JPH01112382A - ひびわれ画像データ処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、路面計測によって得たひびわれ画像データ
を認識し、ひびわれに対応する線ヒゲメン］・を抽Ｌ１
４することによりひびわｈ発生率等の解析結果を出力す
るまでの一連の処理の効率化に関する。

〔従来の技術］ 道路の傷み具合を評価する路面の性状としては、わだち
拙れ、ＫＬ１１ｉ凹凸、ひびわれの３要素があり、従来
、目視確認によって行なわれていたこれらの計測を自動
化するために各種提案がなされている。

これらの自動化技術では、測定方式としてはスリブ］・
カメラ１Ｊ式（特公昭６ｌ−２８１９１５Ｑ公報）と、
レーリ”受光方式（１５願昭５８−２２９５６３０、特
願）＋ｆｌ　５９−２３３０２３丹）とが主流となって
おり、囮像ノ」メラやレーザ発振其ａ３よび受光水子等
を車両に搭載し、該計測車が道路を走行することにより
、路面画像データを白９ｈ測定するようにしている。そ
して、これらの提案で・は、路面胴側の際に得た路面画
像データを例えばビデオテープレコーダ（Ｖ　Ｔ　Ｒ）
等のデータレコーダに記録しておき、その後、この記録
データを解析することにより路面５Ｔ価を行なうＪ：う
にしている。

ところで、かかる記録データのＹ（４ｖ７．の際、従来
は、人間による［ニタ表示画面どの対話によって路面１
ｆ価を行なうようにしている。すなわち、レーザ方式を
例にとれば、路面画像データが記録されたテープを再生
機を介してモニタ上に表示し、該表示画面に格子状のメ
ツシュをかけることにより表示画面を複数の正方領域に
分割し、各分１１１１領域内のひびわれの有無を人間が
目視判断し、その判断結果を例えば○、Ｘ等で仕切り線
を伺した方眼状の記録用紙に記入するようにしている。

そして、最終的には、該記録用紙を参照して、ひびわれ
発生率（−ひびわれのあるメツシュ枚／総メツシュ数）
等の評価結果を口出り−る。

〔発明が解決しようとする問題点） このように、従来方法においては、人間がモニタ表示画
面を目視判断することにより、路面画像データに含まれ
る、ひびわれデータを解析処上甲するようにしているた
め、データ処Ｊ１１！速痘が遅い。

目視確認による誤判定が５”ａ　’、Ｌする、笠の問題
ｓｊ１を有していた。

この発明はこれらの大間に鑑みてなされ！ζもので、ひ
びわれ画像データの解析処理をコンピュータを用いて仝
て自動化り＝ることにより、データ処理の高速化および
正確化を図るようにしたひびわれ画像データ処理方法を
提供しようとするものである。

〔問題点を解決するための手段） そこでこの発明では、路面データが記憶された画像メ七
りを複数の領域に分割し、これら複数の分に１領域のな
かから選択した一部の所定の分割領域にひびねれデータ
が存在す′るか否かを各別に判定し、ひひわれが存在す
ると判定された領域を追跡起点として選定し、該選定し
た起点η１域からひびわれに夕・ｊ応ケる線レグメンＩ
・をイれぞれ抽出するどどもに、抽出された線ゼグメン
トの線ＩＪ向に基づき次の追跡方向を決定し、この追跡
方向に有る隣接分７．１１領域にひびわれが存在するか
否かを判定し、ひびわれが有ると判定された領域で線セ
グメントの抽出を行なうといった一連の追跡・抽出処理
を各起点毎に追跡が終了するまで反復して実行するＪ：
うにしている。

（作用） すなわらこの光明では、まず、分割領域全部分的に探索
することにより、追跡のための起点を選定する。そして
、該選定した起点を始点として前述の追跡および線セグ
メン１〜抽出処理を繰返し実行することにより、所定領
域内に含まれるひびわれを線セグメントの組合わせとし
て抽出するようにしている。

〔実施例〕

以下、この光明を添付図面に示す実施例にしたがって詳
細に説明する。

第２図にこの発明を実施するための構成例を示す。第２
図にＪ３いて、ご−ｆΔ７−ブ１にはレーザ方式を用い
た路面目測中によって測定した路面画像データが記録さ
れている。変換モジュール２は、ビデオテープに記録さ
れた路面画像データを例えばｌｌｌ１ｍ×１１Ｉ１１１
１の画素単位で８ビアｈ（２５６階調）にＱ子化し、こ
れを磁気デーゾ３に出込む。なお、レーザ方式を用いて
得られたひびわれデータというのは、シャドウ作用によ
って白から黒の階調画像として表現されるてＪ３す、ひ
びわれの有るところは黒（ｌｉｔ！ｉ調Ｏ）、ひびわれ
の無い路面（よグレー、白のセンタライン等は白く階３
１１２２５５）として表わされる。

コンピュータ４は、磁気テープ３からフレーム単位に転
送されるひびわれデータを記憶する画像メモリをイ」し
ており、このひびねれデータを上述する態揉でデータ処
理し、その処理結果をプリンタ５に出力したり、モニタ
６上に表示したりする。

なＪｊ、この場合、データ処理手順のなかの線セグメン
ト抽出処理（後述する）は専用のプロセッサ７によって
実行するようにしでいる。

以下、この光明にかかる７゛−タ処即手順の一例を第１
図に示すフローブヤート等を参照して順に説明１Ｊる。

まず、コンピュータ４は磁気７−１３に記録している路
面ひびわれデータを同コンピュータ内の画像メモリにフ
レーム単位（例えば５１２×５１２画素）に転送させ（
ステップ１００）、該転送された画像データについて以
下の解析処理をフレーム単位に実行する。

次にコンピュータ４は第３図に示す１フレーム求め、該
平均値Ｄ　を用いて、次の起」ｊ１探木処叩で用いるひ
びわれの右前判定用のしきい値０を求める（ステップ１
１０）。

次に、コンピュータ４（ま、転送された１フレ一ム分の
画像データにス・１し、例えば第３図に示づような１６
Ｘ１６の正方スリットをかけ、これらスリットで画像を
１６Ｘ１６の正方スリット領域に分割する（ステップ１
２０）。この場合、１スリツト領域には３２Ｘ３２画木
の画像データが含まれることになる。

コンピュータ４はこのように分割した画像う“−タにつ
いて、まず、ひびわれの′″起Ｓ、π探索″を実行する
。この起点探索は次の追跡処理（上述する）のための始
点を探索するためのものであり、この起点探索処理にＪ
３いては１、全てのスリット領域でひびわれの有無を確
ａｔするのではなく、第３図の矢印■、■、■、■が交
差するスリット領域でのみ、矢印の方向に、かつ■、■
、■、■の順にひびわれの有無を判定する。

すなわち、コンピュータ４は各領域で第４図に示すよう
な、階調度と画素数との関係からなるヒストダラムを求
め、該ヒストダラムに基づき前記しきいｈｌｉδ以下に
存在する画素数Ｎ（第４図のハツチング部分に対応）を
各スリンｌ−領域毎に求める。そして、コンピュータ４
は、この個数Ｎが所定の設定個数Ｎａ以上のときはひび
ねれ有りと判定し、ＮくＮａのときはひびわれ無しと判
定する（ステップ１３０）。

この考え方というのは、通常ひびわれはスリット内を第
５図（ａ）に示すように横切っているので、ひびわれが
スリット領域（３２×３２）内に存在するときは、濃度
Ｏ（黒に対応）に近いご度データを持つ画素が少なくと
も所定値Ｎａ＜例えば３６）以上存在するという理由に
基づいており、このためこの実施例ではスリット内のヒ
ストグラムを作り、このヒストグラムを当該フレーム内
の平均値（または中央値でもよい）等から決定したしき
い値δでしきい値処理ケることにより、該しきい値δ以
下の画素数Ｎを求め、これを所定値Ｎａと比較すること
によりひびわれの有無を判定している。また、第３図に
示すように、起点探索領域を部分的に制限するようにし
たのは、ひびわれは通常ある程度の長さを持っているた
めであり、第３図の矢印■、■、■、■に対応する領域
に網を張っておけば、いずれかのスリット領域で起点を
検出することができる。

次に、コンピュータ４は前述の起点探索処理によって起
点（ひびわれ）有りと判定された各スリン！・領域で線
セグメントの抽出処理を行なう（ステップ１４０）。す
なわら、この線セグメント抽出処理においては、成るス
リンｌ−領域に例えば第５図（ａ＞に示すようなひびわ
れパターンＬＰが存在している場合、これを同図（ｂ）
に示すような矩形状の纏セグメントパターンＳＧとしで
抽出し、その抽出結果を同図（Ｃ）に示すように、線幅
Ｗ、線長し１線方向θ、線セグメントの座標（点ＰＯ”
−Ｐ４の座標で特定）、線セグメントＳＧの尾根線ＳＬ
の座標（点Ｑｏ、Ｑ１の座標で特定）として出力する。

なお、上記線セグメントの抽出処理には、特願昭６１−
１２４９０丹の線状パターン認識方法の技術を用いてい
るので、第６図を用いて、その認識方法の一部概略を簡
単に説明しておく、このル名識方法によれば、第３図と
同球に画像データを複数のくこの場合４×４）正方スリ
ブｌ−領域に分割し、各スリンｌ−領域のＸ方向および
Ｘ方向についての投影波形を求める（第６図（ａ）。

（ｂ））。この際の投影波形値Ｓｘ、Ｓ、としては、投
影方向の画素列（ｎ’）のｅ度データの平ようにする 次に、各スリット領域の領域中心を回転中心としてスリ
ットをＯ・−９０度の範囲で所定角１αずつ順次回転し
、各回転角度毎の投影波形を求める。

この回転したスリン１投影彩波形を求める方法としでは
、画像を固定してスリットを回転する方法と、スリット
を固定して画像を回転させる方法とがある。

このようにして、各回転角度毎の投影波形を求めるよう
にすると、線状パターンＬＰに沿った方向の投影波形番
よ、第６図（Ｃ）に示づようにある所定の角度Ｏ回転し
たときにそのピーク飢１〕が最大となり、これにより線
状パターン存在方向０を求めることができる。

次に、線状パターンの線幅Ｗは例えば第６図（Ｃ）に示
す如く投影波形を所定のしきい値”ｈｄｌでしきい値処
理したときのピークの切線の長さＷをもって線幅とする
。

次に、線状パターンの長さしは第６図１＞に示すように
スリット領域を幅１ノ向にのみ既にＩＪられたクラック
幅Ｗに制限し、該制限されたスリット領域について投影
波形を求め、あるじさ゛い値Ｔｈｄ２でしさ・い値処理
することでスリット領域中に含まれる線長りを決定する
。これは、単なる正方スリットでは、線に沿った方向の
波形は、線のピークが明瞭に現れるが、１鴎の方向の波
形ではピークのコントラス１へが低くなるためである。

このようイ【投影波形解析を行なうことににす、１つの
スリット領域に含まれる線状パターンを第６図（ｅ）に
示すように幅Ｗ、長さし、方向０笠が既知の矩形パター
ンとして認識することができる。これを線セグメントと
呼ぶ。そして、このような処１！ｌｕを第６図（ａ）の
各メツシュ領域について行なうと、各メツシュ毎に線状
パターンを幅Ｗ、長さし、方向θが既知である線セグメ
ントとして抽出することができる。

ずなわら、かかる起点探索処理においては、矢印■、■
、■、■にしたがって、起点の有無判定→線セグメント
抽出を反復することにより、当該フレーム内の追跡起点
を選定する。

そして、コンピュータ４はこのような起点探索処理によ
って選定したスリット領域に対し連番を付け（ステップ
１６０）、この番丹順に以下の゛追跡処理″を実行して
いく。

まずＮｏ、１の起点のスリン］・領域で抽出した線セグ
メントの線方向０に基づき追跡方向を決定する（ステッ
プ１７０．１８０）。この追跡方向の判定は、例えば第
７図のようにして行なう。

すなわち、第７図にＪ３いて、部分ハツチングが施され
た真中のスリットを追跡元のスリン］・とすると、線方
向０が第７図（ａ＞に示すように０°≦θ≦２３°、１
５８°≦０≦１７９゛のときには、実線および破線矢印
で示す、真上、真下を除く６つの隣接スリットへ追跡を
行なう。なお、この場合、左側の３スリットから真中の
スリットへ追跡が行なわれていた場合は実線矢印で示す
右側の３スリット領域へのみ次の追跡を行ない、右側の
３スリットから真中のスリットへ追跡がなされていた場
合は破線矢印で示す左側の３スリット領域へのみ次の追
跡を行ない、さらに真下Ｊ３よび真上のスリットから真
中のスリットへ追跡が行なわれてきた場合は実ＦＡ　Ｊ
３よび破線矢印で示す６つのスリット領域へ次の追跡を
行なう。また、これと同様に、０が２４°≦０≦６８°
のときには、第７図（ｂ）に示すように、右下、左上を
除く６スリツト領域、実線矢印で示ず３スリツト領域お
よび破線矢印で示す３スリブ１〜語域のいずれかに次の
追跡を行ない、６９°≦θ≦１１２°のときには同図（
Ｃ）に示すように、右、左のスリットを除く６スリツ１
〜領域、実線矢印で示す３スリット領域Ｊ３Ｊζび破線
矢印で示す３スリツト領域のいずれかに次の追跡を行な
い、さらに１１３°≦０≦１５７°のときに（よ同図（
ｄ）に示ザように、右上、Ｈ下を除く６スリツト領域、
′７′線矢印で示す３スリット領域および破線矢印で示
′Ｌｊ−３スリット領域のいずれかに次の追跡を行なう
。

次に、コンピュータ４はこのようにして決定した追跡方
向の隣接スリット領域内にひびわれが実際に存在ザるか
否かを前記第４図で示した判定方式を用いて判定し、ひ
びわれ有りと判断された当該スリット領域でのみ前述の
投影処理を用いて線セクメントを抽出する（ステップ２
１０）。なお、第８図に示す如く１回の追跡で２スリッ
ト領域以上ひひわれがあると判定された場合は「分岐１
と７１１定し、ひびわれが有る各領域で線セグメントの
抽出を行なう（ステップ２３０）。追跡方向の１つのス
リン！・領域でしかひびわれが検出されない場合は分岐
なしと判断し、ひびわれが右る１スリット領域でのみ線
セグメントの抽出を行なう（ステップ２１０）。

コンピュータ４は、このような追跡処理を、追跡領域が
１フレーｌ＼の端部領域まで辻する、または追跡方向に
ひびわれが存在しなくなるまで繰返し実行することによ
り、ＮＯ，１の起点を始点とする追跡および線セグメン
ト抽出！Ｉｕ　１！Ｊ！を実行する。そして、この追跡
が終了するど（ステップ２２０）、コンピュータ４は抽
出した線セグメントの情報（０，Ｗ、Ｌ、ゼグメンＩ−
座標、尾根線座標など）およびスリット連結情報（隣接
するスリット間で線セグメントが連結しているか否かを
示す情報：この場合、隣接スリットで双方クラック有り
のときは連結し−（いると判断する）をメモリに記・眠
しくステップ２４０＞　、その後次のＮＯ１２の起点に
ついて面像同様の追跡Ｊりよび線セグメント抽出処理を
実行する（スゲツブ２５０）。そして、仝起ｊｊ１につ
いＣの追跡、仙゛出処Ｊｆｆｊが終了するとくステップ
２６０）、コンピュータ４はこれら線セグメント情報お
よびスリット連結情報などを用いて当該フレーム（５１
２ｘ５１２）の路面に存在するひびわれの発生率、ひび
われの長さ等の評価データをｐ出する（ステップ２７０
）。このようにして、コンピュータ４は当該フレームに
ついてのデータ処理を終了した後、磁気テープ３から再
び次のフレームの路面データを転送しくステップ２８０
）　、以下前記同様にしで、次のフレーム内のデータ処
理を行なう。

第９図は、このような追跡Ｊ３よび線セグメント抽出処
理の一例を示づ−ものであり、この場合はＮｏ、１とＮ
ｏ、２の２つの起点から追跡、抽出処Ｊ！Ｊ！が実行さ
れている。

このように、この実施例においては、仝スリット領域で
線セグメントの抽出処理を行なうのではなく、起点探索
→追跡方向判定→ひびわれの有無判定→線セグメント抽
出→追跡方向判定→ひびわれの有無判定→線セグメン］
・抽出→・・・から成る一連の処理を実行することによ
りひびわれ画像に対応する線セグメント情報を得るよう
にしたので、線セグメントの抽出回数が大幅に削減さｔ
し、データ処理速度を大幅にアップザることができる。

１第１０図に、この発明の他の実施例を示す。こ′の第
１０図のフローチセ−１・は先の第１図のフ【］−チャ
ートのステップ２１０とステップ２２０との間にステッ
プ２１２、ス戸ツブ２１４　ｄ３よぴステップ２１６を
追加挿入したしのであり、この部分のみが先の実施例と
異なる。

すなわら、この第１０図に示す処理手順にｄ３いては、
前記実施例同様、追跡スリット領域を第７図に示す態様
で決定しくステップ１８０）、該決定したスリット領域
でひびわれの存在を判定しくステップ１９０＞　、該判
定結果に基づき線ログメントの抽出処理を行なった後に
（ステップ２１０．２３０）、次のようなノイズ除去処
理および連結性判定処理を実行する。

まず、抽出した線セグメント情報の線長［、線幅ＷＳ線
方向θに基づきノイズ除去を行なう（ステップ２１２）
。すなわち、ステップ２１０や２３０で抽出された線セ
グメンＩ−のうちで、ひびわれに対応するものは、線長
しはある程度長く、線幅Ｗはあまり太くなく、かつ隣接
セグメントどの相対角１式についてもある程度の直線性
を持っている。これとは逆にノイズに対応する線セグメ
ントは第１１図に示すように、長さＬが短かく、幅Ｗが
太く、かつ隣接セグメントとの相対角度についても方向
性を持っていない。したがって、これら判定パラメータ
値、Ｌ、Ｗ、θにそれぞれ適当なしきい値を設定し、こ
れらの各しきい伯条件を満足しないものを振り落とすこ
とにより、ノイズ成分を除去することができる。

次に、コンピュータ４はこのノイズ除去処ｊ１１！で残
った線セグメン（・の連結性を判定する。ケなわも、上
記ノイズ除去処理で残った線セグメント（よ必ずしもひ
びわれデータとは限らず、ノイズ成分であることもある
。そこで、ひびわれデータは隣接スリット間で連結して
いるという性質を用いて上記ノイズ除去処理では取り除
くことができなかったノイズ成分を除去する。

連結性の判定は次のようにして行なう。すなわち、隣接
セグメン１−が第１２図に示すように連結している場合
は簡単に連続性を判定することかできるが、線セグメン
トの抽出結果には、第１３図（ａ）に示すように、実際
にはひびわれがスリットを横切っているのにスリットの
四線にかからなかったり、あるいは第１３図（ｂ）に示
すように、スリットの四線からはみ出してしまうものが
ある。

＜１お、線セグメン１−がスリットの四線からはみ出し
てしまうのは、スリットまたは画像を回転して投影波形
を求める、あるいは、投影波形にピークｆｉｆｉＰ（第
６図（Ｃ）参照）が存在する場合は倍ｌナイズ（６４Ｘ
６４）のスリン１〜＠用いて聞良１線はグメンｉ・の抽
出処理を行なうこと等を原因どじている。

このため、このような場合は、第１４図に示すように、
抽出した枳セグメントの尾根ＦＡＳ］−を延長したり、
縮めたりして、これらＲ＋ｌ線ＳＬど両スリットの境界
線どの交点ｃｏ、ｃ１を求め、これら交点ｅｏ、ｅ１間
の距離σを求める。イして、この距離σがある所定値σ
　以内に収まっていれば連続していると判断し、σ〉σ
　のとぎは不運Ｃ 続であると判定する（ステップ２１４）。

そして、この判定によって、連結性が判定された場合は
、当該線セグメン１−がひびねれデータであると判断し
、以下当該線ヒグメントの線方向θに基づく追跡処１１
！！を実行していく。しかし、上記判定で、不連続が確
認された場合は、当該線セグメントをノイズとして除去
しくステップ２１６）、この線セグメントを追跡元とし
たこれ以降の追跡は行なわないようにする。この後の処
理は先の実施例と同様であり、重複する説明は省略する
。

すなわらこの実施例では、抽出した線セグメントから雑
音成分を除去し、ひびねれデータに対応する線セグメン
トのみに基づく追跡を実行させるようにしたので、不要
な線セグメント抽出処理が実行されるのを防止すること
ができ、ひびわれニ２識率を向−トさせ、誤認識を少な
くすることができる。

〔発明の効果］ 以上説明したようにこの発明によれば、ひびわれデータ
の抽出処理を全て自動化するようにしたので、誤判断が
少なくなり認識率を向上できるとともに、人員削減によ
る低コスト化を実現できる。また、追跡処理を採用する
ことにより全領域でセグメント抽出を行なわないように
しているので、データ処理速度を大幅にアップさせるこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の一実施例を示すフローチャート、第
２図はこの発明を実施するためのＭり成例を示すブロッ
ク図、第３図は起点探素処理の一例を説明するための説
明図、第４図はひびわれの有無の判定方法を説明するた
めのグラフ、第５図は線セグメントの抽出過程を説明り
−るだめの図、第６図は第５図をさらに詳細に説明する
ための図、第７図は追跡処理を説明するための図、第８
図は分岐の一例を示す図、第９図は１フレームにＪ３け
る線セグメントの抽出結果を示す図、第１０図はこの発
明の他の実施例を示すフローヂャーＩ・、第１１図はノ
イズの線セグメント抽出結果の一例を示す図、第１２図
Ｊ３よび第１３図はそれぞれ各種、腺セグメントの抽出
結果を示す図、第１４図は連続性判定方法を説明するた
めの図である。 １・・・ビｆオテーブ、２・・・変換モジュール、３・
・・磁気テープ、４・・・コンピュータ、５・・・ブリ
ンク、６・・・−しニタ、７・・・線セグメント抽出プ
ロセッサ、Ｌ　Ｐ・・・ひびわれパターン、ＳＧ・・・
線セグメント。 ＣＦ） 第１図　　　ｄＤ 第３図 Ｎ 第４図 （Ｃ） 第５図 第６図 ０°５ｅＳ２３°、＋５８”！ｅ’＋７９°　　　　　
２４°≦ｅ　：＝　ｓ８゜（α）（ｂ） ６９“≦θ≦４１２”　　　　　　　　１１３’５θ≦
１５７’（Ｃ）　　　　　　　　　　　　　（ｄ）第７
図 Ｎｏ、２ 第８図　　　　第９図 （ｉ 第１１図 第１２図 第１４図

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）撮像した路面データを所定単位ずつ画像メモリに
   記憶し、該記憶された路面データからひびわれデータに
   対応する線セグメントを抽出するひびわれ画像データ処
   理方法において、 前記画像メモリを複数の領域に分割し、これら複数の分
   割領域のなかから選択した一部の所定の分別領域にひび
   われデータが存在するか否かを各別に判定し、ひびわれ
   が存在すると判定された領域を追跡起点として選定し、
   該選定した起点領域からひびわれに対応する線セグメン
   トをそれぞれ抽出するとともに、前記選定した起点領域
   を始点として以下の追跡処理を各起点毎に行なうように
   したことを特徴とするひびわれ画像データ処理方法。 （ａ）前記抽出した当該起点領域の線セグメントの線方
   向に基づき次の追跡方向を決定する。 （ｂ）該決定した追跡方向に有る隣接分割領域にひびわ
   れデータが存在するか否かを判定し、ひびわれが有ると
   判定された領域でのみ線セグメントの抽出処理を行なう
   。 （ｃ）該抽出された線セグメントの線方向に基づき次の
   追跡方向を決定し、この追跡方向に有る隣接分割領域に
   ひびわれが存在するか否かを判定し、ひびわれが有ると
   判定された領域で線セグメントの抽出を行なう一連の処
   理を追跡が終了するまで反復して実行する。
2. （２）撮像した路面データを所定単位ずつ画像メモリに
   記憶し、該記憶された路面データからひびわれデータに
   対応する線セグメントを抽出するひびわれ画像データ処
   理方法において、 前記画像メモリを複数の領域に分割し、これら複数の分
   割領域のなかから選択した一部の所定の分割領域にひび
   われデータが存在するか否かを各別に判定し、ひびわれ
   が存在すると判定された領域を追跡起点として選定し、
   該選定した起点領域からひびわれに対応する線セグメン
   トをそれぞれ抽出するとともに、前記選定した起点領域
   を始点として以下の追跡処理を各起点毎に行なうように
   したことを特徴とするひびわれ画像データ処理方法。 （ａ）前記抽出した当該起点領域の線セグメントの線方
   向に基づき次の追跡方向を決定する。 （ｂ）該決定した追跡方向に有る隣接分割領域にひびわ
   れデータが存在するか否かを判定し、ひびわれが有ると
   判定された領域でのみ線セグメントの抽出処理を行なう
   。 （ｃ）この抽出結果に基づきノイズに対応する線セグメ
   ントを判定し、これを除去する。 （ｄ）前記ノイズ除去処理で残った線セグメントについ
   て、追跡元の線セグメントとの連続性を判定し、連続と
   判定された線セグメントのみを更に抽出する。 （ｅ）該抽出された線セグメントの線方向に基づき次の
   追跡方向を決定し、この追跡方向に有る隣接分割領域に
   ひびわれが存在するか否かを判定し、ひびわれが有ると
   判定された領域で線セグメントの抽出を行ない、更にこ
   の抽出結果に基づきノイズに対応する線セグメントを除
   去し、このノイズ除去で残った線セグメントについて追
   跡元の線セグメントとの連続性を判定し、通続と判定さ
   れた線セグメントのみを更に抽出する一連の処理を追跡
   が終了するまで反復して実行する。