(57)【要約】【課題】  測定対象の濃淡画像を用いた画像相関法によるＰＩＶ解析を可能にすると共に、信頼性の高い出力結果を得る。【解決手段】  画像処理手段４３が、連続する二時刻の画像データから、所定周波数以下の空間周波数成分をカットするハイパスフィルタを構成するフィルタリング手段４３１を備えている。これにより相関係数のピークが明確になり、ＰＩＶ 解析を適用して二時刻の画像データにおける所定の濃淡画像間の移動距離及び移動方向（速度ベクトル）が得られる。得られた速度ベクトルに誤ベクトルが含まれていると判定された場合、カットオフ周波数を調整して、改めてフィルタリング手段４３１によるフィルタリングが行われ、この改めてフィルタリング処理された画像データについて、再度ＰＩＶ解析が行われる。これにより、誤ベクトルが含まれない速度ベクトルが得られる。【選択図】  図３
2009210490.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定対象を所定の撮像時間間隔で撮像手段により撮像して得られた時系列の画像データを比較して、前記画像データに含まれる所定の濃淡画像の速度場を解析する画像処理手段を備えた画像解析システムであって、
前記画像処理手段は、
連続する二時刻以上の画像データから、所定周波数以下の空間周波数成分をカットするハイパスフィルタを備えたフィルタリング手段と、
前記フィルタリング手段によりフィルタリングされた後の空間周波数成分を画像に変換し、得られた前記二時刻以上の画像データに含まれる所定の濃淡画像間の速度ベクトルをＰＩＶ解析により求めるＰＩＶ解析手段と
を備え、
前記ＰＩＶ解析手段により得られた前記濃淡画像の速度ベクトルに誤ベクトルが含まれていると判定された場合に、前記フィルタリング手段が、カットオフ周波数を調整して前記画像データを再度フィルタリングし、前記ＰＩＶ解析手段によるＰＩＶ解析が再実行されることを特徴とする画像解析システム。
【請求項２】
測定対象を所定の撮像時間間隔で撮像手段により撮像して得られた時系列の画像データを比較して、前記画像データに含まれる所定の濃淡画像の速度場を解析する画像処理手段を備えた画像解析システムであって、
前記画像処理手段は、
連続する二時刻以上の画像データから、所定周波数以下の空間周波数成分をカットするハイパスフィルタを備えたフィルタリング手段と、
前記フィルタリング手段によりフィルタリングした後の空間周波数成分を画像に変換し、得られた前記二時刻以上の画像データに含まれる所定の濃淡画像間の速度ベクトルをＰＩＶ解析により求めるＰＩＶ解析手段と、
前記ＰＩＶ解析手段により得られた前記濃淡画像の速度ベクトルに誤ベクトルが含まれているか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段によって誤ベクトルが含まれていると判定された場合、前記フィルタリング手段のカットオフ周波数を調整し、該フィルタリング手段により前記画像データを再度フィルタリングする処理を実行させると共に、前記ＰＩＶ解析手段によるＰＩＶ解析を再実行させる再処理指令手段と
を具備することを特徴とする画像解析システム。
【請求項３】
前記判定手段は、前記ＰＩＶ解析手段により得られた複数の速度ベクトル中、速度ベクトルの大きさ又は方向に関して相対的に異なる傾向を示した速度ベクトルを誤ベクトルと判定する手段を備えることを特徴とする請求項２記載の画像解析システム。
【請求項４】
前記フィルタリング手段は、一つの画像データについて異なるカットオフ周波数で複数のフィルタリング処理を行うように設定され、
前記ＰＩＶ解析手段は、前記フィルタリング手段による同じカットオフ周波数同士の画像データ間でＰＩＶ解析により速度ベクトルを求め、
前記判定手段は、前記カットオフ周波数ごとに複数得られた速度ベクトル同士を比較し、速度ベクトルの大きさ又は方向のバラツキ度合いが所定の閾値を超えるか否かを判定する手段を備えることを特徴とする請求項２記載の画像解析システム。
【請求項５】
前記撮像手段が長焦点光学系を備え、長距離離間した前記測定対象を撮像可能な長距離型であることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１に記載の画像解析システム。
【請求項６】
測定対象を所定の撮像時間間隔で撮像手段により撮像して得られた時系列の画像データを比較して、前記画像データに含まれる所定の濃淡画像の速度場を解析する画像解析システムにおける画像処理手段を構成するコンピュータプログラムであって、
連続する二時刻以上の画像データから、所定周波数以下の空間周波数成分をカットするハイパスフィルタを備えたフィルタリング手段と、
前記フィルタリング手段によりフィルタリングされた後の空間周波数成分を画像に変換し、得られた前記二時刻以上の画像データに含まれる所定の濃淡画像間の速度ベクトルをＰＩＶ解析により求めるＰＩＶ解析手段と、
前記ＰＩＶ解析手段により得られた前記濃淡画像の速度ベクトルに誤ベクトルが含まれているか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段によって誤ベクトルが含まれていると判定された場合、前記フィルタリング手段のカットオフ周波数を調整して、該フィルタリング手段により前記画像データを再度フィルタリングする処理を実行させると共に、前記ＰＩＶ解析手段によるＰＩＶ解析を再実行させる再処理指令手段と
を具備することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項７】
前記判定手段は、前記ＰＩＶ解析手段により得られた複数の速度ベクトル中、速度ベクトルの大きさ又は方向に関して相対的に異なる傾向を示した速度ベクトルを誤ベクトルと判定する手段を備えることを特徴とする請求項６記載のコンピュータプログラム。
【請求項８】
前記フィルタリング手段は、一つの画像データについて異なるカットオフ周波数で複数のフィルタリング処理を行うように設定され、
前記ＰＩＶ解析手段は、前記フィルタリング手段による同じカットオフ周波数同士の画像データ間でＰＩＶ解析により速度ベクトルを求め、
前記判定手段は、前記カットオフ周波数ごとに複数得られた速度ベクトル同士を比較し、速度ベクトルの大きさ又は方向のバラツキ度合いが所定の閾値を超えるか否かを判定する手段を備えることを特徴とする請求項６記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、測定対象の速度場を解析する画像解析システム及び該画像解析システムに用いられるコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
粒子画像流速測定法（以下、「ＰＩＶ」という）を用いて、発電施設などの煙突から排出される煙、水蒸気、火山灰、黄砂などを遠方から観測するシステムとして、本出願人は、特許文献１に開示された技術を提案している。これは、測定対象である流体の乱流構造を抽出することにより、長距離離れた位置からの測定を可能としたものである。乱流構造を、疑似粒子画像と見なすことにより、ＰＩＶ手法を適用して、流体の速度データを求めている。乱流構造を抽出する際には、ストローハル数と測定対象の流体の乱流構造を発生させる物体の代表長さを利用して空間周波数を求め、この空間周波数でハイパスフィルタ処理を施して抽出している。
【特許文献１】ＷＯ２００５／０９５９９３Ａ１公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
特許文献１では、乱流構造を疑似粒子画像と見なして捉えることにより、ＰＩＶ解析、特に、画像相関法によるＰＩＶ解析を長距離離れた測定対象に対して適用可能にしたものである。しかし、特許文献１の技術は、乱流構造の抽出が可能なものしか測定できない。例えば、非流体や層流の流体を測定することは困難である。そこで、乱流構造を抽出することなく、層流の流体の速度場や非流体の速度場（振動などによる挙動変化）も含めて解析するにあたって、これら測定対象の濃淡画像を用いることが考えられるが、従来、濃淡画像の場合には、相関係数のピークが不明確、あるいはピークが複数出現するといった弊害が生じるため、画像相関法を用いることが困難であった。本出願人は、この点に鑑み、特願２００６−３２５２３５として、濃淡画像からなる画像データにハイパスフィルタを施すことによって相関係数のピーク値を明確化して疑似粒子画像を作成し、それにより画像相関法を用いて濃淡画像の速度場を解析することを提案している。しかし、ハイパスフィルタを施す場合、その設定カットオフ周波数が適切でないと、ＰＩＶによる解析結果の信頼性に影響がでることがわかった。
【０００４】
本発明は、上記に鑑みなされたものであり、測定対象の濃淡画像を用いた画像相関法によるＰＩＶ解析を可能にし、乱流に限らず、層流の流体や非流体の速度場の解析を行うことができ、かつ、信頼性の高い解析結果が得られる画像解析システム及び該画像解析システムに用いられるコンピュータプログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するため、本発明の画像解析システムは、測定対象を所定の撮像時間間隔で撮像手段により撮像して得られた時系列の画像データを比較して、前記画像データに含まれる所定の濃淡画像の速度場を解析する画像処理手段を備えた画像解析システムであって、前記画像処理手段は、連続する二時刻以上の画像データから、所定周波数以下の空間周波数成分をカットするハイパスフィルタを備えたフィルタリング手段と、前記フィルタリング手段によりフィルタリングされた後の空間周波数成分を画像に変換し、得られた前記二時刻以上の画像データに含まれる所定の濃淡画像間の速度ベクトルをＰＩＶ解析により求めるＰＩＶ解析手段とを備え、前記ＰＩＶ解析手段により得られた前記濃淡画像の速度ベクトルに誤ベクトルが含まれていると判定された場合に、前記フィルタリング手段が、カットオフ周波数を調整して前記画像データを再度フィルタリングし、前記ＰＩＶ解析手段によるＰＩＶ解析が再実行されることを特徴とする。
【０００６】
また、本発明の画像解析システムは、測定対象を所定の撮像時間間隔で撮像手段により撮像して得られた時系列の画像データを比較して、前記画像データに含まれる所定の濃淡画像の速度場を解析する画像処理手段を備えた画像解析システムであって、前記画像処理手段は、連続する二時刻以上の画像データから、所定周波数以下の空間周波数成分をカットするハイパスフィルタを備えたフィルタリング手段と、前記フィルタリング手段によりフィルタリングした後の空間周波数成分を画像に変換し、得られた前記二時刻以上の画像データに含まれる所定の濃淡画像間の速度ベクトルをＰＩＶ解析により求めるＰＩＶ解析手段と、前記ＰＩＶ解析手段により得られた前記濃淡画像の速度ベクトルに誤ベクトルが含まれているか否かを判定する判定手段と、前記判定手段によって誤ベクトルが含まれていると判定された場合、前記フィルタリング手段のカットオフ周波数を調整し、該フィルタリング手段により前記画像データを再度フィルタリングする処理を実行させると共に、前記ＰＩＶ解析手段によるＰＩＶ解析を再実行させる再処理指令手段とを具備することを特徴とする構成とすることが好ましい。
【０００７】
前記画像解析システムの判定手段は、前記ＰＩＶ解析手段により得られた複数の速度ベクトル中、速度ベクトルの大きさ又は方向に関して相対的に異なる傾向を示した速度ベクトルを誤ベクトルと判定する手段を備えることが好ましい。
【０００８】
前記画像解析システムのフィルタリング手段は、一つの画像データについて異なるカットオフ周波数で複数のフィルタリング処理を行うように設定され、前記ＰＩＶ解析手段は、前記フィルタリング手段による同じカットオフ周波数同士の画像データ間でＰＩＶ解析により速度ベクトルを求め、前記判定手段は、前記カットオフ周波数ごとに複数得られた速度ベクトル同士を比較し、速度ベクトルの大きさ又は方向のバラツキ度合いが所定の閾値を超えるか否かを判定する手段を備える構成とすることが好ましい。
【０００９】
なお、前記画像解析システムの撮像手段は長焦点光学系を備え、長距離離間した前記測定対象を撮像可能な長距離型であることが好ましい。
【００１０】
また、本発明のコンピュータプログラムは、測定対象を所定の撮像時間間隔で撮像手段により撮像して得られた時系列の画像データを比較して、前記画像データに含まれる所定の濃淡画像の速度場を解析する画像解析システムにおける画像処理手段を構成するコンピュータプログラムであって、連続する二時刻以上の画像データから、所定周波数以下の空間周波数成分をカットするハイパスフィルタを備えたフィルタリング手段と、前記フィルタリング手段によりフィルタリングされた後の空間周波数成分を画像に変換し、得られた前記二時刻以上の画像データに含まれる所定の濃淡画像間の速度ベクトルをＰＩＶ解析により求めるＰＩＶ解析手段と、前記ＰＩＶ解析手段により得られた前記濃淡画像の速度ベクトルに誤ベクトルが含まれているか否かを判定する判定手段と、前記判定手段によって誤ベクトルが含まれていると判定された場合、前記フィルタリング手段のカットオフ周波数を調整して、該フィルタリング手段により前記画像データを再度フィルタリングする処理を実行させると共に、前記ＰＩＶ解析手段によるＰＩＶ解析を再実行させる再処理指令手段とを具備することを特徴とする。
【００１１】
前記コンピュータプログラムの判定手段は、前記ＰＩＶ解析手段により得られた複数の速度ベクトル中、速度ベクトルの大きさ又は方向に関して相対的に異なる傾向を示した速度ベクトルを誤ベクトルと判定する手段を備えることが好ましい。
【００１２】
前記コンピュータプログラムのフィルタリング手段は、一つの画像データについて異なるカットオフ周波数で複数のフィルタリング処理を行うように設定され、前記ＰＩＶ解析手段は、前記フィルタリング手段による同じカットオフ周波数同士の画像データ間でＰＩＶ解析により速度ベクトルを求め、前記判定手段は、前記カットオフ周波数ごとに複数得られた速度ベクトル同士を比較し、速度ベクトルの大きさ又は方向のバラツキ度合いが所定の閾値を超えるか否かを判定する手段を備えることが好ましい。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、画像処理手段が、連続する二時刻以上の画像データから、所定周波数以下の空間周波数成分をカットするハイパスフィルタを構成するフィルタリング手段を備えている。これにより相関係数のピークが明確になり、ＰＩＶ解析を適用して二時刻以上の画像データにおける所定の濃淡画像間の移動距離及び移動方向が得られ、これを時間微分すれば速度ベクトルが得られるため、測定対象として、乱流に限らず、層流の流体や非流体の速度場の解析も行うことができる。しかも、本発明は、得られた速度ベクトルに誤ベクトルが含まれていると判定された場合、カットオフ周波数を調整して、改めてフィルタリング手段によるフィルタリングが行われ、この改めてフィルタリング処理された画像データについて、再度ＰＩＶ解析が行われる構成である。これにより、誤ベクトルが含まれない速度ベクトルが得られることになり、信頼性の高い速度場解析を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて更に詳しく説明する。図１は、本発明の一の実施形態に係る画像解析システム１を示し、撮像手段としての、長焦点光学系３を備えたＣＣＤカメラ２、コンピュータ４等を備えて構成される。
【００１５】
ＣＣＤカメラ２に、長焦点光学系３が装着されるが、長焦点光学系３としては、単焦点系のレンズ（以下、「単レンズ」という）を用いることが好ましい。この場合、ターレットを設け、複数種類の単レンズを選択可能な構成とすることがより好ましい。ターレットを用いることにより、単レンズの自動選択も可能となる。ズーム機能を有するレンズの場合、一般に像面湾曲が大きい点が欠点であるが、高屈折率のガラスで安定した像が得られるものであれば使用できる。なお、本実施形態では、撮像手段として、ＣＣＤ撮像素子を備えたカメラ（ＣＣＤカメラ）を使用しているが、これに代え、ＣＭＯＳ撮像素子を備えたカメラを用いることもできる。
【００１６】
コンピュータ４は、図１及び図２に示したように、ＣＣＤカメラ２に接続され、ＣＣＤカメラ２の駆動を制御する制御手段４１と、ＣＣＤカメラ２により撮影された画像信号を受信して所定の処理を行う画像取り込み手段４２及び画像処理手段４３とを備えてなる。ＣＣＤカメラ２は、測定対象の濃淡画像を微小時間間隔で連続的に撮像する。測定対象の濃淡画像を解析するシステムであるため、測定対象は、煙、雲、火山灰、黄砂等の乱流、層流の流体はもとより、建物、鉄塔、煙突といった構造物などの非流体も含まれる。非流体の場合、その構造物の振動等の速度場を解析することができる。また、濃淡画像を撮像するため、流体などの測定対象中にトレーサー粒子の噴霧等を行う必要や非流体の測定対象中に特別なマーキングなどを施す必要がない。制御手段４１は、ＣＣＤカメラ２の焦点距離の調整等を行う。画像取り込み手段４２は、ＣＣＤカメラ２からの濃淡画像の信号をデジタル化するフレームグラバボードを備えてなる。画像処理手段４３は、コンピュータプログラムからなり、フレームグラバボードから出力されるデジタル画像信号を画像相関法により解析処理する。なお、画像処理手段４３の前段に、像の歪み収差などを補正する回路を設けることもできる。
【００１７】
画像処理手段４３では、ＣＣＤカメラ２により微小時間間隔をおいて撮像された二時刻の画像データにおける所定の濃淡画像を画像相関法により比較解析し、測定対象の速度場を解析する。具体的には、取得した２つの連続する画像（第１時刻、第２時刻の画像）間において、第１時刻における参照領域に対し、第２時刻における探索領域を所定画素ずつシフトさせて、両者における濃淡分布情報の類似度を比較して探索領域の位置を特定する。濃淡分布情報は、空間周波数成分として表され、参照領域と探索領域における各空間周波数成分の相関係数が最大となる探索領域の位置を特定する。特定した探索領域と参照領域との位置関係から、速度ベクトルを得る。
【００１８】
画像処理手段４３は、より詳細には、図３に示したように、コンピュータプログラムからなる、フィルタリング手段４３１、ＰＩＶ解析手段４３２、判定手段４３３及び再処理指令手段４３４から構成される。濃淡画像の空間周波数成分から測定対象の速度ベクトルを求めようとした場合、各空間周波数成分の全てについて解析すると、相関係数のピーク値が判然としない空間周波数成分、あるいは、ピーク値が複数ある空間周波数成分が存在し、真のピーク値を特定し難いことから、フィルタリング手段４３１は、ＰＩＶ解析手段４３２の前処理手段（前処理工程）として、必要な空間周波数成分のみを残すフィルタリングを行う。本実施形態のフィルタリング手段４３１は所定周波数以下の空間周波数成分をカットするハイパスフィルタを備えて構成されている。ハイパスフィルタにおけるカットオフ周波数の値は任意であるが、本実施形態では、カットオフ周波数を調整可能になっている。
【００１９】
ＰＩＶ解析手段４３２には、ＰＩＶ解析を行う画像相関法のコンピュータプログラムが設定されている。画像相関法には、直接相互相関法、ＦＦＴ相互相関法、自己相関法、レーザスペックル法、輝度差累積法等があるが、これらのいずれでも適用可能である。但し、直接相互相関法、ＦＦＴ相互相関法に適用すると効果的である。
【００２０】
判定手段４３３は、ＰＩＶ解析手段４３２により得られた速度ベクトルに誤ベクトルが含まれているか否かを判定する。例えば、流れの速さ・方向が比較的安定しているとすると図４（ａ）のような速度ベクトルが出力されるべきところ、図４（ｂ）のような速度ベクトルが出力された場合には、その中に誤ベクトルが含まれていると考えられる。図４（ｂ）の出力中に誤ベクトルが含まれているか否かの判定手法としては、これら複数の速度ベクトル中に、速度ベクトルの大きさ又は方向に関して相対的に異なる傾向を示した速度ベクトルを誤ベクトルと判定する手法が考えられる。相対的に異なる傾向を示しているか否かは、例えば、各速度ベクトルが、速度ベクトルの大きさ又は方向に関して統計的に求めた分散の範囲から逸脱するような場合に、相対的に異なる傾向を示していると判定することができる。
【００２１】
再処理指令手段４３４は、判定手段４３３によって誤ベクトルが含まれていると判定された場合に、フィルタリング手段４３１を構成するハイパスフィルタのカットオフ周波数を調整してフィルタリング処理及びＰＩＶ解析処理を再度実行させるように、フィルタリング手段４３１及びＰＩＶ解析手段４３２に指令する手段である。ハイパスフィルタのカットオフ周波数を調整することにより、フィルタリングされる空間周波数成分が変化し、フィルタリング処理された画像データが異なるものになる。例えば、カットオフ周波数を上げてフィルタリングすると、より細かい模様が抽出された画像データとなり、カットオフ周波数を下げてフィルタリングすると、よりなだらなか模様が残った画像データとなる。このようにしてフィルタリングをやり直した画像データについて再びＰＩＶ解析を行う。
【００２２】
次に、図５に基づき、本実施形態の画像解析工程を説明する。まず、ＣＣＤカメラ２により、測定対象を時間間隔Δｔで撮像し、時系列の濃淡画像をＮ枚取得する（Ｓ１０１）。取得された濃淡画像は、画像取り込み手段４２を経て画像処理手段４３にデジタル画像信号として入力される。入力されたデジタル画像信号は、フィルタリング手段４３１のハイパスフィルタにより、Ｎ枚の画像の全てについて、あるいは、時系列に連続する２枚の画像について、予め設定したカットオフ周波数以下の空間周波数成分がカットされる（Ｓ１０２）。
【００２３】
次に、ＰＩＶ解析手段４３２が、画像相関法を用いてＰＩＶ解析し（Ｓ１０３）、判定手段４３３が、得られた速度ベクトル中に誤ベクトルが含まれている否かを上記のように判定する（Ｓ１０４）。誤ベクトルが含まれていないと判定された場合には、Ｓ１０３において出力されたＰＩＶ解析の結果が採用される。誤ベクトルが含まれていると判定された場合には、再処理指令手段４３４がフィルタリング手段４３１及びＰＩＶ解析手段４３２に、フィルタリング処理及びＰＩＶ解析処理の再実行を指令する（Ｓ１０５）。再実行が指令されると、Ｓ１０２に戻る。Ｓ１０２に戻ると、フィルタリング手段４３１は、カットオフ周波数を前回と異なる値に設定し直してフィルタリング処理し、改めてフィルタリング処理された画像データについてＰＩＶ解析処理（Ｓ１０３）が行われる。その結果、得られた速度ベクトルについて再び判定手段４３３による判定がなされ、誤ベクトルが含まれていないと判定された場合には、今回得られた速度ベクトルが解析結果として採用され、誤ベクトルが含まれていると判定された場合には、再処理指令手段４３４の指令により（Ｓ１０５）、カットオフ周波数を再び設定し直してフィルタリング処理が行われる。以降、これらの工程が繰り返され、誤ベクトルを含まない速度ベクトルが得られることになる。
【００２４】
図６は、本発明の他の実施形態に係る画像解析システムの画像解析の工程を示す図である。この実施形態は、ＣＣＤカメラ２により、測定対象を時間間隔Δｔで撮像し、時系列の濃淡画像をＮ枚取得する工程（Ｓ２０１）は上記実施形態と同様であるが、フィルタリング手段４３１のハイパスフィルタによるフィルタリング処理においては、カットオフ周波数を複数用い、同じ画像について、異なるカットオフ周波数でフィルタリングを行っている（Ｓ２０２）。例えば、カットオフ周波数として、「通常値」、「通常値＋１０％値」、「通常値−１０％値」の３つを準備し、この３つのカットオフ周波数でフィルタリングした画像データを得る。すなわち、この場合には、ＣＣＤカメラ２で撮像した一つの濃淡画像につき、フィルタリング処理した画像データが３枚得られる。
【００２５】
次に、各画像データを用いたＰＩＶ解析を行う（Ｓ２０３）。ＰＩＶ解析は、同じカットオフ周波数の画像データ同士、すなわち、「通常値」の画像データ同士、「通常値＋１０％値」の画像データ同士、「通常値−１０％値」の画像データ同士で行う。この結果、ＰＩＶ解析結果として速度ベクトルの表示が３種類得られることになり、判定手段４３３は、同じ濃淡画像に関する３種類の速度ベクトル表示を相互に比較し、それらが同様の傾向を示しているか否かを判定する（Ｓ２０４）。同傾向を示している否かは、複数得られた速度ベクトル同士を比較し、速度ベクトルの大きさ又は方向の相対的なバラツキ度合いが統計的に所定の閾値を超えているか否かで判定する。その結果、３種類の速度ベクトル表示のバラツキ度合いが全て所定の閾値内の場合には、ＰＩＶ解析結果が正しいものとして、そのうちのいずれかの出力結果、例えば、「通常値」の出力結果を採用する。３種類のうち１つのみが所定の閾値から外れ、残りの２つのバラツキ度合いが所定の閾値内の場合には、残りの２つのＰＩＶ解析結果が正しいものとして、そのうちのいずれかの出力結果を採用する。
【００２６】
一方、バラツキ度合いが３種類とも所定の閾値内に収まっていない場合には、再処理指令手段４３４がフィルタリング処理及びＰＩＶ解析処理の再実行を指令する（Ｓ２０５）。フィルタリング手段４３１は、再実行を指令されると、前回と異なる値を「通常値」として設定すると共に、例えば、その「＋１０％値」、「−１０％値」を改めて設定し、フィルタリング処理を行う。以降、これらの工程を繰り返し、誤ベクトルを含まない速度ベクトルを得る。なお、３種類のうち１つのみが所定の閾値から外れ、残りの２つのバラツキ度合いが所定の閾値内の場合において、残りの２つのＰＩＶ解析結果が正しいものとして扱わず、その場合も、カットオフ周波数を設定し直してフィルタリング処理からやり直しするように設定することもできる。本実施形態において、カットオフ周波数を３種類設定しているが、３種類に限定されるものではないことはもちろんであり、２種類であってもよいし、４種類以上であってもよい。
【００２７】
なお、上記した各実施形態では、判定手段４３３による判定を自動的に行っているが、ＰＩＶ解析の結果から、計測者が、カットオフ周波数を設定し直して再度フィルタリングするか否かを判定することも可能である。例えば、流れの速さ・方向が比較的安定している場合、経験則から、図４（ａ）のような速度ベクトルが出力されると考えられるにも拘わらず、図４（ｂ）のような速度ベクトルが出力された場合には、その中に誤ベクトルが含まれていると判定して、カットオフ周波数の再設定を行うようにすることも可能である。
【００２８】
また、上記した各実施形態では、フィルタリング手段４３１としてハイパスフィルタを設け、所定のカットオフ周波数以下の低周波成分をカットしているだけであるが、相関係数のピークが複数出現するような場合には、特願２００６−３２５２３５において提案したように、所定以上の高周波の空間周波数成分をカットするローパスフィルタを設けることも可能である。
【産業上の利用可能性】
【００２９】
本発明では、濃淡画像から、測定対象である流体又は非流体の挙動を解析することが可能であり、トレーサー粒子等を噴霧する必要がなく、また、構造物への特別なマーキングなどが不要であるため、長焦点光学系を用いて撮像することにより、接近困難な遠方の流体の流れ場や非流体の動き（建物の振動等）を解析することができる。従って、例えば、煙突の煙の流れ場を解析することによる発電所の運転管理、原子力発電所や地熱発電所のクーリングタワーからの蒸気の流れ場を解析することによる運転管理、火山灰や黄砂の流れ場を解析することによる環境への影響評価などに利用することができる。また、大規模火災現場から発生した煙の流れ場を解析して、その対策や避難誘導等に資することができる。また、雲（雲底部）の流れ場を解析することにより、地域的な天気予報に利用することもできるし、送電線や送電鉄塔周りの風の解析や花粉の流れの測定や鉄塔などの構造物の振動解析に利用することもできる。また、火山の噴火や大規模火災などにおいては、本発明の画像解析システムを車両に搭載し、移動しながら測定対象の挙動を解析していくこともでき、災害の発生状況のリアルタイムでの把握や有効な災害対策にも役立つ。なお、長焦点光学系から測定対象の流体までの距離は、長焦点光学系や使用する撮像素子の精度によっても異なり、特に限定されるものではないが、入手可能な長焦点光学系等の性能を考慮すると、１０ｍ以上２０ｋｍ以下で用いることが実用的には好ましい。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】図１は、本発明の一の実施形態に係る画像解析システムの概要を示す図である。
【図２】図２は、上記実施形態に係る画像解析システムのコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、上記実施形態に係るコンピュータに設定した画像処理手段の構成を示すブロック図である。
【図４】図４（ａ）は、速度ベクトル表示の一例を模式的に示した図であり、図４（ｂ）は誤ベクトルを含んだ速度ベクトル表示の一例を模式的に示した図である。
【図５】図５は、上記実施形態に係る画像解析システムによる画像処理工程を説明するための図である。
【図６】図６は、本発明の他の実施形態に係る画像解析システムによる画像処理工程を説明するための図である。
【符号の説明】
【００３１】
１  画像解析システム
２  ＣＣＤカメラ
３  長焦点光学系
４  コンピュータ
４１  制御手段
４２  画像取り込み手段
４３  画像処理手段
４３１  フィルタリング手段
４３２  ＰＩＶ解析手段
４３３  判定手段
４３４  再処理指令手段
【図１】
2009210490.tif 000003
【図２】
2009210490.tif 000004
【図３】
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【図４】
2009210490.tif 000006
【図５】
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【図６】
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