JP6504325B2 - ガス検知用画像処理装置、ガス検知用画像処理方法及びガス検知用画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、赤外画像を利用してガスを検知する技術に関する。

ガス漏れが発生したとき、漏れたガスが漂っている領域では、わずかな温度変化が生じる。この原理を利用してガス検知する技術として、赤外画像を利用したガス検知が知られている。

赤外画像を利用したガス検知として、例えば、特許文献１は、検査対象領域を撮影する赤外線カメラと、赤外線カメラにより撮影された赤外画像を処理する画像処理部と、を有し、画像処理部は、時系列に並べられた複数の赤外画像からガス漏れによる動的なゆらぎを抽出するゆらぎ抽出部を有するガス漏れ検出装置を開示している。

ガス検知がされる場所（例えば、ガスプラント）には、反射面となる物がある（例えば、塔、配管）。反射面は、熱源からの熱を反射したり、光源（太陽）からの光を反射したりする。本発明者は、以下の場合、ガスの誤検知が発生することを見出した。
（１）熱源から反射面の途中に蒸気等が存在する。
（２）光源から反射面の途中に蒸気等が存在する
（３）熱源から反射面の途中に蒸気等が存在しなくても、熱源がゆらぎ、この熱源からの熱が反射面で反射される。
（４）光源から反射面の途中に蒸気等が存在しなくても、光源がゆらぎ、この光源からの光が反射面で反射される。

例えば、光源から反射面の途中に蒸気が存在する場合、反射面に写る蒸気の影が、赤外画像にガスのように写るのである。光源がゆらぐと、ガスがゆらいでいるように、赤外画像に光源のゆらぎが写るのである。ゆらぎが発生する条件として、例えば、反射面が曲面であり、かつ、雲が移動することである。すなわち、雲が移動して太陽光を遮ったり、太陽光を遮っている雲が移動したりすると、反射面にあたる光の量が変わり、見かけの温度が変化することにより、ゆらぎが発生する。

特開２０１２−５８０９３号公報

本発明は、ガスの検知精度を向上させることができるガス検知用画像処理装置、ガス検知用画像処理方法及びガス検知用画像処理プログラムを提供することを目的とする。

上述した目的を実現するために、本発明の一側面を反映したガス検知用画像処理装置は、第１の処理部と、第２の処理部と、算出部と、を備える。第１の処理部は、赤外画像の所定領域から抽出された、ガス候補が出現している領域を示す第１の領域像を含む第１の画像を取得する第１の処理を、所定期間において時系列に撮像された複数の前記赤外画像のそれぞれに関して実行し、複数の前記第１の画像を取得する。第２の処理部は、前記所定期間の少なくとも一部において、前記ガス候補が出現していた領域を示す第２の領域像を含む第２の画像を、複数の前記第１の画像を用いて生成する第２の処理をする。前記第１の処理部は、２以上の前記所定期間のそれぞれにおいて、時系列に撮像された複数の前記赤外画像に関して、前記第１の処理をする。前記第２の処理部は、２以上の前記所定期間のそれぞれに対応して生成された複数の前記第１の画像に前記第２の処理をして、２以上の前記第２の画像を生成する。算出部は、２以上の前記第２の画像の類似度を算出する。

発明の１又は複数の実施形態により与えられる利点及び特徴は以下に与えられる詳細な説明及び添付図面から十分に理解される。これら詳細な説明及び添付図面は、例としてのみ与えられるものであり本発明の限定の定義として意図されるものではない。

実施形態に係るガス検知システムの構成を示すブロック図である。 図１Ａに示すガス検知用画像処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 時系列画素データＤ１を説明する説明図である。 ガス漏れと背景の温度変化とが並行して発生している状態で、屋外の試験場所を撮影した赤外画像を時系列で示す画像図である。 試験場所の地点ＳＰ１の温度変化を示すグラフである。 試験場所の地点ＳＰ２の温度変化を示すグラフである。 監視画像の生成処理を説明するフローチャートである。 地点ＳＰ１（図３）に対応する画素の時系列画素データＤ１、時系列画素データＤ１から抽出された低周波数成分データＤ２、時系列画素データＤ１から抽出された高周波数成分データＤ３を示すグラフである。 差分データＤ４を示すグラフである。 差分データＤ５を示すグラフである。 標準偏差データＤ６及び標準偏差データＤ７を示すグラフである。 差分データＤ８を示すグラフである。 時刻Ｔ１のフレームを基にして生成された、画像Ｉ１０、画像Ｉ１１及び画像Ｉ１２を示す画像図である。 時刻Ｔ２のフレームを基にして生成された、画像Ｉ１３、画像Ｉ１４及び画像Ｉ１５を示す画像図である。 赤外画像から切り出された画像を示す画像図である。 地点ＳＰ３の温度変化を示すグラフである。 地点ＳＰ３の温度変化を示す時系列画素データＤ１を基にして生成された差分データＤ８を示すグラフである。 実施形態の第１態様で実行される処理のフローチャートである。 熱源から反射面の途中に蒸気が存在する場合に、実施形態の第１態様によって生成された第１の画像１Ｉと第２の画像２Ｉとを説明する説明図である。 ガスが出現している場合に、実施形態の第１態様によって生成された第１の画像１Ｉと第２の画像２Ｉとを説明する説明図である。 赤外画像から切り出された画像を示す画像図である。 光源から反射面の途中に蒸気が存在する場合に、実施形態の第１態様によって生成された第１の画像１Ｉと第２の画像２Ｉとを説明する説明図である。 実施形態の第２態様で実行される処理のフローチャートである。 図１４に示すグラフにしきい値を追加したグラフである。 熱源から反射面の途中に蒸気が存在する場合に、実施形態の第２態様によって生成された第１の画像１Ｉと第２の画像２Ｉとを説明する説明図である。 ガスが出現している場合に、実施形態の第２態様によって生成された第１の画像１Ｉと第２の画像２Ｉとを説明する説明図である。 反射面の範囲が設定された赤外画像を示す画像図である。 図２４に示す赤外画像から生成された第１の画像１Ｉを示す画像図である。

以下、図面を参照して、本発明の１又は複数の実施形態が説明される。しかし、発明の範囲は、開示された実施形態に限定されない。

各図において、同一符号を付した構成は、同一の構成であることを示し、その構成について、既に説明している内容については、その説明を省略する。本明細書において、総称する場合には添え字を省略した参照符号で示し（例えば、第１の画像１Ｉ）、個別の構成を指す場合には添え字を付した参照符号で示す（例えば、第１の画像１Ｉ−１）。

図１Ａは、実施形態に係るガス検知システム１の構成を示すブロック図である。ガス検知システム１は、赤外線カメラ２とガス検知用画像処理装置３とを備える。

赤外線カメラ２は、ガス漏れの監視対象（例えば、ガス輸送管どうしが接続されている箇所）を含む被写体について、赤外画像の動画を撮影し、動画を示す動画データＭＤを生成する。時系列に撮像された複数の赤外画像であればよく、動画に限定されない。赤外線カメラ２は、光学系４、フィルター５、二次元イメージセンサー６及び信号処理部７を備える。

光学系４は、被写体の赤外画像を二次元イメージセンサー６上で結像させる。フィルター５は、光学系４と二次元イメージセンサー６との間に配置され、光学系４を通過した光のうち、特定波長の赤外線のみを通過させる。赤外の波長帯のうち、フィルター５を通過させる波長帯は、検知するガスの種類に依存する。例えばメタンの場合、３．２〜３．４μｍの波長帯を通過させるフィルター５が用いられる。二次元イメージセンサー６は、例えば、冷却型インジウムアンチモン（ＩｎＳｂ）イメージセンサーであり、フィルター５を通過した赤外線を受光する。信号処理部７は、二次元イメージセンサー６から出力されたアナログ信号を、デジタル信号に変換し、公知の画像処理をする。このデジタル信号が、動画データＭＤとなる。

ガス検知用画像処理装置３は、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末等であり、機能ブロックとして、画像データ入力部８、画像処理部９、表示制御部１０、表示部１１及び入力部１２を備える。

画像データ入力部８は、赤外線カメラ２の通信部（不図示）と通信する通信インターフェイスである。画像データ入力部８には、赤外線カメラ２の通信部から送られてきた動画データＭＤが入力される。画像データ入力部８は、動画データＭＤを画像処理部９へ送る。

画像処理部９は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、及び、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等によって実現され、動画データＭＤに所定の処理をする。所定の処理とは、例えば、動画データＭＤから時系列画素データを生成する処理である。

時系列画素データを具体的に説明する。図２は、時系列画素データＤ１を説明する説明図である。動画データＭＤで示される動画は、フレームが時系列に複数並べられた構造を有する。複数のフレーム（複数の赤外画像）において、同じ位置にある画素の画素データを時系列に並べたデータを、時系列画素データＤ１とする。赤外画像の動画のフレーム数をＫとする。一つのフレームがＭ個の画素、すなわち、１番目の画素、２番目の画素、・・・、Ｍ−１番目の画素、Ｍ番目の画素で構成されている。画素データ（画素値）を基にして、輝度、温度等の物理量が定められる。

複数（Ｋ個）のフレームの同じ位置にある画素とは、同じ順番の画素を意味する。例えば、１番目の画素で説明すると、１番目のフレームに含まれる１番目の画素の画素データ、２番目のフレームに含まれる１番目の画素の画素データ、・・・、Ｋ−１番目のフレームに含まれる１番目の画素の画素データ、Ｋ番目のフレームに含まれる１番目の画素の画素データを、時系列に並べたデータが、１番目の画素の時系列画素データＤ１となる。また、Ｍ番目の画素で説明すると、１番目のフレームに含まれるＭ番目の画素の画素データ、２番目のフレームに含まれるＭ番目の画素の画素データ、・・・、Ｋ−１番目のフレームに含まれるＭ番目の画素の画素データ、Ｋ番目のフレームに含まれるＭ番目の画素の画素データを、時系列に並べたデータが、Ｍ番目の画素の時系列画素データＤ１となる。時系列画素データＤ１の数は、一つのフレームを構成する画素の数と同じである。

図１Ａを参照して、画像処理部９は、第１の処理部９１、第２の処理部９２、算出部９３、及び、判定部９４を備える。これらについては、後で説明する。

表示制御部１０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ及びＨＤＤ等によって実現され、動画データＭＤで示される画像等を、表示部１１に表示させる。表示部１１は、例えば、液晶ディスプレイにより実現される。

入力部１２は、キーボード、タッチパネル等により実現され、ガス検知に関連する各種入力がされる。実施形態に係るガス検知用画像処理装置３は、表示制御部１０、表示部１１及び入力部１２を備えるが、これらを備えないガス検知用画像処理装置３でもよい。

図１Ｂは、図１Ａに示すガス検知用画像処理装置３のハードウェア構成を示すブロック図である。ガス検知用画像処理装置３は、ＣＰＵ３ａ、ＲＡＭ３ｂ、ＲＯＭ３ｃ、ＨＤＤ３ｄ、液晶ディスプレイ３ｅ、通信インターフェイス３ｆ、キーボード等３ｇ、及び、これらを接続するバス３ｈを備える。液晶ディスプレイ３ｅは、表示部１１を実現するハードウェアである。液晶ディスプレイ３ｅの替わりに、有機ＥＬディスプレイ（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ ｄｉｓｐｌａｙ）、プラズマディスプレイ等でもよい。通信インターフェイス３ｆは、画像データ入力部８を実現するハードウェアである。キーボード等３ｇは、入力部１２を実現するハードウェアである。

ＨＤＤ３ｄには、画像処理部９及び表示制御部１０について、これらの機能ブロックをそれぞれ実現するためのプログラムが格納されている。画像処理部９を実現するプログラムは、動画データＭＤを取得し、動画データＭＤに上記所定の処理をする処理プログラムである。表示制御部１０を実現するプログラムは、画像（例えば、動画データＭＤで示される動画）を表示部１１に表示させる表示制御プログラムである。これらのプログラムは、ＨＤＤ３ｄの替わりにＲＯＭ３ｃに格納しても良い。

ＣＰＵ３ａは、処理プログラム及び表示制御プログラムを、ＨＤＤ３ｄから読み出してＲＡＭ３ｂに展開させ、展開されたプログラムを実行することによって、これらの機能ブロックが実現される。処理プログラム及び表示制御プログラムは、ＨＤＤ３ｄに予め記憶されているが、これに限定されない。例えば、これらのプログラムを記録している記録媒体（例えば、磁気ディスク、光学ディスクのような外部記録媒体）が用意されており、この記録媒体に記憶されているプログラムがＨＤＤ３ｄに記憶されてもよい。また、これらのプログラムは、ガス検知用画像処理装置３とネットワーク接続されたサーバに格納されており、ネットワークを介して、これらのプログラムがＨＤＤ３ｄに送られ、ＨＤＤ３ｄに記憶されても良い。

なお、ガス検知用画像処理装置３は、次に説明するように、第１態様から第３態様がある。これらの態様は、それぞれ、複数の要素によって構成される。従って、ＨＤＤ３ｄには、これらの要素を実現するためのプログラムが格納されている。例えば、ガス検知用画像処理装置３の第１態様は、要素として、第１の処理部９１、第２の処理部９２、算出部９３、及び、判定部９４を含む。ＨＤＤ３ｄには、第１の処理部９１、第２の処理部９２、算出部９３、判定部９４のそれぞれを実現するためのプログラムが格納されている。これらのプログラムは、第１の処理プログラム、第２の処理プログラム、算出プログラム、判定プログラムと表現される。

第１の処理プログラムを記憶しているＨＤＤと、第２の処理プログラムを記憶しているＨＤＤと、算出プログラムを記憶しているＨＤＤと、判定プログラムを記憶しているＨＤＤと、が互いに異なっていてもよい。この場合、第１の処理プログラムを記憶しているＨＤＤを有するサーバと、第２の処理プログラムを記憶しているＨＤＤを有するサーバと、算出プログラムを記憶しているＨＤＤを有するサーバと、判定プログラムを記憶しているＨＤＤを有するサーバとが、ネットワーク（例えば、インターネット）を介して接続されていてもよい。又は、少なくとも一つのＨＤＤが、ＵＳＢポートなどに接続された外付けＨＤＤでもよいし、ネットワーク対応のＨＤＤ（ＮＡＳ：Ｎｅｔｗｏｒｋ Ａｔｔａｃｈｅｄ Ｓｔｏｒａｇｅ）でもよい。これらのプログラムの少なくとも二以上を同じＨＤＤに記憶させ、残りのプログラムを、このＨＤＤと異なるＨＤＤに記憶させてもよい（例えば、第１の処理プログラム及び第２の処理プログラムを第１のＨＤＤに記憶させ、算出プログラムを第２のＨＤＤに記憶させ、判定プログラムを第３のＨＤＤに記憶させる）。

これらのプログラムは、要素の定義を用いて表現される。第１の処理部及び第１の処理プログラムを例にして説明する。第１の処理部は、赤外画像の所定領域から抽出された、ガス候補が出現している領域を示す第１の領域像を含む第１の画像を取得する第１の処理を、所定期間において時系列に撮像された複数の赤外画像のそれぞれに関して実行し、複数の第１の画像を取得する。第１の処理プログラムは、赤外画像の所定領域から抽出された、ガス候補が出現している領域を示す第１の領域像を含む第１の画像を取得する第１の処理を、所定期間において時系列に撮像された複数の赤外画像のそれぞれに関して実行し、複数の第１の画像を取得するプログラムである。

ＣＰＵ３ａによって実行されるこれらのプログラム（第１の処理プログラム、第２の処理プログラム、算出プログラム、判定プログラム）のフローチャートが、後で説明する図１５である。

本発明者は、赤外画像を利用したガス検知において、ガス漏れと背景の温度変化とが並行して発生し、背景の温度変化が、漏れたガスによる温度変化よりも大きい場合、背景の温度変化を考慮しなければ、ガスが漏れている様子を画像で表示できないことを見出した。これについて詳しく説明する。

図３は、ガス漏れと背景の温度変化とが並行して発生している状態で、屋外の試験場所を撮影した赤外画像を時系列で示す画像図である。これらは、赤外線カメラで動画を撮影して得られた赤外画像である。試験場所には、ガスを噴出させることができる地点ＳＰ１がある。地点ＳＰ１と比較するために、ガスが噴出しない地点ＳＰ２を示している。

画像Ｉ１は、太陽光が雲で遮られる直前の時刻Ｔ１に撮影された試験場所の赤外画像である。画像Ｉ２は、時刻Ｔ１から５秒後の時刻Ｔ２に撮影された試験場所の赤外画像である。時刻Ｔ２は、太陽光が雲で遮られているので、時刻Ｔ１と比べて背景の温度が下がっている。

画像Ｉ３は、時刻Ｔ１から１０秒後の時刻Ｔ３に撮影された試験場所の赤外画像である。時刻Ｔ２から時刻Ｔ３まで、太陽光が雲で遮られた状態が継続されているので、時刻Ｔ３は、時刻Ｔ２と比べて背景の温度が下がっている。

画像Ｉ４は、時刻Ｔ１から１５秒後の時刻Ｔ４に撮影された試験場所の赤外画像である。時刻Ｔ３から時刻Ｔ４まで、太陽光が雲で遮られた状態が継続されているので、時刻Ｔ４は、時刻Ｔ３と比べて背景の温度が下がっている。

時刻Ｔ１から時刻Ｔ４までの１５秒間で、背景の温度が約４℃下がっている。このため、画像Ｉ４は、画像Ｉ１と比べて全体的に暗くなっており、背景の温度が低下していることが分かる。

時刻Ｔ１後かつ時刻Ｔ２前の時刻に、地点ＳＰ１において、ガスの噴出を開始させている。噴出されたガスによる温度変化は、わずかである（約０．５℃）。このため、時刻Ｔ２、時刻Ｔ３、時刻Ｔ４では、地点ＳＰ１でガスが噴出しているが、噴出されたガスによる温度変化よりも、背景の温度変化の方がはるかに大きいので、画像Ｉ２、画像Ｉ３、画像Ｉ４を見ても地点ＳＰ１からガスが出ている様子が分からない。

図４Ａは、試験場所の地点ＳＰ１の温度変化を示すグラフであり、図４Ｂは、試験場所の地点ＳＰ２の温度変化を示すグラフである。これらのグラフの縦軸は、温度を示している。これらのグラフの横軸は、フレームの順番を示している。例えば、４５とは、４５番目のフレームを意味する。フレームレートは、３０ｆｐｓである。よって、１番目のフレームから４５０番目のフレームまでの時間は、１５秒となる。

地点ＳＰ１の温度変化を示すグラフと地点ＳＰ２の温度変化を示すグラフとは異なる。地点ＳＰ２ではガスが噴出していないので、地点ＳＰ２の温度変化は、背景の温度変化を示している。これに対して、地点ＳＰ１では、ガスが噴出しているので、地点ＳＰ１には、ガスが漂っている。このため、地点ＳＰ１の温度変化は、背景の温度変化と漏れたガスによる温度変化とを加算した温度変化を示している。

図４Ａに示すグラフからは、地点ＳＰ１でガスが噴出していることが分かる（すなわち、地点ＳＰ１でガス漏れが発生していることが分かる）。しかし、上述したように、図３に示す画像Ｉ２、画像Ｉ３、画像Ｉ４からは、地点ＳＰ１でガスが噴出していることが分からない（すなわち、地点ＳＰ１でガス漏れが発生していることが分からない）。

このように、噴出されたガス（漏れたガス）による温度変化よりも、背景の温度変化の方がはるかに大きい場合、図３に示す画像Ｉ２、画像Ｉ３、画像Ｉ４を見ても地点ＳＰ１からガスが出ている様子が分からない。

この原因は、動画データＭＤ（図１Ａ）には、漏れたガスによる温度変化を示す周波数成分データに加えて、この周波数成分データよりも周波数が低く、背景温度の変化を示す低周波成分データＤ２が含まれるからである。低周波成分データＤ２で示される像（背景の明暗の変化）により、前記周波数成分データで示される像が見えなくなるのである。図４Ａ及び図４Ｂを参照して、地点ＳＰ１の温度変化を示すグラフに含まれる細かい変化が、前記周波数成分データに対応する。地点ＳＰ２の温度変化を示すグラフが低周波成分データＤ２に対応する。

そこで、画像処理部９（図１Ａ）は、画素の位置がそれぞれ異なる複数の時系列画素データＤ１（すなわち、動画データＭＤを構成する複数の時系列画素データＤ１）を、動画データＭＤから生成し、複数の時系列画素データＤ１のそれぞれに対して、低周波成分データＤ２を除く処理をする。画素の位置がそれぞれ異なる複数の時系列画素データとは、図２を参照して、１番目画素の時系列画素データＤ１、２番目画素の時系列画素データＤ１、・・・、Ｍ−１番目画素の時系列画素データＤ１、Ｍ番目画素の時系列画素データＤ１を意味する。

漏れたガスによる温度変化を示す周波数成分データの周波数よりも周波数が高く、高周波ノイズを示す周波数成分データを、高周波成分データＤ３とする。画像処理部９は、動画データＭＤを構成する複数の時系列画素データＤ１のそれぞれに対して、低周波成分データＤ２を除く処理に加えて、高周波成分データＤ３を除く処理をする。

このように、画像処理部９は、フレームの単位で低周波成分データＤ２及び高周波成分データＤ３を除く処理をするのではなく、時系列画素データＤ１の単位で低周波成分データＤ２及び高周波成分データＤ３を除く処理をする。

ガス検知用画像処理装置３は、赤外画像を利用して、監視画像を生成する。ガス漏れが発生している場合、監視画像には、ガス漏れによりガスが出現している領域を示す像が含まれる。ガス検知用画像処理装置３は、監視画像を基にしてガス漏れを検知する。監視画像の生成方法として、様々な方法があるが、ここでは、監視画像の生成方法の一例を説明する。監視画像は、監視対象及び背景の赤外画像を利用して生成される。図５は、監視画像の生成処理を説明するフローチャートである。

図１Ａ、図２及び図５を参照して、画像処理部９は、動画データＭＤからＭ個の時系列画素データＤ１を生成する（ステップＳ１）。

画像処理部９は、時系列画素データＤ１に対して、Ｋ個のフレームより少ない第１の所定数のフレームを単位とする単純移動平均を算出することにより時系列画素データＤ１から抽出されたデータを、低周波成分データＤ２とし、Ｍ個の時系列画素データＤ１のそれぞれに対応するＭ個の低周波成分データＤ２を抽出する（ステップＳ２）。

第１の所定数のフレームは、例えば、２１フレームである。内訳は、ターゲットとなるフレーム、これより前の連続する１０フレーム、これより後の連続する１０フレームである。第１の所定数は、時系列画素データＤ１から低周波成分データＤ２を抽出できる数であればよく、２１に限らず、２１より多くてもよいし、２１より少なくてもよい。

画像処理部９は、時系列画素データＤ１に対して、第１の所定数（例えば、２１）より少ない第３の所定数（例えば、３）のフレームを単位とする単純移動平均を算出することにより時系列画素データＤ１から抽出されたデータを、高周波成分データＤ３とし、Ｍ個の時系列画素データＤ１のそれぞれに対応するＭ個の高周波成分データＤ３を抽出する（ステップＳ３）。

図６は、地点ＳＰ１（図４Ａ）に対応する画素の時系列画素データＤ１、時系列画素データＤ１から抽出された低周波成分データＤ２、時系列画素データＤ１から抽出された高周波成分データＤ３を示すグラフである。グラフの縦軸及び横軸は、図４Ａのグラフの縦軸及び横軸と同じである。時系列画素データＤ１で示される温度は、比較的急に変化し（変化の周期が比較的短く）、低周波成分データＤ２で示される温度は、比較的緩やかに変化している（変化の周期が比較的長い）。高周波成分データＤ３は、時系列画素データＤ１とほぼ重なって見える。

第３の所定数のフレームは、例えば、３フレームである。内訳は、ターゲットとなるフレーム、この直前の１フレーム、この直後の１フレームである。第３の所定数は、時系列画素データから第３の周波数成分を抽出できる数であればよく、３に限定されず、３より多くてもよい。

図１Ａ、図２及び図５を参照して、画像処理部９は、時系列画素データＤ１とこの時系列画素データＤ１から抽出された低周波成分データＤ２との差分を算出して得られるデータを、差分データＤ４とし、Ｍ個の時系列画素データＤ１のそれぞれに対応するＭ個の差分データＤ４を算出する（ステップＳ４）。

画像処理部９は、時系列画素データＤ１とこの時系列画素データＤ１から抽出された高周波成分データＤ３との差分を算出して得られるデータを、差分データＤ５とし、Ｍ個の時系列画素データＤ１のそれぞれに対応するＭ個の差分データＤ５を算出する（ステップＳ５）。

図７Ａは、差分データＤ４を示すグラフであり、図７Ｂは、差分データＤ５を示すグラフである。これらのグラフの縦軸及び横軸は、図４Ａのグラフの縦軸及び横軸と同じである。差分データＤ４は、図６に示す時系列画素データＤ１と低周波成分データＤ２との差分を算出して得られたデータである。図４Ａに示す地点ＳＰ１でガスの噴出を開始する前において（９０番目くらいまでのフレーム）、差分データＤ４で示される微小な振幅の繰り返しは、主に、二次元イメージセンサー６のセンサーノイズを示している。地点ＳＰ１でガスの噴出を開始した後において（９０番目以降のフレーム）、差分データＤ４の振幅及び波形のばらつきが大きくなっている。

差分データＤ５は、図６に示す時系列画素データＤ１と高周波成分データＤ３との差分を算出して得られたデータである。

差分データＤ４は、漏れたガスによる温度変化を示す周波数成分データ及び高周波成分データＤ３（高周波ノイズを示すデータ）を含む。差分データＤ５は、漏れたガスによる温度変化を示す周波数成分データを含まず、高周波成分データＤ３を含む。

差分データＤ４は、漏れたガスによる温度変化を示す周波数成分データを含むので、地点ＳＰ１でガスの噴出を開始した後において（９０番目以降のフレーム）、差分データＤ４の振幅及び波形のばらつきが大きくなっている。これに対して、差分データＤ５は、漏れたガスによる温度変化を示す周波数成分データを含まないので、そのようなことはない。差分データＤ５は、微小な振幅を繰り返している。これが高周波ノイズである。

差分データＤ４と差分データＤ５とは、相関しているが、完全に相関していない。すなわち、あるフレームにおいて、差分データＤ４の値がプラス、差分データＤ５の値がマイナスとなり、又は、その逆となる場合がある。このため、差分データＤ４と差分データＤ５との差分を算出しても、高周波成分データＤ３を除去できない。高周波成分データＤ３を除去するには、差分データＤ４及び差分データＤ５を引き算できる絶対値のような値に変換する必要がある。

そこで、画像処理部９は、差分データＤ４に対して、Ｋ個のフレームより少ない第２の所定数のフレームを単位とする移動標準偏差を算出して得られるデータを、標準偏差データＤ６とし、Ｍ個の時系列画素データＤ１のそれぞれに対応するＭ個の標準偏差データＤ６を算出する（ステップＳ６）。なお、移動標準偏差の替わりに、移動分散を算出してもよい。

また、画像処理部９は、差分データＤ５に対して、Ｋ個のフレームより少ない第４の所定数（例えば、２１）のフレームを単位とする移動標準偏差を算出して得られるデータを、標準偏差データＤ７とし、Ｍ個の時系列画素データＤ１のそれぞれに対応するＭ個の標準偏差データＤ７を算出する（ステップＳ７）。移動標準偏差の替わりに、移動分散を用いてもよい。

図８は、標準偏差データＤ６及び標準偏差データＤ７を示すグラフである。グラフの横軸は、図４Ａのグラフの横軸と同じである。グラフの縦軸は、標準偏差を示している。標準偏差データＤ６は、図７Ａに示す差分データＤ４の移動標準偏差を示すデータである。標準偏差データＤ７は、図７Ｂに示す差分データＤ５の移動標準偏差を示すデータである。移動標準偏差の算出に用いるフレーム数は、標準偏差データＤ６及び標準偏差データＤ７のいずれの場合も、２１であるが、統計的に意義がある標準偏差が求められる数であればよく、２１に限定されない。

標準偏差データＤ６及び標準偏差データＤ７は、標準偏差なので、マイナスの値を含まない。このため、標準偏差データＤ６及び標準偏差データＤ７は、差分データＤ４及差分データＤ５を引き算できるように変換したデータと見なすことができる。

画像処理部９は、同じ時系列画素データＤ１から得られた標準偏差データＤ６と標準偏差データＤ７との差分を算出して得られるデータを、差分データＤ８とし、Ｍ個の時系列画素データＤ１のそれぞれに対応するＭ個の差分データＤ８を算出する（ステップＳ８）。

図９は、差分データＤ８を示すグラフである。グラフの横軸は、図４Ａのグラフの横軸と同じである。グラフの縦軸は、標準偏差の差分である。差分データＤ８は、図８に示す標準偏差データＤ６と標準偏差データＤ７との差分を示すデータである。差分データＤ８は、低周波成分データＤ２及び高周波成分データＤ３を除く処理がされたデータである。

画像処理部９は、監視画像を生成する（ステップＳ９）。すなわち、画像処理部９は、ステップＳ８で得られたＭ個の差分データＤ８で構成される動画を生成する。この動画を構成する各フレームが監視画像である。監視画像は、標準偏差の差分を可視化した画像である。画像処理部９は、ステップＳ９で得られた動画を表示制御部１０に出力する。表示制御部１０は、この動画を表示部１１に表示させる。この動画に含まれる監視画像として、例えば、図１０に示す画像Ｉ１２及び図１１に示す画像Ｉ１５がある。

図１０は、時刻Ｔ１のフレームを基にして生成された、画像Ｉ１０、画像Ｉ１１及び画像Ｉ１２を示す画像図である。画像Ｉ１０は、図５のステップＳ６で得られたＭ個の標準偏差データＤ６で示される動画において、時刻Ｔ１のフレームの画像である。画像Ｉ１１は、図５のステップＳ７で得られたＭ個の標準偏差データＤ７で示される動画において、時刻Ｔ１のフレームの画像である。画像Ｉ１０と画像Ｉ１１との差分が、画像Ｉ１２（監視画像）となる。

図１１は、時刻Ｔ２のフレームを基にして生成された、画像Ｉ１３、画像Ｉ１４及び画像Ｉ１５を示す画像図である。画像Ｉ１３は、ステップＳ６で得られたＭ個の標準偏差データＤ６で示される動画において、時刻Ｔ２のフレームの画像である。画像Ｉ１４は、ステップＳ７で得られたＭ個の標準偏差データＤ７で示される動画において、時刻Ｔ２のフレームの画像である。画像Ｉ１３と画像Ｉ１４との差分が、画像Ｉ１５（監視画像）となる。図１０及び図１１に示す画像Ｉ１０〜画像Ｉ１５のいずれも、標準偏差を５０００倍にした画像である。

図１０に示す画像Ｉ１２は、図４Ａに示す地点ＳＰ１からガスが噴出される前に撮影された画像なので、画像Ｉ１２には、地点ＳＰ１からガスが出ている様子が現れていない。これに対して、図１１に示す画像Ｉ１５は、地点ＳＰ１からガスが噴出されている時刻で撮影された画像なので、画像Ｉ１５には、地点ＳＰ１からガスが出ている様子が現れている。

以上説明したように、実施形態によれば、画像処理部９（図１Ａ）が、赤外画像の動画データＭＤに含まれる低周波成分データＤ２を除く処理をして、動画データを生成し、表示制御部１０が、この動画データで示される動画（監視画像の動画）を表示部１１に表示させる。従って、実施形態によれば、ガス漏れと背景の温度変化とが並行して発生し、背景の温度変化が、漏れたガスによる温度変化よりも大きい場合でも、ガスが漏れている様子を監視画像の動画で表示できる。

センサーノイズは、温度が高くなるに従って小さくなるので、温度に応じて異なる。二次元イメージセンサー６（図１Ａ）において、画素が感知している温度に応じたノイズが、各画素で発生する。すなわち、全ての画素のノイズが同じではない。実施形態によれば、動画から高周波ノイズを除くことができるので、僅かなガス漏れでも表示部１１に表示させることができる。

蒸気が原因となるガスの誤検知について説明する。図１２は、赤外画像から切り出された画像１００を示す画像図である。画像１００には、塔の像１０１が含まれる。熱源からの熱が、塔の表面（反射面）で反射されている。塔の表面は、曲面を有する。熱源から塔の途中に蒸気が存在している。塔の付近には、ガスが出現しておらず、塔の表面上の１つ地点ＳＰ３には、ガスが存在しない。地点ＳＰ３は、画像１００の一つの画素と対応する。

図１３は、地点ＳＰ３の温度変化を示すグラフである。グラフの横軸及び縦軸は、図４Ａのグラフの横軸及び縦軸と同じである。フレームレートは、３０ｆｐｓなので、１０秒間の温度変化のグラフが示されている。図４Ａ及び図１３を参照して、地点ＳＰ３の温度変化と、ガスが漏れている地点ＳＰ１の温度変化とは、温度が細かく変化している点で共通している。

図１４は、地点ＳＰ３の温度変化を示す時系列画素データＤ１を基にして生成された差分データＤ８を示すグラフである。グラフの横軸は、図４Ａのグラフの横軸と同じである。グラフの縦軸は、標準偏差の差分を示している。この差分データＤ８は、地点ＳＰ３の温度変化を示す時系列画素データＤ１に対して、図５に示すステップＳ２〜ステップＳ８の処理がされて生成される。

図９を参照して、ガスが出ている期間の差分データＤ８は、ガスが出ていない期間の差分データＤ８と比べて大きい。図１４に示す差分データＤ８は、ガスが出ている期間の差分データＤ８と同様に大きい。従って、図１４に示す差分データＤ８が得られた場合、ガス検知用画像処理装置３は、ガスと誤検知する可能性がある。

熱源から反射面の途中に蒸気が存在する場合を例にして説明したが、光源から反射面の途中に蒸気が存在する場合も同様となる。また、蒸気が存在しなくても、熱源、光源がゆらぐ場合も同様となる。実施形態は、このような場合とガスが出現している場合とを区別できるようにしている。実施形態には、第１態様から第３態様がある。第１態様から説明する。図１５は、実施形態の第１態様で実行される処理のフローチャートである。

図１Ａ及び図１５を参照して、第１の処理部９１は、動画データＭＤを基にして、監視画像の動画を生成する（ステップＳ１００）。詳しく説明すると、第１の処理部９１は、動画データＭＤに対して、図５に示すステップＳ１〜ステップＳ９の処理をする。これにより、動画を構成する各フレームは、赤外画像から監視画像となり、監視画像の動画が生成される。監視画像は、例えば、図１０に示す画像Ｉ１２、図１１に示す画像Ｉ１５である。ガス候補が出現していれば、ガス候補が出現している領域を示す第１の領域像が、監視画像に含まれる。ガスが出現している領域を示す像（以下、ガス領域像）が、第１の領域像になることもあるし、上記場合が原因で発生する像（以下、非ガス領域像）が、第１の領域像になることもある。画像Ｉ１５は、ガス噴出の開始から２秒後の画像である。画像Ｉ１５の中央付近に位置する白領域が第１の領域像である。ここでは、第１の領域像は、ガス領域像である。

実施形態では、ステップＳ１〜ステップＳ９の処理で第１の領域像を得ているが、赤外画像に対して画像処理でガス領域像を得る公知の技術（例えば、特許文献１に開示された画像処理）を用いて第１の領域像を得ても良い。

以上説明したように、ステップＳ１００の処理は、赤外画像に対して、第１の領域像を抽出する処理である。第１の領域像を抽出する処理がされた赤外画像が、監視画像である。

ステップＳ１００で生成された動画を構成する各フレーム（各監視画像）に、第１の領域像が含まれているとする。第１の処理部９１は、第１の領域像を含む所定領域を各監視画像に設定し、所定領域を第１の画像として取得する（ステップＳ１０１）。すなわち、第１の処理部９１は、第１の領域像を抽出する処理がされた各赤外画像に、第１の領域像を含む所定領域を設定し、所定領域を第１の画像として取得する。

図１６は、熱源から反射面の途中に蒸気が存在する場合に、実施形態の第１態様によって生成された第１の画像１Ｉと第２の画像２Ｉとを説明する説明図である。図１６は、監視画像から切り出された第１の画像１Ｉが示されている。第１の処理部９１が、監視画像から第１の画像１Ｉを自動で切り出してもよいし、ユーザーが、ガス検知システム１を実際に動作させ、ガスと誤認識する反射が発生する領域を確認し、マニュアルで切り出してもよい。後者の場合、ユーザーが、第１の画像１Ｉに第１の領域像１ｉが含まれるように、第１の画像１Ｉのサイズを決定する。この決定されたサイズが、第１の処理部９１に予め記憶されている。前者の場合、第１の処理部９１が、例えば、図１０及び図１１に示す監視画像を２値化した後（すなわち、例えば、図９に示す差分データＤ８及び図１４に示す差分データＤ８を所定のしきい値（例えば、０．０２）で２値化した後）、ラベリング処理をして、自動で切り出す。

ステップＳ１００で生成された動画が、例えば、１０秒間の動画とする。図１６に示す各第１の画像１Ｉは、その動画を構成する各フレーム（各監視画像）に設定された第１の画像１Ｉである。例えば、第１の画像１Ｉ−１は、１番目の監視画像に設定された第１の画像１Ｉであり、第１の画像１Ｉ−２は、２番目の監視画像に設定された第１の画像１Ｉであり、第１の画像１Ｉ−３は、３番目の監視画像に設定された第１の画像１Ｉであり、第１の画像１Ｉ−４は、Ｎ番目の監視画像に設定された第１の画像１Ｉであり、第１の画像１Ｉ−５は、Ｎ＋１番目の監視画像に設定された第１の画像１Ｉであり、第１の画像１Ｉ−６は、Ｎ＋２番目の監視画像に設定された第１の画像１Ｉである。

第１の画像１Ｉは、監視画像の一部であり、矩形形状を有する。第１の画像１Ｉの形状は、矩形形状に限定されない。第１の画像１Ｉを構成する各画素の値は、標準偏差の差分である。第１の画像１Ｉにおいて、黒画素以外の画素で構成される像が第１の領域像１ｉである。第１の領域像１ｉは、常に同じ形状でなく、時間の経過により変化する。これは、熱源から反射面の途中に蒸気が存在するからである。

以上説明したように、第１の処理部９１は、２つの所定期間（０秒〜５秒、５秒〜１０秒）のそれぞれにおいて、時系列に撮像された複数の赤外画像に関して、第１の処理をする（ステップＳ１００及びステップＳ１０１）。第１の処理とは、赤外画像の所定領域から抽出された第１の領域像１ｉを含む第１の画像１Ｉを取得する処理である。第１の処理部９１は、所定期間（０〜５秒）において時系列に撮像された複数の赤外画像のそれぞれに関して、第１の処理をして、複数の第１の画像１Ｉ（第１の画像１Ｉ−１、第１の画像１Ｉ−２、第１の画像１Ｉ−３、・・・）を取得し、所定期間（５〜１０秒）において時系列に撮像された複数の赤外画像のそれぞれに関して、第１の処理をして、複数の第１の画像１Ｉ（第１の画像１Ｉ−４、第１の画像１Ｉ−５、第１の画像１Ｉ−６、・・・）を取得する。

実施形態の第１態様において、第１の処理部９１は、各赤外画像に対して、第１の領域像１ｉを抽出する処理をし（ステップＳ１００）、この処理がされた各赤外画像に、第１の領域像１ｉを含む所定領域を設定し、所定領域を第１の画像１Ｉとして取得している（ステップＳ１０１）。しかしながら、変形例として、ユーザーが赤外画像に予め所定領域を設定してもよい。変形例は、ガスが出現する可能性が高い箇所が予め分かっているときに適用される。詳しく説明すると、図１Ａを参照して、入力部１２は、第１の入力部として機能する。表示制御部１０は、動画データＭＤで示される動画（赤外画像の動画）を表示部１１に表示させている。ユーザーは、入力部１２を操作して、表示部１１に表示されている赤外画像に所定領域を設定する。

第１の処理部９１は、入力部１２が操作されて、赤外画像に所定領域が設定されたとき、赤外画像の全体に対して第１の領域像１ｉを抽出する処理をするのではなく、その所定領域に対して第１の領域像１ｉを抽出する処理をする。第１の処理部９１は、この処理がされた所定領域を第１の画像１Ｉとして取得する。

変形例によれば、赤外画像の全体でなく、赤外画像に設定された所定領域に対して、第１の領域像１ｉを抽出する処理をするので、画像処理量を減らすことができる。変形例は、後で説明する実施形態の第２態様及び第３態様にも適用できる。

実施形態の第１態様の説明に戻る。第２の処理部９２は、２つの第２の画像２Ｉ−１，２Ｉ−２を生成する（ステップＳ１０２）。第２の処理部９２は、例えば、０〜５秒間（所定期間）の動画を構成する各フレーム（各監視画像）から取得された複数の第１の画像１Ｉ（第１の画像１Ｉ−１、第１の画像１Ｉ−２、第１の画像１Ｉ−３、・・・）を用いて、第２の画像２Ｉ−１を生成する。詳しく説明すると、第２の処理部９２は、複数の第１の画像１Ｉにおいて、同じ順番に位置する画素の中から、画素が示す値（ここでは、標準偏差の差分）の最大値を決定する。第２の処理部９２は、この最大値を、第２の画像２Ｉ−１の上記順番に位置する画素の値とする。具体的に説明すると、第２の処理部９２は、複数の第１の画像１Ｉにおいて、１番目の画素が示す値の最大値を決定し、この値を、第２の画像２Ｉ−１の１番目の画素の値とする。第２の処理部９２は、複数の第１の画像１Ｉにおいて、２番目の画素が示す値の最大値を決定し、この値を、第２の画像２Ｉ−１の２番目の画素の値とする。第２の処理部９２は、３番目以降の画素についても同様の処理をする。

このようにして、第２の画像２Ｉ−１を構成する画素の値を定めると、第２の画像２Ｉ−１に含まれる像が、所定期間の少なくとも一部においてガス候補が出現していた領域を示す像（第２の領域像２ｉ）になることが分かった。このことは、後で説明する第２の画像２Ｉ−２〜第２の画像２Ｉ−６についても言えることである。実施形態の第１態様では、同じ順番に位置する画素の最大値を用いて、第２の画像２Ｉを生成している。第２の画像２Ｉの生成方法は、これ以外もあり、後で説明する実施形態の第２態様では、別の方法で第２の画像２Ｉを生成している。

第２の処理部９２は、例えば、５〜１０秒間（所定期間）の動画を構成する各フレーム（各監視画像）から取得された複数の第１の画像１Ｉ（第１の画像１Ｉ−４、第１の画像１Ｉ−５、第１の画像１Ｉ−６、・・・）を用いて、第２の画像２Ｉ−２を生成する。第２の画像２Ｉ−２の生成方法は、第２の画像２Ｉ−１の生成方法と同じなので、説明を省略する。

以上説明したように、第２の処理部９２は、２つの所定期間（０〜５秒間、５〜１０秒間）のそれぞれに対応して生成された複数の第１の画像１Ｉに第２の処理をして、２つの第２の画像２Ｉ−１，２Ｉ−２を生成する。第２の処理は、所定期間の少なくとも一部にガス候補が出現していた領域を示す第２の領域像２ｉを含む第２の画像２Ｉを、複数の第１の画像１Ｉを用いて生成する処理である。

算出部９３は、式１を用いて、第２の画像２Ｉ−１と第２の画像２Ｉ−２との類似度を算出する（ステップＳ１０３）。式１は、正規化相互相関（ＮＣＣ：Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｃｒｏｓｓ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）を示している。

Ｉ（ｉ，ｊ）は、第２の画像２Ｉ−１上の座標を示す。Ｔ（ｉ，ｊ）は、第２の画像２Ｉ−２上の座標を示す。ｉは、ｘ方向の座標値を示す。ｊは、ｙ方向の座標値を示す。Ｍは、第２の画像２Ｉのｘ方向の画素数を示す。Ｎは、第２の画像２Ｉのｙ方向の画素数を示す。

正規化相互相関は、−１から＋１の範囲の値である。第２の画像２Ｉ−１と第２の画像２Ｉ−２との相関性がない場合、正規化相互相関は、０となる。第２の画像２Ｉ−１と第２の画像２Ｉ−２とが、正の相関性が強くなるに従って、正規化相互相関は、＋１に近づく。第２の画像２Ｉ−１と第２の画像２Ｉ−２とが、負の相関性が強くなるに従って、正規化相互相関は、−１に近づく。正規化相互相関が、＋１に近づくに従って、第２の画像２Ｉ−１と第２の画像２Ｉ−２との類似度が高くなる。第２の画像２Ｉ−１と第２の画像２Ｉ−２との類似度は、０．９７９である。

図１７は、ガスが出現している場合に、実施形態の第１態様によって生成された第１の画像１Ｉと第２の画像２Ｉとを説明する説明図である。図１７に示す各第１の画像１Ｉは、図１６と同じく、１０秒間の動画を構成する各フレーム（各監視画像）から取得された第１の画像１Ｉである。

第２の画像２Ｉ−３は、０〜５秒間の動画を構成する各フレーム（各監視画像）から取得された複数の第１の画像１Ｉ（第１の画像１Ｉ−７、第１の画像１Ｉ−８、第１の画像１Ｉ−９、・・・）を用いて生成された第２の画像２Ｉである。第２の画像２Ｉ−４は、５〜１０秒間の動画を構成する各フレーム（各監視画像）から取得された第１の画像１Ｉ（第１の画像１Ｉ−１０、第１の画像１Ｉ−１１、第１の画像１Ｉ−１２、・・・）を用いて生成された第２の画像２Ｉである。第２の画像２Ｉ−３と第２の画像２Ｉ−４との類似度は、０．８５５である。

光源から反射面の途中に蒸気が存在する場合の類似度について説明する。光源は、太陽であり、反射面は、塔の表面である。図１８は、赤外画像から切り出された画像１０２を示す画像図である。画像１０２に塔の像が含まれている。光源から塔の途中に蒸気が存在している。

図１９は、光源から反射面の途中に蒸気が存在する場合に、実施形態の第１態様によって生成された第１の画像１Ｉと第２の画像２Ｉとを説明する説明図である。図１９に示す各第１の画像１Ｉは、図１６と同じく、１０秒間の動画を構成する各フレーム（各監視画像）から取得された第１の画像１Ｉである。

第２の画像２Ｉ−５は、０〜５秒間の動画を構成する各フレーム（各監視画像）から取得された第１の画像１Ｉ（第１の画像１Ｉ−１３、第１の画像１Ｉ−１４、第１の画像１Ｉ−１５、・・・）を用いて生成された第２の画像２Ｉである。第２の画像２Ｉ−６は、５〜１０秒間の動画を構成する各フレーム（各監視画像）から取得された第１の画像１Ｉ（第１の画像１Ｉ−１６、第１の画像１Ｉ−１７、第１の画像１Ｉ−１８、・・・）を用いて生成された第２の画像２Ｉである。第２の画像２Ｉ−５と第２の画像２Ｉ−６との類似度は、０．９１７である。

図１６、図１７及び図１９を参照して、類似度のしきい値が、例えば、０．９００にすれば、ガス候補について、ガスか否かが識別できることが分かる。判定部９４は、類似度を、しきい値（例えば、０．９００）と比較し、類似度がしきい値を超えていれば、ガス候補をガスでないと判定し、類似度がしきい値以下であれば、ガス候補をガスと判定する（ステップＳ１０４）。

以上説明したように、実施形態の第１態様によれば、２つの第２の画像２Ｉを生成し、これらの第２の画像２Ｉの類似度を基にして、ガス候補がガスか否かを判定するので、ガス検知の精度を向上させることができる。

２つの所定期間の長さが、それぞれ５秒間を例に説明したが、５秒間に限定されない（例えば、１０秒間）。２つの所定期間の長さは、同じでもよいし、異なっていてもよい。

実施形態の第２態様を説明する。実施形態の第２態様では、実施形態の第１態様と別の方法で第２の画像２Ｉを生成する。図２０は、実施形態の第２態様で実行される処理のフローチャートである。図１Ａ及び図２０を参照して、第１の処理部９１は、動画データＭＤを基にして、監視画像の動画を生成する（ステップＳ２００）。これは、図１５に示すステップＳ１００と同じなので、説明を省略する。

第１の処理部９１は、ステップＳ２００で生成された動画を構成する各フレーム（各監視画像）を二値化処理する（ステップＳ２０１）。この処理で用いられるしきい値について説明する。図２１は、図１４に示すグラフにしきい値を追加したグラフである。このグラフは、ガスが出現していない箇所（地点ＳＰ３）と対応する画素の値の変化を示すグラフである。このグラフは、差分データＤ８を示している。フレームレートは、３０ｆｐｓなので、１０秒間の差分データＤ８が示されている。このグラフの差分データＤ８は、常に、０．０２より大きい。そこで、ここでは、二値化処理のしきい値を０．０２とする。

ステップＳ２０１で二値化処理された動画を構成する各フレーム（各二値化画像）に、ガス候補が出現している領域を示す第１の領域像１ｉが含まれているとする。図２２は、熱源から反射面の途中に蒸気が存在する場合に、実施形態の第２態様によって生成された第１の画像１Ｉと第２の画像２Ｉとを説明する説明図である。反射面は、塔の表面である。

第１の処理部９１は、第１態様のステップＳ１０１と同様の処理によって、１０秒間の動画を構成する各フレーム（各二値化画像）から第１の画像１Ｉを取得する（ステップＳ２０２）。

第２の処理部９２は、２つの第２の画像２Ｉ−７，２Ｉ−８を生成する（ステップＳ２０３）。第２の処理部９２は、例えば、０〜５秒間（所定期間）の動画を構成する各フレーム（各二値化画像）から取得された複数の第１の画像１Ｉ（第１の画像１Ｉ−１９、第１の画像１Ｉ−２０、第１の画像１Ｉ−２１、・・・）を用いて、第２の画像２Ｉ−７を生成する。詳しく説明すると、第１の領域像１ｉを構成する画素を白画素とし、この像以外を黒画素とする。第２の処理部９２は、複数の第１の画像１Ｉにおいて、同じ順番の画素の中に、白画素が少なくとも一つ存在すれば、第２の画像２Ｉ−７において、上記順番に位置する画素を白画素とする。具体的に説明すると、第２の処理部９２は、複数の第１の画像１Ｉにおいて、１番目の画素のうち、白画素が少なくとも一つ存在すれば、第２の画像２Ｉ−７において、１番目の画素を白画素とする。第２の処理部９２は、複数の第１の画像１Ｉにおいて、２番目の画素のうち、白画素が少なくとも一つ存在すれば、第２の画像２Ｉ−７において、２番目の画素を白画素とする。第２の処理部９２は、３番目以降の画素についても同様の処理をする。

このようにして、第２の画像２Ｉ−７を構成する画素の値を定めると、第２の画像２Ｉ−７に含まれる像が、所定期間の少なくとも一部においてガス候補が出現していた領域を示す像（第２の領域像２ｉ）になることが分かった。このことは、後で説明する第２の画像２Ｉ−８〜第２の画像２Ｉ−１０についても言えることである。

第２の処理部９２は、例えば、５〜１０秒間（所定期間）の動画を構成する各フレーム（各二値化画像）から取得された複数の第１の画像１Ｉ（第１の画像１Ｉ−２２、第１の画像１Ｉ−２３、第１の画像１Ｉ−２４、・・・）を用いて、第２の画像２Ｉ−８を生成する。第２の画像２Ｉ−８の生成方法は、第２の画像２Ｉ−７の生成方法と同じなので、説明を省略する。

算出部９３は、式２を用いて、第２の画像２Ｉ−７と第２の画像２Ｉ−８との類似度を算出する（ステップＳ２０４）。

式２は、第２の画像２Ｉ−７と第２の画像２Ｉ−８とにおいて、同じ順番に位置する画素が一致している割合を示している。式２について詳しく説明する。第２の画像２Ｉは、二値化画像である。算出部９３は、第２の画像２Ｉ−７と第２の画像２Ｉ−８とにおいて、同じ順番に位置する画素が一致するか否かを判定する。一方が黒画素であり、他方が白画素であれば、画素は一致していない。この順番に位置する画素は、一致画素ではない。両方が白画素であれば、画素は一致している。この順番に位置する画素は、一致画素である。両方が黒画素であれば、画素は一致している。この順番に位置する画素は、一致画素である。

式２の全画素数とは、一つの第２の画像２Ｉの画素数である。一致画素数とは、一致画素の合計である。第２の画像２Ｉ−７と第２の画像２Ｉ−８との類似度は、０．９７である。

図２３は、ガスが出現している場合に、実施形態の第２態様によって生成された第１の画像１Ｉと第２の画像２Ｉとを説明する説明図である。図２３に示す各第１の画像１Ｉは、図１６と同じく、１０秒間の動画を構成する各フレーム（各監視画像）から取得された第１の画像１Ｉである。

第２の画像２Ｉ−９は、０〜５秒間の動画を構成する各フレーム（各２値化画像）から取得された複数の第１の画像１Ｉ（第１の画像１Ｉ−２５、第１の画像１Ｉ−２６、第１の画像１Ｉ−２７、・・・）を用いて生成された第２の画像２Ｉである。第２の画像２Ｉ−１０は、５〜１０秒間の動画を構成する各フレーム（各２値化画像）から取得された第１の画像１Ｉ（第１の画像１Ｉ−２８、第１の画像１Ｉ−２９、第１の画像１Ｉ−３０、・・・）を用いて生成された第２の画像２Ｉである。第２の画像２Ｉ−９と第２の画像２Ｉ−１０との類似度は、０．６９である。

図２２及び図２３を参照して、類似度のしきい値が、例えば、０．９０にすれば、ガス候補について、ガスか否かを識別できることが分かる。判定部９４は、類似度をしきい値（例えば、０．９０）と比較し、類似度がしきい値を超えていれば、ガス候補をガスでないと判定し、類似度がしきい値以下であれば、ガス候補をガスであると判定する（ステップＳ２０５）。

実施形態の第２態様では、式２を用いて類似度を算出しているが、式１を用いて類似度を算出してもよい。

実施形態の第３態様を説明する。実施形態の第１態様及び第２態様は、第２の画像２Ｉの類似度がしきい値を超えていれば、ガス候補がガスでないと判定している。第３態様は、ガス候補がガスか否かの判定精度をさらに高めるために、類似度に加えて、以下の判定処理をする。

図１を参照して、入力部１２は、第２の入力部として機能する。光及び熱の少なくとも一方を反射する可能性がある反射面の範囲を、ユーザーが、入力部１２を操作して、赤外画像に予め設定する。反射面は、例えば、塔の表面である。図２４は、反射面の範囲１０４が設定された赤外画像１０３を示す画像図である。塔の像１０１に、反射面の範囲１０４が設定されている。反射面の範囲１０４は、動画データＭＤで示される動画を構成する各フレームに設定される（各赤外画像に設定される）。図２５は、図２４に示す赤外画像１０３から生成された第１の画像１Ｉを示す画像図である。

判定部９４は、第１の画像１Ｉに含まれる第１の領域像１ｉが、反射面の範囲１０４からはみ出しているか否かを判定する。判定部９４は、第１の領域像１Ｉが、反射面の範囲１０４からはみ出しているか否か、及び、第２の画像２Ｉの類似度を基にして、ガス候補がガスか否かを判定する。類似度は、第１態様で算出された類似度でもよいし（図１５のステップＳ１０３）、第２態様で算出された類似度でもよい（図２０のステップＳ２０４）。

ガスの場合、ガスのゆらぎが小さくても、第１の領域像１ｉが反射面の範囲１０４を超える可能性がある。反射の場合、第１の領域像１ｉが反射面の範囲１０４を超えない。よって、第１の領域像１ｉが反射面の範囲１０４を超える場合、ガス候補がガスである可能性がある。

ガスのゆらぎが小さい場合、第２の画像２Ｉの類似度が比較的高くなるので、第２の画像２Ｉの類似度だけでは、ガス候補がガスか否かの識別が難しくなる。そこで、実施形態の第３態様は、第２の画像２Ｉの類似度、及び、第１の領域像１ｉが反射面の範囲１０４からはみ出しているか否かを基にして、ガス候補がガスか否かを判定する。従って、実施形態の第３態様によれば、ガス検知の精度をより高めることができる。

判定部９４が、第１の領域像１ｉが反射面の範囲１０４を超えているか否かを監視する監視期間（言い換えれば、第１の領域像１ｉが反射面の範囲１０４を超えているか否かの判定対象となる第１の画像１Ｉの数）は、任意である。例えば、判定部９４は、監視期間を、２つの所定期間（０〜５秒、５秒〜１０秒）と並行させてもよい。この場合は、監視期間が１０秒となる。監視期間が長いほど、ゆらぎが小さいガスと反射との区別の精度を高めることができる。監視時間が短ければ、ガスが出現している場合でも第１の領域像１ｉが反射面の範囲１０４を超えない可能性があるからである。

また、判定部９４は、第２の画像２Ｉの類似度がしきい値を超えており、かつ、１０秒間の監視期間で第１の領域像１ｉが反射面の範囲１０４を超えていないとき、ガス候補は反射が原因で発生した可能性が高いと判定する。そして、判定部９４は、その監視期間より長い期間（例えば、１分間）において、第１の領域像１ｉが反射面の範囲１０４を超えていないとき、ガス候補は反射が原因で発生したと確定してもよい。

（実施形態の纏め）
実施形態の第１態様に係るガス検知用画像処理装置は、赤外画像の所定領域から抽出された、ガス候補が出現している領域を示す第１の領域像を含む第１の画像を取得する第１の処理を、所定期間において時系列に撮像された複数の前記赤外画像のそれぞれに関して実行し、複数の前記第１の画像を取得する第１の処理部と、前記所定期間の少なくとも一部において、前記ガス候補が出現していた領域を示す第２の領域像を含む第２の画像を、複数の前記第１の画像を用いて生成する第２の処理をする第２の処理部と、を備える。前記第１の処理部は、２以上の前記所定期間のそれぞれにおいて、時系列に撮像された複数の前記赤外画像に関して、前記第１の処理をする。前記第２の処理部は、２以上の前記所定期間のそれぞれに対応して生成された複数の前記第１の画像に前記第２の処理をして、２以上の前記第２の画像を生成する。実施形態の第１態様に係るガス検知用画像処理装置は、さらに、２以上の前記第２の画像の類似度を基にして、前記ガス候補がガスか否かを判定する判定部を備える。

第１の領域像は、ガスが出現した場合に発生する以外に、上述した（１）〜（４）の場合（例えば、熱源から反射面の途中に蒸気等が存在する）にも発生する。

第２の画像に含まれる第２の領域像は、所定期間の少なくとも一部において、ガス候補が出現していた領域を示す像である。所定期間の少なくとも一部とは、所定期間が、例えば、５秒間としたとき、所定期間の全期間（５秒間）でもよいし、所定期間の一部（例えば、１秒間）でもよい。

本発明者は、ガスが出現している場合、第２の画像どうしは類似度が比較的低く、（１）〜（４）が原因の場合、第２の画像どうしの類似度が比較的高くなることを見出した。詳しく説明すると、所定期間において、上述した（１）〜（４）が原因となる反射が発生している場合、所定期間の個々の時刻どうしを比較すると、反射している箇所が異なる。すなわち、（１）〜（４）が原因で第１の領域像が発生している場合、第１の画像どうしの類似度は比較的低い。所定期間の全体どうしを比較すると、反射している箇所が似ている。すなわち、（１）〜（４）の場合、第２の画像どうしの類似度は比較的高い。

ガスは、不規則にゆらぐ。所定期間においてガスが出現している場合、所定期間の個々の時刻どうしを比較すると、ガスが出現している箇所が異なる。すなわち、ガスの出現が原因で第１の領域像が発生している場合、第１の画像どうしの類似度は比較的低い。これは、反射の場合と同様である。所定期間の全体どうしを比較すると、ガスが出現している箇所は似ていない。すなわち、ガスが出現している場合、第２の画像どうしの類似度は比較的低い。

判定部は、２以上の第２の画像の類似度を基にして、ガス候補がガスか否かを判定する。例えば、判定部は、第２の画像が２つの場合、２つの第２の画像の類似度が、所定のしきい値を超えていれば、ガス候補をガスでないと判定し、その類似度が、所定のしきい値以下であれば、ガス候補をガスであると判定する。例えば、判定部は、第２の画像が３つ以上の場合、一つの第２の画像を基準画像として、基準画像と残りの第２の画像との類似度がいずれもしきい値を超えていれば、ガス候補をガスでないと判定し、それらの類似度の少なくとも一つが、所定のしきい値以下であれば、ガス候補をガスであると判定する。

以上説明したように、実施形態の第１態様に係るガス検知用画像処理装置によれば、２以上の第２の画像を生成し、これらの第２の画像の類似度を基にして、ガス候補がガスか否かを判定するので、ガス検知の精度を向上させることができる。

２以上の所定期間は、連続していてもよいし（例えば、ある所定期間が０〜５秒の間、別の所定期間が５秒〜１０秒の間）、離れていてもよいし（例えば、ある所定期間が０〜５秒の間、別の所定期間が１０秒〜１５秒の間）、一部が重複していてもよい（例えば、ある所定期間が０〜５秒の間、別の所定期間が３秒〜８秒の間）。

類似度の表現の仕方は、様々である。例えば、判定部は、正規化相互相関を用いて類似度を算出してもよいし、２値化された２以上の第２の画像において、同じ順番に位置する画素が一致している割合を類似度として算出してもよい。

上記構成において、前記第１の処理部は、前記赤外画像に対して、前記第１の領域像を抽出する抽出処理をし、前記抽出処理がされた前記赤外画像に、前記第１の領域像を含む前記所定領域を設定し、前記所定領域を前記第１の画像として取得する。

この構成は、赤外画像の全体に対して、第１の領域像（すなわち、ガス候補が出現している領域を示す像）を抽出する処理をする。第１の領域像の抽出の仕方は、これに限定されず、赤外画像の一部に対して、第１の領域像を抽出する処理がされてもよい。これを以下に示す。

上記構成において、第１の入力部をさらに備え、前記第１の処理部は、前記第１の入力部が操作されて、前記赤外画像に前記所定領域が設定されたとき、前記所定領域に対して前記第１の領域像を抽出する抽出処理をし、前記抽出処理がされた前記所定領域を前記第１の画像として取得する。

この構成は、ガスが出現する可能性が高い箇所が予め分かっているときに適用される。この構成によれば、赤外画像の全体でなく、赤外画像に設定された所定領域に対して、第１の領域像を抽出する処理をするので、画像処理量を減らすことができる。

上記構成において、前記第２の処理部は、複数の前記第１の画像において、同じ順番に位置する画素が示す値の最大値を、前記第２の画像の前記順番に位置する画素の値として設定して前記第２の画像を生成する。

この構成によって生成される第２の画像は、第２の画像の第１例である。例えば、複数の第１の画像において、１番目の画素の値の最大値が０．２のとき、第２の画像において、１番目の画素の値が０．２とする。第２の画像の残りの画素の値についても同様にして決められる。このようにして、第２の画像を構成する画素の値を定めると、第２の画像に含まれる像が、所定期間の少なくとも一部においてガス候補が出現していた領域を示す像（第２の領域像）になることが分かった。

上記構成において、前記第２の処理部は、複数の前記第１の画像において、所定のしきい値を超えている画素を前記第２の領域像を構成する画素として設定して前記第２の画像を生成する。

この構成によって生成される第２の画像は、第２の画像の第２例である。例えば、複数の第１の画像が２値化され、第１の領域像が白画素で構成されるとする。複数の第１の画像において、同じ順番に位置する画素の少なくとも一つが白画素のとき、第２の画像において、その順番に位置する画素が白画素となる。第２の画像を構成する画素のうち、白画素により第２の領域像が構成される。このようにして、第２の画像を構成する画素の値を定めると、第２の画像に含まれる像が、所定期間の少なくとも一部においてガス候補が出現していた領域を示す像（第２の領域像）になることが分かった。

上記構成において、第２の入力部をさらに備え、前記判定部は、前記第２の入力部が操作されて、光及び熱の少なくともいずれか一方を反射する可能性がある反射面の範囲が、複数の前記赤外画像に設定されたとき、前記第１の画像に含まれる前記第１の領域像が、前記範囲からはみ出しているか否かを判定し、前記判定部は、前記範囲からはみ出しているか否か、及び、前記類似度を基にして、前記ガス候補がガスか否かを判定する。

この構成は、光及び熱の少なくともいずれか一方を反射する可能性がある反射面の範囲を、ユーザーが赤外画像に予め設定する。この範囲は、例えば、塔の像の範囲、配管の像の範囲である。ガスの場合、ガスのゆらぎが小さくても、第１の領域像が反射面の範囲を超える可能性がある。反射の場合、第１の領域像が反射面の範囲を超えない。よって、第１の領域像が反射面の範囲を超える場合、ガス候補がガスである可能性がある。

ガスのゆらぎが小さい場合、第２の画像の類似度が比較的高くなるので、第２の画像の類似度だけでは、ガス候補がガスか否かの識別が難しくなる。そこで、この構成は、第２の画像の類似度、及び、第１の領域像が反射面の範囲からはみ出しているか否かを基にして、ガス候補がガスか否かを判定する。従って、この構成によれば、ガス検知の精度をより高めることができる。

実施形態の第２態様に係るガス検知用画像処理方法は、赤外画像の所定領域から抽出された、ガス候補が出現している領域を示す第１の領域像を含む第１の画像を取得する第１の処理を、所定期間において時系列に撮像された複数の前記赤外画像のそれぞれに関して実行し、複数の前記第１の画像を取得する第１の処理ステップと、前記所定期間の少なくとも一部において、前記ガス候補が出現していた領域を示す第２の領域像を含む第２の画像を、複数の前記第１の画像を用いて生成する第２の処理をする第２の処理ステップと、を備える。前記第１の処理ステップは、２以上の前記所定期間のそれぞれにおいて、時系列に撮像された複数の前記赤外画像に関して、前記第１の処理をする。前記第２の処理ステップは、２以上の前記所定期間のそれぞれに対応して生成された複数の前記第１の画像に前記第２の処理をして、２以上の前記第２の画像を生成する。実施形態の第２態様に係るガス検知用画像処理方法は、さらに、２以上の前記第２の画像の類似度を基にして、前記ガス候補がガスか否かを判定する判定ステップを備える。

実施形態の第２態様に係るガス検知用画像処理方法は、実施形態の第１態様に係るガス検知用画像処理装置を方法の観点から規定しており、実施形態の第１態様に係るガス検知用画像処理装置と同様の作用効果を有する。

実施形態の第３態様に係るガス検知用画像処理プログラムは、赤外画像の所定領域から抽出された、ガス候補が出現している領域を示す第１の領域像を含む第１の画像を取得する第１の処理を、所定期間において時系列に撮像された複数の前記赤外画像のそれぞれに関して実行し、複数の前記第１の画像を取得する第１の処理ステップと、前記所定期間の少なくとも一部において、前記ガス候補が出現していた領域を示す第２の領域像を含む第２の画像を、複数の前記第１の画像を用いて生成する第２の処理をする第２の処理ステップと、をコンピュータに実行させる。前記第１の処理ステップは、２以上の前記所定期間のそれぞれにおいて、時系列に撮像された複数の前記赤外画像に関して、前記第１の処理をする。前記第２の処理ステップは、２以上の前記所定期間のそれぞれに対応して生成された複数の前記第１の画像に前記第２の処理をして、２以上の前記第２の画像を生成する。実施形態の第３態様に係るガス検知用画像処理プログラムは、さらに、２以上の前記第２の画像の類似度を基にして、前記ガス候補がガスか否かを判定する判定ステップをコンピュータに実行させる。

実施形態の第３態様に係るガス検知用画像処理プログラムは、実施形態の第１態様に係るガス検知用画像処理装置をプログラムの観点から規定しており、実施形態の第１態様に係るガス検知用画像処理装置と同様の作用効果を有する。

実施形態の第１態様に係るガス検知用画像処理装置は、判定部の替わりに、２以上の前記第２の画像の類似度を算出する算出部を備えてもよい。実施形態の第２態様に係るガス検知用画像処理方法、実施形態の第３態様に係るガス検知用画像処理プログラムについても同様である。

本発明の実施形態が詳細に図示され、かつ、説明されたが、それは単なる図例及び実例であって限定ではない。本発明の範囲は、添付されたクレームの文言によって解釈されるべきである。

明細書、クレーム、図面及び要約を含む、２０１６年１２月２７日に提出された日本国特許出願特願２０１６−２５２２６９は、その全体の開示が、その全体において参照によりここに組み込まれる。

本発明によれば、ガス検知用画像処理装置、ガス検知用画像処理方法及びガス検知用画像処理プログラムを提供することができる。

Claims (11)

1. 赤外画像から抽出された、ガス候補が出現している領域を示す第１の領域像を含む第１の画像を取得する第１の処理を、所定期間において時系列に撮像された複数の前記赤外画像のそれぞれに関して実行し、複数の前記第１の画像を取得する第１の処理部と、
   前記所定期間の少なくとも一部において、第２の領域像を含む第２の画像を、複数の前記第１の画像を用いて生成する第２の処理をする第２の処理部と、を備え、
   前記第１の処理部は、２以上の前記所定期間のそれぞれにおいて、時系列に撮像された複数の前記赤外画像に関して、前記第１の処理をし、
   前記第２の処理部は、前記２以上の所定期間のそれぞれに対応して生成された複数の前記第１の画像に前記第２の処理をして、２以上の前記第２の画像を生成し、
   さらに、２以上の前記第２の画像の類似度を算出する算出部を備える、ガス検知用画像処理装置。
2. 前記第１の処理部は、前記赤外画像に対して、前記第１の領域像を抽出する抽出処理をし、前記抽出処理がされた前記赤外画像に、前記第１の領域像を含む所定領域を設定し、前記所定領域を前記第１の画像として取得する、請求項１に記載のガス検知用画像処理装置。
3. 第１の入力部をさらに備え、
   前記第１の処理部は、前記第１の入力部が操作されて、前記赤外画像に所定領域が設定されたとき、前記所定領域に対して前記第１の領域像を抽出する抽出処理をし、前記抽出処理がされた前記所定領域を前記第１の画像として取得する、請求項１に記載のガス検知用画像処理装置。
4. 前記第２の処理部は、複数の前記第１の画像において、同じ順番に位置する画素が示す値の最大値を、前記第２の画像の前記順番に位置する画素の値として設定して前記第２の画像を生成する、請求項１〜３のいずれか一項に記載のガス検知用画像処理装置。
5. 前記第２の処理部は、複数の前記第１の画像において、所定のしきい値を超えている画素を前記第２の領域像を構成する画素として設定して前記第２の画像を生成する、請求項１〜３のいずれか一項に記載のガス検知用画像処理装置。
6. 前記算出部は、正規化相互相関を用いて前記類似度を算出する、請求項１〜５のいずれか一項に記載のガス検知用画像処理装置。
7. 前記算出部は、２値化された２以上の前記第２の画像において、同じ順番に位置する画素が一致している割合を前記類似度として算出する、請求項１〜５のいずれか一項に記載のガス検知用画像処理装置。
8. 前記類似度を基にして、前記ガス候補がガスか否かを判定する判定部をさらに備える請求項１〜７のいずれか一項に記載のガス検知用画像処理装置。
9. 第２の入力部をさらに備え、
   前記判定部は、前記第２の入力部が操作されて、光及び熱の少なくともいずれか一方を反射する可能性がある反射面の範囲が、複数の前記赤外画像に設定されたとき、前記第１の画像に含まれる前記第１の領域像が、前記範囲からはみ出しているか否かを判定し、
   前記判定部は、前記範囲からはみ出しているか否か、及び、前記類似度を基にして、前記ガス候補がガスか否かを判定する、請求項８に記載のガス検知用画像処理装置。
10. 赤外画像から抽出された、ガス候補が出現している領域を示す第１の領域像を含む第１の画像を取得する第１の処理を、所定期間において時系列に撮像された複数の前記赤外画像のそれぞれに関して実行し、複数の前記第１の画像を取得する第１の処理ステップと、
    前記所定期間の少なくとも一部において、第２の領域像を含む第２の画像を、複数の前記第１の画像を用いて生成する第２の処理をする第２の処理ステップと、を備え、
    前記第１の処理ステップは、２以上の前記所定期間のそれぞれにおいて、時系列に撮像された複数の前記赤外画像に関して、前記第１の処理をし、
    前記第２の処理ステップは、前記２以上の所定期間のそれぞれに対応して生成された複数の前記第１の画像に前記第２の処理をして、２以上の前記第２の画像を生成し、
    さらに、２以上の前記第２の画像の類似度を算出する算出ステップを備える、ガス検知用画像処理方法。
11. 赤外画像から抽出された、ガス候補が出現している領域を示す第１の領域像を含む第１の画像を取得する第１の処理を、所定期間において時系列に撮像された複数の前記赤外画像のそれぞれに関して実行し、複数の前記第１の画像を取得する第１の処理ステップと、
    前記所定期間の少なくとも一部において、第２の領域像を含む第２の画像を、複数の前記第１の画像を用いて生成する第２の処理をする第２の処理ステップと、をコンピュータに実行させ、
    前記第１の処理ステップは、２以上の前記所定期間のそれぞれにおいて、時系列に撮像された複数の前記赤外画像に関して、前記第１の処理をし、
    前記第２の処理ステップは、前記２以上の所定期間のそれぞれに対応して生成された複数の前記第１の画像に前記第２の処理をして、２以上の前記第２の画像を生成し、
    さらに、２以上の前記第２の画像の類似度を算出する算出ステップをコンピュータに実行させるガス検知用画像処理プログラム。

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