(57)【要約】【課題】所望の形状を画像から正確に抽出する。【解決手段】  画像データ取得部１１により取得された検査対象物の画像データは、画像データ分割処理部１３により所定の大きさの正方形もしくは長方形のセルに区分分割される。画像識別処理部１４は、ディープラーニングの手法を用いた抽出対象物の学習結果をすでに有しており、画像データ分割処理部１３または画像処理部１６から供給された画像データを構成するそれぞれのセルが抽出対象物である確率を算出する。識別結果変換処理部１５は、所定の大きさに区分分割されたセルが抽出対象物である確率を示す画像データを生成する。画像処理部１６は、識別結果変換処理部１５または画像データ分割処理部１３から供給された画像データに対して、例えば、閾値などを用いたノイズ除去、膨張処理、クロージング処理、骨格線抽出処理などの、トンネル検査者の知見を反映した画像処理を実行する。【選択図】図１
2018185552.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データから抽出対象物を抽出する画像解析装置において、
前記画像データを区分分割する区分分割手段と、
ディープラーニングの手法による前記抽出対象物の特徴量の機械学習結果を有し、前記機械学習結果に基づいて、前記区分分割手段により分割された前記画像データの前記区分ごとに、前記区分が前記抽出対象物である確率を算出する画像識別手段と、
前記画像識別手段により算出された、前記区分ごとの前記抽出対象物である確率を画素値に変換する識別結果変換手段と、
前記識別結果変換手段により変換された前記画素値を有する画像に画像処理を行う画像処理手段と
を備えることを特徴とする画像解析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像解析装置において、
前記画像処理手段は、前記区分分割手段により分割された前記画像データに画像処理を行い、
前記画像識別手段は、前記画像処理手段により画像処理された前記画像データに対して、前記画像データの前記区分ごとに、前記抽出対象物である確率を算出する
ことを特徴とする画像解析装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２のいずれかに記載の画像解析装置において、
前記画像処理手段は、前記画像データに膨張処理を行う
ことを特徴とする画像解析装置。
【請求項４】
請求項１〜請求項３のいずれかに記載の画像解析装置において、
前記画像処理手段は、前記画像データにノイズ除去処理を行う
ことを特徴とする画像解析装置。
【請求項５】
画像データから抽出対象物を抽出する画像解析装置の画像解析方法であって、
前記画像データを区分分割する区分分割ステップと、
ディープラーニングの手法による前記抽出対象物の特徴量の機械学習結果に基づいて、前記区分分割ステップの処理により分割された前記画像データの前記区分ごとに、前記区分が前記抽出対象物である確率を算出する画像識別ステップと、
前記画像識別ステップの処理により算出された、前記区分ごとの前記抽出対象物である確率を画素値に変換する識別結果変換ステップと、
前記識別結果変換ステップの処理により変換された前記画素値を有する画像に画像処理を行う画像処理ステップと
を含むことを特徴とする画像解析方法。
【請求項６】
画像データから抽出対象物を抽出する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記画像データを区分分割する区分分割ステップと、
ディープラーニングの手法による前記抽出対象物の特徴量の機械学習結果に基づいて、前記区分分割ステップの処理により分割された前記画像データの前記区分ごとに、前記区分が前記抽出対象物である確率を算出する画像識別ステップと、
前記画像識別ステップの処理により算出された、前記区分ごとの前記抽出対象物である確率を画素値に変換する識別結果変換ステップと、
前記識別結果変換ステップの処理により変換された前記画素値を有する画像に画像処理を行う画像処理ステップと
を含むことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像解析装置および画像解析方法、ならびにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
トンネルや橋梁などの構造物の多くの保守点検は、これまで、目視検査を中心に行われてきた。しかしながら、目視検査は、客観性に乏しく、検査精度は、検査員の技量に頼ってしまう部分が多い。また、目視確認するには、検査員が直接現場に行き、検査範囲全域を確認する必要があるため、検査には時間がかかり、また、頻繁に行うことが困難となる。
【０００３】
そこで、従来、トンネルや橋梁などの構造物の写真または映像を撮影し、その画像を解析することにより、構造物の保守点検に役立てようとした技術がある。（例えば、非特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】「画像処理を用いたトンネル覆工ひび割れの高精度検出手法」鉄道総研報告，Vol20，No.10，2006.10
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、非特許文献１に記載の従来の画像処理技術では、最適な検出結果を得るためには、多くのパラメータをチューニングする必要があり、画像解析者の経験やノウハウが必要であった。また、異なる時期に撮影した画像は、その時の撮影状態により、例えば、解析する画像の全体的な輝度等が異なる可能性があるため、最適な結果を得るためには、画像解析のパラメータをその都度調整する必要があった。
【０００６】
例えば、図１８に示されるトンネル内部壁面の画像から、壁面のひび割れ部分を検出したい場合、図１９に示されるようにひび割れの箇所のみを抽出したいのであるが、従来の画像処理技術では、コンクリートの平面に対して、主に、輝度の低い部分を抽出する処理が行われるため、図２０に示されるように、例えば、トンネル内のケーブル、コンクリートの継ぎ目、または、汚れなど、目視では容易にひび割れと区別可能な部分が、ひび割れ部分とともに、画像解析結果として抽出されてしまう。また、異なる時期に撮影した画像は、その時の撮影状態により、解析する画像の全体的な輝度等が異なるので、例えば、暗い場所で撮像された画像では、ひび割れとして認識するべき個所の一部分が抽出されにくくなるなど、解析結果が異なる可能性があり、同部分の経時変化を比較するために用いることは困難となる。
【０００７】
そこで、本発明は、上記課題を解決すること、すなわち、所望の形状を画像から正確に抽出することができる、画像解析装置および画像解析方法、ならびにプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明の画像解析装置の第１の側面は、画像データを区分分割する区分分割手段と、ディープラーニングの手法による抽出対象物の特徴量の機械学習結果を有し、機械学習結果に基づいて、区分分割手段により分割された画像データの区分ごとに、区分が抽出対象物である確率を算出する画像識別手段と、画像識別手段により算出された、区分ごとの抽出対象物である確率を画素値に変換する識別結果変換手段と、識別結果変換手段により変換された画素値を有する画像に画像処理を行う画像処理手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明の画像解析装置の他の側面は、画像処理手段は、区分分割手段により分割された画像データに画像処理を行い、画像識別手段は、画像処理手段により画像処理された画像データに対して、画像データの区分ごとに、抽出対象物である確率を算出することを特徴とする。
【００１０】
本発明の画像解析装置の他の側面は、画像処理手段は、画像データに膨張処理を行うことを特徴とする。
【００１１】
本発明の画像解析装置の他の側面は、画像処理手段は、画像データにノイズ除去処理を行うことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の画像解析方法の一側面は、画像データを区分分割する区分分割ステップと、ディープラーニングの手法による抽出対象物の特徴量の機械学習結果に基づいて、区分分割ステップの処理により分割された画像データの区分ごとに、区分が抽出対象物である確率を算出する画像識別ステップと、画像識別ステップの処理により算出された、区分ごとの抽出対象物である確率を画素値に変換する識別結果変換ステップと、識別結果変換ステップの処理により変換された画素値を有する画像に画像処理を行う画像処理ステップとを含むことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明のプログラムの一側面は、画像データを区分分割する区分分割ステップと、ディープラーニングの手法による抽出対象物の特徴量の機械学習結果に基づいて、区分分割ステップの処理により分割された画像データの区分ごとに、区分が抽出対象物である確率を算出する画像識別ステップと、画像識別ステップの処理により算出された、区分ごとの抽出対象物である確率を画素値に変換する識別結果変換ステップと、識別結果変換ステップの処理により変換された画素値を有する画像に画像処理を行う画像処理ステップとを含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、所望の形状を画像から正確に抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】画像解析装置１が有する機能について説明するための機能ブロック図である。
【図２】トーンカーブについて説明するための図である。
【図３】画像解析処理１について説明するためのフローチャートである。
【図４】解析する画像データについて説明するための図である。
【図５】画像識別処理について説明するためのフローチャートである。
【図６】従来型画像処理１について説明するためのフローチャートである。
【図７】識別結果変換処理部１５から供給された画像データの例について説明するための図である。
【図８】画像処理部１６が実行する処理について説明するための図である。
【図９】画像処理部１６が実行する処理について説明するための図である。
【図１０】画像処理部１６が実行する処理について説明するための図である。
【図１１】画像処理部１６が実行する処理について説明するための図である。
【図１２】画像処理部１６が実行する処理について説明するための図である。
【図１３】画像処理部１６が実行する処理について説明するための図である。
【図１４】ディープラーニングの手法を用いた抽出対象物の学習結果を有している識別器による処理について説明するための図である。
【図１５】画像識別処理部１４、識別結果変換処理部１５、および、画像処理部１６によって処理した画像データについて説明するための図である。
【図１６】画像解析処理２について説明するためのフローチャートである。
【図１７】従来型画像処理２について説明するためのフローチャートである。
【図１８】従来の画像処理について説明するための図である。
【図１９】従来の画像処理について説明するための図である。
【図２０】従来の画像処理について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の一実施の形態の画像解析装置について、図１〜図１７を参照しながら説明する。
【００１７】
図１は、画像解析装置１が有する機能について説明するための機能ブロック図である。
【００１８】
画像解析装置１は、画像データ取得部１１、操作入力情報取得部１２、画像データ分割処理部１３、画像識別処理部１４、識別結果変換処理部１５、画像処理部１６、出力処理部１７、および、記憶部１８を含んで構成されている。
【００１９】
画像データ取得部１１は、例えば、デジタルスチルカメラ、ラインセンサカメラ等により撮像された、検査対象物の画像データを取得し、画像データ分割処理部１３に供給する。
【００２０】
操作入力情報取得部１２は、入力部２から入力される、ユーザの操作入力を取得し、画像データ分割処理部１３、画像識別処理部１４、識別結果変換処理部１５、画像処理部１６、および、出力処理部１７の各部に、ユーザの操作入力に対応する情報を供給する。
【００２１】
画像データ分割処理部１３は、画像データ取得部１１から供給された画像データを区分分割し、所定の大きさの正方形のセルとして、画像識別処理部１４、または、画像処理部１６に供給する。画像データ分割処理部１３により分割されるセルの大きさは、ユーザにより指定可能である。画像データ分割処理部１３は、区分分割手段に対応する。また、セルは、区分分割手段により分割された区分に対応する。なお、セルは、画像データ分割処理部１３により分割された区分に対応する所定の大きさの画像領域であり、例えば、縦６４画素×横６４画素のように正方形の領域で構成されるようにしてもよいし、縦横のサイズの異なる長方形の領域で構成されるようにしてもよい。
【００２２】
画像識別処理部１４は、ディープラーニング（Deep learning）の手法を用いた抽出対象物の学習結果をすでに有しており、供給された画像データから抽出対象物の特徴量を発見する。例えば、トンネル、枕木、高架橋、スラブなどのコンクリート構造物のひび割れの多くの画像から、ディープラーニングの手法を用いたひび割れの特徴量の学習を行った画像識別処理部１４は、供給された画像データから抽出対象物であるひび割れを識別することが可能である。
【００２３】
ディープラーニングとは、人間の脳の神経細胞のネットワーク（ニューラルネットワーク）を模倣したものであり、ニューラルネットワーク（多層ネットワーク）の層を深くすることによって、画像や音声などに含まれる特徴量を学習結果に基づいて発見することが可能な情報処理技術である。従来の、画像や音声等の認識・識別技術では、ユーザが特徴量を設定し、その後、その特徴量を基に分類アルゴリズムにかけて、抽出対象物が分類されていたが、ディープラーニングを用いて、画像識別処理部１４に機械学習を行わせることにより、ユーザによる特徴量の設定を必要とすることなく、抽出対象物を抽出することが可能である。画像識別処理部１４は、画像データ分割処理部１３、または、画像処理部１６から供給された画像データを構成するそれぞれのセルが抽出対象物である確率を算出し、識別結果変換処理部１５に供給する。画像識別処理部１４は、画像識別手段に対応する。
【００２４】
識別結果変換処理部１５は、画像識別処理部１４から供給された、画像データを構成するそれぞれのセルが抽出対象物である確率を後述する方法によって画素値に変換し、各セルをその変換された画素値に応じた画像データを生成し、画像処理部１６に供給する。識別結果変換処理部１５は、例えば、図２に示されるトーンカーブ（または、ルックアップテーブル）を参照し、それぞれのセルが対象物である確率（０％から１００％）を、０から２５５の値を有する画素値に変換する。例えば、抽出対象物であるセルの確率が１００％であった場合には図２のトーンカーブに基づいて画素値を２５５に変換する。図２においては、トーンカーブを２種類記載したが、トーンカーブの形状はこの限りではないことは言うまでもない。識別結果変換処理部１５は、識別結果変換手段に対応する。
【００２５】
画像処理部１６は、識別結果変換処理部１５から供給された、各セルの画素値が抽出対象物である確率を示す画像データに対して、または、画像データ分割処理部１３から供給された、区分分割されたセル画像データに対して、例えば、閾値などを用いたノイズ除去、膨張処理、クロージング処理、骨格線抽出処理などの、トンネル検査者の知見を反映した画像処理を実行し、処理後の画像データを、画像識別処理部１４、または、出力処理部１７に供給する。画像処理部１６は、画像処理手段に対応する。
【００２６】
ここで、画像データ分割処理部１３によりセルに分割された画像データは、画像識別処理部１４および画像処理部１６のうちのどちらで先に処理をされるものであっても構わない。また、画像データ分割処理部１３によりセルに分割された画像データは、画像識別処理部１４または画像処理部１６において、複数回処理されるものであっても構わない。画像解析装置１においては、入力部２により入力されたユーザの操作入力に基づいて、入力される画像データおよび抽出対象物の特徴に適するように、画像識別処理部１４および画像処理部１６における処理の順序および回数を設定することが可能である。
【００２７】
出力処理部１７は、画像処理部１６から供給された処理後の画像データを、出力部３に供給して出力させたり、記憶部１８に供給して記憶させる。また、出力処理部１７は、記憶部１８に記憶されている処理後の画像データを読み出し、出力部３に供給して出力させる。
【００２８】
記憶部１８は、内蔵された記憶媒体、または、装着されたリムーバブル記憶媒体に、出力処理部１７から供給された処理後の画像データを記憶する。
【００２９】
画像解析装置１においては、画像識別処理部１４において識別された、画像データを構成するそれぞれのセルが抽出対象物である確率を、識別結果変換処理部１５において、画像データに変換し、その画像データを処理することにより、抽出対象物を検出することができる。したがって、異なる時期に撮影した画像の全体的な輝度等が異なる場合であっても、解析結果はその影響を受けることがなく、同部分の経時変化を比較する場合に用いて好適である。
【００３０】
次に、図３のフローチャートを参照して、画像解析装置１が実行する処理の一例として、トンネルのひび割れの多くの画像から、ディープラーニングの手法を用いたひび割れの特徴量の学習を行った画像識別処理部１４を備える画像解析装置１が実行する画像解析処理１について説明する。
【００３１】
ステップＳ１において、画像データ取得部１１は、例えば、図４に示されるような、解析する対象となる画像データを取得し、画像データ分割処理部１３に供給する。
【００３２】
ステップＳ２において、画像データ分割処理部１３は、解析する画像データを区分分割し、画像識別処理部１４に供給する。区分分割された１セルの大きさは、解析する画像データの種類や抽出対象物によってユーザが設定可能であってもよい。１つのセルは、解析する画像データを、例えば、縦６４画素×横６４画素のように正方形で構成されるようにしてもよいし、縦横のサイズの異なる長方形で構成されるようにしてもよい。また、１つのセルは、例えば、実際のトンネル壁面の１ｃｍ四方を１セルにしてもよいし、５ｃｍ四方を１セルにしてもよい。つまり、単位画素あたりの画像解像度を自由に設定することが可能である。
【００３３】
ステップＳ３において、図５を用いて後述する画像識別処理が実行される。
【００３４】
ステップＳ４において、識別結果変換処理部１５は、画像識別処理による識別結果、すなわち、画像識別処理部１４により算出された、それぞれのセルが抽出対象物である確率を、例えば、図２を用いて説明したトーンカーブに基づいて、画素値に変換し、画像処理部１６に供給する。
【００３５】
ステップＳ５において、図６を用いて後述する従来型画像処理１が実行される。
【００３６】
ステップＳ６において、出力処理部１７は、画像処理部１６から供給された処理後の画像解析結果を記憶部１８に供給する。記憶部１８は、供給された画像解析結果を記憶する。また、出力処理部１７は、画像処理部１６から供給された処理後の画像解析結果を出力部３に供給して出力させ、処理が終了される。
【００３７】
このような処理により、画像データを構成するそれぞれのセルが抽出対象物である確率が、画像データに変換され、その画像データを用いて、抽出対象物が検出されるので、画像の全体的な輝度等が異なる場合であっても、解析結果はその影響を受けることがない。また、このようにして得られた対象物の抽出結果には、例えば、トンネル内のケーブル、コンクリートの継ぎ目、または、汚れなど、目視では容易にひび割れと区別可能な部分が、ひび割れ部分とともに抽出されてしまうことがなく、目視の確認に近い解析結果を得ることが可能となる。
【００３８】
次に、図５のフローチャートを参照して、図３のステップＳ３において実行される画像識別処理について説明する。
【００３９】
ステップＳ１１において、画像識別処理部１４は、操作入力情報取得部１２から供給されるユーザの操作入力に基づいて、識別するべきターゲットの指定を受ける。ここでは、画像識別処理部１４は、識別するべきターゲットとして、ひび割れの指定を受ける。
【００４０】
ステップＳ１２において、画像識別処理部１４は、学習結果に基づいて、ターゲットの識別処理を実行する。
【００４１】
ステップＳ１３において、画像識別処理部１４は、ステップＳ１２の処理による識別結果に基づいて、セルごとに、ターゲットに含まれる画素の画素値が抽出対象である確率を算出して、識別結果変換処理部１５に供給し、処理は、図３のステップＳ４に戻る。
【００４２】
このような処理により、画像識別処理部１４は、ディープラーニングの手法を用いて、例えば、トンネル、枕木、高架橋、スラブなどのコンクリート構造物のひび割れの多くの画像から得た、ひび割れの特徴量の学習結果に基づいて、ユーザによる特徴量の設定を必要とすることなく、ケーブル等に対応する部分を排除して、抽出対象物を抽出することが可能である。
【００４３】
次に、図６のフローチャートを参照して、図３のステップＳ５において実行される従来型画像処理１について説明する。
【００４４】
ステップＳ２１において、画像処理部１６は、識別結果変換処理部１５から供給された画素値を有するセル画像データ、すなわち、セル画像の画素値が抽出対象物である確率を示す画像データに対して、所定の閾値以下の画素値を有するセル画像の画素値を０とする。識別結果変換処理部１５から供給された画像データが、例えば、図７に示されるような、ひび割れである確率が高いセルが画素値の高いドットで示され、ひび割れである確率が低いセルが画素値の低いドットで示されている画像データであり、画素値の７０％を閾値として、それ以下の画素値を有するセルについては、画素値を０とした場合、図８に示されるように、例えば、ひび割れの特徴と近い特徴を有している汚れ等などによるノイズ成分がある程度除去された画像データが得られる。
【００４５】
ステップＳ２２において、画像処理部１６は、ステップ２１の処理により画素値ありとなったドットの面積を広げる膨張処理を実行する。この処理により、図８に示された画像のうち、ひび割れが途切れているように検出されている部分が、図９に示されるように、連続性のある線分として表される。
【００４６】
ステップＳ２３において、画像処理部１６は、ステップＳ２２の処理により得られた画像データから、連続している画素の長さを検出し、所定の閾値以下の長さとなる成分を除去する。この処理により、図９に示された画像データのうち、特に早急な保守が必要でない微小なひび割れや、ステップＳ２１の処理によって削除できなかったノイズ成分が除去され、図１０に示されるような画像データを得ることができる。
【００４７】
ステップＳ２４において、画像処理部１６は、ステップＳ２３の処理により得られた画像データのエッジ部分を滑らかにするクロージング処理を実行する。この処理により、図１０に示された画像データから、図１１に示されるような画像データを得ることができる。
【００４８】
ステップＳ２５において、画像処理部１６は、ステップＳ２４の処理により得られた画像データに対して、骨格線抽出処理を実行することにより、ステップＳ２２の膨張処理により膨張された、ひび割れに対応する部分を、元のひび割れに近い形状に戻して、図１２に示されるような画像データを得ることができる。
【００４９】
ステップＳ２６において、画像処理部１６は、ステップＳ２５の処理により得られた画像データの連続している画素の長さを検出し、所定の閾値以下の長さとなる成分を除去する。この処理により、図１２に示された画像データのうち、特に早急な保守が必要でない微小なひび割れや、ステップＳ２１およびステップＳ２３の処理によって削除できなかったノイズ成分が除去され、図１３に示されるような画像データを得ることができる。ステップＳ２６の処理の終了後、処理は、図３のステップＳ６に戻る。
【００５０】
このような処理により、画像処理部１６は、識別結果変換処理部１５から供給され、各ドットの画素値が抽出対象物である確率を示す画像データに対して、従来行われていた画像処理をさらに行うことにより、ディープラーニングの手法を用いた抽出対象物の学習結果を有している識別器による画像識別結果よりも精度良く、検出するべき対象物を抽出することが可能となる。
【００５１】
例えば、ディープラーニングの手法を用いた抽出対象物の学習結果を有している識別器に、図４に示される検査画像を入力した場合、識別器による画像識別結果は、図１４に示されるように、ケーブルやコンクリートの継ぎ目部分は除去されているが、ひび割れが連続していないように検出されたり、ひび割れの特徴量に近いノイズ成分が残ってしまう場合があった。
【００５２】
これに対して、図１４に示される抽出結果を出力可能な識別器と同等の能力を有する画像識別処理部１４を用いて検出された、それぞれのセルが抽出対象物である確率を、識別結果変換処理部１５により画像データに変換し、トンネル検査者の知見を反映した画像処理機能を有する画像処理部１６によって処理した場合、図１５に示されるように、ひび割れが連続し、ひび割れの特徴量に近いノイズ成分が除去された抽出結果を得ることが可能となる。このようにして、画像解析装置１を用いて、目視の確認に近い解析結果を得ることが可能となる。
【００５３】
また、トンネル、枕木、高架橋、スラブなどのコンクリート構造物の保守点検を行う現場では、保守点検時に、チョークを用いて、健全度を示すα、β、γなどの文字や、ひび割れの幅が何ミリであるかをその場所に記載するチョーキングと称される作業が実施される。例えば、デジタルスチルカメラ、ラインセンサカメラ等により撮像された、検査対象物の画像データから、チョークで記載された文字や記号などを、画像処理を用いて高精度に検出する技術が求められる。
【００５４】
すなわち、画像解析装置１の画像識別処理部１４に、ディープラーニングの手法を用いて多くの対応する手書き文字を学習させ、抽出対象物の特徴量を機械学習させることにより、ユーザによる特徴量の設定を必要とすることなく、抽出対象物である、例えば、α、β、γ、および、ｍｍなどの所定の手書き文字を抽出することが可能となる。しかしながら、チョークの文字等が、例えば、風雨により一部欠落してしまった場合、画像識別処理部１４においては、一部欠落してしまった部分を有する文字等を正しく抽出することが困難となる恐れがある。
【００５５】
このような場合、認識対象の画像データが画像識別処理部１４に供給される前に、トンネル検査者の知見を反映した画像処理機能を有する画像処理部１６によって、一部欠落してしまった部分を補うような画像処理を行うと好適である。
【００５６】
次に、図１６のフローチャートを参照して、画像解析装置１が実行する処理の他の例として、トンネル検査者の知見を反映した画像処理機能を有する画像処理部１６によって画像処理された画像データに対して、画像識別処理部１４による抽出対象の検出を実行させる画像解析処理２について説明する。
【００５７】
ステップＳ３１において、画像データ取得部１１は、解析する画像データを取得し、画像データ分割処理部１３に供給する。
【００５８】
ステップＳ３２において、画像データ分割処理部１３は、解析する画像データを区分分割し、画像処理部１６に供給する。
【００５９】
ステップＳ３３において、図１７を用いて後述する従来型画像処理２が実行される。
【００６０】
ステップＳ３４において、図５を用いて説明した画像識別処理が実行される。
【００６１】
ステップＳ３５において、識別結果変換処理部１５は、画像識別処理による識別結果、すなわち、画像識別処理部１４により算出された、それぞれのセルが抽出対象物である確率を、例えば、図２を用いて説明したトーンカーブに基づいて、画素値に変換し、画像処理部１６に供給する。
【００６２】
ステップＳ３６において、図６を用いて説明した従来型画像処理１が実行される。
【００６３】
ステップＳ３７において、出力処理部１７は、画像処理部１６から供給された処理後の画像解析結果を記憶部１８に供給する。記憶部１８は、供給された画像解析結果を記憶する。また、出力処理部１７は、画像処理部１６から供給された処理後の画像解析結果を、出力部３に供給して出力させ、処理が終了される。
【００６４】
次に、図１７のフローチャートを参照して、図１６のステップＳ３３において実行される従来型画像処理２について説明する。
【００６５】
ステップＳ４１において、画像処理部１６は、画像データ分割処理部１３から供給された、区分分割された画像データの各セルを１ドットとした画像に対して、画素値を有するドットの面積を広げる膨張処理を実行する。この処理により、チョークで書かれた文字等が途切れている部分が、連続性のある線分として表される。
【００６６】
ステップＳ４２において、画像処理部１６は、ステップＳ４１の処理により得られた画像データから、連続している画素の長さを検出し、所定の閾値以下の長さとなる成分を除去する。この処理により、ノイズ成分が除去される。
【００６７】
ステップＳ４３において、画像処理部１６は、ステップＳ４２の処理により得られた画像データのエッジ部分を滑らかにするクロージング処理を実行する。
【００６８】
ステップＳ４４において、画像処理部１６は、ステップＳ４３の処理により得られた画像データから、連続している画素の長さを検出し、所定の閾値以下の長さとなる成分を除去して、ノイズ成分を除去し、処理は、図１６のステップＳ３４に戻る。
【００６９】
このような処理により、認識対象の画像データが画像識別処理部１４に供給される前に、トンネル検査者の知見を反映した画像処理によって、チョーキングによる手書き文字の一部が欠落してしまった場合においても、欠落してしまった部分を補うことができる。図１７を用いて説明した従来型画像処理２の終了後、ステップＳ３４において、図５を用いて説明した画像識別処理が実行されて、抽出対象物である、チョークの手書き文字である確率が、セルごとに求められ、ステップＳ３５において、チョークの手書き文字である確率が画素値に変換される。そして、ステップＳ３６において、図６を用いて説明した従来型画像処理１が実行されて、精度良く、チョークの手書き文字を抽出することが可能となる。
【００７０】
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行することもできるし、ソフトウェアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行する場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラム記録媒体からインストールされる。
【００７１】
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
【００７２】
また、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【００７３】
１…画像解析装置、  ２…入力部、  ３…出力部、  １１…画像データ取得部、  １２…操作入力情報取得部、  １３…画像データ分割処理部、  １４…画像識別処理部、  １５…識別結果変換処理部、  １６…画像処理部、  １７…出力処理部、  １８…記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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