JP2004030225A - 白煙検出方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】白煙の認識精度を高める。
【解決手段】白煙を含む領域をカラー画像で撮影し、撮影したカラー画像入力輝度変換部１３で輝度強調し、輝度強調した画像を色成分分解部１４でＲ，Ｂ，Ｂ成分に分解すると共に、色相処理をし、これらの処理結果の交差を取ることにより、白煙部分を抽出し、更に差分抽出部２１により動体処理を施して白煙以外のものを排除する。
【選択図】　　　　図２

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、白煙を検出する方法及びその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術と課題】
冷却塔からの排気は高温多湿であるため、外気温度が低い冬場では白煙となる。この白煙自体害のないものであるが、環境問題上では視公害の対象となる。従って、白煙に対し防止、低減などの策を講ずる上で、白煙を監視又は検出することが必要である。
【０００３】
従来、白煙は専ら人が監視し、白煙を見つけると警報等を発生させるようにしていた。煙の監視、検出を人が行うには物理的に、また精度の点でも限界があり、自動的に検出し、処理する方法が望まれている。
【０００４】
例えば、白煙ではないが、特開２００１−２５６４７５号公報には黒鉛検知システムが開示されている。これは、煙突周辺の速度ベクトルを抽出して、煙の存在領域を決定し、その領域内の輝度の比較により煙の形状を特定するもので、黒鉛の認識ということで、対象は輝度の低いものである。しかし、白煙は、天候によって、背景に比べて白くなったり、やや暗い色になったりと変化があるため、単純に暗い輝度で判定することは難しく、この技術をそのまま白煙に適用することはできない。
【０００５】
また、特開２０００−７６１５７号公報には煙状物体検出装置が開示されている。これは、時間をずらした二つの画像から輝度差を演算して得られた画像をに二値化し、二値化画像から分離した領域数が一定値を超えたとき、煙状物体が発生したと判断するものである。しかし、この発明でも上記特開２００１−２５６４７５号公報と同様の問題点があげられる。
【０００６】
更に、特開平６−４４３７３号公報には図形抽出方法が開示されている。これは、入力系から得られた赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）成分から各成分を分離し、この分離結果を閾値処理により２値データに正規化し、この２値データを一連のビット列としたデータを作成し、この作成したデータに基づいて背景画像を除去し、これによって図形を抽出するものである。しかし、この発明では、ＲＧＢのみの手法では、白煙などの判別が困難なものには対応できず、更に条件を加える必要がある。
【０００７】
本発明は、上述のように従来の技術では、白煙の検出に十分に対応できなかったことに鑑み、精度よく白煙を検出できるようにすることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成する第１の発明に係る白煙検出方法は、白煙を含む領域をカラー画像で撮影し、撮影したカラー画像をＲ，Ｇ，Ｂ成分に分解する一方、分解した色成分画像から色相画像を得、色成分画像と色相画像との交差を取ることにより白煙を認識することを特徴とする。
この方法では、Ｒ，Ｇ，Ｂ画像に色相画像を交差させることにより、Ｒ，Ｇ，Ｂ画像では判別できない色の違いを認識することができる。
【０００９】
上記目的を達成する第２の発明に係る白煙検出方法は、上記第１の発明において、更に、動体抽出処理を施すことを特徴とする。動体抽出は、今回撮影した画像と所定時間前に撮影した画像との交差を取ることにより求められる。白煙と他のもの、例えば雲とは動きの速さが異なるので、白煙の認識ができる。
【００１０】
上記目的を達成する第３の発明に係る白煙検出方法は、第１又は第２の発明において、撮影したカラー画像を輝度強調処理し、輝度強調処理した画像をＲ，Ｇ，Ｂ成分に分解し、分解した色成分を色相処理して白煙を検出することを特徴とする。輝度強調は、白煙と判断される所定の範囲の輝度を変換することによりなされる。例えば、全体を２５６階調で表されていたものを、白煙とされる一定の範囲の階調を２５６階調であらわすことにより、白煙との明るさの違いは一層明瞭となる。
【００１１】
上記目的を達成する第４の発明に係る白煙検出装置は、白煙を含む領域を撮影する撮影手段と、撮影した画像から白煙を認識する白煙認識手段とからなり、当該白煙認識手段は、前記撮影手段で撮影した画像を入力する画像入力部と、入力した画像をＲ，Ｇ，Ｂ成分に分解する色成分分解部と、Ｒ，Ｇ，Ｂ成分から色相画像を得る色相画像生成部と、前記色成分分解部から得られる画像と前記色相画像生成部とから得られる画像を交差させる交差部と、交差部で抽出された画像を白煙と認識して表示する画像表示部とからなることを特徴とする。
この発明によれば、白煙認識手段により、撮影された画像から、色成分分解画像、色相画像が得られ、これらの交差領域を取ることにより、白煙の認識がなされ、画面に表示される。
【００１２】
上記目的を達成する第５の発明に係る白煙検出装置は、第４の発明において、前記白煙認識手段は、画像を保存する画像保存部と、撮影した画像と前記画像保存部に保存されている画像との差分を抽出することにより白煙を認識する動体抽出部を有することを特徴とする。
この発明では、白煙と他のもの、例えば雲とは動きの速さが異なるので、所定時間前の画像と今回撮影した画像との交差を取ることにより白煙が認識される。
【００１３】
上記目的を達成する第６の発明に係る白煙検出装置は、上記第４又は第５の発明において、前記白煙認識手段は、撮影した画像を輝度強調する輝度変換部を有することを特徴とする。輝度強調は、白煙とされる所定の範囲の階調を変更することによりなされる。
【００１４】
上記目的を達成する第７の発明に係る白煙検出装置は、上記第４乃至第６のいずれかの発明において、前記白煙認識手段は、白煙の実際の寸法を算出する実寸法演算部を有することを特徴とする。実寸法の表示は、ピクセル数や実際の寸法としてあらわすことができる。
【００１５】
上記目的を達成する第８の発明に係る白煙検出装置は、上記第４乃至７のいずれか発明に係る白煙検出装置により検出された白煙が所定の大きさ以上の場合には、警報を発する、白煙防止装置を作動させる、のいずれか一方又は両方を行なうことを特徴とする。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る白煙検出方法及び装置の一実施形態を図面に基づき説明する。
図１には、冷却塔１から発生する白煙２を検出する白煙検出装置の最も簡単な例を示す。図に示すように、その装置構成は、撮影手段であるカラービデオカメラ３と、ビデオカメラ３からのカラー画像を処理する白煙認識手段である白煙認識装置４とからなる。白煙認識装置４は、認識結果のデータを制御装置５に送るようになっている。制御装置５は、冷却塔１に備わっている白煙防止装置６を制御できるようになっている。一方、白煙認識装置４は、認識結果を警報器７に送るようにもなっている。
【００１７】
図２には、白煙認識装置４における演算装置をブロック図で示す。
ビデオカメラ３により撮影されたカラー静止画像は、画像入力部１１に入力される。次に、画像は代表値演算部１２に送られ、ここで、代表値が求められる。代表値は、白煙と判断される領域における輝度の平均値、あるいは白煙と判断される領域における特定箇所の輝度として求められる。例えば、冷却塔１の直上を中心に選択した領域（選択領域）の輝度の平均として求められる。求められた代表値は入力輝度変換部１３に送られる。
【００１８】
入力輝度変換部１３では、画像の輝度が変換される。輝度の変換は、図３に示す通常の入出力輝度、つまり２５６階調の入力に対し２５６階調の出力（１対１）をするのに対し、図４に示すように、代表値（白煙平均輝度）を中心とした一定の範囲（ａ−ｂ）の輝度を強調、例えば、入力「１」に対し出力を「５」とすることにより行われる。入力輝度に対する出力輝度の変換するための設定量（勾配）は「５」に限らず適宜設定される。
【００１９】
図５はビデオカメラ３による入力画像をイメージ的に示したものであり、この画像の輝度を輝度強調した画像をイメージ的に表したものを図６に示す。これらの図からわかるように、入力画像では目的対象物である白煙３１と背景３２の色差が鮮明でないのに対し、輝度強調したものは、目的対象物である白煙３１よりも暗い色は一層暗く、明るい色は一層明るく表されるので、白煙３１が際立って表れる。図５、６において、３３は画面上に表された冷却塔、３４、３５は同じく画面上に表された周辺の建物、３６、３７は輝度が異なる雲であり、３８は白煙３１と重なり、かつ白煙３１と同程度の輝度の雲である。
【００２０】
輝度強調された画像は、色成分分解部１４に送られる。色成分分解部１４では、輝度強調された画像がＲＧＢ成分に分解される。各色成分に分解した画像を図７、８、９に示す。図７はＲ画像、図８はＧ画像、図９はＢ画像である。背景３２が青空とすると青成分の強度が強いことになるのでＢ画像での空は高輝度にて表示される。白に近い白煙３１は各色での成分が強いことになるので、各色画像ともに高輝度で表示される。この例では、白煙３１が微妙に赤成分に偏っているものとする。よって、Ｂ画像から判断するのは困難である。しかし、青空である背景色において赤成分は少ないので低輝度で表示される。従って、Ｒ画像では白煙と背景との輝度差がより明確となり、処理する上で認識率が向上する。
分解されたＲＧＢの各成分はそれぞれＲ画像処理部１５、Ｇ画像処理部１６、Ｂ画像処理部１７に送られ、２値化処理がなされる。
【００２１】
色成分分解部１４からのＲ画像、Ｇ画像、Ｂ画像は色相画像生成部１８にも送られる。ここで、ＲＧＢの各輝度の割合から色相が求められる。色相画像を図１０に示す。各色成分に分解することで色相を算出することが可能となる。色相は色の違いを数値で表すものであり、赤成分が強いと低い数値、青成分が強いと高い数値となって表れる。緑成分、又は白や黒といった各色成分が均等であるものはそれらの中間の値を取る。その結果、Ｒ画像では判別が難しかった色の違いを明確にすることで、より高い認識率が得られる。例えば、曇天などにおいては、たとえＲＧＢ成分に分解したとしても、白煙であることの認識は難しい。しかし、色相を加味することにより、図１０に示すように白煙３１の部分と他の部分との色の構成が明らかに異なることから、白煙の認識が可能となる。
色相画像は色相画像処理部１９に送られ、ここで２値化処理がなされる。
【００２２】
Ｒ画像処理部１５、Ｇ画像処理部１６、Ｂ画像処理部１７、色相画像処理部１９からの２値化処理画像は各処理領域交差部２０に送られる。ここで、交差部を取ることにより白煙が認識される。つまり、各画像で白煙と認識された部分を重ね合わせることにより、白煙が認識される。色相を使うことにより、ＲＧＢが像だけでは白煙かどうか判別できなかったものまで判別できるようになる。その結果を、各色成分による交差領域として図１１に示す。しかし、この図に示すように、白煙３１と輝度が同程度の雲３７、３８は依然として画面に残る。
【００２３】
各処理領域交差部２０では、次に、図１１に示した画像から、最初に代表値を算出するために白煙を選択した、その選択領域の中心を任意ピクセルとして、これを含む領域のみを選択する。つまり、任意ピクセルを含む領域から離れている雲３７等は除外されるのである。白煙３１と輝度が同等で白煙３１と重なっている雲３８は依然として残る。その画像を図１２に示す。
【００２４】
この画像は動体抽出部である差分抽出部２１に送られると共に、前画像保存部２２に送られて保存される。差分抽出部２１では、この今回の画像（図１３に示す後画像３１）と、前画像保存部２８に保存されている、Δｔ時間前の処理画像（図１４に示す前画像４１）との差分抽出がなされる。つまり、前画像４１と後画像３１との差分画像を求めることにより、白煙認識の精度が向上するのである。白煙と例えば雲とでは、白煙は刻々と動いているのに対し雲の動きはゆっくりであるので、たとえ輝度では区別できなくても、両者の違いは識別できる。
【００２５】
図１５には、図１３に示した後画像３１と図１４に示した前画像４１とを重ねた画像を時系列画像の差分として示す。この図に示すように、変化の大きい部分（白煙３１の部分）は面積が大きく、変化の小さい部分（雲３８）は面積が小さく表される。そこで、続くノイズ処理部２１により、収縮膨張処理により面積の小さい領域及びノイズを除去する。図１６にノイズ処理した後の画像４２を示す。
なお、差分抽出は、最初の処理においては前画像が保存されていないので、差分抽出はできず、この処理はスキップされる。
【００２６】
次に、寸法矩形生成部２４において、ノイズ処理を終了して抽出された図１６に示す画像４２に対し、図１７に示すように最小領域の矩形４３を生成する。そして、この寸法矩形４３を各処理領域交差部２０で得られた画像（図１１）との交差領域を求め、それを白煙と認識する。
【００２７】
この後、求められた白煙の画像は、画像出力表示部２６にて画面に表示される。図１８には、最終的に得られたその白煙画像４４を示す。オペレータ等はこの画像を見て白煙の状況を監視することができる。また、領域交差部２５で得られた白煙画像は実寸法演算部２７送られ、白煙の実寸法が演算される。白煙の実寸法は、ピクセルの数で表したり、図１８に示すように画面上に縦横の実寸法ｈ，ｗを明示することにより表したりすることができる。なお、カラービデオカメラ３を９０°向きを変えて二台配置しておくことにより、立体的な形状（例えば、風にたなびく白煙）、大きさを把握することができる。
【００２８】
白煙の大きさが所定の寸法以上であれば、警報器７を鳴らす。また、冷却塔１が白煙防止装置６を備えており、白煙防止装置６を作動することが可能であれば、制御装置５を介して白煙防止装置６が作動される。白煙防止装置６としては、例えば、白煙防止時には、充填体の一部を湿乾式充填体に切り換えることにより、そこから排出されるドライ／ウェットエアと湿式充填体部からのウェットエアとを混合させることにより白煙を防止するものなどがあげられる。
【００２９】
上記の実施例は、白煙を検出し、精度を向上させるためのすべての構成を備えたものであり、背景の状況など、例えば雲一点ない青空などである場合には、輝度強調しなくても白煙の検出はできる。つまり、入力輝度変換部１３を省略した演算装置として実現することもできる。また、動体処理に関する部分、つまり差分抽出部２１、前画像保存部２２を省略した演算装置として実現することもできる。更に、白煙と雲等との動きの違いから動体処理のみにより白煙を認識することも可能である。
【００３０】
【発明の効果】
第１の発明に係る白煙検出方法によれば、白煙を含む領域をカラー画像で撮影し、撮影したカラー画像をＲ，Ｇ，Ｂ成分に分解する一方、分解した色成分画像から色相画像を得、色成分画像と色相画像との交差を取るようにしたので、Ｒ，Ｇ，Ｂ画像では判別できない色の違いを認識することができ、白煙の認識精度が向上する。
【００３１】
第２の発明に係る白煙検出方法によれば、第１の発明において、更に、動体抽出処理を施すようにしたので、白煙と他のもの、例えば雲とが動きの速さの違いにより識別されるので、白煙の認識の精度が向上する。
【００３２】
第３の発明に係る白煙検出方法によれば、第１又は第２の発明において、撮影したカラー画像を輝度強調処理し、輝度強調処理した画像をＲ，Ｇ，Ｂ成分に分解し、分解した色成分を色相処理して白煙を検出するようにしたので、白煙とその他の部分との明るさの違いは一層明瞭となり、白煙の認識精度が向上する。
【００３３】
第４の発明に係る白煙検出装置によれば、白煙を含む領域を撮影する撮影手段と、撮影した画像から白煙を認識する白煙認識手段とからなり、当該白煙認識手段が、前記撮影手段で撮影した画像を入力する画像入力部と、入力した画像をＲ，Ｇ，Ｂ成分に分解する色成分分解部と、入力した画像に色相処理を施す色相画像処理部と、前記色成分分解部から得られる画像と前記色相画像処理部とから得られる画像を交差させる交差部と、交差部で抽出された画像を白煙と認識して表示する画像表示部とからなり、白煙認識手段により、色成分分解画像、色相画像を得、これらの交差領域を取ることにより、白煙を認識するようにしたので、白煙の認識精度が向上する共に、オペレータによる白煙の認識がより容易となる。
【００３４】
第５の発明に係る白煙検出装置によれば、第４の発明において、前記白煙認識手段が、画像を保存する画像保存部と、撮影し画像と前記画像保存部に保存されている画像との差分を抽出することにより白煙を認識する動体抽出部を有するものとしたので、白煙と他のもの、例えば雲等との違いが動きの速さの違いで識別されるので、白煙の認識精度が向上する。
【００３５】
第６の発明に係る白煙検出装置よれば、第４又は第５の発明において、白煙認識手段が、撮影した画像を輝度強調する輝度変換部を有するものとしたので、白煙をより鮮明に認識することができる。
【００３６】
第７の発明に係る白煙検出装置によれば、第４乃至第６のいずれかの発明において、白煙認識手段は、白煙の実際の寸法を算出する実寸法演算部を有するものとしたので、白煙の大きさを実寸法として把握することができ、その後の処理が的確に行い得るようになる。
【００３７】
第８の発明に係る白煙検出装置によれば、第４乃至７のいずれか発明に係る白煙検出装置により検出された白煙が所定の大きさ以上の場合には、警報を発する、白煙防止装置を作動させる、のいずれか一方又は両方を行なうようにしたので、白煙の発生に対する対処が迅速に行うことができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る白煙検出装置の一実施形態の概略図である。
【図２】本発明に係る白煙検出装置の一実施形態のブロック図である。
【図３】通常の入力輝度に対する出力輝度を示す線図である。
【図４】入力輝度を輝度強調した場合の線図である。
【図５】ビデオカメラによる入力画像を示すイメージ図である。
【図６】図５に示した画像を輝度強調した後のイメージ図である。
【図７】色分解したＲ画像のイメージ図である。
【図８】色分解したＧ画像のイメージ図である。
【図９】色分解したＢ画像のイメージ図である。
【図１０】色相処理した画像のイメージ図である。
【図１１】色成分による交差領域を取ったイメージ図である。
【図１２】任意ピクセルを含む領域を示すイメージ図である。
【図１３】今回撮影された画像（後画像）のイメージ図である。
【図１４】前回撮影された画像（前画像）のイメージ図である。
【図１５】時系列画像の差分を示すイメージ図である。
【図１６】ノイズ処理した画像のイメージ図である。
【図１７】寸法矩形を組み込んだイメージ図である。
【図１８】表示画面にされた画像のイメージ図である。
【符号の説明】
１　冷却塔
２　白煙
３　ビデオカメラ
４　自動認識装置
５　制御装置
６　白煙防止装置
７　警報器
１３　入力輝度変換部
１４　色成分分解部
１８　色相画像生成部
２１　差分抽出部
２２　前画像保存部
２６　画像出力表示部
３１　白煙

Claims (8)

1. 白煙を含む領域をカラー画像で撮影し、撮影したカラー画像をＲ，Ｇ，Ｂ成分に分解する一方、分解した色成分画像から色相画像を得、色成分画像と色相画像との交差を取ることにより白煙を認識することを特徴とする白煙検出方法。
2. 更に、動体抽出処理を施すことを特徴とする請求項１に記載の白煙検出方法。
3. 撮影したカラー画像を輝度強調処理することを特徴とする請求項１又は２に記載の白煙検出方法。
4. 白煙を含む領域を撮影する撮影手段と、撮影した画像から白煙を認識する白煙認識手段とからなり、
   当該白煙認識手段は、
   前記撮影手段で撮影した画像を入力する画像入力部と、入力した画像をＲ，Ｇ，Ｂ成分に分解する色成分分解部と、Ｒ，Ｇ，Ｂ成分から色相画像を得る色相画像生成部と、前記色成分分解部から得られる画像と前記色相画像生成部とから得られる画像を交差させる交差部と、交差部で抽出された画像を白煙と認識して表示する画像表示部とからなることを特徴とする白煙検出装置。
5. 前記白煙認識手段は、画像を保存する画像保存部と、撮影し画像と前記画像保存部に保存されている画像との差分を抽出することにより白煙を認識する動体抽出部を有することを特徴とする請求項４に記載の白煙検出装置。
6. 前記白煙認識手段は、撮影した画像を輝度強調する輝度変換部を有することを特徴とする請求項４又は５に記載の白煙検出装置。
7. 前記白煙認識手段は、白煙の実際の寸法を算出する実寸法演算部を有することを特徴とする請求項４乃至６のいずれかに記載の白煙検出装置。
8. 検出された白煙が所定の大きさ以上の場合には、警報を発する、白煙防止装置を作動させる、のいずれか一方又は両方を行なうことを特徴とする請求項４乃至７のいずれかに記載の白煙検出装置。

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