(57)【要約】【課題】複数の画像の重複部分にハッキリとした複数の対応点が無い場合でも、容易に、適正な位置において、画像を連結合成する。【解決手段】対象物の複数の画像を生成する画像生成部と、前記複数の画像を連結合成する画像合成部とからなる画像処理装置において、前記画像は、前記対象物の隣接部分の画像と所定の割合重複する画像であり、前記画像合成部は、前記複数の画像の所定の領域をそれぞれ対応させると共に前記所定の領域の相対位置を所定量ずつ変化させた各位置において、それぞれの画像の対応するピクセルの輝度値に演算を施し、前記演算の結果に基づいて前記複数の画像を連結すべき位置を求め、前記複数の画像を連結合成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】
対象物の複数の画像を生成する画像生成部と、
前記複数の画像を連結合成する画像合成部とからなる画像処理装置において、
前記画像は、前記対象物の隣接部分の画像と所定の割合重複する画像であり、
前記画像合成部は、前記複数の画像の所定の領域をそれぞれ対応させると共に前記所定の領域の相対位置を所定量ずつ変化させた各位置において、それぞれの画像の対応するピクセルの輝度値に演算を施し、前記演算の結果に基づいて前記複数の画像を連結すべき位置を求め、前記複数の画像を連結合成することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
対象物の静止画像を生成する静止画像生成部と、
前記静止画像を２値化して２値化画像を生成する２値化部と、
複数の前記静止画像又は前記２値化画像を連結合成した連結合成画像を生成する画像合成部とからなる画像処理装置において、
前記２値化画像は、対象物の隣接部分の静止画像と所定の割合重複する複数の静止画像を２値化した複数の２値化画像であり、
前記画像合成部は、前記２値化画像の夫々について各ピクセルの輝度値の分布を示す輝度分布マップを作成し、前記複数の２値化画像の所定の領域をそれぞれ対応させると共に前記所定の領域の相対位置を所定量ずつ所定の範囲で変化させ、変化させた各相対位置において、対応するピクセルの輝度値を論理演算した値の合計を求め、前記合計が最大又は最小である前記相対位置において前記複数の静止画像又は２値化画像を連結合成することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記重複する所定の割合は４０％〜６０％であることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記２値化部は、前記静止画像を動的に２値化することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記論理演算は、論理積又は否定論理和を求める演算であり、前記合計が最大である時の相対位置において前記画像を連結合成することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記論理演算は、論理和又は否定論理積若しくは排他的論理和を求める演算であり、前記合計が最小である時の相対位置において前記画像を連結合成することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記静止画像生成部は、動画像を撮影する撮像装置と該動画像から静止画像を生成する静止画像生成装置とからなり、
前記静止画像生成装置は、直前に生成した静止画像と所定の割合重複する静止画像を生成することを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記静止画像生成部は記録装置を更に備え、
前記記録装置は、前記静止画像生成装置が生成した前記静止画像を記録すると共に記録された前記静止画像を前記画像合成部に出力することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記静止画像生成部は記録装置を更に備え、
前記記録装置は、前記撮像装置が撮影した動画像を記録すると共に記録された前記動画像を前記静止画生成装置に出力することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
少なくとも前記撮像装置と前記記録装置とは前記対象物と平行に走行する車両上に載置され、前記車両の走行とともに変化する前記対象物の一部分を動画像として撮影することを特徴とする請求項７から請求項９の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記対象物はコンクリート構造物であることを特徴とする請求項１から請求項１０の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
対象物の一部分を重複して含む複数の画像を読み込むステップと、
前記複数の画像の所定の領域をそれぞれ対応させるステップと、
前記所定の領域の相対位置を所定量ずつ変化させるステップと、
前記変化させた各位置において、それぞれの画像の対応するピクセルの輝度値に演算を施すステップと、
前記演算の結果に基づいて前記複数の画像を連結すべき位置を求め、前記複数の画像を連結合成するステップと
を備えたことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１３】
対象物の一部分を重複して含む複数の静止画像を読み込むステップと、
前記複数の静止画像を２値化した２値化画像を生成するステップと、
前記２値化画像の各ピクセルの輝度値の分布を示す輝度分布マップを生成するステップと、
複数の前記２値化画像の所定の領域をそれぞれ対応させるステップと、  前記所定の領域の相対位置を所定量ずつ、所定の範囲で変化させるステップと、
変化させた各前記相対位置において、対応するピクセルの輝度値を論理演算した値の合計を求めるステップと、
前記各論理演算した値の合計値が最大又は最小のものに対応する前記相対位置に基づいて、前記複数の静止画像又は２値化画像を連結合成するステップと
を備えたことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１４】
対象物の一部分を重複して含む複数の画像を読み込むステップと、
前記複数の画像の所定の領域をそれぞれ対応させるステップと、
前記所定の領域の相対位置を所定量ずつ変化させるステップと、
前記変化させた各位置において、それぞれの画像の対応するピクセルの輝度値に演算を施すステップと、
前記演算の結果に基づいて前記複数の画像を連結すべき位置を求め、前記複数の画像を連結合成するステップと
をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１５】
対象物の一部分を重複して含む複数の静止画像を読み込むステップと、
前記複数の静止画像を２値化した２値化画像を生成するステップと、
前記２値化画像の各ピクセルの輝度値の分布を示す輝度分布マップを生成するステップと、
複数の前記２値化画像の所定の領域をそれぞれ対応させるステップと、  前記所定の領域の相対位置を所定量ずつ、所定の範囲で変化させるステップと、
変化させた各前記相対位置において、対応するピクセルの輝度値を論理演算した値の合計を求めるステップと、
前記各論理演算した値の合計値が最大又は最小のものに対応する前記相対位置に基づいて、前記複数の静止画像又は２値化画像を連結合成するステップと
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、対象物の複数の画像（以下、撮影画像という）を連結合成する画像処理装置及び画像処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、対象物をその一部が重複するようにして撮影した二枚の撮影画像において、重複部分に含まれる複数の対応点を夫々の撮影画像において指示し、該指示された各点が一致するようにして、前記二枚の画像を連結合成していた。多数枚の撮影画像に対して前記処理の繰り返しによって、より広範囲を含む１枚の画像を得ることができる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
前記従来の方法では、連結合成する二枚の画像の重複部分に複数の対応点が必要であるが、例えば、コンクリート構造物等のように表面にハッキリとした特徴点が無い場合、前記対応点を見いだすことが困難なことが多い。
【０００４】
本発明の目的は、ハッキリとした特徴点が無い場合でも、容易に、適正な位置において、画像を連結合成することができる画像処理装置、画像処理方法およびプログラムを提供することである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記問題点を解決するため請求項１に係る発明は、対象物の複数の画像を生成する画像生成部と、前記複数の画像を連結合成する画像合成部とからなる画像処理装置において、前記画像は、前記対象物の隣接部分の画像と所定の割合重複する画像であり、前記画像合成部は、前記複数の画像の所定の領域をそれぞれ対応させると共に前記所定の領域の相対位置を所定量ずつ変化させた各位置において、それぞれの画像の対応するピクセルの輝度値に演算を施し、前記演算の結果に基づいて前記複数の画像を連結すべき位置を求め、前記複数の画像を連結合成することを特徴とする。
【０００６】
請求項２に係る発明は、対象物の静止画像を生成する静止画像生成部と、前記静止画像を２値化して２値化画像を生成する２値化部と、複数の前記静止画像又は前記２値化画像を連結合成した連結合成画像を生成する画像合成部とからなる画像処理装置において、前記２値化画像は、対象物の隣接部分の静止画像と所定の割合重複する複数の静止画像を２値化した複数の２値化画像であり、前記画像合成部は、前記２値化画像の夫々について各ピクセルの輝度値の分布を示す輝度分布マップを作成し、前記複数の２値化画像の所定の領域をそれぞれ対応させると共に前記所定の領域の相対位置を所定量ずつ所定の範囲で変化させ、変化させた各相対位置において、対応するピクセルの輝度値を論理演算した値の合計を求め、前記合計が最大又は最小である前記相対位置において前記複数の静止画像又は２値化画像を連結合成することを特徴とする。
【０００７】
請求項３に係る発明は、請求項１又は２に記載の画像処理装置において、前記重複する所定の割合は４０〜６０％であることを特徴とする。
請求項４に係る発明は、請求項２に記載の画像処理装置において、前記２値化部は、静止画像を動的に２値化することを特徴とする。
【０００８】
請求項５に係る発明は、請求項２に記載の画像処理装置において、前記論理演算は論理積又は否定論理和であり、前記合計が最大である時の相対位置において前記画像を連結合成することを特徴とする。
【０００９】
請求項６に係る発明は、請求項２に記載の画像処理装置において、前記論理演算は論理和又は否定論理積若しくは排他的論理和であり、前記合計が最小である時の相対位置において前記画像を連結合成することを特徴とする。
【００１０】
請求項７に係る発明は、請求項２又は３に記載の画像処理装置において、前記静止画像生成部は、動画像を撮影する撮像装置と該動画像から静止画像を生成する静止画像生成装置とからなり、前記静止画像生成装置は直前に生成した静止画像と所定の割合重複する静止画像を生成することを特徴とする。
【００１１】
請求項８に係る発明は、請求項７に記載の画像処理装置において、前記静止画像生成部は記録装置を更に備え、前記記録装置は前記静止画像生成装置が生成した前記静止画像を記録すると共に記録された前記静止画像を前記画像合成部に出力することを特徴とする。
【００１２】
請求項９に係る発明は、請求項７に記載の画像処理装置において、前記静止画像生成部は記録装置を更に備え、前記記録装置は、前記撮像装置が撮影した動画像を記録すると共に記録された前記動画像を前記静止画生成装置に出力することを特徴とする。
【００１３】
請求項１０に係る発明は、請求項７から９の何れか１項に記載の画像処理装置において、少なくとも前記撮像装置と前記記録装置とは前記対象物と平行に走行する車両上に載置され、前記車両の走行とともに変化する前記対象物の一部分を動画像として撮影するようにすることを特徴とする。
【００１４】
請求項１１に係る発明は、請求項１から１０の何れか１項に記載の画像処理装置において、前記対象物はコンクリート構造物であることを特徴とする。
請求項１２に係る発明は、対象物の一部分を重複して含む複数の画像を読み込むステップと、前記複数の画像の所定の領域をそれぞれ対応させるステップと、
前記所定の領域の相対位置を所定量ずつ変化させるステップと、前記変化させた各位置において、それぞれの画像の対応するピクセルの輝度値に演算を施すステップと、前記演算の結果に基づいて前記複数の画像を連結すべき位置を求め、前記複数の画像を連結合成するステップとを備えたことを特徴とする画像処理方法である。
【００１５】
請求項１３に係る発明は、  対象物の一部分を重複して含む複数の静止画像を読み込むステップと、前記複数の静止画像を２値化した２値化画像を生成するステップと、前記２値化画像の各ピクセルの輝度値の分布を示す輝度分布マップを生成するステップと、複数の前記２値化画像の所定の領域をそれぞれ対応させるステップと、前記所定領域の相対位置を所定量ずつ、所定の範囲で変化させるステップと、変化させた各前記相対位置において、対応するピクセルの輝度値を論理演算した値の合計を求めるステップと、前記各論理演算した値の合計値が最大又は最小のものに対応する前記相対位置に基づいて、前記複数の静止画像又は２値化画像を連結造成するステップとを備えたことを特徴とする画像処理方法である。
【００１６】
請求項１４に係る発明は、対象物の一部分を重複して含む複数の画像を読み込むステップと、前記複数の画像の所定の領域をそれぞれ対応させるステップと、前記所定の領域の相対位置を所定量ずつ変化させるステップと、前記変化させた各位置において、それぞれの画像の対応するピクセルの輝度値に演算を施すステップと、前記演算の結果に基づいて前記複数の画像を連結すべき位置を求め、前記複数の画像を連結合成するステップとをコンピュータに実行させるプログラムである。
【００１７】
請求項１５に係る発明は、対象物の一部分を重複して含む複数の静止画像を読み込むステップと、前記複数の静止画像を２値化した２値化画像を生成するステップと、前記２値化画像の各ピクセルの輝度値の分布を示す輝度分布マップを生成するステップと、複数の前記２値化画像の所定の領域をそれぞれ対応させるステップと、前記所定の領域の相対位置を所定量ずつ、所定の範囲で変化させるステップと、変化させた各前記相対位置において、対応するピクセルの輝度値を論理演算した値の合計を求めるステップと、前記各論理演算した値の合計値が最大又は最小のものに対応する前記相対位置に基づいて、前記複数の静止画像又は２値化画像を連結合成するステップとをコンピュータに実行させるプログラムである。
【００１８】
【発明の実施の形態】
本発明の方法は、例えば大型コンクリート構造物の欠陥検査に用いる画像を作成する時に好適に用いられる。コンクリート構造物は経年による構造劣化及び物性劣化などにより表面にひび割れ、剥落、遊離石灰の浮き出し、豆板等の欠陥が出現することがある。前記コンクリート構造物の損傷程度は前記欠陥の出現状況（ひび割れの方向や長さ、幅、密度、及び剥落や遊離石灰浮き出しの範囲の面積、これらの位置）に基づいて評価される。そして、前記評価は評価対象のコンクリート構造物を撮影した画像を用いて行われる。
【００１９】
前記画像は対象とするコンクリート構造物の出来るだけ広い範囲、出来ればコンクリート構造物全体を含んだ１枚の画像であることが望ましい。前記欠陥が複数の画像に分割されていると欠陥の全容を把握することが困難であり、特に欠陥部の面積やひび割れの長さの数値化する場合に不具合を生ずる。更に、欠陥の位置を特定することが困難な場合がある。欠陥がコンクリート構造物上のどの位置にあるかも重要な判断材料である。
【００２０】
前記画像は適切な撮影倍率の画像でなければならない。コンクリート構造物の欠陥検査では、例えば巾０．３ｍｍ以上のひび割れを評価する。撮影倍率が低いと細いひび割れは画像として撮影されない。一方、撮影倍率が高いと画像に撮影される範囲が狭くなる。対象とするコンクリート構造物は大型構造物であることが多いので前記２つの条件を同時に満たす画像を撮影することは困難である。
【００２１】
そこで、対象のコンクリート構造物を細いひび割れも撮影可能な撮影倍率で、複数の画像に分割して撮影し、それらの画像を連結合成して前記条件を満たした画像を作成して前記評価に用いる。
【００２２】
画像を用いたコンクリート構造物の欠陥検査方法の詳細は、例えば「コンクリート診断技術  ’０１［基礎編］（日本コンクリート工学協会編）」に記載されている。また、特開２００１−１２４５２２には「画像処理を用いたひび割れ評価装置」が開示されている。
【００２３】
本発明の一実施の形態として、大型コンクリート構造物の代表例である鉄道トンネルの覆工面（内面）の欠陥検査に用いる画像を得るためのシステムを説明する。本システムはトンネルの覆工面を撮影する撮影部と、トンネルとは離れた位置にある事務所に設置された処理部とで構成される。
【００２４】
まず、撮影部を説明する。図１に前記撮影部によるトンネル覆工面撮影の概要を示した。同図において、７はトンネル、１はレール上を走行する車両、２は車両１に設置され、トンネル７の覆工面を照明する照明装置である。車両１上には高解像度テレビカメラ（ＨＤＴＶ）４が備えられている。ＨＤＴＶ４はその撮影方向、即ち撮影レンズの光軸方向を上下（俯仰）方向及び左右（水平）方向に変更可能とする構造を有する架台に取り付けられている。前記構造により、ＨＤＴＶ４の撮影方向は、上下方向（俯仰角）については真上方向を含む任意の方向とすることができ、後に述べる所定の俯仰角方向とされている。一方、左右方向（水平角）については車両の走行方向に対して垂直な方向、即ちトンネル７の断面内方向とされている。
【００２５】
５はＨＤＴＶ４で撮影されたテレビ映像から静止画像を生成する静止画像生成装置である。静止画生成装置５は、車両１の移動距離を検出するセンサ、例えば車両１の車輪の回転数を検出するエンコーダから信号を受けて所定の移動距離毎に信号を生成する信号生成手段８で生成された信号を受け、該信号をトリガーとして前記静止画像を生成する。６は静止画像生成装置４で生成された静止画像を記録媒体に記録保存する記録装置である。図２の（Ａ）に前記撮影部の主要な構成を再度示す。６１は記録装置６の記録媒体である。
【００２６】
図３は図１の装置を車両１の移動方向から見た図である。３は架台である。ＨＤＴＶ４は俯仰角方向については所定の俯仰角α方向を向いた撮影レンズの光軸とトンネル７の覆工面との交点Ｐを中心とする範囲を撮影する。左右方向についてはトンネル覆工面の垂直方向から撮影する。撮影される範囲は、ＨＤＴＶ４からトンネル覆工面までの距離Ｌが一定であればＨＤＴＶ４の撮影レンズの焦点距離によって決まる。トンネル覆工面までの距離Ｌは俯仰角αが一定であれば一定である。前記撮影レンズの焦点距離は、検出すべき幅のひび割れを撮影することができる撮影倍率となるように選択されている。例えば、ＨＤＴＶ４の解像度が１９２０＊１０００ピクセルの場合、０．３ｍｍのひび割れを撮影するには１／５程度の撮影倍率が適当である。一定の俯仰角に対しては、トンネル覆工面までの距離が一定であるから撮影倍率も一定である。
【００２７】
トンネル覆工面をＨＤＴＶ４で撮影しながら車両１を一定の速度で移動させると、前記撮影範囲がトンネル７の長さ方向について順次移動し、図１にＲとして示した如く、前記撮影範囲の上下方向を幅とし車両１の移動量を長さとする範囲の映像が順次得られる。
【００２８】
静止画像生成装置５は前記映像から静止画像を順次生成するが、その静止画像に含まれる範囲が直前に生成した静止画像と所定の割合、例えば４０％重複するようにする。その為には、車両１がＨＤＴＶ４の撮影範囲の寸法の６０％の距離移動する毎に、信号生成手段８が前記信号を生成するようにすれば良い。前記６０％は、１００％から前記画像の重複部分の割合４０％を減じた値である。そして、前記生成された静止画像は記録装置６に記録保存される。各静止画像には識別番号が付与される。
【００２９】
俯仰角αを診断対象範囲の一端方向として前述の撮影から静止画像記録保存までの処理を行った後、車両１を前記撮影を開始した位置に戻し、俯仰角αを変更して前述の処理を繰り返す。俯仰角αの変更は、変更の前後の撮影範囲が上下方向において所定の割合、例えば４０％重複するように調整する。なお、前記所定の割合と先に示した所定の割合とは同一である必要はない。各静止画像に付与される前記識別番号は俯仰角α毎に識別可能なように付与される。例えば、俯仰角αに対応する俯仰角番号ｇと、同一俯仰角αでの生成順番号ｈとが付与され、各静止画像は画像Ｇ（ｇ，ｈ）として識別される。
【００３０】
以上の作業を、俯仰角αを変更しつつトンネル覆工面の診断対象範囲の全てを撮影し終わるまで繰り返す。図４は、前記の結果得られた各静止画像の撮影範囲をトンネル覆工面の展開図上に示したものである。但し、見易さのために各画像の撮影範囲を少しズラして表示した。
【００３１】
ＨＤＴＶ４による撮影は車両１の往復移動の双方において行っても良い。その場合、各静止画像には上記と同様の識別番号が付与されるようする。反対側のトンネル覆工面は、架台３によってＨＤＴＶ４の撮影レンズの方向を左右方向に１８０度反転させて撮影する。
【００３２】
この様にして得られた各画像には歪みが含まれることがある。即ち、撮影範囲のトンネル覆工面が撮影レンズの光軸に対し垂直面（トンネル断面）内において垂直でない場合や平面でない場合には、前記画像は歪んだ画像となる。一般的に、トンネルは断面形状の上部において曲率を有し、後者の画像歪みの原因となる。
上記の如くして得た複数の静止画像は、コンピュータ９によって連結合成されて１つの画像が生成される。以下、その画像連結合成処理を説明する。画像連結合成処理は図２の（Ｂ）に構成を示した処理部のコンピュータ９によって行われる。コンピュータ９は通常、事務所に設置されている。図５、図６は前記処理の過程を説明したフローチャートである。図５、図６の処理一連のものであるが、作図エリアの都合上、分割して表示した。
【００３３】
処理が開始されると、ステップＳ１（以下、Ｓ１と記す。他のステップも同様とする。）において、ｇ＝１、ｈ＝１をメモリに設定する。Ｇ（１，１）は診断対象範囲の一端側に該当する画像である。
【００３４】
Ｓ２において、前記画像に付された識別番号を参照して、画像Ｇ（ｇ，ｈ）及びＧ（ｇ，ｈ＋１）の２画像を記録装置６の記録媒体６１から読み込む。
Ｓ３において、前記読み込んだ画像の歪みを補正する。前記補正は既知の方法で行うことができる。例えば、設計値として既知であるトンネル断面形状から求めた、前記読み込んだ画像のあおり角（撮影範囲のトンネル覆工面の撮影レンズ光軸に対する垂直からのズレ角）や撮影範囲のトンネル覆工面の曲率に基づいて補正する。
【００３５】
図７、図８は上述の歪み補正を施した画像である。前記歪み補正の結果、画像の外形が歪んでいる。図７の画像の右側部と図８の画像の左側部とは、前記コンクリート構造物の同一部分を撮影した重複部であり、その重複部分は、前述したように画像の約４０％である。
【００３６】
Ｓ４において、図７、図８の画像を動的２値化して各画像に対応する２値化画像を生成する。動的２値化とは、画像を構成するピクセルを隣接する所定数、例えば５＊５又は１０＊１０にグループ化した各グループの平均輝度を求め、隣接するグループの平均輝度との差分を所定の値と比較し、前記比較に基づいてそのブロックを構成するピクセルの輝度値を２値化する方法であり、１画像中に明るさムラなどがあっても夫々の明るさの部分内での画像の特徴を示すパターン情報、例えばひび割れなどを抽出することができる手法である。コンクリート構造物に発生し易い、コンクリートの構成物の混合ムラや汚れによる明るさムラに対応することができる。図９、図１０は、夫々図７、図８を動的２値化した画像である。
【００３７】
Ｓ５において、図７、図８、又は図９、図１０の夫々に対して有効範囲を決定する。各有効範囲は、前記補正処理によって変形した各画像の外形に内接する矩形とする。なお、前記歪み補正で補正しきれなかった画像歪みの影響を避けるためと演算時間短縮の為に長手方向の範囲を最大内接矩形の８０％程度とすることが好ましい。図７及び図８の１４０、１５０は前記有効範囲を図７、図８の画像上で示したものである。
【００３８】
Ｓ６において、２つの画像の夫々の有効範囲について、ピクセル単位で前記２値化画像の輝度分布マップを作成する。２値化画像の輝度分布マップであるから各ピクセルの輝度値は０又は１となる。ここでは黒に対応する輝度値を１とする。図１１、図１２は前記輝度分布マップの一部をしめしたものである。但し、輝度値０の表示は省略した。また、図９、図１０の画像とは異なる部分の画像の輝度分布マップなので図９、図１０の黒パターンと図１１、図１２の１の配列とは一致しない。車両１の進行方向手前側の画像（図１１）を基準画像Ｐ１、先側が画像（図１２）を連結画像（Ｐ２）とする。
【００３９】
Ｓ７において、基準画像Ｐ１と連結画像Ｐ２とに基準位置を設定する。即ち、基準画像Ｐ１の有効範囲１４０の右端から４０％の位置の列の上端のピクセル、及び連結画像Ｐ２の有効範囲１５０の左端から４０％の位置の列の上端のピクセルを夫々の基準としその位置を行列（１，１）とする。図１１、図１２において前記基準とする位置のピクセルを網掛けで示した。図７、図８上で対応する位置を前記各図に夫々Ｐ１（１，１）、Ｐ２（１，１）として示した。前記輝度分布マップの各ピクセルの輝度値をＰ１（ｉ，ｊ）、Ｐ２（ｋ，ｌ）で表す。（ｉ，ｊ）、（ｋ，ｌ）は前記ピクセルの位置を基準とする各ピクセルの位置の行及び列を示す添字である。
【００４０】
Ｓ８において、Ｐ００＝ΣＰ１（ｉ、ｊ）＊Ｐ２（ｋ，ｌ）を求める。但し、添字は（ｉ，ｊ）＝（ｋ，ｌ）とし、前記基準画像の右端から４０％の範囲の全域に対応させて変化させる。Ｐ１（ｉ、ｊ）とＰ２（ｋ，ｌ）とが両者共に１、即ち黒のときのみ、Ｐ１（ｉ、ｊ）＊Ｐ２（ｋ，ｌ）＝１となる。これはＰ１（ｉ、ｊ）とＰ２（ｋ，ｌ）との論理積（ＡＮＤ）である。なお、添字を（ｉ，ｊ）＝（ｋ，ｌ）とすることは、基準画像のＰ１（１，１）と連結画像のＰ２（１，１）とが一致するように両画像を重ねることに相当する。図１３は前記状態を図７、図８の画像で示したものであり、中央の矩形の内部１３０が両画像の重なり合った部分である。
【００４１】
Ｓ９において、Ｋを±方向に所定の値ｍの範囲で±１ずつ変化させ、且つ、ｌを±方向に所定の値ｎの範囲で±１ずつ変化させつつ、Ｐｋｌ＝ΣＰ１（ｉ、ｊ）＊Ｐ２（ｋ，ｌ）を求める。ｋ及びｌを１ずつ変化させることは、基準画像のピクセルと連結画像のピクセルとの対応を上下、左右方向に１ピクセルずつずらすことに該当する。ｍ及びｎは、例えば２４０、６０とする。ｍは車両１の移動方向に該当し、重複部分が４０％に対してバラツキ易いので大きめの値とすることが望ましい。これに対して、ｎは俯仰角の変化方向に対応するが、俯仰角は一定であるからバラツキが少なく、ｎは小さめの値とすることができる。以下、図６を参照する。
【００４２】
Ｓ１０において、Ｐ００、Ｐｋｌの中から値が最大値のものを求める。前述のようにＰ１（ｉ、ｊ）とＰ２（ｋ，ｌ）との両者が黒のときにのみＰ１（ｉ、ｊ）＊Ｐ２（ｋ，ｌ）＝１となるので、前記最大値は基準画像の黒部と連結画像の黒部とが最も良く重なった位置に該当する。
【００４３】
Ｓ１１において、前記最大値が得られる位置のｋ、ｌを基準画像と連結画像との連結位置とし、該連結位置で両画像を連結合成する。前記両画像とは、図７、図８の通常画像及び／又は図９、図１０の２値化画像である。
【００４４】
なお、Ｓ８〜Ｓ１１において、Ｐ１（ｉ、ｊ）とＰ２（ｋ，ｌ）との論理積（ＡＮＤ）に代えて否定論理和（ＮＯＲ）を用い、前記各位置での否定論理和（ＮＯＲ）の合計の値が最大値である位置のｋ、ｌに基づいて基準画像と連結画像とを連結合成するようにもできる。両画像の黒部の重なりが最大の時、前記否定論理和（ＮＯＲ）の合計の値が最大値となるからである。或いは、Ｓ８〜Ｓ１１において、前記論理積（ＡＮＤ）に代えて論理和（ＯＲ）又は否定論理積（ＮＡＮＤ）を用い、前記各位置での論理和（ＯＲ）又は否定論理積（ＮＡＮＤ）の合計の値が最小値である位置のｋ、ｌに基づいて基準画像と連結画像とを連結合成するようにもできる。両画像の黒部の重なりが最大の時、前記論理和（ＯＲ）又は否定論理積（ＮＡＮＤ）の合計の値が最小値となるからである。
【００４５】
更に、Ｓ８〜Ｓ１１において、前記論理積（ＡＮＤ）に代え、排他的論理和（ＸＯＲ）を用い、前記各位置での排他的論理和（ＸＯＲ）の合計の値が最小値である位置のｋ、ｌに基づいて基準画像と連結画像とを連結合成するようにしても良い。黒部の重なり状態に加えて白部の重なり状態も考慮されるので、両画像の重なり状態がより高精度に検出される。
【００４６】
上記説明は、両画像の黒部の重なり状態に注目した処理であるが、白部の重なり状態に注目した処理としても良い。その場合には、各２値化画像の輝度分布マップの値を否定（ＮＯＴ）した輝度分布マップに対して上記論理演算又はこれと同等の論理演算とその後の処理を行えばよい。
【００４７】
Ｓ１２において、図８又は図１０の画像の右側に連結すべき画像Ｇ（ｇ、ｈ＋２）の有無を判断する。あれば、Ｓ１３に進み、無ければ、Ｓ１４に進む。
Ｓ１３において、ｈ＝ｈ＋１としてＳ２に戻り上記操作を繰り返す。但し、一方の画像は読み込み済み、且つ動的２値化済みであるのでその処理は行わない。かくして、撮影方向が所定の俯仰角方向であり、前記撮影範囲の上下方向を幅とし車両１の移動量を長さとする範囲の静止画像が得られる。
【００４８】
Ｓ１４において、連結合成された画像をコンピュータの記憶部に記憶する。
Ｓ１５において、俯仰角番号ｇをｇ＝ｇ＋１としてＳ１６に進む。
Ｓ１６において、上下方向に連結合成すべき画像の有無を判定する。即ち、全ての俯仰角番号について前記処理が終了したか否かを判断し、終了していればＳ１７に進み、終了していなければＳ２に戻って新たな俯仰角番号の画像について上記処理を繰り返す。その結果、全ての俯仰角番号について、前記撮影範囲の上下方向を幅とし車両１の移動量を長さとする範囲の静止画像が得られる。前記各静止画像は隣接する俯仰角番号の静止画像と上下方向に４０％の重複部分を有している。
【００４９】
Ｓ１７において、各俯仰角番号に対応する連結合成画像間の撮影倍率の違いを補正する。前記撮影倍率の違いは俯仰角によって撮影距離が異なる場合に生じ、撮影距離が分かればこれを用いて補正することができる。各俯仰角番号に対応する撮影距離はトンネル断面形状の設計値によって既知である。トンネルの任意の断面位置において実測した値を用いても良い。
【００５０】
Ｓ１８において、各俯仰角番号に対応する前記撮影範囲の上下方向を幅とし車両１の移動量を長さとする範囲の静止画像を上下方向に連結合成して処理を終了する。前記連結合成は前記Ｓ５〜Ｓ１１と同様の処理によって行う。
【００５１】
以上の結果、トンネル覆工面の診断対象とする範囲が撮影された１枚の画像が得られる。図１４はこの様にして得られたトンネル覆工面の片側側面の画像である。この画像を用いてコンクリート診断プログラムによって種々のコンクリート診断が行われる。
【００５２】
図２に示した撮影部から静止画像生成装置５を除き、ＨＤＴＶ４が撮影した映像を記録装置６の記録媒体６１にそのまま記録すると共に信号発生手段８が生成した前記信号を前記映像と同期させて記録媒体６１に記録し、処理部に静止画像生成装置５を設け、該静止画像生成装置５で前記記録媒体６１から読み出した前記映像を前記信号を参照しつつ処理することにより前記静止画像を生成させ、生成された前記静止画像を前記コンピュータ９に読み込ませて上記処理を行わせることもできる。この場合の撮影部及び処理部の構成を夫々図１５の（Ａ）、（Ｂ）に示した。この場合、撮影部の装置構成が少なくなるので車両１上のスペースが少なくて済み、現場での準備作業も簡単になるという利点がある。
【００５３】
車両１に信号発生手段８が無く記録媒体６１に前記信号が記録されていない場合には、車両１の移動距離に基づいて直前に生成した静止画像と４０％の重複部を有するように静止画像を生成することはできない。しかしながら、車両１の移動速度を一定速度とし、該一定速度とＨＤＴＶ４の単位時間当たりの撮影コマ数とから車両１の所定の移動距離に対応するコマ間隔を求め、前記コマ間隔で静止画像を生成させることにより、実用上支障のない精度で前記重複部を有する静止画像を得ることができる。
【００５４】
或いは、静止画像生成装置５に映像中の任意の点の移動距離を求めて、前記移動距離がＨＤＴＶ４の撮影範囲の寸法の６０％の値となる毎に信号を出力する画像解析処理手段５１を更に設け、記録媒体６１から読み込んだ映像を画像解析手段５１で処理して得られる前記信号を車両１の移動距離に基づき信号発生手段８が生成する信号に代えて用いれば、信号発生手段８が生成する信号による場合と同等の精度で前記重複部を有する静止画像を得ることができる。
【００５５】
大型コンクリート構造物の欠陥検査に用いる画像を得る方法の別の実施の形態を、図１６に示した橋梁１０のコンクリート製橋脚１１の一面１１Ａを評価する場合を例として説明する。この例では撮影部としてデジタルカメラ（ＤＳＣ）を用いて評価対象物を撮影する。
【００５６】
図１７は、橋脚１１の面１１Ａ全体を１画像に撮影可能な倍率で撮影した画像である。面１１Ａを、前記細いひび割れも撮影可能な撮影倍率で複数の画像に分割して撮影する。ＤＳＣの撮像素子が２０００＊３０００ピクセルである場合、幅０．２ｍｍのひび割れを撮影するには１／１０倍程度の撮影倍率が適当である。
【００５７】
図１７には、複数の画像に分割撮影する各目標撮影範囲も示されている。各目標撮影範囲をＧ（ｅ，ｆ）と表す。（ｅ，ｆ）は最左上の画像位置を（１，１）として各画像の位置を示す行列である。Ｇ（１．１）は四辺形１−２−３−４、Ｇ（１．２）は四辺形５−６−７−８、Ｇ（１．３）は四辺形９−１０−１１−１２、Ｇ（２，１）は四辺形１３−１４−１５−１６、Ｇ（２、２）は四辺形１７−１８−１９−２０、Ｇ（２．３）は四辺形２１−２２−２３−２４である。
【００５８】
各目標撮影範囲は隣接する目標撮影範囲と４０％程度重複するように設定されている。例えば、Ｇ（１．１）は右端部でＧ（１．２）と、下端部でＧ（２．１）と重複部分を有する。Ｇ（１．２）は左端部でＧ（１．１）と、右端部でＧ（１．３）と、下端部でＧ（２．２）と重複部分を有する。図１８〜図２０は、夫々、図１７のＧ（１．１）〜Ｇ（１．３）を撮影した画像である。以下、各目標撮影範囲を撮影した画像もＧ（ｅ，ｆ）と表すことがある。
【００５９】
以下、同様にして撮影範囲の一部を重複させながら橋脚１１の最下部まで撮影する。その結果、橋脚１１の一面１１Ａ全体が隣接する部分を撮影した画像と重複部分を有する複数の画像に分割されて撮影される。
【００６０】
かくして、前述の実施の形態の画像Ｇ（ｇ，ｈ）に相当する画像Ｇ（ｅ，ｆ）が得られる。そして、図５及び図６に手順を示した処理と同様の処理を施すことによって、面１１Ａ全体を正面から見た画像が１枚の画像として得られる。図２１はこの様にして得た画像の例である。
【００６１】
各画像の撮影は、撮影範囲をできるだけ目標撮影範囲に一致させ、正面方向から行うことが好ましく、更に各画像の撮影倍率の変化が少ないようすることが好ましい。その為には、撮影場所を面１１Ａに平行な直線Ｌ上の点Ａ、Ｂ、Ｃと左右に変えて（図１７参照）、点ＡにおいてＧ（１．１）、（２．１）、Ｇ（ｇ．１）を、点ＢにおいてＧ（１．２）、（２．２）、Ｇ（ｇ．２）を、点ＣにおいてＧ（１．３）、（２．３）、Ｇ（ｇ．３）を夫々撮影する。点Ａ、Ｂ、Ｃはその間隔を目標撮影範囲の中心点間距離に設定する。更に、俯仰角目盛り付き雲台を備えた三脚を使用して、左右方向に並ぶ目標撮影範囲の画像、Ｇ（１．１）〜Ｇ（１．ｈ）、Ｇ（２．１）〜Ｇ（２．ｈ）等の組は前記俯仰角目盛りを同一俯仰角に設定して撮影することが好ましい。一方、手持ち撮影では目標撮影範囲に合わせて撮影することは容易ではない。この場合には、前記Ｓ９のｍ、ｎの値を適宜大きく変更することが必要である。
【００６２】
しかしながら、対象物が大きいこと、現場の状況によって、撮影位置を必ずしも自由に選べないので斜め方向からの撮影になることも多い。図１８〜図２０の画像でも面１１Ａが斜め方向から撮影されている。即ち、何れの画像も低い位置から仰角を持って撮影されている。更に、図１８の画像は右前方からやや左方向を向いて、図２０の画像は左前方からやや右方向を向いて、図１９の画像はほぼ正面から撮影されている。その場合には、撮影方向が正面からでないことに起因する画像の歪みを予め補正する処理を行う。この補正処理は公知の方法で行うことができる。例えば、コンクリートを打設する際に用いる型枠のつなぎ目の線がコンクリートに転写された型枠線を利用する方法がある。
【００６３】
各型枠に対応する型枠線は、本来、矩形を構成し、且つ前記矩形の寸法も型枠の寸法として既知である。しかしながら、図１８〜図２０の画像においては、これらに対応する型枠線は矩形から歪んでいる。前記歪みは前述したように各画像が斜め方向から撮影されたことに起因している。更に、俯仰角が異なる画像は撮影距離が異なるので画像の撮影倍率も異なっている。前記画像の歪みは、前記型枠線が矩形の形成するように画像を補正することによって除去される。前記画像の撮影倍率の違いは、画像上の型枠寸法が型枠の実寸法に比例した大きさになるようにすることにより補正される。なお、画像上において型枠線は必ずしも明瞭ではないが、断続する線を結ぶことによって型枠の形状に対応する矩形を求めることができる。
【００６４】
前述のトンネル覆工面に対する実施の形態において、ＨＤＴＶ４に代えデジタルカメラを用いることも可能である。その場合、信号発生手段８の信号をデジタルカメラに撮影指令信号として入力すれば、車両１の進行に伴って自動的に必要な静止画像を得ることができる。但し、前記所定の距離は、撮影範囲が直前に撮影した画像の撮影範囲と所定の割合重複するように決める。
【００６５】
以上の実施形態によれば、コンクリート面の型枠線や、明るさの異なる部分が構成する模様、汚れ、欠陥の現れ方など、多くの特徴箇所が連結合成位置の決定に寄与するので極めて高い確率で適正な位置で連結合成される。最初の実施の形態の装置によって、あるトンネルの覆工面を撮影した１００個の静止画像を連結合成した結果、成功率９９％であった。これは実用上十分な成功率である。なお、本実施形態の方法を多数の場合に適用した結果から、連結合成の成功率は、連結合成する画像の重複部分の割合が４０％未満では低く、６０％を越すと飽和して余り変わらないことを知得した。
【００６６】
このように、ハッキリとした特徴点が無い場合でも高い確率で適正な位置において連結合成できるので多数枚の静止画像を自動的に連結合成することが可能であり、従来のように、特徴点を手操作で逐一指示する工数を無くすことができる。
【００６７】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、対象物の画像にハッキリとした特徴点が無い場合でも、容易に、適正な位置において、画像を連結合成することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態の装置の撮像部でトンネル覆工面を撮影する様子を説明する図。
【図２】本発明の一実施の形態の装置の主要な構成を示したブロック図。
【図３】図１の撮像部を車両１の進行方向から見た図。
【図４】図１の撮像部によって得た静止画像に含まれる範囲を示した図。
【図５】本発明の一実施の形態の装置の処理部による処理の手順の流れの前半を示した図。
【図６】本発明の一実施の形態の装置の処理部による処理の手順の流れの後半を示した図。
【図７】図１の撮影部によって得た静止画像を歪み補正した画像を示す図。
【図８】図１の撮影部によって得た静止画像を歪み補正した画像を示す図。
【図９】図７の画像を動的に２値化した２値化画像を示す図。
【図１０】図８の画像を動的に２値化した２値化画像を示す図。
【図１１】図９の画像の輝度分布マップの一部を示した図。
【図１２】図１０の画像の輝度分布マップの一部を示した図。
【図１３】Ｐ１（ｉ、ｊ）＝Ｐ２（ｋ，ｌ）に相当する状態の図７、図８を示す図。
【図１４】トンネル覆工面の片側側面の連結合成画像を示す図。
【図１５】本発明の別の実施の形態の装置の構成を示すブロック図。
【図１６】橋梁の外観を示した図。
【図１７】図１６の橋梁の橋脚の一面を撮影した画像を示す図。
【図１８】図１７の橋脚の上左側部を撮影した画像を示す図。
【図１９】図１７の橋脚の上中央部を撮影した画像を示す図。
【図２０】図１７の橋脚の上右側部を撮影した画像を示す図。
【図２１】連結・合成された画像を示す図。
【符号の説明】
１…………車両
２…………照明装置
３…………架台
４…………高解像度テレビカメラ
５…………静止画像生成装置
５１…………画像解析処理手段
６…………記録装置
６１………記録媒体
７…………トンネル
８…………信号発生手段
９…………コンピュータ
１０………橋梁
１１………橋脚
１１Ａ……橋脚の一面
【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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【図２０】
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【図２１】
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