(57)【要約】【課題】  トンネル壁面など、撮影時期の異なる２枚の画像からクラックなどの変状点の進展状況を画像処理技術により抽出する方法を提供すること。【解決手段】  被測定面の第１回目の実画像データに基づき画像のエッジを抽出する工程と、同一被測定面における所定時間経過後の第２回目の実画像データに基づき画像のエッジを抽出する工程と、第２回目のエッジ画像における特定画素と、この特定画素に対応した第１回目のエッジ画像における画素及びこの画素の周辺画素との差分を求め、この差分の最も小さな値を差分値として出力する差分処理工程と、この差分処理工程で求めた差分を進展した変状点として出力する工程とからなる。変状点以外の直線分は、ハフ変換により抽出して削除する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被測定面の第１回目の実画像データに基づき画像のエッジを抽出する工程と、同一被測定面における所定時間経過後の第２回目の実画像データに基づき画像のエッジを抽出する工程と、第２回目のエッジ画像における特定画素と、この特定画素に対応した第１回目のエッジ画像における画素との差分を求める差分処理工程と、この差分処理工程で求めた差分を進展した変状点として出力する工程とからなることを特徴とする画像中の変状点の進展状況を抽出する方法。
【請求項２】
被測定面の第１回目の実画像データに基づき画像のエッジを抽出する工程と、同一被測定面における所定時間経過後の第２回目の実画像データに基づき画像のエッジを抽出する工程と、第２回目のエッジ画像における特定画素と、この特定画素に対応した第１回目のエッジ画像における画素及びこの画素の周辺画素との差分を求め、この差分の最も小さな値を差分値として出力する差分処理工程と、この差分処理工程で求めた差分を進展した変状点として出力する工程とからなることを特徴とする画像中の変状点の進展状況を抽出する方法。
【請求項３】
第２回目のエッジ画像に基づきハフ変換による画像の直線成分を抽出する工程と、この抽出した直線成分をマスク処理して削除するマスク処理工程とを付加したことを特徴とする請求項１又は２記載の画像中の変状点の進展状況を抽出する方法。
【請求項４】
差分処理工程は、２値化された第２回目のエッジ画像における２値化閾値以上の特定画素と、この特定画素に対応した第１回目のエッジ画像における画素及びこの対応画素の周辺８画素との差分を求め、この差分の最も小さな値を差分値として出力するようにしたことを特徴とする請求項１又は２記載の画像中の変状点の進展状況を抽出する方法。
【請求項５】
被測定面の実画像データに基づき画像のエッジを抽出する工程は、エッジ画像の明るさを表わす２値化閾値を高めに設定して抽出した１回目のエッジ画像と、２値化閾値を低めに設定して抽出した２回目のエッジ画像を合成し、閾値を高めに設定して抽出されたエッジ画像とこの高めのエッジ画像に連続する低めに設定して抽出されたエッジ画像とを残し、単独で存在する低めに設定して抽出されたエッジ画像を削除するようにしたことを特徴とする請求項１又は２記載の画像中の変状点の進展状況を抽出する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鉄道用トンネルなどの同一内壁面であって、撮影時期の異なる２枚の画像中からクラックなどの変状点の進展状況を抽出するための方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、情報処理技術の進歩と相俟ってパソコンの処理速度の向上、記憶装置の大容量化、ネットワークの高速化が進んだため画像処理技術が各種の業務に活用される機会が多くなっている。
画像処理技術の一つである展開図作成技術は、円筒形内空構造を持つ鉄道用トンネル等の土木構造物の内面状態や経年変化を画像により容易に把握することができるため、土木構造物の維持管理業務に広く利用されつつある（特許文献１）。
【０００３】
この特許文献１による展開図作成順序を説明すると、円錐形ミラーとテレビカメラを一体にした装置を、トンネルの中心に沿って移動させる。すると、輪切りの信号が多数得られる。この円形帯状の画像を平面状のＣＣＤ撮像素子に結像し、表示装置に表示すると、トンネルの内壁が等密度で平面に展開される。この展開図には、目地、クラック、ケーブル、汚れ等の情報を含む。
【０００４】
展開図情報は、展開図記憶部に記憶され、必要に応じて表示装置にて表示され、かつ、プリンタでプリントアウトされる。
【特許文献１】特開平６―２４１７６０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
以上のような展開図を鉄道用トンネル等の維持管理業務に有効に活用するには、展開図上に現われる各種の情報を抽出し判別する作業が必要になる。これらの作業は、精密さと根気を要する繰り返し作業であるため、一部にはコンピュータを利用して自動化を試みた例があるが、認識速度や精度において不十分である場合が多く、そのほとんどが人手による目視判定作業である。
このような背景のもと、展開図画像から各種の情報を抽出する作業に関して、効果的な手法の開発が望まれている。
【０００６】
トンネルの壁面等の撮影車は、平成１２年に導入され、管轄内全線のトンネル画像を取得すると共に、デジタイザを用いた変状展開図作成作業が行なわれている。しかし、このデジタイザによる変状の入力は、人手による作業であるため、膨大な時間を費やしていた。
本発明の目的は、撮影時期の異なる２枚の展開画像において、差分処理手法による変状部分の認識手法を開発することである。
本発明の他の目的は、差分処理時における撮影位置のずれ、照明条件の変化などの影響を除去する方法を提供することである。
本発明のさらに他の目的は、撮影時期の異なる２枚の画像の差分処理を行う場合において、目地、従来クラックなど第１回目撮影画像と第２回目撮影画像の両方に存在している個所を除去し、クラックなど変状部分の進行部分のみを強調する処理方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、被測定面の第１回目の実画像データに基づき画像のエッジを抽出する工程と、同一被測定面における所定時間経過後の第２回目の実画像データに基づき画像のエッジを抽出する工程と、第２回目のエッジ画像におけ特定画素と、この特定画素に対応した第１回目のエッジ画像における画素及びこの画素の周辺画素との差分を求め、この差分の最も小さな値を差分値として出力する差分処理工程と、この差分処理工程で求めた差分を進展した変状点として出力する工程とからなることを特徴とする画像中の変状点の進展状況を抽出する方法である。
【０００８】
第２回目のエッジ画像については、目地やケーブルなどの直線成分を除去するために、ハフ変換による画像の直線成分を抽出する工程と、この抽出した直線成分をマスク処理して削除するマスク処理工程とを付加する。
差分処理工程は、被測定面における地色や汚れによるノイズを除去するために、２値化された第２回目のエッジ画像における２値化閾値以上の特定画素を用いるる。また、２枚の画像間の多少の位置ずれがあっても、変状点の抽出に影響しない範囲内で第２回目のエッジ画像と、この特定画素に対応した第１回目のエッジ画像における画素及びこの対応画素の周辺８画素との差分を求め、この差分の最も小さな値を差分値として出力する。
差分処理工程は、変状点をより正確に抽出するために、第１回目のエッジ画像と第２回目のエッジ画像との撮影画像の位置補正工程を行なった後に行なう。
【発明の効果】
【０００９】
請求項１記載の発明によれば、被測定面の第１回目の実画像データに基づき画像のエッジを抽出する工程と、同一被測定面における所定時間経過後の第２回目の実画像データに基づき画像のエッジを抽出する工程と、第２回目のエッジ画像における特定画素と、この特定画素に対応した第１回目のエッジ画像における画素との差分を求める差分処理工程と、この差分処理工程で求めた差分を進展した変状点として出力する工程とからなるので、第１回目の画像に現れていなかったが、第２回目の画像に新たに発生したクラックなどの変状点のみが画像処理技術によって出力されて表示される。
【００１０】
請求項２記載の発明によれば、被測定面の第１回目の実画像データに基づき画像のエッジを抽出する工程と、同一被測定面における所定時間経過後の第２回目の実画像データに基づき画像のエッジを抽出する工程と、第２回目のエッジ画像における特定画素と、この特定画素に対応した第１回目のエッジ画像における画素及びこの画素の周辺画素との差分を求め、この差分の最も小さな値を差分値として出力する差分処理工程と、この差分処理工程で求めた差分を進展した変状点として出力する工程とからなるので、第１回目と第２回目の撮影画像に多少の位置ずれがあっても変状点のみが正確に出力される。
【００１１】
請求項３記載の発明によれば、第２回目のエッジ画像に基づきハフ変換による画像の直線成分を抽出する工程と、この抽出した直線成分をマスク処理して削除するマスク処理工程とを付加したので、目地や新たに敷設したケーブルその他の直線的なエッジ画像は、マスク処理によって削除して変状点のみが検出できる。マスク処理は、第２回目の画像についてのみ行えば、第１回目の画像については、差分処理で削除されるので、第１回目の画像についてのマスク処理が不要になり、処理時間を大幅に短縮できる。
【００１２】
請求項４記載の発明によれば、差分処理工程は、２値化された第２回目のエッジ画像における２値化閾値以上の特定画素と、この特定画素に対応した第１回目のエッジ画像における画素及びこの対応画素の周辺８画素との差分を求め、この差分の最も小さな値を差分値として出力するようにしたので、被測定面における地色や汚れによるノイズを除去できるとともに、２枚の画像間の多少の位置ずれがあっても、変状点を必要以上に削除したりするなどの影響を与えることなく、変状点を抽出することができる。
【００１３】
請求項５記載の発明によれば、被測定面の実画像データに基づき画像のエッジを抽出する工程は、エッジ画像の明るさを表わす２値化閾値を高めに設定して抽出した１回目のエッジ画像と、２値化閾値を低めに設定して抽出した２回目のエッジ画像を合成し、閾値を高めに設定して抽出されたエッジ画像とこの高めのエッジ画像に連続する低めに設定して抽出されたエッジ画像とを残し、単独で存在する低めに設定して抽出されたエッジ画像を削除するようにしたので、明確に現れたクラックだけでなくやや不明確で見落としやすいクラックも確実に抽出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
本発明は、調査実施時期の異なる２枚の画像を利用して、１回目の調査結果を最大限に利用し、２回目の調査結果画像から鉄道トンネル等の変状の進行及び新たな変状部分の抽出を効率的に行なう。
このため、本発明は、画像処理を行なうことによって異常と認められるトンネル内部の変状部分を自動的に抽出するのではなく、変状に関する情報抽出・判定作業効率の最大化に資する方法に重点をおく。
【００１５】
２時期画像の撮影画像の位置及び照明条件は異なるので、差分処理を行なう前に、画像の位置補正、シェーディング補正処理が必要である。
画像の差分処理の順序は、以下の通りである。
（１）２時期画像の撮影画像の位置補正をする。
（２）画像の差分処理を行なう。差分処理には、目的によって、単純差分法（補正後の位置をもとに２枚画像の差分を行なう方法）と近傍最小差分法（補正後の位置をもとに２枚目の画像の１点と１枚目の画像の対応点及びその近傍点の差分を求め、その差分の最小点を差分値とする方法）のいずれかが採用される。特に、撮影位置のずれにより、２時期画像の位置は、微妙にずれていると想定される場合には、近傍最小差分法が採用される。
【実施例１】
【００１６】
本発明の実施例について、図面に基づき説明する。
本発明の画像中の変状点の進展状況を抽出する方法の対象となる２時期画像として、例えば、第１回目のエッジ画像が図４（ａ）に示されるものとし、第２回目のエッジ画像が図４（ｂ）に示されるものとする。原画像からこのようなエッジ画像を得るため、まず、このエッジ画像を抽出する工程を図６に基づき説明する。
【００１７】
（ａ）トンネルの側方実像画の作成工程（図６のａ）
本発明による差分処理の対象となる画像データは、例えば、前記従来例としてあげた特許文献１記載の方法によるものを利用することもできる。また、撮影装置をトンネルの中心に沿って一定速度で移動させながらレーザをトンネルの内周に向けて放射しつつ回転させ、トンネルの内面を螺旋状に走査し、この螺旋状の走査線を平面状に展開して平面画像を得る方法であってもよい。
平面画像を得る方法は、上記例に限られるものではない。また、画像データは、予め画素毎に２値化されたものでもよいし、アナログの画像データをＡ／Ｄ変換したものであってもよい。
【００１８】
（ｂ）展開図画像の作成工程（図６のｂ）
前記（ａ）工程で作成された壁面画像において、実画像データ上の座標点(ｘ，ｙ)に対応する展開図上の座標点(ｍ，ｎ)を展開処理によって求め、この座標データから展開図を作成することにより、トンネルの長さ方向に展開した展開図となる。
【００１９】
（ｃ）調整して連続する工程（図６のｃ）
前記（ｂ）工程で得られた展開図は、ビデオカメラ等による撮影方法により歪を生ずることがあるので、トンネル深さ方向の補正、中心点の補正、傾き補正の各処理をして正確な展開図を作成する。画像データの展開処理を１フレーム毎に行うものとすると、展開処理後の画像がトンネルの奥になればなるほど情報が不足し歪んだ画像となる。この展開処理後の歪み部分を除去するために、複数フレーム分の展開画像の合成を行う。合成の際、トンネルの中心点が画像毎に異なることがあるので、データマッチングを行う。合成された展開図情報は、連続した展開図となり、これが図示しない記憶部に記憶され、必要に応じてモニターにて表示される。
【００２０】
（ｄ）展開図画像の読み込み工程（図６のｄ）
前記工程（ｃ）で得られた展開図から展開図画像を読み込む。後述する本発明による差分処理では、目地やケーブルなどの直線部が画像中に表示された状態で読み込み、この直線部をマスク処理をして削除しており、その工程は後述する。
【００２１】
（ｅ）エッジの抽出工程（図６のｅ）
前記（ｄ）工程にて読み込まれた画像からエッジを抽出する。エッジの抽出方法には、Ｃａｎｎｙ法、Ｄｅｒｉｃｈｅ法、Ｓｕｇｉｙａｍａ−Ａｂｅ法、Ｓｏｂｅｌ法等が知られている。たとえば、Ｃａｎｎｙ法により抽出される。
【００２２】
（ｆ）ノイズの削除工程（図６のｆ）
クラックは、ある長さを持つものであるから、一定面積以下の線分はノイズと判断して削除する。ノイズを削除した後のエッジ画像が図４（ａ）（ｂ）に示される。
【００２３】
次に、以上のようにして得られたトンネル内面のエッジ画像から本発明の方法により差分処理されて変状点の進展を抽出する工程を図７に基づき説明する。
（ｇ）第１回目の画像を対象とする１回目のエッジ抽出処理工程（図７のｇ）
この工程では、図４（ａ）に示される第１回目のエッジ画像を対象として明るさを表わす２値化閾値を高めに設定して１回目のエッジ抽出をする。
【００２４】
（ｈ）第１回目の画像を対象とする２回目のエッジ抽出処理工程（図７のｈ）
この工程では、図４（ａ）に示される第１回目のエッジ画像を対象として明るさを表わす２値化閾値を低めに設定して２回目のエッジ抽出をする。
【００２５】
（ｉ）１、２回目のエッジ画像の合成工程（図７のｉ）
この工程では、（ｇ）、（ｈ）工程の１、２回目のエッジ画像を合成し、閾値を高めに設定して抽出された１回目のエッジとこの高めのエッジに連続する低めに設定して抽出された２回目のエッジ線分とを残し、単独で存在する低めのエッジ線分は、削除する。図４（ａ）に示される第１回目のエッジ画像のある水平走査線３６上のエッジ画像は、横軸を画素、縦軸を明るさとして表わすと、図１（ａ）に示される。この図は、目地の直線部５７、従来クラック５８、ケーブル影の直線部５７が表わされている。
同様にして、
【００２６】
（ｊ）第２回目の画像を対象とする１回目のエッジ抽出処理工程（図７のｊ）
この工程では、図４（ｂ）に示される第２回目のエッジ画像を対象として明るさを表わす２値化閾値を高めに設定して１回目のエッジ抽出をする。
【００２７】
（ｋ）第２回目の画像を対象とする２回目のエッジ抽出処理工程（図７のｋ）
この工程では、図４（ｂ）に示される第２回目のエッジ画像を対象として明るさを表わす２値化閾値を低めに設定して２回目のエッジ抽出をする。
【００２８】
（ｌ）１、２回目のエッジ画像の合成工程（図７のｌ）
この工程では、（ｊ）、（ｋ）工程の１、２回目のエッジ画像を合成し、閾値を高めに設定して抽出された１回目のエッジとこの高めのエッジに連続する低めに設定して抽出された２回目のエッジ線分とを残し、単独で存在する低めのエッジ線分は、削除する。図４（ｂ）に示される第２回目のエッジ画像の水平走査線３６上のエッジ画像は、図１（ｂ）に示される。この図では、第１回目の画像にない新規なクラック７６が表わされている。
【００２９】
（ｍ）第２回目のエッジ画像のハフ変換処理・マスク処理工程（図７のｍ）
第２回目のエッジ画像について、抽出した線分の各点を対象に、ハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換を行ない、直線部５７をピックアップして、その近傍の線分をマスクする処理が行われる。
ハフ変換は、２値画像中の直線、円、任意図形などの抽出を行なう有効かつ汎用的な手法として知られている。これを図３に基づきさらに詳しく説明すると、図３（ａ）において、現画像内の２値化点Ｐ１（ｘ１，ｙ１）を極座標で表わすと、次式のようになる。
ρ＝ｘ１・ｃｏｓθ＋ｙ１・ｓｉｎθ
この式は、θとρの間の関係式になり、図３（ｂ）に示すθ−ρ平面上の曲線Ｌ１を表わすことになる。同様の処理を２値化点Ｐ２（ｘ２，ｙ２），Ｐ３（ｘ３，ｙ３）についても行なうと、θ−ρ平面上の曲線Ｌ２、Ｌ３が得られる。これらＰ１，Ｐ２，Ｐ３がｘ−ｙ平面上の直線L上にある場合、図３（ｂ）に示すように、θ−ρ平面上の曲線Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３がある一点に交差する。
このように、θ−ρ平面上の交差数の最も多い点は、x―ｙ平面上の最も多い点を通っている直線に対応することが分かる。
【００３０】
前記第２回目のエッジ画像についてのハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換を図５に基づきさらに説明すると、図５（ａ）に示す第２回目の画像において、同一直線部分５７を構成する点群は、横軸を角度方向、縦軸を半径方向とした図５（ｂ）の交点のピーク値として形成される。このハフ変換の結果をもとに直線のマスク処理を行うことにより、図１（ｃ）のように、従来のクラック５８と新規なクラック５８のみが得られる。
【００３１】
（ｎ）小さい面積のカット処理工程（図７のｎ）
クラックは、ある長さを持つものであるから、一定面積以下の小さな面積の線分は、ノイズと判断して削除する。
【００３２】
（ｏ）２時期画像の位置補正処理工程（図７のｏ）
この工程では、例えば、テンプレート方式により、２時期画像の中から特徴のある個所の複数画素を取り出し、位置をずらしながら差分を取って最小のときの点が正しい位置とする。
【００３３】
（ｐ）２値化画像の差分処理工程（図７のｐ）
この工程では、図１（ｃ）に示した第２回目の画像のマスクした画像から、図１（ａ）に示した第１回目のエッジ画像とを差し引く。すると、図１（ｄ）のように、新規クラック７６がプラスの値で現れ、目地やケーブル影などの直線成分５７は、マイナスの値で現われる。また、従来クラック５８は、第２回目の画像から第１回目の画像を差し引くことで０となる。
さらに図１（ｄ）の結果からマイナス部分を除外することで、図１（ｅ）のように新規クラック５８のみが変状点として抽出される。
【００３４】
この（ｐ）工程における差分処理をさらに詳しく説明すると、差分処理には、単純差分法と近傍最小法とのいずれかが採用される。両方法は、以下のように、場合に応じて選択的に使用される。
【００３５】
（１）単純差分法
図１（ｃ）に示す２回目マスク画像と（ａ）に示す１回目エッジ画像との差分を求める。
ここで、１回目の画像と２回目の画像に位置ずれが全くない場合には、両者の単純差分を求めれば、新規クラックなどの変状点のみが得られる。
この方法は、単純であり、操作性に優れているが、両者間に位置ずれ等があると信頼性にやや欠ける。
例えば、図２（ａ）に示す画像が第１回目のエッジ画像で、図２（ｂ）に示す画像が第２回目の画像のマスクした画像であるものとする。単純差分法により、これらの画像の単純な差分のみをとったのが図２（ｃ）に示す画像である。このように、２つの画像に位置ずれがあると、従来画像部分が完全に重ならず、残される部分が多くなる。
【００３６】
（２）近傍最小法
そこで、この影響を避けるために、図２（ｂ）に示す第２回目の画像のある一点の画素Ｐについて、図２（ａ）に示す第１回目のエッジ画像の同じ位置の画素Ｑ５とその周辺の３×３の面積内の画素Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３、Ｑ４、Ｑ６、Ｑ７、Ｑ８、Ｑ９との差分を求め、差分の最も小さい値を差分値とする。具体的には、ＰとＱ４、Ｑ５、Ｑ７との差分値は、それぞれ０であり、ＰとＱ１、Ｑ２、Ｑ３、Ｑ６、Ｑ８、Ｑ９との差分値は、それぞれ１である。したがって、差分の最も小さい値０が差分値となる。
同様にして各画素について差分の最も小さい値を差分値とすると、図２（ｄ）に示すように、変状部分の進展部分７６のみ強調されて出力する。
なお、周辺の３×３の面積内に限られるものではなく、５×５の画素との差分を求めるようにしてもよい。しかし、あまり広くしすぎると、肝心のクラックに影響するおそれがあるので、位置ずれの大きさに応じて決定することが望ましい。
【００３７】
なお、図１（ｄ）に示す差分処理において、２回目マスク画像では、目地やケーブル影などの直線部分５７を削除するマスク処理がなされているが、１回目エッジ画像では、目地やケーブル影などの直線部分５７を削除する処理がなされていない。しかし、第２回目マスク画像と第１回目エッジ画像の差分を求めれば、１回目エッジ画像の目地やケーブル影などの直線部分５７は、マイナスとなり、このマイナス部分を除外すればよく、１回目エッジ画像から直線部分５７を削除する処理を施す必要はない。
また、壁面の小さなエッジや汚れは、クラックに影響しない程度の２値化閾値を設定することで、削除できる。
以上のようにして、２値化の差分処理を行うことにより、図１（e）及び図２（ｄ）に示すように、新規クラックなどの変状点の進展部分７６が強調して検出される。
【００３８】
（ｑ）小さい面積のカット処理工程（図７のｑ）
クラックは、ある長さを持つものであるから、一定面積以下の小さな面積の線分は、ノイズと判断して削除し、変状部分抽出を終了する。
【００３９】
前記実施例では、鉄道トンネルなどの曲面の壁面を展開して平面画像とした場合を説明したが、もともと平らな壁面であったり、凹凸のある構造物などであっても本発明はそのまま応用できる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明によ画像中の変状点の進展状況を抽出する方法の一実施例を示す工程流れ図である。
【図２】（ａ）は１回目撮影のエッジ画像の説明図、（ｂ）は２回目撮影のエッジ画像の説明図、（ｃ）は２回目撮影のマスク画像と１回目撮影のエッジ画像の単純差分画像の説明図、（ｄ）２回目撮影のマスク画像と１回目撮影のエッジ画像の近傍最小差分画像の説明図である。
【図３】ハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換の説明図で、（ａ）は原画像のｘ−ｙ座標図、（ｂ）はθ−ρ極座標図である。
【図４】（ａ）は第１回目撮影のエッジ画像図、（ｂ）は第２回目撮影のエッジ画像図である。
【図５】（ａ）は第２回目撮影のエッジ画像、（ｂ）はハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換画像図である。
【図６】画像中のクラックを抽出する方法の工程流れ図である。
【図７】本発明による画像中の変状点の進展状況を抽出する方法の一実施例を示す工程流れ図である。
【符号の説明】
【００４１】
３６…走査線、５７…目地、ケーブル等の直線部、５８…従来のクラック、７６…新規クラックによる進展部。
【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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