JP2019047461A - 画像処理プログラム、画像処理方法および画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】画像データの圧縮を効率よく行うこと。【解決手段】画像処理装置１００は、構造物の撮像画像を解析して損傷部分を特定する。画像処理装置１００は、撮像画像のうち、損傷部分を含む部分領域を特定する。画像処理装置１００は、記憶部に記憶された構造物の過去の撮像画像のうち特定した部分領域を除く領域を対象に圧縮処理を施した圧縮画像を生成する。【選択図】図３

Description

本発明は、画像処理プログラム等に関する。

構造物等のインフラを点検し、異常を検出した場合には修理等の作業を行うことでインフラを維持しているが、かかる作業を行う場合に、人手不足や費用不足といった問題がある。この問題を解消するべく、ＩＣＴ（Information and Communication Technology）技術を利用するものがある。

ＩＣＴ技術を利用するものとして、画像センサ、ドローン、ロボット等を用いて構造物の画像を撮影し、点検の効率化や精度を向上させる技術がある。たとえば、従来技術１では、測定車両やセンサによって撮影した画像データをデータベースに格納し、データベースに格納した画像データを解析することにより、異常検知や経年変化を予測し、構造物の点検作業等を効率化している。なお、画像データを用いて、構造物の異常を精度よく検知するためには、高解像度の画像データを用いることが好ましい。

ここで、画像データをデータベースに格納して保存する場合には、相応のストレージ容量を用意することになり、ストレージコストが高くなる。たとえば、従来技術２では、大容量のデータを格納するために、データを複数の装置に分散して格納している。

特開昭６２−２８１５８２号公報 特開２００５−１３６５９４号公報

しかしながら、上述した従来技術では、画像データの圧縮を効率よく行うことができないという問題がある。

たとえば、単に画像データのデータ容量を削減する場合には、画像データを圧縮すればよいが、画像データを圧縮することで、画像データの画質が劣化し、構造物の異常を検知するための精度が低下する場合がある。

１つの側面では、本発明は、画像データの圧縮を効率よく行うことができる画像処理プログラム、画像処理方法および画像処理装置を提供することを目的とする。

第１の案では、コンピュータに下記の処理を実行させる。コンピュータは、構造物の撮像画像を解析して損傷部分を特定する。コンピュータは、撮像画像のうち、損傷部分を含む部分領域を特定する。コンピュータは、記憶部に記憶された構造物の過去の撮像画像のうち特定した部分領域を除く領域を対象に圧縮処理を施した圧縮画像を生成する。

画像データの圧縮を効率よく行うことができる。

図１は、本実施例に係る画像処理装置の処理の一例を説明するための図である。 図２は、画像の撮影場面の一例を示す図である。 図３は、本実施例に係る画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。 図４は、画像ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 図５は、関連データＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 図６は、損傷箇所情報のデータ構造の一例を示す図である。 図７は、損傷特定部の処理を説明するための図である。 図８は、領域特定部の処理を説明するための図である。 図９は、圧縮部の処理を説明するための図である。 図１０は、位置補正パラメータを算出する処理を説明するための図である。 図１１は、本実施例に係る画像処理装置の処理手順を示すフローチャート（１）である。 図１２は、本実施例に係る画像処理装置の処理手順を示すフローチャート（２）である。 図１３は、画像処理装置と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。

以下に、本願の開示する画像処理プログラム、画像処理方法および画像処理装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。

図１は、本実施例に係る画像処理装置の処理の一例を説明するための図である。カメラ（図示略）は、撮影対象となる構造物を撮影することで、画像データ１０ａ〜１５ａを生成する。画像データ１０ａ〜１５ａを撮影順に並べると、画像データ１０ａ，１１ａ，１２ａ，１３ａ，１４ａ，１５ａの順となる。ベクターデータ（関連データ）１０ｂ〜１５ｂはそれぞれ、画像データ１０ａ〜１５ａに対応するデータである。ここで、画像データ１０ａ〜１５ａと、ベクターデータ（関連データ）１０ｂ〜１５ｂとは、異なる時期に撮影された同一箇所の画像であることを前提とする。たとえば、ある箇所の画像データ１０ａ、ベクターデータ１０ｂを撮影し、数年後に、同一箇所の画像データ１１ａ、１１ｂを取得する。

たとえば、画像処理装置は、画像データ１０ａ〜１５ａを複製および画像解析することで、ベクターデータ１０ｂ〜１５ｂを生成してもよい。または、ベクターデータ１０ｂ〜１５ｂは、画像データ１０ａ〜１５ａを撮影した第１のカメラとは異なる第２のカメラで撮影された画像データであってもよい。この場合には、ユーザが、第１のカメラで撮影した画像データと、第２のカメラで撮影したベクターデータとを参照して、画像データとベクターデータとを対応づける。なお、ベクターデータ１０ｂ〜１５ｂは、画像に限定されるものではなく、損傷箇所の位置情報を示すデータであってもよい。たとえば、物理量センサ等任意の手段によって取得した損傷箇所の位置情報を、ベクターデータ１０ｂ〜１５ｂとして生成してもよい。「ひび割れ」であれば、ひび割れの線がベクターデータとなる。

ここでは一例として、画像データ１２ａとベクターデータ１４ｂとを用いて、画像処理装置の処理の一例について説明する。画像データ１２ａの撮影時刻をＴ_２とし、ベクターデータ１４ｂに対応する画像データ１４ａの撮影時刻をＴ_１とする。ここで、撮影時刻Ｔ_２は、撮影時刻Ｔ_１よりも過去の時刻である。

画像処理装置は、ベクターデータ１４ｂを解析して損傷部分等の有意な部分を特定する（ステップＳ１０）。たとえば、画像処理装置は、画像データ１２ａを複数の部分画像２０〜２５に分割する（ステップＳ１１）。

画像処理装置は、ステップＳ１０で特定した有意な部分の座標を含まない部分画像を部分画像２０〜２５から特定し、特定した部分画像を、圧縮する（ステップＳ１２）。たとえば、画像処理装置は、部分画像２２，２３，２５を、圧縮する。

画像処理装置は、圧縮した部分画像２２，２３，２５と、圧縮していない部分画像２０，２１，２４を結合することで、元の画像形式の画像データ１２ｃを生成する（ステップＳ１３）。画像処理装置は、画像データ１２ｃを、画像データ１２ａの代わりに、データベースで保存する。

上記のように、画像処理装置は、ある時刻に撮影された画像データから有意な部分を特定し、ある時刻よりも過去に撮影された画像データのうち、有意な部分対応する領域以外の領域を圧縮し、データベースで保存する。このように、今後損傷（有意な部分）の発生が予測される領域については、圧縮せず、その他の領域については、圧縮するので、異常等の検出精度の低下を抑止しつつ、画像データのデータ容量を減らすことができる。

図２は、画像の撮影場面の一例を示す図である。たとえば、ドローン５にカメラ４を取り付け、所定の期間において、ドローン５を移動させながら、構造物６の画像を連続して撮影させる。図２では一例として、２台のドローン５を用いて構造物６の画像を撮影する例を示すが、３台以上のドローン５を用いて、画像を撮影しても良いし、単一のドローン５を用いて、画像を撮影してもよい。ドローン５のカメラ４により撮影された画像のデータは、後述する画像処理装置の記憶部に格納される。また、カメラ４は、画像を撮影した場合に、撮影箇所を一意に示す位置情報を、画像データに付加する。図２では、ドローン５にカメラ４を取り付けて、画像を撮影する場合について説明したが、これに限定されるものではない。たとえば、地上設置の高解像度望遠カメラを使用して、画像を撮影してもよい。

図３は、本実施例に係る画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。図３に示すように、この画像処理装置１００は、インタフェース部１１０、通信部１２０、入力部１３０、表示部１４０、記憶部１５０、制御部１６０を有する。

インタフェース部１１０は、カメラ４のインタフェースと接続し、カメラ４が撮影した画像データを取得する装置である。後述する制御部１６０は、インタフェース部１１０を介して、カメラ４とデータをやり取りする。

通信部１１０は、ネットワークを介して、図示しない外部装置とデータ通信を行う装置である。制御部１６０は、通信部１１０を介して、外部装置とデータをやり取りする。制御部１６０は、ネットワークを介して、カメラ４と接続し、画像データを取得してもよい。

入力部１３０は、画像処理装置１００に各種の情報を入力するための入力装置である。たとえば、入力部１３０は、キーボードやマウス、タッチパネルなどに対応する。

表示部１４０は、制御部１６０から出力される情報を表示するための表示装置である。たとえば、表示部１４０は、液晶ディスプレイやタッチパネルなどに対応する。

記憶部１５０は、画像ＤＢ１５０ａ、関連データＤＢ１５０ｂを有する。記憶部１４０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子や、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶装置に対応する。

画像ＤＢ１５０ａは、画像データに関する情報を保持するデータベースである。図４は、画像ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。図４に示すように、この画像ＤＢ１５０ａは、識別番号と、位置情報と、時刻情報と、画像データとを対応づける。識別番号は、画像データを一意に識別する情報である。位置情報は、画像データの撮影箇所を示す情報である。時刻情報は、画像データを撮影した時刻を示す情報である。画像データは、該当する撮影箇所、撮影時刻にカメラ４に撮影された画像のデータである。

関連データＤＢ１５０ｂは、ベクターデータに関する情報を保持するデータベースである。図５は、関連データＤＢのデータ構造の一例を示す図である。図５に示すように、この関連データＤＢ１５０ｂは、識別番号と、位置情報と、時刻情報と、ベクターデータとを対応づける。識別番号は、ベクターデータを一意に識別する情報である。位置情報は、ベクターデータの撮影箇所を示す情報である。時刻情報は、ベクターデータを撮影した時刻を示す情報である。ベクターデータは、該当する撮影箇所、撮影時刻にカメラ４に撮影された画像のデータに対応するものであり、以下に説明する、損傷箇所情報に対応するものである。

たとえば、ベクターデータ１０ｂは、画像データ１０ａの撮影範囲と同じサイズの領域を持ち、画像データの位置情報と対応づけられる。また、対応づけられた画像データ１０ａのアドレス情報と、ベクターデータ１０ｂの損傷箇所情報のアドレス情報とが対応づけられる。アドレス情報は、ベクターデータ１０ｂを所定の大きさに分割したセル（部分画像）の位置を示す情報である。他のベクターデータ、画像データについても同様に対応付けされる。

図６は、損傷箇所情報のデータ構造の一例を示す図である。図６に示すように、この損傷箇所情報は、アドレス情報と、損傷有無とを対応づける。アドレス情報は、ベクターデータを所定の大きさに分割したセルの位置を一意に示す情報である。損傷有無は、該当するアドレス情報のセルに、損傷が有るか否かを示す情報である。たとえば、セルに損傷がない場合には、損傷有無は「ｔｒｕｅ」となる。セルに損傷がある場合には、損傷有無は「ｆａｌｓｅ」となる。

図３の説明に戻る。制御部１６０は、受付部１６０ａ、損傷特定部１６０ｂ、領域特定部１６０ｃ、圧縮部１６０ｄを有する。制御部１６０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などによって実現できる。また、制御部１６０は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードワイヤードロジックによっても実現できる。

受付部１６０ａは、インタフェース部１１０または通信部１２０を介して、画像データに関する情報を取得し、取得した画像データに関する情報を画像ＤＢ１５０ａに格納する。また、受付部１６０ａは、インタフェース部１１０または通信部１２０を介して、ベクターデータに関する情報を取得し、取得したベクターデータに関する情報を関連データＤＢ１５０ｂに格納する。なお、関連データＤＢ１５０ｂに含まれる損傷箇所情報は、初期値に設定される。たとえば、受付部１６０ａは、損傷箇所情報の全アドレス情報に対応する損傷有無を「ｆａｌｓｅ」に設定することで、損傷箇所情報を初期化する。

損傷特定部１６０ｂは、損傷の解析対象となる時刻Ｔ_１の指定を受け付けると、時刻Ｔ_１に対応するベクターデータを、関連データＤＢ１５０ｂから取得し、取得したベクターデータを解析して、損傷部分を特定する処理部である。

図７は、損傷特定部の処理を説明するための図である。たとえば、時刻Ｔ_１に対応するベクターデータを、ベクターデータ１４ｂとして説明を行う。損傷特定部１６０ｂは、ベクターデータ１４ｂに対して２値化処理およびエッジ検出処理等を実行し、予め指定された亀裂等の損傷部分の特徴に対応するエッジ部分を、損傷部分をして特定する。図７に示す例では、損傷特定部１６０ｂは、損傷部分７ａ，７ｂを特定する。損傷特定部１６０ｂは、特定した損傷部分の情報を、領域特定部１６０ｃに出力する。

領域特定部１６０ｃは、ベクターデータを複数のセルに分割し、損傷特定部１６０ｂから受け付ける損傷部分の情報と、分割した各セルを比較し、損傷部分を含むセルを特定する処理部である。領域特定部１６０ｃは、関連データＤＢ１５０ｂを参照し、該当するベクターデータの損傷箇所情報を更新する。領域特定部１６０ｃは、損傷箇所情報について、損傷部分を含むセルに対応するアドレス情報の損傷有無を「ｆａｌｓｅ」に設定する。領域特定部１６０ｃは、損傷箇所情報について、損傷部分を含まないセルに対応するアドレス情報の損傷有無を「ｔｒｕｅ」に設定する。

図８は、領域特定部の処理を説明するための図である。図８に示すように、領域特定部１６０ｃは、ベクターデータ１４ｂをｎ×ｍ個のセルに分割する（ステップＳ２１）。ここでは一例として、ｎ＝９、ｍ＝１６とする。

領域特定部１６０ｃは、各セルと、損傷部分７ａ，７ｂとを比較することで、各セルを、損傷部分を含むセルと、損傷部分を含まないセルに分類する（ステップＳ２２）。たとえば、アドレス情報（４，５）、（４，６）、（４，８）、（４，９）、（５，５）、（５，６）、（５，７）、（５，９）、（５，１０）、（５，１１）のセルは、損傷部分を含むセルとなる。また、アドレス情報（６，７）、（６，８）、（６，１１）、（７，７）、（７，８）のセルは、損傷部分を含むセルとなる。その他のセルは、損傷部分を含まないセルとなる。

圧縮部１６０ｄは、画像ＤＢ１５０ｂの画像データを複数の部分画像に分割し、分割した複数の部分画像のうち、所定時間後に損傷部分の発生する部分画像を除く部分画像を圧縮する処理部である。圧縮部１６０ｄは、圧縮処理対象となる画像データ（撮影時刻：時刻Ｔ_２）よりも後に撮影されたベクターデータ（撮影時刻：時刻Ｔ_１）の損傷箇所情報を基にして、所定時間後に損傷部分の発生する部分画像を判定する。

図９は、圧縮部の処理を説明するための図である。たとえば、圧縮部１６０ｄは、時刻Ｔ_２に撮影された画像データ１２ａを、画像ＤＢ１５０ａから取得する（ステップＳ３１）。圧縮部１６０ｄは、画像データ１２ａを、ｎ×ｍ個の部分画像に分割する（ステップＳ３２）。ここでは一例として、ｎ＝９、ｍ＝１６とする。

圧縮部１６０ｄは、時刻Ｔ_１に対応づけられる損傷箇所情報を参照し、圧縮対象とする部分画像と、非圧縮対象となる部分画像を判定する。圧縮部１６０ｄは、損傷有無「ｔｒｕｅ」となるアドレス情報に対応する部分画像を、圧縮対象とする。圧縮部１６０ｄは、損傷有無「ｆａｌｓｅ」となるアドレス情報に対応する部分画像を、非圧縮対象とする。

たとえば、図８で説明した例ではアドレス情報（４，５）、（４，６）、（４，８）、（４，９）、（５，５）、（５，６）、（５，７）、（５，９）、（５，１０）、（５，１１）に対応する損傷有無が「ｆａｌｓｅ」となる。また、アドレス情報（６，７）、（６，８）、（６，１１）、（７，７）、（７，８）に対応する損傷有無が「ｆａｌｓｅ」となる。他のアドレス情報に対応する損傷有無が「ｔｒｕｅ」となる。

この場合には、圧縮部１６０ｄは、各部分画像（１，１）〜（９，１６）のうち、アドレス情報（４，５）、（４，６）、（４，８）、（４，９）、（５，５）、（５，６）、（５，７）、（５，９）、（５，１０）、（５，１１）に対応する部分画像を非圧縮対象とする。また、圧縮部１６０ｄは、アドレス情報（６，７）、（６，８）、（６，１１）、（７，７）、（７，８）に対応する部分画像を圧縮対象とする。圧縮部１６０ｄは、残りの部分画像を圧縮対象とする（ステップＳ３３）。

圧縮部１６０ｄは、圧縮対象となる部分画像を圧縮し、非圧縮対象となる部分画像をそのままとする。圧縮部１６０ｄは、圧縮した部分画像と、圧縮していない部分画像とをアドレス情報を基にして結合することで、画像データ１２ｃを生成する（ステップＳ３４）。たとえば、画像データ１２ｃのデータ形式は、画像データ１２ａと同型式とする。圧縮部１６０ｄは、関連データＤＢ１５０ｂに格納された画像データ１２ａを、画像データ１２ｃによって上書きする。圧縮部１６０ｄは、他の画像データについても、上記処理を繰り返し実行する。

ところで、同一箇所を撮影した画像データ同士に位置ずれがある場合や、対応する画像データとベクターデータとの間に位置ずれがある場合には、圧縮対象、非圧縮対象となる部分画像を適切に特定できない。このため、たとえば、損傷特定部１６０ｂは、後述する位置補正パラメータＰ１、Ｐ２を算出し、算出した位置補正パラメータＰ１、Ｐ２によって、ベクターデータの損傷部分の位置を補正してもよい。損傷部分を修正したベクターデータを用いて、上記の領域特定部１６０ｃは、損傷部分を含むセルを特定し、圧縮部１６０ｄは、圧縮対象となる部分領域と、非圧縮対象となる部分領域とを特定する。

図１０は、位置補正パラメータを算出する処理を説明するための図である。たとえば、図１０で説明する画像データ１２ａは、時刻Ｔ_２に撮影された画像データである。画像データ１４ａは、時刻Ｔ_１に撮影された画像データである。ベクターデータ１４ｂは、画像データ１４ａに対応する関連データである。

損傷特定部１６０ｂは、画像ＤＢ１５０ａから、画像データ１２ａと、画像データ１４ａを取得する。損傷特定部１６０ｂは、画像データ１２ａを解析することで、特徴点５０ａ、５０ｂ、５０ｃを検出する。損傷特定部１６０ｂは、画像データ１４ａを解析することで、特徴点５１ａ，５１ｂ，５１ｃを検出する。損傷特定部１６０ｂは、式（１）によって、位置補正パラメータＰ１を算出する（ステップＳ４１）。

Ｐ１＝特徴点５１ａ，５１ｂ，５１ｃ全体の平均位置−特徴点５０ａ，５０ｂ，５０ｃの平均位置・・・（１）

式（１）において、対応する特徴点は、図１０のステップＳ４１に示す例では、特徴点５０ａと特徴点５１ａ、特徴点５０ｂと特徴点５１ｂ、特徴点５０ｃと特徴点５１ｃとなる。損傷特定部１６０ｂは、位置の近い特徴点同士を、対応する特徴点として選択する。式（１）において、特徴点の数は、一つの画像データから抽出した特徴点の数である。たとえば、図１０のステップＳ４１に示す例では、特徴点の数は「３」となる。

続いて、損傷特定部１６０ｂは、画像データ１４ａに対して画像解析を実行することで、損傷箇所８ａを抽出する（ステップＳ４２）。損傷特定部１６０ｂは、ベクターデータ１４ｂに対して画像解析を実行することで、損傷箇所８ｂを抽出する。損傷特定部１６０ｂは、損傷箇所８ａと損傷箇所８ｂとを比較することで、位置補正パラメータＰ２を算出する。たとえば、損傷特定部１６０ｂは、式（２）によって、位置補正パラメータＰ２を算出する。

Ｐ２＝損傷箇所８ａ全体の平均位置−損傷箇所８ｂ全体の平均位置・・・（２）

損傷特定部１６０ｂは、位置補正パラメータＰ１、Ｐ２を基にして、ベクターデータ１４ｂの損傷部分８ｂの位置を補正し、ベクターデータ１４ｂ’を生成する。たとえば、損傷特定部１６０ｂは、損傷部分８ｂ位置を、「Ｐ１＋Ｐ２」分だけ移動させることで、損傷部分８ｂの位置を補正する。

次に、本実施例に係る画像処理装置１００の処理手順の一例について説明する。図１１、図１２は、本実施例に係る画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。図１１に示すように、画像処理装置１００は、画面分割数（ｎ×ｍ）の定義を受け付ける（ステップＳ１０１）。画像処理装置１００は、ベクターデータ処理対象世代を定義する（ステップＳ１０２）。画像処理装置１００は、画像データ処理対象世代を定義する（ステップＳ１０３）。図１で説明した例では、ベクターデータの処理対象世代が、ベクターデータ１４ｂであり、画像データ処理対象世代が、画像データ１２ａである場合について説明した。ここで、ベクターデータ処理対象世代、画像データ処理対象世代をどのように定義してもよい。たとえば、画像処理装置１００は、カメラ４に最後に撮影されたベクターデータを、ベクターデータ処理対象世代として選択し、選択したベクターデータの時刻よりも、所定時間前の時刻に撮影された画像データを、画像データ処理対象世代として定義してもよい。

画像処理装置１００の損傷特定部１６０ｂは、ベクターデータの損傷部分を特定する（ステップＳ１０４）。画像処理装置１００の領域特定部１６０ｃは、ベクターデータをｎ×ｍ個のセル領域に分割し、各セルにアドレス情報を付与する（ステップＳ１０５）。画像処理装置１００は、ｘの値を１から順にインクリメントしつつ、ｘの値がｍとなるまで、ステップＳ１０６〜Ｓ１１２の処理を繰り返し実行した後、図１２のステップＳ１１３に移行する。画像処理装置１００は、ｙの値を１から順にインクリメントしつつ、ｙの値がｎとなるまで、ステップＳ１０７〜Ｓ１１１の処理を繰り返し実行した後、ステップＳ１１２に移行する。

画像処理装置１００の領域特定部１６０ｃは、セル（ｘ，ｙ）が有意なデータ（損傷部分）を含むか否かを判定する（ステップＳ１０８）。領域特定部１６０ｃは、セル（ｘ，ｙ）が有意なデータを含む場合には（ステップＳ１０８，Ｙｅｓ）、ステップＳ１０９に移行する。領域特定部１６０ｃは、セルのアドレス情報と、「ｔｒｕｅ」とを対応づけて、損傷箇所情報に登録し、ステップＳ１１１に移行する（ステップＳ１０９）。

一方、領域特定部１６０ｃは、セル（ｘ，ｙ）が有意なデータを含まない場合には（ステップＳ１０８，Ｎｏ）、ステップＳ１１０に移行する。領域特定部１６０ｃは、セルのアドレス情報と、「ｆａｌｓｅ」とを対応づけて、損傷箇所情報に登録し、ステップＳ１１１に移行する（ステップＳ１１０）。

図１２の説明に移行する。画像処理装置１００の圧縮部１６０ｄは、処理対象となる画像データを取得する（ステップＳ１１３）。圧縮部１６０ｄは、取得した画像データをｎ×ｍ個の部分画像に分割し、各部分画像にアドレス情報を付与する（ステップＳ１１４）。

画像処理装置は、ｘの値を１から順にインクリメントしつつ、ｘの値がｍとなるまで、ステップＳ１１５〜Ｓ１２０の処理を繰り返し実行した後、ステップＳ１２１に移行する。画像処理装置１００は、ｙの値を１から順にインクリメントしつつ、ｙの値がｎとなるまで、ステップＳ１１６〜Ｓ１１９の処理を繰り返し実行した後、ステップＳ１２０に移行する。

圧縮部１６０ｄは、損傷箇所情報を参照し、部分画像に対応するアドレス情報の損傷有無が「ｔｒｕｅ」であるか否かを判定する（ステップＳ１１７）。圧縮部１６０ｄは、部分画像に対応するアドレス情報の損傷有無が「ｔｒｕｅ」である場合には（ステップＳ１１７，Ｙｅｓ）、該当部分画像を圧縮処理し（ステップＳ１１８）、ステップＳ１１９に移行する。

一方、圧縮部１６０ｄは、部分画像に対応するアドレス情報の損傷有無が「ｔｒｕｅ」でない場合には（ステップＳ１１７，Ｎｏ）、ステップＳ１１９に移行する。圧縮部１６０ｄは、分割した部分画像を、アドレス情報を基にして結合する（ステップＳ１２１）。圧縮部１６０ｄは、画像ＤＢ１５０ａの画像データを更新する（ステップＳ１２２）。

次に、本実施例にかかる画像処理装置１００の効果について説明する。画像処理装置１００は、画像処理装置は、ある時刻に撮影された画像データから有意な部分を特定し、ある時刻よりも過去に撮影された画像データのうち、有意な部分対応する領域以外の領域を圧縮し、データベースで保存する。このように、今後損傷（有意な部分）の発生が予測される領域については、圧縮せず、その他の領域については、圧縮するので、画像データの圧縮を効率よく行うことができる。たとえば、異常等の検出精度の低下を抑止しつつ、画像データのデータ容量を減らすことができる。また、画像処理装置１００によれば、画像データの撮像目的に対して有意な部分を残しつつ、画像データを効率よく圧縮できる。

画像処理装置１００は、圧縮した各部分画像と、圧縮していない各部分画像を結合することで、元の画像形式の画像データを生成し、生成した画像データによって、画像ＤＢ１５０ａの該当する画像データを上書きする。これにより、画像データのデータ容量を削減することができる。

画像処理装置１００は、所定の期間において、構造物を継時的に撮影したベクターデータを複数のセルに分割し、所定の期間に撮影されたベクターデータに含まれる特定の撮像画像において、分割したそれぞれのセルから特徴のある領域を、損傷部分として特定するため、損傷部分の有無をセル毎に区別することができ、効率的に圧縮対象となる部分画像と対応づけることができる。

画像処理装置１００は、所定の期間に撮像された複数のベクターデータのうち、最後に撮像されたベクターデータと、このベクターデータよりも所定期間前の画像データとを基にして、画像データに対して圧縮処理を行う。このため、画像データが非圧縮の状態となる期間を少なくできる。

次に、上記実施例に示した画像処理装置１００と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例について説明する。図１３は、画像処理装置と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。

図１３に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置２０２と、ディスプレイ２０３とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る読み取り装置２０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインタフェース装置２０５とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０６と、ハードディスク装置２０７とを有する。そして、各装置２０１〜２０７は、バス２０８に接続される。

ハードディスク装置２０７は、損傷特定プログラム２０７ａ、領域特定プログラム２０７ｂ、圧縮プログラム２０７ｃを有する。ＣＰＵ２０１は、損傷特定プログラム２０７ａ、領域特定プログラム２０７ｂ、圧縮プログラム２０７ｃを読み出してＲＡＭ２０６に展開する。

損傷特定プログラム２０７ａは、損傷特定プロセス２０６ａとして機能する。領域特定プログラム２０７ｂは、領域特定プロセス２０６ｂとして機能する。圧縮プログラム２０７ｃは、圧縮プロセス２０６ｃとして機能する。損傷特定プロセス２０６ａの処理は、損傷特定部１６０ｂの処理に対応する。領域特定プロセス２０６ｂの処理は、領域特定部１６０ｃの処理に対応する。圧縮プロセス２０６ｃの処理は、圧縮部１６０ｄの処理に対応する。

なお、各プログラム２０７ａ〜２０７ｃについては、必ずしも最初からハードディスク装置２０７に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ２００が各プログラム２０７ａ〜２０７ｃを読み出して実行するようにしても良い。

以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）構造物の撮像画像を解析して損傷部分を特定し、
前記撮像画像のうち、損傷部分を含む部分領域を特定し、
記憶部に記憶された前記構造物の過去の撮像画像のうち特定した前記部分領域を除く領域を対象に圧縮処理を施した圧縮画像を生成する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。

（付記２）生成した前記圧縮画像により前記記憶部に記憶された前記過去の撮像画像を上書きする、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載の画像処理プログラム。

（付記３）前記損傷部分を特定する処理は、所定の期間において、前記構造物を継時的に撮影した複数の撮像画像を所定の大きさの領域に分割し、前記所定の期間に撮影された複数の撮像画像に含まれる特定の撮像画像において、分割したそれぞれの領域から特徴のある領域を、前記損傷部分として特定することを特徴とする付記１または２に記載の画像処理プログラム。

（付記４）前記損傷部分を特定する処理は、前記特徴のある領域を、ベクターデータに基づいて抽出することを特徴とする付記３に記載の画像処理プログラム。

（付記５）前記特定の撮像画像は、前記所定の期間に撮像された複数の撮像画像のうち、最後に撮像された撮像画像であることを特徴とする付記３または４に記載の画像処理プログラム。

（付記６）撮影時間の異なる複数の撮像画像に含まれる特徴点の位置ずれを基にして、前記損傷部分の位置を補正する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載の画像処理プログラム。

（付記７）コンピュータが実行する画像処理方法であって、
構造物の撮像画像を解析して損傷部分を特定し、
前記撮像画像のうち、損傷部分を含む部分領域を特定し、
記憶部に記憶された前記構造物の過去の撮像画像のうち特定した前記部分領域を除く領域を対象に圧縮処理を施した圧縮画像を生成する、
処理を実行することを特徴とする画像処理方法。

（付記８）生成した前記圧縮画像により前記記憶部に記憶された前記過去の撮像画像を上書きする、
処理を実行することを特徴とする付記７に記載の画像処理方法。

（付記９）前記損傷部分を特定する処理は、所定の期間において、前記構造物を継時的に撮影した複数の撮像画像を所定の大きさの領域に分割し、前記所定の期間に撮影された複数の撮像画像に含まれる特定の撮像画像において、分割したそれぞれの領域から特徴のある領域を、前記損傷部分として特定することを特徴とする付記７または８に記載の画像処理方法。

（付記１０）前記損傷部分を特定する処理は、前記特徴のある領域を、ベクターデータに基づいて抽出することを特徴とする付記７に記載の画像処理方法。

（付記１１）前記特定の撮像画像は、前記所定の期間に撮像された複数の撮像画像のうち、最後に撮像された撮像画像であることを特徴とする付記７または８に記載の画像処理方法。

（付記１２）撮影時間の異なる複数の撮像画像に含まれる特徴点の位置ずれを基にして、前記損傷部分の位置を補正する処理を実行することを特徴とする付記７に記載の画像処理方法。

（付記１３）構造物の撮像画像を解析して損傷部分を特定する損傷特定部と、
前記撮像画像のうち、損傷部分を含む部分領域を特定する領域特定部と、
記憶部に記憶された前記構造物の過去の撮像画像のうち特定した前記部分領域を除く領域を対象に圧縮処理を施した圧縮画像を生成する圧縮部と
を有することを特徴とする画像処理装置。

（付記１４）前記圧縮部は、生成した前記圧縮画像により前記記憶部に記憶された前記過去の撮像画像を上書きする、
ことを特徴とする付記１３に記載の画像処理装置。

（付記１５）前記領域特定部は、所定の期間において、前記構造物を継時的に撮影した複数の撮像画像を所定の大きさの領域に分割し、前記所定の期間に撮影された複数の撮像画像に含まれる特定の撮像画像において、分割したそれぞれの領域から特徴のある領域を、前記損傷部分として特定することを特徴とする付記１３または１４に記載の画像処理装置。

（付記１６）前記損傷特定部は、前記特徴のある領域を、ベクターデータに基づいて抽出することを特徴とする付記１３に記載の画像処理装置。

（付記１７）前記特定の撮像画像は、前記所定の期間に撮像された複数の撮像画像のうち、最後に撮像された撮像画像であることを特徴とする付記１３または１４に記載の画像処理装置。

（付記１８）前記損傷特定部は、撮影時間の異なる複数の撮像画像に含まれる特徴点の位置ずれを基にして、前記損傷部分の位置を補正する処理を実行することを特徴とする付記１３に記載の画像処理装置。

１００ 画像処理装置
１６０ 制御部
１６０ａ 受付部
１６０ｂ 損傷特定部
１６０ｃ 領域特定部
１６０ｄ 圧縮部

この場合には、圧縮部１６０ｄは、各部分画像（１，１）〜（９，１６）のうち、アドレス情報（４，５）、（４，６）、（４，８）、（４，９）、（５，５）、（５，６）、（５，７）、（５，９）、（５，１０）、（５，１１）に対応する部分画像を非圧縮対象とする。また、圧縮部１６０ｄは、アドレス情報（６，７）、（６，８）、（６，１１）、（７，７）、（７，８）に対応する部分画像を非圧縮対象とする。圧縮部１６０ｄは、残りの部分画像を圧縮対象とする（ステップＳ３３）。

画像処理装置１００の領域特定部１６０ｃは、セル（ｘ，ｙ）が有意なデータ（損傷部分）を含むか否かを判定する（ステップＳ１０８）。領域特定部１６０ｃは、セル（ｘ，ｙ）が有意なデータを含む場合には（ステップＳ１０８，Ｙｅｓ）、ステップＳ１０９に移行する。領域特定部１６０ｃは、セルのアドレス情報と、「ｆａｌｓｅ」とを対応づけて、損傷箇所情報に登録し、ステップＳ１１１に移行する（ステップＳ１０９）。

一方、領域特定部１６０ｃは、セル（ｘ，ｙ）が有意なデータを含まない場合には（ステップＳ１０８，Ｎｏ）、ステップＳ１１０に移行する。領域特定部１６０ｃは、セルのアドレス情報と、「ｔｒｕｅ」とを対応づけて、損傷箇所情報に登録し、ステップＳ１１１に移行する（ステップＳ１１０）。

Claims (8)

1. 構造物の撮像画像を解析して損傷部分を特定し、
   前記撮像画像のうち、損傷部分を含む部分領域を特定し、
   記憶部に記憶された前記構造物の過去の撮像画像のうち特定した前記部分領域を除く領域を対象に圧縮処理を施した圧縮画像を生成する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
2. 生成した前記圧縮画像により前記記憶部に記憶された前記過去の撮像画像を上書きする、
   処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の画像処理プログラム。
3. 前記損傷部分を特定する処理は、所定の期間において、前記構造物を継時的に撮影した複数の撮像画像を所定の大きさの領域に分割し、前記所定の期間に撮影された複数の撮像画像に含まれる特定の撮像画像において、分割したそれぞれの領域から特徴のある領域を、前記損傷部分として特定することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理プログラム。
4. 前記損傷部分を特定する処理は、前記特徴のある領域を、ベクターデータに基づいて抽出することを特徴とする請求項３に記載の画像処理プログラム。
5. 前記特定の撮像画像は、前記所定の期間に撮像された複数の撮像画像のうち、最後に撮像された撮像画像であることを特徴とする請求項３または４に記載の画像処理プログラム。
6. 撮影時間の異なる複数の撮像画像に含まれる特徴点の位置ずれを基にして、前記損傷部分の位置を補正する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の画像処理プログラム。
7. コンピュータが実行する画像処理方法であって、
   構造物の撮像画像を解析して損傷部分を特定し、
   前記撮像画像のうち、損傷部分を含む部分領域を特定し、
   記憶部に記憶された前記構造物の過去の撮像画像のうち特定した前記部分領域を除く領域を対象に圧縮処理を施した圧縮画像を生成する、
   処理を実行することを特徴とする画像処理方法。
8. 構造物の撮像画像を解析して損傷部分を特定する損傷特定部と、
   前記撮像画像のうち、損傷部分を含む部分領域を特定する領域特定部と、
   記憶部に記憶された前記構造物の過去の撮像画像のうち特定した前記部分領域を除く領域を対象に圧縮処理を施した圧縮画像を生成する圧縮部と
   を有することを特徴とする画像処理装置。

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