JP7156291B2 - ガス検査レポート作成支援装置、ガス検査レポート作成支援方法、及び、ガス検査レポート作成支援プログラム - Google Patents

Description

本発明は、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。

赤外画像を利用したガス検知以外に、画像を利用したガス検知として、例えば、オプティカルフローを利用したガス検知が提案されている。特許文献２は、長焦点光学系の撮影に基づいてガス漏れを検知するシステムであって、平行光または平行光に近い光に照射された被写体を長焦点光学系のカメラによって連続撮影する撮影手段と、その撮影手段が撮影した連続画像データをオプティカルフロー処理によって複数の画像データにおける粒子の動きをベクトル表示したベクトル表示画像データに変換する演算手段と、その演算手段が変換したベクトル表示画像データを出力表示する出力手段と、を備えるガス漏れ検知システムを開示している。

ユーザーが、ガス漏れの監視対象（例えば、ガス井戸）に対して、ガス漏れの有無を検査し、ガス漏れの有無を視覚的に示す証拠を含むガス検査レポートを作成することがある。ガス領域を抽出する画像処理がされた動画（時系列画像）を基にしたガス検知技術では、証拠として動画を、ガス検査レポートの電子データに添付することが考えられる。

しかし、動画を証拠とするガス検査レポートの電子データは、以下の問題を有する。ガス検査レポートがプリントアウトされたとき、ガス検査レポートからは、動画の内容が分からない。このため、プリントアウトされたガス検査レポートでは、動画をガス漏れの有無を視覚的に示す証拠にすることができない。また、動画は、データ量が比較的大きい。このため、ネットワークを利用してガス検査レポートの電子データを送信するとき、ガス検査レポートの電子データをスムーズに送信できないことがある。

特開２０１２－５８０９３号公報 特開２００９－１９８３９９号公報

本発明は、プリントアウトしてもガス漏れの有無を視覚的に示すことができ、かつ、データ量が大きくない証拠を含むガス検査レポートの作成を支援できるガス検査レポート作成支援装置、ガス検査レポート作成支援方法、及び、ガス検査レポート作成支援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査レポート作成支援装置は、第１生成部と第２生成部とを備える。前記第１生成部は、時系列画像を代表する代表静止画を生成する。前記第２生成部は、前記代表静止画を含むガス検査レポートの電子データを生成する。前記第１生成部は、ガス領域を含む前記時系列画像を用いて、前記代表静止画を生成する場合、前記ガス領域を含む前記代表静止画を生成し、前記ガス領域を含まない前記時系列画像を用いて、前記代表静止画を生成する場合、前記ガス領域を含まない前記代表静止画を生成する。

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装置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。 実施形態で実行される各種処理を説明するフローチャートである。 実施形態が、監視画像動画から代表静止画を生成する工程を説明する模式図である。 監視画像動画の一部分の具体例を示す画像図である。 監視画像動画の一部分の具体例を示す画像図である。 代表静止画の生成方法の第１例を用いて生成された代表静止画を示す画像図である。 代表静止画の生成方法の第２例を用いて生成された代表静止画を示す画像図である。 ガス検査レポートの一例を説明する説明図である。 実施形態の変形例に係るガス検知装置の構成を示すブロック図である。 グレースケールの領域をカラーの領域に変換する方法の一例を説明する説明図である。 カラーガス領域が合成された可視画像の具体例を示す画像図である。 カラーガス領域が合成された可視画像の具体例を示す画像図である。 実施形態の変形例が、可視画像動画から代表静止画を生成する工程を説明する模式図である。 変形例の第１形態によって生成された代表静止画を示す画像図である。 変形例の第２形態によって生成された代表静止画を示す画像図である。 ガス検査レポートの他の例を説明する説明図である。

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。図１Ａは、実施形態に係るガス検知装置１の構成を示すブロック図である。ガス検知装置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。ガス検知装置１は、ポータブル化されており、ユーザーは、ガス漏れの監視対象（例えば、ガス井戸）がある場所に、ガス検知装置１を携帯することができる。

赤外線カメラ２は、ガス漏れの監視対象について、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、ガス漏れの監視対象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、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、ディスプレイ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、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、ガス検査レポートの作成を支援するガス検査レポート作成支援装置９００を備える。ガス検査レポート作成支援装置９００は、第１生成部９１と第２生成部９２とを備える。これについては、後で説明する。

表示制御部１０は、動画データＭＤで示される動画、及び、画像処理部９で上記所定の処理がされた動画を、ディスプレイ１１に表示させる。

入力部１２は、ガス検知に関連する各種入力がされる。

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、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３ａ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３ｂ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３ｃ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）３ｄ、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、ディスプレイ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。キーボードの替わりに、タッチパネルでもよい。

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、及び、各種データ（例えば、動画データＭＤ）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、例えば、動画データＭＤで示される動画をディスプレイ１１に表示させたり、画像処理部９によって上記所定の処理がされた動画をディスプレイ１１に表示させたりする表示制御プログラムである。これらのプログラムは、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に記憶されてもよい。これらのプログラムは、ＨＤＤ３ｄの替わりにＲＯＭ３ｃに記憶してもよい。ガス検知用画像処理装置３は、ＨＤＤ３ｄの替わりに、フラッシュメモリを備え、これらのプログラムはフラッシュメモリに記憶してもよい。

ＣＰＵ３ａは、ハードウェアプロセッサの一例であり、これらのプログラムを、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、画像処理部９及び表示制御部１０が実現される。但し、画像処理部９の機能、及び、表示制御部１０の機能について、各機能の一部又は全部は、ＣＰＵ３ａによる処理に替えて、又は、これと共に、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）による処理によって実現されてもよい。又、同様に、各機能の一部又は全部は、ソフトウェアによる処理に替えて、又は、これと共に、専用のハードウェア回路による処理によって実現されてもよい。

なお、画像処理部９は、図１Ａに示す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。すなわち、ＨＤＤ３ｄには、第１生成部９１及び第２生成部９２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生成プログラム、第２生成プログラムと表現される。第１生成プログラムを記憶しているＨＤＤと、第２生成プログラムを記憶しているＨＤＤとが異なっていてもよい。この場合、第１生成プログラムを記憶しているＨＤＤを有するサーバと、第２生成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、少なくとも一方の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は、要素の定義を用いて表現される。第１生成部９１及び第１生成プログラムを例にして説明する。第１生成部９１は、ガス領域を含む時系列画像を用いて、代表静止画を生成する場合、ガス領域を含む代表静止画を生成し、ガス領域を含まない時系列画像を用いて、代表静止画を生成する場合、ガス領域を含まない代表静止画を生成する。第１生成プログラムは、ガス領域を含む時系列画像を用いて、代表静止画を生成する場合、ガス領域を含む代表静止画を生成し、ガス領域を含まない時系列画像を用いて、代表静止画を生成する場合、ガス領域を含まない代表静止画を生成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生成プログラム、第２生成プログラム等）のフローチャートが、後で説明する図１２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、この動画をディスプレイ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、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）をディスプレイ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、温度が高くに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ディスプレイ１１に表示させることができる。

実施形態は、図１２に示すステップＳ１００～ステップＳ１０２を実行することにより、ガス検査レポートの作成を支援する。図１２は、これを実現するために、実施形態で実行される各種処理を説明するフローチャートである。図１３は、実施形態が、監視画像動画Ｖ１から代表静止画Ｉｍ２を生成する工程を説明する模式図である。

図１Ａ及び図１３を参照して、画像処理部９は、動画データＭＤを用いて、監視画像動画Ｖ１を生成する（図１２のステップＳ１００）。詳しく説明すると、ユーザーは、ガス検知装置１に備えられる赤外線カメラ２を用いて、ガス漏れの監視対象の動画を所定時間撮像する。所定時間は、例えば、数分間であり、ここでは、２分間とする。この動画を示す動画データＭＤが赤外線カメラ２から画像データ入力部８に入力される。画像処理部９は、画像データ入力部８に入力された動画データＭＤを取得する。動画データＭＤは、図２に示すように、時系列に並ぶ複数の赤外画像（１番目フレームからＫ番目フレーム）により構成される。

画像処理部９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（ガス領域を抽出する画像処理）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Ｉｍ１となり、上記所定時間（２分間）の監視画像動画Ｖ１が生成される。監視画像動画Ｖ１は、時系列に並ぶ複数の監視画像Ｉｍ１により構成される。

監視画像Ｉｍ１は、例えば、図１０に示す画像Ｉ１２、図１１に示す画像Ｉ１５である。検知対象となるガスが出現している期間において、監視画像動画Ｖ１には、ガス領域が含まれる。検知対象となるガスが出現していない期間において、監視画像動画Ｖ１には、ガス領域が含まれない。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、地点ＳＰ１付近にガス領域がある。ガス領域は、画像Ｉ１５の中心付近に広がっている、輝度が比較的大きい領域である。

実施形態では、図５に示すステップＳ１～ステップＳ９の処理でガス領域を抽出しているが、赤外画像に対してガス領域を抽出する画像処理であれば、他の画像処理でもよい（例えば、特許文献１に開示された画像処理）。

図１Ａ及び図１３を参照して、第１生成部９１は、監視画像動画Ｖ１を用いて、代表静止画Ｉｍ２を生成する（図１２のステップＳ１０１）。詳しく説明すると、第１生成部９１は、監視画像動画Ｖ１に対して、２分間を所定間隔で分割する。ここでは、１０秒間隔を例にして説明するが、これに限定されず、２０秒間隔でもよいし、３０秒間隔でもよい（なお、監視画像動画Ｖ１の撮像時間は１０秒でもよく、この場合、監視画像動画Ｖ１が分割されることなく、１枚の代表静止画Ｉｍ２が生成されることになる。）。各１０秒間には、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１（時系列画像の一例）が対応している。監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１は、時系列に並ぶ複数の監視画像Ｉｍ１により構成される。

図１４Ａ及び図１４Ｂは、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１の具体例を示す画像図である。監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１は、時系列に並ぶ３００枚の監視画像Ｉｍ１（フレーム）により構成される。図１４Ａ及び図１４Ｂは、３００枚の一部をおよそ等間隔にサンプリングした例である。これは、１０秒分に相当する。１番目の監視画像Ｉｍ１が１０秒間の開始時点の監視画像Ｉｍ１としてサンプリングされたものである。１６番目の監視画像Ｉｍ１が１０秒間の終了時点の監視画像Ｉｍ１としてサンプリングされたものである。各監視画像Ｉｍ１の中心付近が地点ＳＰ１（図３）である。１０秒間のうち、１番目から５番目の監視画像Ｉｍ１、及び、１５番目から１６番目の監視画像Ｉｍ１には、ガス領域が明確に現れているが（図面では分かりにくいが、実際の画像では、ガス領域が現れている）、６番目から１４番目の監視画像Ｉｍ１には、ガス領域が明確に現れていない。

図１Ａ及び図１３を参照して、第１生成部９１は、各１０秒間に対応する、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１（時系列画像）について、代表静止画Ｉｍ２を生成する。２分間が１０秒間隔に分けられているので、１２枚の代表静止画Ｉｍ２が生成される。

ガス領域の見逃しを防ぐために、１０秒間の少なくとも一部にガス領域が存在すれば、第１生成部９１は、代表静止画Ｉｍ２にガス領域が含まれるようにする。代表静止画Ｉｍ２の生成方法の第１例を説明する。図１Ａ及び図１３を参照して、第１生成部９１は、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１を構成する複数の監視画像Ｉｍ１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１生成部９１は、この最大値を、代表静止画Ｉｍ２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１生成部９１は、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１を構成する複数の監視画像Ｉｍ１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、代表静止画Ｉｍ２の１番目の画素の値とする。第１生成部９１は、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１を構成する複数の監視画像Ｉｍ１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、代表静止画Ｉｍ２の２番目の画素の値とする。第２生成部９２は、３番目以降の画素についても同様の処理をする。

図１５は、代表静止画Ｉｍ２の生成方法の第１例を用いて生成された代表静止画Ｉｍ２を示す画像図である。代表静止画Ｉｍ２の中心付近（図３の地点ＳＰ１）に輝度が大きい領域が比較的大きく広がっている。これがガス領域である。ガス領域を構成する画素が示す値は、比較的大きいので、比較的大きい値を有する画素で構成される領域がガス領域となる。第１例は、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１にガス領域が含まれるか否かを判定しないで、代表静止画Ｉｍ２を生成する。第１例によれば、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１にガス領域が含まれる場合、代表静止画Ｉｍ２に含まれるガス領域が、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１を構成する複数の監視画像Ｉｍ１のそれぞれに含まれるガス領域の論理和を示すようなガス領域になることが分かった。従って、風向きの変化等でガスがゆらいでいる場合、代表静止画Ｉｍ２に含まれるガス領域の面積を大きくすることができる。このような場合、ユーザーは、ガス領域を容易に見つけ出すことができる。

代表静止画Ｉｍ２の生成方法の第２例を説明する。図１Ａ及び図１３を参照して、第１生成部９１は、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１を構成する複数の監視画像Ｉｍ１のそれぞれに対して、ノイズ除去をする処理（例えば、モルフォロジー）をした後、複数の監視画像Ｉｍ１のそれぞれ対して、ガス領域が含まれているか否かを判定する。第１生成部９１は、複数の監視画像Ｉｍ１の少なくとも１つにガス領域が含まれているとき、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１にガス領域が含まれていると判定する。第１生成部９１は、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１にガス領域が含まれる場合、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１を構成する複数の監視画像Ｉｍ１の中で、ガス領域を含む監視画像Ｉｍ１のそれぞれについて、ガス領域の平均輝度値を算出する。ガス領域の平均輝度値の算出方法を簡単に説明する。第１生成部９１は、監視画像Ｉｍ１からガス領域を切り出し、ガス領域を構成する各画素の輝度値の平均値を算出する。これが、ガス領域の平均輝度値となる。

第１生成部９１は、ガス領域の平均輝度値が最大となる監視画像Ｉｍ１を代表静止画Ｉｍ２として選択する。図１６は、代表静止画Ｉｍ２の生成方法の第２例を用いて生成された代表静止画Ｉｍ２を示す画像図である。代表静止画Ｉｍ２の中心付近（図３の地点ＳＰ１）にある矩形領域Ｒ１が、ガス領域の位置を示している。矩形領域Ｒ１内において、輝度が大きい領域がガス領域である。第２例によれば、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１にガス領域が含まれる場合、代表静止画Ｉｍ２に含まれるガス領域の平均輝度値を大きくすることができる。これにより、ユーザーは、ガス領域を容易に見つけ出すことができる。

代表静止画Ｉｍ２の生成方法の第３例を説明する。第３例は、ガス領域の平均輝度値の替わりに、ガス領域の面積を用いる。図１Ａ及び図１３を参照して、第１生成部９１は、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１を構成する複数の監視画像Ｉｍ１のそれぞれに対して、ノイズ除去をする処理（例えば、モルフォロジー）をした後、複数の監視画像Ｉｍ１のそれぞれ対して、ガス領域が含まれているか否かを判定する。第１生成部９１は、複数の監視画像Ｉｍ１の少なくとも１つにガス領域が含まれているとき、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１にガス領域が含まれていると判定する。第１生成部９１は、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１にガス領域が含まれる場合、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１を構成する複数の監視画像Ｉｍ１の中で、ガス領域を含む監視画像Ｉｍ１のそれぞれについて、ガス領域の面積を算出する。ガス領域の面積の算出方法を簡単に説明する。第１生成部９１は、監視画像Ｉｍ１からガス領域を囲む矩形領域を切り出し、その矩形内で一定値以上の画素をガス領域と判断し、ガス領域と判断した画素の数を算出する。これが、ガス領域の面積となる。第１生成部９１は、ガス領域の面積が最大となる監視画像Ｉｍ１を代表静止画Ｉｍ２として選択する。

第３例によれば、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１にガス領域が含まれる場合、代表静止画Ｉｍ２に含まれるガス領域の面積を大きくすることができる。これにより、ユーザーは、ガス領域を容易に見つけ出すことができる。

第２例及び第３例において、第１生成部９１は、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１（時系列画像）にガス領域が含まれるか否かを判定し、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１にガス領域が含まれるとき、ガス領域を含む代表静止画Ｉｍ２を生成する。第２例及び第３例において、第１生成部９１は、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１を構成する複数の監視画像Ｉｍ１のいずれにもガス領域が含まれていないとき、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１にガス領域が含まれないと判定する。第１生成部９１は、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１にガス領域が含まれない場合、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１を構成する複数の監視画像Ｉｍ１の中で、予め定められた監視画像Ｉｍ１（任意の監視画像Ｉｍ１）を代表静止画Ｉｍ２とする。予め定められた監視画像Ｉｍ１は、その監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１を構成する複数の監視画像Ｉｍ１であれば、いずれでもよい（例えば、先頭の監視画像Ｉｍ１）。

第１例において、第１生成部９１は、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１（時系列画像）にガス領域が含まれているか否か判定しない。第１例の場合、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１にガス領域が含まれていれば、結果として、代表静止画Ｉｍ２にガス領域が含まれる。監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１にガス領域が含まれていなければ、結果として、代表静止画Ｉｍ２にガス領域が含まれない。

以上説明したように、第１生成部９１は、ガス領域を抽出する画像処理がされた時系列画像（監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１）を代表する代表静止画Ｉｍ２を生成し、時系列画像にガス領域が含まれるとき、ガス領域を含む代表静止画Ｉｍ２を生成し、時系列画像にガス領域が含まれないとき、ガス領域を含まない代表静止画Ｉｍ２を生成する。

図１Ａ及び図１３を参照して、表示制御部１０は、第１生成部９１が生成した１２枚の代表静止画Ｉｍ２を１枚づつディスプレイ１１にスクロール表示する。ユーザーは、入力部１２を操作して、１２枚の代表静止画Ｉｍ２の中から１枚の代表静止画Ｉｍ２を選択する。選択は、次のように実行される。

１２枚の代表静止画Ｉｍ２（全ての代表静止画Ｉｍ２）の中で、少なくとも１枚の代表静止画Ｉｍ２にガス領域が含まれていれば、ガス漏れの監視対象からガス漏れが発生していることになる。１２枚の代表静止画Ｉｍ２のいずれにもガス領域が含まれていないとき、ガス漏れの監視対象からガス漏れが発生していないことになる。ユーザーは、１２枚の代表静止画Ｉｍ２を見て、各代表静止画Ｉｍ２にガス領域が含まれるか否かを確認する。そして、ガス漏れの監視対象からガス漏れが発生していることが確認できたとき、１２枚の代表静止画Ｉｍ２の中から、ガス領域を含む代表静止画Ｉｍ２を１枚選択する。選択された代表静止画Ｉｍ２は、ガス漏れが発生していることを視覚的に示す証拠となる。ガス領域を含む代表静止画Ｉｍ２が複数あれば、ユーザーは、その中から適当な代表静止画Ｉｍ２を１枚選択する。

ユーザーは、ガス漏れの監視対象からガス漏れが発生していないことが確認できたとき、１２枚の代表静止画Ｉｍ２（これらの代表静止画Ｉｍ２にはガス領域が含まれない）の中から、適当な代表静止画Ｉｍ２を１枚選択する。選択された代表静止画Ｉｍ２は、ガス漏れが発生していないことを視覚的に示す証拠となる。

第２生成部９２は、ユーザーが選択した１枚の代表静止画Ｉｍ２を記憶する。後で説明するように、この代表静止画Ｉｍ２は、ガス検査レポートに貼り付けられる。また、１２枚（複数枚）の代表静止画Ｉｍ２の場合、ユーザーが１枚を選択するのではなく、第２生成部９２が、１２枚（複数枚）全てをガス検査レポートに貼り付けてもよいし、１２枚（複数枚）から４枚毎（所定の枚数毎）に代表静止画Ｉｍ２を選択し、選択した代表静止画Ｉｍ２（３枚の代表静止画Ｉｍ２）をガス検査レポートに貼り付けてもよい。

実施形態では、１２枚（複数）の代表静止画Ｉｍ２を生成している。監視画像動画Ｖ１の時間が短いとき（例えば、１０秒）、第１生成部９１は、１０秒の監視画像動画Ｖ１を時系列画像とし、１枚の代表静止画Ｉｍ２を生成してもよい。この場合、ユーザーが代表静止画Ｉｍ２を選択する作業が不要となる。ユーザーは、代表静止画Ｉｍ２を見て、ガス領域が含まれているか否かを確認する。代表静止画Ｉｍ２にガス領域が含まれていれば、ガス漏れが発生していることを視覚的に示す証拠となる。代表静止画Ｉｍ２にガス領域が含まれていなければ、ガス漏れが発生していないことを視覚的に示す証拠となる。第２生成部９２は、第１生成部９１が生成した１枚の代表静止画Ｉｍ２を記憶する。

図１Ａ及び図１３を参照して、ユーザーが入力部１２を操作して、レポートを生成する命令を入力したとき、第２生成部９２は、代表静止画Ｉｍ２を含むガス検査レポートを生成する（図１２のステップＳ１０２）。このガス検査レポートは、紙でなく、電子データである。図１７は、ガス検査レポートの一例を説明する説明図である。ガス検査レポートＲＰ１は、所定の項目欄（例えば、日時欄、場所欄、検査者欄、天候欄、風速欄）を含み、ユーザーが選択した代表静止画Ｉｍ２が貼り付けられている。

ガス検知装置１は、時計機能を有する。第２生成部９２は、レポートの生成命令が入力されたとき、その時計が示す年月日時刻を取得し、これをガス検査レポートＲＰ１の日時欄に入力する。

ガス検知装置１は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）機能を有する。ガス検知装置１は、レポートの生成命令が入力されたとき、ＧＰＳ機能を利用して、ガス検知装置１の現在の位置情報を取得する。第２生成部９２は、この位置情報を場所欄に入力する。

ガス検知装置１は、ログイン機能を有する。第２生成部９２は、レポートの生成命令が入力された時点で、ログインしているユーザーの氏名を、検査者欄に入力する。

ガス検知装置１は、現在位置の天気情報を取得する機能を有する。ガス検知装置１は、レポートの生成命令が入力されたとき、その機能を利用して、現在位置の天気情報を取得する。第２生成部９２は、この天気情報を天気欄に入力する。

ガス検知装置１は、風速計（不図示）と接続可能にされている。ユーザーは、風速計をガス検知装置１に接続する。第２生成部９２は、風速計が計測した風速値を、風速欄に入力する。

第２生成部９２は、ユーザーによって選択され、第２生成部９２に記憶されている代表静止画Ｉｍ２を、ガス検査レポートＲＰ１の所定位置に貼り付ける。

第２生成部９２は、以上のようにして、ガス検査レポートＲＰ１の電子データを生成する。表示制御部１０は、ガス検査レポートＲＰ１をディスプレイ１１に表示させる。ユーザーは、ディスプレイ１１を見て、ガス検査レポートＲＰ１の内容を確認することができる。

図１Ａ及び図１３を参照して、実施形態の主な作用効果について説明する。代表静止画Ｉｍ２は、監視画像動画の一部分Ｐ１（時系列画像）を代表する画像である。第１生成部９１は、監視画像動画の一部分Ｐ１にガス領域が含まれるとき、ガス領域を含む代表静止画Ｉｍ２を生成し、監視画像動画の一部分Ｐ１にガス領域が含まれないとき、ガス領域を含まない代表静止画Ｉｍ２を生成する。よって、代表静止画Ｉｍ２は、ガス漏れの有無を視覚的に示す証拠となる。代表静止画Ｉｍ２は、動画でなく、静止画なので、データ量が大きくなく、かつ、代表静止画Ｉｍ２を含むガス検査レポートＲＰ１がプリントアウトされても、ガス漏れの有無を視覚的に示すことができる。

実施形態の変形例について説明する。変形例は、ガス領域をカラー化する。図１８は、実施形態の変形例に係るガス検知装置１ａの構成を示すブロック図である。ガス検知装置１ａが、図１Ａに示すガス検知装置１と相違する点を説明する。ガス検知装置１ａは、可視カメラ１３を備える。可視カメラ１３は、赤外線カメラ２による監視対象の動画の撮像と並行して、同じ監視対象の動画を撮像する。これにより、可視カメラ１３から出力された動画データｍｄが画像データ入力部８に入力される。

ガス検査レポート作成支援装置９００は、カラー処理部９３を備える。カラー処理部９３は、ガス領域をカラー化する画像処理をする。図１４Ａ及び図１４Ｂに示す監視画像Ｉｍ１を例にして詳しく説明する。監視画像Ｉｍ１がグレースケールで表されているので、ガス領域もグレースケールで表されている。カラー処理部９３は、１番目の監視画像Ｉｍ１に対して、ノイズ除去をする処理（例えば、モルフォロジー）をした後、１番目の監視画像Ｉｍ１からガス領域を切り出す。

カラー処理部９３は、切り出したガス領域を構成する各画素の輝度値に応じて、ガス領域をカラー化する。カラー処理部９３は、所定の閾値以下の輝度値を有する画素をノイズとみなし、その画素はカラー化しない。よって、カラー処理部９３は、所定の閾値を超える輝度値を有する画素をカラー化する。図１９は、グレースケールの領域をカラーの領域に変換する方法の一例を説明する説明図である。図１９に示すグラフの横軸が、元の輝度値を示し、縦軸が、ＲＧＢのそれぞれの輝度値を示す。Ｒの輝度値は、元の輝度値が０～１２７のとき、０であり、元の輝度値が１２７～１９１のとき、０から２５５に直線的に増加し、元の輝度値が１９１～２５５のとき、２５５となる。Ｇの輝度値は、元の輝度値が０～６３のとき、０から２５５に直線的に増加し、元の輝度値が６３～１９１のとき、２５５であり、元の輝度値が１９１～２５５のとき、２５５から０に直線的に減少する。Ｂの輝度値は、元の輝度値が０～６３のとき、２５５であり、元の輝度値が６３～１２７のとき、２５５から０に直線的に減少し、元の輝度値が１２７～２５５のとき、０となる。

カラー処理部９３は、切り出したガス領域において、隣接する三つの画素を一組とし、これらの画素の輝度値の平均値を算出する。この平均値が元の輝度値となる。例えば、平均値（元の輝度値）が６３のとき、カラー処理部９３は、その組を構成する三つの画素のうち、Ｒに対応する画素の輝度値を０、Ｇに対応する画素の輝度値を２５５、Ｂに対応する画素の輝度値を２５５にする。カラー処理部９３は、他の組につても同様の処理をする。これにより、ガス領域がカラー化される。ガス濃度が高ければ、ガス領域を構成する各画素の輝度値（画素値）が比較的大きいので、ガス領域は赤色の面積が大きくなる。ガス濃度が低ければ、ガス領域を構成する各画素の輝度値（画素値）が比較的小さいので、ガス領域は青色の面積が大きくなる。

カラー処理部９３は、２番目から１６番目の監視画像Ｉｍ１のそれぞれに含まれるガス領域について、同様に、ガス領域をカラー化する。

カラー処理部９３は、カラー化されたガス領域（以下、カラーガス領域）を可視画像に合成する。詳しく説明すると、カラー処理部９３は、動画データｍｄの中から、図１４Ａ及び図１４Ｂに示す監視画像Ｉｍ１と同じ時刻に撮像されたフレーム（可視画像）を取得する。カラー処理部９３は、１番目の監視画像Ｉｍ１から切り出されたガス領域のカラーガス領域を、１番目の監視画像Ｉｍ１と撮像時刻が同じであるフレーム（可視画像）に合成する。カラー処理部９３は、２番目から１６番目の監視画像Ｉｍ１から切り出されたガス領域のカラーガス領域についても、同様の処理をする。図２０Ａ及び図２０Ｂは、カラーガス領域Ｒ２が合成された可視画像Ｉｍ３の具体例を示す画像図である。同じ順番の可視画像Ｉｍ３と監視画像Ｉｍ１とは、撮像時刻が同じである。例えば、１番目の可視画像Ｉｍ３と１番目の監視画像Ｉｍ１とは、撮像時刻が同じである。

可視画像Ｉｍ３は、カラー画像である。可視画像Ｉｍ３の中心付近（図３の地点ＳＰ１）にカラーガス領域Ｒ２が合成されている。１０秒分３００枚からサンプリングされた１６枚のうち、１番目から５番目の可視画像Ｉｍ３、及び、１５番目から１６番目の可視画像Ｉｍ３において、カラーガス領域Ｒ２が明確に現れているが（図面では分からないが、実際の画像では、カラーガス領域Ｒ２が現れている）、６番目から１４番目の可視画像Ｉｍ３において、カラーガス領域Ｒ２が明確に現れていない。これは、図１４Ａ及び図１４Ｂに示す監視画像Ｉｍ１に現れるガス領域を反映しているからである。

図２０Ａ及び図２０Ｂに示すような、カラーガス領域Ｒ２が合成された可視画像Ｉｍ３の動画を、可視画像動画Ｖ３と記載する。図２１は、実施形態の変形例が、可視画像動画Ｖ３から代表静止画Ｉｍ４を生成する工程を説明する模式図である。

図１８及び図２１を参照して、第１生成部９１は、可視画像動画Ｖ３に対して、２分間を所定間隔で分割する。ここでは、１０秒間隔を例にして説明するが、これに限定されない。各１０秒間には、可視画像動画Ｖ３の一部分Ｐ２（時系列画像の一例）が対応している。可視画像動画Ｖ３の一部分Ｐ１は、時系列に並ぶ複数の可視画像Ｉｍ３により構成される。第１生成部９１は、各１０秒間に対応する、可視画像動画Ｖ３の一部分Ｐ２について、代表静止画Ｉｍ４を生成する。２分間が１０秒間隔に分けられているので、１２枚の代表静止画Ｉｍ４が生成される。

カラーガス領域Ｒ２の見逃しを防ぐために、１０秒間の少なくとも一部にカラーガス領域Ｒ２が存在すれば、第１生成部９１は、代表静止画Ｉｍ４にカラーガス領域Ｒ２が含まれるようにする。代表静止画Ｉｍ４の生成方法を説明する。図１８及び図２１を参照して、第１生成部９１は、可視画像動画Ｖ３の一部分Ｐ２を構成する複数の可視画像Ｉｍ３のそれぞれに対して、ノイズ除去をする処理（例えば、モルフォロジー）をした後、複数の可視画像Ｉｍ３のそれぞれ対して、カラーガス領域Ｒ２が含まれているか否かを判定する。第１生成部９１は、複数の可視画像Ｉｍ３の少なくとも１つにカラーガス領域Ｒ２が含まれているとき、可視画像動画Ｖ３の一部分Ｐ２にカラーガス領域Ｒ２が含まれていると判定する。第１生成部９１は、可視画像動画Ｖ３の一部分Ｐ２にカラーガス領域Ｒ２が含まれる場合、その可視画像動画Ｖ３の一部分Ｐ２を構成する複数の可視画像Ｉｍ３の中で、カラーガス領域Ｒ２を含む可視画像Ｉｍ３のそれぞれについて、カラーガス領域Ｒ２の面積を算出する。カラーガス領域Ｒ２の面積を算出方法は、ガス領域の面積の算出方法と同じである。第１生成部９１は、カラーガス領域Ｒ２の面積が最大となる可視画像Ｉｍ３を代表静止画Ｉｍ４として選択する。図２２は、変形例によって生成された代表静止画Ｉｍ４を示す画像図である。代表静止画Ｉｍ４において、カラーガス領域Ｒ２が明確に現れている（図面では分からないが、実際の画像では、カラーガス領域Ｒ２が現れている）。

第１生成部９１は、可視画像動画Ｖ３の一部分Ｐ２を構成する複数の可視画像Ｉｍ３のいずれにもカラーガス領域Ｒが含まれていないとき、可視画像動画Ｖ３の一部分Ｐ２にカラーガス領域Ｒ２が含まれないと判定する。第１生成部９１は、可視画像動画Ｖ３の一部分Ｐ２にカラーガス領域Ｒ２が含まれない場合、その可視画像動画Ｖ３の一部分Ｐ２を構成する複数の可視画像Ｉｍ３の中で、予め定められた可視画像Ｉｍ３を代表静止画Ｉｍ４とする。予め定められた可視画像Ｉｍ３は、その可視画像動画Ｖ３の一部分Ｐ２を構成する複数の可視画像Ｉｍ３であれば、いずれでもよい（例えば、先頭の可視画像Ｉｍ３）。

変形例は、以上のような第１形態の他に、以下に示す第２形態がある。図１８に示す第１生成部９１が、図１３～図１５を用いて説明した方法（代表静止画Ｉｍ２の生成方法の第１例）で代表静止画Ｉｍ２を生成し、代表静止画Ｉｍ２を基にして、代表静止画Ｉｍ４を生成してもよい。詳しく説明すると、カラー処理部９３は、１２枚の代表静止画Ｉｍ２（図１３）のそれぞれに対して、ノイズ除去をする処理（例えば、モルフォロジー）をした後、１２枚の代表静止画Ｉｍ２のそれぞれ対して、ガス領域が含まれているか否かを判定する。カラー処理部９３は、ガス領域を含む代表静止画Ｉｍ２について、ガス領域を切り出し、上述した方法を用いて、ガス領域をカラー化し（カラーガス領域Ｒ２を生成）、この代表画像Ｉｍ２に対応する撮像時刻と同じ時刻に撮像された可視画像Ｉｍ３に、カラーガス領域Ｒ２を合成する。この合成画像が、代表静止画Ｉｍ４（図２１）となる。図２３は、変形例の第２形態によって生成された代表静止画Ｉｍ４を示す画像図である。代表静止画Ｉｍ４において、カラーガス領域Ｒ２が明確に現れている（図面では分からないが、実際の画像では、カラーガス領域Ｒ２が現れている）。

以上説明したように、変形例によれば、代表静止画Ｉｍ４に含まれるガス領域がカラー化されるので（カラーガス領域Ｒ２）、ガス領域を目立たせることができる。これにより、ユーザーは、ガス領域を容易に見つけ出すことができる。

代表静止画Ｉｍ４を含むガス検査レポートについて説明する。図２４は、ガス検査レポートの他の例を説明する説明図である。図２４に示すガス検査レポートＲＰ２は、代表静止画Ｉｍ４を含む。ガス検査レポートＲＰ２が、図１７に示すガス検査レポートＲＰ１と異なる点は、代表静止画Ｉｍ２が代表静止画Ｉｍ４に変更されている点である。ガス検査レポートＲＰ２は、ガス検査レポートＲＰ１と同様の方法で生成される。

ガス検査レポートＲＰ２に可視画像動画Ｖ３のＵＲＬが含まれていてもよい。この可視画像動画Ｖ３は、ガス検査レポートＲＰ２に含まれる代表静止画Ｉｍ４の生成に用いられている。ユーザーは、可視画像動画Ｖ３を確認することが可能となる。同様に、図１７に示すガス検査レポートＲＰ１に監視画像動画Ｖ１のＵＲＬが含まれていてもよい。

変形例では、カラーガス領域Ｒ２の背景として、カラーの可視画像Ｉｍ３を例に説明したが、グレースケールの可視画像Ｉｍ３を背景にしてもよい。また、赤外線カメラ２で撮像した赤外画像を背景にしてもよい。赤外画像を背景にする形態では、可視カメラ１３は不要となる。

（実施形態の纏め）
実施形態の第１局面に係るガス検査レポート作成支援装置は、時系列画像を代表する代表静止画を生成する第１生成部と、前記代表静止画を含むガス検査レポートの電子データを生成する第２生成部と、を備え、前記第１生成部は、ガス領域を含む前記時系列画像を用いて、前記代表静止画を生成する場合、前記ガス領域を含む前記代表静止画を生成し、前記ガス領域を含まない前記時系列画像を用いて、前記代表静止画を生成する場合、前記ガス領域を含まない前記代表静止画を生成する。

時系列画像には、ガス漏れの監視対象（例えば、ガスプラントのガス管）が写されている。時系列画像は、ガス領域を抽出する画像処理がされた時系列画像でもよいし、このような画像処理がされていない時系列画像でもよい。後者は、例えば、ガス管から液化天然ガスが漏れたとき、ガス領域を抽出する画像処理がされてなくても、時系列画像には霧状の像（ガス領域）が含まれる。ガス領域を抽出する画像処理は、実施形態で説明する画像処理に限らず、公知の画像処理でもよい。

検知対象となるガスが出現している場合、時系列画像には、ガス領域が含まれる（時系列画像を構成する複数の画像の中で少なくとも１つの画像にガス領域が含まれる）。検知対象となるガスが出現していない場合、時系列画像には、ガス領域が含まれない（時系列画像を構成する複数の画像の全てにガス領域が含まれない）。

代表静止画は、時系列画像を代表する画像である。第１生成部は、ガス領域を含む時系列画像を用いて、代表静止画を生成する場合、ガス領域を含む代表静止画を生成し、ガス領域を含まない時系列画像を用いて、代表静止画を生成する場合、ガス領域を含まない代表静止画を生成する。よって、代表静止画は、ガス漏れの有無を視覚的に示す証拠となる。代表静止画は、動画でなく、静止画なので、データ量が大きくなく、かつ、代表静止画を含むガス検査レポートがプリントアウトされても、ガス漏れの有無を視覚的に示すことができる。

代表静止画を含むガス検査レポートとは、代表静止画が貼り付けられたガス検査レポートでもよいし、ガス検査レポートが複数ページのとき、１つのページが代表静止画にされているガス検査レポートでもよい。

実施形態の第１局面に係るガス検査レポート作成支援装置は、時系列画像にガス領域が含まれるか否かを判定する第１態様と、時系列画像にガス領域が含まれるか否かを判定しない第２態様とがある。第２態様は、時系列画像にガス領域が含まれていれば、結果として、ガス領域を含む代表静止画を生成し、時系列画像にガス領域が含まれていなければ、結果として、ガス領域を含まない代表静止画を生成する。

上記構成において、前記ガス領域をカラー化する画像処理をするカラー処理部をさらに備える。

この構成によれば、ガス領域がカラー化されるので、ガス領域を目立たせることができる。これにより、ユーザーは、ガス領域を容易に見つけ出すことができる。時系列画像の段階で、ガス領域がカラー化されてもよいし（時系列画像を構成する複数の画像に対して、ガス領域をカラー化する処理がされてもよい）、代表静止画の段階で、ガス領域がカラー化されてもよい（代表静止画に対して、ガス領域をカラー化する処理がされてもよい）。

上記構成において、前記第１生成部は、前記時系列画像に前記ガス領域が含まれる場合、前記時系列画像を構成する複数の画像の中で、前記ガス領域を含む画像のそれぞれについて、前記ガス領域の面積を算出し、前記ガス領域の面積が最大となる画像を前記代表静止画として選択する。

この構成は、上述した第１態様である。この構成によれば、時系列画像にガス領域が含まれる場合、代表静止画に含まれるガス領域の面積を大きくすることができる。これにより、ユーザーは、ガス領域を容易に見つけ出すことができる。

上記構成において、前記第１生成部は、前記時系列画像に前記ガス領域が含まれる場合、前記時系列画像を構成する複数の画像の中で、前記ガス領域を含む画像のそれぞれについて、前記ガス領域の平均輝度値を算出し、前記ガス領域の平均輝度値が最大となる画像を前記代表静止画として選択する。

この構成は、上述した第１態様である。この構成によれば、時系列画像にガス領域が含まれる場合、代表静止画に含まれるガス領域の平均輝度値を大きくすることができる。これにより、ユーザーは、ガス領域を容易に見つけ出すことができる。

上記構成において、前記第１生成部は、前記時系列画像に前記ガス領域が含まれない場合、前記時系列画像を構成する複数の画像の中で、予め定められた画像を前記代表静止画として選択する。

この構成は、上述した第１態様である。この構成は、ガス領域を含まない時系列画像について、代表静止画を生成する方法の一例である。予め定められた画像は、時系列画像を構成する複数の画像であれば、いずれでもよい（例えば、先頭の画像）。

上記構成において、前記第１生成部は、前記時系列画像を構成する複数の画像において、同じ順番に位置する画素が示す値の最大値を、前記代表静止画の前記順番に位置する画素の値として設定して前記代表静止画を生成する。

ガス領域を構成する画素が示す値は、比較的大きいので、比較的大きい値を有する画素で構成される領域がガス領域となる。よって、この構成によれば、時系列画像にガス領域が含まれるとき、ガス領域を含む代表静止画が生成され、時系列画像にガス領域が含まれないとき、ガス領域を含まない代表静止画が生成されることになる。この構成は、上述した第２態様であり、時系列画像にガス領域が含まれるか否かを判定しないで、代表静止画を生成する。この構成によれば、時系列画像にガス領域が含まれる場合、代表静止画に含まれるガス領域が、時系列画像を構成する複数の画像のそれぞれに含まれるガス領域の論理和を示すようなガス領域になる。従って、風向きの変化等でガスがゆらいでいる場合、代表静止画に含まれるガス領域の面積を大きくすることができることが分かった。このような場合、ユーザーは、ガス領域を容易に見つけ出すことができる。

上記構成において、前記代表静止画に前記ガス領域が含まれる場合、前記ガス領域をカラー化する画像処理をするカラー処理部をさらに備える。

この構成は、代表静止画にガス領域が含まれるか否かを判定し、代表静止画にガス領域が含まれる場合、ガス領域をカラー化する。従って、この構成によれば、ガス領域を目立たせることができる。

上記構成において、前記第１生成部は、前記ガス領域を抽出する画像処理がされている前記時系列画像を代表する前記代表静止画を生成する。

この構成によれば、ガス領域を抽出する画像処理がされた時系列画像を用いて、代表静止画が生成される。

実施形態の第２局面に係るガス検査レポート作成支援方法は、時系列画像を代表する代表静止画を生成する第１生成ステップと、前記代表静止画を含むガス検査レポートの電子データを生成する第２生成ステップと、を備え、前記第１生成ステップは、ガス領域を含む前記時系列画像を用いて、前記代表静止画を生成する場合、前記ガス領域を含む前記代表静止画を生成し、前記ガス領域を含まない前記時系列画像を用いて、前記代表静止画を生成する場合、前記ガス領域を含まない前記代表静止画を生成する。

実施形態の第２局面に係るガス検査レポート作成支援方法は、実施形態の第１局面に係るガス検査レポート作成支援装置を方法の観点から規定しており、実施形態の第１局面に係るガス検査レポート作成支援装置と同様の作用効果を有する。

実施形態の第３局面に係るガス検査レポート作成支援プログラムは、時系列画像を代表する代表静止画を生成する第１生成ステップと、前記代表静止画を含むガス検査レポートの電子データを生成する第２生成ステップと、をコンピュータに実行させ、前記第１生成ステップは、ガス領域を含む前記時系列画像を用いて、前記代表静止画を生成する場合、前記ガス領域を含む前記代表静止画を生成し、前記ガス領域を含まない前記時系列画像を用いて、前記代表静止画を生成する場合、前記ガス領域を含まない前記代表静止画を生成する。

実施形態の第３局面に係るガス検査レポート作成支援プログラムは、実施形態の第１局面に係るガス検査レポート作成支援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局面に係るガス検査レポート作成支援装置と同様の作用効果を有する。

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。

２０１７年９月２１日に提出された日本国特許出願特願２０１７－１８１２８４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、ガス漏れ位置推定装置、ガス漏れ位置推定方法及びガス漏れ位置推定プログラムを提供することができる。

Claims (9)

1. 時系列画像を代表する代表静止画を生成する第１生成部と、
   前記代表静止画を含むガス検査レポートの電子データを生成する第２生成部と、を備え、
   前記第１生成部は、ガス領域を含む前記時系列画像を用いて、前記代表静止画を生成する場合、前記ガス領域を含む前記代表静止画を生成し、前記ガス領域を含まない前記時系列画像を用いて、前記代表静止画を生成する場合、前記ガス領域を含まない前記代表静止画を生成し、
   前記第１生成部は、前記時系列画像に前記ガス領域が含まれる場合、前記時系列画像を構成する複数の画像の中で、前記ガス領域を含む画像のそれぞれについて、前記ガス領域の面積を算出し、前記ガス領域の面積が最大となる画像を前記代表静止画として選択する、ガス検査レポート作成支援装置。
2. 前記ガス領域をカラー化する画像処理をするカラー処理部をさらに備える請求項１に記載のガス検査レポート作成支援装置。
3. 時系列画像を代表する代表静止画を生成する第１生成部と、
   前記代表静止画を含むガス検査レポートの電子データを生成する第２生成部と、を備え、
   前記第１生成部は、ガス領域を含む前記時系列画像を用いて、前記代表静止画を生成する場合、前記ガス領域を含む前記代表静止画を生成し、前記ガス領域を含まない前記時系列画像を用いて、前記代表静止画を生成する場合、前記ガス領域を含まない前記代表静止画を生成し、
   前記第１生成部は、前記時系列画像に前記ガス領域が含まれる場合、前記時系列画像を構成する複数の画像の中で、前記ガス領域を含む画像のそれぞれについて、前記ガス領域の平均輝度値を算出し、前記ガス領域の平均輝度値が最大となる画像を前記代表静止画として選択する、ガス検査レポート作成支援装置。
4. 前記第１生成部は、前記時系列画像に前記ガス領域が含まれない場合、前記時系列画像を構成する複数の画像の中で、予め定められた画像を前記代表静止画として選択する、請求項１～３のいずれか一項に記載のガス検査レポート作成支援装置。
5. 前記第１生成部は、前記ガス領域を抽出する画像処理がされている前記時系列画像を代表する前記代表静止画を生成する、請求項１～４のいずれか一項に記載のガス検査レポート作成支援装置。
6. 時系列画像を代表する代表静止画を生成する第１生成ステップと、
   前記代表静止画を含むガス検査レポートの電子データを生成する第２生成ステップと、を備え、
   前記第１生成ステップは、ガス領域を含む前記時系列画像を用いて、前記代表静止画を生成する場合、前記ガス領域を含む前記代表静止画を生成し、前記ガス領域を含まない前記時系列画像を用いて、前記代表静止画を生成する場合、前記ガス領域を含まない前記代表静止画を生成し、
   前記第１生成ステップは、前記時系列画像に前記ガス領域が含まれる場合、前記時系列画像を構成する複数の画像の中で、前記ガス領域を含む画像のそれぞれについて、前記ガス領域の面積を算出し、前記ガス領域の面積が最大となる画像を前記代表静止画として選択する、ガス検査レポート作成支援方法。
7. 時系列画像を代表する代表静止画を生成する第１生成ステップと、
   前記代表静止画を含むガス検査レポートの電子データを生成する第２生成ステップと、をコンピュータに実行させ、
   前記第１生成ステップは、ガス領域を含む前記時系列画像を用いて、前記代表静止画を生成する場合、前記ガス領域を含む前記代表静止画を生成し、前記ガス領域を含まない前記時系列画像を用いて、前記代表静止画を生成する場合、前記ガス領域を含まない前記代表静止画を生成し、
   前記第１生成ステップは、前記時系列画像に前記ガス領域が含まれる場合、前記時系列画像を構成する複数の画像の中で、前記ガス領域を含む画像のそれぞれについて、前記ガス領域の面積を算出し、前記ガス領域の面積が最大となる画像を前記代表静止画として選択する、ガス検査レポート作成支援プログラム。
8. 時系列画像を代表する代表静止画を生成する第１生成ステップと、
   前記代表静止画を含むガス検査レポートの電子データを生成する第２生成ステップと、を備え、
   前記第１生成ステップは、ガス領域を含む前記時系列画像を用いて、前記代表静止画を生成する場合、前記ガス領域を含む前記代表静止画を生成し、前記ガス領域を含まない前記時系列画像を用いて、前記代表静止画を生成する場合、前記ガス領域を含まない前記代表静止画を生成し、
   前記第１生成ステップは、前記時系列画像に前記ガス領域が含まれる場合、前記時系列画像を構成する複数の画像の中で、前記ガス領域を含む画像のそれぞれについて、前記ガス領域の平均輝度値を算出し、前記ガス領域の平均輝度値が最大となる画像を前記代表静止画として選択する、ガス検査レポート作成支援方法。
9. 時系列画像を代表する代表静止画を生成する第１生成ステップと、
   前記代表静止画を含むガス検査レポートの電子データを生成する第２生成ステップと、をコンピュータに実行させ、
   前記第１生成ステップは、ガス領域を含む前記時系列画像を用いて、前記代表静止画を生成する場合、前記ガス領域を含む前記代表静止画を生成し、前記ガス領域を含まない前記時系列画像を用いて、前記代表静止画を生成する場合、前記ガス領域を含まない前記代表静止画を生成し、
   前記第１生成ステップは、前記時系列画像に前記ガス領域が含まれる場合、前記時系列画像を構成する複数の画像の中で、前記ガス領域を含む画像のそれぞれについて、前記ガス領域の平均輝度値を算出し、前記ガス領域の平均輝度値が最大となる画像を前記代表静止画として選択する、ガス検査レポート作成支援プログラム。

Images