(57)【要約】      （修正有）【課題】異なる時期に撮像された画像から、正確にひび割れの進展を把握する。【解決手段】ひび割れ検出部１３は、第１の時刻および第２の時刻の画像データから、ひび割れに対応する部分を検出する。中心線および輪郭線抽出部１４は、ひび割れに対応する部分をすべて含む最小矩形や最小楕円などの輪郭線と、輪郭線の中心線を抽出する。特徴解析部１５は、端点、交差点、分岐点、輪郭線により形成される図形の重心、および、主軸方向を示すベクトル情報などを特徴点として抽出し、端点の数、分岐点の数、交差点の数、穴の数、それらの合計数、特徴点間距離、最大ひび割れ幅などを特徴量として抽出する。特徴比較部１７は、これらの特徴点および特徴量を比較し、第２の時刻のひび割れの重心の近傍に、特徴量の値が近い第１の時刻のひび割れが存在するか否かを判断する。進展解析部１８は、特徴点間距離の差および最大ひび割れ幅の差を算出する。【選択図】図１
2019020220.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる時期に撮像された複数の画像データに基づいてひび割れの進展を検出する画像処理装置において、
前記画像データから前記ひび割れに対応する部分を検出するひび割れ検出手段と、
前記ひび割れ検出手段により検出された前記ひび割れに対応する部分の輪郭線を抽出する輪郭線抽出手段と、
前記ひび割れ検出手段により検出された前記ひび割れに対応する部分、および、前記輪郭線抽出手段により検出された前記輪郭線により構成される図形の重心を特徴点として検出するとともに、前記特徴点の数、および、前記特徴点間の距離を特徴量として算出する特徴解析手段と、
前記特徴解析手段により算出された、第１の時刻に撮像された前記画像データの前記特徴量と、前記第１の時刻とは異なる第２の時刻に撮像された前記画像データの前記特徴量とを比較することにより、前記第２の時刻の前記ひび割れに対応する部分の前記重心の近傍に、前記特徴量の値が近似している前記第１の時刻の前記ひび割れが存在するか否かを判断する特徴比較手段と、
前記特徴比較手段により、前記特徴量が近似している前記ひび割れが存在すると判断された場合、前記特徴解析手段により算出された前記特徴点間の距離を比較することにより前記ひび割れの進展を解析する進展解析手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記特徴解析手段は、前記輪郭線により構成される前記図形の重心および中心線に基づいて、主軸方向を示すベクトルを前記特徴量として更に算出する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
異なる時期に撮像された複数の画像データに基づいてひび割れの進展を検出する画像処理装置の画像処理方法において、
前記画像データから前記ひび割れに対応する部分を検出するひび割れ検出ステップと、
前記ひび割れ検出ステップの処理により検出された前記ひび割れに対応する部分の輪郭線を抽出する輪郭線抽出ステップと、
前記ひび割れ検出ステップの処理により検出された前記ひび割れに対応する部分、および、前記輪郭線抽出ステップの処理により検出された前記輪郭線により構成される図形の重心を特徴点として検出するとともに、前記特徴点の数、および、前記特徴点間の距離を特徴量として算出する特徴解析ステップと、
前記特徴解析ステップの処理により算出された、第１の時刻に撮像された前記画像データの前記特徴量と、前記第１の時刻とは異なる第２の時刻に撮像された前記画像データの前記特徴量とを比較することにより、前記第２の時刻の前記ひび割れに対応する部分の前記重心の近傍に、前記特徴量の値が近似している前記第１の時刻の前記ひび割れが存在するか否かを判断する特徴比較ステップと、
前記特徴比較ステップの処理により、前記特徴量が近似している前記ひび割れが存在すると判断された場合、前記特徴解析ステップの処理により算出された前記特徴点間の距離を比較することにより前記ひび割れの進展を解析する進展解析ステップと
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項４】
異なる時期に撮像された複数の画像データに基づいてひび割れの進展を検出する画像処理装置が実行するプログラムであって、
前記画像データから前記ひび割れに対応する部分を検出するひび割れ検出ステップと、
前記ひび割れ検出ステップの処理により検出された前記ひび割れに対応する部分の輪郭線を抽出する輪郭線抽出ステップと、
前記ひび割れ検出ステップの処理により検出された前記ひび割れに対応する部分、および、前記輪郭線抽出ステップの処理により検出された前記輪郭線により構成される図形の重心を特徴点として検出するとともに、前記特徴点の数、および、前記特徴点間の距離を特徴量として算出する特徴解析ステップと、
前記特徴解析ステップの処理により算出された、第１の時刻に撮像された前記画像データの前記特徴量と、前記第１の時刻とは異なる第２の時刻に撮像された前記画像データの前記特徴量とを比較することにより、前記第２の時刻の前記ひび割れに対応する部分の前記重心の近傍に、前記特徴量の値が近似している前記第１の時刻の前記ひび割れが存在するか否かを判断する特徴比較ステップと、
前記特徴比較ステップの処理により、前記特徴量が近似している前記ひび割れが存在すると判断された場合、前記特徴解析ステップの処理により算出された前記特徴点間の距離を比較することにより前記ひび割れの進展を解析する進展解析ステップと
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、画像処理装置、及び画像処理方法、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】
鉄道構造物検査においては、ひび割れや漏水などの変状を精度よく検出する技術のみならず、変状がどの程度進展したかを把握する技術が求められている。例えば、異なる時期（以下、第１の時刻および第２の時刻等と称する）に同一の場所で撮影した映像から、その画像を解析することにより、ひび割れの進展を把握しようとした場合、従来、それぞれの画像においてひび割れを検出し、それらを重ね合わせて、差分を検出しようとするのが一般的であった。
【０００６】
しかしながら、異なる時期に同一の場所で撮影した映像の撮影条件は必ずしも同じではないため、それらの画像には、撮像角度や撮影位置の違いにより、回転や平行移動が発生する場合がある。非特許文献１に記載の従来の画像処理技術では、撮像された画像から、ひび割れに対応する部分を抽出することが可能であるが、撮像角度や撮影位置の違いにより回転や平行移動があった場合に、差分結果には、これら回転や平行移動により生じる画素位置のズレも含まれてしまう。従って、ひび割れの進展量を正確に計測するためには、回転や平行移動により生じたズレ量を補正した上で差分を取る必要があるが、このズレ量を把握することは現実的に困難である。このように、実際のひび割れに対応するように、画像内のひび割れに対応する部分を正確に重ね合わせることは困難である。
【０００７】
そこで、本発明は、上記課題を解決すること、すなわち、異なる時期に撮像された画像において撮像角度や撮影位置の違いにより回転や平行移動があった場合であっても、正確にひび割れの進展を把握することができる、画像処理装置および画像処理方法、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、本発明の画像処理装置の一側面は、画像データからひび割れに対応する部分を検出するひび割れ検出手段と、ひび割れ検出手段により検出されたひび割れに対応する部分の輪郭線を抽出する輪郭線抽出手段と、ひび割れ検出手段により検出されたひび割れに対応する部分、および、輪郭線抽出手段により検出された輪郭線により構成される図形の重心を特徴点として検出するとともに、特徴点の数、および、特徴点間の距離を特徴量として算出する特徴解析手段と、特徴解析手段により算出された、第１の時刻に撮像された画像データの特徴量と、第１の時刻とは異なる第２の時刻に撮像された画像データの特徴量とを比較することにより、第２の時刻のひび割れに対応する部分の重心の近傍に、特徴量の値が近似している第１の時刻のひび割れが存在するか否かを判断する特徴比較手段と、特徴比較手段により、特徴量が近似しているひび割れが存在すると判断された場合、特徴解析手段により算出された特徴点間の距離を比較することによりひび割れの進展を解析する進展解析手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明の画像処理装置の他の側面は、特徴解析手段は、輪郭線により構成される図形の重心および中心線に基づいて、主軸方向を示すベクトルを特徴量として更に算出することを特徴とする。
【００１０】
本発明の画像処理方法の一側面は、画像データからひび割れに対応する部分を検出するひび割れ検出ステップと、ひび割れ検出ステップの処理により検出されたひび割れに対応する部分の輪郭線を抽出する輪郭線抽出ステップと、ひび割れ検出ステップの処理により検出されたひび割れに対応する部分、および、輪郭線抽出ステップの処理により検出された輪郭線により構成される図形の重心を特徴点として検出するとともに、特徴点の数、および、特徴点間の距離を特徴量として算出する特徴解析ステップと、特徴解析ステップの処理により算出された、第１の時刻に撮像された画像データの特徴量と、第１の時刻とは異なる第２の時刻に撮像された画像データの特徴量とを比較することにより、第２の時刻のひび割れに対応する部分の重心の近傍に、特徴量の値が近似している第１の時刻のひび割れが存在するか否かを判断する特徴比較ステップと、特徴比較ステップの処理により、特徴量が近似しているひび割れが存在すると判断された場合、特徴解析ステップの処理により算出された特徴点間の距離を比較することによりひび割れの進展を解析する進展解析ステップとを含むことを特徴とする。
【００１１】
本発明のプログラムの一側面は、画像データからひび割れに対応する部分を検出するひび割れ検出ステップと、ひび割れ検出ステップの処理により検出されたひび割れに対応する部分の輪郭線を抽出する輪郭線抽出ステップと、ひび割れ検出ステップの処理により検出されたひび割れに対応する部分、および、輪郭線抽出ステップの処理により検出された輪郭線により構成される図形の重心を特徴点として検出するとともに、特徴点の数、および、特徴点間の距離を特徴量として算出する特徴解析ステップと、特徴解析ステップの処理により算出された、第１の時刻に撮像された画像データの特徴量と、第１の時刻とは異なる第２の時刻に撮像された画像データの特徴量とを比較することにより、第２の時刻のひび割れに対応する部分の重心の近傍に、特徴量の値が近似している第１の時刻のひび割れが存在するか否かを判断する特徴比較ステップと、特徴比較ステップの処理により、特徴量が近似しているひび割れが存在すると判断された場合、特徴解析ステップの処理により算出された特徴点間の距離を比較することによりひび割れの進展を解析する進展解析ステップとを含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、異なる時期に撮像された画像において撮像角度や撮影位置の違いにより回転や平行移動があった場合であっても、正確にひび割れの進展を把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】画像処理装置１が有する機能を示す機能ブロック図である。
【図２】ひび割れの検出の例について説明するための図である。
【図３】中心線および輪郭線の抽出の例について説明するための図である。
【図４】特徴点の抽出の例について説明するための図である。
【図５】特徴量の算出の例について説明するための図である。
【図６】画像処理装置１が実行する処理について説明するためのフローチャートである。
【図７】画像処理装置１が実行する処理について説明するためのフローチャートである。
【図８】ひび割れの検出の例について説明するための図である。
【図９】第２の時刻の画像における特徴点の抽出の例について説明するための図である。
【図１０】第１の時刻の画像における特徴点の抽出の例について説明するための図である。
【図１１】第３の時刻の画像における特徴点の抽出の例について説明するための図である。
【図１２】第１の時刻の画像を時計回りに回転させた場合の特徴点の抽出の例について説明するための図である。
【図１３】第２の時刻の画像を反時計回りに回転させた場合の特徴点の抽出の例について説明するための図である。
【図１４】第３の時刻の画像を平行移動させた場合の特徴点の抽出の例について説明するための図である。
【図１５】第１の時刻、第２の時刻、および、第３の時刻のひび割れにおける特徴点間距離を示すレーダーチャートである。
【図１６】回転または平行移動させた場合の１の時刻、第２の時刻、および、第３の時刻のひび割れにおける特徴点間距離を示すレーダーチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の一実施の形態の情報送受信システムについて、図１〜図１６を参照しながら説明する。
【００１５】
図１は、本発明の一実施例である画像処理装置１の機能構成を示す機能ブロック図である。
【００１６】
画像処理装置１は、例えば、トンネル内部の覆工面、高架橋床板、または、高欄などの土木構造物、もしくは、コンクリートスラブ板などの軌道構造物を異なる時期（以下、第１の時刻および第２の時刻等と称する）に撮像した画像データの供給を受け、それらの画像データを解析することにより、画像データに含まれるひび割れに対応する部分を抽出するとともに、それぞれの時刻間におけるひび割れの進展を把握するためのデータを算出するものである。
【００１７】
画像処理装置１は、操作入力取得部１１、画像データ取得部１２、ひび割れ検出部１３、中心線および輪郭線抽出部１４、特徴解析部１５、記憶部１６、特徴比較部１７、進展解析部１８、並びに、出力制御部１９の機能を含んで構成されている。画像処理装置１は、例えば、ユーザの操作入力を受ける入力デバイス、各種記憶装置、または、所定のネットワークと接続され、ネットワークを介して情報を受信する受信装置等の入力装置２と接続されているとともに、表示部、プリンタ、または、スピーカーなどの出力装置３と接続されている。
【００１８】
操作入力取得部１１は、入力装置２から供給されたユーザの操作入力を取得し、後述する各部に供給する。
【００１９】
画像データ取得部１２は、入力装置２から入力された、処理の対象となる画像データを取得し、操作入力取得部１１から供給されたユーザの操作入力に基づいて、比較処理を行う第１の時刻の画像データをひび割れ検出部１３に供給するとともに、続いて、第２の時刻の画像データをひび割れ検出部１３に供給する。
【００２０】
画像データ取得部１２により取得される画像データは、例えば、トンネル内部や高架橋床板のコンクリート部分などであり、広い部分の画像が、例えば、ラインセンサカメラなどにより撮像され、複数のひび割れ部分が存在する場合がある。
【００２１】
ひび割れ検出部１３は、画像データ取得部１２から供給されたユーザによる各種パラメータ設定に基づいて、画像データ取得部１２から供給された第１の時刻および第２の時刻の画像データに、必要に応じて、スケールや大きなゆがみを調整する処理を実行するとともに、例えば、二値化、閾値処理、ノイズ除去処理、膨張処理などの画像処理や、例えば、パターンマッチングなどのマッチング処理を行い、処理の対象となる画像データから、ひび割れに対応する部分を検出し、検出結果を中心線および輪郭線抽出部１４に供給する。ひび割れ検出部１３は、取得された第１の時刻および第２の時刻の画像データの全体から、例えば、図２に示されるようなひび割れに対応する部分を検出する。
【００２２】
中心線および輪郭線抽出部１４は、画像データ取得部１２から供給されたユーザによる各種パラメータ設定に基づいて、ひび割れ検出部１３から供給された、第１の時刻および第２の時刻の画像データのひび割れに対応する部分の検出結果に基づいて、例えば、図３に示されるように、検出されたすべてのひび割れに対応する部分をすべて含む最小矩形や最小楕円などの輪郭線（図３においては、最小楕円を輪郭線として図示している）と、その輪郭線の中心線を抽出し、それぞれの抽出結果を、特徴解析部１５に供給する。
【００２３】
特徴解析部１５は、中心線および輪郭線抽出部１４から供給された、第１の時刻および第２の時刻のひび割れに対応する部分の中心線および輪郭線の抽出結果に基づいて、それぞれの抽出結果に対して、例えば、端点、交差点、分岐点、および、輪郭線により形成される図形の重心を特徴点として抽出するとともに、主軸方向を示すベクトル情報を算出し、端点の数、分岐点の数、交差点の数、穴の数、それらの合計数、特徴点間距離、最大ひび割れ幅などを特徴量として算出する。
【００２４】
具体的には、特徴解析部１５は、中心線および輪郭線抽出部１４から、抽出結果の一つとして、図３に示されるようなひび割れに対応する部分の中心線および輪郭線の供給を受けた場合、図４に示されるように、端点ａ〜ｅ、交差点ｆ、分岐点ｇ、輪郭線により形成される図形の重心ｈを抽出する。そして、特徴解析部１５は、例えば、中心線を主軸、重心を原点として、正方向及び負方向のそれぞれにおいて、重心からひび割れとして検出された各ドットへのベクトルの和を演算したり、重心から各端点へのベクトルの和を演算することなどにより、主軸方向を示すベクトルｉを算出する。
【００２５】
主軸方向を示すベクトルｉの情報は、この後、ひび割れが伸びる可能性が高い方向を示す情報として、例えば、打音検査の際に有用な情報として利用することが可能である。
【００２６】
さらに、特徴解析部１５は、図５に示されるように、端点の数５、分岐点の数１、交差点の数１、穴の数０、それらの合計数７などを特徴量として抽出するとともに、特徴点間距離、最大ひび割れ幅などの特徴量を抽出する。ここで、特徴点間距離とは、交差点または分岐点からそれぞれの端点までの距離、および、交差点または分岐点間の距離であるものとする。また、最大ひび割れ幅は、最も離れた端点と端点との距離であるものとする。すなわち、最大ひび割れ幅も、特徴解析部１５により抽出された特徴点間距離のうちの一つであるともいえるが、ここでは、特徴点間距離と最大ひび割れ幅とを区別して記載する（すなわち、特徴点間距離および最大ひび割れ幅のいずれもが、特徴点間距離に対応する）。
【００２７】
特徴解析部１５は、第１の時刻の画像データから抽出した特徴点および特徴量を記憶部１６に供給する。そして、特徴解析部１５は、第２の時刻の画像データから抽出した特徴点および特徴量を特徴比較部１７に供給する。
【００２８】
記憶部１６は、特徴解析部１５から供給された第１の時刻の画像データから抽出した特徴点および特徴量を記憶する。また、記憶部１６は、後述する進展解析部１８から供給されたひび割れの進展を把握するための数値を記憶する。
【００２９】
特徴比較部１７は、特徴解析部１５から第２の時刻の画像データから得られた特徴点および特徴量の供給を受け、記憶部１６に記憶されている第１の時刻の画像データ得られた特徴点および特徴量を記憶部１６から読み出し、これらの特徴点および特徴量を比較することにより、第２の時刻のひび割れの重心の近傍に、特徴量の値が近い第１の時刻のひび割れが存在するか否かを判断し、特徴量の値が近い第１の時刻のひび割れが存在する場合、これらは同一のひび割れであり、ひび割れの進展の把握が必要であるものとして、これらの特徴点および特徴量の情報を進展解析部１８に供給する。
【００３０】
進展解析部１８は、特徴比較部１７から供給された、異なる時刻の対応するひび割れの特徴点および特徴量の情報について、特徴点間距離の差、および、最大ひび割れ幅の差を求めることにより、ひび割れの進展を把握するための数値を算出し、記憶部１６に供給して保存させるとともに、出力制御部１９に供給する。
【００３１】
出力制御部１９は、進展解析部１８から供給されたひび割れの進展を把握するための数値を出力装置３に供給して、所定の形式により出力させたり、操作入力装置２から供給されたユーザの操作入力に基づいて、記憶部１６に記憶されているひび割れの進展を把握するための数値を読み出して、出力装置３に供給して、所定の形式により出力させる。
【００３２】
このように、画像解析装置１においては、異なる時期に撮像された画像データを重ね合わせて比較するのではなく、異なる時刻に撮像された画像データの特徴量を比較することにより、同一のひび割れであるか否かを判断し、対応する特徴点間距離の比較により、そのひび割れの進展を解析することが可能である。
【００３３】
次に、図６のフローチャートを参照して、画像処理装置１が実行する処理について説明する。
【００３４】
ステップＳ１において、画像データ取得部１２は、操作入力取得部１１により取得されたユーザの操作入力に基づいて、第１の時刻の画像を読み込み、ひび割れ検出部１３に供給する。
【００３５】
ステップＳ２において、ひび割れ検出部１３は、操作入力取得部１１から供給されたユーザによる各種パラメータ設定に基づいて、画像データ取得部１２から供給された第１の時刻の画像データに、必要に応じて、スケールや大きなゆがみを調整する処理を実行するとともに、例えば、二値化、閾値処理、ノイズ除去処理、膨張処理などの画像処理や、例えば、パターンマッチングなどのマッチング処理を行い、処理の対象となる画像データから、図８に示されるようなひび割れに対応する部分を検出し、検出結果を中心線および輪郭線抽出部１４に供給する。
【００３６】
ステップＳ３において、中心線および輪郭線抽出部１４は、操作入力取得部１１から供給されたユーザによる各種パラメータ設定に基づいて、ひび割れ検出部１３から供給された、第１の時刻の画像データのひび割れに対応する部分の検出結果に基づいて、検出されたすべてのひび割れに対応する部分において、図３を用いて説明した場合と同様にして、中心線および輪郭線をピクセル精度で抽出し、それぞれの抽出結果を、特徴解析部１５に供給する。
【００３７】
ステップＳ４において、特徴解析部１５は、図４を用いて説明した場合と同様にして、端点、交差点、分岐点、図形の重心などの特徴点を抽出するとともに、主軸方向を示すベクトルｉを算出し、図５を用いて説明した場合と同様にして、端点の数、分岐点の数、交差点の数、穴の数、それらの合計数などの値と、特徴点間距離、最大ひび割れ幅などを特徴量として算出し、記憶部１６に供給する。
【００３８】
ステップＳ５において、記憶部１６は、ステップＳ４において特徴解析部１５が第１の時刻の画像に対して抽出または算出した情報の供給を受け、これを保存する。
【００３９】
ステップＳ６において、画像データ取得部１２は、操作入力取得部１１により取得されたユーザの操作入力に基づいて、第２の時刻の画像を読み込み、ひび割れ検出部１３に供給する。
【００４０】
ステップＳ７において、ひび割れ検出部１３は、ステップＳ２において実行した処理と同様にして、第２の時刻の画像データからひび割れに対応する部分を検出し、検出結果を中心線および輪郭線抽出部１４に供給する。
【００４１】
ステップＳ８において、中心線および輪郭線抽出部１４は、ステップＳ３において実行した処理と同様にして、第２の時刻の画像データに対して、ピクセル精度でひび割れの中心線および輪郭線を抽出し、それぞれの抽出結果を、特徴解析部１５に供給する。
【００４２】
ステップＳ９において、特徴解析部１５は、ステップＳ４において実行した処理と同様にして、第２の時刻の画像データに対して、特徴点および特徴量を算出し、特徴比較部１７に供給する。
【００４３】
ステップＳ１０において、特徴比較部１７は、特徴解析部１５から第２の時刻の画像データより得られた特徴点および特徴量の供給を受け、記憶部１６に記憶されている第１の時刻の画像より算出した特徴点および特徴量の情報を読み出す。
【００４４】
ステップＳ１１において、特徴比較部１７は、第２の時刻の画像データから検出されたひび割れに対応する部分の特徴点および特徴量の情報を１つ抽出し、抽出された第２の時刻のひび割れの重心の近傍に、特徴量の値が近い第1の時刻のひび割れが存在するか否かを判断する。ステップＳ１１において、第２の時刻のひび割れの重心の近傍に、特徴量の値が近い第１の時刻のひび割れが存在しないと判断された場合、処理は、後述するステップＳ１３に進む。なお、ステップＳ１１で判定している、「特徴量の値が近い」かどうかの基準は、値が正確に一致しているレベルから、ある程度の許容差内に入っているレベルまで、適宜設定できるものとし、一定の閾値で判断するだけではないことを特徴とする。
【００４５】
例えば、第２の時刻の画像データにおいて、図９に示されるような、端点１〜６と交差点ａおよびｂを有するひび割れが検出されていた場合、第１の時刻の画像データにおいて、図９に示されるひび割れの重心に対応する位置の近傍に、図１０に示されるような端点１〜６と交差点ａおよびｂを有する、すなわち、端点、交差点、分岐点、および、穴の数（分岐点および穴の数は０）が同一であるひび割れが存在した場合、特徴比較部１７は、図１０に示されるひび割れは、図９に示されるひび割れよりも交差点ｂから端点５までの距離が短いが、同一のひび割れであると判断する。
【００４６】
ステップＳ１１において、第２の時刻のひび割れの重心の近傍に、特徴量の値が近い第1の時刻のひび割れが存在すると判断された場合、ステップＳ１２において、特徴比較部１７は、これらは同一のひび割れであり、ひび割れの進展の把握が必要であるものとして、これらの特徴点および特徴量の情報を進展解析部１８に供給する。進展解析部１８は、それぞれの対応するひび割れについて、特徴点間距離、および、最大ひび割れ幅の差を算出し、ひび割れの進展に関する情報を検出する。
【００４７】
進展解析部１８は、例えば、図９に示されるような、端点１〜６と交差点ａおよびｂを有する第２の時刻のひび割れと、図１０に示されるような、端点１〜６と交差点ａおよびｂを有する第１の時刻のひび割れとの特徴量のうちの特徴点間距離および最大ひび割れ幅を比較し、交差点ｂから端点５までの特徴点間距離の差、および、端点５から端点６までの幅の差を、ひび割れの進展に関する情報として検出することができる。
【００４８】
ステップＳ１１において、第２の時刻のひび割れの重心の近傍に、特徴量の値が近い第1の時刻のひび割れが存在しないと判断された場合、または、ステップＳ１２の処理の終了後、ステップＳ１３において、特徴比較部１７は、第２の時刻のひび割れの全てに対して検査を実行したか否かを判断する。ステップＳ１３において、第２の時刻のひび割れの全てに対して検査を実行していないと判断された場合、処理は、ステップＳ１１に戻り、それ以降の処理が繰り返される。
【００４９】
ステップＳ１３において、第２の時刻のひび割れの全てに対して検査を実行したと判断された場合、ステップＳ１４において、進展解析部１８は、検出結果を記憶部１６に供給して保存させるとともに、出力制御部１９に供給する。記憶部１６は検出結果を保存し、出力制御部１９は、出力装置３に検出結果を供給して出力させ、処理が終了される。
【００５０】
このような処理により、異なる時刻に撮像された画像において撮像角度や撮影位置の違いにより回転や平行移動があった場合であっても、正確にひび割れの進展を把握することが可能となる。
【００５１】
また、上述した処理においては、第１の時刻と第２の時刻におけるひび割れの進展の検出について説明したが、画像処理装置１は、さらに多くの時刻における画像データを同様にして解析し、それらの時刻におけるひび割れの経時変化を把握するための情報を検出することが可能である。
【００５２】
例えば、上述した図１０の画像に対応する第１の時刻のひび割れ、および、図９の画像に対応する第２の時刻のひび割れと同一箇所で撮像された第３の時刻のひび割れが図１１に示されるものであった場合、上述した画像処理装置1の処理により、図１１に示されるひび割れの画像データから得られる重心点の近傍には、図１０の画像に対応する第１の時刻のひび割れ、および、図９の画像に対応する第２の時刻のひび割れが、端点、交差点、分岐点、および、穴の数（分岐点および穴の数は０）が同一であるひび割れとして検出される。そして、交差点ｂから端点５までの特徴点間距離の差、および、端点５から端点６までの幅の差が、ひび割れの進展に関する情報として検出されるので、第１の時刻、第２の時刻、第３の時刻にかけてのひび割れの進展の状況を把握することができる。
【００５３】
次に、異なる時刻に撮像された画像において撮像角度や撮影位置の違いにより回転や平行移動があった場合においても、正確にひび割れの進展を把握することが可能となることの検証結果について説明する。
【００５４】
図１２は、図１０を用いて説明した第１の時刻におけるひび割れ画像を時計回りに数度回転させたものであり、図１３は、図９を用いて説明した第２の時刻におけるひび割れ画像を反時計回りに数度回転させたものであり、図１４は、図１１を用いて説明した第３の時刻におけるひび割れ画像を画像面に対して左上方向に平行移動させたものである。
【００５５】
図１５は、図１０、図９、図１１に示した第１の時刻、第２の時刻、および、第３の時刻の画像において検出されたひび割れにおける端点１〜６それぞれから交差点ａまたはｂまでの特徴点間距離を示すレーダーチャートである。また、図１６は、図１２〜図１４に示した第１の時刻、第２の時刻、および、第３の時刻の画像を、それぞれ、時計回り、反時計回り、平行移動させた画像において検出されたひび割れにおける端点１〜６それぞれの交差点ａまたはｂまでの特徴点間距離を示すレーダーチャートである。
【００５６】
図１５および図１６に示されるように、それぞれの特徴点間距離の検出結果は同一である。すなわち、上述した画像処理装置１においては、検出対象となる画像の角度が異なっていたり、撮像位置が平行移動した場合においても、抽出された特徴点をもとに、特徴点間距離に着目した解析を行うことで、ひび割れの進展を正しく検出することができる。このように、本発明を適用した画像処理装置１は、撮影時期の異なる時期に撮像された画像において撮像角度や撮影位置の違いにより回転や平行移動があった場合に、それらの画像の単純な差分を抽出することでは困難だったひび割れの進展の把握を、正確に行うことが可能となる。
【００５７】
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。
【００５８】
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。
【００５９】
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】
【００６０】
１…画像処理装置、  ２…入力装置、  ３…出力装置、  １１…操作入力取得部、  １２…画像データ取得部、  １３…ひび割れ検出部、  １４…中心線および輪郭線抽出部、  １５…特徴解析部、  １６…記憶部、  １７…特徴比較部、  １８…進展解析部、  １９…出力制御部
【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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