(57)【要約】【課題】簡易な手法により舗装路面のひび割れを識別する識別器を生成する。【解決手段】情報処理装置であって、被写体を撮像して得られる画像データを記憶する記憶部と、画像データをディスプレイに表示する画像表示部と、画像データに含まれる画素のうち一部の画素を選択する選択部と、特徴量算出部と、評価値算出部と、識別部と、を有してなり、被写体は、第１被写体と第２被写体とを含み、選択部は、第１被写体に対応する画素のうち一部の画素で構成される第１画素群と、第２被写体に対応する画素のうち一部の画素で構成される第２画素群と、を選択し、特徴量算出部は、第１画素群に対応する第１特徴量と第２画素群に対応する第２特徴量とを算出し、評価値算出部は、第１特徴量と第２特徴量とに基づいて評価値を算出し、識別部は、評価値に基づいて画像データに含まれる画素のうち特定画素を識別する、ことを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を撮像して得られる画像データを記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶されている前記画像データをディスプレイに表示する画像表示部と、
前記画像表示部が前記ディスプレイに表示した前記画像データに含まれる画素のうち一部の画素を選択する選択部と、
前記選択された画素に対応する特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量に基づいて、評価値を算出する評価値算出部と、
前記評価値に基づいて、前記画像データに含まれる特定画素を識別する識別部と、
を有してなり、
前記被写体は、
第１被写体と、
第２被写体と、
を含み、
前記選択部は、
前記第１被写体に対応する画素のうち一部の画素で構成される第１画素群と、
前記第２被写体に対応する画素のうち一部の画素で構成される第２画素群と、
を選択し、
前記特徴量算出部は、
前記第１画素群に対応する第１特徴量と、
前記第２画素群に対応する第２特徴量と、
を算出し、
前記評価値算出部は、前記第１特徴量と前記第２特徴量とに基づいて、前記評価値を算出し、
前記識別部は、前記評価値に基づいて、前記画像データに含まれる画素のうち前記特定画素を識別する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記評価値を更新する評価値更新部と、
前記特定画素と前記画像データとに基づいて、前記画像データにおける前記特定画素の位置を示す識別画像データを作成する識別画像作成部と、
前記識別画像作成部が作成した前記識別画像データを前記ディスプレイに表示する識別画像表示部と、
前記識別画像表示部が前記ディスプレイに表示した前記識別画像データに含まれる画素のうち一部の画素を選択する再選択部と、
を備え、
前記再選択部は、少なくとも、
前記第１被写体に対応する画素のうち前記第１画素群を構成する画素とは異なる画素で構成される第３画素群、または、
前記第２被写体に対応する画素のうち前記第２画素群を構成する画素とは異なる画素で構成される第４画素群、
のいずれか一方を選択し、
前記評価値更新部は、少なくとも前記第３画素群または前記第４画素群のいずれか一方に基づいて、前記評価値を更新する、
請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記特徴量算出部は、少なくとも前記第３画素群に対応する第３特徴量または前記第４画素群に対応する第４特徴量のいずれか一方を算出し、
前記評価値更新部は、少なくとも前記第３特徴量または前記第４特徴量のいずれか一方に基づいて、前記評価値を更新する、
請求項２記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記特徴量算出部は、前記第１画素群を構成する画素それぞれの特徴量に基づいて、前記第１特徴量を算出する、
請求項１記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記特徴量算出部は、前記第１画素群を構成する画素それぞれの特徴量と、前記第１画素群を構成する画素の周辺画素それぞれの特徴量と、に基づいて、前記第１特徴量を算出する、
請求項４記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記画像データに含まれる画素のうち前記周辺画素を決定する決定部、
を備え、
前記決定部は、前記画像データに含まれる画素それぞれの特徴量と、前記第１画素群を構成する画素それぞれの特徴量と、に基づいて、前記周辺画素を決定する、
請求項５記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記特徴量算出部は、前記第２画素群を構成する画素それぞれの特徴量に基づいて、前記第２特徴量を算出する、
請求項１記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記特徴量算出部は、前記第２画素群を構成する画素それぞれの特徴量と、前記第２画素群を構成する画素の周辺画素それぞれの特徴量と、に基づいて、前記第２特徴量を算出する、
請求項７記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記画像データに含まれる画素のうち前記周辺画素を決定する決定部、
を備え、
前記決定部は、前記画像データに含まれる画素それぞれの特徴量と、前記第２画素群を構成する画素それぞれの特徴量と、に基づいて、前記周辺画素を決定する、
請求項８記載の情報処理装置。
【請求項１０】
コンピュータを、請求項１乃至９のいずれかに記載の情報処理装置として機能させる、
ことを特徴とする情報処理プログラム。
【請求項１１】
被写体を撮像して得られる画像データを記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶されている前記画像データをディスプレイに表示する画像表示部と、
前記画像表示部が前記ディスプレイに表示した前記画像データに含まれる画素のうち一部の画素を選択する選択部と、
前記選択された画素に対応する特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量に基づいて、評価値を算出する評価値算出部と、
前記評価値に基づいて、前記画像データに含まれる特定画素を識別する識別部と、
を備える情報処理装置により実行される情報処理方法であって、
前記被写体は、
第１被写体と、
第２被写体と、
を含み、
前記画像表示部が、前記画像データを前記ディスプレイに表示するステップと、
前記選択部が、
前記第１被写体に対応する画素のうち一部の画素で構成される第１画素群と、
前記第２被写体に対応する画素のうち一部の画素で構成される第２画素群と、
を選択するステップと、
前記特徴量算出部が、
前記第１画素群に対応する第１特徴量と、
前記第２画素群に対応する第２特徴量と、
を算出するステップと、
前記評価値算出部が、前記第１特徴量と前記第２特徴量とに基づいて、前記評価値を算出するステップと、
前記識別部が、前記評価値に基づいて、前記画像データに含まれる画素のうち前記特定画素を識別するステップと、
を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１２】
被写体を撮像して得られる画像データを記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶されている前記画像データをディスプレイに表示する画像表示部と、
前記画像表示部が前記ディスプレイに表示した前記画像データに含まれる画素のうち一部の画素を選択する選択部と、
前記選択された画素に対応する特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量に基づいて、評価値を算出する評価値算出部と、
前記評価値に基づいて、前記画像データに含まれる特定画素を識別する識別部と、
を有してなり、
前記選択部は、
前記被写体に対応する画素のうち一部の画素で構成される第１画素群、
を選択し、
前記特徴量算出部は、
前記第１画素群に対応する第１特徴量と、
前記画像データに含まれる画素のうち前記第１画素群を構成する画素とは異なる画素で構成される第２画素群に対応する第２特徴量と、
を算出し、
前記評価値算出部は、前記第１特徴量と前記第２特徴量とに基づいて、前記評価値を算出し、
前記識別部は、前記評価値に基づいて、前記画像データに含まれる画素のうち前記特定画素を識別する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１３】
コンピュータを、請求項１２記載の情報処理装置として機能させる、
ことを特徴とする情報処理プログラム。
【請求項１４】
被写体を撮像して得られる画像データを記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶されている前記画像データをディスプレイに表示する画像表示部と、
前記画像表示部が前記ディスプレイに表示した前記画像データに含まれる画素のうち一部の画素を選択させる選択部と、
前記選択された画素に対応する特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量に基づいて、評価値を算出する評価値算出部と、
前記評価値に基づいて、前記画像データに含まれる特定画素を識別する識別部と、
を備える情報処理装置により実行される情報処理方法であって、
前記画像表示部が、前記画像データを前記ディスプレイに表示するステップと、
前記選択部が、
前記被写体を構成する画素のうち一部の画素で構成される第１画素群、
を選択するステップと、
前記特徴量算出部が、
前記第１画素群に対応する第１特徴量と、
前記画像データに含まれる画素のうち前記第１画素群を構成する画素とは異なる画素で構成される第２画素群に対応する第２特徴量と、
を算出するステップと、
前記評価値算出部が、前記第１特徴量と前記第２特徴量とに基づいて、前記評価値を算出するステップと、
前記識別部が、前記評価値に基づいて、前記画像データに含まれる画素のうち前記特定画素を識別するステップと、
を有することを特徴とする情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置と、情報処理方法と、情報処理プログラムと、に関する。
【背景技術】
【０００２】
アスファルトやコンクリートなどにより舗装された路面（以下「舗装路面」という。）は、雨・雪・日光などの環境、人・車両などの交通による荷重、などの影響を受けるため、劣化し易い。舗装路面の主要な劣化として、ひび割れが挙げられる。ひび割れは、路面の耐久力の低下や、騒音の発生など、路面の安全性・快適性に悪影響を及ぼす。そのため、例えば、ひび割れの有無や大きさ・範囲は、舗装路面の劣化度合を判定するための判定基準となっている。
【０００３】
舗装路面などの対象物からひび割れが生じた部分を検出する手法として、対象物を撮像した画像データに画像処理を施す手法が提案されている（例えば、非特許文献１、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】「画像処理によるコンクリート構造物の高精度なひび割れ自動抽出」土木学会論文集Ｆ、Ｖｏｌ．６６Ｎｏ．３、ｐ４５９−４７０、２０１０
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−１７９８７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
非特許文献１に開示された手法は、コンクリート構造物の表面に生じたひび割れを識別する手法である。同手法は、複数の処理を組み合わせ、各処理のパラメータを最適化することによりひび割れを識別するアルゴリズムを構築（識別器を生成）して、ひび割れの自動識別を行う。同手法は、画像データ内にひび割れが存在することを前提として、対数変換によりひび割れを強調する。そのため、同手法は、画像データ内にひび割れが存在しない場合、ひび割れが無い領域に対してひび割れを誤識別する可能性がある。また、同手法は、コンクリート構造物のひび割れ識別に特化した手法であり、舗装路面の大半を占めるアスファルトに対して、そのまま適用することは難しい。
【０００７】
一方、特許文献１に開示された手法は、遺伝的プログラミングにより舗装路面のクラック（ひび割れ）識別のための画像フィルタを自動生成する手法である。同手法は、自動的に画像フィルタを構築するため、同画像フィルタを再構築することで様々な事例に対応することができる。しかし、同手法は、ひび割れを識別する識別器の学習のために、画像データ内のひび割れを正確に指定した教師データを大量に必要とする。そのため、精度の良い画像フィルタの構築に手間と時間を必要とし、画像フィルタの再構築も容易ではない。
【０００８】
このように、画像データに画像処理を施す従来の手法では、ひび割れの識別精度は、対象物からひび割れを自動的に検出するための識別器の精度に依存する。しかし、前述のとおり、識別器の生成には、対象物に適した処理・パラメータの組み合わせや、正確な教師データの準備、など、画像処理の専門的な知識が必要となる。そのため、識別器の生成、学習、再生成（作り直し）は、容易ではない。
【０００９】
本発明は、以上のような従来技術の問題点を解消するためになされたもので、簡易な手法により舗装路面のひび割れを識別可能な識別器を生成する情報処理装置と、情報処理方法と、情報処理プログラムと、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】
【００１０】
本発明にかかる情報処理装置は、被写体を撮像して得られる画像データを記憶する記憶部と、記憶部に記憶されている画像データをディスプレイに表示する画像表示部と、画像表示部がディスプレイに表示した画像データに含まれる画素のうち一部の画素を選択する選択部と、選択された画素に対応する特徴量を算出する特徴量算出部と、特徴量に基づいて、評価値を算出する評価値算出部と、評価値に基づいて、画像データに含まれる特定画素を識別する識別部と、を有してなり、被写体は、第１被写体と、第２被写体と、を含み、選択部は、第１被写体に対応する画素のうち一部の画素で構成される第１画素群と、第２被写体に対応する画素のうち一部の画素で構成される第２画素群と、を選択し、特徴量算出部は、第１画素群に対応する第１特徴量と、第２画素群に対応する第２特徴量と、を算出し、評価値算出部は、第１特徴量と第２特徴量とに基づいて、評価値を算出し、識別部は、評価値に基づいて、画像データに含まれる画素のうち特定画素を識別する、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、簡易な手法により舗装路面のひび割れを識別する識別器を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明にかかる情報処理装置の実施の形態を示す機能ブロック図である。
【図２】図１の情報処理装置が備える記憶部に記憶されている画像情報データベースに記憶される情報の例を示す模式図である。
【図３】図１の情報処理装置が備える記憶部に記憶されている識別器データベースに記憶される情報の例を示す模式図である。
【図４】図１の情報処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明にかかる情報処理方法の実施の形態を示すフローチャートである。
【図６】図２の画像情報データベースに記憶されている情報の例を示す模式図である。
【図７】図１の情報処理装置が備える記憶部に記憶される画像データに含まれる画素の例を示す模式図である。
【図８】図１の情報処理装置に接続する表示装置に表示されている画像データの例を示す模式図である。
【図９】図７の画像データに含まれる画素のうち、第１画素群と第２画素群それぞれが選択された状態を示す模式図である。
【図１０】図２の画像情報データベースに記憶されている情報の別の例を示す模式図である。
【図１１】図１の情報処理装置に接続する表示装置に表示されている識別画像データの例を示す模式図である。
【図１２】図５の情報処理方法に含まれる更新処理のフローチャートである。
【図１３】図１１の識別画像データに含まれる画素のうち、第３画素群と第４画素群それぞれが選択された状態を示す模式図である。
【図１４】更新された図１０の画像情報データベースに記憶されている情報の例を示す模式図である。
【図１５】図１の情報処理装置に接続する表示装置に表示されている識別画像データの別の例を示す図である。
【図１６】図４のフローチャートに含まれる識別処理のフローチャートである。
【図１７】図１６の識別処理に含まれるマスク処理のフローチャートである。
【図１８】図１６の識別処理に含まれるひび割れ識別処理のフローチャートである。
【図１９】図７の画像データに含まれる画素のうち、第１画素群と第２画素群それぞれが選択された状態の別の例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照しながら、本発明にかかる情報処理装置と、情報処理方法と、情報処理プログラムと、の実施の形態について説明する。
【００１４】
●情報処理装置●
先ず、本発明にかかる情報処理装置（以下「本装置」という。）の実施の形態について説明する。
【００１５】
●本装置の構成
図１は、本装置の実施の形態を示す機能ブロック図である。
【００１６】
本装置１は、識別器を生成し、同識別器を用いて画像データに含まれる所定の被写体に対応する画素（以下「特定画素」という。）を識別する。
【００１７】
以下、本装置１が、アスファルトやコンクリートで舗装された路面（以下「舗装路面」という。）をデジタルカメラなどの撮像装置２により撮像して得られた画像データを記憶していて、この画像データを画像処理することにより舗装路面に発生しているひび割れを識別する場合を例に説明する。すなわち、舗装路面やひび割れは、被写体の例である。
【００１８】
「識別器」は、画像データに含まれる画素を、後述する評価値に基づいて、その画素が属する画素の種別（クラス）に対応付ける機能を有するソフトウェアである。すなわち、識別器は、画像データに含まれる画素のうち、特定画素を識別する手段である。以下の説明において、識別器は、「舗装路面」と「舗装路面以外」との２つのクラスを識別するもの（例えば、サポートベクターマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ：ＳＶＭ）などの公知の識別器）とする。舗装路面以外のクラスは、例えば、ひび割れ、白線や停止線などの路面標識、草むらやマンホールなどの路面以外の領域（以下「路面外領域」という。）、などを含む。
【００１９】
識別器は、舗装路面以外の領域の種類ごと、つまり、識別の対象ごとに生成される。すなわち、例えば、識別器は、舗装路面とひび割れとを識別する識別器、舗装路面と白線（路面標識）とを識別する識別器、舗装路面とマンホール（路面外領域）とを識別する識別器、など識別の対象ごとに生成される。
【００２０】
本装置１は、記憶部１０と、画像表示部２０と、選択部３０と、特徴量算出部４０と、評価値算出部５０と、識別部６０と、識別画像作成部７０と、識別画像表示部８０と、再選択部９０と、評価値更新部１００と、を有してなる。
【００２１】
本装置１は、パーソナルコンピュータなどで実現される。本装置１では、本発明にかかる情報処理プログラム（以下「本プログラム」という。）が動作して、本プログラムが本装置１のハードウェア資源と協働して、後述する本発明にかかる情報処理方法（以下「本方法」という。）を実現する。
【００２２】
なお、コンピュータ（不図示）に本プログラムを実行させることで、同コンピュータを本装置と同様に機能させて、同コンピュータに本方法を実行させることができる。
【００２３】
記憶部１０は、本装置１が後述する本方法を実行するために必要な情報を記憶する手段である。記憶部１０は、画像情報データベースＤＢ１や、識別器データベースＤＢ２、撮像データ、画像データ、などを記憶する。
【００２４】
図２は、画像情報データベースＤＢ１に記憶される情報の例を示す模式図である。
「画素ＩＤ」は、各画素固有のＩＤである。「座標」は、画像データにおける各画素の座標（位置情報）である。「特徴量」「識別子」については、後述する。画像情報データベースＤＢ１には、画素ＩＤと座標と特徴量と識別子とが関連付けて記憶される。本装置１は、画素ＩＤを参照することで、その画素ＩＤと関連付けて画像情報データベースＤＢ１に記憶されている座標、特徴量、識別子など、を読み出すことができる。
【００２５】
図３は、識別器データベースＤＢ２に記憶される情報の例を示す模式図である。
「識別器ＩＤ」は、各識別器固有のＩＤである。「被写体情報」は、識別器が識別する被写体に関する情報である。「評価値」は、後述する特定画素と非特定画素とを識別する閾値である。識別器データベースＤＢ２には、識別器ＩＤと被写体情報と評価値とが関連付けて記憶される。本装置１は、識別器ＩＤを参照することで、その識別器ＩＤと関連付けて識別器データベースＤＢ２に記憶されている被写体情報や評価値を読み出すことができる。
【００２６】
「撮像データ」は、撮像装置２が舗装路面などの被写体を撮像して得られる撮像画像に関するデータである。撮像画像は、例えば、静止画である。撮像データは、撮像装置２が被写体を撮像するごとに記憶部１０に記憶される。すなわち、例えば、撮像画像が車両に撮像装置２を搭載した車両（例えば、路面性状測定車など）により連続して撮像される場合、複数の撮像データが連続して記憶部１０に記憶される。
【００２７】
「画像データ」は、撮像データに所定の前処理を実行して得られる画像に関するデータである。前処理については、後述する。
【００２８】
画像表示部２０は、記憶部１０に記憶されている画像データを、本装置１に接続するディスプレイなどの表示装置３に表示する手段である。
【００２９】
選択部３０は、画像表示部２０が表示装置３に表示した画像データに含まれる画素のうち、一部の画素を選択する手段である。選択部３０の画素の選択方法については、後述する。
【００３０】
特徴量算出部４０は、選択部３０により選択された画素に対応する特徴量を算出する手段である。特徴量と、その算出方法と、については、後述する。
【００３１】
評価値算出部５０は、特徴量に基づいて、評価値を算出する手段である。評価値と、その算出方法と、については、後述する。
【００３２】
識別部６０は、評価値に基づいて、画像データに含まれる特定画素を識別する手段である。特定画素の識別方法については、後述する。
【００３３】
識別画像作成部７０は、特定画素と画像データとに基づいて、画像データにおける特定画素の位置を示す識別画像データを作成する手段である。識別画像データの作成方法については、後述する。
【００３４】
識別画像表示部８０は、識別画像作成部７０により作成された識別画像データを表示装置３に表示する手段である。
【００３５】
再選択部９０は、識別画像表示部８０により表示装置３に表示された識別画像データに含まれる画素のうち一部の画素を選択する手段である。再選択部９０の画素の選択方法については、後述する。
【００３６】
評価値更新部１００は、評価値を更新する手段である。評価値の更新方法については、後述する。
【００３７】
●本装置の動作
次に、本装置１の動作について説明する。
【００３８】
図４は、本装置１の動作を示すフローチャートである。
【００３９】
本装置１は、識別器生成処理（Ｓ１）と識別処理（Ｓ３）とを実行する。本方法は、識別器生成処理（Ｓ１）において、本装置１により実行される情報処理の方法である。
【００４０】
●識別器生成処理
「識別器生成処理（Ｓ１）」は、識別器を生成する処理である。すなわち、識別器生成処理（Ｓ１）は、後述のとおり撮像データに所定の前処理を施して画像データを生成し、同画像データから選択された画素群に対応する特徴量を算出し、同特徴量から算出された評価値に基づいて画像データに含まれる特定画素を識別することにより、特定画素ごとに識別器を生成する処理である。以下、舗装路面と、舗装路面に形成されたひび割れと、を識別する識別器を例に、識別器生成処理（Ｓ１）について説明する。すなわち、生成される識別器は、画像データに含まれる画素を舗装路面に対応する（属する）画素と、ひび割れに対応する（属する）画素と、に識別する。ここで、舗装路面は本発明における第１被写体の例であり、ひび割れは本発明における第２被写体の例である。
【００４１】
図５は、識別器生成処理（Ｓ１）、すなわち、本方法の実施の形態を示すフローチャートである。
【００４２】
先ず、本装置１は、記憶部１０から撮像データを読み出す（Ｓ１０）。
【００４３】
次いで、本装置１は、撮像データに所定の前処理を実行する（Ｓ１１）。
【００４４】
「前処理」は、撮像データから画像データを作成する処理である。前処理は、例えば、路面正対処理、差分処理、線強調処理、などの公知の処理の組み合わせで構成される。
【００４５】
「路面正対処理」は、例えば、車両の前方の舗装路面を車載カメラで撮像した撮像画像のような遠近法を用いて舗装路面を二次元平面上に表現した画像を、同舗装路面を上方から見た画像（以下「路面正対画像」という。）に変換する処理である。
【００４６】
「差分処理」は、撮像データから影などの影響を抑制した画像を生成する処理である。すなわち、例えば、差分処理は、メディアンフィルタを用いて撮像データの輝度値を平滑化した平滑化画像を生成し、撮像データと同平滑化画像との差分を得る処理である。差分処理の結果、影などの影響を抑制した画像が生成される。
【００４７】
「線強調処理」は、例えば、ヘッセ行列を用いた多重スケール線強調処理である。同処理により、ノイズを抑制したひび割れ強調が可能になる。
【００４８】
このように、本装置１は、撮像データに前処理を実行することにより、影などの影響を抑制し、ひび割れが強調された路面正対画像を生成する。同画像に関するデータ、すなわち、画像データは、記憶部１０に記憶される。
【００４９】
画像データが作成されたとき、本装置１は、画像データを構成する画素それぞれの特徴量を各画素の位置情報（座標）に関連付けて、画像情報データベースＤＢ１に記憶する。
【００５０】
「特徴量」は、各画素に関連付けられる情報であって、例えば、各画素が有する色（例えば、ＲＧＢ）の情報や、その輝度値、差分処理で得られた差分値（グレースケール画像における差分量）、線強調処理などの前処理の計算過程で得られる数値、などのいずれか、あるいは、これらを組み合わせたベクトル（例えば、特徴ベクトル）である。
【００５１】
なお、特徴量は、他の公知の処理、あるいは、複数の公知の処理を組み合わせた処理により得られるものでもよい。
【００５２】
図６は、画像データが作成されたとき、画像情報データベースＤＢ１に記憶される情報の例を示す模式図である。同図は、例えば、画素ＩＤ「１」に、座標「１，Ａ」と特徴量「Ａ１ａ」とが関連付けて記憶されていることを示す。すなわち、同図は、画像データに含まれる画素のうち、画素ＩＤ「１」の画素の座標は、「１，Ａ」で、その特徴量は「Ａ１ａ」であることを示す。
【００５３】
なお、前処理の内容は、路面正対処理、差分処理、線強調処理、に限定されない。すなわち、例えば、前処理は、他の公知の処理を組み合わせて実行してもよく、あるいは、路面正対処理のみを実行してもよい。
【００５４】
図７は、記憶部１０に記憶される画像データに含まれる画素の例を示す模式図である。
同図は、画像データに縦横１０×１０（行数１０、列数１０）の１００個の画素が含まれていることを示す。
【００５５】
図５に戻る。
次いで、本装置１は、画像表示部２０を用いて、作成された画像データを表示装置３に表示する（Ｓ１２）。
【００５６】
図８は、表示装置３に表示されている画像データの例を示す模式図である。
同図は、表示装置３の画面に、舗装路面（白抜きの枠の領域）と、ひび割れ（黒色に塗りつぶされた領域）と、が表示されていることを示す。すなわち、表示装置３に表示されている被写体は、舗装路面とひび割れとの２種類である。
【００５７】
図５に戻る。
次いで、本装置１は、選択部３０を用いて、舗装路面に対応する（属する）画素のうち一部の画素で構成される画素群（以下「第１画素群」という。）と、ひび割れに対応する画素のうち一部の画素で構成される画素群（以下「第２画素群」という。）と、を選択する（Ｓ１３）。
【００５８】
第１画素群の選択は、表示装置３に表示されている画像データのうち、舗装路面を表示している部分（舗装路面に対応する画素）の一部を、本装置１の使用者がマウスやタッチペンなどの操作装置（不図示）を用いて選択することにより実行される。
【００５９】
第２画素群の選択は、表示装置３に表示されている画像データのうち、ひび割れを表示している部分（ひび割れに対応する画素）の一部を、使用者が操作装置を用いて選択することにより実行される。
【００６０】
選択部３０は、選択した第１画素群と第２画素群それぞれを構成する画素の位置情報（例えば、各画素の座標）を記憶部１０に記憶する。
【００６１】
図９は、第１画素群と第２画素群それぞれが選択された状態を示す模式図である。
図中、斜線が記載された枠で示される画素の集合は第１画素群と第２画素群それぞれを示す。同図は、舗装路面に対応する画素のうち、座標「２Ｉ」「３Ｉ」「４Ｉ」「５Ｉ」の４つの画素が第１画素群として選択されていることを示す。また、同図は、ひび割れに対応する画素のうち、座標「４Ｄ」「４Ｅ」「５Ｅ」「５Ｆ」「６Ｆ」「７Ｆ」の６つの画素が第２画素群として選択されていることを示す。
【００６２】
図５に戻る。
次いで、本装置１は、特徴量算出部４０を用いて、第１画素群に対応する特徴量（以下「第１特徴量」という。）と、第２画素群に対応する特徴量（以下「第２特徴量」という。）と、を算出する（Ｓ１４）。
【００６３】
特徴量算出部４０は、第１画素群を構成する画素それぞれの特徴量に基づいて第１特徴量を算出し、第２画素群を構成する画素それぞれの特徴量に基づいて第２特徴量を算出する。すなわち、第１特徴量（第２特徴量）は、例えば、第１画素群（第２画素群）を構成する画素それぞれの特徴量の分布（集合）や、平均値、最大値、最小値、中央値などである。
【００６４】
以下の説明において、特徴量は、グレースケール画像における階調値（「０」−「２５５」）とする。第１特徴量は第１画素群を構成する画素それぞれの特徴量の最小値、第２特徴量は第２画素群を構成する画素それぞれの特徴量の最大値、とする。すなわち、例えば、第１画素群を構成する３つの画素それぞれの特徴量が「６０」「５５」「５０」のとき、第１特徴量は、「５０」と算出される。
【００６５】
特徴量算出部４０は、算出された第１特徴量と第２特徴量とを記憶部１０に記憶する。
【００６６】
次いで、本装置１は、評価値算出部５０を用いて、評価値を算出する（Ｓ１５）。
【００６７】
「評価値」は、ある画素が、第１被写体（舗装路面）に対応する画素と、第２被写体（ひび割れ）に対応する画素と、のいずれに属するかを決定するために本装置１が用いる閾値である。
【００６８】
評価値算出部５０は、第１特徴量と第２特徴量とに基づいて、評価値を算出する。評価値算出部５０は、例えば、第１特徴量と第２特徴量との中間値を評価値として算出する。すなわち、例えば、第１特徴量が「５０」、第２特徴量が「２０」のとき、評価値は、「３５」と算出される。
【００６９】
なお、評価値は、第１特徴量と第２特徴量との中間値に限定されない。すなわち、例えば、第１特徴量と第２特徴量とが多次元空間内の座標などで表される場合、評価値は、第１特徴量と第２特徴量とを分ける（各特徴量との距離が最大となる）超平面で構成されてもよい。
【００７０】
次いで、本装置１は、識別部６０を用いて、画像データに含まれる画素のうち特定画素を識別する（Ｓ１６）。本実施の形態において、特定画素は、第２被写体（ひび割れ）に対応する画素である。一方、特定画素でない画素（以下「非特定画素」という。）は、第１被写体（舗装路面）に対応する画素である。
【００７１】
識別部６０は、評価値に基づいて、画像データに含まれる各画素を、第１被写体（舗装路面）に対応する画素か、第２被写体（ひび割れ）に対応する画素か、のいずれかに識別する。すなわち、例えば、評価値が「３５」のとき、識別部６０は、特徴量が「３５」以下の画素を特定画素（ひび割れに対応する画素）として識別し、特徴量が「３５」を超える画素を非特定画素（舗装路面に対応する画素）として識別する。識別部６０は、特定画素であることを示す識別子「１」と同画素の位置情報（座標）とを関連付けて画像情報データベースＤＢ１に記憶すると共に、非特定画素であることを示す識別子「０」と同画素の位置情報（座標）とを関連付けて画像情報データベースＤＢ１に記憶する。
【００７２】
図１０は、特定画素が識別された後の画像情報データベースＤＢ１に記憶されている情報の例を示す模式図である。
同図は、例えば、画素ＩＤ「１」に、座標「１，Ａ」と識別子「０」とが関連付けて記憶されていることを示す。
【００７３】
図５に戻る。
次いで、本装置１は、識別画像作成部７０を用いて、識別画像データを作成する（Ｓ１７）。
【００７４】
「識別画像データ」は、画像データにおける特定画素の位置が示された画像データである。
【００７５】
識別画像作成部７０は、記憶部１０から画像情報データベースＤＢ１と画像データとを読み出し、特定画素の座標と画像データとに基づいて、識別画像データを作成する。
【００７６】
次いで、本装置１は、識別画像表示部８０を用いて、識別画像データを表示装置３に表示する（Ｓ１８）。
【００７７】
図１１は、表示装置３に表示されている識別画像データの例を示す模式図である。
同図は、特定画素と非特定画素とを識別子で表示する。同図は、特定画素であることを示す識別子を「１」で示し、非特定画素であることを示す識別子を「０」で示す。同図は、舗装路面に対応する画素のうち、座標「１Ｆ」「２Ｆ」「３Ｆ」の３つの画素がひび割れに対応する画素（特定画素）であると誤って識別されていることを示す。また、同図は、ひび割れに対応する画素のうち、座標「１Ｃ」「２Ｃ」「３Ｃ」「４Ｃ」「５Ｃ」の５つの画素が舗装路面に対応する画素（非特定画素）であると誤って識別されていることを示す。
【００７８】
図５に戻る。
次いで、本装置１は、使用者が評価値の更新の必要があると判定したとき（Ｓ１９の「はい」）、更新処理（Ｓ２）を実行し、使用者が評価値の更新の必要がないと判定したとき（Ｓ１９の「いいえ」）、識別器生成処理（Ｓ１）を終了する。使用者による評価値の更新の判定結果は、例えば、識別画像データ（図１１）が表示された表示装置３の画面内に判定結果の入力ボタン（例えば、「更新必要」「更新不要」の２つの入力ボタン）を表示させ、使用者に入力ボタンを選択させることで本装置１に入力される。生成された識別器は、記憶部１０の識別器データベースＤＢ２に記憶される。
【００７９】
このように、評価値の更新は、使用者の判断により実行される。すなわち、例えば、使用者は、誤識別（舗装路面に対応する画素が特定画素に識別されている、あるいは、ひび割れに対応する画素が非特定画素に識別されている）が有るとき（あるいは、誤識別の数が多いとき）、評価値の更新が必要と判定し、誤識別が無いとき（あるいは、誤識別の数が少ないとき）、評価値の更新が不要と判定する。使用者は、評価値の更新の有無を本装置１の入力手段（不図示）により、本装置１に入力する。
【００８０】
●更新処理
次に、更新処理（Ｓ２）について説明する。
【００８１】
図１２は、更新処理（Ｓ２）のフローチャートである。
【００８２】
「更新処理（Ｓ２）」は、評価値を更新することにより、識別器の識別精度を向上させる処理である。
【００８３】
先ず、本装置１は、識別画像作成部７０を用いて識別画像データを作成し（Ｓ２０）、識別画像表示部８０を用いて識別画像データを表示装置３に表示する（Ｓ２１）。これらの処理（Ｓ２０，Ｓ２１）は、前述の識別器生成処理（Ｓ１）の識別画像データの作成（Ｓ１７）と識別画像データの表示（Ｓ１８）と同じ処理である。
【００８４】
ここで、更新処理（Ｓ２）が識別器生成処理（Ｓ１）と連続して実行される場合、識別画像データの作成（Ｓ２０）と識別画像データの表示（Ｓ２１）とは、既に識別器生成処理（Ｓ１）において実行されているため（Ｓ１７，Ｓ１８）、更新処理（Ｓ２）では省略される。
【００８５】
なお、更新処理で用いる識別画像データの元になる撮像データは、識別器生成処理で用いられた撮像データとは異なる別の撮像データでもよい。
【００８６】
次いで、本装置１は、再選択部９０を用いて、第１被写体（舗装路面）に対応する画素のうち、第１画素群（使用者が選択した舗装路面に対応する画素の一部）を構成する画素とは異なる画素で構成される画素群（以下「第３画素群」という。）を選択する（Ｓ２２）。
【００８７】
また、本装置１は、再選択部９０を用いて、第２被写体（ひび割れ）に対応する画素のうち、第２画素群（使用者が選択したひび割れに対応する画素の一部）を構成する画素とは異なる画素で構成される画素群（以下「第４画素群」という。）を選択する（Ｓ２２）。
【００８８】
第３画素群の選択は、表示装置３に表示されている識別画像データのうち、舗装路面を表示している部分（舗装路面に対応する画素）であって、識別部６０に特定画素（ひび割れに対応する画素）と誤識別された部分の一部を、使用者が操作装置を用いて選択することにより実行される。すなわち、第３画素群の選択は、使用者が識別器に第１被写体（舗装路面）として識別させたい画素を追加する処理である。
【００８９】
第４画素群の選択は、表示装置３に表示されている識別画像データのうち、ひび割れを表示している部分（ひび割れに対応する画素）であって、識別部６０に非特定画素（舗装路面に対応する画素）と誤識別された部分の一部を、使用者が操作装置を用いて選択することにより実行される。すなわち、第４画素群の選択は、使用者が識別器に第２被写体（ひび割れ）として識別させたい画素を追加する処理である。
【００９０】
再選択部９０は、選択した第３画素群と第４画素群それぞれを構成する画素の位置情報（例えば、各画素の座標）を記憶部１０に記憶する。
【００９１】
図１３は、第３画素群と第４画素群それぞれが選択された状態を示す模式図である。
図中、斜線が記載された枠で示される画素は、第３画素群と第４画素群それぞれを示す。
【００９２】
図１２に戻る。
次いで、本装置１は、特徴量算出部４０を用いて、第３画素群に対応する特徴量（以下「第３特徴量」という。）と、第４画素群に対応する特徴量（以下「第４特徴量」という。）と、を算出する（Ｓ２３）。
【００９３】
特徴量算出部４０は、第３画素群を構成する画素それぞれの特徴量に基づいて第３特徴量を算出し、第４画素群を構成する画素それぞれの特徴量に基づいて第４特徴量を算出する。第３特徴量の算出方法は前述した第１特徴量の算出方法と同じであり、第４特徴量の算出方法は前述した第２特徴量の算出方法と同じである。
【００９４】
特徴量算出部４０は、算出された第３特徴量と第４特徴量とを記憶部１０に記憶する。
【００９５】
次いで、本装置１は、評価値更新部１００を用いて、評価値を更新する（Ｓ２４）。
【００９６】
具体的には、評価値更新部１００は、第１特徴量と第３特徴量とに基づいて第１特徴量を更新し、第２特徴量と第４特徴量とに基づいて第２特徴量を更新する。その結果、評価値は、第１特徴量と第２特徴量それぞれの変化に基づいて、更新される。すなわち、例えば、評価値更新部１００は、第１特徴量が「５０」、第３特徴量が「４８」、のとき、第１特徴量を最小値である「４８」に更新し、第２特徴量が「２０」、第４特徴量が「２６」、のとき、第２特徴量を最大値である「２６」に更新する。その結果、評価値更新部１００は、評価値を「３５」から「３７」に更新する。
【００９７】
このように、評価値更新部１００は、第３特徴量と第４特徴量とに基づいて、評価値を更新する。換言すれば、評価値更新部１００は、第３画素群と第４画素群とに基づいて、評価値を更新する。
【００９８】
次いで、本装置１は、識別部６０を用いて、識別画像データに含まれる画素のうち特定画素を識別する（Ｓ２５）。
【００９９】
識別部６０は、更新された評価値に基づいて、画像データに含まれる各画素を、第１被写体（舗装路面）に対応する画素か、第２被写体（ひび割れ）に対応する画素か、のいずれかに識別する。識別部６０は、特定画素であることを示す識別子と同画素の座標とを関連付けて画像情報データベースＤＢ１に記憶すると共に、非特定画素であることを示す識別子と同画素の座標とを関連付けて画像情報データベースＤＢ１に記憶する。すなわち、識別部６０は、画像情報データベースＤＢ１を更新する。
【０１００】
図１４は、更新された評価値に基づいて、更新された画像情報データベースＤＢ１に記憶されている情報の例を示す模式図である。
同図は、図１０と比較して、画素ＩＤ「１３」の識別子が「０」から「１」に更新されたことを示す。
【０１０１】
図１２に戻る。
次いで、本装置１は、識別画像作成部７０を用いて、識別画像データを作成する（Ｓ２６）。
【０１０２】
識別画像作成部７０は、記憶部１０から特定画素の座標と画像データとを読み出し、特定画素の座標と画像データとに基づいて、識別画像データを作成する。
【０１０３】
次いで、本装置１は、識別画像表示部８０を用いて、識別画像データを表示装置３に表示する（Ｓ２７）。
【０１０４】
図１５は、表示装置３に表示されている識別画像データの別の例を示す模式図である。
同図は、図１１と比較して、例えば、画素「１Ｃ」「２Ｃ」「３Ｃ」「４Ｃ」「５Ｃ」が非特定画素（識別子「０」）から特定画素（識別子「１」）へ修正され、画素「１Ｆ」「２Ｆ」「３Ｆ」が非特定画素から特定画素へ修正されたことを示す。
【０１０５】
図１２に戻る。
次いで、本装置１は、使用者が評価値の再更新の必要があると判定したとき（Ｓ２８の「はい」）、前述した処理（Ｓ２１−Ｓ２７）を繰り返し、使用者が評価値の再更新の必要がないと判定したとき（Ｓ２８の「いいえ」）、更新処理（Ｓ２）を終了する。
【０１０６】
評価値の再更新が必要か否かの判定は、識別器生成処理（Ｓ１）における評価値の更新が必要か否かの判定と同じである。すなわち、評価値の再更新が必要か否かの判定は、使用者の判断により実行される。
【０１０７】
このように、本装置１は、使用者が、第１被写体（舗装路面）に対応する画素や第２被写体（ひび割れ）に対応する画素の一部を操作装置を用いて選択（指定）し、処理結果を確認することで、容易に識別器の更新、再生成（再構成）することができる。
【０１０８】
また、本装置１は、識別器の生成・更新に際して使用者の判断を介在させて、いわゆる対話的な手法により識別器の識別精度を向上させる。そのため、本装置１は、使用者による画像処理のパラメータの調整などを必要とせず、画像処理の専門的な知識を有さない者でも容易に識別器を生成することができる。
【０１０９】
なお、以上説明した実施の形態によれば、第２被写体は「ひび割れ」であった。これに代えて、第２被写体を「路面外領域」や「路面標識」とすれば、本装置１は、これらと舗装路面とを識別する識別器を、それぞれ生成・更新することができる。
【０１１０】
●識別処理
次に、識別処理（Ｓ３）について説明する。
【０１１１】
「識別処理（Ｓ３）」は、識別器生成処理（Ｓ１）により生成された各識別器を用いて、画像データの中から特定の被写体に対応する画素を識別する処理である。以下、舗装路面から舗装路面に形成されたひび割れを識別する処理を例に説明する。
【０１１２】
なお、識別処理（Ｓ３）で処理される画像データは、識別器生成処理（Ｓ１）や更新処理（Ｓ２）で処理された画像データが含まれてもよいし、あるいは、識別器生成処理（Ｓ１）や更新処理（Ｓ２）で処理された画像データとは異なる１又は複数の画像データでもよい。
【０１１３】
図１６は、識別処理（Ｓ３）のフローチャートである。
【０１１４】
先ず、本装置１は、記憶部１０から撮像データを読み出し（Ｓ３０）、撮像データに前述の前処理を実行して画像データを作成する（Ｓ３１）。
【０１１５】
次いで、本装置１は、マスク処理（Ｓ３２）を実行する。
【０１１６】
「マスク処理（Ｓ３２）」は、画像データの中から、舗装路面とひび割れとに対応する画素以外の画素（例えば、路面外領域や路面標識に対応する画素）を除去する（マスクする）処理である。
【０１１７】
図１７は、マスク処理（Ｓ３２）のフローチャートである。
【０１１８】
本装置１は、記憶部１０の識別器データベースＤＢ２からマスク処理に用いる識別器（以下「マスク用識別器」という。）を読み出して（Ｓ３２０）、マスク用識別器を用いて画像データを構成する画素の中からそのマスク用識別器に対応する特定画素と非特定画素とを識別する（Ｓ３２１）。
【０１１９】
次いで、本装置１は、未処理のマスク用識別器の有無を確認する（Ｓ３２２）。未処理のマスク用識別器が有るとき（Ｓ３２２の「はい」）、本装置１は、マスク用識別器を入れ替えて、前述した処理（Ｓ３２０，Ｓ３２１）を繰り返す。一方、未処理のマスク用識別器が無いとき（Ｓ３２２の「いいえ」）、本措置１は、マスク画像データを作成する（Ｓ３２３）。
【０１２０】
「マスク画像データ」は、画像データを構成する画素のうち、各マスク用識別器において第２被写体（路面外領域や路面標識）に対応する画素と識別された画素にマスクをかけた（同画素を除去した）画像データである。
【０１２１】
なお、マスク処理は、予め使用者により指定された一部のマスク用識別器のみを用いて実行されてもよい。
【０１２２】
図１６に戻る。
次いで、本装置１は、マスク画像データを構成する画素のうち、舗装路面に対応する画素として識別された画素の量の割合を示す路面可視率を算出する（Ｓ３３）。
【０１２３】
次いで、本装置１は、算出した路面可視率と所定の閾値Ｖ１とを比較する（Ｓ３４）。路面可視率が閾値Ｖ１よりも大きいとき（Ｓ３４の「はい」）、本装置１は、マスク画像データにひび割れ検出処理を実行する（Ｓ３５）。一方、路面可視率が閾値Ｖ１よりも小さいとき（Ｓ３４の「いいえ」）、本装置１は、そのマスク画像データを以降の処理に用いることなく処理（Ｓ３８）に進む。処理（Ｓ３８）については、後述する。閾値Ｖ１は、予め記憶部１０に記憶されている。
【０１２４】
図１８は、ひび割れ識別処理（Ｓ３５）のフローチャートである。
【０１２５】
「ひび割れ識別処理（Ｓ３５）」は、マスク画像データの中から、ひび割れに対応する画素を識別する処理である。
【０１２６】
本装置１は、記憶部１０の識別器データベースＤＢ２からひび割れの識別に用いる識別器（以下「ひび割れ用識別器」という。）を読み出して（Ｓ３５０）、ひび割れ用識別器を用いてマスク画像データを構成する画素の中からそのひび割れ用識別器に対応する特定画素（ひび割れに対応する画素）と非特定画素（舗装路面に対応する画素）とを識別する（Ｓ３５１）。
【０１２７】
次いで、本装置１は、特定画素とマスク画像データとに基づいて、ひび割れ識別画像データを作成する（Ｓ３５２）。
【０１２８】
「ひび割れ識別画像データ」は、マスク画像データを構成する画素のうち、ひび割れに対応する画素と、路面に対応する画素と、を識別したマスク画像データである。換言すれば、ひび割れ識別画像データは、画像データからひび割れを識別（検出）した（ひび割れの座標を特定した）データである。
【０１２９】
図１６に戻る。
次いで、本装置１は、ひび割れ識別画像データの補正を実行する（Ｓ３６）。
【０１３０】
「補正（Ｓ３６）」は、ひび割れ識別画像データの中から、特定画素と識別された領域の中心線を抽出し（細線化処理）、その中心線の長さが所定の閾値Ｖ２以下の領域を特定画素から除外（非特定画素化）する処理である。この処理により、ひび割れの過検出が抑制される。閾値Ｖ２は、予め記憶部１０に記憶されている。
【０１３１】
なお、補正処理は、特定画素と識別された画素の連続する数の大小や、同連続する画素に外接する四角形の大小、などにより実行されてもよい。
【０１３２】
次いで、本装置１は、ひび割れ率評価を実行する（Ｓ３７）。
【０１３３】
ひび割れ率評価は、『舗装調査・試験法便覧』（社団法人日本道路協会の発行）に定められる方式により実行される。すなわち、例えば、本装置１は、補正処理後のひび割れ画像データを０．５ｍ×０．５ｍのメッシュ上に割り当て、各メッシュにおけるひび割れの面積（特定画素の数）により、ひび割れ率を分類する。
【０１３４】
次いで、本装置１は、次の撮像データが有るとき（Ｓ３８の「はい」）、同撮像データを読み出して（Ｓ３９）、処理（Ｓ３１）に戻る。一方、本装置１は、次の撮像データが無いとき（Ｓ３８の「いいえ」）、識別処理（Ｓ３）を終了する。
【０１３５】
●まとめ
以上説明した実施の形態によれば、本装置１は、第１被写体に対応する画素のうち一部の画素で構成される第１画素群と、第２被写体に対応する画素のうち一部の画素で構成される第２画素群と、を選択して、第１画素群と第２画素群それぞれの特徴量から評価値を算出することにより、画像データの中から特定画素を識別する識別器を作成する。すなわち、本装置１は、使用者が、第１被写体（舗装路面）に対応する画素や第２被写体（ひび割れ）に対応する画素の一部を操作装置を用いて選択（指定）し、処理結果を確認することで、容易に識別器を生成することができる。
【０１３６】
また、以上説明した実施の形態によれば、本装置１は、第３画素群と第４画素群とを選択するだけで、容易に識別器を更新・再生成することができる。そのため、本装置１は、使用者による画像処理のパラメータの調整などを必要とせず、画像処理の専門的な知識を有さない者でも容易に識別器を生成・更新・再生成することができる。
【０１３７】
なお、以上説明した実施の形態では、更新処理（Ｓ２）において、再選択部９０は第３画素群と第４画素群とを選択し、評価値更新部１００は第３特徴量と第４特徴量とに基づいて評価値を更新する。これに代えて、本発明における再選択部は、少なくとも第３画素群または第４画素群のいずれか一方を選択してもよい。すなわち、本発明における特徴量算出部は、少なくとも第３特徴量または第４特徴量のいずれか一方を算出し、本発明における評価値更新部は、少なくとも第３特徴量または第４特徴量のいずれか一方に基づいて評価値を更新してもよい。つまり、例えば、再選択部は第３画素群のみを選択し、評価値更新部は第３特徴量に基づいて評価値を更新してもよい。
【０１３８】
この構成によれば、再選択部が第３画素群と第４画素群とを選択する場合と比較して、識別器を更新・再生成するための工数や処理負荷、時間は減少する。その結果、本装置１は、より容易に識別器を更新・再生成することができる。
【０１３９】
また、本発明における特徴量算出部は、第１画素群を構成する画素それぞれの特徴量と、第１画素群を構成する画素の周辺画素それぞれの特徴量と、に基づいて第１特徴量を算出し、第２画素群を構成する画素それぞれの特徴量と、第２画素群を構成する画素の周辺画素それぞれの特徴量と、に基づいて第２特徴量を算出してもよい。
【０１４０】
ここで、「周辺画素」は、第１画素群（第２画素群）を構成する画素に隣接する画素である。周辺画素は、第１画素群（第２画素群）を構成する画素に所定の画素数の幅を持たせた領域で構成されてもよく、第１画素群（第２画素群）を構成する画素それぞれの特徴量から所定の閾値以内の特徴量を持つ画素で構成されてもよい。後者の場合、本装置は、画像データに含まれる画素それぞれの特徴量と、第１画素群（第２画素群）を構成する画素それぞれの特徴量と、に基づいて周辺画素を決定する決定部としての機能を備える。
【０１４１】
図１９は、第１画素群と第２画素群それぞれが選択された状態の別の例を示す模式図である。
図中、太線は第１被写体（舗装路面）と第２被写体（ひび割れ）との境界を示す。また、図中、数値は第１画素群と第２画素群それぞれの周囲の各画素の特徴量を示す。同図は、第１画素群を構成する画素それぞれの特徴量「５０」「５５」「６０」の平均値「５５」から所定の閾値「１０」以内の特徴量「４５−６５」を持つ座標「１Ｉ」「２Ｈ」「３Ｈ」「４Ｈ」の４つの画素が周辺画素として決定されたことを示す。また、同図は、第２画素群を構成する画素それぞれの特徴量「２０」「２５」「３０」の平均値「２５」から所定の閾値「１０」以内の特徴量「１５−３５」を持つ座標「１Ｄ」「２Ｅ」「３Ｅ」「４Ｅ」の４つの画素が周辺画素として決定されたことを示す。
【０１４２】
このように、周辺画素の特徴量も考慮して第１特徴量や第２特徴量を算出することで、選択部が第１画素群（第２画素群）として僅かな数の画素を選択しても、その周辺画素を含む比較的広い領域が第１画素群（第２画素群）として選択される。そのため、識別器生成処理において第１画素群や第２画素群として選択した画素が少なくとも、周辺画素の領域を選択する必要がなく、更新処理の回数を減ずることができる。すなわち、本装置は、より容易に識別器を生成・更新・再生成することができる。
【０１４３】
さらに、以上説明した実施の形態によれば、本装置１は、第１画素群と第２画素群とを選択し、第１特徴量と第２特徴量とに基づいて評価値を算出する。これに代えて、本装置は、第１画素群または第２画素群の一方を選択して、評価値を算出してもよい。すなわち、例えば、選択部は、第１画素群のみを選択する。この場合、特徴量算出部は、第１特徴量と、画像データに含まれる画素のうち第１画素群を構成する画素群とは異なる画素で構成される第２画素群に対応する第２特徴量と、を算出する。評価値算出部は、第１特徴量と第２特徴量とに基づいて評価値を算出する。
【０１４４】
この構成によれば、使用者は第１画素群または第２画素群のいずれか一方を選択すればよいため、本装置は、より容易に識別器を生成することができる。
【０１４５】
さらにまた、本装置は、識別処理において更新処理を実行してもよい。すなわち、例えば、本装置は、識別処理において作成されるマスク画像データやひび割れ画像データを表示装置に表示して使用者に閲覧させ、使用者が識別器の更新が必要であると判定したとき、同マスク画像データや同ひび割れ画像データ、あるいは、別の画像データを用いて同識別器の更新処理を実行してもよい。
【０１４６】
この構成によれば、本装置は、必要に応じて識別器の更新・再生成を実行することができると共に、容易に識別器の識別精度を向上させることができる。
【符号の説明】
【０１４７】
１      情報処理装置（本装置）
１０    記憶部
２０    画像表示部
３０    選択部
４０    特徴量算出部
５０    評価値算出部
６０    識別部
７０    識別画像作成部
８０    識別画像表示部
９０    再選択部
１００  評価値更新部
２      撮像装置
３      表示装置
【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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