JP4006007B2 - ひび割れ検出方法 - Google Patents

Description

本発明は、コンクリート表面に生じているひび割れの検出をおこなうひび割れ検出方法に係り、特に、撮影されたコンクリート表面の汚れや照明条件などによってひび割れの検出が困難な場合においても、簡易に高精度のひび割れ検出をおこなうことのできるひび割れ検出方法に関するものである。

コンクリート表面上のひび割れを検出する方法としては、従来、調査員がスケールを使用しながら目視観察をおこない、ひび割れの幅や長さを測定する方法が一般的であった。しかし、この目視観察による方法は調査員の測定技量などによって精度のばらつきが大きくなることや、ひび割れが大量に存在する場合においては大量の情報を正確に処理するために莫大な労力および時間を要することなどの問題があった。

上記の問題に対して、コンクリート表面の撮影画像をコンピュータに取り込み、画像をひび割れ領域とそれ以外の領域とに２値化処理する画像処理手法が適用されている。画像の２値化処理とは、ある濃度値に対して画像の濃度を０または１に表現することであり、例えば、入力画像ｆ（ｉ，ｊ）に対して２値化処理で得られる２値化画像ｂ（ｉ，ｊ）はｂ（ｉ，ｊ）＝１（ｆ（ｉ，ｊ）＞ｋ）、０（ｆ（ｉ，ｊ）≦ｋ）となる。ここで、ｋは２値化する際の閾値であり、したがって２値化画像の良し悪しは閾値ｋの選定によって決まるといってよい。

従来の閾値を求める手法としては、固定閾値または可変閾値による処理方法がある。固定閾値による処理方法には、Ｐタイル法やモード法、相関比を用いた方法などが挙げられる。固定閾値による処理方法は、対象画像の濃度ヒストグラムを作成し、画像の背景（コンクリート表面）の濃度値とひび割れの濃度値との間に明確な谷が現れるような双峰性のヒストグラムが得られる場合において有効な方法である。

一方、可変閾値による処理方法は、照明条件などによって撮影ムラが生じ、背景の濃度値と対象部分の濃度値が画像全体で一定でない場合に有効な方法である。この可変閾値処理法は、注目している画素を中心とする局所領域の平均濃度値を閾値とする方法である。この方法の欠点は、背景領域の微妙な濃淡変化に応じて、例えばひび割れ以外のノイズが多い画像となってしまう点である。

従来の画像処理方法は、撮影された入力画像に対して閾値を決定し、２値化処理をおこないながらひび割れの抽出をおこなうものである。すなわち、この一般的な処理の流れは次のようになる。１）撮影画像をコンピュータに取り込んで入力画像を作成する。２）入力画像の濃度の補正をする。３）２値化処理をおこなってひび割れの抽出をおこなう。４）ひび割れの平滑化や輪郭線の追跡をおこなう。５）特定されたひび割れの特徴量の算定をおこなう。

ところで、特許文献１には、トンネルのコンクリート壁面のひび割れ検出方法とその装置に関する発明が開示されている。かかるひび割れ検出方法においては、撮影対象のコンクリート表面の平均濃度を閾値としてひび割れの検出をおこなうものであり、上記する固定閾値による処理方法を採用している。

特開２００２−１８８９９８号公報

従来の画像処理法は、濃度が一様なコンクリート表面上のひび割れの検出においては比較的高精度のひび割れ検出が可能である。しかし、実際のコンクリート構造物の表面は様々な汚れを含んでおり、さらにはひび割れの濃度も、ひび割れの幅や深度などに応じてばらつきがあるのが一般的である。かかるコンクリート表面に対して従来の画像処理法を用いると、ひび割れの抽出に際しては様々な問題が生じ得る。例えば、特許文献１のひび割れ検出方法でみられるような固定閾値処理の場合において、コンクリート表面上の汚れ領域とひび割れ領域が同程度の濃度値である場合には、これらを２値化処理することが極めて困難となる。濃度ヒストグラムが双峰性を呈していて、閾値を容易に決定できたとしても、ひび割れ領域と判断される範囲には汚れ領域が含まれる可能性が極めて高くなる。また、逆に、ひび割れ周辺部の汚れ領域を含ませないような閾値をあらたに設定しようとすると、今度は他のひび割れ領域を除外してしまうことになってしまう。

可変閾値処理の場合には、コンクリート表面上の汚れが多くなるにしたがって、ひび割れ抽出画像中にひび割れ以外のノイズが多く含まれることになり、場合によってはひび割れ抽出画像を一見しても、どの部分がひび割れ領域なのか全く判別できないこととなる。

本発明のひび割れ検出方法は、上記する問題に鑑みてなされたものであり、撮影されたコンクリート表面の汚れや照明条件などによってひび割れの検出が困難な場合においても、簡易に高精度のひび割れ検出をおこなうことのできるひび割れ検出方法を提供することを目的としている。

前記目的を達成すべく、本発明によるひび割れ検出方法は、コンクリート表面に生じているひび割れの検出をおこなうひび割れ検出方法であって、対比される２つの濃度に対応したウェーブレット係数を算定するとともに、該２つの濃度をそれぞれ変化させた場合のそれぞれのウェーブレット係数を算定してウェーブレット係数テーブルを作成し、ひび割れ検出対象であるコンクリート表面の撮影画像をコンピュータに入力して入力画像とし、該入力画像をウェーブレット変換することによってウェーブレット画像を作成する第一工程と、ウェーブレット係数テーブル内において局所領域内の近傍画素の平均濃度と注目画素の濃度に対応するウェーブレット係数を閾値とし、注目画素のウェーブレット係数が閾値よりも大きな場合は該注目画素をひび割れと判定し、注目画素のウェーブレット係数が閾値よりも小さな場合は該注目画素をひび割れでないと判定し、局所領域および注目画素を変化させながら注目画素のウェーブレット係数と閾値との比較をおこなうことによってひび割れ抽出画像を作成する第二工程と、からなることを特徴とする。

ウェーブレット（ｗａｖｅｌｅｔ）とは、小さな波という意味であり、局在性を持つ波の基本単位をウェーブレット関数を用いた式で表現することができる。このウェーブレット関数を拡大または縮小することにより、時間情報と周波数情報を同時に解析することが可能となる。このウェーブレット係数をひび割れを有するコンクリート表面に適用する場合の該ウェーブレット係数の特徴としては、かかる係数が、コンクリート表面の濃度と、ひび割れの濃度と、ひび割れ幅に依存するということである。例えば、ひび割れ幅が大きくなるにつれてウェーブレット係数の値は大きくなる傾向があり、また、ひび割れの濃度が濃くなるにつれて（黒色に近づくにつれて）ウェーブレット係数の値は大きくなる傾向がある。

ウェーブレット変換によって算定されるウェーブレット係数を用いて、ひび割れの検出をおこなうアルゴリズムは以下のようになる。まず、コンクリート表面の撮影画像とウェーブレット関数との内積よりウェーブレット係数を求める。このウェーブレット係数を２５６階調に変換することで、連続量を持ったウェーブレット画像が作成できる。

ウェーブレット係数は、上記するようにひび割れ幅やひび割れの濃度、コンクリート表面の濃度によって変化することから、擬似的に作成されたデータを用いてひび割れの濃度とコンクリート表面の濃度に関するウェーブレット係数を各階調ごとに算定しておき、ウェーブレット係数テーブルを作成しておく。このウェーブレット係数テーブルにある各階調ごとのウェーブレット係数が、ひび割れ検出の際の閾値となる。例えば、対比される２つの濃度（一方の濃度をコンクリート表面の濃度、他方の濃度をひび割れの濃度と仮定することができる）に対応するウェーブレット係数（閾値）がウェーブレット係数テーブルを参照すれば一義的に決定される。したがって、後述するように、撮影画像において対比される２つの濃度間のウェーブレット係数を算定した際に、このウェーブレット係数がウェーブレット係数テーブルの閾値よりも大きな場合は、ひび割れであると判断できるし、閾値よりも小さな場合はひび割れでないと判断することが可能となる。

このウェーブレット係数テーブルを作成する際の擬似的なデータは、特に限定するものではないが、例えば、ひび割れ幅が一画素（一ピクセル）〜五画素（五ピクセル）までの中で、各画素幅のひび割れごとに、コンクリート表面の階調とひび割れの階調に対応するウェーブレット係数を算定する。閾値の設定に際しては、例えば、ひび割れ幅が一画素の場合のウェーブレット係数のうち、ひび割れに対応するウェーブレット係数を選定し、ひび割れ幅が五画素の場合のウェーブレット係数のうち、ひび割れ領域でない箇所のウェーブレット係数を選定し、これら２つのウェーブレット係数の平均値をもって任意の階調における閾値とすることができる。

本発明のひび割れ検出方法においては、まず、第一工程において、上記するウェーブレット係数テーブルを作成しておくとともに、撮影画像をコンピュータに入力して入力画像とし、該入力画像をウェーブレット変換することによってウェーブレット画像を作成する。このウェーブレット画像の作成は、コンピュータ内部において以下のように実施される。まず、適宜に設定された広域領域（例えば３０×３０画素の領域）に対してウェーブレット係数を算定する。次に、この広域領域から一画素移動した広域領域（同じように例えば３０×３０画素の領域であって、移動前の３０×３０画素の領域とほとんどの画素が共通している）で、同じようにウェーブレット係数を算定する。この操作を入力画像全体に繰り返すことにより、コンピュータ内部には、ウェーブレット係数の連続量からなるウェーブレット画面が作成される。

次に、第二工程において、このウェーブレット係数の連続量からなるウェーブレット画像において、ウェーブレット係数テーブル内の閾値（ウェーブレット係数）とウェーブレット画像を構成するウェーブレット係数とを比較し、画像を構成するウェーブレット係数が閾値よりも大きな場合はひび割れと判断し（画面上では例えば白色）、閾値よりも小さな場合はひび割れでないと判断する（画面上では例えば黒色）。かかる操作をウェーブレット画像全体でおこなうことにより、黒い背景色内に白いひび割れが描き出されたひび割れ抽出画像が作成される。

本発明のひび割れ検出方法によれば、入力画像全体を一義的な閾値に基づいてひび割れ箇所とひび割れでない箇所に区別する方法に比べて、極めて精度のよいひび割れ検出を実現することができる。

また、本発明によるひび割れ検出方法の好ましい実施形態は、前記ひび割れ検出方法が、前記ひび割れ抽出画像を、相対的に大きなひび割れを抽出してなる第一画像と、該相対的に大きなひび割れに加えて相対的に細微なひび割れを抽出してなる第二画像とに分解し、該第二画像においては、ひび割れ以外のノイズを除去して第三画像を作成し、第一画像と第三画像の合成画像を作成する第三工程を、さらに備えていることを特徴とする。

本発明は、作成されたひび割れ抽出画像の精度をさらに向上させることのできるひび割れ検出方法に関するものである。

まず、ひび割れ抽出画像を、相対的に大きなひび割れのみを抽出した第一画像と、この相対的に大きなひび割れに加えて、残りの細微なひび割れのうちひび割れと判断できるひび割れ箇所を抽出した第二画像とに分解する。この第一画像の作成は、例えば、一定のひび割れ面積を設定しておき、この設定面積以上の面積をもつひび割れについては第一画像に取り込むようなフィルター操作をおこなうことができる。この操作は、第二画像の作成に際して、細微なひび割れの中でひび割れと判断できるか否かの判定の際にも同様に適用できる。

本発明のように、第一画像と第二画像に分解する理由は、第二画像が後述するようにノイズの除去を経て第三画像になる過程で、相対的に大きなひび割れの輪郭線がぼやけてしまうといった弊害が生じる場合に対応するためである。予め、相対的に大きなひび割れのみを別画像に残しておくことにより、該相対的に大きなひび割れがノイズ処理の際に変化するか否かといった問題を考慮する必要なく、細微なひび割れを対象とした第二画像のノイズ処理を実施することができる。

第二画像は、適宜のフィルター操作を経て、ひび割れ以外のノイズを除去することで特に微細なひび割れのみを精度よく抽出して第三画像を作成すればよい。

最後に第一画像と第三画像を合成することによって合成画像を作成する。この合成に際しては、第一画像と第三画像の論理和演算など、適宜の合成方法を採用すればよい。

また、本発明によるひび割れ検出方法の他の実施形態において、前記ひび割れ以外のノイズの除去方法は、平滑化処理と輪郭線追跡処理によっておこなわれる方法であり、平滑化処理は、局所領域内の濃度の平均値を該局所領域内の注目画素の濃度値とし、局所領域を変化させることによって平滑化画像を作成する処理であり、輪郭線追跡処理は、該平滑化画像におけるひび割れと判定された部分の第一画素を起点として、該第一画素に隣接する第二画素がひび割れである場合は第一画素と第二画素を繋ぎ、該第二画素にさらに隣接する第三画素がひび割れである場合は第二画素と第三画素を繋ぎ、かかる操作を繰り返しながらひび割れを特定することを特徴とする。

この平滑化処理と輪郭線追跡処理は、特に、既述する第二画像における細微なひび割れ領域においておこなわれる。平滑化処理は、適宜に設定された数の画素内の平均値を算定し、例えば、かかる複数の画素の中で、平均値よりも濃い濃度の画素はひび割れである画素とし、平均値よりも薄い濃度の画素はひび割れでないと判断する。この操作を第二画像全てに実施することでノイズを除去することができる。

ところで、平滑化処理がおこなわれた第二画像においても、画面上では、ひび割れでないような多数のドット箇所が残ることが十分に想定される。そこで、平滑化処理後の第二画像に対してさらに輪郭線追跡処理を実施する。この輪郭線追跡処理は、ある任意の画素（ひび割れと判断されている画素）から出発して、隣接する画素がひび割れ箇所の場合には出発画素と接続し、さらに隣接する画素がひび割れ箇所の場合にはさらに双方を接続し、最終的に出発画素に閉合した場合（例えば、第一画素、第二画素、…、第ｎ−１画素、第ｎ画素、第一画素の順に接続される場合）や、次に繋がるひび割れ箇所が存在しなくなった場合に終了する。したがって、かかる輪郭線追跡処理によれば、ループ状に閉合するようなひび割れラインや、複数の屈曲部を備えて線状に伸びるひび割れラインなど、適宜のひび割れラインが作成されることになる。この際、予め、繋げられる画素数の最小数を設定しておくことにより、かかる設定数以下の画素はすべてひび割れでないとして、画面のひび割れ表示から削除することができる。

以上のように、微細なひび割れ箇所においては、平滑化処理および輪郭線追跡処理をおこなうことでノイズをより詳細に除去することが可能となり、より精度のよいひび割れの抽出が実現できる。

また、本発明によるひび割れ検出方法の好ましい実施形態は、前記ひび割れ検出方法が、前記合成画像と前記ウェーブレット画像との相関係数を計算する第四工程をさらに備えており、第三工程におけるノイズの除去を繰り返し計算することによって作成されるそれぞれの合成画像とウェーブレット画像との相関係数を算定し、算定された相関係数のうち相関係数がピーク値となる合成画像をひび割れが検出された画像と同定することを特徴とする。

ノイズが除去された合成画像が、本来の入力画像（またはウェーブレット画像）のひび割れ情報を忠実に反映したものか否かについては不明確な点が多い。すなわち、上記するノイズの除去は、技術者の各種の設定如何によって任意に変動するものであるため、大略のウェーブレット画像情報は合成画像に反映されているといっても、微細な箇所（微細なひび割れ箇所）までをも忠実に反映しているか否かについては不明確である。

そこで、本発明では、ノイズの除去処理ごとに作成される合成画像とウェーブレット画像との相関係数を各ノイズの除去処理ごとに求め、相関係数がピーク値となる合成画像をウェーブレット画像を最も忠実に反映した合成画像と同定するものである。

相関係数という定量的な判断要素を介在させることにより、客観的な合成画像精度の評価の裏付けを図ることができる。

なお、最終的に決定された合成画像において、ひび割れ箇所の面積や周囲長、重心などの特徴量を算定するとともに一覧表として可視化しておくことが望ましい。

また、本発明によるひび割れ検出方法の他の実施形態は、第三工程におけるノイズの除去を繰り返し計算することによって作成されるそれぞれの合成画像とウェーブレット画像との相関係数を算定し、算定された相関係数のうち相関係数がピーク値となる合成画像を作成する第四工程と、前記ひび割れ抽出画像からひび割れでないと判断される非ひび割れ画像を作成する第五工程と、前記相関係数がピーク値となる合成画像と前記非ひび割れ画像との差分によって作成される差分画像をひび割れが検出された画像と同定する第六工程と、をさらに備えており、第五工程において非ひび割れ画像を作成する方法は、ひび割れ抽出画像を構成する各画素のうち、そのウェーブレット係数がウェーブレット係数テーブル内の閾値と同じ値となる画素から構成される第四画像を作成し、ひび割れ抽出画像を構成する各画素のうち、そのウェーブレット係数が閾値よりも相対的に大きな画素から構成される第五画像を作成し、第四画像と第五画像との差分によって第六画像を作成し、第六画像に前記輪郭線追跡処理をおこなって第七画像を作成し、該輪郭線追跡処理を繰り返し計算することによって作成されるそれぞれの第七画像とウェーブレット画像との相関係数を算定し、算定された相関係数のうち相関係数がピーク値となる第七画像を非ひび割れ画像と同定することを特徴とする。

本発明は、第四工程で合成画像を作成した後、さらに、ひび割れ抽出画像からひび割れでないと判断される非ひび割れ画像を作成する第五工程を備え、合成画像と非ひび割れ画像との差分によって差分画像を作成する第六工程を備えてなるひび割れ検出方法に関するものである。

本発明の目的は、ウェーブレット画像との相関係数が最大となる合成画像をもってひび割れが検出された画像とするだけでは、例えば、かかる合成画像中に、コンクリート打ち継目やその周辺の滲んだ汚れなどもひび割れに含んだ画像（合成画像）が作成されてしまうといった問題を解消することにある。このような汚れは、第四工程で最終的に合成画像が作成される前段階でのノイズの除去（平滑化処理や輪郭線追跡処理など）によっても十分に除去しきれないノイズである。

そこで、上記するようなコンクリート打ち継目やその周辺の滲んだ汚れなどからなる非ひび割れ画像を作成し、ウェーブレット画像との相関係数が最大となる合成画像からこの非ひび割れ画像を取り除いた画像（差分画像）を作成することで、より精度の高い画像（ひび割れのみを特定した画像）を作成することが可能となる。

非ひび割れ画像の作成に際しては、まず２つの画像（第四画像と第五画像）を作成する。第四画像は、ひび割れ抽出画像を構成する各画素のうち、そのウェーブレット係数がウェーブレット係数テーブル内の閾値と同じ値となる画素の集合体、すなわち、ウェーブレット係数と閾値となるウェーブレット係数との差分がゼロとなるようなウェーブレット係数から構成される画素の集合体から構成できる。かかる差分がゼロとなるようなウェーブレット係数を有する画素の集合体（第四画像）は、実際のひび割れ以外のノイズ（上記するコンクリート打ち継目やその周辺の滲んだ汚れなど）を多分に含んだ画像である。一方、第五画像は、ウェーブレット係数が閾値よりも相対的に大きな画素の集合体から構成される。ここで、相対的に大きいとは、双方の差分が例えば１００程度であって、第五画像を構成する各画素のウェーブレット係数が閾値となるウェーブレット係数よりも大きな値であることを意味している。閾値よりも大きなウェーブレット係数を有する画素の集合体からなる画像は、実際のひび割れ以外のノイズをほとんど含んでいない。

ひび割れに加えてノイズも含んでいる第四画像からノイズをほとんど含んでいないひび割れのみの第五画像を差し引いて作成された画像は、上記する打ち継目の汚れ等からなるノイズのみから構成されている。かかる画像を第六画像とする。

本発明においては、この第六画像の精度を高めるために、該第六画像に既述する輪郭線追跡処理を施して第七画像を作成する。この輪郭線追跡処理を繰返しおこなって作成された複数の第七画像のうち、合成画像の作成の際におこなったと同様の手法、すなわち、第七画像とウェーブレット画像との相関係数を算定し、相関係数が最も高くなる第七画像をもって非ひび割れ画像とするものである。

また、本発明によるひび割れ検出方法の他の実施形態において、前記第四画像は、ウェーブレット係数がウェーブレット係数テーブル内の閾値と同じ値であるとともに、第四工程にて相関係数がピーク値となる合成画像を構成するウェーブレット係数以上の値であるウェーブレット係数を有する画素から構成され、前記第五画像は、ウェーブレット係数が閾値よりも相対的に大きな画素から構成されるとともに、第四工程にて相関係数がピーク値となる合成画像を構成するウェーブレット係数以上の値であるウェーブレット係数を有する画素から構成されることを特徴とする。

本発明は、第四画像と第五画像の作成に際し、各画像を構成するウェーブレット係数と閾値となるウェーブレット係数との比較に加えて、さらに、各画像を構成するウェーブレット係数が第四工程にて相関係数がピーク値となる合成画像を構成するウェーブレット係数以上であるという制約を追加し、かかる２つの制約を満足するウェーブレット係数からなる画素の集合体から第四画像および第五画像を作成するものである。

上記する制約を満足してなる第四画像と第五画像を作成し、双方の差分から第六画像を作成し、さらには第七画像を作成して最終的な非ひび割れ画像が作成されることで、より精度の高い非ひび割れ画像ができる。

また、本発明によるひび割れ検出方法の他の実施形態は、前記相関係数がピーク値となる第七画像と前記入力画像とを比較して、ひび割れでないと判断される部分を該第七画像から取り除くことによって非ひび割れ画像と同定することを特徴とする。

電算機の上で相関係数がピークとなる第七画像をもって非ひび割れ画像とした場合でも、実際に該第七画像と入力画像とを比較すると、既述するノイズが完全に取り除かれていない場合もあり得る。

そこで、例えば、予め適宜のピクセル数以上の集合体であればひび割れであると設定されている場合には、そのピクセル数の設定を上げることで、ノイズを除去することが可能となる。

また、本発明によるひび割れ検出方法の他の実施形態は、前記第六工程において作成される差分画像に輪郭線追跡処理をおこない、さらに、輪郭線追跡処理後の差分画像と入力画像とを比較してひび割れでないと判断される部分を該差分画像から取り除くことによってひび割れが検出された画像を作成することを特徴とする。

ここで、ひび割れでないと判断される部分を差分画像から取り除く方法としては、Ｒ，Ｇ，Ｂの各濃度値の差分値が一定値以上となる場合には、その画素はひび割れでないとするような方法をとることができる。例えば、Ｒ−Ｇ＞δ、Ｇ−Ｂ＞δ、Ｂ−Ｒ＞δという制約条件のうち１つでも満足する画素はひび割れでないと判断するものである。

既述するコンクリートの打ち継目などに生じている汚れは、緑がかっていたり、赤みがかっているという実体があり、コンクリート表面に生じる黒色のひび割れラインとはその明度（もしくは濃度）が明らかに相違している。そこで、明度（濃度）を確定するＲ，Ｇ，Ｂの各濃度値の差分が大きくなるような画素においては、それがひび割れを表すものではないという判断を下すことができる。

なお、かかるひび割れでないと判断される部分を差分画像から取り除く作業においても、差分画像と入力画像とを見比べながら、上式中のδの値を適宜調整するのがよい。

また、本発明によるひび割れ検出方法の他の実施形態は、前記第三工程の前段階で、必要とされるひび割れ検出精度の設定が可能であることを特徴とする。

必要とされるひび割れの検出精度は、検査の目的や検査対象物などによって任意に変化するものである。したがって、すべてのひび割れ検出において、すべての検査を同程度の精度まで追求することは好ましいとは言い難い。

そこで、特に、第三工程の前段階において、予め、作成される合成画面精度の設定をおこなうようにしたものが本発明である。

この実施形態は特に限定されるものではないが、例えば、相対的に大きなひび割れと判断する際の閾値（例えばひび割れ面積など）を高く設定しておくことなどが考えられる。かかる閾値の設定は、微細なひび割れからノイズを除去していく際の操作においても同様に適用できる。

なお、ひび割れ検出精度の設定は、技術者がコンピュータに手入力でおこなうことのほか、ひび割れ抽出の対象構造物やその目的などを設定した段階で、自動的に各閾値（例えば、閾値となるひび割れ面積など）が設定されるといった方法がある。

以上の説明から理解できるように、本発明のひび割れ検出方法によれば、局所的に閾値を設定しながらひび割れの検出をおこない、かかる操作を対象となるコンクリート表面全てにわたっておこなうことから、極めて精度のよいひび割れの検出を実現することができる。また、本発明のひび割れ検出方法によれば、微細なひび割れ箇所についてノイズの除去を繰り返しおこなうとともに、最終的なひび割れ画像の決定は客観的な方法によってなされることから、ひび割れ画像の精度を客観的に裏付けることができる。したがって、本発明のひび割れ検出方法によれば、技術者の技量に左右されることなく、客観的に精度のよいひび割れの検出を、従来に比べて極めて短時間におこなうことができる。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図１は、入力画像と局所領域の関係を示した模式図であり、図２は、局所領域と注目画素の関係を示した模式図である。図３は、本発明のひび割れ検出方法の一実施形態を示したフローを示している。図４は、擬似画像を示した図を、図５は、図４の擬似画像のウェーブレット係数の鳥瞰図をそれぞれ示している。図６は、ウェーブレット係数テーブルを示した図を、図７，８は、本発明のひび割れ検出方法の他の実施形態を示したフローをそれぞれ示している。図９は、非ひび割れ画像の作成方法の一実施形態を示したフローを示している。

図１は、入力画像と局所領域の関係を示した模式図である。本発明のひび割れ検出方法では、入力画像１における広域領域２のうち、ひび割れが集中的に存在する、あるいは偏在する局所領域３を取り出し、該局所領域３におけるひび割れの検出をおこなうものである。かかる方法により、従来の固定閾値法のように、例えば入力画像１内で一つの閾値を決める方法に比べて、精度のよいひび割れの検出をおこなうことができる。

図２は、局所領域３を拡大した図であり、図示する実施形態では、３×３の９つの画素（８つの近傍画素３１，３１，…と、中央に位置する注目画素３２）を対象としてひび割れ判定をおこなう。なお、ウェーブレット係数の算定は、図１における広域領域２を対象としておこなわれる。

ここで、ウェーブレット関数（マザーウェーブレット関数）を用いたウェーブレット変換をおこなうことでウェーブレット係数を算定する算定式を以下に示す。

ここで、ｆ（ｘ、ｙ）は入力画像（ここで、ｘ、ｙは２次元入力画像中の任意の座標である）を、ψはマザーウェーブレット関数（ガボール関数）を、（ｘ_０、ｙ_０）はψの平行移動量を、ａ^ｋはψの拡大や縮小を（ここで、ａ ^ｋ は周波数の逆数であって、幾つかの周波数領域について計算するための周波数幅を整数ｋで示した値）、ｆ _０ は中心周波数を、σはガウス関数の標準偏差を、θは波の進行方向を表す回転角を、（ｘ’、ｙ’）は（ｘ、ｙ）を角度θだけ回転させた座標を、それぞれ示している。

ここで、数式１を用いて計算した複数のθ、ｋに対して、ウェーブレット係数Ψの累計値Ｃ（ｘ_０、ｙ_０）を求めたのが数式４となる。

上記のパラメータは、任意に設定できるが、例えば、σを０．５〜２に、ａ^ｋは０〜５に、ｆ _０ は０．１に、回転角は０〜１８０度に、それぞれ設定できる。

数式４における平行移動量（ｘ_０、ｙ_０）は、注目画素の位置に対応するものであり、注目画素の位置を順次移動させることによって、ウェーブレット係数の連続量（Ｃ（ｘ_０、ｙ_０））が算定でき、この連続量を図示することによってウェーブレット画像が作成できる。

広域領域２を構成する全画素に対して、ウェーブレット係数を上算定式に基づいて算定した後、注目画素を一つ左右または上下に移動させてできる広域領域２の全画素において同様にウェーブレット係数を算定する。このウェーブレット係数算定を入力画像全体で実施することにより、適宜の範囲内における構成画素がそれぞれのウェーブレット係数を備えたウェーブレット画像（ウェーブレット係数の連続量からなる画像）を作成することができる。

次に、図３に基づいて、ひび割れ検出方法の一実施形態を説明する。

ＣＣＤカメラ等のデジタルカメラで撮影されたコンクリート表面の撮影画像をコンピュータに取り込むことにより、入力画像の作成１０がおこなわれる。

次に、入力画像とは何らの関係もない、対比する２つの濃度からなる擬似画像に対して、ウェーブレット係数の算定をおこなう。例えば、図４に示すように、コンクリート表面と仮定される背景色ａ（例えば、背景色のＲ、Ｇ、Ｂが、２５５，２５５，２５５とする）と、ひび割れと仮定される線分ｂ１〜ｂ５からなる擬似画像のウェーブレット係数を求める。ここで、線分ｂ１〜ｂ５は、線幅が順に１画素（１ピクセル）〜５画素（５ピクセル）まで変化しており、さらに、各線分は、３種類の濃度を備えている（例えば、線分ｂ１では、濃度の濃い順に、ｂ１１（黒色）、ｂ１２（薄い黒色）、ｂ１３（灰色）と変化している）。この擬似画像に対してウェーブレット変換をおこなうことで算定されるウェーブレット係数の鳥瞰図を示したのが図５である。図５において、Ｘ軸は線分の幅を、Ｙ軸は線分の色の濃度を、Ｚ軸はウェーブレット係数をそれぞれ示している。この線幅の設定は、最終的に抽出したいひび割れ幅の最大値によって設定すればよい。なお、各画素幅ごとに、ひび割れ領域のウェーブレット係数と、ひび割れ領域以外のウェーブレット係数が算定できる。

本実施形態では、コンクリート表面と仮定される任意の濃度（階調）と、ひび割れと仮定される任意の濃度（階調）に対応する閾値（ウェーブレット係数）を算定するにあたり、例えば、ひび割れ幅が１画素幅の場合におけるひび割れ領域のウェーブレット係数と、ひび割れ幅が５画素幅の場合におけるひび割れ領域以外のウェーブレット係数との平均値をもって、設定したひび割れ幅範囲内において対象となる階調に対応した閾値としている。この閾値の設定は、勿論任意でかまわない。

対比する２つの濃度の組み合わせをそれぞれ０〜２５５の２５６階調でおこなうことで、図６に示すようなウェーブレット係数テーブルの作成３０がおこなわれる。なお、かかる作業は、図示するフロー位置でなくともよく、例えば、入力画像の作成前であってもかまわない。

入力画像をウェーブレット変換することにより、ウェーブレット画像の作成２０がおこなわれる。

ウェーブレット画像は、上記するように、各画素が固有のウェーブレット係数を備えた連続量からなるものであり、各画素のウェーブレット係数を対応するウェーブレット係数テーブルのウェーブレット係数（閾値）と比較することにより、ひび割れ抽出画像の作成４０がおこなわれる。例えば、任意の画素のウェーブレット係数が、該画素の濃度（ウェーブレット係数テーブルではこの画素濃度はひび割れ濃度に対応する）と、局所領域内の近傍画素の平均濃度（ウェーブレット係数テーブルではこの局所領域内の近傍画素の平均濃度がコンクリート濃度に対応する）で一義的に決定されるウェーブレット係数（閾値）よりも大きな場合は、かかる画素をひび割れであると判定する。

各画素のウェーブレット係数に対して同様の比較をコンピュータ内でおこなうことにより、例えば、黒い画面（コンクリート表面）内に、白い線分（ひび割れ）が描き出されたひび割れ抽出画像が作成される（ひび割れ抽出画像の作成４０）。

次に、図７に基づいて、ひび割れ検出方法の他の実施形態を説明する。なお、ひび割れ抽出画像の作成４０までは説明済みであるため、説明を省略する。

本実施形態では、ひび割れ抽出画像を相対的に大きなひび割れのみを抽出してなる第一画像と、相対的に微細なひび割れを抽出してなる第二画像に分割する（図７のフローにおける第一画像の作成６０と、第二画像の作成７０）。なお、この第二画像においては、実際にひび割れではない部分をも抽出している可能性が高いため、以下に説明するひび割れ以外のノイズを除去する処理を施す。

ところで、第一画像と第二画像への分割処理の前段階として、ひび割れ検出精度の設定５０をおこなうことが好ましい。この処理は、ひび割れ検出対象となる構造物や、必要とされるひび割れ検出精度などに応じて予め以下に説明するノイズ除去の回数や精度などを規定するものである。かかる精度は、例えば、高い精度（細かいひび割れまでを抽出）、中位の精度、低い精度などの３段階のレベル設定を用意することができる。技術者が適宜のレベルを選定できるほか、ひび割れ検出対象の構造物の種類などを入力することにより、自動的にレベルの選定がコンピュータ内でおこなわれるような構成としてもよい。

第一画像と第二画像への分割処理方法は、例えば、閾値となるひび割れ面積を任意に設定しておき、該閾値以上のひび割れ面積を有するひび割れは第一画像へ取り込まれ、それ以外のひび割れについては第二画像へ取り込まれるような方法によりおこなわれる。

第二画像からノイズを除去する方法は、平滑化処理８１と輪郭線追跡処理８２によっておこなわれる。平滑化処理８１では、局所領域内の濃度の平均値（例えば、中央値）を該局所領域内の注目画素の濃度値とすることにより、第二画像からノイズを除去してひび割れ箇所を絞り込む。平滑化処理８１がおこなわれることにより、平滑化画像が作成される。

次に、平滑化画像に対して輪郭線追跡処理８２がおこなわれる。輪郭線追跡処理８２は、各ひび割れ領域における任意のひび割れ画素を起点とし（第一画素）、例えば、この第一画素から反時計回りに隣接する画素に注目し、かかる隣接画素（第二画素）がひび割れ画素である場合には第一画素と第二画素を接続する。以後、同様に第二画素、第三画素、…、第ｎ−１画素、第ｎ画素とひび割れ画素の追跡をおこない、該ｎ画素の次に起点となる第一画素がくる場合には、第一画素〜第ｎ画素までを一つのひび割れ箇所（ひび割れライン）と判定する。あるいは、該ｎ画素の次に続くひび割れ画素が存在しなくなった時点で、第一画素〜第ｎ画素を一つのひび割れ箇所（ひび割れライン）と判定する。なお、ひび割れラインの中には、その途中で二股以上に分岐するようなひび割れ形態も含まれる。かかる次数ｎの設定は任意であり、第一画素からの追跡数がこの設定された次数ｎ以上の場合をひび割れと判定することにより、第三画像が作成される。

次に、第一画像と第三画像を合成した合成画像の作成９０をおこなう。かかる合成処理は、コンピュータ内において、公知の論理和演算にて実施されることになる。

次に、論理和演算にて合成された合成画像が、実際の入力画像（またはウェーブレット画像）を精度よく反映したものか否かの判定をおこなう。かかる判定に際しては、ウェーブレット画像と合成画像の相関係数（点双列相関係数）の算定１００にておこなうことができる。

相関係数の実施形態として、例えば、ウェーブレット画像および合成画像の変量をｙ、ｘ、変量の平均を

、標準偏差をσ_ｙ、σ_ｘとする。この２つの画像の相関は、ピアソンの相関係数を用いて下式にて表すことができる。

ここで、ｒは相関係数を、ｆ_ｉｊは度数を、ｎは全画素数をそれぞれ示す。

合成画像は、ひび割れ領域とひび割れでない領域という２つのカテゴリーをもっている。ここで、ひび割れ領域に数値１を、ひび割れでない領域に数値０をそれぞれ与え、各々の比率をｐ、１−ｐとすると、平均および分散は下式となる。

したがって、数式６より数式５は下式となる。

ここで、

は、ひび割れ領域に属する画素のウェーブレット係数の平均値であり、

は、ひび割れでない領域に属する画素のウェーブレット係数の平均値である。

１つの合成画像に対して上記する相関係数を算定した後に、再度第二画像の平滑化処理８１および輪郭線追跡処理８２を実施して合成画像の再構築をおこなう。この合成画像に対してあらためて相関係数を算定する。以後、同様のルーチンを繰り返すことにより、１つのピーク値をもつ相関係数曲線が算定される（図示省略）。この相関係数のピーク値の特定１１０をおこない、かかる相関係数に対応する合成画像を、最もウェーブレット画像を忠実に反映した合成画像とする。

なお、発明者等は、従来の可変閾値法によるひび割れ画像に対して相関係数を求め、該ひび割れ画像からノイズ処理した後のひび割れ画像に対して相関係数を求め、かかる処理を繰り返すことによって相関係数のピーク値の算定を試みた。その結果、可変閾値法によって相関係数のピークを与える最終的なひび割れ画像の相関係数値が０．４０９に対して、本発明のひび割れ方法による最終的に決定された合成画像の相関係数が０．４５７であり、入力画像に対する精度のよい画像処理がおこなわれていることが証明されている。さらには、相関係数のピーク値となるまでのノイズ処理回数は、可変閾値法による場合が２５回であるのに対して、本発明のひび割れ検出方法では５回であり、最終的な処理画像を得るまでの時間についても極めて短くなるという結果も得られている。

最終的に決定された合成画像に基づいて、ひび割れの特徴量の一覧表を作成する。かかる一覧表は図示しないが、例えば、各ひび割れごとにラベリングが施されていて、それぞれの面積や周囲長、円形度、重心などから構成できる。

次に、図８，９に基づいて、ひび割れ検出方法の他の実施形態を説明する。図８のフローにおいて、相関係数のピーク値の特定１１０までのステップは図７の実施形態と同様である。かかるステップの後、非ひび割れ画像の作成１２０をおこなう。このステップは、ひび割れ抽出画像に基づいて非ひび割れ画像が作成されるものであり、かかるステップの詳細が図９のフローである。

図９に基づいて非ひび割れ画像の作成１２０にかかるステップの詳細な説明をおこなう。まず、ひび割れ抽出画像から第四画像の作成１２１と第五画像の作成１２２をおこなう。第四画像は、ウェーブレット係数がウェーブレット係数テーブル内の閾値と同じ値であるとともに、相関係数がピーク値となる合成画像を構成するウェーブレット係数以上の値であるウェーブレット係数を有する画素から作成される。一方、第五画像は、ウェーブレット係数が閾値よりも相対的に大きな画素（例えば１００程度大きな画素）から構成されるとともに、相関係数がピーク値となる合成画像を構成するウェーブレット係数以上の値であるウェーブレット係数を有する画素から作成される。

次に、第四画像と第五画像の差分を取ることにより第六画像の作成１２３をおこなう。この第六画像に輪郭線追跡処理を施すことにより第七画像の作成１２４がおこなわれる。輪郭線追跡処理がおこなわれた第七画像とウェーブレット画像の相関係数を算定するとともに、かかる第七画像の作成〜輪郭線追跡処理〜相関係数の算定までのフローを繰返し計算し、相関係数のピーク値の特定１２６をおこない、相関係数がピーク値となる第七画像を特定する。この相関係数がピーク値となる第七画像と入力画像との比較１２７をおこなって、第七画像におけるひび割れ領域からひび割れでない部分の除去１２８がおこなわれ、非ひび割れ画像が作成される。この非ひび割れ画像は、既述するように、コンクリートの打ち継目やその周辺の汚れなどを反映した画像である。

図８に戻り、作成された非ひび割れ画像と既に作成済みの合成画像（ウェーブレット画像との相関が最も高い合成画像）との差分を取ることによってできる差分画像の作成１３０をおこなう。この差分画像は、打ち継目やその周辺の汚れなどのノイズが除去され、より精度の高いひび割れ検出画像となっている。

ここで、この差分画像の精度をさらに高めるために、差分画像に輪郭線追跡処理を１４０をおこなうことで、最終的にひび割れが検出された画像が作成される。

なお、輪郭線追跡処理をおこなった差分画像と入力画像とを最終的に比較することもでき、この場合には、入力画像中で特定されるひび割れ以外の色の領域（緑がかっている領域や赤みがかっている領域など、明らかにひび割れではない領域であって、コンクリート打ち継目等によく見受けられる色領域）部分が差分画像中に取り込まれている場合には、かかるノイズをさらに除去することもできる。

本発明のひび割れ検出方法を使用することにより、技術者の技量に左右されることなく、コンクリート表面に汚れがある場合（特に、コンクリートの打ち継ぎ箇所など）や、照明具合などによって場所により表面濃度（明度）が多様に異なる場合においても、簡易でかつ短時間に、極めて精度のよいひび割れの検出をおこなうことが可能となる。このひび割れ検出方法を既存のコンクリート構造物の定期点検や調査時に適宜採用することで、コンクリート構造物の点検もしくは調査時点における該コンクリート構造物の耐久性の的確な評価、診断に資することとなる。

以上、本発明の実施の形態を図面を用いて詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲における設計変更等があっても、それらは本発明に含まれるものである。

入力画像と局所領域の関係を示した模式図。 局所領域と注目画素の関係を示した模式図。 本発明のひび割れ検出方法の一実施形態を示したフロー。 擬似画像を示した図。 図４の擬似画像のウェーブレット係数の鳥瞰図。 ウェーブレット係数テーブルを示した図。 本発明のひび割れ検出方法の他の実施形態を示したフロー。 本発明のひび割れ検出方法の他の実施形態を示したフロー。 非ひび割れ画像の作成方法の一実施形態を示したフロー。

符号の説明

１…入力画像、２…広域領域、３…局所領域、３１…近傍画素、３２…注目画素

Claims (10)

1. コンクリート表面に生じているひび割れの検出をおこなうひび割れ検出方法であって、
   ひび割れの濃度とコンクリート表面の濃度を擬似的に設定し、２つの該濃度に対応したウェーブレット係数を算定し、該２つの濃度を２５６階調における各諧調ごとにそれぞれ変化させた場合のそれぞれのウェーブレット係数を算定し、ひび割れ幅を任意の画素幅に設定してウェーブレット係数テーブルを作成し、ひび割れ検出対象であるコンクリート表面の撮影画像をコンピュータに入力して入力画像とし、該入力画像をウェーブレット変換することによってウェーブレット画像を作成する第一工程と、
   ウェーブレット係数テーブル内において、前記コンクリート表面の濃度と仮定する局所領域内の近傍画素の平均濃度と、前記ひび割れの濃度と仮定する注目画素の濃度に対応するウェーブレット係数を閾値とし、任意の近傍画素における任意の注目画素のウェーブレット係数が閾値よりも大きな場合は該近傍画素における該注目画素をひび割れと判定し、任意の近傍画素における任意の注目画素のウェーブレット係数が閾値よりも小さな場合は該近傍画素における該注目画素をひび割れでないと判定し、局所領域および注目画素を変化させながら前記判定をおこなうことによってひび割れ抽出画像を作成する第二工程と、
   からなることを特徴とするひび割れ検出方法。
2. 請求項１に記載のひび割れ検出方法は、前記ひび割れ抽出画像を、相対的に大きなひび割れを抽出してなる第一画像と、該相対的に大きなひび割れに加えて相対的に細微なひび割れを抽出してなる第二画像とに分解し、該第二画像においては、ひび割れ以外のノイズを除去して第三画像を作成し、第一画像と第三画像の合成画像を作成する第三工程を、さらに備えていることを特徴とするひび割れ検出方法。
3. 前記ひび割れ以外のノイズの除去方法は、平滑化処理と輪郭線追跡処理によっておこなわれる方法であり、
   平滑化処理は、局所領域内の濃度の平均値を該局所領域内の注目画素の濃度値とし、局所領域を変化させることによって平滑化画像を作成する処理であり、
   輪郭線追跡処理は、該平滑化画像におけるひび割れと判定された部分の第一画素を起点として、該第一画素に隣接する第二画素がひび割れである場合は第一画素と第二画素を繋ぎ、該第二画素にさらに隣接する第三画素がひび割れである場合は第二画素と第三画素を繋ぎ、かかる操作を繰り返しながらひび割れを特定することを特徴とする請求項２に記載のひび割れ検出方法。
4. 請求項２または３に記載のひび割れ検出方法は、前記合成画像と前記ウェーブレット画像との相関係数を計算する第四工程をさらに備えており、第三工程におけるノイズの除去を繰り返し計算することによって作成されるそれぞれの合成画像とウェーブレット画像との相関係数を算定し、算定された相関係数のうち相関係数がピーク値となる合成画像をひび割れが検出された画像と同定することを特徴とするひび割れ検出方法。
5. 請求項２または３に記載のひび割れ検出方法は、第三工程におけるノイズの除去を繰り返し計算することによって作成されるそれぞれの合成画像とウェーブレット画像との相関係数を算定し、算定された相関係数のうち相関係数がピーク値となる合成画像を作成する第四工程と、前記ひび割れ抽出画像からひび割れでないと判断される非ひび割れ画像を作成する第五工程と、前記相関係数がピーク値となる合成画像と前記非ひび割れ画像との差分によって作成される差分画像をひび割れが検出された画像と同定する第六工程と、をさらに備えており、
   第五工程において非ひび割れ画像を作成する方法は、ひび割れ抽出画像を構成する各画素のうち、そのウェーブレット係数がウェーブレット係数テーブル内の閾値と同じ値となる画素から構成される第四画像を作成し、ひび割れ抽出画像を構成する各画素のうち、そのウェーブレット係数が閾値よりも相対的に大きな画素から構成される第五画像を作成し、第四画像と第五画像との差分によって第六画像を作成し、第六画像に前記輪郭線追跡処理をおこなって第七画像を作成し、該輪郭線追跡処理を繰り返し計算することによって作成されるそれぞれの第七画像とウェーブレット画像との相関係数を算定し、算定された相関係数のうち相関係数がピーク値となる第七画像を非ひび割れ画像と同定することを特徴とするひび割れ検出方法。
6. 前記第四画像は、ウェーブレット係数がウェーブレット係数テーブル内の閾値と同じ値であるとともに、第四工程にて相関係数がピーク値となる合成画像を構成するウェーブレット係数以上の値であるウェーブレット係数を有する画素から構成され、前記第五画像は、ウェーブレット係数が閾値よりも相対的に大きな画素から構成されるとともに、第四工程にて相関係数がピーク値となる合成画像を構成するウェーブレット係数以上の値であるウェーブレット係数を有する画素から構成されることを特徴とする請求項５に記載のひび割れ検出方法。
7. 前記相関係数がピーク値となる第七画像と前記入力画像とを比較して、ひび割れでないと判断される部分を該第七画像から取り除くことによって非ひび割れ画像と同定することを特徴とする請求項５または６に記載のひび割れ検出方法。
8. 前記第六工程において作成される差分画像に輪郭線追跡処理をおこなうことによりひび割れが検出された画像を作成することを特徴とする請求項５〜７のいずれかに記載のひび割れ検出方法。
9. 前記第六工程において作成される差分画像に輪郭線追跡処理をおこない、さらに、輪郭線追跡処理後の差分画像と入力画像とを比較してひび割れでないと判断される部分を該差分画像から取り除くことによってひび割れが検出された画像を作成することを特徴とする請求項５〜７のいずれかに記載のひび割れ検出方法。
10. 前記第三工程の前段階で、必要とされるひび割れ検出精度の設定が可能であることを特徴とする請求項２〜９のいずれかに記載のひび割れ検出方法。

Images