(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
トンネル覆工面の画像の中から、ひび割れ領域を画像処理により抽出するトンネル覆工面画像のひび割れ領域抽出のための画像処理方法であって、
トンネル覆工面の画像中の全領域をひび割れ領域と当該ひび割れ領域以外の他の少なくとも照明領域、ケーブル領域、遊離石灰領域、汚れ領域、型枠痕領域とに分類し、
濃度ヒストグラム解析による各特徴量およびテクスチャ解析による各特徴量の中から、前記ひび割れ領域と照明領域、ケーブル領域、遊離石灰領域、汚れ領域、型枠痕領域のうちの少なくとも一つの領域を判別するための特徴量を選択するとともに、選択された特徴量ごとに、前記ひび割れ領域と照明領域、ケーブル領域、遊離石灰領域、汚れ領域、型枠痕領域のうちの少なくとも一つの領域の各領域を判別するためのしきい値あるいは数値範囲を設定し、
照明領域、ケーブル領域、遊離石灰領域、汚れ領域、型枠痕領域のうちの少なくとも一つの領域について選択された特徴量および設定されたしきい値あるいは数値範囲を用いて、トンネル覆工面の画像の中から照明領域、ケーブル領域、遊離石灰領域、汚れ領域、型枠痕領域のうちの少なくとも一つの領域を判別し、
判別された照明領域、ケーブル領域、遊離石灰領域、汚れ領域、型枠痕領域のうちの少なくとも一つの領域をトンネル覆工面の画像内でマスキングし、
前記ひび割れ領域について選択された特徴量および設定されたしきい値あるいは数値範囲を用いて、照明領域、ケーブル領域、遊離石灰領域、汚れ領域、型枠痕領域のうちの少なくとも一つの領域がマスキングされたトンネル覆工面の画像の中から前記ひび割れ領域を判別して、ひび割れ領域を特定すること
を特徴とするトンネル覆工面画像のひび割れ領域抽出のための画像処理方法。
【請求項２】
前記ひび割れ領域以外の他の少なくとも二つないしは三つの領域を判別するための特徴量を選択するとともに、選択された特徴量ごとに、前記他の少なくとも二つないしは三つの領域を判別するためのしきい値あるいは数値範囲を設定し、
前記他の少なくとも二つないしは三つの領域が判別される毎に、トンネル覆工面の画像内で判別された領域をマスキングしていく処理を順次行い、
前記他の少なくとも二つないしは三つの領域がマスキングされたトンネル覆工面の画像の中から前記ひび割れ領域を判別して、ひび割れ領域を特定すること
を特徴とする請求項１記載のトンネル覆工面画像のひび割れ領域抽出のための画像処理方法。
【請求項３】
前記濃度ヒストグラム解析による各特徴量の中から、少なくとも明度の平均値、彩度の標準偏差を、および前記テクスチャ解析による各特徴量の中から、少なくとも角２次モーメントの平均値を、前記ひび割れ領域と前記ひび割れ領域以外の他の領域を判別するための特徴量として選択することを特徴とする請求項１または２のいずれかに記載のトンネル覆工面画像のひび割れ領域抽出のための画像処理方法。
【請求項４】
前記テクスチャ解析による各特徴量の中から、角２次モーメントの平均値を選択して、トンネル覆工面の画像の対象領域の角２次モーメントの平均値が所定のしきい値以上である場合に、当該対象領域が、ひび割れ領域であると判別することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載のトンネル覆工面画像のひび割れ領域抽出のための画像処理方法。
【請求項５】
前記濃度ヒストグラム解析による各特徴量の中から、明度の平均値を選択して、トンネル覆工面の画像の対象領域の明度の平均値が所定のしきい値以上である場合に、当該対象領域が、照明領域であると判別することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載のトンネル覆工面画像のひび割れ領域抽出のための画像処理方法。
【請求項６】
前記濃度ヒストグラム解析による各特徴量の中から、彩度の標準偏差を選択して、トンネル覆工面の画像の対象領域の彩度の標準偏差が所定のしきい値以上である場合に、当該対象領域が、ケーブル領域であると判別することを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載のトンネル覆工面画像のひび割れ領域抽出のための画像処理方法。
【請求項７】
前記濃度ヒストグラム解析による各特徴量の中から、彩度の標準偏差を選択して、トンネル覆工面の画像の対象領域の彩度の標準偏差が所定の範囲内の数値である場合に、当該対象領域が、遊離石灰領域であると判別することを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載のトンネル覆工面画像のひび割れ領域抽出のための画像処理方法。
【請求項８】
トンネル覆工面の画像の対象領域の明度の平均値が所定のしきい値以上である場合に、当該対象領域が、照明領域であると判別して、トンネル覆工面の画像内で照明領域をマスキングし、つぎに、トンネル覆工面の照明領域がマスキングされた画像の対象領域の彩度の標準偏差が所定のしきい値以上である場合に、当該対象領域が、ケーブル領域であると判別して、トンネル覆工面の画像内で照明領域およびケーブル領域をマスキングし、つぎに、トンネル覆工面の照明領域およびケーブル領域がマスキングされた画像の対象領域の彩度の標準偏差が所定の範囲内の数値である場合に、当該対象領域が、遊離石灰領域であると判別して、トンネル覆工面の画像内で照明領域およびケーブル領域および遊離石灰領域をマスキングし、つぎに、トンネル覆工面の照明領域およびケーブル領域および遊離石灰領域がマスキングされた画像の対象領域の角２次モーメントの平均値が所定のしきい値以上である場合に、当該対象領域が、ひび割れ領域であると判別することを特徴とする請求項１または２のいずれかに記載のトンネル覆工面画像のひび割れ領域抽出のための画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、トンネル覆工面画像のひび割れ領域抽出のための画像処理方法に関し、特に、トンネル覆工面の画像の中から、ひび割れ領域を画像処理により抽出する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
本出願人は、すでに、特許文献１に示されるように、トンネル内を車両が走行中に、当該車両に搭載した撮影手段によって、トンネル覆工面の画像を撮影し、トンネル覆工面を調査するための調査対象画像に加工するトンネル覆工面調査システムを提案している。
【０００３】
この特許文献１で提案された発明によれば、１台の車両を走行させながらトンネル覆工面の展開画像を取得することができ、そのトンネル覆工面の展開画像を用いて、トンネル覆工面のひび割れ等の損傷状態を画像にて可視化して、トンネルの健全度（劣化度）を調査することができる。
【０００４】
トンネル覆工面の展開画像には、ひび割れ以外に、照明、ケーブル、遊離石灰跡、汚れ、型枠痕が映る。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１４−９５６２７号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
図１は、従来の画像処理の工程を説明する図であり、トンネル覆工面の展開画像の中からひび割れを抽出する手順を示している。すなわち、従来にあっては、図１（ａ）に示す画像全体を解析対象面であるとして、一律に、ひび割れ領域であるか否かの解析を行い、ひび割れ領域を抽出するようにしている。しかし、このように画像全体を解析対象として一律にひび割れ領域を自動的に抽出する画像処理を行った場合には、図１（ｂ）に示すように、ケーブルや照明などコンクリートと異なる材質の境界Ｂをひび割れＡと誤検出してしまうことがある。このために、図１（ｃ）に示すように、図１（ｂ）に示す自動抽出画像に対してさらに手動補正を加えて、誤検出された領域を除外して、ひび割れＡを特定するようにしている。
【０００７】
以上のように、従来の通常の画像処理では、ひび割れ領域とそれ以外の汚れ、型枠痕等の他の領域を判別して、ひび割れ領域のみを自動的に抽出することができず、手動補正を加えた半自動処理で、ひび割れを特定しているのが実状である。
【０００８】
本発明は、こうした実情に鑑みてなされたものであり、トンネル覆工面の画像の中から、ひび割れを画像処理により抽出するに際して、ひび割れを確実に自動的に抽出できるようにすることを課題とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
第１発明は、  
トンネル覆工面の画像の中から、ひび割れ領域を画像処理により抽出するトンネル覆工面画像のひび割れ領域抽出のための画像処理方法であって、
トンネル覆工面の画像中の全領域をひび割れ領域と当該ひび割れ領域以外の他の少なくとも照明領域、ケーブル領域、遊離石灰領域、汚れ領域、型枠痕領域とに分類し、
濃度ヒストグラム解析による各特徴量およびテクスチャ解析による各特徴量の中から、前記ひび割れ領域と前記他の少なくとも一つの領域を判別するための特徴量を選択するとともに、選択された特徴量ごとに、前記各領域を判別するためのしきい値あるいは数値範囲を設定し、
前記他の少なくとも一つの領域について選択された特徴量および設定されたしきい値あるいは数値範囲を用いて、トンネル覆工面の画像の中から前記他の少なくとも一つの領域を判別し、
判別された前記他の少なくとも一つの領域をトンネル覆工面の画像内でマスキングし、
前記ひび割れ領域について選択された特徴量および設定されたしきい値あるいは数値範囲を用いて、前記他の少なくとも一つの領域がマスキングされたトンネル覆工面の画像の中から前記ひび割れ領域を判別して、ひび割れ領域を特定すること
を特徴とする。
【００１０】
第２発明は、第１発明において、
前記ひび割れ領域以外の他の少なくとも二つないしは三つの領域を判別するための特徴量を選択するとともに、選択された特徴量ごとに、前記他の少なくとも二つないしは三つの領域を判別するためのしきい値あるいは数値範囲を設定し、
前記他の少なくとも二つないしは三つの領域が判別される毎に、トンネル覆工面の画像内で判別された領域をマスキングしていく処理を順次行い、
前記他の少なくとも二つないしは三つの領域がマスキングされたトンネル覆工面の画像の中から前記ひび割れ領域を判別して、ひび割れ領域を特定すること
を特徴とする。
【００１１】
第３発明は、第１発明または第２発明のいずれかにおいて、
前記濃度ヒストグラム解析による各特徴量の中から、少なくとも明度の平均値、彩度の標準偏差を、および前記テクスチャ解析による各特徴量の中から、少なくとも角２次モーメントの平均値を、前記ひび割れ領域と前記ひび割れ領域以外の他の領域を判別するための特徴量として選択することを特徴とする。
【００１２】
第４発明は、第１発明から第３発明のいずれかの発明において、
前記テクスチャ解析による各特徴量の中から、角２次モーメントの平均値を選択して、トンネル覆工面の画像の対象領域の角２次モーメントの平均値が所定のしきい値以上である場合に、当該対象領域が、ひび割れ領域であると判別することを特徴とする。
【００１３】
第５発明は、第１発明から第４発明のいずれかの発明において、
前記濃度ヒストグラム解析による各特徴量の中から、明度の平均値を選択して、トンネル覆工面の画像の対象領域の明度の平均値が所定のしきい値以上である場合に、当該対象領域が、照明領域であると判別することを特徴とする。
【００１４】
第６発明は、第１発明から第５発明のいずれかの発明において、
前記濃度ヒストグラム解析による各特徴量の中から、彩度の標準偏差を選択して、トンネル覆工面の画像の対象領域の彩度の標準偏差が所定のしきい値以上である場合に、当該対象領域が、ケーブル領域であると判別することを特徴とする。
【００１５】
第７発明は、第１発明から第６発明のいずれかの発明において、
前記濃度ヒストグラム解析による各特徴量の中から、彩度の標準偏差を選択して、トンネル覆工面の画像の対象領域の彩度の標準偏差が所定の範囲内の数値である場合に、当該対象領域が、遊離石灰領域であると判別することを特徴とする。
【００１６】
第８発明は、第１発明または第２発明のいずれかにおいて、
トンネル覆工面の画像の対象領域の明度の平均値が所定のしきい値以上である場合に、当該対象領域が、照明領域であると判別して、トンネル覆工面の画像内で照明領域をマスキングし、つぎに、トンネル覆工面の照明領域がマスキングされた画像の対象領域の彩度の標準偏差が所定のしきい値以上である場合に、当該対象領域が、ケーブル領域であると判別して、トンネル覆工面の画像内で照明領域およびケーブル領域をマスキングし、つぎに、トンネル覆工面の照明領域およびケーブル領域がマスキングされた画像の対象領域の彩度の標準偏差が所定の範囲内の数値である場合に、当該対象領域が、遊離石灰領域であると判別して、トンネル覆工面の画像内で照明領域およびケーブル領域および遊離石灰領域をマスキングし、つぎに、トンネル覆工面の照明領域およびケーブル領域および遊離石灰領域がマスキングされた画像の対象領域の角２次モーメントの平均値が所定のしきい値以上である場合に、当該対象領域が、ひび割れ領域であると判別することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、ひび割れ領域以外の他の少なくとも一つの領域がマスキングされたトンネル覆工面の画像の中からひび割れ領域を判別して、ひび割れ領域を特定するようにしたので、ひび割れ以外の他の領域をひび割れであると誤検出することが抑制され、ひび割れを確実に自動的に抽出できるようになり、トンネル覆工面のひび割れの変状に基づくトンネル覆工面の健全度（劣化度）の調査をきわめて迅速かつ正確に行うことができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図１（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、従来の画像処理の工程を説明する図であり、トンネル覆工面の展開画像の中からひび割れを抽出する手順を示した図である。
【図２】図２は、トンネル覆工面調査システムによって撮影されたトンネル覆工面の展開画像の一例を示す図である。
【図３】図３は、ひび割れ領域とそれ以外の各領域の拡大された画像それぞれを対比する図である。
【図４】図４は、テクスチャ解析による特徴量を示す図である。
【図５】図５（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、濃度ヒストグラム解析の有効な特徴量を示した図である。
【図６】図６（ａ）、（ｂ）は、テクスチャ解析の有効な特徴量を示した図である。
【図７】図７は、実施例１の画像処理手順を示したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照して、本発明に係るトンネル覆工面画像のひび割れ領域抽出のための画像処理方法の実施形態について説明する。
【００２０】
図２は、前述した特許文献１ないしは本出願人に係る先願に記載されたトンネル覆工面調査システムによって撮影されたトンネル覆工面の展開画像の一例である。トンネル覆工面調査システムによれば、１台の車両を走行させながらトンネル覆工面の展開画像を取得することができる。
【００２１】
たとえば車両に１次元カラーラインスキャンカメラを搭載して、時速１００ｋｍ／ｈで左右両車線をそれぞれ走行しながら、１画素を１ｍｍとしてトンネル覆工面の左右両側面を撮影し、それら左右両側面の画像をつなぎ合わせることで、トンネル覆工面の展開画像が得られる。
【００２２】
トンネル覆工面の展開画像には、ひび割れ領域以外に、照明、ケーブル、遊離石灰跡、汚れ、型枠痕が映っている。
【００２３】
そこで、図３に示すように、これら照明、ケーブル、汚れ、遊離石灰、型枠痕、ひび割れそれぞれの画像領域について、色相、彩度、明度別に、１０×１０画素に拡大した画像を取得し、それらを対比した。
【００２４】
図３に示すひび割れ領域とそれ以外の各領域の拡大された画像それぞれを対比すると、つぎのことがわかる。
・照明領域
ひび割れ領域（コンクリート）と比較して明度がきわめて高い（白い）。
・ケーブル領域
ひび割れ領域（コンクリート）と比較して明度がきわめて低い（黒い）、色相と彩度に関して、他の領域に比較して、テクスチャのきめ細かさが大きい。
・遊離石灰領域、汚れ領域
ひび割れ領域とテクスチャは同じ傾向にあるが、明度の値が全体的にひび割れ領域と較べて低い（黒い）。
・型枠痕領域
ひび割れ領域と誤検出する確率が非常に高い。型枠痕領域を拡大するとひび割れ領域を拡大したものと同じ傾向になるが、明度のテクスチャに違いが確認された。
【００２５】
以上のとおり照明、ケーブル、汚れ、遊離石灰、型枠痕、ひび割れそれぞれの画像領域は、主として、明度のテクスチャに違いがあることが確認された。
【００２６】
以上のことを検討する過程で本発明者は、ひび割れ領域の抽出を精度よく行うためには、ひび割れ領域以外の領域を自動的に判別して、その判別された領域をマスキングしてから、ひび割れ領域の判別を行うことが必要であるという知見を得た。
【００２７】
そこで、１０×１０画素の拡大画像を解析して、トンネル覆工面の画像内のある領域が、ひび割れ領域あるいは他の領域であるかを正確に判別することができる有効な特徴量を選択する検討を加えた。
【００２８】
照明、ケーブル等の各領域を画像解析によって判別するために有効な特徴量の候補としては以下のものがある。
・濃度ヒストグラム解析による特徴量
濃度値分布を調べる方法であり、１０×１０画素の範囲内を解析対象として、明度、彩度、色相ごとに、平均値、標準偏差、尖度、歪度を計算したものが有効な特徴量の候補となる。
・テクスチャ解析による特徴量
テクスチャ解析には、同時生起行列とマルチフラクタル解析がある。本実施例では、同時生起行列を利用した。同時生起行列とは、隣り合う２つの画素対における濃度の配置具合を調べる方法である。ここでは、１０×１０画素内の輝度値のデータを利用した。有効な特徴量の候補を図４に示す表の５種類の特徴量、つまり角２次モーメント（の平均値）、コントラスト、相関、逆差分モーメント、エントロピーとした。
・判別に有効な特徴量
上述した２０種類の特徴量の候補の中から、判別に有効な特徴量を選択した。
【００２９】
判別する領域は、照明、ケーブル、遊離石灰（跡）、汚れ、型枠痕（型枠目地跡）、ひび割れの６種類の各領域である。
【００３０】
トンネルは供用年数が古くなるにつれて、排気ガス等の汚れがトンネル覆工面のコンクリートに付着する。
【００３１】
そこで、供用年数の異なる５つのトンネルの展開画像から６種類の領域を無作為に抽出して、濃度ヒストグラム解析およびテクスチャ解析による画像解析を実施して、有効な特徴量を選択した。探索的な統計手法である決定木分析を実施して、有効な特徴量を選択した。図５、図６は、その解析結果を示す。
【００３２】
図５（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、濃度ヒストグラム解析の有効な特徴量を示している。
【００３３】
濃度ヒストグラムの中で有効な特徴量は、明度の平均値と、彩度の平均値と、彩度の標準偏差である。
【００３４】
図５（ａ）は、ケーブル領域、ひび割れ領域、汚れ（色むら）領域、照明領域、型枠痕領域、遊離石灰領域それぞれの明度の平均値を、ヒストグラムで示している。
【００３５】
図５（ａ）から、明らかに、照明領域の明度の平均値が、他の領域の明度の平均値に比して高くなっていることがわかる。
【００３６】
したがって、濃度ヒストグラム解析による各特徴量の中から、明度の平均値を選択して、トンネル覆工面の画像の対象領域の明度の平均値が所定のしきい値（１５０）以上である場合に、当該対象領域が、照明領域であると判別することができる。
【００３７】
図５（ｂ）は、ケーブル領域、ひび割れ領域、汚れ（色むら）領域、照明領域、型枠痕領域、遊離石灰領域それぞれの彩度の平均値を、ヒストグラムで示している。
【００３８】
図５（ｂ）から、明らかに、ひび割れ領域の彩度の平均値が、他の領域の彩度の平均値とは異なるほぼ特定の値（２０）になっていることがわかる。
【００３９】
したがって、濃度ヒストグラム解析による各特徴量の中から、彩度の平均値を選択して、トンネル覆工面の画像の対象領域の彩度の平均値が所定の数値範囲（２０前後の範囲）である場合に、当該対象領域が、ひび割れ領域であると判別することができる。
【００４０】
図５（ｃ）は、ケーブル領域、ひび割れ領域、汚れ（色むら）領域、照明領域、型枠痕領域、遊離石灰領域それぞれの彩度の標準偏差を、ヒストグラムで示している。
【００４１】
図５（ｃ）から、明らかに、ケーブル領域の彩度の標準偏差が、他の領域の彩度の標準偏差に比して高くなっていることがわかる。
【００４２】
したがって、濃度ヒストグラム解析による各特徴量の中から、彩度の標準偏差を選択して、トンネル覆工面の画像の対象領域の彩度の標準偏差が所定のしきい値（２０）以上である場合に、当該対象領域が、ケーブル領域であると判別することができる。
【００４３】
また、図５（ｃ）から、明らかに、遊離石灰領域の彩度の標準偏差が、他の領域の彩度の標準偏差とは異なる特定の数値範囲内になっていることがわかる。
【００４４】
したがって、濃度ヒストグラム解析による各特徴量の中から、彩度の標準偏差を選択して、トンネル覆工面の画像の対象領域の彩度の標準偏差が所定の範囲（５以上１０未満）内の数値である場合に、当該対象領域が、遊離石灰領域であると判別することができる。
【００４５】
図６（ａ）、（ｂ）は、テクスチャ解析の有効な特徴量を示している。
【００４６】
テクスチャ解析の中で有効な特徴量は、コントラストの平均値と、角２次モーメントの平均値とある。
【００４７】
図６（ａ）は、ケーブル領域、ひび割れ領域、汚れ（色むら）領域、照明領域、型枠痕領域、遊離石灰領域それぞれのコントラストの平均値を、ヒストグラムで示している。
【００４８】
図６（ａ）から、明らかに、照明領域のコントラストの平均値が、他の領域のコントラストの平均値に比して高くなっていることがわかる。
【００４９】
したがって、テクスチャ解析による各特徴量の中から、コントラストの平均値を選択して、トンネル覆工面の画像の対象領域のコントラストの平均値が所定のしきい値（０．４０）以上である場合に、当該対象領域が、照明領域であると判別することができる。
【００５０】
図６（ｂ）は、ケーブル領域、ひび割れ領域、汚れ（色むら）領域、照明領域、型枠痕領域、遊離石灰領域それぞれの角２次モーメントの平均値を、ヒストグラムで示している。
【００５１】
図６（ｂ）から、明らかに、ひび割れ領域の角２次モーメントの平均値が、他の領域の角２次モーメントの平均値に比して高くなっていることがわかる。
【００５２】
したがって、テクスチャ解析による各特徴量の中から、角２次モーメントの平均値を選択して、トンネル覆工面の画像の対象領域の角２次モーメントの平均値が所定のしきい値（０．４０）以上である場合に、当該対象領域が、ひび割れ領域であると判別することができる。
【００５３】
以上のとおり、濃度ヒストグラムの有効な特徴量を選択することにより、ケーブル領域、照明領域、遊離石灰領域を明確に判別することができる。
【００５４】
なお、覆工面コンクリート表面上でのひび割れ領域、汚れ（色むら）、型枠痕の違いは僅かであるものの、彩度の平均値を使用すれば、ひび割れ領域についても判別は可能となる。
【００５５】
これに対してテクスチャ解析の特徴量の中から角２次モーメントの平均値を選択した場合には、ひび割れ領域のみを他の領域から明確に区分して判別することができる。これはひび割れ領域のみが他の領域と異なるテクスチャとなっていることを示している。
（第１実施例）
【００５６】
図７は、実施例１の画像処理手順を示している。トンネル覆工面の画像全面にわたり、１０×１０画素の対象領域を順次画像解析していく。
【００５７】
まず、トンネル覆工面の画像中の全領域をひび割れ領域と当該ひび割れ領域以外の他の領域、つまり少なくとも照明領域、ケーブル領域、遊離石灰領域、汚れ領域、型枠痕領域に分類できると仮定する。そして、濃度ヒストグラム解析による各特徴量およびテクスチャ解析による各特徴量の中から、ひび割れ領域と、照明領域と、ケーブル領域と、遊離石灰領域をそれぞれ判別するための特徴量を選択する。そして選択された特徴量ごとに、各領域を判別するためのしきい値あるいは数値範囲を設定する。
【００５８】
ここでは、濃度ヒストグラム解析による各特徴量の中から、少なくとも明度の平均値、彩度の標準偏差が、さらにテクスチャ解析による各特徴量の中から、少なくとも角２次モーメントの平均値が、ひび割れ領域と、照明領域と、ケーブル領域と、遊離石灰領域のそれぞれを判別するための特徴量として選択される。
【００５９】
図５（ａ）で前述したように、照明領域を判別するために、明度の平均値が選択され、照明領域を判別するためにしきい値（明度の平均値１５０以上）が設定される。
【００６０】
また、図５（ｃ）で前述したように、ケーブル領域を判別するために、彩度の標準偏差が選択され、ケーブル領域を判別するためにしきい値（彩度の標準偏差２０以上）が設定される。
【００６１】
また、図５（ｃ）で前述したように、遊離石灰領域を判別するために、彩度の標準偏差が選択され、遊離石灰領域を判別するために数値範囲（彩度の標準偏差５以上１０未満）が設定される。
【００６２】
さらに、図６（ｂ）で前述したように、ひび割れ領域を判別するために、角２次モーメントの平均値が選択され、ひび割れ領域を判別するためのしきい値（角２次モーメントの平均値０．４０以上）が設定される（ステップ１０１）。
【００６３】
以下、照明領域、ケーブル領域、遊離石灰領域が判別される毎に、トンネル覆工面の画像内で、その判別された領域をマスキングしていく処理を順次行い、その結果として、照明領域、ケーブル領域、遊離石灰領域がマスキングされたトンネル覆工面の画像の中からひび割れ領域を判別するための画像解析処理が行われ、ひび割れ領域を特定する処理を行っていく。
【００６４】
すなわち、まず、マスキングがされていない照明領域、ケーブル領域、汚れ領域、遊離石灰領域、型枠痕領域、ひび割れ領域が存在するとされる画像全体を画像解析して（ステップ１０２）、トンネル覆工面の画像の対象領域（１０×１０画素；以下同じ）の明度の平均値が所定のしきい値（１５０）以上であるか否かが判断される。この解析は、トンネル覆工面の上述したようにマスキングされてない画像全体にわたり、上記１０×１０画素の対象領域を適用して行う（ステップ１０３）。
【００６５】
この結果、トンネル覆工面の画像の対象領域の明度の平均値が所定のしきい値（１５０）以上である場合に（ステップ１０３の判断ＹＥＳ）、当該対象領域が、照明領域であると判別する（ステップ１０４）。そして、トンネル覆工面の画像内で照明領域をマスキングして、トンネル覆工面の照明領域がマスキングされたケーブル領域、汚れ領域、遊離石灰領域、型枠痕領域、ひび割れ領域からなる画像を取得する（ステップ１０５）。
【００６６】
つぎに、トンネル覆工面の照明領域がマスキングされたケーブル領域、汚れ領域、遊離石灰領域、型枠痕領域、ひび割れ領域が存在するとされる画像を画像解析して（ステップ１０６）、トンネル覆工面の照明領域がマスキングされた画像の対象領域の彩度の標準偏差が所定のしきい値（２０）以上であるか否かが判断される。この解析は、マスキングされた領域を除いたトンネル覆工面の残りの画像全体にわたり、上記１０×１０画素の対象領域を適用して行う（ステップ１０７）。
【００６７】
この結果、トンネル覆工面の画像の対象領域の彩度の標準偏差が所定のしきい値（２０）以上である場合に（ステップ１０７の判断ＹＥＳ）、当該対象領域が、ケーブル領域であると判別する（ステップ１０８）。そして、トンネル覆工面の画像内で照明領域に加えケーブル領域をマスキングして、トンネル覆工面の照明領域およびケーブル領域がマスキングされた汚れ領域、遊離石灰領域、型枠痕領域、ひび割れ領域からなる画像を取得する（ステップ１０９）。
【００６８】
つぎに、トンネル覆工面の照明領域、ケーブル領域がマスキングされた汚れ領域、遊離石灰領域、型枠痕領域、ひび割れ領域が存在するとされる画像を画像解析して（ステップ１１０）、トンネル覆工面の照明領域およびケーブル領域がマスキングされた画像の対象領域の彩度の標準偏差が所定の範囲内（５以上１０未満）の数値であるか否かが判断される。この解析は、マスキングされた領域を除いたトンネル覆工面の残りの画像全体にわたり、上記１０×１０画素の対象領域を適用して行う（ステップ１１１）。
【００６９】
この結果、トンネル覆工面の照明領域およびケーブル領域がマスキングされた画像の対象領域の彩度の標準偏差が所定の範囲内（５以上１０未満）の数値である場合に（ステップ１１１の判断ＹＥＳ）、当該対象領域が、遊離石灰領域であると判別する（ステップ１１２）。そして、トンネル覆工面の画像内で照明領域およびケーブル領域に加え遊離石灰領域をマスキングして、トンネル覆工面の照明領域およびケーブル領域および遊離石灰領域がマスキングされた汚れ領域、型枠痕領域、ひび割れ領域からなる画像を取得する（ステップ１１３）。
【００７０】
つぎに、トンネル覆工面の照明領域、ケーブル領域、遊離石灰領域がマスキングされた汚れ領域、型枠痕領域、ひび割れ領域が存在するとされる画像を画像解析して（ステップ１１４）、トンネル覆工面の照明領域およびケーブル領域および遊離石灰領域がマスキングされた画像の対象領域の角２次モーメントの平均値が所定のしきい値（０．４０）以上であるか否かが判断される。この解析は、マスキングされた領域を除いたトンネル覆工面の残りの画像全体にわたり、上記１０×１０画素の対象領域を適用して行う（ステップ１１５）。
【００７１】
この結果、トンネル覆工面の照明領域およびケーブル領域および遊離石灰領域がマスキングされた画像の対象領域の角２次モーメントの平均値が所定のしきい値（０．４０）以上である場合に（ステップ１１５の判断ＹＥＳ）、当該対象領域が、ひび割れ領域であると判別する（ステップ１１６）。なお、トンネル覆工面の照明領域およびケーブル領域および遊離石灰領域がマスキングされた画像の対象領域の角２次モーメントの平均値が所定のしきい値（０．４０）未満である場合には（ステップ１１５の判断ＮＯ）、当該対象領域が、汚れ領域、型枠痕領域であると判別する（ステップ１１７）。
【００７２】
以上のように、第１実施例によれば、ひび割れ領域以外の他の照明領域、ケーブル領域、遊離石灰領域が順次マスキングされたトンネル覆工面の画像を画像解析対象として、そのマスキングされた画像の中からひび割れ領域を判別する処理を行い、ひび割れ領域を判別、特定するようにしたので、ひび割れ以外の他の領域をひび割れであると誤検出することが抑制され、ひび割れを確実に自動的に抽出できるようになり、トンネル覆工面のひび割れの変状に基づくトンネル覆工面の健全度（劣化度）の調査をきわめて迅速かつ正確に行うことができるようになる。
（第２実施例）
【００７３】
第１実施例では、ひび割れ領域以外の他の３つの領域、つまり照明領域、ケーブル領域、遊離石灰領域を順次マスキングしていくものとした。しかし、ひび割れ領域以外の他の３つの領域の組合わせ、マスキングの順序は、これ以外であってもよい。また、ひび割れ領域以外の他の領域であってマスキングすべき領域としては、４つ以上の領域であってもよい。
【００７４】
また、ひび割れ領域以外の他の領域であってマスキングすべき領域としては、２つの領域だけであってもよい。たとえば、図６において、照明領域を判別して、照明領域をマスキングする処理（ステップ１０３、ステップ１０５）を省略して、ケーブル領域および遊離石灰領域のみを判別して、これらケーブル領域および遊離石灰領域のみをマスキングした画像を解析対象として、ステップ１１５に示すひび割れ領域の判定処理を行うことにより、ひび割れ領域を特定、抽出するような実施も可能である。
【００７５】
また、ひび割れ領域以外の他の領域であってマスキングすべき領域としては、１つの領域だけであってもよい。たとえば、図６において、照明領域を判別して、照明領域をマスキングする処理（ステップ１０３、ステップ１０５）およびケーブル領域を判別して、照明領域に加えケーブル領域をマスキングする処理（ステップ１０７、ステップ１０９）を省略して、遊離石灰領域のみを判別して、遊離石灰領域のみをマスキングした画像を解析対象として、ステップ１１５に示すひび割れ領域の判定処理を行うことにより、ひび割れ領域を特定、抽出するような実施も可能である。
【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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