黒体塗料を塗布した測定対象物で測定した熱画像値に基づいて作成する熱画像の平滑化方法であって、所定の熱画像値である推定熱画像値を設定し、該推定熱画像値よりも小さい熱画像値を熱画像異常値として前記熱画像値から除去する、除去工程を備える、ことを特徴とする、熱画像の平滑化方法。前記除去工程は、前記熱画像値が極大となる極大点を抽出する、第一抽出ステップと、前記第一抽出ステップで抽出した極大点間の線分上の値を前記推定熱画像値として設定し、該推定熱画像値よりも大きい熱画像値を有する追加点を抽出する、第二抽出ステップと、前記第一抽出ステップで抽出した極大点、及び、前記第二抽出ステップで抽出した追加点を用いて線形補間を行う、補間ステップと、を備える、ことを特徴とする、請求項1に記載の熱画像の平滑化方法。前記除去工程を反復して行う、ことを特徴とする、請求項1又は請求項2に記載の熱画像の平滑化方法。前記測定対象物で測定した前記熱画像値を、前記測定対象物における位置関係に基づいて行データと列データとに分類し、該行データ及び列データのそれぞれを熱画像値として前記除去工程を行う、ことを特徴とする、請求項1から請求項3の何れか1項に記載の熱画像の平滑化方法。請求項1から請求項4の何れか1項に記載の熱画像の平滑化方法を実行する平滑化工程を備える、ことを特徴とする、表面温度測定方法。請求項1から請求項4の何れか1項に記載の熱画像の平滑化方法を実行する処理手段を備える、ことを特徴とする、表面温度測定装置。そこで本発明は上記現状に鑑み、黒体塗料の塗膜に亀裂が生じた場合でも、亀裂部分における赤外線量の低下の影響を排除することにより、測定対象物で測定した熱画像値に基づいて作成した熱画像を適正に平滑化し、測定対象物の正確な表面温度分布の測定を行うことができる、熱画像の平滑化方法、表面温度測定方法、及び、表面温度測定装置を提供するものである。本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段を説明する。即ち、請求項1においては、黒体塗料を塗布した測定対象物で測定した熱画像値に基づいて作成する熱画像の平滑化方法であって、所定の熱画像値である推定熱画像値を設定し、該推定熱画像値よりも小さい熱画像値を熱画像異常値として前記熱画像値から除去する、除去工程を備えるものである。請求項2においては、前記除去工程は、前記熱画像値が極大となる極大点を抽出する、第一抽出ステップと、前記第一抽出ステップで抽出した極大点間の線分上の値を前記推定熱画像値として設定し、該推定熱画像値よりも大きい熱画像値を有する追加点を抽出する、第二抽出ステップと、前記第一抽出ステップで抽出した極大点、及び、前記第二抽出ステップで抽出した追加点を用いて線形補間を行う、補間ステップと、を備えるものである。請求項3においては、前記除去工程を反復して行うものである。請求項4においては、前記測定対象物で測定した前記熱画像値を、前記測定対象物における位置関係に基づいて行データと列データとに分類し、該行データ及び列データのそれぞれを熱画像値として前記除去工程を行うものである。請求項5においては、請求項1から請求項4の何れか1項に記載の熱画像の平滑化方法を実行する平滑化工程を備えるものである。請求項6においては、請求項1から請求項4の何れか1項に記載の熱画像の平滑化方法を実行する処理手段を備えるものである。本発明の効果として、以下に示すような効果を奏する。本発明により、黒体塗料の塗膜に亀裂が生じた場合でも、亀裂部分における赤外線量の低下の影響を排除することにより、測定対象物で測定した熱画像値に基づいて作成した熱画像を適正に平滑化し、測定対象物の正確な表面温度分布の測定を行うことができる。次に、発明の実施の形態を説明する。なお、本発明の技術的範囲は以下の実施例に限定されるものではなく、下記の事項から明らかになる本発明が真に意図する技術的思想の範囲全体に、広く及ぶものである。まず、本発明の一実施形態に係る熱画像の平滑化方法及び表面温度測定方法を実行する表面温度測定装置10について、図1を用いて説明する。図1に示す如く、表面温度測定装置10は鋼板などである測定対象物Wの表面温度の分布を測定する、赤外線サーモグラフィーである。表面温度測定装置10は主として赤外線カメラ11及び制御装置12を具備する。測定対象物Wは本発明に係る対象物の実施の一形態であり、その測定面には放射率を一様に整えて放射率変動の影響を抑制するために、黒体塗料B放射率≒1が塗布されている。本実施形態においては図1中の矢印に示す如く、測定対象物Wにおける左右方向を水平方向とし、同じく前後方向を垂直方向として説明する。水平方向と垂直方向とは直交する関係にある。赤外線カメラ11は、黒体塗料Bが塗布された測定対象物Wの赤外線の強度の分布を、その内部に備える図示しないフィルターを透過させて、検出素子で検出する。制御装置12は入力手段、表示手段、記憶手段、通信手段、及び、後述する熱画像の平滑化方法を実行する図示しない処理手段等を具備する制御部であり、CPUやRAMやROMやインターフェース等のマイクロコンピュータを主体として構成される。さらに、図1に示す如く、制御装置12は赤外線カメラ11と電気的に接続されている。そして、制御装置12は、赤外線カメラ11で検出した測定対象物Wの赤外線の強度を受信し、各手段を制御して、測定対象物Wの熱画像値を生成するのである。つまり、赤外線カメラ11により検出された測定対象物Wの表面の所定位置から放射される赤外線の強度、および、測定対象物Wの表面から放射される各波長帯における赤外線の強度の分布に係る情報を受信取得するのである。制御装置12は赤外線カメラ11の一連の動作も制御する。具体的には、制御装置12は赤外線カメラ11に接続され、赤外線カメラ11を動作させるための信号を送信可能に構成される。次に、制御装置12で熱画像値を生成する測定対象物Wについて、図2を用いて説明する。本実施形態においては図2aに示す如く、黒体塗料Bの塗膜に亀裂Cが生じた測定対象物Wの表面温度分布を測定する場合について説明する。上記の如く、赤外線カメラ11は、黒体塗料Bが塗布された測定対象物Wの赤外線の強度を検出素子で検出する。そして、制御装置12は、赤外線カメラ11で検出した測定対象物Wの赤外線の強度を受信して、測定対象物Wの熱画像値を生成する。具体的には、図2aに示すように、水平方向線Lhを所定間隔で平行となるように複数例えば、数十から数百設定し、それぞれの水平方向線Lhにおける熱画像値の温度プロファイルデータについて、後述する平滑化工程を伴う処理を行うのである。次に、制御装置12の処理手段で実行する熱画像値の温度プロファイルデータの平滑化処理について、図3から図7を用いて説明する。図4a、bから図7a、bは、上記の如く生成した、複数の水平方向線Lhにおける熱画像値の温度プロファイルデータから抽出した、一の水平方向線Lhにおける熱画像値の温度プロファイルデータを一例として記載している。図4a、bから図7a、bの各図において、横軸は水平方向の位置座標jを、縦軸は熱画像値を示している。図4aに示す如く、位置座標jにおけるデータを点Pjとし、点Pjにおける熱画像値をIjとする。本実施形態では、熱画像値の温度プロファイルデータにおけるデータ点列は点P0から点PL-1までのL個のデータからなる。換言すれば、点P0から点PL-1までのL個のデータを有する熱画像値のデータ点列について平滑化処理を行うのである。本実施形態で実行する熱画像の平滑化方法においては、推定熱画像値を設定し、推定熱画像値よりも小さい熱画像値を、熱画像異常値として前記熱画像値から除去する、除去工程を備える。除去工程は、第一抽出ステップと、第二抽出ステップと、補間ステップと、を備える。以下、各ステップについて説明する。第一抽出ステップは、以下のステップS01からステップS07に示す如く、前記データ点列から熱画像値が極大となる極大点を抽出する工程である。具体的にはまず、図3中のステップS01に示す如く、最小及び最大の位置座標jである開始点P0及び終了点PL-1を、極大点集合Sに含める。極大点集合Sとは、開始点P0及び終了点PL-1と、前後の二点の熱画像値が自己の熱画像値よりも小さい点との集合である。前後の二点の熱画像値が自己の熱画像値よりも小さい点とは、換言すればIj-1<Ij>Ij1を満たす点Pjである。次に、ステップS02に進み、j=1とする。次に、ステップS03に進み、点Pjが極大点か否かを判断する。点Pjが極大点であれば、ステップS04に進み、点Pjを極大点集合Sに含めた後にステップS05に進む。点Pjが極大点でなければ、ステップS05に進み、j=j1とする。次に、ステップS06に進み、j<L-1か否か、即ち、点Pjが終了点PL-1と一致していないかどうかを判断する。点Pjが終了点PL-1と一致していなければ、ステップS03に戻り、ステップS03からステップS06を繰り返す。点Pjが終了点PL-1と一致していれば、ステップS07に進み、極大点集合Sの要素である、開始点P0、ステップS04で極大点集合Sに含まれた全ての点Pj、及び、終了点PL-1を順にソートする。詳細には、極大点集合Sの要素を順に点Pσ0、点Pσ1、、点PσM-1とする。換言すれば、極大点集合Sを、点Pσ0から点PσM-1までのM個のデータを有するデータ点列とするのである。つまり、図4bに示す如く、開始点P0=点Pσ0であり、終了点PL-1=点PσM-1であり、この二点の間に位置する極大点は点Pσ1から点PσM-2となるのである。第二抽出ステップは、以下のステップS08からステップS15に示す如く、第一抽出ステップで抽出した極大点である点Pσ0、点Pσ1、、点PσM-1のそれぞれ間の線分上の値を推定熱画像値として設定し、熱画像値の温度プロファイルデータにおけるデータ点列から、推定熱画像値よりも大きい熱画像値を有する追加点を抽出する工程である。具体的には、ステップS08に進み、j=σk、k=0とする。次に、ステップS09に進み、点Pjが線分PσkPσk1より上方にあるか否かを判断する。点Pjが線分PσkPσk1より上方にあれば、ステップS10に進み、点Pjを追加点集合Tに含めた後にステップS11に進む。追加点集合Tとは、位置座標jにおける線分PσkPσk1上の熱画像値を推定熱画像値とし、この推定熱画像値よりも熱画像値Ijの大きな点Pjの集合である。点Pjが線分PσkPσk1より上方になければ、ステップS11に進み、j=j1とする。次に、ステップS12に進み、j<σk1か否か、即ち、点Pjが次の極大点と一致していないかどうかを判断する。点Pjが次の極大点と一致していなければ、ステップS09に戻り、ステップS09からステップS11を繰り返す。点Pjが次の極大点と一致していれば、ステップS13に進み、k=k1とする。次に、ステップS14に進み、k<M-1か否か、即ち、点Pjが終了点である最後の極大点PσM-1と一致していないかどうかを判断する。点Pjが終了点PσM-1と一致していなければ、ステップS09に戻り、ステップS09からステップS13を繰り返す。点Pjが終了点PσM-1と一致していれば、ステップS15に進み、追加点集合Tの要素である、ステップS10で追加点集合Tに含まれた全ての点Pjを順にソートする。詳細には、追加点集合Tの要素を順に点Pτ0、点Pτ1、、点PτN-1とする。換言すれば、追加点集合Tを、点Pτ0から点PτN-1までのN個のデータを有するデータ点列とするのである。つまり、図5aに示す如く、第一抽出ステップで抽出した極大点である点Pσ0、点Pσ1、、点PσM-1のそれぞれ間の線分上の値である推定熱画像値よりも大きい熱画像値を有するN個の追加点を、追加点集合Tのデータ点列とするのである。補間ステップは、以下のステップS16及びステップS17に示す如く、第一抽出ステップで抽出した極大点である点Pσ0、点Pσ1、、点PσM-1、及び、第二抽出ステップで抽出した追加点である点Pτ0、点Pτ1、、点PτN-1を用いて線形補間を行う工程である。具体的には、ステップS16に進み、極大点集合Sと追加点集合Tとの要素の集合和を抽出点集合Wとし、抽出点集合Wの要素を順に点Pω0、点Pω1、、点PωMN-1とする。即ち、抽出点集合WはMN個のデータからなるデータ点列であるため、点Pω0から点PωMN-1までのデータを有するデータ点列となるのである。つまり、図5bに示す如く、第一抽出ステップで抽出した極大点と、第二抽出ステップで抽出した追加点との集合を、抽出点集合Wのデータ点列とするのである。次に、ステップS16に進み、位置座標0から位置座標L-1において、抽出点集合Wのデータ点列の間にL-MN個のデータ点列を線形補間により生成する。具体的には、前記第一抽出ステップ及び第二抽出ステップにおいては、MN個のデータ点列が抽出されるため、当初のデータ点列の個数であるL個からデータ点数が減少することになる。つまり、極大点のそれぞれ間における線分上の値として設定された推定熱画像値よりも小さい熱画像値が、熱画像異常値として前記熱画像値から除去されるのである。このため、データの存在しない位置座標が生じることを回避するために、図6aに示す如く、第一抽出ステップ及び第二抽出ステップで抽出されなかったL-MN個のデータ点列を、第一抽出ステップで抽出した極大点及び第二抽出ステップで抽出した追加点の間における、除去された熱画像値の座標位置に新たに生成するのである。この場合、新たに生成される各データ点の熱画像値は、抽出点集合Wのデータ点列のうち、生成されるデータ点の両側に位置するデータ点同士を結ぶ直線の、当該生成されるデータ点の座標位置における熱画像値となる。上記の如く、本実施形態で実行する熱画像の平滑化方法が備える除去工程は、熱画像値の温度プロファイルデータにおけるデータ点列から、熱画像値が極大となる極大点を抽出する第一抽出ステップと、極大点のそれぞれ間における線分上の値を推定熱画像値として設定し、推定熱画像値よりも大きい熱画像値を有する追加点を抽出する第二抽出ステップと、極大点及び追加点を用いて線形補間を行う補間ステップと、を備えるのである。本実施形態においては上記の如く構成することにより、図2aに示す如く黒体塗料Bの塗膜に亀裂Cが生じた場合でも、測定対象物Wで測定した熱画像値に基づいて作成した熱画像を適正に平滑化し、測定対象物の正確な表面温度分布の測定を行うことができる。つまり、極大点のそれぞれ間における線分上の値として設定された推定熱画像値よりも小さい熱画像値を、熱画像異常値として熱画像値から除去することにより、亀裂部分における赤外線量の低下の影響を排除することが可能となるのである。このため、黒体塗料Bの塗膜に亀裂が生じた測定対象物Wで測定した熱画像値に基づいて熱画像を作成しても、図2bに示す如く、熱画像Dに亀裂Cによる線状模様が表われないのである。即ち、黒体塗料Bの塗膜に亀裂Cが生じても、熱画像Dの生成精度の低下を防止することが可能となるのである。熱画像の平滑化方法が備える除去工程は、反復して行う構成とすることも可能である。具体的には、一回目の平滑化処理における除去工程の後に、第一抽出ステップと、第二抽出ステップと、補間ステップと、を備える除去工程を繰り返すのである。より詳細には、図6bに示す如く、一回目の平滑化処理後の位置座標jにおけるデータを点Qjとする。そして、点Q0から点QL-1までのL個のデータを有する熱画像値のデータ点列について、上記の一回目の平滑化処理と同様に、再度平滑化処理を行うのである。そして、図6bに示す如く、熱画像値が極大となる極大点Qσ0、点Qσ1、、点Qσm-1を抽出する。さらに、図7aに示す如く、極大点Qσ0、点Qσ1、、点Qσm-1のそれぞれ間の線分上の値である推定熱画像値よりも大きい熱画像値を有するn個の追加点Qτ0、Qτ1、、Qτn-1を、追加点集合Tのデータ点列として抽出する。また、抽出点集合Wの要素を順に点Qω0、点Qω1、、点Qωmn-1とする。その後、図7bに示す如く、第一抽出ステップ及び第二抽出ステップで抽出されなかったL-mn個のデータ点列を、第一抽出ステップで抽出した極大点及び第二抽出ステップで抽出した追加点の間に新たに生成するのである。上記の如く、除去工程を反復して行う構成とすることにより、図7bに示す如く亀裂部分における赤外線量の低下の影響をより強く排除することが可能となる。このため、除去工程の反復回数を適正な値に設定することにより、亀裂の影響を排除する度合いを調整することができる。つまり、熱画像の生成を所望の精度とすることが可能となるのである。また、熱画像値の温度プロファイルデータの平滑化処理については、測定対象物Wで測定した熱画像値を、測定対象物Wにおける位置関係に基づいて行データと列データとに分類し、行データ及び列データのそれぞれを熱画像値として除去工程を行う構成とすることもできる。具体的には、図2aに示すように、行データである水平方向線Lhだけでなく、列データである垂直方向線Lvについても平行となるように複数設定し、それぞれの水平方向線Lh及び垂直方向線Lvにおける熱画像値の温度プロファイルデータについて、上記と同様に平滑化工程を伴う処理を行うのである。上記の如く、水平方向線Lh及び垂直方向線Lvにおける熱画像値の温度プロファイルデータについて平滑化処理を行う構成とすることにより、測定対象物Wで測定した熱画像値に基づいて作成した熱画像をより適正に平滑化することができる。具体的には、例えば黒体塗料Bの塗膜に亀裂Cが水平方向に生じた場合でも、亀裂Cに対して直交する方向の垂直方向線Lvにおける熱画像値の温度プロファイルデータについて平滑化処理を行うことにより、水平方向の亀裂Cの影響を排除することが可能となる。つまり、亀裂Cの方向が水平方向線Lh又は垂直方向線Lvと一致した場合は、その影響を排除することは難しいが、直交する他方の垂直方向線Lv又は水平方向線Lhにおいて平滑化処理を行うことにより、亀裂Cの影響を排除することができるため、熱画像Dの生成精度の低下を防止することがより可能となるのである。