"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、閉合ひび割れを抽出するコンクリート表面の閉合ひび割れ検出方法において、上下左右の処理領域を一般的に想定される閉合ひび割れのサイズをカバーする面積だけオーバーラップさせることを特徴とするコンクリート表面の閉合ひび割れ検出方法。コンクリート表面などを撮影した画像において、画像処理を施すために一定の大きさに分割した処理領域に関して、万一その場所にひび割れが発生した場合は特に危険で、より感度よく抽出する必要のある場所に対して、領域のサイズが大きく設定されてい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閉合ひび割れ検出方法。コンクリート表面などを撮影した画像において、画像処理を施すために一定の大きさに分割した処理領域に関して、万一ある方向にひび割れが発生した場合は特に危険で、より感度よく抽出する必要のある方向に対して、領域のサイズが大きく設定されてい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閉合ひび割れ検出方法。閉合ひび割れを検出する際の前処理作業において、コンクリート表面添架物をテンプレートとして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、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工程、抽出したコンクリート表面添架物の周辺のテクスチャを考慮しながらコンクリート表面添架物の抽出領域を周辺の撮影画像の周辺画素でインペインティングする工程を、一連の処理として組み合わせたことを特徴とするコンクリート表面の閉合ひび割れ検出方法。前記前処理手法において、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4に記載のコンクリート表面の閉合ひび割れ検出方法。前記前処理手法において、前記コンピュータに登録された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工程を含むことを特徴とする請求項4に記載のコンクリート表面の閉合ひび割れ検出方法。前記前処理手法において、前記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工程を含むことを特徴とする請求項4に記載のコンクリート表面の閉合ひび割れ検出方法。請求項4記載の前処理手法により、不要物が取り除かれた撮影画像に対して、撮影解像度以上のサブピクセル精度でひび割れ線分を抽出する工程を含むことを特徴とするコンクリート表面の閉合ひび割れ検出方法。前記コンクリート表面の閉合ひび割れ検出方法において、サブピクセル精度で抽出されたひび割れ線分に対して、画像解析により一定の面積以下の線分を除去し、且つ近接する線分同士を連結し閉合領域を生成する工程を含むことを特徴とするコンクリート表面の閉合ひび割れ検出方法。前記コンクリート表面の閉合ひび割れ検出方法において、前記閉合領域に対して識別番号を付与し、各閉合領域の上下左右の端部の座標値を特定する工程を含むことを特徴とするコンクリート表面の閉合ひび割れ検出方法。前記コンクリート表面の閉合ひび割れ検出方法において、前記閉合領域の端部の座標値が、前記一定の大きさに分割した処理領域の範囲内であるか否かを判定し、いずれも範囲以内であれば当該領域は閉合ひび割れであると決定する処理を含むことを特徴とするコンクリート表面の閉合ひび割れ検出方法。請求項8記載の閉合ひび割れ検出方法において、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に記載のコンクリート表面の閉合ひび割れ検出方法。本発明の課題は、目視検査を補完し或いは機械化の一部となりうる閉合ひび割れ検査方法であって、トンネル覆工面などのコンクリート表面に発生した閉合ひび割れを、当該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閉合ひび割れを自動的に抽出する閉合ひび割れ検出方法を提供することである。上記課題を解決するために、本発明者は、トンネル壁面を一例としてトンネル壁面の展開画像を上下左右に複数枚の矩形の処理領域に分割するとともに、前記上下左右の処理領域を一般的に想定される閉合ひび割れのサイズをカバーする面積だけオーバーラップさせることによって、仮に或る処理領域の境界に閉合ひび割れがかかっても、その上下左右のいずれかの処理領域には必ず収まることに着目した。上記課題を解決する閉合ひび割れ検出方法は、トンネル壁面の展開画像を分割した複数枚の矩形の処理領域毎に元画像に対して画像処理を行って閉合ひび割れを抽出するコンクリート表面の閉合ひび割れ検出方法において、上下左右の処理領域を一般的に想定される閉合ひび割れのサイズをカバーする面積だけオーバーラップさせることを特徴とするものである。前記トンネル壁面の展開画像を分割した複数枚の矩形の処理領域において、壁面画像の天頂部の矩形の処理領域は、トンネルの断面方向も延長方向も他の処理領域よりも大きくすることで、天頂部に発生する閉合ひび割れを確実に抽出するようにしている。上記課題を解決する閉合ひび割れ検出方法は、より具体的には、処理領域である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処理し、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閉合領域を生成し、前記領域の上下左右の端部の座標値が前記矩形の処理領域の範囲内にあるか否かを判定して閉合ひび割れを検出する後処理工程から成るものである。前記前処理工程は、壁面添架物をテンプレートとして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矩形の処理領域の元画像から壁面添加物を抽出する工程、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、不要物を取り除いたトンネル壁面画像に対して撮影解像度以上のサブピクセル精度でひび割れ線分を抽出する工程、ブロブ領域解析により一定以下の面積の微粒子を除去し、且つ近接する線分同士を連結し閉合領域を生成する工程、全ての領域に対してラベル付けを行って各領域の上下左右の端部の座標値を特定する工程、前記端部の座標値が前記矩形の処理領域の範囲内であるか否かを判定し、いずれも範囲以内であれば当該領域は閉合ひび割れであると決定する工程で構成されている。ひび割れが組み合わさって閉じた領域を形成した場合、コンクリートが落下する危険性が高いという、土木工学者や現場点検作業者の意見に着目し、画像処理領域の端部に達しない領域の抽出が特に閉合ひび割れ抽出のカギとなることに想達した検出方法である。上述した解決手段は、閉領域化したコンクリートは落下の危険性があり、優先的に発見する必要があること、即ち、閉合領域は念入りに検査をしなければならないという知見から、コンクリート壁面の撮像画像から画像処理によって抽出した領域は閉合領域である可能性が非常に高い、すなわち危険性の高い場所を精度よく特定できるという、コンクリート構造物専門家の知識を十分に反映した閉合ひび割れ検出方法である。本発明により、トンネル覆工面などのコンクリート表面に発生した閉合ひび割れを、当該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閉合ひび割れを自動的に抽出する閉合ひび割れ検出方法が提供された。従って、本発明は閉合ひび割れの状況を記録解析できるので、目視による閉合ひび割れ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、コンクリート片が落下すると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対しては、当該領域から抽出された結果に対して高い重みをつけることにより、要注意箇所の変状を確実に抽出することができる。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。更に、本発明により、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作業を効率化する閉合ひび割れ検査方法が提供された。本発明は、上下左右の処理領域を一般的に想定される閉合ひび割れのサイズをカバーする面積だけオーバーラップさせてトンネル壁面の展開画像を分割した複数枚の矩形の処理領域の元画像に対して画像処理を行って閉合ひび割れを検出する閉合ひび割れ検出方法であって、前記矩形の処理領域である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処理し、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閉合ひび割れを検出する後処理工程から成ることを特徴とするものである。図1は、本発明に係るコンクリート表面の閉合ひび割れ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した元画像は、画像処理装置によって256階調のグレイスケール画像に変換される。なお、後述するが、この元画像は後述の前処理工程を経て得られた画像であって、トンネルの壁面に存在する型枠や汚れ、ケーブル等の添架物を画面上から取り除くとともに、取り除いた領域を周囲の画像を用いて修復した画像である。即ち、閉合ひび割れや漏水などの検出対象にとってのノイズ成分が除去された壁面画像である。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11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に分割した図2に示す如き矩形の処理領域である。図2では3種類の矩形の処理領域A,B,Cに分割されている.最大サイズの処理領域Aはトンネル天頂部11を中心にしたアーチ部12の壁面を、最小サイズの処理領域Cはトンネル側壁部の下端部13の周辺の壁面を、中間サイズの処理領域Bはトンネルのアーチ部12から側壁部周辺をカバーするように設定されている。矩形の処理領域Aのサイズを最大に設定したのは、トンネルの天頂部11の周辺に発生する閉合ひび割れを確実に抽出するためである。トンネルの天頂部11の周辺に発生する閉合ひび割れは、要注意変状だからである。要するに、コンクリート表面などを撮影した画像において、画像処理を施すために一定の大きさに分割した処理領域に関して、万一その場所にひび割れが発生した場合は特に危険で、より感度よく抽出する必要のある場所に対して、領域のサイズが大きく設定され、或いは、より感度よく抽出する必要のある方向に対して、領域のサイズが大きく設定されているのである。トンネル壁面の展開画像の分割は、図2の右側に示すように、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するのが一般的である。つまり、トンネル壁面の展開画像は、一方の側壁部の下端部13から天頂部11を経て他方の側壁部の下端部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。これに対して、本発明では、図2の左側に示すように、上下左右の矩形の処理領域をオーバーラップするようにしてトンネル壁面の展開画像の分割を行っている。オーバーラップの大きさは、上下方向はd1、左右方向はd2である。縦方向を行、横方向を列と定義すると、上下左右の矩形の処理領域を上下左右に一部オーバーラップさせることによって、処理領域は行方向に1個増え、列方向はM個よりもかなり多いN個に増加し、総数は6×N個となる。図2の左側に示す例では、1列目の処理領域は上からC,B,A,A,B,Cとなり、これらは上下の処理領域と長さd1だけオーバーラップしている。2列目の処理領域は上からC,B,A,A,B,Cとなり、これらは上下の処理領域と長さd1だけオーバーラップしていると共に、左側の1列目の処理領域と長さd2だけオーバーラップしている。3列目以下の処理領域も同様に、上下左右の処理領域と所定長さだけオーバーラップしている。このように、上下左右の処理領域を一般的に想定される閉合ひび割れのサイズをカバーする面積だけオーバーラップさせてトンネル壁面の展開画像を分割した複数枚の矩形の処理領域を設けることによって、図3に示す如く、閉合ひび割れ10はいずれかの処理領域の範囲内に位置するようになる。換言すれば、一般的に想定される閉合ひび割れのサイズをカバーする面積だけオーバーラップするように、上下左右の矩形の処理領域を設定しているから、閉合ひび割れ10が例えどんな場所に発生していても、いずれかの矩形の処理領域の範囲内に収まるのである。本発明においては、上下左右の矩形の処理領域を一般的に想定される閉合ひび割れのサイズをカバーする面積だけオーバーラップするように設定し、矩形の処理領域の元画像に対して画像処理を行って閉合ひび割れを検出するのである。画像処理装置は先ず、撮影解像度グレイ値に対して、例えば幅31×高さ31のフィルターマスクで平滑化処理を施すS1。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を施すS2。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。前記オフセット値は例えば5に設定する。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,A,B,Cに対して、例えばCは5回、Bは4回、Aは3回というように、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、コンクリート片が落下すると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。要するに、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、オープニング処理後の画像から、撮影解像度以上のサブピクセル精度でひび割れ成分を抽出するS4。また、サブピクセル精度でひび割れ成分を抽出する際には、図2に示す処理領域C,B,A,A,B,Cに対して、BはCに比べ、さらにAはBに比べ、より微細なひび割れ幅まで抽出できるようにエッジ抽出の閾値を調整する。これにより、コンクリート片が落下すると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、周辺の領域に比べより微細なひび割れ成分が抽出されることから、抽出感度の調整が可能となる。要するに、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、オープニング処理後の画像から、撮影解像度以上のサブピクセル精度でひび割れ成分を抽出するS4。続いて、ブロブ領域解析により、面積が一定値以下の微粒子を除去し、かつ近接する線成分同士を連結し、閉合ひび割れの候補領域を生成するS5。前記閉合ひび割れの候補領域を含む抽出された全ての領域に対してラベリング処理を行い、各領域の最左端の列座標を持つ点10a、最上端の行座標を持つ点10b、最下端の行座標を持つ点10c、及び最右端の列座標を持つ点10dの座標値を特定するS6。最後に、画像処理装置は閉合ひび割れ候補領域の各領域について次のような処理を行って、閉合ひび割れを検出する。即ち、画像処理装置は閉合ひび割れの候補領域の最左端の列座標を持つ点10aが矩形の処理領域の左枠15の上にあるか否かを判定しS7、NOならステップS8に進む。ステップS8では閉合ひび割れの候補領域の最上端の行座標を持つ点10bが矩形の処理領域の上枠16の上にあるか否かを判定し、YESならば非閉合ひび割れと決定しS12、NOならステップS9に進む。ステップS9では閉合ひび割れの候補領域の最下端の行座標を持つ点10cが矩形の処理領域の下枠17の上にあるか否かを判定し、YESならば非閉合ひび割れと決定しS12、NOならステップS10に進む。ステップS10では閉合ひび割れの候補領域の最右端の列座標を持つ点10dが矩形の処理領域の右枠18の上にあるか否かを判定し、NOなら閉合ひび割れと決定しS11、処理を終了する。ステップS6、ステップS7、ステップS8、ステップS9のいずれかの判定結果がYES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閉合ひび割れの候補領域の最後の領域か否かを判定しS12し、NOならばステップS7に戻る。ステップS12の判定結果がYESならば処理を終了する。このような判定処理を行うことで、閉合ひび割れの候補領域が矩形の処理領域の範囲内にある否かが判定され、範囲内にあると判定されれば、当該閉合ひび割れ候補領域を閉合ひび割れと決定するのである。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、ひび割れだけを選択的に処理することができない。背景よりも黒っぽい線という一般的な特徴を基にひび割れ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11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12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13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14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。"