JP2020201713A - 画像選択方法、画像選択プログラム、および画像選択装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ひび割れの計測を容易にすることができる。【解決手段】コンピュータが、クラックスケールの目盛り線を含む第１撮影画像のボケ量を算出し、第１撮影画像にボケがないと仮定した場合の画像であるクラックスケール模擬画像にボケ量に応じたボケを印加して、第１撮影画像に対応するクラックスケール画像を生成し、複数の第２撮影画像に含まれる計測対象物のひび割れと、クラックスケール画像内の各目盛り線との類似度を算出し、類似度に基づいて、複数の第２撮影画像のうちの計測対象の撮影画像を選択する処理を実行する。【選択図】図１２

Description

本発明は、画像選択方法、画像選択プログラム、および画像選択装置に関する。

橋などのコンクリート構造物のひび割れを、ひび割れ周辺部分を撮影して得られた撮影画像を用いて点検する技術が用いられている。例えば、ひび割れにスケールを重ねた画像を表示して、ひび割れの幅を計測する処理が行われる。

関連する技術として、複数の部分変換画像を合成し、検査領域画像を生成し、その検査領域画像を出力する技術が提案されている（例えば、特許文献１を参照）。

また、関連する技術として、線状の被写体を撮像して得られた画像を入力し、線状の被写体の幅方向の濃度分布に対応する確率分布関数に基づいて、被写体の幅を示す指標を生成する技術が提案されている（例えば、特許文献２を参照）。

また、関連する技術として、構造物の画像におけるひび割れの位置及び方向に応じた位置及び方向に、生成したスケール画像を重ね合わせて表示する技術が提案されている（例えば、特許文献３を参照）。

また、関連する技術として、撮像対象物を撮像することによって得られた撮像画像を取得し、クラックスケール画像が撮像画像上に重ねて表示されるように、合成画像データを生成する技術が提案されている（例えば、特許文献４を参照）。

特開２０１６−２１８７６２号公報 国際公開第２０１７／１８７９６６号 国際公開第２０１７／１２２６４１号 特開２００９−８５７８５号公報

ひび割れ周辺を撮影して得られた撮影原画像は、調査範囲と比べて狭く、ひび割れの全体を把握することができない可能性がある。その場合、ひび割れの全体を把握して、計測対象のひび割れ損傷を選択するためには、ユーザが撮影原画像を複数枚見る必要があり、時間がかかる。

そこで、複数の撮影原画像を繋いで合成したオルソ画像を、ひび割れの計測に用いることが考えられる。合成したオルソ画像を用いると、ユーザは、１枚の画像でひび割れを俯瞰的に見ることができるので、計測対象のひび割れの選択および計測を効率的に行うことができる。しかし、オルソ画像内における撮影原画像の繋ぎ合わせ部分では、画像がボケて画質が低下する場合があり、撮影原画像をそのまま用いる場合と比べて、ひび割れの計測精度が低い。

よって、ひび割れ幅の計測に関しては、撮影画像を合成したオルソ画像ではなく、ひび割れが鮮明に映っている撮影原画像を使うことが望ましい。しかし、撮影原画像にも、撮影時のカメラのブレ等のため、ひび割れが大きくボケた画像が存在する可能性がある。ひび割れが映っている複数の撮影原画像の中から計測に用いる画像をユーザが選択した場合、選択に時間がかかる。

１つの側面として、本発明は、ひび割れの計測を容易にすることを目的とする。

１つの態様では、画像選択方法において、コンピュータが、クラックスケールの目盛り線を含む第１撮影画像のボケ量を算出し、前記第１撮影画像にボケがないと仮定した場合の画像であるクラックスケール模擬画像に前記ボケ量に応じたボケを印加して、前記第１撮影画像に対応するクラックスケール画像を生成し、複数の第２撮影画像に含まれる計測対象物のひび割れと、前記クラックスケール画像内の各目盛り線との類似度を算出し、前記類似度に基づいて、前記複数の第２撮影画像のうちの計測対象の撮影画像を選択する処理を実行する。

１つの側面によれば、ひび割れの計測を容易にすることができる。

実施形態のシステムの全体構成の一例を示す図である。 クラックスケールの撮影画像の輝度分布の一例を示す図である。 ボケ量の算出方法の一例を示す図である。 クラックスケール画像の生成方法の一例を示す図である。 オルソ画像の生成方法の一例を示す図である。 第２撮影画像の抽出の一例を示す図である。 第２撮影画像内のひび割れとクラックスケール画像の目盛り線との類似度算出の一例を示す。 第２撮影画像にクラックスケールを重ねた表示例を示す図である。 実施形態の処理の一例を示すフローチャートである。 図９のステップＳ１０２の処理の一例を示すフローチャートである。 図９のステップＳ１０８の処理の一例を示すフローチャートである。 情報処理装置の他の例を示す図である。 情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

以下、図面を参照して、実施形態について説明する。図１は、実施形態のシステムの全体構成の一例を示す図である。実施形態のシステムは、情報処理装置１と表示装置２とを含む。なお、情報処理装置１内に表示装置２が含まれていてもよい。情報処理装置１は、コンピュータの一例である。情報処理装置１は、取得部１１と、第１算出部１２と、第１生成部１３と、第２生成部１４と、第３生成部１５と、抽出部１６と、第２算出部１７と、選択部１８と、表示制御部１９と、記憶部２０とを含む。

取得部１１は、クラックスケールの目盛り線を含む撮影画像（第１撮影画像）を取得する。クラックスケールは、複数の異なる幅の目盛り線を含み、各目盛りの幅を示す数値が目盛りの近傍に表示されたスケールである。取得部１１は、計測対象物（例えば、コンクリート構造物）を網羅的に撮影して得られた複数の撮影原画像（第２撮影画像）を取得する。このクラックスケールの目盛り線の幅と長さは既知であるとする。

第１算出部１２は、第１撮影画像と、クラックスケールの目盛り線の模擬画像とに基づいて、第１撮影画像のボケ量を示す値σ_ｊを算出する。この模擬画像は、第１撮影画像にボケがないと仮定した場合の画像である。第１算出部１２は、クラックスケールの模擬画像に、複数の異なるボケ量σ_ｊを印加して得られた複数のボケ印加画像Ｉ_σｊ（ｘ）と、第１撮影画像との類似度をそれぞれ算出する。そして、第１算出部１２は、第１撮影画像との類似度が最も高いボケ印加画像Ｉ_σｊ（ｘ）に用いられたボケ量σ_ｊを、クラックスケール画像の生成に用いるボケ量として決定する。

第１生成部１３は、模擬画像に、第１算出部１２が算出したボケ量に応じたボケを印加して、第１撮影画像に対応するクラックスケール画像を生成する。第１生成部１３は、例えば、算出されたボケ量を示す値σ_ｊを用いたガウス分布関数Ｇ（ｘ，σ_ｊ）と目盛り線の一次元模擬画像との畳み込み演算を行い、演算結果に基づく１次元画像を生成する。そして、第１生成部１３は、生成された１次元画像を連結して、第１撮影画像に対応するクラックスケール画像を生成する。

第２生成部１４は、第２撮影画像を合成し、３Ｄモデルを生成する。なお、第２撮影画像と第１撮影画像の撮影環境（例えば、撮影装置、撮影距離等）は同じであるとする。

第３生成部１５は、生成された３Ｄモデルを変換して、計測対象物を含むオルソ画像を生成する。生成したオルソ画像に対して、ユーザが、ひび割れ線に沿った線および計測点を描画する。

抽出部１６は、計測点が描画されたオルソ画像を参照し、オルソ画像上の計測点の座標に基づいて、複数の第２撮影画像のうち計測点を含む第２撮影画像を抽出する。

第２算出部１７は、抽出された複数の第２撮影画像内に含まれる計測対象物の計測点近傍のひび割れと、クラックスケール画像の各目盛り線との類似度を、複数の第２撮影画像毎、目盛り線毎、目盛り線の位置および傾き毎に算出する。第２算出部１７は、類似度として、例えば、複数の第２撮影画像内の計測点近傍のひび割れと、クラックスケール画像の各目盛り線の輝度値との相関係数を用いる。

選択部１８は、算出された類似度に基づいて、複数の第２撮影画像のうちの計測対象の撮影画像と、ひび割れの計測に用いるクラックスケール画像内の目盛り線とを選択し、目盛り線の位置および傾きを選択する。選択部１８は、例えば、第２算出部１７が算出した類似度が最も高くなる、第２撮影画像、目盛り線、目盛り線の位置および傾きを選択する。

表示制御部１９は、選択された第２撮影画像とクラックスケール画像とを重ね合わせた画像を表示装置２に表示させる。表示制御部１９は、例えば、選択された第２撮影画像内のひび割れの近傍に、選択された目盛り線が、選択された位置および傾きで配置されるように、第２撮影画像とクラックスケール画像の目盛り線とを重ね合わせた画像を表示装置２に表示させる。

表示制御部１９は、目盛り線を選択可能なメニューを表示装置に表示させてもよい。そして、表示制御部１９は、そのメニューから、ひび割れの最も近くに配置されている目盛り線と異なる目盛り線が選択された場合、そのメニューから選択された目盛り線がひび割れの最も近くに配置されるように、クラックスケール画像の表示位置を変更する。

記憶部２０は、情報処理装置１の処理に用いられる各種データを記憶する。記憶部２０は、例えば、取得部１１が取得した第１撮影画像および第２撮影画像、第１生成部１３が生成したクラックスケール画像、第２生成部１４が生成した３Ｄモデル、第３生成部１５が生成したオルソ画像等を記憶する。

図２は、クラックスケールの撮影画像の輝度分布の一例を示す図である。図２に示す撮影画像は、取得部１１が取得する第１撮影画像である。第１撮影画像には、ピントのずれ、レンズ収差、カメラの動き等により画像にボケが加わる。そのため、例えば、分解能（１画素に映る撮影対象の大きさ）が０．３ｍｍであり、目盛り線の幅が０．１ｍｍであったとしても、目盛り線による輝度変化が１画素内だけでなく複数画素に発生する。計測対象のひび割れを含む撮影原画像にもボケがあるため、撮影原画像と同程度のボケ量に応じたボケを印加したクラックスケール画像を用いて計測することが好ましい。しかし、クラックスケールの撮影画像は、ノイズ等が含まれる可能性がある。

そのため、情報処理装置１は、撮影画像のボケ量を算出し、算出されたボケ量に応じたボケを印加したクラックスケール画像を生成し、そのクラックスケール画像を、ひび割れ幅を計測するためのスケールとして用いる。

図３は、ボケ量の算出方法の一例を示す図である。取得部１１は、クラックスケール画像の目盛り線の撮影画像（第１撮影画像）を取得する。なお、第１算出部１２は、以下に説明する処理において、第１撮影画像内の複数の目盛り線のうちのいずれかの目盛り線を、ボケ量の算出に用いる。

第１算出部１２は、第１撮影画像内のいずれかの目盛り線の長さと、目盛り線の画素数とに基づいて、以下の式（１）のように、分解能を算出する。なお、目盛り線の長さは既知であるとする。
（分解能［ｍｍ／画素］）＝（目盛り線の長さ［ｍｍ］）／（目盛り線の画素数）（１）

また、第１算出部１２は、第１撮影画像内の目盛り線を含む、目盛り線と垂直方向の１列の画素で形成された１次元画像（Ｉ_ｃ（ｘ））を生成する。Ｉ_ｃ（ｘ）は、この１次元画像の画素ｘにおける輝度を示す。以下、この１次元画像をＩ_ｃ（ｘ）と称することがある。

第１算出部１２は、予め計測された、クラックスケール画像の背景輝度と、目盛り線部分の輝度と、式（１）を用いて算出された分解能とに基づいて、クラックスケールの目盛り線の模擬画像（Ｉ（ｘ））を生成する。Ｉ（ｘ）は、模擬画像の画素ｘにおける輝度を示す。以下、目盛り線の１次元の模擬画像をＩ（ｘ）と称する。Ｉ（ｘ）は、ボケがないと仮定した場合の、クラックスケールの目盛り線の１次元画像（Ｉ_ｃ（ｘ））に相当する。

Ｉ（ｘ）のうち、目盛り線部分を含む画素ｋの輝度Ｉ（ｋ）は、以下の式（２−１）のように表される。背景輝度は、第１撮影画像における目盛り線以外の領域の輝度である。暗部輝度は、第１撮影画像における目盛り線部分の輝度である。背景輝度、暗部輝度には、予め計測された値が用いられる。また、分解能は、式（１）で算出された分解能である。また、目盛り線幅は、Ｉ_ｃ（ｘ）に含まれる目盛り線の幅である。

なお、目盛り線部分を含まない画素ｘの輝度Ｉ（ｘ）には、背景輝度がそのまま適用される。

例えば、画素ｘ＝０において、背景輝度＝２００，暗部輝度＝５０，分解能＝０．３，目盛り線幅＝０．１である場合、輝度Ｉ（０）は、以下の式（２−２）のように算出される。

第１算出部１２は、生成した模擬画像（Ｉ（ｘ））とガウス分布関数Ｇ（ｘ，σ_ｊ）との畳み込み演算を、複数のσ_ｊ（ｊ＝１〜J）を用いて行う。この畳み込み演算の演算結果をＩ_σｊ（ｘ）（ボケ印加画像）とする。ガウス分布関数Ｇ（ｘ，σ_ｊ）、演算結果Ｉ_σｊ（ｘ）は、以下の式（３）、（４）のように表される。式（４）における「＊」は、畳み込み演算を示す記号である。

第１算出部１２は、Ｉ_Ｃ（ｘ）と、算出された複数のＩ_σｊ（ｘ）との類似度を算出する。第１算出部１２は、例えば、類似度として、以下の式（５）に示す相関係数ｒを用いる。式（５）において、Ｍ_ｘ＝Ｉ_Ｃ（ｘ）であり、ｌ_ｘ＝Ｉ_σｊ（ｘ）であるとする。また、Ｎは、Ｉ_Ｃ（ｘ）、Ｉ_σｊ（ｘ）内の全画素数であるとする。

第１算出部１２は、各Ｉ_σｊ（ｘ）（ｊ＝１〜J）について上記式（５）の計算を行い、類似度（相関係数ｒ）が最も大きい場合のσ_ｊを、第１撮影画像のボケ量を示す値として決定する。

図４は、クラックスケール画像の生成方法の一例を示す図である。第１生成部１３は、第１算出部１２が算出した類似度が最大となるときのσ_ｊを用いたガウス分布関数Ｇ（ｘ，σ_ｊ）と、クラックスケールの一次元模擬画像Ｉ（ｘ）との畳み込み演算を行い、演算結果の１次元画像Ｉ_σｊ（ｘ）を生成する。そして、第１生成部１３は、生成された１次元画像Ｉ_σ（ｘ）を複製して縦方向に連結することにより、目盛り線画像を生成する。

第１生成部１３は、クラックスケールにおける全目盛り線について同様の処理を行うことにより、第１撮影画像に対応するクラックスケール画像を生成することができる。

以上のように、情報処理装置１は、第１画像のボケ量を示す値σ_ｊを算出し、模擬画像Ｉ（ｘ）と、そのσ_ｊを用いたガウス分布関数Ｇ（ｘ，σ_ｊを）との畳み込み演算を行うことにより、クラックスケール画像を生成する。これにより、生成されたクラックスケール画像の輝度は、図２に示す実際のクラックスケール画像（第１撮影画像）の輝度に近い輝度となる。また、生成されたクラックスケール画像は、模擬画像を基に生成した画像であるため、クラックスケールの実際の撮影画像（第１撮影画像）よりノイズが少ない画像となる。

図５は、オルソ画像の生成方法の一例を示す図である。第２生成部１４は、計測対象物（例えば、コンクリート構造物）を網羅的に撮影して得られた複数の撮影原画像（第２撮影画像）を合成し、３Ｄモデルを生成する。第２生成部１４は、例えば、３Ｄモデルの生成処理に、Structure from Motion（ＳｆＭ）等の技術を用いる。そして、第３生成部１５は、生成された３Ｄモデルを変換してオルソ画像を生成する。

表示制御部１９は、生成されたオルソ画像を表示装置２に表示し、ユーザのスケッチ描画を受け付ける。ユーザは、ひび割れに沿った線と計測点を、表示装置２の画面上に描画する。

図６は、第２撮影画像の抽出の一例を示す図である。抽出部１６は、オルソ画像上に描画された計測点の座標を算出する。そして、抽出部１６は、オルソ画像上の計測点の座標に基づいて、計測点の３次元座標を算出する。そして、抽出部１６は、計測点の３次元座標に基づいて、複数の第２撮影画像の座標系における計測点の座標を算出する。例えば、複数の第２撮影画像Ａ〜Ｅの座標系における計測点の座標が、以下のように表されるとする。なお、各撮影原画像の座標の単位は、画素である。

第２撮影画像Ａの座標系における計測点の座標＝（−２００，５００）
第２撮影画像Ｂの座標系における計測点の座標＝（３００，５０）
第２撮影画像Ｃの座標系における計測点の座標＝（２００，４００）
第２撮影画像Ｄの座標系における計測点の座標＝（２５０，２００）
第２撮影画像Ｅの座標系における計測点の座標＝（１０００，１００）

例えば、各第２撮影画像のサイズが５００×５００［画素］であるとする。そして、抽出部１６は、各第２撮影画像内の計測点の座標が（０，０）〜（４９９，４９９）の範囲内であれば、計測点が撮影原画像内に存在すると判定する。上記の例では、第２撮影画像Ａ〜Ｅのうち、第２撮影画像Ｂ、Ｃ、Ｄの座標が（０，０）〜（４９９，４９９）の範囲内であるため、抽出部１６は、第２撮影画像Ｂ、Ｃ、Ｄを抽出する。

図７は、第２撮影画像内のひび割れとクラックスケール画像の目盛り線との類似度算出の一例を示す。第２算出部１７は、複数の第２撮影画像内の計測点近傍のひび割れと、クラックスケール画像の各目盛り線の類似度を、抽出された複数の第２撮影画像および各目盛り線の全組み合わせについて算出する。第２算出部１７は、類似度を算出する際、目盛り線の位置および傾きの変更と類似度の算出を繰り返す。すなわち、第２算出部１７は、複数の第２撮影画像内の計測点近傍におけるひび割れと、クラックスケール画像の各目盛り線の類似度を、複数の第２撮影画像毎、目盛り線毎、目盛り線の位置および傾き毎に算出する。

第２算出部１７は、類似度として、例えば、相関係数を用いる。第２算出部１７は、第２撮影画像内の計測点近傍のひび割れを含む所定範囲の画素ｘの輝度値をＭ_ｘとし、比較対象の目盛り線を含む所定範囲の画素ｘの輝度値をｌ_ｘとして、式（５）の相関係数ｒを算出し、相関係数ｒを類似度として用いる。

そして、選択部１８は、例えば、第２算出部１７が算出した類似度が最も高くなる、第２撮影画像、目盛り線、目盛り線の位置および傾きを選択する。

このように、情報処理装置１は、表示対象の第２撮影画像、目盛り線、目盛り線の位置および傾きを自動選択するため、ユーザが第２撮影画像を選択する手間と、目盛り線の位置合わせをする手間を省き、ひび割れの計測を容易にすることができる。

図８は、第２撮影画像にクラックスケールを重ねた表示例を示す図である。図８に示す表示画面３１は、表示装置２の表示画面である。表示制御部１９は、選択された第２撮影画像とクラックスケール画像３４とを重ね合わせた画像３２を、表示装置２の表示画面３１に表示させる。この際、表示制御部１９は、第２撮影画像内の計測点近傍のひび割れ３５に、選択された目盛り線が選択された位置および傾きで配置されるように、第２撮影画像とクラックスケール画像３４とを重ね合わせた画像３２を表示させる。

ボケ量の算出に用いた第１撮影画像と、ひび割れを含む第２撮影画像の撮影環境は同じである。そして、クラックスケール画像は、第１撮影画像と同程度のボケ量に応じたボケが印加されているため、第２撮影画像と同程度のボケ量に応じたボケが印加されていることとなる。すなわち、情報処理装置１は、ひび割れを含む第２画像と同程度のボケが印加されたクラックスケール画像を計測用スケールとして表示させることにより、計測をし易くし、計測精度を向上することができる。

さらに、表示制御部１９は、ひび割れの近傍に表示させる目盛り線を選択可能なプルダウンメニュー３３を、表示装置２の表示画面３１に表示させる。ユーザは、選択された目盛り線がひび割れの幅と合っていないと判断した場合、プルダウンメニュー３３を用いて、ひび割れの幅に近い目盛り線を選択することができる。プルダウンメニュー３３により、ひび割れの最も近くに配置されている目盛り線と異なる目盛り線が選択された場合、表示制御部１９は、プルダウンメニュー３３から選択された目盛り線がひび割れの最も近くに配置されるように、クラックスケール画像の表示位置を変更する。

このように、情報処理装置１は、目盛り線を選択可能なプルダウンメニュー３３を表示させることにより、ひび割れの幅と目盛り線の幅が合っていない場合に、ユーザの選択によりひび割れの近傍に表示させる目盛り線を変更することができる。

図９は、実施形態の処理の一例を示すフローチャートである。取得部１１は、クラックスケールの目盛り線を含む撮影画像（第１撮影画像）と、計測対象物を網羅的に撮影して得られた複数の撮影原画像（第２撮影画像）を取得する（ステップＳ１０１）。

第１算出部１２は、第１撮影画像と、クラックスケールの目盛り線の模擬画像とに基づいて、第１撮影画像のボケ量を示す値σ_ｊを算出する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２について、詳細は後述する。

第１生成部１３は、算出されたボケ量を示す値σ_ｊを用いたガウス分布関数Ｇ（ｘ，σ_ｊ）と目盛り線の一次元模擬画像Ｉ（ｘ）との畳み込み演算を行い、演算結果に基づく１次元画像Ｉ_σｊ（ｘ）を生成する（ステップＳ１０３）。第１生成部１３は、各目盛り線について、ステップＳ１０３の処理を行う。

第１生成部１３は、生成された１次元画像Ｉ_σｊ（ｘ）を連結して、第１撮影画像に対応するクラックスケール画像を生成する（ステップＳ１０４）。

第２生成部１４は、計測対象物を網羅的に撮影して得られた複数の撮影原画像（第２撮影画像）を合成し、３Ｄモデルを生成する（ステップＳ１０５）。第３生成部１５は、３Ｄモデルを変換して、計測対象物を含むオルソ画像を生成する（ステップＳ１０６）。生成したオルソ画像に対して、ユーザがひび割れ線に沿った線とおよび計測点を描画する。抽出部１６は、計測点が描画されたオルソ画像を参照し、オルソ画像上の計測点の座標に基づいて、複数の第２撮影画像のうち計測点を含む第２撮影画像を抽出する（ステップＳ１０７）。

なお、情報処理装置１は、ステップＳ１０５〜Ｓ１０７の処理を、ステップＳ１０１〜Ｓ１０４の処理の前、またはステップＳ１０２〜Ｓ１０４の処理と並列に実行してもよい。

第２算出部１７は、抽出された複数の第２撮影画像内に含まれる計測対象物の計測点近傍のひび割れと、クラックスケール画像の各目盛り線の類似度を、複数の第２撮影画像毎、目盛り線毎、目盛り線の位置および傾き毎に算出する（ステップＳ１０８）。ステップＳ１０８の処理について、詳細は後述する。

選択部１８は、ステップＳ１０８の処理で最も類似度が高くなる、第２撮影画像、クラックスケールの目盛り線、目盛り線の位置および傾きを選択する（ステップＳ１０９）。

表示制御部１９は、選択された第２撮影画像とクラックスケール画像の目盛り線とを重ね合わせた画像を表示装置２に表示させる（ステップＳ１１０）。この際、表示制御部１９は、選択された第２撮影画像内のひび割れの近傍に、選択された目盛り線が、選択された位置および傾きで配置されるように、第２撮影画像とクラックスケール画像の目盛り線とを重ね合わせた画像を表示装置２に表示させる。

以上のように、情報処理装置１は、複数の第２撮影画像に含まれる計測対象物のひび割れと、クラックスケール画像内の各目盛り線との類似度を算出して、計測に用いる第２撮影画像と目盛り線を自動選択する。そのため、情報処理装置１は、ユーザが第２撮影画像と目盛り線を選択する手間を省き、ひび割れの計測を容易にすることができる。また、情報処理装置１は、クラックスケールの目盛り線を含む第１撮影画像のボケ量を算出し、そのボケ量に応じたボケを印加したクラックスケール画像を生成する。これにより、情報処理装置１は、計測対象のひび割れと目盛り線のボケを一致させて計測をし易くし、計測精度を向上することができる。

図１０は、図９のステップＳ１０２の処理の一例を示すフローチャートである。第１算出部１２は、上記式（１）を用いて、第１撮影画像の分解能を算出する（ステップＳ２０１）。また、第１算出部１２は、第１撮影画像内の目盛り線を含む、目盛り線と垂直方向の１列の画素で形成された１次元画像（Ｉ_ｃ（ｘ））を生成する（ステップＳ２０２）。

第１算出部１２は、予め計測された、クラックスケール画像の背景輝度と、目盛り線部分の輝度と、算出された分解能とに基づいて、Ｉ_ｃ（ｘ）に対応するクラックスケールの目盛り線の模擬画像（Ｉ（ｘ））を生成する（ステップＳ２０３）。第１算出部１２は、例えば、目盛り線部分を含む画素ｋの輝度Ｉ（ｋ）を上記式（２−１）を用いて算出し、目盛り線部分を含まない画素ｘの輝度Ｉ（ｘ）には、背景輝度をそのまま適用する。

第１算出部１２は、生成した模擬画像（Ｉ（ｘ））とガウス分布関数Ｇ（ｘ，σ_ｊ）との畳み込み演算を、複数のσ_ｊを用いて行い、演算結果をＩ_σｊ（ｘ）（ボケ印加画像）とする（ステップＳ２０３）。ガウス分布関数Ｇ（ｘ，σ_ｊ）、演算結果Ｉ_σｊ（ｘ）は、上記の式（３）、（４）のように表される。

第１算出部１２は、Ｉ_Ｃ（ｘ）と、算出された複数のＩ_σｊ（ｘ）との類似度を算出する（ステップＳ２０５）。第１算出部１２は、例えば、類似度として、上記の式（５）に示す相関係数ｒを用いる。そして、第１算出部１２は、Ｉ_Ｃ（ｘ）と類似度が最も高いＩ_σｊ（ｘ）に用いられたσ_ｊを、ボケ量を示す値として決定する（ステップＳ２０６）。

図１１は、図９のステップＳ１０８の処理の一例を示すフローチャートである。第２算出部１７は、第２撮影画像内の計測点近傍におけるひび割れと、クラックスケール画像の目盛り線の類似度を算出する（ステップＳ３０１）。算出部１７は、ステップＳ３０１の処理を、抽出された複数の第２撮影画像毎、クラックスケールの目盛り線毎、目盛り線の位置および傾き毎に繰り返す。

図１２は、情報処理装置１の他の例を示す図である。図１２に示す情報処理装置１は、第２生成部１４と、第３生成部１５と、表示制御部１９と、記憶部２０とを含まない点で、図１に示す情報処理装置１と異なる。第２生成部１４と、第３生成部１５と、表示制御部１９と、記憶部２０は、情報処理装置１と通信可能な他の情報処理装置等に含まれているとする。他の情報処理装置は、一つであってもよいし、複数であってもよい。

この場合、例えば、取得部１１は、第２生成部１４および第３生成部１５を有する他の情報処理装置から、生成されたオルソ画像を取得する。また、情報処理装置１は、選択部１８が選択した、第２撮影画像、目盛り線、目盛り線の位置および傾きを、表示制御部１９を有する他の情報処理装置に送信し、その情報処理装置が表示装置２に対して表示制御を行う。

また、情報処理装置１は、実施形態の処理に用いる各種データを、記憶部２０を有する他の情報処理装置に送信し、記憶させる。

次に、情報処理装置１のハードウェア構成の一例を説明する。図１３は、情報処理装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。図１３の例に示すように、情報処理装置１において、バス１００に、プロセッサ１１１とメモリ１１２と補助記憶装置１１３と通信インタフェース１１４と媒体接続部１１５と入力装置１１６と出力装置１１７とが接続される。

プロセッサ１１１は、メモリ１１２に展開されたプログラムを実行する。実行されるプログラムには、実施形態における処理を行う画像選択プログラムが適用されてもよい。

メモリ１１２は、例えば、Random Access Memory(ＲＡＭ)である。補助記憶装置１１３は、種々の情報を記憶する記憶装置であり、例えばハードディスクドライブや半導体メモリ等が適用されてもよい。補助記憶装置１１３に実施形態の処理を行う画像選択プログラムが記憶されていてもよい。

通信インタフェース１１４は、Local Area Network（ＬＡＮ）、Wide Area Network（ＷＡＮ）等の通信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換等を行う。

媒体接続部１１５は、可搬型記録媒体１１８が接続可能なインタフェースである。可搬型記録媒体１１８には、光学式ディスク（例えば、Compact Disc(ＣＤ)またはDigital Versatile Disc(ＤＶＤ)等)、半導体メモリ等が適用されてもよい。可搬型記録媒体１１８に実施形態の処理を行う画像選択プログラムが記録されていてもよい。

入力装置１１６は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等であり、ユーザからの指示及び情報等の入力を受け付ける。

出力装置１１７は、例えば、表示装置、プリンタ、スピーカ等であり、ユーザへの問い合わせ又は指示、及び処理結果等を出力する。図１に示す表示装置２には、図１２に示す出力装置１１７が適用されてもよい。

図１に示す記憶部２０は、メモリ１１２、補助記憶装置１１３または可搬型記録媒体１１８等により実現される。図１に示す取得部１１、第１算出部１２、第１生成部１３、第２生成部１４、第３生成部１５、抽出部１６、第２算出部１７、選択部１８、表示制御部１９は、メモリ１１２に展開された画像選択プログラムをプロセッサ１１１が実行することにより実現される。

メモリ１１２、補助記憶装置１１３および可搬型記録媒体１１８は、コンピュータが読み取り可能であって非一時的な有形の記憶媒体であり、信号搬送波のような一時的な媒体ではない。

なお、情報処理装置１が図１３に示す全ての構成要素を含んでいなくてもよく、一部の構成要素が省略されていてもよい。また、一部の構成要素が情報処理装置１の外部装置に存在し、情報処理装置１が外部装置に接続して、外部装置内の構成要素を利用してもよい。

本実施形態は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本実施形態の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変更、追加、省略が適用可能である。

１ 情報処理装置
２ 表示装置
１１ 取得部
１２ 第１算出部
１３ 第１生成部
１４ 第２生成部
１５ 第３生成部
１６ 抽出部
１７ 第２算出部
１８ 選択部
１９ 表示制御部
２０ 記憶部
１００ バス
１１１ プロセッサ
１１２ メモリ
１１３ 補助記憶装置
１１４ 通信インタフェース
１１５ 媒体接続部
１１６ 入力装置
１１７ 出力装置
１１８ 可搬型記録媒体

Claims (7)

1. コンピュータが、
   クラックスケールの目盛り線を含む第１撮影画像のボケ量を算出し、
   前記第１撮影画像にボケがないと仮定した場合の画像であるクラックスケール模擬画像に前記ボケ量に応じたボケを印加して、前記第１撮影画像に対応するクラックスケール画像を生成し、
   複数の第２撮影画像に含まれる計測対象物のひび割れと、前記クラックスケール画像内の各目盛り線との類似度を算出し、
   前記類似度に基づいて、前記複数の第２撮影画像のうちの計測対象の撮影画像を選択する
   処理を実行することを特徴とする画像選択方法。
2. 前記コンピュータが、
   前記クラックスケール模擬画像に複数の異なるボケ量に応じたボケを印加して得られた複数のボケ印加画像と、前記第１撮影画像との類似度をそれぞれ算出し、
   前記第１撮影画像との類似度が最も高い前記ボケ印加画像に用いられた前記ボケ量を、前記クラックスケール画像の生成に用いる前記ボケ量として決定する
   処理を実行することを特徴とする請求項１に記載の画像選択方法。
3. 前記コンピュータが、
   選択された前記第２撮影画像と前記クラックスケール画像とを重ね合わせた画像を表示装置に表示させる
   処理を実行することを特徴とする請求項１または２に記載の画像選択方法。
4. 前記コンピュータが、
   前記計測対象物のひび割れと、前記クラックスケール画像内の各目盛り線との類似度を、前記複数の第２撮影画像毎、前記目盛り線毎、前記目盛り線の位置および傾き毎に算出し、
   前記類似度が最も高くなる、前記第２撮影画像、前記目盛り線、前記目盛り線の位置および傾きを選択し、
   選択された前記第２撮影画像内に、選択された前記目盛り線が選択された位置および傾きで配置されるように、前記第２撮影画像と前記クラックスケール画像とを重ね合わせた画像を前記表示装置に表示させる
   処理を実行することを特徴とする請求項３に記載の画像選択方法。
5. 前記目盛り線を選択可能なメニューを前記表示装置に表示させ、
   前記メニューから、前記ひび割れの最も近くに配置されている前記目盛り線と異なる目盛り線が選択された場合、前記メニューから選択された目盛り線が前記ひび割れの最も近くに配置されるように、前記クラックスケール画像の表示位置を変更する
   処理を実行することを特徴とする請求項４に記載の画像選択方法。
6. クラックスケールの目盛り線を含む第１撮影画像のボケ量を算出し、
   前記第１撮影画像にボケがないと仮定した場合の画像であるクラックスケール模擬画像に前記ボケ量に応じたボケを印加して、前記第１撮影画像に対応するクラックスケール画像を生成し、
   複数の第２撮影画像に含まれる計測対象物のひび割れと、前記クラックスケール画像内の各目盛り線との類似度を算出し、
   前記類似度に基づいて、前記複数の第２撮影画像のうちの計測対象の撮影画像を選択する
   処理をコンピュータに実行させるための画像選択プログラム。
7. クラックスケールの目盛り線を含む第１撮影画像のボケ量を算出する第１算出部と、
   前記第１撮影画像にボケがないと仮定した場合の画像であるクラックスケール模擬画像に前記ボケ量に応じたボケを印加して、前記第１撮影画像に対応するクラックスケール画像を生成する生成部と、
   複数の第２撮影画像に含まれる計測対象物のひび割れと、前記クラックスケール画像内の各目盛り線との類似度を算出する第２算出部と、
   前記類似度に基づいて、前記複数の第２撮影画像のうちの計測対象の撮影画像を選択する選択部と
   を備えることを特徴とする画像選択装置。

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