"コンクリート表面などを撮影した画像において、一定の大きさに分割した処理領域毎に画像処理を施し、漏水領域を抽出するコンクリート表面の変状領域の検出方法において、当該漏水を画像処理で検出する上ではノイズとなる不要物を取り除いた画像に対して、横方向に強い平滑化をかける平滑化処理が含まれることを特徴とするコンクリート表面の変状領域の検出方法。コンクリート表面などを撮影した画像において、一定の大きさに分割した処理領域毎に画像処理を施し、一定の輝度や模様を有する変状領域を抽出するコンクリート表面の変状領域の検出方法において、当該変状領域を画像処理で検出する上ではノイズとなる不要物を取り除いた画像に対して、特定方向に強い平滑化をかける平滑化処理が含まれることを特徴とするコンクリート表面の変状領域の検出方法。コンクリート表面などを撮影した画像において、一定の大きさに分割した処理領域毎に画像処理を施し抽出された漏水領域に対して、当該領域を囲む座標軸と平行な最小矩形を画像上に描き、当該最小矩形を漏水領域と一緒に表示することを特徴とする請求項1に記載のコンクリート表面の変状領域の検出方法。コンクリート表面などを撮影した画像において、一定の大きさに分割した処理領域毎に画像処理を施し抽出された漏水領域に対して、当該領域を指し示すことを特徴とする請求項1に記載のコンクリート表面の変状領域の検出方法。コンクリート表面などを撮影した画像において、前記横方向に強い平滑化処理を施した画像に対して動的しきい値処理を施して、背景に比べてより黒い領域を第1次候補の漏水領域として抽出する工程が含まれることを特徴とする請求項1記載のコンクリート表面の変状領域の検出方法。コンクリート表面などを撮影した画像において、前記特定方向に強い平滑化処理を施した画像に対して動的しきい値処理を施して、ある範囲の輝度の領域を第1次候補の変状領域として抽出する工程が含まれることを特徴とする請求項2記載のコンクリート表面の変状領域の検出方法。請求項5記載の第1次候補の漏水領域に対して、標準的な漏水の平均濃淡値の範囲で指定した条件範囲内にある領域を第2次候補の漏水領域として抽出する平均濃淡処理工程が含まれることを特徴とする請求項1記載のコンクリート表面の変状領域の検出方法。請求項6記載の第1次候補の変状領域に対して、標準的な変状の平均濃淡値の範囲で指定した条件範囲内にある領域を第2次候補の変状領域として抽出する平均濃淡処理工程が含まれることを特徴とする請求項2記載のコンクリート表面の変状領域の検出方法。請求項7記載の第2次候補の漏水領域に対して、領域の形状特徴量を特定する工程が含まれることを特徴とする請求項1記載のコンクリート表面の変状領域の検出方法。請求項8記載の第2次候補の変状領域に対して、領域の形状特徴量を特定する工程が含まれることを特徴とする請求項2記載のコンクリート表面の変状領域の検出方法。請求項9記載の特定の形状特徴量を有する領域に対して、形状特徴量が指定した条件の範囲内にある領域を漏水領域として確定する工程が含まれることを特徴とする請求項1記載のコンクリート表面の変状領域の検出方法。請求項10記載の特定の形状特徴量を有する領域に対して、形状特徴量が指定した条件の範囲内にある領域を変状領域として確定する工程が含まれることを特徴とする請求項2記載のコンクリート表面の変状領域の検出方法。前記コンクリート表面に発生する変状領域を画像処理により検出するうえで、ノイズとなる不要物を取り除いたコンクリート表面画像を得る前処理工程において、コンクリート表面添架物を形状ベースマッチングに用いるテンプレートとしてコンピュータに登録する工程を含むことを特徴とする請求項1および請求項2に記載のコンクリート表面の漏水および変状領域の検出方法。前記コンクリート表面に発生する変状領域を画像処理により検出するうえで、ノイズとなる不要物を取り除いたコンクリート表面画像を得る前処理工程において、請求項13に記載の登録テンプレートを参照しながら、スケールの変化に対応した形状ベースのパターンマッチングを行って、前記一定の大きさに分割した処理領域からコンクリート表面添架物を抽出することを特徴とする請求項1および請求項2に記載のコンクリート表面の変状領域の検出方法。前記コンクリート表面に発生する変状領域を画像処理により検出するうえで、ノイズとなる不要物を取り除いたコンクリート表面画像を得る前処理工程において、請求項14に記載の方法で抽出されたコンクリート表面添架物に対して、その周辺のテクスチャを考慮しながら当該コンクリート表面添架物の抽出領域を撮影画像の周辺画素でインペインティングすることを特徴とする請求項1および請求項2に記載のコンクリート表面の変状領域の検出方法。前記コンクリート表面に発生する変状領域の検出工程において、コンクリート構造物の管理上重要な部位の処理領域から抽出された結果に対して、重みを変えて評価することにより、要注意箇所の変状を確実に把握する、部位による抽出感度調整機能を備えていることを特徴とする請求項1および請求項2に記載のコンクリート表面の変状領域の検出方法。本発明の課題は、目視による検査方法を補完し或いは機械化の一部を構成することができる変状領域の検出方法であって、トンネル覆工面などのコンクリート表面を撮像した元画像データを画像処理し、当該コンクリート表面に発生した変状領域を、所定の形状と大きさの変状領域として表示するコンクリート表面の変状領域の検出方法を提供することである。本発明の他の課題は、トンネル覆工面などのコンクリート表面を撮像した元画像データを画像処理し、当該コンクリート表面に発生した変状領域を検出するコンクリート表面の変状領域の検出方法において、画像処理の効率化を図ることである。上記課題を解決する漏水領域の検出方法は、コンクリート表面を撮像した元画像データを画像処理して漏水領域等の変状領域を抽出するコンクリート表面の変状領域の検出方法において、前記画像処理には検出対象の変状の検出にとってノイズとなる不要物を取り除いたトンネル壁面画像に対して特定方向に強い平滑化をかける平滑化処理が含まれることを特徴とするコンクリート表面の変状領域の検出方法である。そして、コンクリート表面を撮像した元画像データを画像処理して抽出された漏水領域などの変状領域を、当該領域を囲む座標軸と平行な最小矩形を画像上に描き、当該最小矩形を漏水領域などの変状領域と一緒に表示することを特徴とする。上記課題を解決するトンネル壁面を一例とする漏水領域などの変状領域の検出方法は、より具体的には、トンネル壁面を撮像した元画像からケーブルなどの壁面添架物を取り除き、取り除いた壁面添架物の領域をインペインティング画像修復処理し、壁面添架物の全くないトンネル壁面画像、即ち不要物を取り除いたトンネル壁面画像を生成する前処理工程と、前記不要物を取り除いたトンネル壁面画像を画像処理して漏水領域などの変状領域を検出する後工程から成る。前記前処理工程は、壁面添架物をテンプレートとして画像処理装置であるコンピュータに登録する工程、スケールの変化に対応した形状ベースのパターンマッチングを行って元画像から壁面添加物を抽出する工程、パターンマッチングで抽出した壁面添架物の周辺のテクスチャを考慮しながら当該壁面添架物の抽出領域を周辺のトンネル壁面画素でインペインティングする工程を含む。前記後処理工程は、例えば検出対象が漏水領域の場合、不要物を取り除いたコンクリート表面画像に対して横方向に強い平滑化をかける工程、動的しきい値処理を施して背景に比べてより黒い領域を漏水候補領域として抽出する工程、微小領域を除去し穴埋めする工程、前記漏水候補領域の輝度値、面積、幅、高さを特定する工程、指定した条件の範囲内にある領域を漏水領域として抽出し、領域の穴埋め、周囲領域の閉合処理を行う工程、及び漏水領域を囲む座標軸と平行な最小矩形を画像上に描き、この最小矩形を最終的に表示する漏水領域として出力する工程を含む。上述の解決手段は、一般的な漏水はひび割れなどからしみ出た水が壁面をつたわって鉛直方向に流れ落ちる黒っぽい跡として現場点検作業員に確認され、及び、標準的な漏水は撮影画像上で平均輝度値が0~100の範囲で、且つ、その幅は50ピクセルより大きく、高さは80ピクセルより大きい領域として認識されるという事実に本発明者達が着目し、想到した漏水領域の検出方法である。また、漏水の画像特徴に加えて、水平方向に延びるひび割れからは漏水が発生する可能性が高いという、土木工学者や現場点検作業者の意見に着目し、水平方向のひび割れの抽出が漏水領域の検出性能に関係することに想達した検出方法である。更に、漏水は水平ひび割れから鉛直方向に染み出る形で発生しやすいという知見から、漏水の特徴に基づく画像処理により抽出した領域の上部に、水平方向成分の大きなひび割れが認められるなら、漏水領域である可能性が非常に高い、すなわち漏水の場所を精度よく特定できるという、土木工学者専門家の知識を十分に反映した解決手段である。本発明により、トンネル覆工面などのコンクリート表面を撮像した元画像データを画像処理し、当該コンクリート表面に発生したひび割れなどからの漏水個所などの変状領域を所定の形状と大きさの漏水画像として表示するコンクリート表面の変状領域の検出方法が提供された。従って、本発明は漏水などの変状の状況を記録解析できるので、目視による漏水などの変状の検査方法の補完方法として、或いは目視検査の機械化の一部を実現できる実用上極めて有効なものであり、現場点検作業の省力化と効率化を図ることが可能になった。因みに、1~2kmhで行われている現在の目視による現場点検作業は、本発明を採用すれば5~10倍の速さで、しかも目の疲労感なく行うことが可能である。また、画像処理結果のデータは記録保管されるので、トンネル健全度診断のための客観的なデータとして活用できる。また、収録されたデータは室内で繰返し、関係者で評価し詳細検査箇所の特定に有効に利用される。また本発明によれば、漏水などの変状の発生位置や面積を定量的に把握することができる。この漏水などの変状の検査手法の提供により、例えば、非接触的検査手法を用いたコンクリート内部欠陥診断システムの位置標定精度及び作業効率が格段に向上することが期待される。特に、列車走行に大きな影響を及ぼす可能性があるトンネル天頂部及びアーチ部に発生した漏水に対しては、継続的な観察により精度の高い詳細検査が可能となる。本発明は、不要物を取り除いたトンネル壁面画像に対して横方向に強い平滑化をかける工程、動的しきい値処理を施して背景に比べてより黒い領域を漏水候補領域として抽出する工程、微小領域を除去し穴埋めする工程、前記漏水候補領域の輝度値、面積、幅、高さを特定する工程、指定した条件の範囲内にある領域を漏水領域として抽出し、領域の穴埋め、周囲領域の閉合処理を行う工程、及び漏水領域を囲む座標軸と平行な最小矩形を画像上に描き、この最小矩形を最終的に表示する漏水領域として出力する工程を含むことを特徴とするコンクリート表面の漏水領域の検出方法である。図1は、本発明に係るコンクリート表面の漏水領域の検出の処理の流れを、トンネル壁面を一例として示すフローチャートである。先ず、作業員によって画像処理装置に入力された元画像は、256階調のグレイスケール画像に変換される。元画像は、図2に示す如く、ほぼ中央にトンネルクラウン部と呼ばれる天頂部が位置するように撮像されたトンネル壁面の展開画像を処理に適したサイズの矩形に分割したものである。図3は、漏水領域が発生したコンクリート表面を撮影した元画像である。この元画像はケーブル等の水平状壁面添架物や補強金具等の垂直状壁面添架物が存在する鉄道トンネルのようなコンクリート壁面の場合には、後述する前処理工程を経て得られた画像である。この前処理工程は、閉合ひび割れや漏水などの変状の検出にとってノイズ成分が存在するコンクリート壁面画像の場合に行う処理であり、このようなノイズ成分が存在しないトンネルのコンクリー壁面画像には必ずしも必要としない。トンネル壁面の展開画像の分割は、図2に示すように、最大サイズの処理領域Aを真中に、その上下に中間サイズの処理領域B、更にその上下に最小サイズの処理領域Cを、お互いにオーバーラップしないように配置している。つまり、トンネル壁面の展開画像は、一方の下端部13からアーチ部12、天頂部11、アーチ部12を順に経て他方の下端部13までのトンネル断面の壁面の縁を縦の辺、一方の出入口から他方の出入口までのトンネル長さを横の辺とする大きな矩形の画像であり、この大きな矩形の画像を5×M個に分割するのが一般的である。Mは整数で、トンネルの長さを処理領域の横方向の辺の長さで除した値である。トンネルの天頂部周辺をカバーする矩形の処理領域A、アーチ部周辺をカバーする矩形の処理領域B、下端部をカバーする矩形の処理領域Cのサイズを大、中、小と重み付けしたのは、要注意箇所であるトンネルの天頂部周辺に発生する漏水を確実に把握するためである。次に、画像処理装置は、入力された図3に示す如き元画像のグレイ値に対して、横方向に強い線形の平滑化処理、例えば幅101×高さ1などのように、フィルターマスクの幅が極端に広い平滑化処理を施すS1。このような平滑化処理を施された平滑化画像は、図4に示す如き横方向に強くぼやけた画像になる。従って、施工目地などの鉛直方向に延びる細い黒線ノイズは除去されるが、漏水画像は消滅しない。漏水は或る程度の幅を持った領域なので、横方向に多少強めに平滑化をかけても消滅しないことに着目した画像処理である。この処理によって、トンネル壁面に必ず存在し、漏水領域の抽出の妨げとなる施工目地などの鉛直方向に延びる細い黒線ノイズを簡単確実に除去できるのである。次に、平滑化画像に対して、輝度むらや輝度変化の影響を受け難い動的しきい値処理S2を施し、背景に比べてより黒い領域を抽出する。即ち、元画像と平滑化画像を比較して、平滑化画像のグレイ値からオフセット値を差し引いた値が元画像のグレイ値以上である領域を抽出する。このようにして抽出された領域は、言わば第1次候補の漏水領域である。なお、前記オフセット値は例えば5に設定する。図5が、平滑化処理後の画像に対して動的しきい値処理を施した壁面画像である。また、前記オフセット値は、図2に示す処理領域C,B,A,B,Cに対して、例えばCは5、Bは4、Aは3というように、天頂部にゆくほど値を小さくする。これにより、漏水発生が列車走行に大きな影響を及ぼす可能性があるトンネル天頂部及びアーチ部の領域Aに関しては、周辺の領域に比べ強い平滑化が抑えられることから、抽出感度の調整が可能となる。このように、コンクリート構造物の管理上重要な部位の処理領域から抽出された結果に対して、重みを変えて評価することにより、要注意箇所の変状を確実に把握する、部位による抽出感度調整機能を備えているのである。次に、同じ回数だけ収縮して膨張させるオープニング処理を施し、小さな孤立したノイズを除去するS3。また、オープニング処理に際しては、図2に示す処理領域C,B,A,B,Cに対して、例えばCは5、Bは4、Aは3というように、天頂部にゆくほど収縮と膨張の回数を減らしてゆく。これにより、漏水発生が列車走行に大きな影響を及ぼす可能性があるトンネル天頂部及びアーチ部の領域Aに関しては、周辺の領域に比べ情報の過度の圧縮が抑えられることから、抽出感度の調整が可能となる。このように、コンクリート構造物の管理上重要な部位の処理領域から抽出された結果に対して、重みを変えて評価することにより、要注意箇所の変状を確実に把握する、部位による抽出感度調整機能を備えている次に、オープニング処理後の画像から、標準的な漏水の平均輝度値の範囲で指定した条件範囲内か否かを判定し、第二次候補の漏水領域として抽出するS4。この第二次候補の漏水領域は、そのグレイ値の平均輝度値が例えば1~121に入っている領域である。図6が、動的しきい値処理後の画像に対して平均濃淡処理を施した壁面画像である。続いて、ステップS4で抽出された全ての領域にラベル付け処理を施して、当該領域の幅、高さ、面積などの形状特徴量を特定するS5。図7は、この処理を施された壁面画像である。続いて、ステップS4で抽出された全ての領域、即ち平均濃淡処理を経て抽出された第二次候補の漏水候補領域の面積が指定範囲以上か否かを判定しS6、YESならば漏水領域として抽出する。なお、ステップS6は、領域の形状特徴量の面積で無く、領域の幅と高さは指定範囲以上か否かを判定してもよい。例えば、領域の幅が50ピクセルを超え、且つ領域の高さが80ピクセルを超えている領域を漏水領域として抽出してもよい。ステップS6の判定結果がNOならば、画像処理装置は現に画像処理されている元画像において抽出された第二次候補の漏水候補領域の最後の領域か否かを判定しS9し、NOならばステップS6に戻る。ステップS9の判定結果がYESならば処理を終了する。続いて、領域の穴埋めと周囲領域の閉合処理を行うS7。最後に、画像処理装置は漏水領域出力処理を行うS8。即ち、このステップはステップS6の処理で抽出された漏水領域を作業者が見易い画像表示として出力する処理である。即ち、画像処理装置は抽出された漏水領域を、これを囲む座標軸と平行な最小矩形を画像上に描き、この最小矩形を最終的に表示する漏水領域として出力する。これによって、漏水状の領域が画像上にあっても、これと漏水領域を明確に区別できる。図8が領域解析処理後の画像に漏水領域を囲む座標軸と平行な最小矩形を表示した壁面画像である。この画像から、トンネル壁面における漏水の数、発生位置、大きさが一目了然である。なお、図8の画像には漏水領域を示す最小矩形が3つある。次に、鉄道トンネルのようなコンクリート壁面画像の前処理工程について説明する。鉄道トンネルのコンクリート壁面画像には、ひび割れや漏水などの変状以外にも型枠や汚れ、ケーブル等の添架物が多数写っている。通常、対象とする変状のみならず、画像処理は画面全体に一律に作用するので、漏水だけを選択的に処理することができない。背景よりも暗い領域という一般的な特徴を基に漏水を抽出する場合はとりわけ、同様のノイズを取り除いた上で処理することで抽出精度の向上を図ることができる。前記前処理工程は、コンクリート壁面の撮像画像から、変状抽出にとって不要な部分を取り除き、取り除かれた領域欠損領域を自動的に修復する画像処理である。先ず、画像処理装置は入力された元画像を、256階調のグレイスケール画像に変換する。元画像は、ほぼ中央にトンネルクラウン部と呼ばれる天頂部が位置するように撮像されたトンネル壁面の展開画像を、図2に示す如く処理に適したサイズの矩形に分割したものである。次に、ケーブル、電線を天井から吊り下げるための下束などの水平状壁面添架物構造物を抽出する画像処理を行う。即ち、画像処理装置に予め登録されている抽出したい水平状構造物のテンプレートを用い、スケールの変化に対応した形状ベースのパターンマッチングで水平状構造物を抽出する。図9はケーブル領域の抽出処理が施されたコンクリート壁面画像である。次に、補強金具、補修板、蛍光灯などの垂直状構造物を抽出する画像処理を行う。即ち、画像処理装置に予め登録されている抽出したい垂直状構造物のテンプレートを用い、スケールの変化に対応した形状ベースのパターンマッチングで垂直状構造物を抽出する。図10は、パターンマッチングにより各種構造物の抽出処理が施されたコンクリート壁面画像である。上述の構造物の抽出処理は、輝度の濃淡を利用するのではなく、物体の特性を定義する輪郭データと、その法線方向の濃淡値の勾配データを利用する。これによって、隠ぺいや乱れのある画像にも極めて頑強な検索を実現する。なお、構造物のテンプレートを作業員が画像処理装置に登録する方法は、例えば次のようにして行われる。ここでは、壁面添架物として補強金具を例にして述べる。先ず、画像中の補強金具からパターンマッチングのモデルを作成する。次に、画像中から補強金具の領域を抽出する。そして、マウスで標識領域を指定する。続いて、指定した標識領域を膨張させる。これは補強金具の外側エッジもモデルとして利用するためである。続いて、実際の大きさにモデルを合わせるため補強金具の画像サイズを縮小させる。最後に、このようにして抽出した補強金具を3段階の解像度ピラミッドで画像処理装置に登録する。続いて、水平状壁面添架物の抽出領域の自動修復が行われる。更に、垂直状壁面添架物の抽出領域の自動修復が行われる。この自動修復においては、パターンマッチングで抽出した壁面添架物の周辺のテクスチャを考慮しながら、当該壁面添架物の抽出領域を周辺のトンネル壁面画素で補完する。当該領域が新しい濃淡値で覆われるまで、周囲の画像の完全な部分からコピーする。これで、あたかもこれら壁面添架物の無いトンネル壁面画像が生成される。図11はケーブル領域を背景で自動修復したコンクリート壁面画像、図12は補強金具等の壁面添架物領域を背景で自動修復したコンクリート壁面画像である。以上、トンネル覆工面などのコンクリート表面の代表的な変状領域である漏水領域の検出方法について、実施例を挙げて詳細に説明した。しかしながら、本明細書でトンネル覆工面などのコンクリート表面の変状領域とは、漏水領域に限定するものではなく、次のような変状領域をも指す。第1のコンクリート表面の変状領域は全体的に白く粉をふいたような領域で、エフロレセンス若しくは有利石灰と呼ばれる領域である。第2のコンクリート表面の変状領域は茶褐色の堆積物が付着した領域で、鉄バクテリアによる堆積付着物の領域である。漏水が乾くと遊離石灰が残る。鉄バクテリアは地下水の中の鉄分を栄養源としてバクテリアが生命活動のエネルギーを取り出しているが、そのときの糞が鉄バクテリアの堆積付着物である。どちらも、コンクリートと地下水の水和反応で生成された炭酸カルシウムを含んだ地下水、即ち漏水が天井面にしみ出してトンネル壁面であるコンクリート表面に白い漏水跡のような有利石灰を付着させたり、場合によっては天井から垂れ下がる氷柱状の石の棒として生じるものである。全体的に白く粉をふいたような領域も茶褐色の堆積物が付着した領域も漏水に関連する変状領域であり、コンクリート構造物からの漏水による二次生成物領域と呼ぶべき領域である。第3のコンクリート表面の変状領域はコールドジョイントである。コールドジョイントとは、コンクリートを打ち重ねる適正な時間の間隔を過ぎてコンクリートを打設下場合に、前に打ち込まれたコンクリートの上に後から打ち込まれたコンクリートが一体化しない状態を言う。要するに、本明細書でコンクリート表面の変状領域とは、コンクリート表面の漏水領域、コンクリート構造物からの漏水による二次生成物領域、若しくはコールドジョイントのことである。ところで、図1のフローチャートにおいて、ステップS1は入力された元画像に対して横方向に強い線形の平滑化をかける処理である。鉛直方向の漏水を検出する実施例だからである。しかし、天頂部周辺の線路方向に発生したコールドジョイントを検出する場合には、元画像に対して縦方向に強い線形の平滑化をかける処理を行うことになる。要するに、本発明においては、コンクリート表面の変状領域である検出対象が縦長領域なら横方向の平滑化、検出対象が横長領域なら縦方向の平滑化で、それぞれの方向を有する領域を抽出する際に邪魔になる同じ向きの細かいノイズを消しこむ処理、検出対象に対応した特定方向に強い平滑化をかける平滑化処理を行うのである。"