(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンクリートの表面を撮影し、画像を生成する撮影ステップと、
生成された画像をグレースケールに変換する変換ステップと、
変換されたグレースケール画像からノイズ像を補正する補正ステップと、
ノイズ像が補正された補正画像から、ひび割れである可能性が高い画素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で検出された画素に隣接する画素で、画素の輝度があらかじめ定められた範囲にある画素を検出し、ここで検出された画素をひび割れ領域として拡張する領域拡張ステップと、
領域拡張ステップを繰り返し、あらかじめ定められた範囲にある画素の検出がなくなったとき、領域拡張ステップを終了する領域拡張終了ステップと、
領域拡張終了ステップの後、拡張されたひび割れ領域の周辺に、ひび割れが存在する可能性が高い一体化領域を設定し、その一体化領域に存在する孤立したひび割れを検出する孤立ひび割れ検出ステップと、
拡張されたひび割れの領域に応じて設定された一体化領域内に存在する、孤立したひび割れが、その拡張されたひび割れの領域と一体であると判定する一体化ステップと、
一体化ステップにおいて、一体であるとの判定がなされたとき、一体化ステップの後、画素の輝度があらかじめ定められた範囲にある画素を検出するための輝度閾値を、更新して、再度、上記の領域拡張ステップを実行し、領域拡張終了ステップ、孤立ひび割れ検出ステップ、および、一体化ステップを順次実行する反復ステップと、
一体化ステップにおいて、予め定められた終了条件が満たされたとき、一体化ステップを終了する反復終了ステップと、
一体化されたひび割れの群を最終的なひび割れとして確定するひび割れ確定ステップと、
を含むコンクリートの表面ひび割れの検出方法。
【請求項２】
補正ステップにおいて、下記式（１）によって特定される補正値が、濃淡差の補正に用いられる請求項１に記載のコンクリートの表面ひび割れの検出方法。
【数１】
0006654849.tif 000017
なお、前記式（１）において、ｉ，ｊは着目している画素の位置、Ｉａは補正後の画像、Ｉｂは補正前の画像、Ｉｍは補正前の画像にメディアンフィルタを適用した画像、ｂｍは輝度値の最大値とする。
【請求項３】
ひび割れ検出ステップが、
ひび割れ画素とひび割れでない背景画素がそれぞれ正規分布に従うものとして、これらの平均誤識別率を最小とする閾値を求める閾値生成ステップを含み、
閾値生成ステップが、
平均条件付きエントロピーを最小化するエントロピー最小化ステップと、
エントロピー最小化ステップにおいて得られたエントロピーの最小値に基づき、解析対象画像の輝度値分布を２クラスに分類した後、ひび割れ部と背景部の平均値と標準偏差をそれぞれ求める画素分類ステップと、
画素分類ステップによって得られたひび割れ部の平均値および標準偏差と、背景部の平均値および標準偏差値を用い、ひび割れの可能性が非常に高い画素を検出するための閾値を特定する閾値算定ステップと、
閾値算定ステップによってえられた閾値に基づき、連結要素を特定する連結要素特定ステップと、
を含む請求項１または２に記載のコンクリートの表面表面ひび割れの検出方法。
【請求項４】
平均条件付きエントロピーを最小化するステップが、下記式（２）を用い、平均条件付きエントロピーを最小化する請求項３に記載のコンクリートの表面ひび割れの検出方法。
【数２】
0006654849.tif 000018
なお、前記式（２）において、Ｅは平均条件付きエントロピー、Ｃｉは分類される２つのクラス、ｉ＝１はひび割れ画素が集まるクラス、ｉ＝２は背景画素が集まるクラス、ｊは離散化された輝度値、ｐ（ｊ）は解析画像内に輝度値ｊの画素が現れる確率とする。
【請求項５】
閾値算定ステップが、下記式（３）を用い、閾値を特定する請求項４に記載のコンクリートの表面ひび割れの検出方法。
【数３】
0006654849.tif 000019
なお、前記式（３）において、μcはひび割れ部の平均値、μbは背景部の平均値、σbは背景部の標準偏差、ｔ１は閾値とする。
【請求項６】
連結要素特定ステップが、下記式（４）を用い、この式の条件を満たさないものを検出結果から省くことによって、画素群から連結要素を特定し、ひび割れ候補を絞る、請求項５に記載のコンクリートの表面ひび割れの検出方法。
【数４】
0006654849.tif 000020
なお、前記式（４）において、偏心率とは、連結要素の領域と同じ２次モーメントを持つ楕円の偏心率、Ａminは撮影距離およびカメラの画素数に応じて変化する値とする。
【請求項７】
領域拡張ステップが、
連結要素特定ステップにおいて検出された画素に隣接する画素のうち、輝度値が、あらかじめ定められた値より小さいものを検出し、検出された画素を、連結要素特定ステップで特定された連結要素に統合する、請求項６に記載のコンクリートの表面ひび割れの検出方法。
【請求項８】
孤立ひび割れ検出ステップが、
拡張されたひび割れ領域と同じ２次モーメントを有する、長軸ｌｌ、短軸ｌｓ、角度αの楕円を一体化領域として設定し、
下記式（５）の条件を満たす領域を孤立したひび割れの候補とし、
孤立したひび割れの候補のうち、下記式（６）の幾何学条件を満たすもののみを孤立したひび割れとして検出するものであって、下記式（５）のおいて輝度値がｔｒより小さいものという条件で領域拡張を実行し、その上で、下記式（６）の幾何学的条件をすべて満たすもののみ、孤立したひび割れとして検出する請求項１から７のいずれかに記載のコンクリートの表面ひび割れの検出方法。
【数５】
0006654849.tif 000021
なお、前記式（５）において、βは長軸と短軸の重みの比を表すパラメータであり、ｄは長軸短軸にかかわらず、不連続になっているひび割れ領域を検出するためのパラメータである。
【数６】
0006654849.tif 000022
なお、前記式（６）において、Ｐ（ｔ１）およびＰ（ｔｒ）は、解析画像内の輝度値ｔ１およびｔｒの累積確率である。
【請求項９】
反復ステップの終了条件が、下記式（７）である請求項８に記載のコンクリートの表面ひび割れの検出方法。
【数７】
0006654849.tif 000023
なお、ｎｐは繰り返し回数ｐ回目のときにひび割れと判定した画素数であり、ｐ回目の繰り返しでこの終了条件を満たした場合、、ｐ―１回目の結果を最終結果とする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
コンクリート構造物は、構造物の利用や経年劣化により、徐々に損傷が進行し、放置するとコンクリート構造物の致命的な破壊につながりかねない。
このため、コンクリート構造物は、継続的かつ計画的に維持管理を実施する必要がある。
一般的にコンクリート構造物の損傷の端緒は、コンクリートの表面にひび割れとして現れることが多い。
【０００２】
現在、コンクリート構造物の維持管理では、コンクリート構造物の損傷状態を把握することを目的とする点検が行われており、コンクリートの表面に形成されるひび割れは、破損状態の把握のための重要な指標の一つとなっている。
このひび割れの確認は、従来から、点検作業員の目視に依存しているが、ひび割れの評価が点検作業員の熟練度や体調によって変化し、点検結果に大きなばらつきが生じたり、高所や狭隘部などの点検作業員の近接が困難な場所では、目視点検自体ができなかったりする、という問題があった。
【０００３】
このため、近年では、コンクリートの表面をカメラで撮影し、撮影によって得られた画像を解析して、画像に含まれるひび割れを自動検出する方法が研究され、提案されている。
このような画像解析を介したひび割れの検出は、ひび割れの発生を定量的に評価でき、点検作業員が近づきにくい場所の評価もでき、さらに、点検現場での作業を画像撮影だけに簡素化して点検時間を大幅に削減できるなど、数々のメリットがある。
【０００４】
ところで、点検対象となるコンクリート構造物は、屋外に設定されている場合が多く、点検時の環境、たとえば、コンクリートの表面上の影、コンクリートの表面に付着した汚れ、コンクリートの表面に形成された凹凸などの像（以下、ノイズ像という）が、ひび割れの正確な検出を妨げるという問題があった。
【０００５】
さらに、コンクリートの表面には、連続したひび割れに加え、少し離れて孤立したひび割れも存在する。
このような孤立したひび割れは、他の連続したひび割れに、コンクリート内で連続している可能性が高く、熟練作業員は、連続したひび割れの一部として評価する。
【０００６】
しかしながら、従来の検出方法では、上記のノイズ像に紛れた孤立したひび割れを一連の工程で選別して検出することは困難であった。
その上、仮に、孤立したひび割れを検出できたとしても、これを、他の連続したひび割れの一部と判定し、ひび割れの定量的な判定に反映させることはなかった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開2013-250058号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、上記の問題を解決するためになされたものであって、コンクリート構造物のコンクリートの表面に発生するひび割れであって、コンクリートの表面上では孤立しているひび割れであっても、コンクリートの内部では連続している可能性がある複数のひび割れを一体の連続したひび割れとして判定し、表面上の孤立したひび割れを、コンクリート内部に広がる大きなひび割れの一部であると認識できるようにし、孤立したひび割れを含む連続したひび割れを、コンクリート構造物の破損状態の定量的な判定に反映させることを可能にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するため、本発明の第１発明にかかるコンクリートの表面ひび割れの検出方法は、
コンクリートの表面を撮影し、画像を生成する撮影ステップと、
生成された画像をグレースケールに変換する変換ステップと、
変換されたグレースケール画像からノイズ像を補正する補正ステップと、
ノイズ像が補正された補正画像から、ひび割れである可能性が高い画素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で検出された画素に隣接する画素で、画素の輝度があらかじめ定められた範囲にある画素を検出し、ここで検出された画素をひび割れ領域として拡張する領域拡張ステップと、
領域拡張ステップを繰り返し、あらかじめ定められた範囲にある画素の検出がなくなったとき、領域拡張ステップを終了する領域拡張終了ステップと、
領域拡張終了ステップの後、拡張されたひび割れ領域の周辺に、ひび割れが存在する可能性が高い一体化領域を設定し、その一体化領域に存在する孤立したひび割れを検出する孤立ひび割れ検出ステップと、
拡張されたひび割れの領域に応じて設定された一体化領域内に存在する、孤立したひび割れが、その拡張されたひび割れの領域と一体であると判定する一体化ステップと、
一体化ステップにおいて、一体であるとの判定がなされたとき、一体化ステップの後、再度、上記の領域拡張ステップを実行し、領域拡張終了ステップ、孤立ひび割れ検出ステップ、および、一体化ステップを順次実行する反復ステップと、
一体化ステップにおいて、予め定められた終了条件が満たされたとき、一体化ステップを終了する反復終了ステップと、
一体化されたひび割れの群を最終的なひび割れとして確定するひび割れ確定ステップと、
を含むことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の第２発明にかかるコンクリートの表面ひび割れの検出方法は、第１発明において、
補正ステップにおいて、下記式（１）によって特定される補正値が、濃淡差の補正に用いられることを特徴とする。
【００１１】
【数１】
0006654849.tif 000002
【００１２】
なお、前記式（１）において、ｉ，ｊは着目している画素の位置、Ｉａは補正後の画像 、Ｉｂは補正前の画像、Ｉｍは補正前の画像にメディアンフィルタを適用した画像、ｂｍ は輝度値の最大値とする。
【００１３】
また、本発明の第３発明にかかるコンクリートの表面ひび割れの検出方法は、第１発明、または、第２発明において、
ひび割れ検出ステップが、
ひび割れ画素とひび割れでない背景画素がそれぞれ正規分布に従うものとして、これらの平均誤識別率を最小とする閾値を求める閾値生成ステップを含み、
閾値生成ステップが、
平均条件付きエントロピーを最小化するエントロピー最小化ステップと、
エントロピー最小化ステップにおいて得られたエントロピーの最小値に基づき、解析対象画像の輝度値分布を２クラスに分類した後、ひび割れ部と背景部の平均値と標準偏差をそれぞれ求める画素分類ステップと、
画素分類ステップによって得られたひび割れ部の平均値および標準偏差と、背景部の平均値および標準偏差値を用い、ひび割れの可能性が非常に高い画素を検出するための閾値を特定する閾値算定ステップと、
閾値算定ステップによってえられた閾値に基づき、連結要素を特定する連結要素特定ステップと、
を含むことを特徴とする。
【００１４】
また、本発明の第４発明にかかるコンクリートの表面ひび割れの検出方法は、第３発明において、
平均条件付きエントロピーを最小化するステップが、下記式（２）を用い、平均条件付きエントロピーを最小化することを特徴とする。
【００１５】
【数２】
0006654849.tif 000003
【００１６】
なお、前記式（２）において、Ｅは平均条件付きエントロピー、Ｃｉは分類される２つのクラス、ｉ＝１はひび割れ画素が集まるクラス、ｉ＝２は背景画素が集まるクラス、ｊは離散化された輝度値、ｐ（ｊ）は解析画像内に輝度値ｊの画素が現れる確率とする。
【００１７】
また、本発明の第５発明にかかるコンクリートの表面ひび割れの検出方法は、第４発明において、
閾値算定ステップが、下記式（３）を用い、閾値を特定することを特徴とする。
【００１８】
【数３】
0006654849.tif 000004
【００１９】
なお、前記式（３）において、μcはひび割れ部の平均値、μbは背景部の平均値、σbは背景部の標準偏差、ｔ１は閾値とする。
【００２０】
また、本発明の第６発明にかかるコンクリートの表面ひび割れの検出方法は、第５発明において、
連結要素特定ステップが、下記式（４）を用い、この式の条件を満たさないものを検出結果から省くことによって、画素群から連結要素を特定し、ひび割れ候補を絞ることを特徴とする。
【００２１】
【数４】
0006654849.tif 000005
【００２２】
なお、前記式（４）において、偏心率とは、連結要素の領域と同じ２次モーメントを持つ楕円の偏心率、Ａminは撮影距離およびカメラの画素数に応じて変化する値とする。
【００２３】
また、本発明の第７発明にかかるコンクリートの表面ひび割れの検出方法は、第６発明において、
領域拡張ステップが、
連結要素特定ステップにおいて検出された画素に隣接する画素のうち、輝度値が、あらかじめ定められた値より小さいものを検出し、検出された画素を、連結要素特定ステップで特定された連結要素に統合することを特徴とする。
【００２４】
また、本発明の第８発明にかかるコンクリートの表面ひび割れの検出方法は、第１発明から第７発明のいずれかにおいて、
孤立ひび割れ検出ステップが、
拡張されたひび割れ領域と同じ２次モーメントを有する、長軸ｌｌ、短軸ｌｓ、角度αの楕円を一体化領域として設定し、
下記式（５）の条件を満たす領域を孤立したひび割れの候補とし、
孤立したひび割れの候補のうち、下記式（６）の幾何学条件を満たすもののみを孤立したひび割れとして検出することを特徴とする。
【００２５】
【数５】
0006654849.tif 000006
【００２６】
なお、前記式（５）において、βは長軸と短軸の重みの比を表すパラメータであり、ｄは長軸短軸にかかわらず、不連続になっているひび割れ領域を検出するためのパラメータである。
【００２７】
【数６】
0006654849.tif 000007
【００２８】
なお、前記式（６）において、Ｐ（ｔ１）およびＰ（ｔｒ）は、解析画像内の輝度値ｔ１およびｔｒの累積確率である。
【００２９】
また、本発明の第９発明にかかるコンクリートの表面ひび割れの検出方法は、第８発明において、
反復ステップの終了条件が、下記式（７）であることを特徴とする。
【００３０】
【数７】
0006654849.tif 000008
【００３１】
なお、ｎｐは繰り返し回数ｐ回目のときにひび割れと判定した画素数であり、ｐ回目の繰り返しでこの終了条件を満たした場合、、ｐ−１回目の結果を最終結果とする。
【発明の効果】
【００３２】
上記の発明では、コンクリート構造物のコンクリートの表面に発生するひび割れであって、コンクリートの表面上では、孤立しているように見えるひび割れを、コンクリートの内部では連続しているひび割れとして判定し、コンクリートの表面上の孤立したひび割れを、コンクリート内部に広がる大きなひび割れの一部であると認識できるように、孤立したひび割れを含む連続したひび割れを、コンクリート構造物の破損状態の定量的な判定に判定させることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明にかかるコンクリートの表面ひび割れの検出方法の流れを示すフロー図である。
【図２】図２は、図１の流れにおいて生成された撮影画像の一例である。
【図３】図３は、図２の撮影画像のグレースケール画像である。
【図４】図４は、影の影響が強い画像に対するノイズ像の補正前のグレースケール画像である。
【図５】図５は、影の影響が強い画像に対するノイズ像の補正後の補正画像である。
【図６】図６は、汚れの影響が強い画像に対するノイズ像の補正前のグレースケール画像である。
【図７】図７は、汚れの影響が強い画像に対するノイズ像の補正後の補正画像である。
【図８】図８は、細いひび割れが多い画像に対するノイズ像の補正前のグレースケー画像である。
【図９】図９は、影の影響が強い画像に対するノイズ像の補正後の補正画像である。
【図１０】図１０は、図８の中央付近の画像である。
【図１１】図１１は、図１のひび割れの検出の開始から終了にいたる流れを示すフロー図である。
【図１２】図１２は、図１０の画像を二値化した画像である。
【図１３】図１３は、図１２の画像から連結要素を検出した結果の画像である。
【図１４】図１４は、図８の画像に示される孤立したひび割れの拡大画像である。
【図１５】図１５は、図１４の画像において、ひび割れが存在する可能性が高い領域を示す模式図である。
【図１６】図１６は、図１２の画像に対する処理の反復において、ｐ＝５の状態を示す処理画像である。
【図１７】図１７は、図１２の画像に対する処理の反復において、ｐ＝１０の状態を示す処理画像である。
【図１８】図１８は、図１２の画像に対する処理の反復において、ｐ＝１５の状態を示す処理画像である。
【図１９】図１９は、本発明にかかる検出方法による結果と、従来の検出方による結果との比較画像である。
【図２０】図２０は、本発明にかかる検出方法による結果と、従来の検出方による結果との比較画像である。
【図２１】図２１は、本発明にかかる検出方法による結果と、従来の検出方による結果との比較画像である。
【図２２】図２２は、本発明にかかる検出方法による結果と、従来の検出方による結果との比較画像である。
【図２３】図２３は、本発明にかかる検出方法による結果と、従来の検出方による結果との比較画像である。
【図２４】図２４は、本発明にかかる検出方法による結果と、従来の検出方による結果との比較画像である。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
以下、本発明を、図面に基づき説明する。
図１は、本発明にかかるコンクリートの表面ひび割れの検出方法の流れを示すフロー図、図２は、図１の流れにおいて生成された撮影画像の一例、図３は、図２の撮影画像のグレースケール画像、図４は、影の影響が強い画像に対するノイズ像の補正前のグレースケール画像、図５は、影の影響が強い画像に対するノイズ像の補正後の補正画像、図６は、汚れの影響が強い画像に対するノイズ像の補正前のグレースケール画像、図７は、汚れの影響が強い画像に対するノイズ像の補正後の補正画像、図８は、細いひび割れが多い画像に対するノイズ像の補正前のグレースケー画像、図９は、影の影響が強い画像に対するノイズ像の補正後の補正画像、図１０は、図８の中央付近の画像、図１１は、図１のひび割れの検出の開始から終了にいたる流れを示すフロー図、図１２は、図１０の画像を二値化した画像、図１３は、図１２の画像から連結要素を検出した結果の画像、図１４は、図８の画像に示される孤立したひび割れの拡大画像、図１５は、図１４の画像において、ひび割れが存在する可能性が高い領域を示す模式図、図１６は、図１２の画像に対する処理の反復において、ｐ＝５の状態を示す処理画像、図１７は、図１２の画像に対する処理の反復において、ｐ＝１０の状態を示す処理画像、図１８は、図１２の画像に対する処理の反復において、ｐ＝１５の状態を示す処理画像、図１９は、本発明にかかる検出方法による結果と、従来の検出方による結果との比較画像、図２０は、本発明にかかる検出方法による結果と、従来の検出方による結果との比較画像、図２１は、本発明にかかる検出方法による結果と、従来の検出方による結果との比較画像、図２２は、本発明にかかる検出方法による結果と、従来の検出方による結果との比較画像、図２３は、本発明にかかる検出方法による結果と、従来の検出方による結果との比較画像、図２４は、本発明にかかる検出方法による結果と、従来の検出方による結果との比較画像である。
【００３５】
本発明は、コンクリートの表面を撮影し、撮影によって得られた画像を解析して、保守が必要なひび割れを適切に認識し、評価する。
まず、図１に基づき、本発明にかかるコンクリートの表面ひび割れの検出方法の流れについて説明する。
【００３６】
本発明では、まず、撮影装置を用いて、検査対象となるコンクリートの表面を撮影し、コンクリート表面の画像を生成する（ステップＳ０１）。
次に、得られた撮影画像をグレースケール画像に変換する（ステップＳ０２）。
このグレースケール画像への変換は、画像に対する処理に必要な計算時間を短縮する効果がある。
【００３７】
一般的なグレースケール変換としては、ＲＧＢ成分の平均値、または、ＮＴＳＣ係数による加重平均を求めるものが一般的であるが、本実施例では、ＲＧＢ成分の最大値を採用した。
般的なひび割れ部やコンクリートの表面部では、ＲＧＢ成分がほぼ等しい一方で、落書きなどではＲＧＢ成分に差が生じるため、上記の最大値の採用は、ひび割れ以外の要素を排除することに有効である。
【００３８】
具体的には、上記の最大値を採用したグレースケール化を実行すると、落書きが相対的に明るく表示され、落書きをひび割れと誤認することを防ぐことができるようになる。
ここで、ＲＧＢ成分の最大値を採用したグレースケール画像の具体例を示す。
図２の撮影画像の左側の縦方向にひび割れが存在し、その右側には縦方向に黒っぽい汚れ（落書き）が付着してる。
【００３９】
この撮影画像を上記の処理によってグレースケール化すると、図３に示したように、汚れ薄くなり、画像上、適切に除去されていることがわかる。
次に、光や影、汚れなどによる脳探査を補正するための前処理として、グレースケール画像に対し、medianフィルタを採用してノイズ像の補正を実行する（ステップＳ０３）。
このノイズ像の補正に用いられる式（１）を以下に示す。
【００４０】
【数０８】
0006654849.tif 000009
【００４１】
なお、前記式（１）において、ｉ，ｊは着目している画素の位置、Ｉａは補正後の画像 、Ｉｂは補正前の画像、Ｉｍは補正前の画像にメディアンフィルタを適用した画像、ｂｍ は輝度値の最大値とする。
【００４２】
上記の輝度値ｂｍの最大値とは、たとえば、２５６階調の輝度値を用いる場合は、２５５である。
【００４３】
このフィルタのサイズは、この補正結果に影響を及ぼすが、ここでは、フィルタサイズとして、４１×４１を用いた。
しかしながら、このフィルタサイズによる影響は、最終的な結果に大きな影響を与えるものではなく、たとえば、２１×２１のフィルタを用いた場合には、ひび割れの抽出結果が４１×４１のものに比べて細くなり、逆に６１×６１のサイズのフィルタを用いた場合には、やや太くなる、という傾向が見られる程度であるので、フィルタサイズは、本実施例の４１×４１に限定されるものではない。
【００４４】
具体的には、フィルタサイズが小さい場合、ひび割れ付近では、式（１）の分母の輝度値が小さくなるため、左辺のＩａが大きくなり、明るめに補正することになるためである。
ここで、実際の例を挙げると、４１×４１の場合に、８ピクセルであったひび割れ幅は、２１×２１の場合には、６ピクセル程度、６１×６１の場合には、１０ピクセル程度になることが多い。
【００４５】
ここで、図４から図９に基づき、フィルタサイズ４１×４１を用いた、このノイズ像の補正による具体例を説明する。
図４は、影の影響が大きいグレースケール画像であり、これに上記のノイズ補正を実行すると、図５に示したように、影の写りこみが激しい画像からノイズ像を適正に除去し、ひび割れを残した状態で画像を補正できることがわかる。
【００４６】
図６は、汚れ、具体的には、水汚れが激しいグレースケール画像であり、これに上記のノイズ補正を実行すると、図７に示したように、水汚れが目立つ画像からノイズ像を適正に除去し、ひび割れを残した状態で画像を補正できることがわかる。
図８は、細いひび割れが多いグレースケール画像であり、これに上記のノイズ補正を実行すると、図９に示したように、ひび割れを失うことなく画像を補正できることがわかる。
【００４７】
本発明では、特に、細いひび割れや、細かいひび割れが多数含まれる場合のひび割れの適切な確定が重要である。
このため、以下では、細いひび割れ、および、細かいひび割れが含まれる図９の補正画像に基づき、説明を続ける。
なお、図８の画像は、５１８４×３４５６画素程度の非常に大きな画像であり、以下で実行される各種処理が、画像上では判別しにくいため、以下の説明では、この図８の画像の中央付近を２５９２×１７２８画素の領域にトリミングした画像（図１０）を用いる。
【００４８】
次に、図１０の画像から、ひび割れである可能性が非常に高い画素、すなわち、ひび割れを検出する（ステップＳ０４）。
このひび割れを検出するステップＳ０４には、ひび割れ画素と、ひび割れでない画素（以下、背景画素という）が、それぞれ正規分布に従うものとして、これらの平均誤識別率が最小となる閾値を求める閾値生成ステップＳ０４２が含まれる。
【００４９】
このため、ひび割れの検出が開始される（ステップＳ０４１）と、上記の閾値生成ステップＳ０４２が開始される（Ｓ０４３）。
この閾値生成ステップＳ０４２は、エントロピー最小化ステップＳ０４３１、画素分類ステップＳ０４３２、閾値算定ステップＳ０４３３、および、連結要素特定ステップＳ０４３４を含む。
【００５０】
このため、閾値生成ステップが開始される（Ｓ０４３）と、まず、エントロピー最小化ステップＳ０４３１が実行される。
このエントロピー最小化ステップＳ０４３１は、平均条件付きエントロピーを最小化するものである。
この最小化に用いられる式（２）を以下に示す。
【００５１】
【数０９】
0006654849.tif 000010
【００５２】
なお、前記式（２）において、Ｅは平均条件付きエントロピー、Ｃｉは分類される２つのクラス、ｉ＝１はひび割れ画素が集まるクラス、ｉ＝２は背景画素が集まるクラス、ｊは離散化された輝度値、ｐ（ｊ）は解析画像内に輝度値ｊの画素が現れる確率とする。
上記において、２５６階調の輝度値を用いる場合は、ｊ＝０．．．２５５である。
【００５３】
次に、画素分類ステップＳ０４３３が実行され、上記の式（２）に基づき、解析対象画像の輝度値分布が２クラスに分類される。
【００５４】
次に、閾値算定ステップＳ０４３３が実行される。
この閾値算定ステップＳ０４３３は、画素分類ステップＳ０４３２によって得られたひび割れ部の平均値および標準偏差と、背景部の平均値および標準偏差値を用い、ひび割れの可能性が非常に高い画素を検出するための閾値を特定するものである。
この閾値の特定に用いられる式（３）を以下に示す。
【００５５】
【数１０】
0006654849.tif 000011
【００５６】
なお、式（３）において、μｃはひび割れ部の平均値、σｃはひび割れ部の標準偏差、μｂはひび割れ部の平均値、σｂはひび割れ部の標準偏差、ｔ１は閾値とする。
【００５７】
ここで、図１０の画像に、式（１）のフィルタによる補正を実行した後に、
式（２）、および、式（３）に基づいて解析した結果を図１２に示す。
この図１２に示した画像は、得られた閾値による二値化の結果を示すものであり、ここでは、白く表示される部分がひび割れとして検出された領域を示す。
ただし、この画像では、ひび割れ以外の空隙も、ひび割れと同様に検出されている。
【００５８】
そこで、このひび割れ以外の検出画素を幾何学的基準によって除去するため、次に、連結要素特定ステップＳ０４３４を実行する。
この連結要素特定ステップＳ０４３４では、式（３）で検出された画素群について連結要素を特定し、それぞれの連結要素について幾何学的特徴に基づき、更にひび割れ候補を絞る。
ここでは、以下の式（４）の条件を与え、この条件を満たさないものは、式（３）の検出結果から省いた。
【００５９】
【数１１】
0006654849.tif 000012
【００６０】
なお、前記式（４）において、偏心率とは、連結要素の領域と同じ２次モーメントを持つ楕円の偏心率、Ａminは撮影距離およびカメラの画素数に応じて変化する値とする。
なお、本実施例では、Ａmin＝１００とした。
【００６１】
上記の条件による絞り込みの結果、長細く、かつ、一定面積を持つ連結要素のみを検出することができるようになる。
ここで、図１２の画像内の画素を、式（４）に基づいて選別した結果の画像を図１３に示す。
【００６２】
この図１３の画像によると、白く表示された、選別された連結領域には、図１２で多く見られた空隙の大部分を除去できていることが確認できる。
そして、この式（４）による条件に基づく絞り込みの処理が終わると、ひび割れの検出が終了する（ステップＳ０４２）。
【００６３】
上記のひび割れの検出の終了（ステップＳ０４２）の後、次に、図１のひび割れ領域の拡張（ステップＳ０５）が実行される。
ひび割れ領域の拡張（ステップＳ０５）では、まず、連結要素特定ステップにおいて検出された画素に隣接する画素のうち、輝度値が、あらかじめ定められた値ｔｒより小さいものを検出する。
このとき、ｔｒは、ｔ１より少し明るめの輝度値として、ｔｒ＝ｔ１＋ασｃとする。
【００６４】
次に、検出された画素を、連結要素特定ステップＳ０４３４で特定された連結要素に統合する。
次に、統合された画素に隣接する画素で、輝度値がｔｒより小さいものを検出する。
ここで検出される画素は、統合できる画素であり、拡張の対象となる画素である。
そして、拡張の対象となる画素があるときには、ひび割れの領域の拡張（ステップＳ０５）に戻り、再度拡張の対象となる領域の検出を実行する。
【００６５】
次に、拡張の対象となる領域の検出がなくなったとき、ひび割れの領域の拡張が終了する（ステップＳ０６）。
なお、上記のひび割れ領域の拡張（ステップＳ０５）においては、αの値が重要となるが、本実施例では、α＝０．１とした。
ただし、この値は、α＝０．０５からα＝０．５の間であればよい。
なぜなら、後述する処理の反復により、αの値は順次増大するものであり、この範囲であれば、最終的な結果には顕著な差異は認められないためである。
【００６６】
この拡張が終了した時点で、画像における輝度値がやや高くなり、つながっているひび割れは検出可能となる。
この段階では、図１４に示されるような孤立したひび割れは、人が肉眼で確認すれば、連続してつながっているひび割れとして認識可能であるが、このような孤立したひび割れ、特に、孤立した小さなひび割れの中には、式（４）の条件を満たさないものも存在する。
【００６７】
このような孤立したひび割れの見逃しを回避するため、図１５の模式図に示されるようなひび割れが存在する可能性が高い領域を求め、その領域内で一定の条件を満たせば、ひび割れとして検出する必要がある。
そこで、本発明では、拡張の終了（ステップＳ０６）の後、まず、これまでに検出されたひび割れ領域と同じ２次モーメントを有する、長軸ｌｌ、短軸ｌｓ、角度αの楕円を一体化領域として設定する。
【００６８】
次に、楕円の長軸方向にｕ軸、短軸方向にｖ軸を設定する。
次に、細長いひび割れ領域ほど、その長軸方向に孤立したひび割れ領域があれば、その孤立したひび割れ領域もつながったひび割れ領域である可能性が高いことを考慮し、以下の式（５）の条件をすべて満たす領域を孤立したひび割れの候補とする。
【００６９】
【数１２】
0006654849.tif 000013
【００７０】
なお、前記式（５）において、βは長軸と短軸の重みの比を表すパラメータであり、ｄは長軸短軸にかかわらず、不連続になっているひび割れ領域を検出するためのパラメータである。
本実施例では、ｄは４０ピクセルとした。
【００７１】
これらのパラメータは、画像内の孤立したひび割れ領域の肉眼による観察に基づき、人為的に定めたものであるが、オーダーが変わらない程度であれば、結果に大きな影響を及ぼさないことは確認した。
たとえば、β＝４、ｄ＝８として解析を行っても、後述するＦ値はほとんどの画像において、０．０１程度以下しか変化せず、最も大きく変化した画像でも高々０．０５程度に過ぎなかった。
【００７２】
ただし、この式（５）の条件のみでは、長軸方向に存在するノイズ像を拾ってしまう危険性があるため、ここで新たに検出された領域から、式（５）のように輝度値がｔｒより小さいものという条件で領域拡張を実行し、その上で、以下の式（６）の幾何学的条件をすべて満たすもののみ、孤立したひび割れとして検出した（ステップＳ０７）。
【００７３】
【数１３】
0006654849.tif 000014
【００７４】
なお、前記式（６）において、Ｐ（ｔ１）およびＰ（ｔｒ）は、解析画像内の輝度値ｔ１およびｔｒの累積確率である。
これは、閾値が大きくなればノイズの面積も大きくなることを考慮し、式（４）の面積の条件を補正するために用いたものである。
その他の条件に関しては、式（４）と同様である。
【００７５】
次に、ひび割れの可能性が高い領域に含まれるものとして検出された、孤立したひび割れを、そのひび割れと一体のものとして判定する（ステップＳ０８）。
【００７６】
ここで、一体化の判定がなされた場合、再度、上記のひび割れ領域の拡張（ステップＳ０５）の工程に戻る処理の反復（ステップＳ０９）に移行し、それに続く工程、すなわち、拡張の対象となる画素を検出し（ステップＳ０７）、孤立したひび割れの一体化（ステップＳ０８）を実行する。
この処理の反復によって、ひび割れの検出制度を向上させる。
【００７７】
まず、繰り返し回数がｐ回目のとき、式（５）のαを０．１ｐとして領域拡張を実行する。
そして、式（６）と同様に楕円の式を用いて孤立したひび割れの検出を実行する。
反復回数を増やすことで検出されるひび割れ領域は増大するが、繰り返しの過程でひび割れ領域が急激に増大した場合、閾値ｔｒが背景がその多くをひび割れと判定してしまうほど大きくなってしまったと考えられる。
そこで、これらを考慮し、以下の式（７）に示した反復の終了条件を設定した。
【００７８】
【数１４】
0006654849.tif 000015
【００７９】
なお、ｎｐは繰り返し回数ｐ回目のときにひび割れと判定した画素数であり、ｐ回目の繰り返しでこの終了条件を満たした場合、、ｐ−１回目の結果を最終結果とし、一体化を終了する（ステップＳ１０）。
【００８０】
ここで、処理の反復（ステップＳ０９）によって画像中のひび割れの領域が拡大していく様子を図１６から図１８に示す。
これらの図によると、処理の反復（ステップＳ０９）の結果、ひび割れ領域が拡大する様子がわかる。
【００８１】
図１３の領域拡張前、図１６の拡張初期の結果と、図１７および図１８の拡張が進行した後の解析結果を比較すると、輝度値がやや高く明るいために最初のうちはひび割れとして検出されていなかった画素が、徐々にひび割れ領域として検出されていく様子がわかる。
【００８２】
次に、一体化されたひび割れ領域の群を最終的なひび割れとして確定する（ステップＳ１１）。
そして、本発明の結果、確定されたひび割れの情報は、コンクリート構造物に生じたひび割れの状態を適正に示すので、これをコンクリート構造物の破損状態の定量的な判定に反映させれば、コンクリート構造物の点検の精度や、効果的な保守作業の実施に非常に有用である。
【００８３】
次に、図１９から図２４に基づき、本発明による検出方法と、従来の検出方法（大津の方法：道路端の件全土に関する基礎的調査に関する研究、国総研資料第381号、2007を参照）の比較結果を説明する。
ここでは、橋梁の床版、桁、建物の内壁などさまざまな状況下で撮影したデジタル画像６枚を対象として、上記の本発明にかかる検出方法と、従来の検出方法でひび割れの検出を行った。
【００８４】
本発明にかかる検出方法の実施は、影や汚れの影響を強く受けることを想定し、そのような影や汚れを含む画像も解析対象とした。
図１９から図２４の画像のうち、それぞれ、左図は、撮影したデジタル画像、中図は、本発明にかかる検出方法による結果、右図は、従来の検出方法による結果である。
図１９および図２０の撮影画像は、それぞれ、レンズの周辺減光や影のため、輝度値が低く暗い部分を多く含む画像である。
【００８５】
本発明にかかる検出方法では、これらの影響は、主に、式（２）のフィルタで除去することができるため、良好な結果が得られる一方、従来の検出方法では、単純に輝度値で判別するために精度が悪い。
【００８６】
図２１および図２２の撮影画像は、汚れを多く含むものである。
この汚れについても式（２）に基づくフィルタによる補正、および、幾何学的特徴により適切に除去でき、それにより、本発明にかかる検出方法は、従来の検出方法と比較して、非常に制度よくひび割れを検出できている。
【００８７】
図２３の撮影画像は、細かいひび割れを多く含む画像である。
これらの細かいひび割れの幅は、画像上では、１から３ピクセル程度であるが、本願発明にかかる検出方法では、そのような細かいひび割れについても適切に検出できている。
一方、従来の検出方法では、図１９および図２０と同様に、多くの影の部分をひび割れと誤検出していることに加え、画像中心に見られる少し薄い水汚れの線などをひび割れとして誤検出してしまっている。
【００８８】
本発明にかかる検出方法で、この水汚れの線を誤検出しないのは、式（４）や、式（６）に関連する処理で考慮された幾何学的特徴量を用いた判定基準によるものである、その有効性が顕著に表れる。
【００８９】
図２４の撮影画像は、誤検出を含む例で、後に示すＦ値の定量的評価結果が最も悪かったものである。
この図２４からわかるように、Ｐコン跡の内部にできる影が、式（６）の条件を満たしてしまうため、Ｐコン跡の周囲もひび割れとして検出してしまってる。
【００９０】
Ｐコン跡の面積が大きいため、後述の定量的評価では、悪い結果となっているが、一方で、定性的に結果画像で判断すれば、Ｐコン跡以外の誤検出が少なく、また、ひび割れ部部に関しては、確実に検出できている様子がわかる。
【００９１】
次に、本発明にかかる検出方法によって得られた検出結果に基づく、定量的評価について説明する。
ここでは、上記の大津の方法が開示された文献に倣い、適合率、感度、特異度の３指標によって本発明にかかる検出方法の結果、および、比較対象として、上記の従来の検出方法による二値化結果を評価する。
本発明にかかる検出方法によって得られた４３枚の画像を解析した結果の平均値を表１に示す。
【００９２】
【表１】
0006654849.tif 000016
【００９３】
これらの指標による精度の比較に当たっては、本来は、ベンチマークセットを作成・共有し、それらに対する正解率を調べるべきではあるが、現状ではそのようなベンチマークセットは存在しない。
ここで、ここでは、発明者らの事前の手作業によりひび割れを検出した結果を正解として精度を評価した。
【００９４】
ここで感度は、正解画像におけるひび割れ画素の中でどの程度解析結果においてもひび割れとして検出されたかという割合、特異度は、正解画像においてひび割れではない画素（背景画素）の中でどの程度解析結果においても背景画素として検出されたかという割合、適合率は解析結果でひび割れ画素として検出された中でどの程度正解画像においてもひび割れ画素であったかという割合として定義される。
また、それに加えて、感度と適合率の両方を同時に評価するためにＦ値（パターン認識（Ｒで学ぶデータサイエンス５）、共立出版、2009を参照）についても求めた。
【００９５】
表１からわかるように、感度で比較すると従来の方法の方が本発明の方法より高い。
これは、従来の方法による二値化では曖昧なものは全てひび割れとして判定されるためである。
このため、逆に、適合率・特異度は大幅に低くなっている。
【００９６】
特に、適合率に着目すると、従来の方法により検出された結果のわずか１．２％のみが、人間が目視によって確認したひび割れということを示しており、正確な検出ができていないことがわかる。
感度、適合率を同時に評価する指標であるＦ値を見ても、本発明の方法は、感度では、従来の方法にやや劣るが、適合率で非常に優れるため、大きな差が生じている。
このように、定量的な検討においても、本発明にかかる検出方法は、精度欲ひび割れを検出できていることが明らかである。
【００９７】
このように、本発明にかかるコンクリートの表面ひび割れの検出方法では、幾何学的および統計的パラメータに着目した画像解析による検出方法を提案し、その精度について確かめた。
特に、ひび割れ部と、背景部の輝度値を統計的に扱って閾値を定める工程や、幾何学的パラメータを用いて、実質はつながっているはずであるが、画像上では孤立しているひび割れを検出する工程は、従来には見られなかったものであり、ひび割れの適正な検出という点で、優れた効果が認められる。
【００９８】
このため、本発明にかかるコンクリートの表面ひび割れの検出方法では、撮影画像上では、ノイズ像に紛れた孤立したひび割れを一連の肯定で選別して、ひび割れとして検出し、適正に評価することが可能になる。
また、この本発明にかかる検出方法により、従来は、一般的に非常に解析が難しいとされた、影や汚れを多く含むようなひび割れ画像からもひび割れを良好に検出できるようになった。
【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】
0006654849.tif 000028
【図６】
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【図７】
0006654849.tif 000030
【図８】
0006654849.tif 000031
【図９】
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【図１０】
0006654849.tif 000033
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
0006654849.tif 000036
【図１４】
0006654849.tif 000037
【図１５】
0006654849.tif 000038
【図１６】
0006654849.tif 000039
【図１７】
0006654849.tif 000040
【図１８】
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【図１９】
0006654849.tif 000042
【図２０】
0006654849.tif 000043
【図２１】
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【図２２】
0006654849.tif 000045
【図２３】
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【図２４】
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