JP5591165B2 - コンクリート表面の変状領域の検出方法 - Google Patents

Description

本発明はトンネル覆工面などのコンクリート表面の変状領域の検出方法に関し、特に、トンネル覆工面などのコンクリート表面を撮像した元画像データを画像処理し、当該コンクリート表面に発生したひび割れなどからの漏水個所を、所定の形状と大きさの漏水画像として表示するコンクリート表面の漏水領域の検出方法に関する。なお、本明細書で変状領域とは、コンクリート表面の縦長変状領域である漏水領域に限定されるものではなく、横長変状領域であるコンクリート構造物からの漏水による二次生成物領域、若しくはコールドジョイントを含む概念である。

漏水の有無の把握は、ひび割れと共にトンネルの健全度を診断する上で重要な要素となっている。漏水、特に背面圧によってひび割れ又は打ち継目から湧き出した漏水は、エフロレッセンスの析出による中性化現象等の様々なトンネル被害をもたらすことから、重要な健全度評価指標となる。
これまでに、赤外線カメラを用いたコンクリート壁面の漏水領域の検出方法が開発され、実用化されてきた。この漏水領域の検出方法は、トンネル覆工面などのコンクリート表面の漏水個所は、正常な個所に比べて温度が低いことに着目したものである。
しかしながら、これらの漏水領域の検出方法は目視による漏水検査方法に代われる程の確実性はないし、検査システムも大掛かりで作業時間も結構長いという問題がある。

例えば、特許文献１に開示されているトンネル壁面判定装置においては、漏水基本特徴量は可視画像データと赤外線画像データの2つのデータを画像処理し、特定される。前記漏水基本特徴量とは、漏水の面積、位置である。前記可視画像データは、トンネル壁面を可視カメラで撮像し、可視画像メモリに記憶されたデータであり、前記赤外線画像データはトンネル壁面を赤外線カメラで撮像し、赤外線画像メモリに記憶されたデータである。

特許文献２に開示されているコンクリート点検システムの赤外線法による健全度判定方法では、点検用走行車両に搭載されたヒータで加熱し、加熱後のコンクリート構造物表面から放射される赤外線エネルギー量を、同じ点検用走行車両に搭載した赤外線カメラで検知し、赤外線温度データから特定の静止画像を抽出し、静止画像の温度データを数値データに変換し、静止画像の全面を縦横の行列方式で複数の区分に判定範囲分けを行い、区分毎に温度データの平均値を計算し、各区分の温度平均値を予め健全部とみなした部位の平均値と比較し、より低温であれば漏水個所であると判定する。

非接触的検査手法を用いたコンクリート内部欠陥診断システムは、従来の打音検査に代わる定量的な手法として極めて有効な方法である。ところが、非接触的手法はコンクリート表面の検査対象領域に隈なく作用するものではなく、作業員が目視で特定した個所に作用する。しかしながら、目視による漏水候補箇所の特定は必ずしも確実でなく、作業時間もかかる。そこで、漏水候補箇所を出来るだけ迅速に且つ客観的に特定する方法の開発が望まれている。

特開平11-259656号公報 特開2005-30960号公報

本発明の課題は、目視による検査方法を補完し或いは機械化の一部を構成することができる変状領域の検出方法であって、トンネル覆工面などのコンクリート表面を撮像した元画像データを画像処理し、当該コンクリート表面に発生した縦長領域若しくは横長領域の変状領域を抽出し、確定した変状領域を所定の形状と大きさの変状領域として表示するコンクリート表面の変状領域の検出方法を提供することである。
本発明の他の課題は、トンネル覆工面などのコンクリート表面を撮像した元画像データを画像処理し、赤外線画像データを参照することなく、当該コンクリート表面に発生した縦長領域若しくは横長領域の変状領域を評価して確定することによって、画像処理の効率化を図ることである。

上記課題を解決する変状領域の検出方法は、コンクリート表面を撮像した元画像データを画像処理して漏水領域等の変状領域を抽出するコンクリート表面の変状領域の検出方法において、前記画像処理には検出対象の変状の検出にとってノイズとなる壁面添架物を取り除いたトンネル壁面画像に対して特定方向に、強い平滑化をかける平滑化処理が含まれることを特徴とするコンクリート表面の変状領域の検出方法である。
本明細書で強い平滑化とは、特定の方向を強調して平滑化するという意味である。即ち、検出対象が縦長領域の変状領域の場合には、例えば、幅１０１×高さ１の横長のサイズのマスクで平滑化をかけることで、横方向にのみ一定の輝度を有する領域だけを浮き出させる。この画像と元画像の動的しきい値処理により、逆に先に抽出した横長状の領域はマスクされ、今度は縦長状の変状領域が抽出しやすくなる。検出対象が横長領域の変状領域の場合には、例えば、幅１×高さ１０１の縦長のサイズのマスクで平滑化をかけることで、縦方向にのみ一定の輝度を有する領域だけを浮き出させる。この画像と元画像の動的しきい値処理により、逆に先に抽出した縦長状の領域はマスクされ、今度は横長状の変状領域が抽出しやすくなる。
そして、コンクリート表面を撮像した元画像データを画像処理して抽出された漏水領域などの変状領域を、当該領域を囲む座標軸と平行な最小矩形を画像上に描き、当該最小矩形を漏水領域などの変状領域と一緒に表示することを特徴とする。

上記課題を解決するトンネル壁面を一例とする漏水領域などの変状領域の検出方法は、より具体的には、トンネル壁面を撮像した元画像からケーブルなどの壁面添架物を取り除き、取り除いた壁面添架物の領域をインペインティング（画像修復）処理し、壁面添架物の全くないトンネル壁面画像、即ち不要物を取り除いたトンネル壁面画像を生成する前処理工程と、前記不要物を取り除いたトンネル壁面画像を画像処理して漏水領域などの変状領域を検出する後工程から成る。

前記前処理工程は、壁面添架物をテンプレートとして画像処理装置であるコンピュータに登録する工程、スケールの変化に対応した形状ベースのパターンマッチングを行って元画像から壁面添加物を抽出する工程、パターンマッチングで抽出した壁面添架物の周辺のテクスチャを考慮しながら当該壁面添架物の抽出領域を周辺のトンネル壁面画素でインペインティングする工程を含む。

前記後処理工程は、例えば検出対象が漏水領域の場合、不要物を取り除いたコンクリート表面画像に対して横方向に強い平滑化をかける工程、動的しきい値処理を施して背景に比べてより黒い領域を漏水候補領域として抽出する工程、微小領域を除去し穴埋めする工程、前記漏水候補領域の輝度値、面積、幅、高さを特定する工程、指定した条件の範囲内にある領域を漏水領域として抽出し、領域の穴埋め、周囲領域の閉合処理を行う工程、及び漏水領域を囲む座標軸と平行な最小矩形を画像上に描き、この最小矩形を最終的に表示する漏水領域として出力する工程を含む。

上述の解決手段は、一般的な漏水はひび割れなどからしみ出た水が壁面をつたわって鉛直方向に流れ落ちる黒っぽい跡として現場点検作業員に確認され、及び、標準的な漏水は撮影画像上で平均輝度値が0〜100の範囲で、且つ、その幅は50ピクセルより大きく、高さは80ピクセルより大きい領域として認識されるという事実に本発明者達が着目し、想到した漏水領域の検出方法である。
また、漏水の画像特徴に加えて、水平方向に延びるひび割れからは漏水が発生する可能性が高いという、土木工学者や現場点検作業者の意見に着目し、水平方向のひび割れの抽出が漏水領域の検出性能に関係することに想達した検出方法である。
更に、漏水は水平ひび割れから鉛直方向に染み出る形で発生しやすいという知見から、漏水の特徴に基づく画像処理により抽出した領域の上部に、水平方向成分の大きなひび割れが認められるなら、漏水領域である可能性が非常に高い、すなわち漏水の場所を精度よく特定できるという、土木工学者専門家の知識を十分に反映した解決手段である。

本発明により、トンネル覆工面などのコンクリート表面を撮像した元画像データを画像処理し、当該コンクリート表面に発生したひび割れなどからの漏水個所などの変状領域を所定の形状と大きさの漏水画像として表示するコンクリート表面の変状領域の検出方法が提供された。また、トンネル覆工面などのコンクリート表面を撮像した元画像データを画像処理し、赤外線画像データを参照することなく、当該コンクリート表面に発生した縦長領域若しくは横長領域の変状領域を評価して確定することによって、画像処理の効率化を図ることが可能になった。
従って、本発明は漏水などの変状の状況を記録解析できるので、目視による漏水などの変状の検査方法の補完方法として、或いは目視検査の機械化の一部を実現できる実用上極めて有効なものであり、現場点検作業の省力化と効率化を図ることが可能になった。因みに、1〜2km/hで行われている現在の目視による現場点検作業は、本発明を採用すれば5〜10倍の速さで、しかも目の疲労感なく行うことが可能である。また、画像処理結果のデータは記録保管されるので、トンネル健全度診断のための客観的なデータとして活用できる。また、収録されたデータは室内で繰返し、関係者で評価し詳細検査箇所の特定に有効に利用される。
また本発明によれば、漏水などの変状の発生位置や面積を定量的に把握することができる。この漏水などの変状の検査手法の提供により、例えば、非接触的検査手法を用いたコンクリート内部欠陥診断システムの位置標定精度及び作業効率が格段に向上することが期待される。特に、列車走行に大きな影響を及ぼす可能性があるトンネル天頂部及びアーチ部に発生した漏水に対しては、継続的な観察により精度の高い詳細検査が可能となる。

本発明に係るコンクリート表面の漏水領域の検出の処理の流れを、トンネル壁面を一例として示すフローチャートである。 トンネル壁面の展開画像を漏水領域の検出に適した処理領域のサイズに分割した矩形の画面の一例を模式的に示した図である。 元画像となる漏水が発生したコンクリート壁面画像である。 元画像に対して横方向に強い線形の平滑化処理を施したコンクリート壁面画像である。 平滑化処理後の画像に対して動的しきい値処理を施したコンクリート壁面画像である。 動的しきい値処理後の画像に対して平均濃淡処理を施したコンクリート壁面画像である。 平均濃淡処理後の画像に対して領域解析処理を施したコンクリート壁面画像である。 漏水領域を囲む座標軸と平行な最小矩形を表示したコンクリート壁面画像である。 ケーブル領域の抽出処理が施されたコンクリート壁面画像である。 各種壁面添架物の抽出処理が施されたコンクリート壁面画像である。 ケーブル領域を背景で自動修復したコンクリート壁面画像である。 補強金具等の壁面添架物領域を背景で自動修復したコンクリート壁面画像である。

本発明は、不要物を取り除いたトンネル壁面画像に対して横方向に強い平滑化をかける工程、動的しきい値処理を施して背景に比べてより黒い領域を漏水候補領域として抽出する工程、微小領域を除去し穴埋めする工程、前記漏水候補領域の輝度値、面積、幅、高さを特定する工程、指定した条件の範囲内にある領域を漏水領域として抽出し、領域の穴埋め、周囲領域の閉合処理を行う工程、及び漏水領域を囲む座標軸と平行な最小矩形を画像上に描き、この最小矩形を最終的に表示する漏水領域として出力する工程を含むことを特徴とするコンクリート表面の漏水領域の検出方法である。

図1は、本発明に係るコンクリート表面の漏水領域の検出の処理の流れを、トンネル壁面を一例として示すフローチャートである。先ず、作業員によって画像処理装置に入力された元画像は、２５６階調のグレイスケール画像に変換される。元画像は、図２に示す如く、ほぼ中央にトンネルクラウン部と呼ばれる天頂部が位置するように撮像されたトンネル壁面の展開画像を処理に適したサイズの矩形に分割したものである。図３は、漏水領域が発生したコンクリート表面を撮影した元画像である。

この元画像はケーブル等の水平状壁面添架物や補強金具等の垂直状壁面添架物が存在する鉄道トンネルのようなコンクリート壁面の場合には、後述する前処理工程を経て得られた画像である。この前処理工程は、閉合ひび割れや漏水などの変状の検出にとってノイズ成分が存在するコンクリート壁面画像の場合に行う処理であり、このようなノイズ成分が存在しないトンネルのコンクリー壁面画像には必ずしも必要としない。

トンネル壁面の展開画像の分割は、図２に示すように、最大サイズの処理領域Ａを真中に、その上下に中間サイズの処理領域Ｂ、更にその上下に最小サイズの処理領域Ｃを、お互いにオーバーラップしないように配置している。つまり、トンネル壁面の展開画像は、一方の下端部１３からアーチ部１２、天頂部１１、アーチ部１２を順に経て他方の下端部１３までのトンネル断面の壁面の縁を縦の辺、一方の出入口から他方の出入口までのトンネル長さを横の辺とする大きな矩形の画像であり、この大きな矩形の画像を５×M個に分割するのが一般的である。Mは整数で、トンネルの長さを処理領域の横方向の辺の長さで除した値である。

トンネルの天頂部周辺をカバーする矩形の処理領域Ａ、アーチ部周辺をカバーする矩形の処理領域Ｂ、下端部をカバーする矩形の処理領域Ｃのサイズを大、中、小と重み付けしたのは、要注意箇所であるトンネルの天頂部周辺に発生する漏水を確実に把握するためである。

次に、画像処理装置は、入力された図３に示す如き元画像のグレイ値に対して、横方向に強い線形の平滑化処理、例えば幅１０１×高さ１などのように、フィルターマスクの幅が極端に広い平滑化処理を施す（Ｓ１）。このような平滑化処理を施された平滑化画像は、図４に示す如き横方向に強くぼやけた画像になる。従って、施工目地などの鉛直方向に延びる細い黒線ノイズは除去されるが、漏水画像は消滅しない。

漏水は或る程度の幅を持った領域なので、横方向に多少強めに平滑化をかけても消滅しないことに着目した画像処理である。この処理によって、トンネル壁面に必ず存在し、漏水領域の抽出の妨げとなる施工目地などの鉛直方向に延びる細い黒線ノイズを簡単確実に除去できるのである。

次に、平滑化画像に対して、輝度むらや輝度変化の影響を受け難い動的しきい値処理（Ｓ２）を施し、背景に比べてより黒い領域を抽出する。即ち、元画像と平滑化画像を比較して、平滑化画像のグレイ値からオフセット値を差し引いた値が元画像のグレイ値以上である領域を抽出する。このようにして抽出された領域は、言わば第１次漏水領域候補である。なお、前記オフセット値は例えば５に設定する。図５が、平滑化処理後の画像に対して動的しきい値処理を施した壁面画像である。また、前記オフセット値は、図２に示す処理領域Ｃ，Ｂ，Ａ，Ｂ，Ｃに対して、例えばＣは５、Ｂは４、Ａは３というように、天頂部にゆくほど値を小さくする。これにより、漏水発生が列車走行に大きな影響を及ぼす可能性があるトンネル天頂部及びアーチ部の領域Aに関しては、周辺の領域に比べ強い平滑化が抑えられることから、抽出感度の調整が可能となる。このように、コンクリート構造物の管理上重要な部位の処理領域から抽出された結果に対して、重みを変えて評価することにより、要注意箇所の変状を確実に把握する、部位による抽出感度調整機能を備えているのである。

次に、同じ回数だけ収縮して膨張させるオープニング処理を施し、小さな孤立したノイズを除去する（Ｓ３）。また、オープニング処理に際しては、図２に示す処理領域Ｃ，Ｂ，Ａ，Ｂ，Ｃに対して、例えばＣは５、Ｂは４、Ａは３というように、天頂部にゆくほど収縮と膨張の回数を減らしてゆく。これにより、漏水発生が列車走行に大きな影響を及ぼす可能性があるトンネル天頂部及びアーチ部の領域Aに関しては、周辺の領域に比べ情報の過度の圧縮が抑えられることから、抽出感度の調整が可能となる。このように、コンクリート構造物の管理上重要な部位の処理領域から抽出された結果に対して、重みを変えて評価することにより、要注意箇所の変状を確実に把握する、部位による抽出感度調整機能を備えている

次に、オープニング処理後の画像から、標準的な漏水の平均輝度値の範囲で指定した条件範囲内か否かを判定し、第２次漏水領域候補として抽出する（Ｓ４）。この第２次漏水領域候補は、そのグレイ値の平均輝度値が例えば１〜１２１に入っている領域である。図６が、動的しきい値処理後の画像に対して平均濃淡処理を施した壁面画像である。

続いて、ステップＳ４で抽出された全ての領域にラベル付け処理を施して、当該領域の幅、高さ、面積などの形状特徴量を特定する（Ｓ５）。図７は、この処理を施された壁面画像である。

続いて、ステップＳ４で抽出された全ての領域、即ち平均濃淡処理を経て抽出された第２次漏水領域候補の面積が指定範囲以上か否かを判定し（Ｓ６）、ＹＥＳならば漏水領域として抽出する。なお、ステップＳ６は、領域の形状特徴量の面積で無く、領域の幅と高さは指定範囲以上か否かを判定してもよい。例えば、領域の幅が５０ピクセルを超え、且つ領域の高さが８０ピクセルを超えている領域を漏水領域として抽出してもよい。

ステップＳ６の判定結果がＮＯならば、画像処理装置は現に画像処理されている元画像において抽出された第２次漏水領域候補の最後の領域か否かを判定し（Ｓ９）、ＮＯならばステップＳ６に戻る。ステップＳ９の判定結果がＹＥＳならば処理を終了する。

続いて、領域の穴埋めと周囲領域の閉合処理を行う（Ｓ７）。

最後に、画像処理装置は漏水領域出力処理を行う（Ｓ８）。即ち、このステップはステップＳ６の処理で抽出された漏水領域を作業者が見易い画像表示として出力する処理である。即ち、画像処理装置は抽出された漏水領域を、これを囲む座標軸と平行な最小矩形を画像上に描き、この最小矩形を最終的に表示する漏水領域として出力する。これによって、漏水状の領域が画像上にあっても、これと漏水領域を明確に区別できる。
図８が領域解析処理後の画像に漏水領域を囲む座標軸と平行な最小矩形を表示した壁面画像である。この画像から、トンネル壁面における漏水の数、発生位置、大きさが一目了然である。なお、図８の画像には漏水領域を示す最小矩形が３つある。

次に、鉄道トンネルのようなコンクリート壁面画像の前処理工程について説明する。

鉄道トンネルのコンクリート壁面画像には、ひび割れや漏水などの変状以外にも型枠や汚れ、ケーブル等の添架物が多数写っている。通常、対象とする変状のみならず、画像処理は画面全体に一律に作用するので、漏水だけを選択的に処理することができない。「背景よりも暗い領域」という一般的な特徴を基に漏水を抽出する場合はとりわけ、同様のノイズを取り除いた上で処理することで抽出精度の向上を図ることができる。

前記前処理工程は、コンクリート壁面の撮像画像から、変状抽出にとって不要な部分である壁面添架物を取り除き、取り除かれた領域（欠損領域）を自動的に修復する画像処理である。
先ず、画像処理装置は入力された元画像を、２５６階調のグレイスケール画像に変換する。元画像は、ほぼ中央にトンネルクラウン部と呼ばれる天頂部が位置するように撮像されたトンネル壁面の展開画像を、図２に示す如く処理に適したサイズの矩形に分割したものである。

次に、ケーブル、電線を天井から吊り下げるための下束などの水平状壁面添架物を抽出する画像処理を行う。即ち、画像処理装置に予め登録されている抽出したい水平状壁面添架物のテンプレートを用い、スケールの変化に対応した形状ベースのパターンマッチングで水平状壁面添架物を抽出する。
図９はケーブル領域の抽出処理が施されたコンクリート壁面画像である。

次に、補強金具、補修板、蛍光灯などの垂直状壁面添架物を抽出する画像処理を行う。即ち、画像処理装置に予め登録されている抽出したい垂直状壁面添架物のテンプレートを用い、スケールの変化に対応した形状ベースのパターンマッチングで垂直状壁面添架物を抽出する。
図１０は、パターンマッチングにより各種壁面添架物の抽出処理が施されたコンクリート壁面画像である。

上述の壁面添架物の抽出処理は、輝度の濃淡を利用するのではなく、物体の特性を定義する輪郭データと、その法線方向の濃淡値の勾配データを利用する。これによって、隠ぺいや乱れのある画像にも極めて頑強な検索を実現する。

なお、壁面添架物のテンプレートを作業員が画像処理装置に登録する方法は、例えば次のようにして行われる。ここでは、壁面添架物として補強金具を例にして述べる。
先ず、画像中の補強金具からパターンマッチングのモデルを作成する。次に、画像中から補強金具の領域を抽出する。そして、マウスで標識領域を指定する。続いて、指定した標識領域を膨張させる。これは補強金具の外側エッジもモデルとして利用するためである。続いて、実際の大きさにモデルを合わせるため補強金具の画像サイズを縮小させる。最後に、このようにして抽出した補強金具を３段階の解像度（ピラミッド）で画像処理装置に登録する。

続いて、水平状壁面添架物の抽出領域の自動修復が行われる。更に、垂直状壁面添架物の抽出領域の自動修復が行われる。この自動修復においては、パターンマッチングで抽出した壁面添架物の周辺のテクスチャを考慮しながら、当該壁面添架物の抽出領域を周辺のトンネル壁面画素で補完する。当該領域が新しい濃淡値で覆われるまで、周囲の画像の完全な部分からコピーする。これで、あたかもこれら壁面添架物の無いトンネル壁面画像が生成される。
図１１はケーブル領域を背景で自動修復したコンクリート壁面画像、図１２は補強金具等の壁面添架物領域を背景で自動修復したコンクリート壁面画像である。

以上、トンネル覆工面などのコンクリート表面の代表的な縦長変状領域である漏水領域の検出方法について、実施例を挙げて詳細に説明した。しかしながら、本明細書でトンネル覆工面などのコンクリート表面の変状領域とは、漏水領域に限定するものではなく、次のような横長変状領域をも指す。

第１のコンクリート表面の横長変状領域は全体的に白く粉をふいたような領域で、エフロレセンス若しくは有利石灰と呼ばれる領域である。第２のコンクリート表面の横長変状領域は茶褐色の堆積物が付着した領域で、鉄バクテリアによる堆積付着物の領域である。漏水が乾くと遊離石灰が残る。鉄バクテリアは地下水の中の鉄分を栄養源としてバクテリアが生命活動のエネルギーを取り出しているが、そのときの糞が鉄バクテリアの堆積付着物である。どちらも、コンクリートと地下水の水和反応で生成された炭酸カルシウムを含んだ地下水、即ち漏水が天井面にしみ出してトンネル壁面であるコンクリート表面に白い漏水跡のような有利石灰を付着させたり、場合によっては天井から垂れ下がる氷柱状の石の棒として生じるものである。全体的に白く粉をふいたような領域も茶褐色の堆積物が付着した領域も漏水に関連する変状領域であり、コンクリート構造物からの漏水による二次生成物領域と呼ぶべき領域である。
第３のコンクリート表面の横長変状領域はコールドジョイントである。コールドジョイントとは、コンクリートを打ち重ねる適正な時間の間隔を過ぎてコンクリートを打設した場合に、前に打ち込まれたコンクリートの上に後から打ち込まれたコンクリートが一体化しない状態を言う。
要するに、本明細書でコンクリート表面の変状領域とは、コンクリート表面の漏水領域、コンクリート構造物からの漏水による二次生成物領域、若しくはコールドジョイントのことである。

ところで、図１のフローチャートにおいて、ステップＳ１は入力された元画像に対して横方向に強い線形の平滑化をかける処理である。縦長変状領域である漏水領域を検出する実施例だからである。しかし、天頂部周辺の線路方向に発生した横長変状領域であるコールドジョイントを検出する場合には、元画像に対して縦方向に強い線形の平滑化をかける処理を行うことになる。要するに、本発明においては、コンクリート表面の変状領域である検出対象が縦長変状領域なら横方向の平滑化、検出対象が横長変状領域なら縦方向の平滑化で、それぞれの方向を有する領域を抽出する際に邪魔になる同じ向きの細かいノイズを消しこむ処理、検出対象に対応した特定方向に強い平滑化をかける平滑化処理を行うのである。

１１ トンネル天頂部
１２ トンネルアーチ部
１３ トンネル下端部
Ａ トンネル壁面の展開画像を分割した天頂部を中心としたアーチ部の矩形の処理領域
Ｂ トンネル壁面の展開画像を分割したアーチ部から側壁部周辺の矩形の処理領域
Ｃ トンネル壁面の展開画像を分割した側壁部下部の矩形の処理領域

Claims (10)

1. トンネルのコンクリート壁面の展開画像を変状が発生する壁面の部位の重みに対応したサイズに分割した複数の矩形の処理領域のコンクリート壁面画像に対して個別に画像処理を行って、前記矩形の処理領域毎に縦長領域変状若しくは横長領域変状を抽出するコンクリート表面の変状領域の検出方法であって、
   前記矩形の処理領域のコンクリート壁面画像から壁面添架物の無い矩形の処理領域のコンクリート壁面画像を生成する前処理工程、
   前記壁面添架物の無い矩形の処理領域のコンクリート壁面画像に対して特定方向に一定の強さの平滑化を施す工程、
   前記平滑化を施された前記矩形の処理領域のコンクリート壁面画像から第１次変状領域候補として抽出する工程、
   前記第１次変状領域候補から、標準的な変状の平均濃淡値の範囲で指定した条件範囲内にある領域を第２次変状領域候補として抽出する平均濃淡処理工程、及び、
   前記第２次変状領域候補が指定した条件の範囲内にあるか否かを判定して変状領域を確定する工程とから成るコンクリート表面の変状領域の検出方法。
2. トンネルのコンクリート壁面の展開画像を変状が発生する壁面の部位の重みに対応したサイズに分割した複数の矩形の処理領域のコンクリート壁面画像に対して個別に画像処理を行って、前記矩形の処理領域毎に縦長領域変状若しくは横長領域変状を抽出するコンクリート表面の変状領域の検出方法であって、
   前記矩形の処理領域のコンクリート壁面画像から壁面添架物の無い矩形の処理領域のコンクリート壁面画像を生成する前処理工程、
   前記壁面添架物の無い矩形の処理領域のコンクリート壁面画像に対して特定方向に一定の強さの平滑化を施す工程、
   前記平滑化を施された前記矩形の処理領域のコンクリート壁面画像から第１次変状領域候補として抽出する工程、
   前記第１次変状領域候補から、標準的な変状の平均濃淡値の範囲で指定した条件範囲内にある領域を第２次変状領域候補として抽出する平均濃淡処理工程、
   前記第２次変状領域候補が指定した条件の範囲内にあるか否かを判定して変状領域を確定する工程、及び、
   当該変状領域を囲む座標軸と平行な最小矩形を画像上に描き、当該最小矩形を漏水領域と一緒に表示する工程とから成るコンクリート表面の変状領域の検出方法。
3. 前記前処理工程は、前記壁面添架物を形状ベースマッチングに用いるテンプレートとしてコンピュータに登録する工程、及び前記コンピュータに登録されたテンプレートを参照しながら、スケールの変化に対応した形状ベースのパターンマッチングを行って壁面添架物を抽出する工程と、前記取り除いた壁面添架物の領域を、その周辺のテクスチャを考慮しながら周辺画素でインペインティングする工程を含むことを特徴とする請求項１若しくは２に記載のコンクリート表面の変状領域の検出方法。
4. 前記第１次変状領域候補を抽出する工程は、前記壁面添架物の無いコンクリート壁面画像に対して前記平滑化処理とオープニング処理を施した後に動的しきい値処理を施して、ある範囲の輝度の領域を第１次変状領域候補として抽出する工程であることを特徴とする請求項１若しくは２に記載のコンクリート表面の変状領域の検出方法。
5. 前記オープニング処理は、変状が発生する壁面の部位の重みに対応して回数が設定され、抽出感度調整機能としても機能することを特徴とする請求項４に記載のコンクリート表面の変状領域の検出方法。
6. 前記変状領域を確定する工程は、第２次変状領域候補の形状特徴量を特定する工程、及び形状特徴量が指定した条件の範囲内にある第２次変状領域候補を変状領域として確定する工程が含まれることを特徴とする請求項１若しくは２に記載のコンクリート表面の変状領域の検出方法。
7. 縦長変状領域である漏水領域が抽出対象の場合の前記平滑化は横方向の平滑化であって、縦長のノイズを取り除き、且つ漏水領域を抽出できる程度の強さの平滑化を施すことを特徴とする請求項１若しくは２に記載のコンクリート表面の変状領域の検出方法。
8. 横長変状領域であるコールドジョイントが抽出対象の場合の前記平滑化は縦方向の平滑化であって、横長のノイズを取り除き、且つコールドジョイントを抽出できる程度の強さの平滑化を施すことを特徴とする請求項１若しくは２に記載のコンクリート表面の変状領域の検出方法。
9. 横長変状領域であるエフロレセンスが抽出対象の場合の前記平滑化は縦方向の平滑化であって、横長のノイズを取り除き、且つエフロレセンスを抽出できる程度の強さの平滑化を施すことを特徴とする請求項１若しくは２に記載のコンクリート表面の変状領域の検出方法。
10. 横長変状領域である鉄バクテリアによる堆積付着物の領域が抽出対象の場合の前記平滑化は縦方向の平滑化であって、横長のノイズを取り除き、且つ鉄バクテリアによる堆積付着物の領域を抽出できる程度の強さの平滑化を施すことを特徴とする請求項１若しくは２に記載のコンクリート表面の変状領域の検出方法。