(57)【要約】【課題】高い精度で画像から架空線の位置を検出することが可能な画像処理装置、画像処理方法及びプログラムを提供することにある。【解決手段】実施形態によれば、画像中の架空線の位置を検出する画像処理装置が提供される。画像処理装置は、取得手段と、検出手段とを具備する。取得手段は、架空線の位置を検出する対象となる画像を取得する。検出手段は、取得された画像中でエッジの方向が略均質な直線状の領域を架空線の位置として検出する。【選択図】図４
2019159595.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像中の架空線の位置を検出する画像処理装置において、
前記架空線の位置を検出する対象となる画像を取得する取得手段と、
前記取得された画像中でエッジの方向が略均質な直線状の領域を架空線の位置として検出する検出手段と
を具備する画像処理装置。
【請求項２】
前記検出手段は、
前記画像中の複数の特徴量抽出位置の各々において複数の要素からなる特徴量を抽出する抽出手段と、
前記抽出された特徴量を、当該特徴量が抽出された特徴量抽出位置に基づいてパラメータ空間に投票する投票手段と、
前記パラメータ空間に投票された特徴量に基づいて、前記画像中の直線を表すパラメータ毎に評価値を算出する第１算出手段と、
前記算出された評価値に基づいて前記架空線の位置に相当する直線を表すパラメータを決定する決定手段と
を含む請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記複数の特徴量抽出位置の各々において抽出される特徴量は、当該特徴量抽出位置における勾配ベクトルの要素の２次式の和で表される複数の要素からなる特徴量を含む請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第１算出手段は、前記パラメータ空間においてパラメータに投票された特徴量の総和に基づいて構造テンソルを算出し、当該算出された構造テンソルの第１固有値と第２固有値との差分を当該パラメータの評価値として算出する請求項２または３記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記取得手段は、前記取得された画像を単色で表される画像に変換する変換手段を含む請求項２〜４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記検出手段は、前記決定されたパラメータに基づいて前記画像中の架空線の幅を算出する第２算出手段を更に含む請求項２〜４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画像中の前記決定されたパラメータによって表される直線上に架空線が存在するかを判定する判定手段を更に具備する請求項２〜４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記検出された架空線の位置に基づく前記取得された画像に対する画像処理によって当該架空線の異常の有無を判別する判別手段を更に具備する請求項１〜７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
画像中の架空線の位置を検出する画像処理装置が実行する画像処理方法であって、
前記架空線の位置を検出する対象となる画像を取得するステップと、
前記取得された画像中でエッジの方向が略均質な直線状の領域を架空線の位置として検出するステップと
を具備する画像処理方法。
【請求項１０】
画像中の架空線の位置を検出する画像処理装置のコンピュータによって実行されるプログラムであって、
前記コンピュータに、
前記架空線の位置を検出する対象となる画像を取得するステップと、
前記取得された画像中でエッジの方向が略均質な直線状の領域を架空線の位置として検出するステップと
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
送電線のような空中に張り渡した架線（以下、架空線と表記）の保守及び管理の一つとして、当該架空線の空撮画像（映像）を用いた点検が行われている。
【０００３】
この点検においては、空撮画像を作業者が目視で確認することにより架空線の異常の有無が判断される。
【０００４】
しかしながら、このような点検作業には多大な労力と時間が必要となる。このため、架空線の点検作業の省力化が望まれている。
【０００５】
これに対して、近年では、空撮画像に対する画像処理によって自動的に架空線の異常の有無を判別することが検討されているが、効率的な画像処理を行うためには、空撮画像中の架空線の位置（架空線を含む領域）を検出することが必要である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第４２５５０６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
そこで、本発明が解決しようとする課題は、高い精度で画像から架空線の位置を検出することが可能な画像処理装置、画像処理方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
実施形態によれば、画像中の架空線の位置を検出する画像処理装置が提供される。前記画像処理装置は、取得手段と、検出手段とを具備する。前記取得手段は、前記架空線の位置を検出する対象となる画像を取得する。前記検出手段は、前記取得された画像中でエッジの方向が略均質な直線状の領域を架空線の位置として検出する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】画像から直線状の領域を検出する手法について説明するための図。
【図２】直線を表すパラメータθ及びρの関係性を表す図。
【図３】素線を撚り合わせて形成された架空線の一例を示す図。
【図４】第１の実施形態に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図。
【図５】画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す図。
【図６】画像処理装置の処理手順の一例を示すフローチャート。
【図７】特徴量抽出位置について説明するための図。
【図８】構造テンソルを概念的に説明するための図。
【図９】パラメータ空間について概念的に説明するための図。
【図１０】パラメータ空間に投票された特徴量の総和から変換される構造テンソルについて説明するための図。
【図１１】架空線の幅を算出する処理について説明するための図。
【図１２】第２の実施形態に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図。
【図１３】画像処理装置の処理手順の一例を示すフローチャート。
【図１４】パラメータによって表される直線を含む領域上に設定される複数のパターン認識対象領域について説明するための図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して、各実施形態について説明する。
（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態について説明する。本実施形態に係る画像処理装置は、例えば空撮画像（映像）を用いて送電線のような架空線の点検を行う際に、当該画像中の架空線の位置を求めるために用いられる。
【００１１】
ここで、一般的に架空線は、コンクリート柱または鉄塔等によって空中に張り渡されているため、全体としては懸垂曲線を描いているが、上記した点検の際は異常を確認可能なように部分的に拡大して撮影（空撮）される。このため、画像中の架空線は概ね直線とみなすことができる。よって、画像から直線状の領域を検出することによって架空線の位置を求めることができる。
【００１２】
画像から直線状の領域を検出する手法として、Ｈｏｕｇｈ変換が知られている。図１に示すように、画像中の点（ｘ，ｙ）を通る直線を角度θと任意に設定された座標原点からの距離ρとで表すものとすると、当該直線の式は、ρ＝ｘｃｏｓθ＋ｙｓｉｎθとなる。
【００１３】
なお、点（ｘ，ｙ）を通る直線は無数に存在するが、当該点（ｘ，ｙ）を通る直線を表すパラメータθ及びρの関係性は、図２に示すように表される。このようなパラメータθ及びρの関係性によれば、θに対してρの値が一意に定まる。
【００１４】
Ｈｏｕｇｈ変換においては、画像中のエッジ点等の検出対象の候補となる全ての点の各々を通る様々な直線のパラメータを上記した式を用いて算出してパラメータ空間に投票する。この投票結果から集積点を特定することにより、一本の直線のパラメータを求めることができる。
【００１５】
しかしながら、架空線は図３に示すような素線を撚り合わせて形成される撚り線であることが一般的である。このため、上記したように架空線の位置を検出する場合、Ｈｏｕｇｈ変換では安定した検出を行うことができない可能性がある。
【００１６】
具体的には、Ｈｏｕｇｈ変換は画像全体から一本の直線を検出する手法であるが、当該画像（空撮画像）に雑多な背景が含まれている場合、当該背景における多数のエッジ点の影響で誤ったパラメータ（つまり、直線）が検出されることがある。これに対して、エッジ点におけるエッジの方向を求めることにより、投票するパラメータ（例えば、θ）の範囲を限定するという対策がとられる場合があるが、架空線のような撚り線の場合、撚り合わせた素線は架空線の方向に対して斜め方向のエッジを形成するため、この対策は有効に機能しない。
【００１７】
このため、本実施形態に係る画像処理装置においては、画像中に散在するエッジの方向を直線を表すパラメータ空間で集積し解析することにより、画像中でエッジの方向が略均質な直線状の領域を架空線の位置として検出するものとする。
【００１８】
以下、本実施形態に係る画像処理装置について説明する。図４は、本実施形態に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【００１９】
図４に示すように、画像処理装置１０は、画像取得部１１、特徴抽出部１２、投票部１３、評価値算出部１４及びパラメータ決定部１５を含む。
【００２０】
画像取得部１１は、架空線の位置を検出する対象となる画像（以下、対象画像と表記）を取得する。対象画像は、架空線が空撮された画像であり、例えばヘリコプターのような航空機から撮影された画像であってもよいし、ドローン等を用いて撮影された画像であってもよい。
【００２１】
以下に説明する特徴抽出部１２、投票部１３、評価値算出部１４及びパラメータ決定部１５は、上記した画像中でエッジの方向が略均質な直線状の領域を架空線の位置として検出する検出部として機能する。
【００２２】
特徴抽出部１２は、対象画像中の複数の特徴量抽出位置の各々において複数の要素からなる特徴量を抽出する。
【００２３】
投票部１３は、特徴抽出部１２によって抽出された特徴量を、当該特徴量が抽出された特徴量抽出位置に基づいてパラメータ空間に投票する。
【００２４】
評価値算出部１４は、投票部１３による投票結果（パラメータ空間に投票された特徴量）に基づいて、対象画像中の直線を表すパラメータ毎の評価値を算出する。なお、本実施形態において、パラメータとは、上記したθ及びρの組を含むものとする。
【００２５】
パラメータ決定部１５は、評価値算出部１４によって算出された評価値に基づいて架空線の位置に相当する直線を表すパラメータを決定する。
【００２６】
図５は、上記した画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す。図５に示すように、画像処理装置１０は、ＣＰＵ１０１、不揮発性メモリ１０２、主メモリ１０３及び通信デバイス１０４等を備える。
【００２７】
ＣＰＵ１０１は、画像処理装置１０内の様々なコンポーネントの動作を制御するハードウェアプロセッサである。ＣＰＵ１０１は、ストレージデバイスである不揮発性メモリ１０２から主メモリ１０３にロードされる様々なプログラムを実行する。ＣＰＵ１０１によって実行されるプログラムには、オペレーティングシステム（ＯＳ）及び上記した画像から架空線の位置を検出するためのプログラム（以下、画像処理プログラムと表記）等が含まれる。また、ＣＰＵ１０１は、例えばハードウェア制御のためのプログラムである基本入出力システム（ＢＩＯＳ）等も実行する。
【００２８】
なお、上記した画像取得部１１、特徴抽出部１２、投票部１３、評価値算出部１４及びパラメータ決定部１５の一部または全ては、ＣＰＵ１０１（つまり、画像処理装置１０のコンピュータ）に画像処理プログラムを実行させること、すなわちソフトウェアによって実現されるものとする。この画像処理プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納して頒布されてもよいし、またはネットワークを通じて画像処理装置１０にダウンロードされてもよい。なお、これらの各部１１〜１５の一部または全ては、ＩＣ（Integrated Circuit）等のハードウェアによって実現されてもよいし、当該ソフトウェア及びハードウェアの組み合わせ構成として実現されてもよい。
【００２９】
通信デバイス１０４は、例えば有線または無線による外部の装置との通信を実行するように構成されたデバイスである。
【００３０】
なお、図５においては、ＣＰＵ１０１、不揮発性メモリ１０２、主メモリ１０３及び通信デバイス１０４のみが示されているが、画像処理装置１０は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）及びＳＳＤ（Solid State Drive）のような他の記憶装置を備えていてもよいし、入力装置及び出力装置等を備えていてもよい。
【００３１】
次に、図６のフローチャートを参照して、本実施形態に係る画像処理装置１０の処理手順の一例について説明する。なお、図６に示す処理は、例えば架空線の点検を行う際に実行されるが、当該点検の前に予め実行されても構わない。
【００３２】
まず、画像取得部１１は、対象画像（架空線の位置を検出する対象となる画像）を取得する（ステップＳ１）。対象画像は、上記したように架空線が空撮された画像であるが、ネットワーク等を介して外部の装置から取得（受信）されてもよいし、画像処理装置１０内の格納部（記憶装置）から取得されてもよい。
【００３３】
なお、ステップＳ１において取得された対象画像がカラー画像等の多チャンネル画像である場合、画像取得部１１は、当該対象画像を単色で表される画像（１チャンネル画像）に変換するものとする。なお、単色で表される画像には、１つの画素に対して１つの画素値を有するモノクロ画像等が含まれる。
【００３４】
以下の説明においては、画像取得部１１によって変換処理が施された画像についても便宜的に対象画像と称する。
【００３５】
次に、特徴抽出部１２は、対象画像上に多数配置された所定の特徴量抽出位置の各々において、当該特徴量抽出位置周辺の画像の輝度勾配ベクトルに基づいて算出される特徴量を抽出する（ステップＳ２）。
【００３６】
以下、ステップＳ２の処理について具体的に説明する。まず、図７を参照して、特徴量抽出位置について説明する。本実施形態において、対象画像２００上には、図７に示すように特徴量抽出位置２０１が概ね等間隔に配置されている。なお、特徴量抽出位置２０１は、対象画像２００を構成する画素と１対１に対応するように配置されていてもよいし、当該画素の間隔よりも大きな間隔で配置されていてもよい。
【００３７】
また、特徴量抽出位置２０１に対しては、当該特徴量抽出位置２０１を包含する一定の領域である特徴量抽出領域２０２が設定されている。図７に示すように、特徴量抽出領域２０２は、隣接する他の特徴量抽出領域と重なるように設定されていてもよい。
【００３８】
なお、特徴量抽出領域２０２は、特徴量抽出位置２０１を中心とする円形状を有するものとして示されているが、他の形状等であってもよい。
【００３９】
特徴抽出部１２は、上記したように設定されている各特徴量抽出位置について以下に説明する構造テンソルを求める。
【００４０】
ここで、対象画像の点（ｘ，ｙ）における水平微分、垂直微分をそれぞれｌｘ（ｘ，ｙ）、ｌｙ（ｘ，ｙ）とする。この水平微分及び垂直微分（輝度勾配ベクトルの要素）は、ソーベルフィルタ等を用いたフィルタ演算で求めることができる。また、対象画像上に配置された特徴量抽出位置のうちのｉ番目の特徴量抽出位置について設定されている特徴量抽出領域に含まれる画素の集合をＰｉとする。なお、対象画像上に配置された特徴量抽出位置の数はＬであり、ｉ＝｛１，２，…，Ｌ｝であるものとする。
【００４１】
この場合、ｉ番目の特徴量抽出位置における構造テンソルＡｉは以下の式（１）で求められる。なお、式（１）におけるｗ（ｗ，ｙ）は（ｘ，ｙ）における所定の重みである。
【００４２】
【数１】
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上記した式（１）によって求められる構造テンソルＡｉは、対象画像中のｉ番目の特徴量抽出位置について設定されている特徴量抽出領域における輝度勾配ベクトルの統計量であり、２×２の対称行列となる。
【００４３】
具体的には、輝度勾配ベクトルは図８の左側に示すような輝度の変化の特徴（例えば、輝度の高い方向）を表すベクトルであり、構造テンソルＡｉは図８の右側に示すような当該輝度勾配ベクトルの分布を表す。
【００４４】
ここで、構造テンソルＡｉによって表される輝度勾配ベクトルの分布が楕円形状で表されるものとすると、当該楕円形状の長軸の方向は第１固有ベクトル、当該長軸の長さ（長径）の２乗は第１固有値、当該楕円形状の短軸の方向（第１固有ベクトルに直交する方向）は第２固有ベクトル、当該短軸の長さ（短径）の２乗は第２固有値に相当する。
【００４５】
この場合、構造テンソルＡｉの第１固有値は、当該構造テンソルＡｉの第１固有ベクトルの方向の輝度勾配ベクトルの分散を表す。また、構造テンソルＡｉの第２固有値は、当該構造テンソルＡｉの第２固有ベクトルの方向の輝度勾配ベクトルの分散を表す。したがって、例えば構造テンソルＡｉの第１固有値が第２固有値に対して顕著に大きければ、当該構造テンソルＡｉを求めた特徴量抽出領域内の輝度勾配ベクトルは特定の方向に偏っていることが分かる。
【００４６】
特徴抽出部１２は、上記した構造テンソルＡｉの要素の線形結合を、ｉ番目の特徴量抽出位置の特徴量として抽出する。ここで、構造テンソルＡｉは、上記したように２×２の対称行列であるので、上三角成分の３つの要素（１行１列成分、１行２列成分、２行２列成分）のみで表現することが可能である。この上三角成分のうちの１行１列成分をａ１１、１行２列成分をａ１２、２行２列成分をａ２２とすると、特徴抽出部１２は、このａ１１、ａ１２及びａ２２の３つの要素からなるベクトルを特徴量として抽出する。
【００４７】
すなわち、本実施形態において特徴抽出部１２によって抽出される特徴量（複数の特徴量抽出位置の各々において抽出される特徴量）は、当該特徴量抽出位置における勾配ベクトル（輝度勾配ベクトル）の要素の２次式の和で表される複数の要素からなる特徴量を含む。
【００４８】
なお、特徴抽出部１２によって抽出される特徴量は、後述する評価値を算出することが可能なものであればよく、例えばａ１１−ａ２２とａ１２との２つの要素からなるベクトル等であってもよいし、他のものであってもよい。
【００４９】
特徴抽出部１２は、このような処理を特徴量抽出位置（特徴量抽出領域）毎に行うことによって、対象画像上に配置された特徴量抽出位置の各々について特徴量を抽出することができる。
【００５０】
なお、特徴抽出部１２は、対象画像上に配置された全ての特徴量抽出位置について特徴量を抽出しなくても構わない。具体的には、対象画像よりも前に取得されたフレーム（画像）から検出された架空線の位置等によって対象画像中の架空線の位置（存在範囲）が予測可能な場合には、当該予測された範囲内に存在する特徴量抽出位置についてのみ特徴量が抽出されるようにしてもよい。また、対象画像において特定の情報（例えば、時刻）等が表示される領域が存在するような場合には、当該領域内に存在する特徴量抽出位置については特徴量を抽出しない（つまり、特徴量抽出の対象外とする）ようにしてもよい。
【００５１】
再び図６に戻ると、投票部１３は、ステップＳ１２において抽出された特徴量を、当該特徴量が抽出された各特徴量抽出位置に基づいてパラメータ空間に投票する（ステップＳ３）。
【００５２】
ここで、図９を参照して、ステップＳ３において特徴量が投票されるパラメータ空間（投票空間）について概念的に説明する。
【００５３】
上記したように対象画像中の直線を角度θ及び距離ρの２つのパラメータで表すものとすると、本実施形態においては、θの値域をＭ個の区間に分割し、このように分割された各区間の代表値をθｊ（ｊ＝｛１，２，…，Ｍ｝）とする。同様に、ρの値域をＮ個の区間に分割し、このように分割された各区間の代表値をρｋ（ｋ＝｛１，２，…，Ｎ｝）とする。なお、各区間の代表値は、例えば当該区間に対応する値の中央値とする。
【００５４】
本実施形態においては、このように量子化されたパラメータ空間３００のパラメータ（θｊ，ρｋ）の全てについて、特徴量を投票するための記憶領域ｖｊｋが用意されている。なお、図９において、例えば記憶領域３０１はパラメータ（θ１，ρ１）について用意された記憶領域ｖ１１を示し、例えば記憶領域３０２はパラメータ（θＭ，ρＮ）について用意された記憶領域ｖＭＮを示している。
【００５５】
【数２】
2019159595.tif 000004
投票部１３は、上記した処理をｉ＝｛１，２，…，Ｌ｝とｊ＝｛１，２，…，Ｍ｝の組み合わせ（つまり、特徴量抽出位置とθの組み合わせ）毎に実行する。
【００５６】
例えば特徴量抽出位置が点（ｘ１，ｙ１）である場合、投票部１３は、特徴量抽出位置（ｘ１，ｙ１）及び式（２）に基づいてθ１に対応するρの値を算出し、当該算出されたρの値に最も近いρｋ´を特定する。投票部１３は、上記したパラメータ空間３００のパラメータ（θ１，ρｋ´）について用意された記憶領域ｖ１ｋ´に、特徴量抽出位置（ｘ１，ｙ１）について抽出された特徴量ｆ１を投票する。
【００５７】
次に、投票部１３は、特徴量抽出位置（ｘ１，ｙ１）及び式（２）に基づいてθ２に対応するρの値を算出し、当該算出されたρの値に最も近いρｋ´を特定する。投票部１３は、パラメータ空間３００のパラメータ（θ２，ρｋ´）について用意された記憶領域ｖ１ｋ´に、特徴量抽出位置（ｘ１，ｙ１）について抽出された特徴量ｆ１を投票する。
【００５８】
なお、θ１に対応するρの値から特定されたρｋ´とθ２に対応するρの値から特定されたρｋ´とは、同一であってもよいし、異なっていてもよい。
【００５９】
同様の処理がθＭまで実行されると、特徴量抽出位置（ｘ１，ｙ１）についての投票処理が完了する。このような投票処理が全ての特徴量抽出位置（つまり、１番目〜Ｌ番目の特徴量抽出位置）について実行されることによって、投票部１３は、ステップＳ２において各特徴量抽出位置について抽出された特徴量をパラメータ空間３００の各パラメータに投票することができる。
【００６０】
このような投票部１３による投票結果によれば、パラメータ空間３００には、例えば複数の特徴量抽出位置の特徴量が投票（加算）されているパラメータ及び特徴量が投票されていないパラメータ等が存在する。
【００６１】
なお、ここでは特徴量抽出位置とθの全ての組み合わせについて処理が実行されるものとして説明したが、例えば前のフレームから検出された架空線の位置等によって対象画像中の架空線の位置が予測可能な場合には、当該予測された範囲に対応するパラメータに限定して特徴量を投票するようにしてもよい。これによれば、投票部１３における処理量を削減することが可能となる。
【００６２】
また、式（２）に基づいて算出されたθｊに対応するρの値に最も近いρｋ´を特定し、パラメータ（θｊ，ρｋ´）について用意された記憶領域ｖｊｋ´に特徴量が投票されるものとして説明したが、θｊに対応するρの値に近い複数のρｋ´を特定し、当該ρの値と当該ρｋ´との差分に基づいて按分された特徴量が、複数のパラメータ（θｊ，ρｋ´）にそれぞれ投票されるようにしてもよい。すなわち、例えばθｊに対応するρの値に近い複数のρｋ´をρｋ´１及びρｋ´２で表すものとすると、１つのθｊについて（θｊ，ρｋ´１）及び（θｊ，ρｋ´２）の２組のパラメータに特徴量が投票されてもよい。
【００６３】
再び図６に戻ると、評価値算出部１４は、ステップＳ３において各パラメータに投票された特徴量に基づいて、当該パラメータ毎に評価値を算出する（ステップＳ４）。
【００６４】
以下、ステップＳ４の処理について具体的に説明する。ここでは、評価値算出部１４は、パラメータ（θｊ，ρｋ）の評価値を算出するものとする。この場合、評価値算出部１４は、パラメータ空間においてパラメータ（θｊ，ρｋ）に対して投票された特徴量の総和に対して評価値を算出する。
【００６５】
ここで、上記した構造テンソルＡｉの上三角成分であるａ１１、ａ１２及びａ２２の３つの要素からなるベクトルを特徴量として用いている場合において、パラメータ（θｊ，ρｋ）に対して投票された特徴量の総和が例えばｂ１１、ｂ１２及びｂ２２の３つの要素からなるベクトルである場合を想定する。この場合、パラメータ（θｊ，ρｋ）に対して投票された特徴量の総和は、１行１列成分をｂ１１、１行２列成分をｂ１２、２行１列成分をｂ１２、２行２列成分をｂ２２とする２×２の対称行列である構造テンソルＡｊｋに変換することができる。
【００６６】
上記した構造テンソルＡｉは対象画像中のｉ番目の特徴量抽出領域における輝度勾配ベクトルの分布を表していたが、構造テンソルＡｊｋは、図１０に示すようにパラメータ（θｊ，ρｋ）によって表される直線に沿った領域４００において算出された構造テンソルとみなすことができ、当該領域４００における輝度勾配ベクトルの分布を表しているといえる。
【００６７】
すなわち、このような構造テンソルＡｊｋの第１固有値が第２固有値に対して顕著に大きければ、（θｊ，ρｋ）で表される直線に沿った領域４００上に方向が揃ったエッジが並んでいることがわかる。
【００６８】
このため、本実施形態において、評価値算出部１４は、構造テンソルＡｊｋの第１固有値及び第２固有値の差分ｓｊｋを評価値として算出するものとする。
【００６９】
構造テンソルＡｊｋの上三角成分を上記したようにｂ１１，ｂ１２，ｂ２２とすると、構造テンソルＡｊｋの第１固有値及び第２固有値の差分ｓｊｋは、以下の式（３）により算出される。
【００７０】
【数３】
2019159595.tif 000005
評価値算出部１４は、上記したパラメータ空間のパラメータの全てについて上記した式（３）に基づいて評価値（第１固有値及び第２固有値の差分）を算出する。なお、評価値の算出処理は、パラメータ空間の全てのパラメータのうち、ステップＳ３において特徴量が投票されたパラメータについてのみ実行されるようにしてもよい。
【００７１】
この場合、評価値は構造テンソルの対角成分の差と非対角成分との２つの値があれば算出可能であるため、ステップＳ２において抽出される特徴量としては、上記したように構造テンソルの対角成分の差（つまり、ａ１１−ａ２２）と非対角成分（つまり、ａ１２）とを要素とする２次元ベクトルとしてもよい。このような構成によれば、メモリ量や処理量（計算量）を削減することができる。
【００７２】
また、ここでは評価値として式（３）に示す差分ｓｊｋが算出されるものとして説明したが、評価値を差分ｓｊｋの２乗とすれば、平方根の演算が不要になるため、更に計算量を削減することが可能となる。
【００７３】
再び図６に戻ると、パラメータ決定部１５は、ステップＳ４においてパラメータ毎に算出された評価値に基づいて、対象画像中の架空線の位置に相当する直線を表すパラメータを決定する（ステップＳ５）。
【００７４】
ここで、ステップＳ４においてパラメータ毎に算出された評価値のうち、例えばパラメータ（θｏ，ρｐ）について算出された評価値ｓｏｐが最大値であるものとすると、パラメータ（θｏ，ρｐ）を架空線の位置に相当する直線を表すパラメータとして決定する。なお、θｏは上記したθ１〜θＭのうちの１つであり、ρｐは上記したρ１〜ρＮのうちの１つである。
【００７５】
なお、パラメータ毎に算出された評価値を関数ｓ（θ，ρ）であるものとみなし、パラメータ空間においてパラメータ（θｏ，ρｐ）の周辺に位置するパラメータの評価値に基づいてｓ（θｏ，ρｐ）の近傍をパラボラフィッティングで近似し、当該近似した関数の最大値を得ることができるθ，ρを架空線の位置に相当する直線を表すパラメータとして決定してもよい。
【００７６】
ステップＳ５において決定されたパラメータは、例えばネットワークを介して架空線の異常の有無を判別する処理を実行する外部の装置に出力されてもよいし、不揮発性メモリ１０２等の記憶装置に出力されて、当該画像処理装置１０内で管理されてもよい。
【００７７】
上記したように本実施形態においては、架空線の位置を検出する対象となる画像（対象画像）を取得し、当該対象画像中でエッジの方向が略均質な直線状の領域を架空線の位置として検出する。すなわち、本実施形態においては、上記した図３に示すように架空線に沿った方向（長手方向）ではエッジの向きが一様となる点に着目し、構造テンソルを用いてＨｏｕｇｈ変換を拡張することによってエッジの向きが揃っている直線状の領域を架空線が存在する位置として検出する。
【００７８】
本実施形態においては、このような構成により、人手を介さず、高い精度で画像から架空線の位置を検出することが可能となる。
【００７９】
なお、本実施形態においては、対象画像中の複数の特徴量抽出位置の各々において複数の要素からなる特徴量を抽出し、当該抽出された特徴量を当該特徴量が抽出された特徴量抽出位置に基づいてパラメータ空間に投票し、当該パラメータ空間に投票された特徴量に基づいて対象画像中の直線を表すパラメータ毎に評価値を算出する。本実施形態においては、このように算出された評価値に基づいて架空線の位置に相当する直線を表すパラメータを決定する。なお、複数の特徴量抽出位置の各々において抽出される特徴量は、当該特徴量抽出位置における勾配ベクトルの要素の２次式の和で表される複数の要素からなる特徴量を含む。また、本実施形態においては、パラメータ空間においてパラメータに投票された特徴量の総和に基づいて構造テンソルを算出し、当該算出された構造テンソルの第１固有値と第２固有値との差分を当該パラメータの評価値として算出する。本実施形態においては、このような処理が実行されることによって、上記した対象画像中でエッジの方向が略均質な直線状の領域の検出を実現することが可能となる。
【００８０】
ここで、対象画像がカラー画像等の多チャンネル画像である場合には本実施形態における輝度勾配ベクトルを定義することが困難である。このため、対象画像がカラー画像等である場合には、当該対象画像を単色で表される画像（１つの画素に対して１つの画素値を有するモノクロ画像）のような明暗を定義しやすい画像に変換する。このような構成によれば、対象画像において適切に輝度勾配ベクトルを定義することができ、架空線の位置の検出精度を向上させることが可能となる。
【００８１】
また、本実施形態においては架空線の位置に相当する直線を表すパラメータとして角度θ及び距離ρを決定する（出力する）ものとして説明したが、当該パラメータとして対象画像中の架空線の幅を更に求めるようにしてもよい。
【００８２】
ここで、上記したようにパラメータ毎に算出される評価値ｓｊｋのうちの評価値ｓｏｐが最大値であるものとし、パラメータ（θｏ，ρｐ）が架空線の位置に相当する直線を表すパラメータとして決定されたものとする。この場合、対象画像において、架空線は、座標原点から角度θｏの方向であって距離ρｐの位置に存在することになる。
【００８３】
この場合において、上記した評価値ｓｊｋを位置（ｊ，ｋ）に対する画素値とみなすものとすると、角度θｏを固定し、距離ρを変化させた場合に得られる評価値は、図１１に示すように変化する。この図１１において、評価値が低い部分は架空線以外（背景）の領域に相当し、評価値が高い部分は架空線が存在する領域に相当する。これによれば、評価値が最大となる位置から見て左右方向に最初に閾値を下回る点を架空線と背景との境界とみなし、当該各点に対応する距離ρを特定することによって架空線の幅を算出することが可能となる。
【００８４】
このように算出された架空線の幅は上記した架空線の異常の有無を判別する処理（以下、異常判別処理と表記）において利用することが可能であり、当該異常判別の精度向上に寄与することができる。
【００８５】
なお、異常判別処理は、外部の装置で実行されてもよいし、画像処理装置１０に含まれる判別部（図示せず）によって実行されてもよい。異常判別処理は、例えば異常のある架空線の画像及び異常のない架空線の画像を学習することによって構築された学習モデル等を用いて実行されてもよいし、他の手法により実行されても構わない。このような異常判別処理によれば、例えば空撮画像（映像）を作業者が目視で確認する等の労力及び時間を大幅に削減し、架空線の点検作業の省力化を実現することができる。
【００８６】
本実施形態においては画像処理装置１０が１つの装置であるものとして説明したが、例えば画像処理装置１０が複数の装置によって実現され、図４に示す各部１１〜１５の各々が複数の装置に分散されていても構わない。
【００８７】
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。なお、本実施形態においては、前述した第１の実施形態と同様の部分についての詳しい説明は省略し、異なる部分について主に述べる。
【００８８】
図１２は、本実施形態に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。図１２において、図４と同様の部分については同一の参照符号が付されている。
【００８９】
図１２に示すように、本実施形態に係る画像処理装置１０は、前述した第１の実施形態において説明した画像取得部１１、特徴抽出部１２、投票部１３、評価値算出部１４及びパラメータ決定部１５に加えて、判定部１６を含む。
【００９０】
判定部１６は、パラメータ決定部１５によって決定されたパラメータによって表される直線上（つまり、当該パラメータに対応する対象画像中の領域）に架空線が存在するか否かを判定する。
【００９１】
本実施形態に係る画像処理装置１０は、このような判定部１６を備える点で、前述した第１の実施形態とは異なる。
【００９２】
次に、図１３のフローチャートを参照して、本実施形態に係る画像処理装置１０の処理手順の一例について説明する。
【００９３】
まず、図６に示すステップＳ１〜Ｓ５の処理に相当するステップＳ１１〜Ｓ１５の処理が実行される。
【００９４】
ステップＳ１５の処理が実行されると、判定部１６は、当該ステップＳ１５において決定されたパラメータによって表される直線を含む領域（以下、対象領域と表記）に架空線が存在するか否かを判定する（ステップＳ１６）。
【００９５】
ここで、図１４を参照して、ステップＳ１６の処理について説明する。図１４は、対象画像５００中の対象領域５０１を示している。
【００９６】
ステップＳ１６において、判定部１６は、対象領域５０１上に複数のパターン認識対象領域を設定する。図１４においては、複数のパターン認証対象領域として領域５０２〜５０６が設定されている。
【００９７】
判定部１６は、対象領域５０１上に設定された複数のパターン認識対象領域５０２〜５０６内の画像が架空線である（当該画像に架空線が含まれている）か否かを判定する。なお、この判定処理には、例えばニューラルネットワーク等を用いた一般的な２クラス識別器を用いることができる。なお、識別器は、予め大量の架空線画像と非架空線画像とを学習しておくものとする。このような識別器によれば、各パターン認識対象領域５０２〜５０６内の画像が架空線であるか否かを判定することができる。なお、識別器は、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）等の他の手法によるものであってもよい。
【００９８】
判定部１６は、上記したパターン認識対象領域５０２〜５０６のうちの予め定められた割合以上のパターン認識対象領域内の画像が架空線であると判定された場合に、対象領域５０１に架空線が存在すると判定する。具体的には、予め定められた割合が例えば０．８であるものとすると、４つ以上のパターン認識対象領域において画像が架空線であると判定された場合に対象領域５０１に架空線が存在すると判定される。
【００９９】
再び図１３に戻ると、ステップＳ１６において対象領域に架空線が存在すると判定された場合（ステップＳ１６のＹＥＳ）、ステップＳ１５において決定されたパラメータが架空線の位置に相当する直線を表すパラメータとして出力される（ステップＳ１７）。
【０１００】
一方、対象領域に架空線が存在しないと判定された場合（ステップＳ１６のＮＯ）、ステップＳ１７の処理は実行されず、ステップＳ１５において決定されたパラメータは出力されない。
【０１０１】
本実施形態においては、対象画像中の対象領域（パラメータ決定部１５によって決定されたパラメータによって表される直線上）に架空線が存在するか否かを判定する構成により、架空線の位置に相当する蓋然性が高い直線を表すパラメータを出力するようなことが可能となり、架空線の位置の検出精度を向上させることができる。
【０１０２】
なお、本実施形態においては、判定部１６による判定結果を利用することによって、空撮映像を構成する複数の画像の各々において架空線が存在するか否かを判別することが可能である。これによれば、多数の架空線を順繰りに追跡した長時間の空撮映像において、個々の架空線が撮影されている区間（追跡区間）が不明な場合であっても、当該架空線が存在するフレーム（画像）のみを抽出して異常判定処理を実行することによって、架空線の点検作業の大幅な省力化を実現することが可能となる。
【０１０３】
以上述べた少なくとも１つの実施形態によれば、高い精度で画像から架空線お位置を検出することが可能な画像処理装置、画像処理方法及びプログラムを提供することができる。
【０１０４】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。  
【符号の説明】
【０１０５】
１０…画像処理装置、１１…画像取得部、１２…特徴抽出部、１３…投票部、１４…評価値算出部、１５…パラメータ決定部、１６…判定部、１０１…ＣＰＵ、１０２…不揮発性メモリ、１０３…主メモリ、１０４…通信デバイス。
【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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