(57)【要約】【課題】クラックでない線状の領域の誤検出を招くことなく、高精度にクラックを検出する。【解決手段】クラックの領域を映している可能性がある画素を選別する画素選別処理部４と、画素選別処理部４により選別された画素を繋ぎ合わせて線状の画像領域を形成し、その画像領域がクラックの一部を構成している線分であるか否かを判別する線分判別処理部５と、線分判別処理部５によりクラックの一部を構成していると判別された線分を繋ぎ合わせて折れ線を形成し、その折れ線がクラックに相当する折れ線であるか否かを判別する折れ線判別処理部６とを設け、折れ線判別処理部６によりクラックに相当すると判別された折れ線を表示する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
クラックの検出対象面が撮影されている画像を構成している複数の画素の中から、クラックの領域を映している可能性がある画素を選別する画素選別手段と、上記画素選別手段により選別された画素を繋ぎ合わせて線状の画像領域を形成し、上記画像領域がクラックの一部を構成している線分であるか否かを判別する線分判別手段と、上記線分判別手段によりクラックの一部を構成していると判別された線分を繋ぎ合わせて折れ線を形成し、上記折れ線がクラックに相当する折れ線であるか否かを判別する折れ線判別手段と、上記折れ線判別手段によりクラックに相当すると判別された折れ線を表示する折れ線表示手段とを備えたクラック検出装置。
【請求項２】
画素選別手段は、クラックの領域を映している画素の周辺の濃淡値パタンを考慮して設計された非線形の空間フィルタを用いて、クラックの領域を映している可能性がある画素を選別することを特徴とする請求項１記載のクラック検出装置。
【請求項３】
折れ線判別手段は、クラックに相当する折れ線であるか否かを判別する際、当該折れ線がクラックに相当する折れ線である確からしさを示す評価値を算出し、
折れ線表示手段は、上記折れ線判別手段によりクラックに相当していると判別された折れ線を表示する際、上記折れ線判別手段により算出された評価値に対応する色で当該折れ線を表示することを特徴とする請求項１または請求項２記載のクラック検出装置。
【請求項４】
クラックの検出対象面が撮影されている画像を構成している複数の画素の中から、クラックの領域を映している可能性がある画素を選別する画素選別処理手順と、上記画素選別処理手順により選別された画素を繋ぎ合わせて線状の画像領域を形成し、上記画像領域がクラックの一部を構成している線分であるか否かを判別する線分判別処理手順と、上記線分判別処理手順によりクラックの一部を構成していると判別された線分を繋ぎ合わせて折れ線を形成し、上記折れ線がクラックに相当する折れ線であるか否かを判別する折れ線判別処理手順と、上記折れ線判別処理手順によりクラックに相当すると判別された折れ線をディスプレイに表示する折れ線表示処理手順とをコンピュータに実行させるためのクラック検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、例えば、道路や地下鉄などのトンネルにおけるコンクリート壁面がデジタルカメラ等によって撮影されたデジタル画像を解析して、そのコンクリート壁面に生じているクラックを検出するクラック検出装置及びクラック検出プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
コンクリート壁面が撮影されているデジタル画像に対して、線形の空間フィルタを適用することで、そのコンクリート壁面に生じているクラック（ひび割れ）を検出するクラック検出装置は、以下の特許文献１，２に開示されている。
特許文献１，２に開示されているクラック検出装置では、コンクリート壁面に生じているクラックを検出することが可能であるが、線形の空間フィルタを用いる場合、デジタル画像を構成している複数の画素の中から、周辺に比べて暗い線状の領域に含まれる画素が取り出されるので、クラックでない線状の領域（例えば、コンクリートの塗り斑によって形成された凹凸や、雨垂れなどによるコンクリートの変色領域など）をクラックと誤って検出することがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平６−２８１５９５号公報（段落番号［０００６］）
【特許文献２】特開２００２−３１０９２０号公報（段落番号［０００５］）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のクラック検出装置は以上のように構成されているので、デジタル画像を構成している複数の画素の中から、周辺に比べて暗い線状の領域に含まれる画素が取り出される。このため、クラックでない線状の領域（例えば、コンクリートの塗り斑によって形成された凹凸や、雨垂れなどによるコンクリートの変色領域など）をクラックと誤って検出することがある課題があった。
【０００５】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、クラックでない線状の領域の誤検出を招くことなく、高精度にクラックを検出することができるクラック検出装置及びクラック検出プログラムを得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係るクラック検出装置は、クラックの検出対象面が撮影されている画像を構成している複数の画素の中から、クラックの領域を映している可能性がある画素を選別する画素選別手段と、画素選別手段により選別された画素を繋ぎ合わせて線状の画像領域を形成し、その画像領域がクラックの一部を構成している線分であるか否かを判別する線分判別手段と、線分判別手段によりクラックの一部を構成していると判別された線分を繋ぎ合わせて折れ線を形成し、その折れ線がクラックに相当する折れ線であるか否かを判別する折れ線判別手段とを設け、折れ線表示手段が、折れ線判別手段によりクラックに相当すると判別された折れ線を表示するようにしたものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明によれば、クラックの検出対象面が撮影されている画像を構成している複数の画素の中から、クラックの領域を映している可能性がある画素を選別する画素選別手段と、画素選別手段により選別された画素を繋ぎ合わせて線状の画像領域を形成し、その画像領域がクラックの一部を構成している線分であるか否かを判別する線分判別手段と、線分判別手段によりクラックの一部を構成していると判別された線分を繋ぎ合わせて折れ線を形成し、その折れ線がクラックに相当する折れ線であるか否かを判別する折れ線判別手段とを設け、折れ線表示手段が、折れ線判別手段によりクラックに相当すると判別された折れ線を表示するように構成したので、クラックでない線状の領域の誤検出を招くことなく、高精度にクラックを検出することができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】この発明の実施の形態１によるクラック検出装置を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１によるクラック検出装置が計算機で構成されている場合の構成図である。
【図３】撮影機器１により撮影された１６０×２４０ピクセルのコンクリート壁面のデジタル画像の一例を示す説明図である。
【図４】画素選別処理部４により用いられる非線形の空間フィルタ（クラック造影モデルに基づいて設計された画像処理用の非線形空間フィルタ）の一例を示す説明図である。
【図５】クラック造影モデルを示す説明図である。
【図６】１３５度の非線形空間フィルタを用いて、評価値を計算している例を示す説明図である。
【図７】図３のデジタル画像に対してフィルタ処理を施した場合の画素の選別結果を示す説明図である。
【図８】閾値Ｅ１ｔｈを“０．４”として、クラックの一部を構成している線分が判別された結果を示す説明図である。
【図９】折れ線判別処理部６により形成された折れ線の例を示す説明図である。
【図１０】閾値Ｅ２ｔｈを“０．５”として、クラックに相当する折れ線が判別された結果を示す説明図である。
【図１１】評価値Ｅ２と表示色の対応関係を示す説明図である。
【図１２】折れ線表示処理部７による折れ線の表示例を示す説明図である。
【図１３】縦方向・横方向が対称となるように構成された空間フィルタの一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１によるクラック検出装置を示す構成図である。
図１では、クラックの検出対象面が、道路や地下鉄などのトンネルにおけるコンクリート壁面である例を説明する。
ただし、クラックの検出対象面は、コンクリート壁面に限るものではなく、例えば、道路のアスファルト面など、クラックが生じ得る面であれば該当する。
【００１０】
図１において、撮影機器１は例えば車両に搭載されて移動しながら、クラックの検出対象面であるコンクリート壁面を撮影するデジタルカメラなどの機器である。
ここでは、撮影機器１が移動しながらコンクリート壁面を撮影するとしているが、止まっている状態でコンクリート壁面を撮影してもよいことは言うまでもない。
デジタル画像入力部２は撮影機器１により撮影されたデジタル画像を取り込む入力インタフェースである。
クラック検出装置が撮影機器１と例えばＬＡＮなどのネットワークを介して接続される場合、デジタル画像入力部２はＬＡＮカードなどのネットワークＩ／Ｆ機器等から構成され、クラック検出装置が撮影機器１と例えばＵＳＢ接続される場合、ＵＳＢインタフェース等から構成される。
【００１１】
デジタル画像格納用メモリ３はデジタル画像入力部２により取り込まれたデジタル画像を格納するＲＡＭなどの記録媒体である。
画素選別処理部４は例えばＣＰＵなどが搭載されている半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、クラックの領域を映している画素の周辺の濃淡値パタンを考慮して設計された非線形の空間フィルタを用いて、デジタル画像格納用メモリ３により格納されているデジタル画像を構成している複数の画素の中から、クラックの領域を映している可能性がある画素を選別する処理を実施する。なお、画素選別処理部４は画素選別手段を構成している。
【００１２】
線分判別処理部５は例えばＣＰＵなどが搭載されている半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、画素選別処理部４により選別された画素を繋ぎ合わせて線状の画像領域を形成し、その画像領域がクラックの一部を構成している線分であるか否かを判別する処理を実施する。なお、線分判別処理部５は線分判別手段を構成している。
【００１３】
折れ線判別処理部６は例えばＣＰＵなどが搭載されている半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、線分判別処理部５によりクラックの一部を構成していると判別された線分を繋ぎ合わせて折れ線を形成する処理を実施する。
また、折れ線判別処理部６は当該折れ線がクラックに相当する折れ線である確からしさを示す評価値を算出し、その評価値を所定の閾値と比較することで、当該折れ線がクラックに相当する折れ線であるか否かを判別する処理を実施する。
なお、折れ線判別処理部６は折れ線判別手段を構成している。
【００１４】
折れ線表示処理部７は例えばＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などから構成されており、折れ線判別処理部６によりクラックに相当すると判別された折れ線をディスプレイ８に表示する処理を実施する。
折れ線表示処理部７は折れ線判別処理部６によりクラックに相当すると判別された折れ線をディスプレイ８に表示する際、折れ線判別処理部６により算出された評価値に対応する色で当該折れ線をディスプレイ８に表示する。
ディスプレイ８は例えば液晶パネルなどの表示機器である。
なお、折れ線表示処理部７及びディスプレイ８から折れ線表示手段が構成されている。
【００１５】
図１では、撮影機器１がクラック検出装置の外部に設けられている例を示しているが、クラック検出装置が撮影機器１を実装していてもよい。
また、クラック検出装置がディスプレイ８を実装している例を示しているが、ディスプレイ８がクラック検出装置の外部に設けられていてもよい。
【００１６】
図１では、クラック検出装置の構成要素である画素選別処理部４、線分判別処理部５、折れ線判別処理部６及び折れ線表示処理部７のそれぞれが専用のハードウェアで構成されている例を想定しているが、クラック検出装置がコンピュータ（計算機）で構成される場合、画素選別処理部４、線分判別処理部５、折れ線判別処理部６及び折れ線表示処理部７の処理内容を記述しているプログラム（画素選別プログラム、線分判別プログラム、折れ線判別プログラム、折れ線表示プログラム）をコンピュータのメモリに格納し、当該コンピュータのＣＰＵが当該メモリに格納されているプログラムを実行するようにしてもよい。
【００１７】
図２はこの発明の実施の形態１によるクラック検出装置が計算機で構成されている場合の構成図である。
図２において、ハードディスク１１は画素選別処理部４の処理内容を記述している画素選別プログラム２１、線分判別処理部５の処理内容を記述している線分判別プログラム２２、折れ線判別処理部６の処理内容を記述している折れ線判別プログラム２３及び折れ線表示処理部７の処理内容を記述している折れ線表示プログラム２４を格納している計算機の記録媒体である。
ＣＰＵ１２はハードディスク１１により格納されている画素選別プログラム２１、線分判別プログラム２２、折れ線判別プログラム２３及び折れ線表示プログラム２４を順次実行する計算機の中央演算装置である。
【００１８】
次に動作について説明する。
撮影機器１は、例えば車両に搭載されており、移動している状態で、クラックの検出対象面であるコンクリート壁面を撮影し、その撮影結果であるデジタル画像をクラック検出装置に出力する。
図３は撮影機器１により撮影された１６０×２４０ピクセルのコンクリート壁面のデジタル画像の一例を示す説明図である。
図３（ａ）のデジタル画像は、撮影後に画像処理が施されていないオリジナルの画像であり、図３（ｂ）のデジタル画像は、（ａ）のデジタル画像に対してコントラストを４倍している画像である。
図３の例では、左上から右下にかけて延びている折れ線のクラックが発生している。
【００１９】
クラック検出装置のデジタル画像入力部２は、撮影機器１により撮影されたデジタル画像を取り込み、そのデジタル画像をデジタル画像格納用メモリ３に格納する。
画素選別処理部４は、デジタル画像入力部２がデジタル画像をデジタル画像格納用メモリ３に格納すると、クラックの領域を映している画素の周辺の濃淡値パタンを考慮して設計された非線形の空間フィルタを用いて、デジタル画像格納用メモリ３により格納されているデジタル画像を構成している複数の画素の中から、クラックの領域を映している可能性がある画素を選別する。
【００２０】
ここで、図４は画素選別処理部４により用いられる非線形の空間フィルタ（クラック造影モデルに基づいて設計された画像処理用の非線形空間フィルタ）の一例を示す説明図である。
図４の例では、水平方向を０度として、クラックの走る方向を０度、２２．５度、４５度、６７．５度、９０度、１１２．５度、１３５度、１５７．５度の８パタンの何れかに分類することとして、１３種類の空間フィルタを定義している。
【００２１】
図５はクラック造影モデルを示す説明図である。
図５では、コンクリート壁面がほぼ一定速度で右から左に移動する車両に搭載された撮影機器１により撮影されると仮定し、撮影機器１のシャッタースピードが１／５０００秒、車速が３６ｋｍ／ｈ、デジタル画像の解像度が１ピクセル１ｍｍである条件下では、シャッターが開いている間に、撮影機器１が移動する距離が２ｍｍとなるので、縦方向に走っている幅１ｍｍ以下のクラックは、２ピクセル分の画素として記録される。
一方、クラックは、壁面の一部が二つ以上に分割された状態であるので、クラックの形状は線状となる。
また、クラック自体から撮影機器１に入ってくる光は無い（色は黒）と見做してよいが、１ｍｍ未満のクラックの場合は、そのままピクセルとしては記録されず、クラック周辺の壁の反射光を減衰させた形で画像に記録される。
つまり、１ｍｍ未満のクラックの濃淡値は、クラックの周辺の壁の濃淡値に依存する。
【００２２】
以上のことから、撮影機器１の投影面上のクラック像は、次のような特徴を有することになる。
（１）強方向性
局所的に観察すると、上下・左右・斜めの何れかの方向に線状に存在する。
（２）局所一様性
クラックおよびその周辺の画素は、それぞれ類似した濃淡値を有する。
（３）局所対称性
クラック周辺の画素の濃淡値は、クラックを中心に対称性を有する。
以上より、図４に例示したような非線形の空間フィルタを設計することができる。
【００２３】
以下、画素選別処理部４による画素の選別処理を具体的に説明する。
まず、画素選別処理部４は、例えば、図４に示す１３種類の非線形空間フィルタの中から、任意の非線形空間フィルタを選択する。
次に、画素選別処理部４は、その選択した非線形空間フィルタを用いて、デジタル画像を構成している画素毎に、当該画素がクラックを構成する確からしさを示す評価値Ｖを計算する。
【００２４】
例えば、図６に示すように、１３５度の非線形空間フィルタを用いて、デジタル画像の中心画素（図中、濃淡値が“１７３”の画素）の評価値を計算する場合、下記の式（１）〜（６）に濃淡値を代入することで、評価値Ｖを計算する。
強方向性  ：  Ｖ１＝（ｅ＋ｆ＋ｇ）−（ａ＋ｂ＋ｃ）                （１）
Ｖ２＝（ｈ＋ｉ＋ｊ）−（ａ＋ｂ＋ｃ）                （２）
局所一様性：  Ｖ３＝−（｜ａ−ｂ｜＋｜ｂ−ｃ｜＋｜ｃ−ａ｜）      （３）
Ｖ４＝−（｜ｅ−ｆ｜＋｜ｆ−ｇ｜＋｜ｇ−ｅ｜）      （４）
Ｖ５＝−（｜ｈ−ｉ｜＋｜ｉ−ｊ｜＋｜ｊ−ｈ｜）      （５）
局所対称性：  Ｖ６＝−（｜（ｅ＋ｆ＋ｇ）−（ｈ＋ｉ＋ｊ）｜）      （６）
Ｖ＝Ｖ１＋Ｖ２＋Ｖ３＋Ｖ４＋Ｖ５＋Ｖ６              （７）
【００２５】
ただし、１３５度の非線形空間フィルタを用いる場合、図６のデジタル画像では、ａ，ｂ，ｃ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉ，ｊの濃淡値が下記の値であるため、評価値Ｖは“２”になる。
ａ＝１７１、ｂ＝１７３、ｃ＝１７０
ｅ＝１７２、ｆ＝１７７、ｇ＝１７６
ｈ＝１７７、ｉ＝１７９、ｊ＝１７７
Ｖ＝Ｖ１＋Ｖ２＋Ｖ３＋Ｖ４＋Ｖ５＋Ｖ６
＝１１＋１９−６−１０−４−８
＝２
【００２６】
画素選別処理部４は、デジタル画像を構成している画素毎に、当該画素の評価値Ｖを計算すると、当該画素の評価値Ｖと所定の閾値Ｖｔｈ（例えば、Ｖｔｈ＝０）を比較し、その評価値Ｖが閾値Ｖｔｈより大きければ（Ｖ＞Ｖｔｈ）、当該画素は、クラックの領域を映している可能性がある画素として選別する。
例えば、Ｖｔｈ＝０であれば、図６のデジタル画像の中心画素（図中、濃淡値が“１７３”の画素）は、フィルタ結果である評価値がＶ＝２であるため、クラックの領域を映している可能性がある画素として選別される。
図７は図３のデジタル画像に対してフィルタ処理を施した場合の画素の選別結果を示す説明図である。
図７において、画像上に黒色で示した画素が選別された画素である。
【００２７】
線分判別処理部５は、画素選別処理部４がクラックの領域を映している可能性がある画素を選別すると、選別した画素の中で、隣り合っている画素を繋ぎ合わせることで、線状の画像領域を形成する。
線分判別処理部５は、線状の画像領域を形成すると、その画像領域がクラックの一部を構成している線分であるか否かを判別する。
【００２８】
即ち、線分判別処理部５は、線状の画像領域が、クラックを構成している確からしさを示す評価値Ｅ１を算出する。
例えば、線状の画像領域を構成する画素から１次近似式を求め、その１次近似式を求めた場合の相関係数をＣとして（画素から１次近似式を求める処理や、相関係数Ｃを求める処理自体は公知の技術であるため詳細な説明を省略する）、その１次近似式を画像領域で切り取ることによって定義される線分の長さをＬ（単位はピクセル）とする。
このとき、線分の長さＬが、ある程度の長さ以上でなければ、クラックである可能性は低いので、線分の長さＬと所定の閾値Ｌｔｈ（例えば、Ｌｔｈ＝１０）を比較し、線分の長さＬが閾値Ｌｔｈ以上であれば、相関係数Ｃを評価値Ｅ１とする。
一方、線分の長さＬが閾値Ｌｔｈ未満であれば、評価値Ｅ１の値を“０”とする。
・Ｌ≧Ｌｔｈの場合
Ｅ１＝Ｃ
・Ｌ＜Ｌｔｈの場合
Ｅ１＝０
【００２９】
線分判別処理部５は、線状の画像領域の評価値Ｅ１を算出すると、その評価値Ｅ１と所定の閾値Ｅ１ｔｈ（例えば、Ｅ１ｔｈ＝０．４）を比較し、その評価値Ｅ１が閾値Ｅ１ｔｈより大きければ（Ｅ１＞Ｅ１ｔｈ）、その画像領域がクラックの一部を構成している線分であると判別する。
図８は閾値Ｅ１ｔｈを“０．４”として、クラックの一部を構成している線分が判別された結果を示す説明図である。
図８において、黒の実線がクラックの一部を構成していると判別された線分である。
【００３０】
折れ線判別処理部６は、線分判別処理部５がクラックの一部を構成している線分を判別すると、１以上の線分を繋ぎ合わせて折れ線を形成する。図９は折れ線判別処理部６により形成された折れ線の例を示す説明図である。
折れ線判別処理部６は、１以上の線分を繋ぎ合わせて折れ線を形成すると、その折れ線がクラックに相当する折れ線であるか否かを判別する。
【００３１】
即ち、折れ線判別処理部６は、１以上の線分を繋ぎ合わせて形成した折れ線がクラックに相当する折れ線である確からしさを示す評価値Ｅ２を算出する。
例えば、折れ線を構成する線素の相関係数（＝線分判別処理部５により判別された線分の評価値Ｅ１）の平均値Ｅ１ａｖｅを算出し、その折れ線の全長Ｓが、ある程度の長さ以上でなければ、クラックである可能性は低いので、折れ線の全長Ｓと所定の閾値Ｓｔｈ（例えば、Ｓｔｈ＝５０）を比較し、折れ線の全長Ｓが閾値Ｓｔｈ以上であれば、折れ線を構成する線素の相関係数の平均値Ｅ１ａｖｅを評価値Ｅ２とする。
一方、折れ線の全長Ｓが閾値Ｓｔｈ未満であれば、評価値Ｅ２の値を“０”とする。
・Ｓ≧Ｓｔｈの場合
Ｅ２＝Ｅ１ａｖｅ
・Ｓ＜Ｓｔｈの場合
Ｅ２＝０
【００３２】
折れ線判別処理部６は、折れ線の評価値Ｅ２を算出すると、その評価値Ｅ２と所定の閾値Ｅ２ｔｈ（例えば、Ｅ２ｔｈ＝０．５）を比較し、その評価値Ｅ２が閾値Ｅ２ｔｈより大きければ（Ｅ２＞Ｅ２ｔｈ）、その折れ線がクラックに相当する折れ線であると判別する。
図１０は閾値Ｅ２ｔｈを“０．５”として、クラックに相当する折れ線が判別された結果を示す説明図である。
図１０において、黒の実線がクラックに相当すると判別された折れ線である。
【００３３】
折れ線表示処理部７は、折れ線判別処理部６がクラックに相当する折れ線を判別すると、折れ線判別処理部６により算出された評価値Ｅ２に対応する色で当該折れ線をディスプレイ８に表示する。
図１１は評価値Ｅ２と表示色の対応関係を示す説明図である。
図１１の対応関係に従う場合、折れ線判別処理部６により算出された折れ線の評価値Ｅ２が“０．７”以上であれば、その折れ線を赤色で表示し、その折れ線の評価値Ｅ２が“０．６”以上“０．７”未満であれば、その折れ線を緑色で表示する。
また、その折れ線の評価値Ｅ２が“０．６”未満であれば、その折れ線を青色で表示する。
図１２は折れ線表示処理部７による折れ線の表示例を示す説明図である。
【００３４】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、クラックの検出対象面であるコンクリート壁面が撮影されているデジタル画像を構成している複数の画素の中から、クラックの領域を映している可能性がある画素を選別する画素選別処理部４と、画素選別処理部４により選別された画素を繋ぎ合わせて線状の画像領域を形成し、その画像領域がクラックの一部を構成している線分であるか否かを判別する線分判別処理部５と、線分判別処理部５によりクラックの一部を構成していると判別された線分を繋ぎ合わせて折れ線を形成し、その折れ線がクラックに相当する折れ線であるか否かを判別する折れ線判別処理部６とを設け、折れ線表示処理部７が、折れ線判別処理部６によりクラックに相当すると判別された折れ線をディスプレイ８に表示するように構成したので、クラックでない線状の領域（例えば、コンクリートの塗り斑によって形成された凹凸や、雨垂れなどによるコンクリートの変色領域など）の誤検出を招くことなく、高精度にクラックを検出することができる効果を奏する。
【００３５】
また、この実施の形態１によれば、折れ線表示処理部７が、折れ線判別処理部６によりクラックに相当すると判別された折れ線をディスプレイ８に表示する際、折れ線判別処理部６により算出された評価値Ｅ２に対応する色で当該折れ線をディスプレイ８に表示するように構成したので、ディスプレイ８に表示されている折れ線が、クラックである確度をユーザが感覚的に把握することができる効果を奏する。
【００３６】
実施の形態２．
上記実施の形態１では、画素選別処理部４が、クラック造影モデルに基づいて設計された画像処理用の非線形空間フィルタを用いるものを示したが、このような空間フィルタに限るものではなく、例えば、ハイパスフィルタやローパスフィルタのような線形のフィルタを用いるようにしてもよい。
【００３７】
上記実施の形態１では、コンクリート壁面を撮影する撮影機器１が移動する車両に搭載されていることを前提にしてクラック造影モデルを構成し、そのクラック造影モデルに基づいて設計された非線形空間フィルタを用いて、画素選別処理部４が画素の選別処理を実施するものを示したが、撮影機器１が被写体に対して固定されていることを前提にしてクラック造影モデルを構成し、そのクラック造影モデルに基づいて設計された非線形空間フィルタを用いて、画素選別処理部４が画素の選別処理を実施するようにしてもよい。
例えば、上記実施の形態１では、撮影機器１の移動を考慮して、縦方向に走るクラック像の幅が広がるように空間フィルタを構成しているが、図１３に示すように、縦方向・横方向が対称となるように空間フィルタを構成してもよい。
【００３８】
上記実施の形態１では、画素選別処理部４が、非線形空間フィルタを用いて、デジタル画像を構成している画素毎に評価値Ｖを計算し、その評価値Ｖを閾値Ｖｔｈと比較して、当該画素がクラックの領域を映している可能性がある画素であるか否かを判別するものを示したが、他の方法で、当該画素がクラックの領域を映している可能性がある画素であるか否かを判別するようにしてもよい。
例えば、評価値Ｖを正規分布する標本値とみなして、その評価値Ｖの平均と標準偏差を計算し、その平均値に対して標準偏差の定数倍を加えた値を閾値として、評価値Ｖと比較することで、当該画素がクラックの領域を映している可能性がある画素であるか否かを判別するようにしてもよい。
【００３９】
上記実施の形態１では、線分判別処理部５が、１次近似式との相関係数Ｃ及び長さＬを予め設定された各々の閾値Ｅ１ｔｈ，Ｌｔｈと比較することで、クラックの一部を構成している線分であるか否かを判別するものを示したが、他の方法で、クラックの一部を構成している線分であるか否かを判別するようにしてもよい。
例えば、空間フィルタによって画素毎に与えられる評価値の合計値・平均値・標準偏差などの統計量を利用して、線分の評価値を算出し、その評価値を所定の閾値と比較することで、クラックの一部を構成している線分であるか否かを判別するようにしてもよい。
【００４０】
上記実施の形態１では、折れ線判別処理部６が、線分判別処理部５により判別された線分の評価値Ｅ１の平均値Ｅ１ａｖｅと折れ線の全長Ｓを評価値として、その折れ線がクラックに相当する折れ線であるか否かを判別するものを示したが、例えば、折れ線を構成する複数の画素に与えられている評価値Ｖの合計値・平均値・標準偏差などの統計量を利用して、その折れ線の評価値Ｅ２を計算するようにしてもよい。
【００４１】
なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
【符号の説明】
【００４２】
１  撮影機器、２  デジタル画像入力部、３  デジタル画像格納用メモリ、４  画素選別処理部（画素選別手段）、５  線分判別処理部（線分判別手段）、６  折れ線判別処理部（折れ線判別手段）、７  折れ線表示処理部（折れ線表示手段）、８  ディスプレイ（折れ線表示手段）、１１  ハードディスク、１２  ＣＰＵ、２１  画素選別プログラム、２２  線分判別プログラム、２３  折れ線判別プログラム、２４  折れ線表示プログラム。
【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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