WO2017104617A1

WO2017104617A1 - ガス検知用画像処理装置、ガス検知用画像処理方法、ガス検知用画像処理プログラム、ガス検知用画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、及び、ガス検知システム

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Publication number: WO2017104617A1
Application number: PCT/JP2016/086929
Authority: WO
Inventors: 基広浅野; 隆史森本
Original assignee: コニカミノルタ株式会社
Priority date: 2015-12-15
Filing date: 2016-12-12
Publication date: 2017-06-22
Also published as: EP3392635B1; JPWO2017104617A1; US20190003919A1; US10852213B2; EP3392635A1; EP3392635A4; JP6319527B2

Abstract

ガス検知用画像処理装置は、ガス像を構成する画素と非ガス像を構成する画素とを識別するための識別値について、監視対象の赤外画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応する前記識別値を算出する算出部と、前記識別値を基にして、前記赤外画像を用いて生成される監視画像において、前記ガス像を構成する画素と前記非ガス像を構成する画素とを識別する識別部と、を備える。

Description

ガス検知用画像処理装置、ガス検知用画像処理方法、ガス検知用画像処理プログラム、ガス検知用画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、及び、ガス検知システム

　本発明は、赤外線カメラ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箇所では、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、赤外線カメラを利用したガス検知が知られている。

　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線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線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。

　また、特許文献２は、検知対象ガスが吸収する第１波長域の赤外光の強度を測定する第１の赤外線カメラと、第１波長域とは異なる波長域と第１波長域とからなる第２波長域の赤外光の強度を測定する第２の赤外線カメラと、第１の赤外線カメラで測定された結果、及び、第２の赤外線カメラで測定された結果に基づいて、検知対象ガスの有無を判定する判定部と、を備えるガス検知装置を開示している。

　ガス漏れの監視対象の赤外画像を利用して、漏れたガスをガス像として示す監視画像を生成して、表示部に表示させるガス検知装置がある。この装置よれば、漏れたガスによる僅かな温度変化が生じる箇所をガス像として、可視化して表示させることができる。しかし、監視画像において、動体（人の動き、草、木々等の物の動き）の像もガス像と同様に見えるので、無人で自動的にガス漏れを検知するためには、ガス像と動体の像とを間違わないようにする必要がある。

特開２０１２－５８０９３号公報特開２０１１－２３７２１３号公報

　本発明は、監視対象の赤外画像を利用して生成された監視画像において、ガス像と非ガス像とを識別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、ガス検知用画像処理プログラム、ガス検知用画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、及び、ガス検知システムを提供することを目的とする。

　上記目的を達成する本発明の第１の局面に係るガス検知用画像処理装置は、算出部及び識別部を備える。前記算出部は、ガス像を構成する画素と非ガス像を構成する画素とを識別するための識別値について、監視対象の赤外画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応する前記識別値を算出する。前記識別部は、前記識別値を基にして、前記赤外画像を用いて生成される監視画像において、前記ガス像を構成する画素と前記非ガス像を構成する画素とを識別する。

　上記並びにその他の本発明の目的、特徴及び利点は、以下の詳細な記載と添付図面から明らかになるであろう。

本実施形態に係るガス検知用画像処理装置を含むガス検知システムのブロック図である。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。時系列画素データを説明する説明図である。本実施形態の第１態様を説明するフローチャートである。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（図３のステップＳ１００）を説明するフローチャートである。地点ＳＰ１（図４）に対応する画素の時系列画素データＤ２、時系列画素データＤ２から抽出された第２の周波数成分データＤ３、時系列画素データＤ２から抽出された第３の周波数成分データＤ６を示すグラフである。第１の差分データＤ４を示すグラフである。第２の差分データＤ７を示すグラフである。第１のばらつきデータＤ５及び第２のばらつきデータＤ８を示すグラフである。第３の差分データＤ９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Ｉ１３、画像Ｉ１４及び画像Ｉ１５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Ｉ１６、画像Ｉ１７及び画像Ｉ１８を示す画像図である。時刻Ｔ１０で撮影された赤外画像とガスを含む背景との関係を説明する説明図である。時刻Ｔ１１で撮影された赤外画像とガスを含む背景との関係を説明する説明図である。屋外の試験場所を撮影した赤外画像を示す画像図である。試験場所の地点ＳＰ４（図１５）の温度変化を示すグラフである。ガスの濃度厚み積を算出する方法を説明する説明図である。ガスの濃度厚み積の推定値を求める処理を説明するフローチャートである。試験場所の地点ＳＰ４（図１５）の温度変化とフレーム群との関係を示すグラフである。ガスの温度が背景温度より低いとき、ガスの温度、ガス有り背景温度、及び、ガス無し背景温度の関係を説明する説明図である。ガスの温度が背景温度より高いとき、ガスの温度、ガス有り背景温度、及び、ガス無し背景温度の関係を説明する説明図である。図１８の処理が実行されているときに、表示部に表示される画像の遷移を示す画像図である。赤外画像の動画データＤ１から選択された三つの赤外画像を示す画像図である。ガスの濃度厚み積を利用して生成された各種画像を示す画像図である。本実施形態の第２態様を説明するフローチャートである。ガスの濃度厚み積の基本的特性を説明する説明図である。濃度厚み積可視化画像の問題〈１〉を説明する説明図である。濃度厚み積可視化画像の問題〈２〉を説明する説明図である。ガスの濃度厚み積が本当に大きい場合と、ガスの濃度厚み積が誤差により大きい場合とを説明する説明図である。相関値において、ガス温度とガス無し背景温度との温度差の補正を説明する第１の説明図である。相関値において、ガス温度とガス無し背景温度との温度差の補正を説明する第２の説明図である。昼間に撮影された試験場所の各種画像を示す画像図である。夜間に撮影された試験場所の各種画像を示す画像図である。識別処理（図２４のステップＳ２０２）を説明するフローチャートである。識別処理（図２４のステップＳ２０２）において関係する各種画像を示す画像図である。本実施形態の第３態様を説明するフローチャートである。時系列に並ぶ相関値可視化画像を示す画像図である。時系列相関値データを説明する説明図である。時系列相関値データを利用して生成されたヒストグラムを説明する説明図である。本実施形態の第４態様を説明するフローチャートである。差分画像の生成処理（図３８のステップＳ４０５）において関係する各種画像を示す画像図である。識別処理（図３８のステップＳ４０６）において関係する各種画像を示す画像図である。時系列に並ぶ相関値可視化画像を示す画像図である。差分画像の生成処理において関係する各種画像を示す画像図である。

　以下、図面に基づいて本発明の実施形態を詳細に説明する。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、本実施形態に係るガス検知用画像処理装置３を含むガス検知システム１のブロック図である。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）、及び、背景の赤外画像の動画を撮影し、動画を示す動画データＤ１を生成する。動画は、時系列に並べられた複数の赤外画像の一例である。動画に限らず、赤外線カメラ２によって、ガス漏れの監視対象及び背景の赤外画像を複数の時刻で撮影してもよい。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（監視対象及び背景）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Ｄ１となる。

　動画データＤ１（画像データ）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。複数のフレームにおいて、空間的に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、時系列画素データとする。時系列画素データを具体的に説明する。図２は、時系列画素データを説明する説明図である。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とする。画素データは、画素の輝度又は温度を示す。

　複数（Ｋ個）のフレームにおいて、空間的に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となる。時系列画素データの数は、一つのフレームを構成する画素の数と同じであり、これら複数（Ｍ個）の時系列画素データにより動画データＤ１が構成される。

　図１Ａを参照して、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、画像生成部８、演算処理部９、表示制御部１２、表示部１３、入力部１４及び画像データ入力部１５を備える。

　画像データ入力部１５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１５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Ｄ１が入力される。動画データＤ１は、画像データの一例である。画像データとは、ガス漏れの監視対象が複数の時刻で撮影されることにより得られた、複数の赤外画像を示すデータである。画像データ入力部１５は、動画データＤ１を画像生成部８、演算処理部９及び表示制御部１２へ送る。

　画像生成部８、演算処理部９及び表示制御部１２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る。

　画像生成部８は、動画データＤ１に対して所定の画像処理をして、所定の画像（例えば、監視画像）を生成する。

　演算処理部９は、ガス検知用画像処理に必要な各種演算をする。演算処理部９は、算出部１０及び識別部１１を備える。これらについては後で説明する。

　表示制御部１２は、画像生成部８によって生成された所定の画像を表示部１３に表示させる。表示部１３は、例えば、液晶ディスプレイにより実現される。

　入力部１４は、キーボードやタッチパネルにより実現され、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、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１３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１５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１４を実現するハードウェアである。

　ＨＤＤ３ｄには、画像生成部８、演算処理部９及び表示制御部１２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。画像生成部８を実現するプログラムは、動画データＤ１（画像データ）を取得し、動画データＤ１に上記所定の処理（例えば、監視画像の生成処理）をする処理プログラムである。演算処理部９を実現するプログラムは、ガス検知用画像処理に必要な各種演算をするための演算プログラムである。表示制御部１２を実現するプログラムは、画像（例えば、画像生成部８によって生成された所定の画像）を表示部１３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、演算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、演算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４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、算出部及び識別部を含む。ＨＤＤ３ｄには、算出部、識別部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、算出プログラム、識別プログラムと表現される。

　これらのプログラムは、要素の定義を用いて表現される。算出部及び算出プログラムを例にして説明する。算出部は、ガス像を構成する画素と非ガス像を構成する画素とを識別するための識別値について、監視対象の赤外画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応する識別値を算出する。算出プログラムは、ガス像を構成する画素と非ガス像を構成する画素とを識別するための識別値について、監視対象の赤外画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応する識別値を算出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（算出プログラム、識別プログラム）のフローチャートが、後で説明する図３である。

　上述したように、本実施形態には、第１態様から第４態様がある。図３は、本実施形態の第１態様を説明するフローチャートである。第１態様は、監視画像の生成処理（ステップＳ１００）、ガスの濃度厚み積の算出処理（ステップＳ１０１）、及び、監視画像に含まれるガス像を構成する画素と、監視画像に含まれるガス像以外の動体の像を構成する画素との識別処理（ステップＳ１０２）によって構成される。ガス像以外の動体の像は、以下、「動体の像」と簡単に記載することもある。監視画像とは、監視対象の赤外画像を利用して生成される画像であり、監視対象からガスが漏れている場合、漏れたガスを可視化したガス像を含む。

　ガスの濃度厚み積（以下、「濃度厚み積」と簡単に記載することもある）について説明する。ガス漏れが検知されたとき、ガスの危険度（例えば、爆発の可能性）が判定される必要がある。ガスの危険度は、ガスが漂っている箇所のガス濃度で判定することができる。しかし、赤外線カメラを利用した遠隔からのガス検知では、ガスが漂っている箇所のガスの濃度を直接測定することができず、ガスの濃度厚み積を測定する。ガスの濃度厚み積とは、ガスの濃度を、ガスが漂っている箇所の奥行き方向に沿って積分した値を意味する。

　監視画像の生成及び濃度厚み積の算出については、公知の方法を用いることもできるので、以下の［監視画像の生成処理］及び［ガスの濃度厚み積の算出処理］の箇所を読まずに、［ガス像を構成する画素とガス像以外の動体の像を構成する画素との識別処理］の箇所を読むだけでも、本実施形態の第１態様を理解することが可能である。

　［監視画像の生成処理］
　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。

　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４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５Ａは、試験場所の地点ＳＰ１の温度変化を示すグラフであり、図５Ｂ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５Ａ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４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４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Ｄ１（図１Ａ）には、漏れたガスによる温度変化を示す第１の周波数成分データに加えて、第１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第２の周波数成分データが含まれるからである。第２の周波数成分データで示される像（背景の明暗の変化）により、第１の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５Ａ及び図５Ｂ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、第１の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第２の周波数成分データに対応する。

　そこで、画像生成部８（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（すなわち、動画データＤ１を構成する複数の時系列画素データ）を、動画データＤ１から生成し、複数の時系列画素データのそれぞれに対して、第２の周波数成分データを除く処理をする。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番目の画素の時系列画素データ、２番目の画素の時系列画素データ、・・・、Ｍ－１番目の画素の時系列画素データ、Ｍ番目の画素の時系列画素データを意味する。

　第１の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、第３の周波数成分データとする。画像生成部８は、動画データＤ１を構成する複数の時系列画素データのそれぞれに対して、第２の周波数成分データを除く処理に加えて、第３の周波数成分データを除く処理をする。

　このように、画像生成部８は、フレームの単位で第２の周波数成分データ及び第３の周波数成分データを除く処理をするのではなく、時系列画素データの単位で第２の周波数成分データ及び第３の周波数成分データを除く処理をする。

　図６は、図３のステップＳ１００で示す監視画像の生成処理を説明するフローチャートである。時系列画素データの画素データに所定の処理がされる前の時系列画素データを、第１の時系列画素データとし、所定の処理がされた後の時系列画素データを、第２の時系列画素データとする。所定の処理とは、監視画像、濃度厚み積が可視化された画像等を生成するための処理である。後で説明する図７に示す時系列画素データＤ２が第１の時系列画素データであり、図１０に示す第３の差分データＤ９が第２の時系列画素データである。図２に示す時系列画素データは、画素データが所定の処理がされる前の場合、第１の時系列画素データとなり、画素データが所定の処理がされた後の場合、第２の時系列画素データとなる。

　画像生成部８は、第１の時系列画素データに対して、図２に示す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第１の時系列画素データから抽出されたデータを、第２の周波数成分データとし、図２に示すＭ個の時系列画素データのそれぞれに対応するＭ個の第２の周波数成分データを抽出する（ステップＳ１）。

　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、時系列画素データから第２の周波数成分データ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。

　画像生成部８は、第１の時系列画素データに対して、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第１の時系列画素データから抽出されたデータを、第３の周波数成分データとし、図２に示すＭ個の時系列画素データのそれぞれに対応するＭ個の第３の周波数成分データを抽出する（ステップＳ４）。

　図７は、地点ＳＰ１（図４）に対応する画素の時系列画素データＤ２、時系列画素データＤ２から抽出された第２の周波数成分データＤ３、時系列画素データＤ２から抽出された第３の周波数成分データＤ６を示すグラフである。グラフの縦軸及び横軸は、図５Ａ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Ｄ２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）、第２の周波数成分データＤ３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）。第３の周波数成分データＤ６は、時系列画素データＤ２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。

　画像生成部８は、第１の時系列画素データとこの第１の時系列画素データから抽出された第２の周波数成分データとの差分を算出して得られるデータを、第１の差分データとし、Ｍ個の時系列画素データのそれぞれに対応するＭ個の第１の差分データを算出する（ステップＳ２）。

　画像生成部８は、第１の時系列画素データとこの第１の時系列画素データから抽出された第３の周波数成分データとの差分を算出して得られるデータを、第２の差分データとし、Ｍ個の時系列画素データのそれぞれに対応するＭ個の第２の差分データを算出する（ステップＳ５）。

　図８Ａは、第１の差分データＤ４を示すグラフであり、図８Ｂは、第２の差分データＤ７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５Ａのグラフの縦軸及び横軸と同じである。第１の差分データＤ４は、図７に示す時系列画素データＤ２と第２の周波数成分データＤ３との差分を算出して得られたデータである。図５Ａ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）、第１の差分データ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）、第１の差分データＤ４の振幅及び波形のばらつきが大きくなっている。

　第２の差分データＤ７は、図７に示す時系列画素データＤ２と第３の周波数成分データＤ６との差分を算出して得られたデータである。

　第１の差分データＤ４は、第１の周波数成分データ（漏れたガスによる温度変化を示すデータ）及び第３の周波数成分データＤ６（高周波ノイズを示すデータ）を含む。第２の差分データＤ７は、第１の周波数成分データを含まず、第３の周波数成分データＤ６を含む。

　第１の差分データＤ４は、第１の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）、第１の差分データ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、第２の差分データＤ７は、第１の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。第２の差分データＤ７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。

　第１の差分データＤ４と第２の差分データＤ７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、第１の差分データＤ４の値がプラス、第２の差分データＤ７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、第１の差分データＤ４と第２の差分データＤ７との差分を算出しても、第３の高周波成分データＤ６を除去できない。第３の高周波成分データＤ６を除去するには、第１の差分データＤ４及び第２の差分データＤ７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、画像生成部８は、第１の差分データに対して、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、第１のばらつきデータとし、Ｍ個の時系列画素データのそれぞれに対応するＭ個の第１のばらつきデータを算出する（ステップＳ３）。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、画像生成部８は、第２の差分データに対して、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、第２のばらつきデータとし、Ｍ個の時系列画素データのそれぞれに対応するＭ個の第２のばらつきデータを算出する（ステップＳ６）。移動標準偏差の替わりに、移動分散を用いてもよい。

　図９は、第１のばらつきデータＤ５及び第２のばらつきデータＤ８を示すグラフである。グラフの横軸は、図５Ａ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。第１のばらつきデータＤ５は、図８Ａに示す第１の差分データＤ４の移動標準偏差を示すデータである。第２のばらつきデータＤ８は、図８Ｂに示す第２の差分データＤ７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、第１のばらつきデータＤ５及び第２のばらつきデータＤ８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。

　第１のばらつきデータＤ５及び第２のばらつきデータＤ８は、標準偏差なので、マイナスの値を含まない。このため、第１のばらつきデータＤ５及び第２のばらつきデータＤ８は、第１の差分データＤ４及び第２の差分データＤ７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。

　画像生成部８は、同じ時系列画素データから得られた第１のばらつきデータと第２のばらつきデータとの差分を算出して得られるデータを、第３の差分データとし、Ｍ個の時系列画素データのそれぞれに対応するＭ個の第３の差分データを算出する（ステップＳ７）。

　図１０は、第３の差分データＤ９を示すグラフである。グラフの横軸は、図５Ａのグラフの横軸と同じである。グラフの縦軸は、標準偏差である。第３の差分データＤ９は、図９に示す第１のばらつきデータＤ５と第２のばらつきデータＤ８との差分を示すデータである。

　画像生成部８は、ステップＳ７で得られたＭ個の第３の差分データを、第２の周波数成分データ及び第３の周波数成分データを除く処理がされた動画データとして表示制御部１２に出力する。この動画データで示される動画が、監視画像となる。表示制御部１２は、この動画データで示される動画を表示部１３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１１に示す画像Ｉ１５及び図１２に示す画像Ｉ１８がある。

　図１１は、時刻Ｔ１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、図６のステップＳ３で得られたＭ個の第１のばらつきデータ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Ｉ１４は、図６のステップＳ６で得られたＭ個の第２のばらつきデータ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Ｉ１３と画像Ｉ１４との差分が、画像Ｉ１５（監視画像）となる。

　図１２は、時刻Ｔ２のフレームを基にして生成された、画像Ｉ１６、画像Ｉ１７及び画像Ｉ１８を示す画像図である。画像Ｉ１６は、ステップＳ３で得られたＭ個の第１のばらつきデータ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Ｉ１７は、ステップＳ６で得られたＭ個の第２のばらつきデータ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Ｉ１６と画像Ｉ１７との差分が、画像Ｉ１８（監視画像）となる。図１１及び図１２に示す画像Ｉ１３～画像Ｉ１８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１１に示す画像Ｉ１５は、図４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Ｉ１５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１２に示す画像Ｉ１８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Ｉ１８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、本実施形態によれば、画像生成部８（図１Ａ）が、赤外画像の動画データＤ１に含まれる第２の周波数成分データを除く処理をして、動画データを生成し、表示制御部１２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１３に表示させる。従って、本実施形態によれば、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。本実施形態によれば、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１３に表示させることができる。

　［ガスの濃度厚み積の算出処理］
　赤外画像は、複数の画素が二次元に配列されて構成される。監視対象を含む背景は、複数の画素のそれぞれに対応する複数の領域に仮想的に分割されている。各画素の画素データは、対応する領域の背景温度を示している。ある領域に位置するガスの濃度厚み積を算出するためには、その領域にガスが有る場合のその領域の背景温度（ガス有り背景温度）、及び、その領域にガスが無い場合のその領域の背景温度（ガス無し背景温度）が必要となる。

　図１３は、時刻Ｔ１０で撮影された赤外画像とガスを含む背景との関係を説明する説明図である。ガスは、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）から漏れており、空間を漂っている。赤外画像は、１番目からＭ番目までのＭ個の画素が二次元に配列されて構成される。Ｍは、複数である。背景は、Ｍ個の画素のそれぞれに対応する１番目からＭ番目までのＭ個の領域に仮想的に分割されている。例えば、１番目の画素は、１番目の領域に対応しており、１番目の画素の画素データは、１番目の領域の背景温度を示している。Ｊ番目の画素は、Ｊ番目の領域に対応しており、Ｊ番目の画素の画素データは、Ｊ番目の領域の背景温度を示している。

　例えば、Ｊ番目の領域に位置するガスの濃度厚み積を算出するためには、Ｊ番目の領域のガス有り背景温度、及び、Ｊ番目の領域のガス無し背景温度が必要となる。

　図１３に示す状態では、Ｊ番目の領域にガスが位置しているので、Ｊ番目の領域のガス有り背景温度を検知できるが、Ｊ番目の領域のガス無し背景温度を検知できない。図１４は、時刻Ｔ１０と異なる時刻Ｔ１１で撮影された赤外画像とガスを含む背景との関係を説明する説明図である。時刻Ｔ１１では、Ｊ番目の領域にガスが無い。これは、漏れたガスがゆらいでいるからである。ガスのゆらぎは、風などによって発生する。本発明者は、漏れたガスがゆらぐことにより、時系列で見れば、Ｊ番目の領域にガスが有る状態とガスが無い状態とが発生する可能性が高いことを見出した。

　この原理を利用して、ガス有り背景温度及びガス無し背景温度が測定される。図１５は、屋外の試験場所を撮影した赤外画像を示す画像図である。これは、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ＳＰ４がある。

　図１６は、試験場所の地点ＳＰ４の温度変化を示すグラフである。グラフの縦軸は、背景温度を示している。グラフの横軸は、フレームの順番を示している。例えば、１６０とは、１６０番目のフレームを意味する。フレームレートは、３０ｆｐｓである。

　ガスの温度は１１．４度であり、試験場所（すなわち、赤外画像が撮影された場所）の気温よりも低い。１７０番目あたりのフレームから地点ＳＰ４の背景温度が低下している。これは、このフレームに対応する時刻が、地点ＳＰ４でガスの噴出を開始させた時刻だからである。ガスは、地点ＳＰ４で噴出し続けている。１７０番目あたりのフレーム以降、地点ＳＰ４の背景温度が一定でなく、変化し続けるのは、噴出したガスがゆらいでいるからであり、地点ＳＰ４にガスが有る状態とガスが無い状態とが発生するからである。本実施形態では、ガス噴出後の背景温度の変化データ（背景温度の変動を示すグラフの振幅）を利用して、ガス有り背景温度及びガス無し背景温度を求める。

　公知技術として、検知対象のガスにより吸収される波長域を透過するフィルター、及び、その波長域を透過しないフィルターを用意し、これらのフィルターを適宜に切り替えて、ガス有り背景温度及びガス無し背景温度を測定する技術がある。これに対して、本実施形態では、漏れたガスがゆらいでいる現象を利用して、ガス有り背景温度及びガス無し背景温度を求める。本実施形態によれば、二種類のフィルター及びこれらを切り替える機構が不要となる。

　ガス有り背景温度及びガス無し背景温度は、演算処理部９（図１Ａ）によって算出される。地点ＳＰ４（図１５）は、一つの画素であり、図１６に示すグラフは、地点ＳＰ４に対応する時系列画素データ（図２）である。図１３及び図１４を参照して、演算処理部９は、監視対象（不図示）を含む背景のうち、赤外画像を構成する複数（Ｍ個）の画素の中の所定の画素（例えば、Ｊ番目の画素）に対応する領域にガスが有る場合に、所定の画素の画素データで示される背景温度をガス有り背景温度とし、その領域にガスが無い場合に、所定の画素の画素データで示される背景温度をガス無し背景温度とし、ガス有り背景温度及びガス無し背景温度を、所定の画素に対応する時系列画素データ（図２）を利用して決定することを温度決定処理とし、赤外画像を構成する複数（Ｍ個）の画素のそれぞれを所定の画素として、赤外画像を構成する複数（Ｍ個）の画素のそれぞれについて、温度決定処理をする。

　すなわち、図２及び図１３を参照して、演算処理部９は、１番目の画素に対応する時系列画素データを利用して、１番目の領域について、ガス有り背景温度及びガス無し背景温度を決定し、２番目の画素に対応する時系列画素データを利用して、２番目の領域について、ガス有り背景温度及びガス無し背景温度を決定し、・・・、Ｍ－１番目の画素に対応する時系列画素データを利用して、Ｍ－１番目の領域について、ガス有り背景温度及びガス無し背景温度を決定し、Ｍ番目の画素に対応する時系列画素データを利用して、Ｍ番目の領域について、ガス有り背景温度及びガス無し背景温度を決定する。

　演算処理部９及び画像処理部８によって、決定部が構成される。決定部は、画像データ入力部１５から入力された複数の赤外画像（動画データＤ１）から時系列画素データを生成し、赤外画像を構成する複数の画素のそれぞれの時系列画素データを基にして、複数の画素のそれぞれに対応するガスが有る場合の背景温度を示すガス有り背景温度及びガスが無い場合の背景温度を示すガス無し背景温度を決定する。

　算出部１０は、決定部によって決定されたガス有り背景温度及びガス無し背景温度を利用して、赤外画像を構成する複数（Ｍ個）の画素のそれぞれに対応するガスの濃度厚み積を算出する。

　ガスの濃度厚み積の算出について具体的に説明する。図１７は、これを説明する説明図である。図１Ａに示す赤外線カメラ２に含まれる二次元イメージセンサー６は、画素（図１３、図１４）に対応するセンサー画素を備える。すなわち、二次元イメージセンサー６は、１番目からＭ番目までのＭ個のセンサー画素が二次元に配列されて構成される。例えば、二次元イメージセンサー６は、Ｊ番目の画素に対応するＪ番目のセンサー画素を備える。Ｊ番目のセンサー画素は、Ｊ番目の領域に対応することになる。

　Ｉｇａｓは、あるセンサー画素に対応する領域にガスが有るときに、そのセンサー画素が出力する信号（ガス有り背景信号）を示す式である。Ｉｎｏｇａｓは、その領域にガスが無いときに、そのセンサー画素が出力する信号（ガス無し背景信号）を示す式である。Ｊ番目のセンサー画素で説明すると、Ｉｇａｓは、Ｊ番目の領域にガスが有るときに、Ｊ番目のセンサー画素が出力する信号を示す式である。Ｉｎｏｇａｓは、Ｊ番目の領域にガスが無いときに、Ｊ番目のセンサー画素が出力する信号を示す式である。

　ガスの濃度厚み積ｃｔは、τｇａｓ（λ）の式に含まれ、この式は、Ｉｇａｓの式に含まれている。Ｉｇａｓの式から分かるように、ガス有り背景信号、ガスの温度、気温、湿度、赤外線カメラ２と被写体（ガス漏れの監視対象）との距離、及び、背景赤外線量Ｐｂａｃｋが分かれば、ガスの濃度厚み積ｃｔが求まる。背景赤外線量Ｐｂａｃｋは、背景温度に相当する。以下、Ｊ番目の領域のガスの濃度厚み積ｃｔを例にして説明する。

　Ｊ番目のセンサー画素から出力されるガス有り背景信号は、Ｊ番目の画素の画素データで示されるガス有り背景温度から求めることができる。ガスの温度は、気温と近似できるので、気温と同じとする。気温は、気温センサーを用いて求める。湿度は、湿度センサーを用いて求める。湿度は、ガスの濃度厚み積に与える影響が小さいので、湿度センサーで湿度を求めるのでなく、湿度を例えば５０％としてもよい。距離は、赤外線カメラ２に設定された、赤外線カメラ２と被写体との距離を用いる。

　Ｊ番目の領域の背景赤外線量Ｐｂａｃｋは、Ｉｎｏｇａｓの式を用いて求める。詳しく説明すると、Ｉｎｏｇａｓの式から分かるように、ガス無し背景信号、気温、湿度、及び、赤外線カメラ２と被写体（ガス漏れの監視対象）との距離が分かれば、背景赤外線量Ｐｂａｃｋが求まる。

　Ｊ番目のセンサー画素から出力されるガス無し背景信号は、Ｊ番目の画素の画素データで示されるガス無し背景温度から求めることができる。気温、湿度、距離は、上述したようにして求めることができる。これらのパラメータ（ガス無し背景信号、気温、湿度、距離）から背景赤外線量Ｐｂａｃｋを求める式は、存在しないので、これらのパラメータと背景赤外線量Ｐｂａｃｋとの関係を示すテーブルを予め作成しておく。このテーブル及びパラメータを利用して（必要であれば、さらに補間を利用して）、背景赤外線量Ｐｂａｃｋを求める。なお、テーブルを利用することなく、収束計算を用いて、背景赤外線量Ｐｂａｃｋを求めても良い。

　以上のようにして求めたパラメータ（ガス有り背景信号、ガスの温度、気温、湿度、距離、背景赤外線量Ｐｂａｃｋ）からガスの濃度厚み積ｃｔを求める式は、存在しないので、これらのパラメータとガスの濃度厚み積ｃｔとの関係を示すテーブルを予め作成しておく。このテーブル及びパラメータを利用して（必要であれば、さらに補間を利用して）、ガスの濃度厚み積ｃｔを求める。なお、テーブルを利用することなく、収束計算を用いて、ガスの濃度厚み積ｃｔを求めても良い。

　ガス検知用画像処理装置３（図１Ａ）は、ガスのゆらぎを利用したガスの濃度厚み積の算出処理を行い、ガスの濃度厚み積の推定値を求める。図１８は、ガスの濃度厚み積の推定値を求める処理を説明するフローチャートである。図１Ａ及び図１８を参照して、表示制御部１２は、ガス漏れの監視対象を含む背景の赤外画像を利用して生成された監視画像を表示部１３に表示させる。ガス漏れの監視者は、表示部１３に表示されている監視画像の中で、監視者が注目する画素を注目画素とし、入力部１４を操作して、注目画素の位置を入力する（すなわち、注目画素を指定する）。注目画素は、所定の画素の一例であり、漏れたガスが漂っている領域に対応する画素である。例えば、図１３及び図１４に示すＪ番目の領域に対応する画素、すなわち、Ｊ番目の画素を注目画素にすることができる。以下、注目画素が、Ｊ番目の画素を例にして説明する。

　図１３及び図１４を参照して、演算処理部９は、Ｍ個の画素の中のＪ番目の画素（注目画素、所定の画素）において、Ｊ番目の画素に対応するＪ番目の領域にガスが有る場合に、Ｊ番目の画素の画素データで示される背景温度をガス有り背景温度とし、Ｊ番目の領域にガスが無い場合に、Ｊ番目の画素の画素データで示される背景温度をガス無し背景温度とし、ガス有り背景温度及びガス無し背景温度を、Ｊ番目の画素の時系列画素データ（図２）を基にして決定する。

　詳しく説明すると、演算処理部９は、図２に示すＫ個（複数）のフレームの数より少なく、時系列の順番が連続する所定数のフレームの群をフレーム群とし、Ｊ番目の画素の時系列画素データのうち、フレーム群に含まれる画素データで示される背景温度の中から、ガス有り背景温度及びガス無し背景温度を決定する（ステップＳ３１）。

　フレーム群は、時系列の順番が連続する所定数のフレームにより構成される。ここでは、所定数を例えば、４１とする。フレーム群は、注目するフレーム、このフレームの直前の連続する２０個のフレーム、及び、このフレームの直後の連続する２０個のフレームにより構成される。これを図１９で説明する。図１９は、試験場所の地点ＳＰ４（図１５）の温度変化とフレーム群との関係を示すグラフである。グラフの縦軸、横軸、及び、温度変化を示す線は、図５Ａに示すそれらと同じである。この温度変化を示す線は、地点ＳＰ４に対応する画素の時系列画素データである。注目するフレームが、例えば、２００番目のフレームのとき、１８０番目から２２０番目のフレームにより一つのフレーム群が構成される。最初に、１番目のフレーム群が構成される。１番目のフレーム群は、注目するフレームが２１番目のフレームであり、１番目から４１番目のフレームにより構成される。最後のフレーム群は、例えば、フレーム数が３００の場合、２６０番目から３００番目のフレームにより構成されるフレーム群である。１番目から最後のフレーム群は、フレームの組み合わせが異なる複数のフレーム群である。

　演算処理部９は、Ｊ番目の画素の時系列画素データのうち、フレーム群に含まれる画素データで示される背景温度の中から背景温度の最大値及び最小値を決定する。ここでは、フレーム群が１番目のフレーム群である。

　最大値が、ガス有り背景温度又はガス無し背景温度の一方となり、最小値が、ガス有り背景温度又はガス無し背景温度の他方となる。これは、ガスの温度と、ガス有り背景温度と、ガス無し背景温度との関係で決まる。これを図２０Ａ及び図２０Ｂで説明する。図２０Ａ及び図２０Ｂは、その関係を説明する説明図である。赤外画像を構成する複数の画素の中で、Ｊ番目の画素（所定の画素）の画素データで示される背景温度として、ガス有り背景温度及びガス無し背景温度がある。被写体にガスが含まれている場合、ガス温度とガス無し背景温度との間に、ガス有り背景温度がある。ガスの温度が、Ｊ番目の画素（所定の画素）の画素データで示される背景温度より低い場合、ガス無し背景温度＞ガス有り背景温度＞ガスの温度の関係が成立し（図２０Ａ）、ガスの温度が、Ｊ番目の画素の画素データで示される背景温度より高い場合、ガスの温度＞ガス有り背景温度＞ガス無し背景温度の関係が成立する（図２０Ｂ）。

　ガスの温度が、Ｊ番目の画素の画素データで示される背景温度より低い場合、この背景温度の最大値がガス無し背景温度となり、この背景温度の最小値がガス有り背景温度となる。これに対して、ガスの温度が、Ｊ番目の画素の画素データで示される背景温度より高い場合、この背景温度の最大値がガス有り背景温度となり、この背景温度の最小値がガス無し背景温度となる。なお、検知の対象となるガスが常温の場合、気温をガスの温度にしてもよい。

　以上のようにして、ステップＳ３１でのガス有り背景温度及びガス無し背景温度が決定される。このように、本実施形態によれば、二種類のフィルター及びこれらを切り替える機構を必要とすることなく、一つの赤外線カメラ２で、ガス有り背景温度及びガス無し背景温度を測定できる。

　算出部１０（図１Ａ）は、ステップＳ３１で決定されたガス有り背景温度及びガス無し背景温度を用いて、Ｊ番目の領域にあるガスの濃度厚み積を算出する（ステップＳ３２）。ここでは、１番目のフレーム群のガス有り背景温度及びガス無し背景温度を用いて、ガスの濃度厚み積が算出される。

　算出部１０は、ステップＳ３２で算出されたガスの濃度厚み積と候補値とを比較し、大きい方を候補値として記憶する（ステップＳ３３）。後で説明するように、算出部１０は、最終的に記憶されている候補値を、漏れたガスの濃度厚み積の推定値とする。候補値の初期値は、０である。従って、算出部１０は、ステップＳ３２で算出されたガスの濃度厚み積、すなわち、１番目のフレーム群のガス有り背景温度及びガス無し背景温度を用いて算出されたガスの濃度厚み積を候補値として記憶する。

　演算処理部９は、注目するフレームが最後か否かを判断する（ステップＳ３４）。フレームの数が、例えば、３００の場合、２８０番目のフレームが最後となる。注目するフレームが２８０番目の場合、２６０番目から３００番目のフレームによりフレーム群（最後のフレーム群）が構成されるからである。

　演算処理部９が、注目するフレームが最後でないと判断したとき（ステップＳ３４でＮｏ）、ステップＳ３１に戻る。演算処理部９は、注目するフレームを時系列に一つずらして次のフレーム群を作成する。ここでは、注目するフレームが２２番目のフレームの場合のフレーム群を作成する。このフレーム群は、２番目のフレーム群であり、２番目から４２番目のフレームにより構成される。

　演算処理部９は、Ｊ番目の画素の時系列画素データのうち、２番目のフレーム群に含まれる画素データで示される背景温度の中から、ガス有り背景温度及びガス無し背景温度を決定する（ステップＳ３１）。

　算出部１０は、ステップＳ３１で決定された背景温度の最大値及び背景温度の最小値を用いて、Ｊ番目の背景にあるガスの濃度厚み積を算出する（ステップＳ３２）。ここでは、２番目のフレーム群のガス有り背景温度及びガス無し背景温度を用いて、ガスの濃度厚み積が算出される。

　算出部１０は、ステップＳ３２で算出されたガスの濃度厚み積と候補値とを比較し、大きい方を候補値として記憶する。ここでは、２番目のフレーム群のガス有り背景温度及びガス無し背景温度を用いて算出されたガスの濃度厚み積と、候補値（１番目のフレーム群のガス有り背景温度及びガス無し背景温度を用いて算出されたガスの濃度厚み積）とが比較される。従って、候補値として記憶されるガスの濃度厚み積は、これまでに演算されたガスの濃度厚み積の中の最大値となる。

　演算処理部９及び算出部１０は、注目するフレームが最後と判断するまで（ステップＳ３４でＹｅｓ）、ステップＳ３１からステップＳ３３の処理を繰り返す。つまり、演算処理部９は、フレームの組み合わせが異なるフレーム群を複数用意し、複数のフレーム群のそれぞれについて、ガス有り背景温度及びガス無し背景温度を決定する。算出部１０は、複数のフレーム群のそれぞれについて、算出部１０に含まれる決定部によって決定されたガス有り背景温度及びガス無し背景温度を用いて、ガスの濃度厚み積を算出する。

　演算処理部９が、注目するフレームが最後であると判断したとき（ステップＳ３４でＹｅｓ）、算出部１０は、ステップＳ３３で記憶している候補値を、漂っているガスの濃度厚み積と推定する（ステップＳ３５）。このように、算出部１０は、ステップＳ３２で算出された、複数のフレーム群のそれぞれのガスの濃度厚み積の中の最大値を、漂っているガスの濃度厚み積の推定値とする。

　図２１は、図１８の処理が実行されているときに、表示部１３（図１Ａ）に表示される画像の遷移を示す画像図である。これらは、赤外線カメラ２で、図１５で説明した試験場所の動画を撮影して得られた赤外画像である。

　点線で示す枠内の部分は、ステップＳ３２で算出されたガスの濃度厚み積を可視化した画像である。これは、注目画素（Ｊ番目の画素）及びこれの周囲に位置する画素で構成されている。これらの画素は、ステップＳ３２で算出されたガスの濃度厚み積を１００倍した値に相当する。これらの画素について、ステップＳ３１からステップＳ３５の処理がされている。

　ガスの濃度をＬＥＬ（Ｌｏｗｅｒ　Ｅｘｐｌｏｓｉｖｅ　Ｌｉｍｉｔ：爆発下限界）で示す。爆発下限界は、空気と混合した可燃性ガスが着火によって爆発を起こす最低濃度である。１００％ＬＥＬは、爆発下限界に到達したことを意味する。メタンの場合、濃度５％に到達したとき、１００％ＬＥＬとなる。ガスの濃度厚み積をＬＥＬｍで示す。ｍは、奥行き方向の距離である。

　「ｃｔ」は、ステップＳ３２で算出されたガスの濃度厚み積を示し、「ｃｔ　ｍａｘ」は、ステップＳ３３の候補値（これまでに算出されたガスの濃度厚み積の最大の値）を示す。上述したように、点線で示す枠の部分の全ての画素に対して、ステップＳ３１からステップＳ３５の処理がされているが、「ｃｔ」及び「ｃｔ　ｍａｘ」は、注目画素についての値である。

　時刻Ｔ２０で示す画像は、ガスの噴出を開始した直後の画像である。ここでのｃｔは、注目するフレームを時刻Ｔ２０のフレームとするフレーム群のガス有り背景温度及びガス無し背景温度を用いて算出されたガスの濃度厚み積を示している。

　時刻Ｔ２１で示す画像は、時刻Ｔ２０から２秒経過したときの画像である。ここでのｃｔは、注目するフレームを時刻Ｔ２１のフレームとするフレーム群のガス有り背景温度及びガス無し背景温度を用いて算出されたガスの濃度厚み積を示している。この時刻では、注目画素に対応する領域（例えば、注目画素が図１３及び図１４に示すＪ番目の画素の場合、Ｊ番目の領域）に漂っているガスの濃度厚み積が比較的低い。これは、この領域に漂っているガスが比較的少ないことを意味する。

　時刻Ｔ２２で示す画像は、時刻Ｔ２０から５秒経過したときの画像である。ここでのｃｔは、注目するフレームを時刻Ｔ２２のフレームとするフレーム群のガス有り背景温度及びガス無し背景温度を用いて算出されたガスの濃度厚み積を示している。この時刻では、注目画素に対応する領域に漂っているガスの濃度厚み積が比較的高い。これは、この領域に漂っているガスが比較的多いことを意味する。

　時刻Ｔ２３で示す画像は、時刻Ｔ２０から８秒経過したときの画像である。ここでのｃｔは、注目するフレームを時刻Ｔ２３のフレームとするフレーム群のガス有り背景温度及びガス無し背景温度を用いて算出されたガスの濃度厚み積を示している。この時刻では、注目画素に対応する領域に漂っているガスの濃度厚み積が比較的低い。これは、この領域に漂っているガスが比較的少ないことを意味する。

　時刻Ｔ２２でのガスの濃度厚み積（３．５％ＬＥＬｍ）が、注目画素に対応する領域のガスの濃度厚み積の推定値とされる。この領域のガスの濃度厚み積の正確な値は、３％ＬＥＬｍであった。本実施形態では、漏れたガスがゆらいでいる現象を利用して、ガス有り背景温度及びガス無し背景温度を決定している。ガスのゆらぎは、風などによって発生するので、ガス有り背景温度とガス無し背景温度との温度差は、時間軸に沿って変動し、この結果、濃度厚み積も時間軸に沿って変動する。本実施形態では、時間軸において、濃度厚み積の最大値を濃度厚み積の推定値とし、この推定値を濃度厚み積と見なす。本実施形態によれば、ガスの濃度厚み積の推定値は、ガスの濃度厚み積の正確な値に対して、０．５倍～２倍の範囲に収めることができる。

　ここで、所定数のフレームを４１フレームとした理由を説明する。本実施形態では、各フレーム群において、例えば、図１３及び図１４に示すＪ番目の領域（注目画素に対応する領域）のガスの濃度厚み積を算出し、その中の最大の値を、ガスの濃度厚み積の推定値とする。あるフレーム群の全期間において、Ｊ番目の領域にガスが有る状態、又は、Ｊ番目の領域にガスが無い状態の場合、そのフレーム群でのガスの濃度厚み積を算出することができない。ガスの濃度厚み積を算出するためには、一つのフレーム群の期間中に、Ｊ番目の領域にガスが有る状態とガスが無い状態とが発生する必要がある。

　一つのフレーム群の期間を長くすれば、Ｊ番目の領域にガスが有る状態とガスが無い状態とを確実に発生させることができる。しかし、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、背景温度が変化する。一つのフレーム群の期間を長くし過ぎると、この影響を受ける可能性が高くなる。一方、一つのフレーム群の期間を短くし過ぎると、Ｊ番目の領域にガスが有る状態とガスが無い状態との両方が発生し難い。

　よって、一つのフレーム群の期間は、これらの観点から、およそ１．４秒とした。赤外線カメラ２で撮影する動画のフレームレートが、３０ｆｐｓの場合には、所定数のフレームは４１フレームとなる。フレームレートが変われば、所定数のフレームの数が変わる。なお、想定する条件（例えば、風速）によっては、必ずしも１．４秒である必要性はなく、変更しても構わない。

　［ガス像を構成する画素とガス像以外の動体の像を構成する画素との識別処理］
　図１Ａを参照して、赤外線カメラ２で撮影された赤外画像の動画データＤ１が、ガス検知用画像処理装置３に送られる。図２２は、赤外画像の動画データＤ１から選択された三つの赤外画像を示す画像図である。画像Ｉ３０は、時刻Ｔ３０に撮影された試験場所の赤外画像である。画像Ｉ３１は、時刻Ｔ３０から１秒後の時刻Ｔ３１に撮影された試験場所の赤外画像である。画像Ｉ３２は、時刻Ｔ３０から２秒後に撮影された試験場所の赤外画像である。いずれの時刻でも、地点ＳＰ５でガスが噴出している。画像Ｉ３０には写っていないが、画像Ｉ３１の上部において、左から中央に向けて、動体（走行する電車）の像が写っている。画像Ｉ３１が撮影された時刻Ｔ３１から１秒経過後の時刻Ｔ３２に撮影された画像Ｉ３２の上部において、左から右に向けて、動体の像が写っている。

　図１Ａを参照して、画像生成部８は、赤外画像の動画データＤ１に対して、画像処理をして、監視画像の動画データを生成する（図３のステップＳ１００）。表示制御部１２は、監視画像の動画データで示される監視画像の動画を、表示部１３に表示させる。図２２の赤外画像に対応する監視画像ではないが、監視画像を例示すると、図１１に示す画像Ｉ１５や図１２に示す画像Ｉ１８である。ガス漏れが発生した場合、監視画像には、漏れたガスを可視化したガス像が含まれる。ガス像以外の動体が、背景に存在する場合、監視画像には、その動体の像が含まれる。画像Ｉ１５及び画像Ｉ１８において、ガス像と動体の像とは、いずれも白色の像で示されている。このように、ガス漏れが自動的に検知されるようにするためには、動体が間違ってガスと判断されないようにする必要がある。

　本実施形態の第１態様では、濃度厚み積可視化画像を利用して、監視画像に含まれるガス像を構成する画素と、監視画像に含まれる動体の像を構成する画素とを識別できるようにする。濃度厚み積可視化画像は、ガスの濃度厚み積が可視化する処理がされた画像である。

　算出部１０は、ステップＳ１００の処理に用いられた動画データＤ１を構成する各赤外画像について、濃度厚み積を算出する処理をする（図３のステップＳ１０１）。この処理では、赤外画像を構成する複数の画素（言い換えれば、全画素）のそれぞれに対応する領域について、濃度厚み積が算出される。具体的に説明すると、例えば、図１３に示す時刻Ｔ１０の赤外画像について、Ｍ個の画素のそれぞれに対応するＭ個の領域について、濃度厚み積が算出される。すなわち、算出部１０は、赤外画像を利用して、赤外画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応する濃度厚み積を、識別値として算出する。濃度厚み積の算出方法の一例が、図１７で説明されている。

　画像生成部８は、図３のステップＳ１０１で算出された濃度厚み積が可視化された画像（濃度厚み積可視画像）を生成する。図２３は、濃度厚み積を利用して生成された各種画像を示す画像図である。画像Ｉ３１ａは、図２２に示す画像Ｉ３１を構成する複数の画素のそれぞれに対応する濃度厚み積を１００倍した値を可視化した画像（濃度厚み積可視化画像）である。濃度厚み積可視化画像は、画像の全面に対応する領域にガスがあると見なして算出された濃度厚み積を可視化した画像であり、ガス像を示す画像ではない。濃度厚み積可視化画像と監視画像とは、同じ赤外画像を利用して生成されるので、濃度厚み積可視化画像は、監視画像に含まれるガス像を構成する画素や監視画像に含まれる動体の像を構成する画素を含むことになる。

　ガスの濃度をＬＥＬ（爆発下限界）で示す。１００％ＬＥＬは、爆発下限界に到達したことを意味する。メタンの場合、濃度５％が１００％ＬＥＬとなる。濃度厚み積をＬＥＬｍで示す。ｍは、奥行き方向の距離である。画像Ｉ３１ａは、２５６階調であり、２．５５％ＬＥＬｍ以上の領域は、白で示されている。

　ガスの爆発下限界を大きく超える濃度厚み積（例えば、２００％ＬＥＬｍ以上の値）は、異常値である。濃度厚み積可視化画像において、ある画素に対応する濃度厚み積が異常な値である場合、その画素は、監視画像に含まれるガス像を構成する画素でなく、監視画像に含まれる動体の像を構成する画素と見なすことができる。具体的に説明すると、図２３に示す画像Ｉ３１ｂは、図２２に示す画像Ｉ３１を構成する複数の画素のそれぞれに対応する濃度厚み積を１倍した値を可視化した画像である。なお、ここでは濃度厚み積の算出時において、２００％ＬＥＬｍ以上の領域も２００としてクリップして算出している。従って、２５６階調表示の場合、２００％ＬＥＬｍ以上の領域は、同じ階調値（２００）として表示している。

　識別部１１（図１Ａ）は、濃度厚み積可視化画像を構成する複数の画素（全画素）のそれぞれに対応する濃度厚み積を、予め定められたしきい値（例えば、２００％ＬＥＬｍ）と比較し、しきい値を超えている濃度厚み積に対応する画素を、監視画像に含まれる動体の像を構成する画素として特定する。これにより、識別部１１は、監視画像に含まれるガス像を構成する画素と、監視画像に含まれるガス像以外の動体の像を構成する画素とを識別することができる（ステップＳ１０２）。このように、識別部１１は、赤外画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応する識別値の絶対値を、予め定められたしきい値と比較し、しきい値を超えている識別値の絶対値に対応する画素を、非ガス像（例えば、ガス像以外の動体の像）を構成する画素として特定する。

　画像生成部８は、識別部１１によって特定された、監視画像に含まれる動体の像を構成する画素により形成される像（言い換えれば、動体の像の疑似像）を可視化した可視化画像を生成する。具体的に説明すると、図２３に示す画像Ｉ３１ｃは、画像Ｉ３１ａを構成する複数の画素のそれぞれに対応する濃度厚み積を、上記しきい値で二値化した画像（可視化画像）である。しきい値を超えている濃度厚み積に対応する画素は、白色で示され、しきい値以下の濃度厚み積に対応する画素は、黒色で示されている。これにより、画像生成部８で生成された監視画像（図３のステップＳ１００）に対して、ガスらしいと判断する出力が発生しても、図２３の画像１３１ａの白色で示された領域についてはガスでないと判定できる。

　なお、表示制御部１２により表示部１３にガス領域を表示させたい場合、画像生成部８で生成された監視画像の画素のうち、図２３の画像１３１ａの白色で示された領域が表示されないようにする（その領域が黒く表示されるようにする）。これにより、ガスでない領域を排除した画像が表示部１３に表示される。

　なお、上記［ガスの濃度厚み積の算出処理］で説明された図１８に示すフローチャートに従って、算出部１０が、濃度厚み積の推定値を求める場合、算出部１０は、赤外画像を構成する複数（Ｍ個）の画素のそれぞれに対応する推定値を算出する。識別部１１は、赤外画像を構成する複数（Ｍ個）の画素のそれぞれに対応する推定値を、識別値となるガスの濃度厚み積として、しきい値と比較する。

　なお、演算処理部９が、第２態様で記載するような濃度厚み積と相関のある値を算出し、その閾値と比較することで、同様の処理を行っても構わない。

　本実施形態の第２態様を説明する。図２３で説明したように、本実施形態の第１態様は、画像Ｉ３１ａのような濃度厚み積可視化画像を利用して、画像Ｉ３１ｃのような可視化画像を生成し、ガス漏れの監視者がガス像と動体の像とを識別できるようにしている。これに対して、本実施形態の第２態様では、相関値可視化画像を利用して、ガス漏れの監視者がガス像と動体の像とを識別できるようにする。相関値可視化画像は、ガスの濃度厚み積の相関値を可視化した画像である。画素もしくは部分領域ごとにガスかどうかを判別するために、画像全面にガスがあると仮定し濃度厚み積を算出しようとすると、画素によっては、ガス有り背景温度、ガス無し背景温度、及び、ガス温度の関係から、ガスの濃度厚み積が求まらない場合がある。このことは、ガスかどうか判別のために、例えば画像上の空間的な変化を見るためのフィルター処理を行おうとしても行えず、不都合である。

　図２０Ａ及び図２０Ｂを参照して、濃度厚み積の相関値は、次の式で定義される。
　　　相関値＝（ガス有り背景温度とガス無し背景温度との温度差）／（ガスの温度とガス無し背景温度との温度差）・・・（式）

　相関値は、ガス有り背景温度とガス無し背景温度との温度差を、ガス無し背景温度とガス温度との温度差で割り算した値である。前者の温度差は、ガスによる温度変化の振幅と言い換えることができる。ガス有り背景温度及びガス無し背景温度の決定方法の一例が、本実施形態の第１態様の［ガスの濃度厚み積の算出処理］で説明されている。

　なお、相関値の算出では、ガス有り背景温度とガス無し背景温度との温度差を、温度変化の最大値と最小値との差である振幅とし、ガスの温度とガス無し背景温度との温度差を、ガスの温度と、温度変化の最大値と最小値の平均値と、の温度差で近似的に代用することもできる。そうすると、ガス検知用画像処理装置３は、温度変化の最大値と最小値を見つけるだけで、ガス有り背景温度及びガス無し背景温度を決定しなくても、相関値を算出できる。

　図２４は、本実施形態の第２態様を説明するフローチャートである。第２態様は、監視画像の生成処理（ステップＳ２００）、ガスの濃度厚み積の相関値の算出処理（ステップＳ２０１）、及び、監視画像に含まれるガス像を構成する画素と監視画像に含まれるガス像以外の動体の像を構成する画素との識別処理（ステップＳ２０２）によって構成される。監視画像の生成処理（ステップＳ２００）は、図３に示す第１態様の監視画像の生成処理（ステップＳ１００）と同じなので、説明を省略する。

　相関値の算出処理（ステップＳ２０１）から説明する。本実施形態の第２態様において、濃度厚み積の替わりに、相関値を用いる。この理由を説明する前に、濃度厚み積の基本的特性を説明する。図２５は、濃度厚み積の基本的特性を説明する説明図である。濃度厚み積は、三つの基本的特性（１）～（３）を有する。

　（１）濃度厚み積が同じ場合、ガス無し背景温度とガス温度との差が大きい方が、監視画像において、ガス像が濃く映る。すなわち、温度変化の振幅が大きくなる。（２）ガス無し背景温度が同じで、かつ、ガス温度が同じ場合、濃度厚み積が大きい方が、監視画像において、ガス像が濃く映る。すなわち、温度変化の振幅が大きくなる。（３）ガス温度がガス無し背景温度より低い場合、ガス有り背景温度は、ガス温度より高く、かつ、ガス無し背景温度より低くなる。これに対して、ガス温度がガス無し背景温度より高い場合、ガス有り背景温度は、ガス温度より低く、かつ、ガス無し背景温度より高くなる。

　（１）～（３）の特性から、相関値は、濃度厚み積の大小を決める主要因となり、相関値が大きくなれば、濃度厚み積が大きくなり、相関値が小さくなれば、濃度厚み積が小さくなる。

　濃度厚み積可視化画像（例えば、図２３に示す画像Ｉ３１ａ）は、この画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応する領域（画像の全面に対応する領域）にガスがあると仮定し、算出される。これにより、以下の二つの問題〈１〉、〈２〉が生じる。図２６は、濃度厚み積可視化画像の問題〈１〉を説明する説明図である。図２７は、濃度厚み積可視化画像の問題〈２〉を説明する説明図である。

　〈１〉図２６を参照して、図２５に示す特性（３）から、ガス温度が、ガス無し背景温度又はガス有り背景温度の一方と、ガス無し背景温度又はガス有り背景温度の他方との間となることはない。赤外画像を構成する複数の画素（言い換えれば、全画素）のうち、このような温度関係が生じる画素については、この画素に対応する濃度厚み積が算出できない。画素もしくは部分領域ごとにガスかどうかを判別するために、画像全面にガスがあると仮定し濃度厚み積を算出しようとすると、画素によっては、ガス有り背景温度、ガス無し背景温度、及び、ガス温度の関係から、ガスの濃度厚み積が求まらない場合がある。このことは、ガスかどうか判別のために、例えば画像上の空間的な変化を見るためのフィルター処理を行おうとしても行えず、不都合である。

　相関値は、上記（式）で定義されるので、ガス温度が、ガス無し背景温度又はガス有り背景温度の一方と、ガス無し背景温度又はガス有り背景温度の他方との間であっても、相関値が定まる。従って、相関値可視化画像では、この画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応する相関値が全て定まるので、この画像を構成する複数の画素の全てを利用する画像処理をする場合に不都合が生じない。

　〈２〉ガス温度は、測定誤差が生じやすい。図２７では、濃度厚み積の数値が示されていないが、ガス温度とガス無し背景温度との差が小さい場合は、この差が大きい場合と比較して、ガス温度の少しの誤差で、濃度厚み積の誤差が大きくなる。見方を変えると、図２８を参照して、濃度厚み積が大きいとは、本当に、濃度厚み積が大きい場合と、例えばガス温度の測定誤差により濃度厚み積が大きい場合とがある。後者は、ガス温度とガス無し背景温度との差が小さい場合に発生する。

　相関値可視化画像は、濃度厚み積可視化画像の近似画像であり、相関値可視化画像によれば、上述したように、問題〈１〉をなくすことができる。なお、問題〈２〉は、相関値の場合でも生じる。具体的に説明すると、「温度変化の振幅／ガス温度とガス無し背景温度との温度差」が、上記（式）で示される相関値である。図２７に示すように、ガス温度が１０℃であるのに、１１℃と測定されたとする。ガス温度とガス無し背景温度との温度差が大きい場合、相関値の誤差が１．５倍（＝０．１５÷０．１）となる。これに対して、ガス温度とガス無し背景温度との温度差が小さい場合、相関値の誤差が３倍（＝０．３÷０．１）となる。

　そこで、図２９Ａ及び図２９Ｂに示すように、相関値の場合、算出部１０（図１Ａ）は、ガス温度とガス無し背景温度との温度差が予め定められたしきい値Ｔｈ以下のとき、その差を補正して、相関値を算出する。図２９Ａは、相関値において、ガス温度とガス無し背景温度との温度差の補正を説明する第１の説明図である。図２９Ｂは、相関値において、ガス温度とガス無し背景温度との温度差の補正を説明する第２の説明図である。

　図２９Ａを参照して、上記補正は、クリップ処理である。濃度厚み積の精度が悪くなる、ガス温度とガス無し背景温度との温度差（例えば、５℃）が、しきい値Ｔｈとなる。ガス温度とガス無し背景温度との温度差の補正とは、ガス温度とガス無し背景温度との温度差がしきい値Ｔｈ以下のとき、しきい値Ｔｈを、ガス温度とガス無し背景温度との温度差とし（温度差が例えば、３℃のとき、しきい値５℃が温度差となる）、ガス温度とガス無し背景温度との温度差がしきい値Ｔｈより大きいとき、この温度差を、ガス温度とガス無し背景温度との温度差とする（温度差が例えば、１０℃のとき、１０℃が温度差となる）。

　誤差（例えば、ガス温度の測定誤差）が発生しても、図２９Ｂのグラフに示すように、ガス温度とガス無し背景温度との温度差が補正された場合、しきい値Ｔｈ以下の範囲において、相関値は極端に大きくならず、一定値になる。

　次に、相関値可視化画像を、濃度厚み積可視化画像と比較して説明する。図３０は、昼間に撮影された試験場所の各種画像を示す画像図である。図３１は、夜間に撮影された試験場所の各種画像を示す画像図である。図３０及び図３１を参照して、画像Ｉ４０及び画像Ｉ５０は、試験場所の赤外画像である。画像Ｉ４１は、画像Ｉ４０を利用して生成された濃度厚み積可視化画像である。画像Ｉ５１は、画像Ｉ５０を利用して生成された濃度厚み積可視化画像である。画像Ｉ４１及び画像Ｉ５１において、濃淡が薄くなるにつれて、濃度厚み積が大きくなり、濃淡が濃くなるにつれて、濃度厚み積が小さくなる。

　画像Ｉ４１の一部、及び、画像Ｉ５１のかなりの部分において、白色部分が存在する。白色部分を構成する画素に対応する濃度厚み積は大きい。上述したように、濃度厚み積が大きいのは、本当に大きい場合と誤差で大きい場合とがある。特に、ガス温度とガス無し背景温度との差が小さいことを示す、画像Ｉ４２及び画像Ｉ５２の白色部分（温度差が５℃以下）では、濃度厚み積の誤差が大きくなる。このため、特に、画像Ｉ５１で示すように、白色部分の面積が広くなっていても、濃度厚み積が本当に大きいのか、誤差で大きいのか分からない。

　画像Ｉ４３は、画像Ｉ４０を利用して生成された相関値可視化画像である。画像Ｉ５３は、画像Ｉ５０を利用して生成された相関値可視化画像である。しきい値Ｔｈ（図２９Ａ及び図２９Ｂ）を５℃として、「ガス温度とガス無し背景温度との温度差」を補正し、相関値が算出されている。誤差により相関値が大きい部分が白色部分から黒色部分や灰色部分に変わり、本当に相関値が大きい部分が、白色部分で示されている。

　画像Ｉ４４は、画像Ｉ４０を利用して生成された相関値可視化画像である。画像Ｉ４４は、画像Ｉ４３の比較となる画像であり、しきい値Ｔｈを０．１℃として、相関値が算出されている。しきい値Ｔｈ０．１℃とは、相関値が無限大になることを防ぐために便宜上設定おり、ほぼ補正しないことを示す。画像Ｉ５４は、画像Ｉ５０を利用して生成された相関値可視化画像である。画像Ｉ５４は、画像Ｉ５３の比較となる画像であり、しきい値Ｔｈを０．１℃として、相関値が算出されている。ガス温度とガス無し背景温度との差が小さい場合（例えば夜間）、相関値の誤差が大きくなるので、画像Ｉ５１と同様に画像Ｉ５４でも、白色部分の面積が広くなり、濃度厚み積が適切に算出できなくなることが分かる。

　相関値可視化画像は、次のようにして作成される。図１Ａを参照して、算出部１０は、ステップＳ２００（ステップＳ１００）の処理に用いられた動画データＤ１を構成する各赤外画像について、相関値を算出する処理をする。この処理では、赤外画像を構成する複数の画素（言い換えれば、全画素）のそれぞれに対応する領域について、相関値が算出される。具体的に説明すると、例えば、図１３に示す時刻Ｔ１０の赤外画像について、Ｍ個の画素のそれぞれに対応するＭ個の領域について、相関値が算出される。すなわち、算出部１０は、赤外画像を利用して、赤外画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応する相関値を、識別値として算出する。

　相関値の算出方法について説明する。演算処理部９は、監視対象（不図示）を含む背景（例えば、図１３、図１４）のうち、赤外画像を構成する複数（Ｍ個）の画素の中の所定の画素に対応する領域にガスが有る場合に、所定の画素の画素データで示される背景温度をガス有り背景温度とし、領域にガスが無い場合に、所定の画素の画素データで示される背景温度をガス無し背景温度とし、赤外画像を構成する複数（Ｍ個）の画素のそれぞれを所定の画素として、赤外画像を構成する複数（Ｍ個）の画素のそれぞれについて、ガス有り背景温度及びガス無し背景温度を決定する。

　算出部１０は、演算処理部９によって決定されたガス有り背景温度及びガス無し背景温度、及び、上記（式）を用いて、識別値として、赤外画像を構成する複数（Ｍ個）の画素のそれぞれに対応する相関値を算出する。画像生成部８は、算出部１０によって算出された相関値を可視化した画像（相関値可視化画像）を生成する。

　識別部１１は、相関値可視化画像を構成する複数の画素のそれぞれについて、識別値の空間的変化量（例えば、エッジ量）を算出し、算出した空間的変化量を基にしてガス像以外の動体の像（非ガス像）を構成する画素を特定する。好ましくは、空間的変化量は、相関値可視化画像を構成する複数の画素のそれぞれの識別値を空間微分した値である。識別部１１は、識別値を空間微分した値を微分値とし、相関値可視化画像を構成する複数の画素のそれぞれの微分値を算出し、算出した微分値を予め定められたしきい値と比較し、しきい値を超えている微分値に対応する画素を、ガス像以外の動体の像を構成する画素として特定する。

　以上述べたように、識別部１１は、相関値可視化画像を利用して、監視画像に含まれるガス像を構成する画素と、監視画像に含まれるガス像以外の動体の像を構成する画素とを識別する処理をする（図２４のステップＳ２０２）。この処理について、図３２及び図３３を参照して、詳しく説明する。図３２は、図２４に示す識別処理（ステップＳ２０２）を説明するフローチャートである。この処理は、相関値可視化画像のエッジ量の算出処理（ステップＳ２０２－１）、補正量の算出処理（ステップＳ２０２－２）、及び、監視画像の補正処理（ステップＳ２０２－３）によって構成される。図３３は、図２４に示す識別処理（ステップＳ２０２）において関係する各種画像を示す画像図である。

　画像Ｉ４３は、図３０で説明した相関値可視化画像であり、監視画像に含まれるガス像を構成する画素、及び、ガス像以外の動体の像を構成する画素が含まれている。相関値可視化画像は、相関値が可視化された画像であり、ガス像やガス像以外の動体の像を示す画像ではない。画像Ｉ４３を構成する複数の画素（言い換えれば、全画素）のうち、監視画像に含まれるガス像を構成する画素に対応する相関値において、その相関値の空間的変化は緩やかである。言い換えれば、注目画素に対応する相関値と、この画素の周囲に位置する画素に対応する相関値との差は、比較的小さい。これは、漏れたガスがゆらぎながらゆっくりと漂うからである。従って、その差が比較的大きい場合、注目画素は、監視画像に含まれるガス像を構成する画素でなく、監視画像に含まれる動体の像を構成する画素と判断できる。上記差が比較的大きい場合となる注目画素は、エッジ量で特定できる。

　エッジ量とは、注目画素の画素値と、この画素の周囲に位置する画素の画素値との差に関係する値である。エッジ量は、例えば周辺２４画素（５×５画素での近傍）との差の絶対値を加算することにより、算出できる。Ｓｏｂｅｌフィルター等によってもエッジ量は算出できる。以下に説明するように、識別部１１は、相関値可視化画像を構成する複数の画素のそれぞれについて、エッジ量を算出し、算出したエッジ量を基にして（すなわち、相関値の空間的変化を基にして）、監視画像に含まれるガス像を構成する画素と、監視画像に含まれる動体の像を構成する画素とを識別する。

　識別部１１は、画像Ｉ４３に示すような相関値可視化画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応するエッジ量を算出する（ステップＳ２０２－１）。画像Ｉ６０は、画像Ｉ４３を構成する複数の画素のそれぞれに対応するエッジ量を可視化した画像である。識別部１１は、補正量を算出する処理をする（ステップＳ２０２－２）。詳しく説明すると、エッジ量が予め定められたしきい値を超える画素については、ガス像を構成する画素でなく、ガス像以外の動体の像を構成する画素とする。識別部１１は、エッジ量が上記しきい値を超える画素について、エッジ量を一定値で減算した値に係数をかけた値を補正値とし、その画素が示す値を補正値で割り算し、これに対して、エッジ量が上記しきい値以下の画素については、補正しない。このように、識別部１１は、識別部１１によって特定された、監視画像に含まれるガス像以外の動体の像（非ガス像）を構成する画素の識別値を小さくする補正をする。

　画像Ｉ６１は、画像Ｉ６０を構成する複数の画素のそれぞれに対応する補正量が可視化された画像である。白っぽいほど、補正量が大きくなり、黒っぽいほど、補正量が小さくなる。

　画像生成部８は、監視画像を、ステップＳ２０２－２で算出された補正量で補正した画像を生成する（ステップＳ２０２－３）。例えば、監視画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応する画素値が、それぞれの画素の補正量で割り算される。

　画像Ｉ７０は、図３０に示す画像Ｉ４０を利用して生成された、補正前の監視画像である。画像Ｉ７１は、画像Ｉ７０を、ステップＳ２０２－２で算出された補正量で補正した画像である。画像Ｉ７１において、動体の像は、補正量が大きいので、白色部分から黒色部分や灰色部分に変化している。これに対して、ガス像は、補正されない量なので、白色部分のままである。画像Ｉ７１において、中央に位置する白色部分がガス像を示している。画像Ｉ７０には、ガス像以外の白色部分が多数存在するが、画像Ｉ７１ではそれらの白色部分が弱められている。このように、補正後の監視画像である画像Ｉ７１は、ガス像の輝度と比べて動体の像の輝度を抑制することができる。

　エッジ量の算出処理（ステップＳ２０２－１）、補正量の算出処理（ステップＳ２０２－２）、及び、監視画像の補正処理（ステップＳ２０２－３）は、以下のように表現することができる。識別部１１は、相関値可視化画像を構成する複数の画素のそれぞれについて、エッジ量を算出し、算出したエッジ量を予め定められたしきい値と比較し、しきい値を超えるエッジ量の画素は、監視画像に含まれる動体の像を構成する画素と特定する。画像生成部８は、監視画像を構成する複数の画素のうち、識別部１１によって特定された、監視画像に含まれる動体の像を構成する画素と一致する画素を補正することにより、ガス像の輝度と比べて動体の像の輝度が抑制された監視画像（言い換えれば、動体の像がガス像より目立たなくされた監視画像）を生成する。

　このように、識別部１１は、赤外画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応する識別値の絶対値を、予め定められたしきい値と比較し、しきい値を超えている識別値の絶対値に対応する画素を、非ガス像（例えば、ガス像以外の動体の像）を構成する画素として特定する。

　本実施形態の第３態様を説明する。本実施形態の第２態様は、相関値可視化画像において、注目画素に対応する相関値と、この画素の周囲に位置する画素に対応する相関値との差が大きい場合、注目画素は、ガス像以外の動体の像を構成する画素と見なして、ガス像を構成する画素と動体の像を構成する画素とを識別する。すなわち、本実施形態の第２態様は、相関値の空間的変化を利用して、上記識別をする。これに対して、本実施形態の第３態様は、相関値の時間的変化を利用して、上記識別をする。

　図３４は、本実施形態の第３態様を説明するフローチャートである。第３態様は、監視画像の生成処理（ステップＳ３００）、ガスの濃度厚み積の相関値の算出処理（ステップＳ３０１）、時系列相関値データの算出処理（ステップＳ３０３）、及び、監視画像に含まれるガス像を構成する画素と監視画像に含まれるガス像以外の動体の像を構成する画素との識別処理（ステップＳ３０４）によって構成される。監視画像の生成処理（ステップＳ３００）、及び、相関値の算出処理（ステップＳ３０１）は、図２４に示す第２態様の監視画像の生成処理（ステップＳ２００）、及び、相関値の算出処理（ステップＳ２０１）と同じなので、説明を省略する。

　画像生成部８は、時系列に並ぶ相関値可視化画像を生成する。図３５は、時系列に並ぶ相関値可視化画像を示す画像図である。画像Ｉ８０は、試験場所の赤外画像である。試験場所には、ガスが噴出している地点ＳＰ６、及び、動体が現れる地点ＳＰ７がある。地点ＳＰ６及び地点ＳＰ７は、それぞれ、一つの画素で示されている。画像Ｉ８１～画像Ｉ８４は、試験場所の赤外画像の動画を利用して生成された相関値可視化画像の中の一部（四枚）の相関値可視化画像を図示している。画像Ｉ８２は、画像Ｉ８１から５秒経過後の画像であり、画像Ｉ８３は、画像Ｉ８２から５秒経過後の画像であり、画像Ｉ８４は、画像Ｉ８３から５秒経過後の画像である。画像Ｉ８４には、動体の像を構成する画素により形成される像（言い換えれば、動体の像に対応する像）が写されている。

　時系列相関値データ（時系列識別値データ）の算出処理（ステップＳ３０３）を説明する。図３６は、時系列相関値データ（時系列識別値データ）を説明する説明図である。時系列に並べられた相関値可視化画像の数をＫとする。一つの相関値可視化画像が、Ｍ個（複数）の画素のそれぞれに対応する相関値、すなわち、１番目の画素に対応する相関値、２番目の画素に対応する相関値、・・・、Ｍ－１番目の画素に対応する相関値、Ｍ番目の画素に対応する相関値で構成されているとする。

　複数（Ｍ個）の相関値可視化画像において、空間的に同じ位置にある画素に対応する相関値とは、同じ順番の画素に対応する相関値を意味する。例えば、１番目の画素で説明すると、１番目の相関値可視化画像に含まれる１番目の画素に対応する相関値、２番目の相関値可視化画像に含まれる１番目の画素に対応する相関値、・・・、Ｋ－１番目の相関値可視化画像に含まれる１番目の画素に対応する相関値、Ｋ番目の相関値可視化画像に含まれる１番目の画素に対応する相関値を、時系列に並べたデータが、１番目の画素に対応する相関値の時系列相関値データとなる。時系列相関値データの数は、一つの相関値可視化画像を構成する画素の数（Ｍ個）と同じである。

　算出部１０は、Ｍ個（複数）の時系列相関値データ、すなわち、１番目の画素に対応する相関値の時系列相関値データ、２番目の画素に対応する相関値の時系列相関値データ、・・・、Ｍ－１番目の画素に対応する相関値の時系列相関値データ、Ｍ番目の画素に対応する相関値の時系列相関値データを生成する。

　次に、監視画像に含まれるガス像を構成する画素と、監視画像に含まれるガス像以外の動体の像を構成する画素との識別処理（ステップＳ３０４）について説明する。本実施形態の第３態様では、相関値の時間的変化を利用して、上記識別をする。監視対象から漏れたガスは、ゆらぎながらゆっくりと広がる。このため、ガス像を構成する画素に対応する相関値は、時間軸において、徐々に変化する（ゆるやかに変化する）。相関値が、時間軸において、急激に変化する場合、その相関値に対応する画素は、ガス像以外の動体の像を構成する画素と見なすことができる。そこで、識別部１１は、時系列相関値データを利用して、相関値が時間軸において、急激に変化するか否かを判定する。以下、詳しく説明する。

　図３６を参照して、識別部１１は、相関値可視化画像を構成する複数（Ｍ個）の画素の中の所定の画素について、所定の画素に対応する時系列相関値データの中に、異常な値の相関値を含むか否かを判定することを異常値判定とし、相関値可視化画像を構成する複数（Ｍ個）の画素のそれぞれを所定の画素として、相関値可視化画像を構成する複数（Ｍ個）の画素のそれぞれについて、異常値判定をし、異常な値の相関値を含む時系列相関値データに対応する画素を、監視画像に含まれる動体の像を構成する画素として特定する。

　すなわち、算出部１０は、１番目の画素の時系列相関値データからＭ番目の画素の時系列相関値データのそれぞれについて、異常な値の相関値が含まれるか否かを判定する。算出部１０は、例えば、１番目の画素の時系列相関値データの中に、異常な値の相関値が含まれていれば、相関値可視化画像の１番目の画素を、動体の像を構成する画素として特定する。相関値が異常な値か否かは、しきい値で判定することができる。すなわち、算出部１０は、時系列相関値データに含まれる相関値の中にしきい値を超えている相関値について、異常な値と判定する。

　本実施形態の第３態様では、ヒストグラムを利用して、時系列相関値データの中に、異常な値の相関値が含まれているか否かを判定する。識別部１１は、図３６に示す１番目からＭ番目の時系列相関値データのそれぞれについて、同じ値の相関値の出現頻度を示すヒストグラムを生成する。すなわち、識別部１１は、１番目の画素に対応する相関値の時系列相関値データを基にして、１番目の画素に対応する相関値のヒストグラムを生成し、２番目の画素に対応する相関値の時系列相関値データを基にして、２番目の画素に対応する相関値のヒストグラムを生成し、・・・、Ｍ－１番目の画素に対応する相関値の時系列相関値データを基にして、Ｍ－１番目の画素に対応する相関値のヒストグラムを生成し、Ｍ番目の画素に対応する相関値の時系列相関値データを基にして、Ｍ番目の画素に対応する相関値のヒストグラムを生成する。

　図３７は、時系列相関値データを利用して生成されたヒストグラムを説明する説明図である。ヒストグラム２０は、ガスが噴出している地点ＳＰ６（画素）に対応する時系列相関値データを基にして作成されたヒストグラムである。ヒストグラム２１は、動体が現れる地点ＳＰ７（画素）に対応する時系列相関値データを基にして作成されたヒストグラムである。ヒストグラム２０及びヒストグラム２１の縦軸は、同じ相関値の出現頻度を示し、横軸は、相関値を示している。なお、実際の相関値は、１以下の値であるので、相関値を整数で示すために、実際の相関値を４０倍し、少数点を切り捨てた値を相関値としている。相関値０については、棒グラフも示している。

　ガスが噴出している地点ＳＰ６（画素）に対応する相関値は、所定の範囲内（ここでは、０から２の範囲内）で変動している。これに対して、動体が現れる地点ＳＰ７（画素）に対応する相関値は、所定の範囲内（ここでは、０～２の範囲内）とは、異なる値（ここでは、１７から２０）が存在する。識別部１１は、このような相関値を異常な値と判定する。すなわち、識別部１１は、ヒストグラムにおいて、所定の範囲内の相関値のグループに属さない相関値を、異常な値と判定する。所定の範囲とは、監視対象から漏れたガスで生じる相関値の変動範囲であり、識別部１１は、その変動範囲のデータを予め記憶している。

　識別部１１は、図３６に示す１番目からＭ番目の時系列相関値データのそれぞれにおいて、所定の範囲内の相関値のグループに属さない相関値を異常な値と判定する。

　画像生成部８は、識別部１１の判定に基づいて、相関値が異常な値と判定された画素と相関値が異常な値でないと判定された画素とを二値化した画像を生成する。この画像の一例が、図３７に示す画像Ｉ９０である。白色の画素が、相関値が異常な値と判定された画素であり、黒色の画素が、相関値が異常な値でないと判定された画素である。白色の画素（相関値が異常な値と判定された画素）は、監視画像に含まれる動体の像を構成する画素により形成される像（動体の像の疑似像）である。

　以上説明したように、識別部１１は、時系列相関値データ（時系列識別値データ）について、上記ヒストグラムを基にして（同じ値の識別値の時間的変化量を基にして）、ガス像以外の動体の像を構成する画素を特定する。

　本実施形態の第４態様を説明する。この態様は、相関値の空間的変化及び時間的変化を利用して、監視画像に含まれるガス像を構成する画素と、監視画像に含まれるガス像以外の動体の像を構成する画素とを識別する。図３８は、本実施形態の第４態様を説明するフローチャートである。第４態様は、監視画像の生成処理（ステップＳ４００）、ガスの濃度厚み積の相関値の算出処理（ステップＳ４０１）、時系列相関値データの算出処理（ステップＳ４０３）、相関値の最大値及び最小値の検索（ステップＳ４０４）、差分画像の生成処理（ステップＳ４０５）、並びに、監視画像に含まれるガス像を構成する画素と監視画像に含まれるガス像以外の動体の像を構成する画素との識別処理（ステップＳ４０６）によって構成される。

　監視画像の生成処理（ステップＳ４００）、ガスの濃度厚み積の相関値の算出処理（ステップＳ４０１）、時系列相関値データの算出処理（ステップＳ４０３）は、図３４に示す第３態様の監視画像の生成処理（ステップＳ３００）、ガスの濃度厚み積の相関値の算出処理（ステップＳ３０１）、時系列相関値データの算出処理（ステップＳ３０３）と同じなので、説明を省略する。

　相関値の最大値及び最小値の検索（ステップＳ４０４）から説明する。識別部１１（図１Ａ）は、検索部の機能を有する。図３６を参照して、検索部は、相関値可視化画像を構成する複数（Ｍ個）の画素の中の所定の画素について、所定の画素に対応する時系列相関値データに含まれる相関値の最大値及び最小値を検索することを最大最小値検索処理とし、相関値可視化画像を構成する複数（Ｍ個）の画素のそれぞれを所定の画素として、相関値可視化画像を構成する複数の画素のそれぞれについて、最大最小値検索処理をする。

　すなわち、検索部は、１番目からＭ番目の画素の時系列相関値データのそれぞれにおいて、相関値の最大値及び最小値を検索する（１番目の画素の時系列相関値データに含まれる相関値の最大値及び最小値を検索し、２番目の画素の時系列相関値データに含まれる相関値の最大値及び最小値を検索し、・・・、Ｍ－１番目の画素の時系列相関値データに含まれる相関値の最大値及び最小値を検索し、Ｍ番目の画素の時系列相関値データに含まれる相関値の最大値及び最小値を検索する）。例えば、図３５に示す相関値可視化画像の動画は、２０秒間の動画であり、時系列相関値データの時間は、２０秒間となる。

　画像生成部８は、検索部によって検索された最大値を可視化した画像である最大値可視化画像、及び、検索部によって検索された最小値を可視化した画像である最小値可視化画像を生成する。そして、画像生成部８は、生成した最大値可視化画像と最小値可視化画像との差分画像を生成する（ステップＳ４０５）。図３９は、差分画像の生成処理において関係する各種画像を示す画像図である。画像Ｉ１００は、最大値可視化画像であり、画像Ｉ１０１は、最小値可視化画像であり、画像Ｉ１０２は、差分画像である。

　図３６を参照して、最大値可視化画像は、１番目からＭ番目の画素の時系列相関値データのそれぞれにおいて、相関値の最大値を可視化した画像、すなわち、１番目の画素の時系列相関値データに含まれる相関値の最大値、２番目の画素の時系列相関値データに含まれる相関値の最大値、・・・、Ｍ－１番目の画素の時系列相関値データに含まれる相関値の最大値、Ｍ番目の画素の時系列相関値データに含まれる相関値の最大値を可視化した画像である。

　最小値可視化画像は、１番目からＭ番目の画素の時系列相関値データのそれぞれにおいて、相関値の最小値を可視化した画像、すなわち、１番目の画素の時系列相関値データに含まれる相関値の最小値、２番目の画素の時系列相関値データに含まれる相関値の最小値、・・・、Ｍ－１番目の画素の時系列相関値データに含まれる相関値の最小値、Ｍ番目の画素の時系列相関値データに含まれる相関値の最小値を可視化した画像である。

　ある画素の時系列相関値データに含まれる相関値の最大値は、その画素に対応する領域にガスが一番多い瞬間での相関値と見なすことができ、最小値は、その画素に対応する領域にガスが一番少ない瞬間での相関値と見なすことができる。図１３及び図１４を参照して、Ｊ番目の画素で説明すると、最大値は、Ｊ番目の画素に対応する領域（Ｊ番目の領域）にガスが一番多い瞬間での相関値と見なすことができ、最小値は、Ｊ番目の画素に対応する領域（Ｊ番目の領域）にガスが一番少ない瞬間での相関値と見なすことができる。

　監視対象から漏れたガスは、ゆらぎながらゆっくりと漂うので、最大値可視化画像を構成する複数の画素のうち、相関値の空間的な変化が緩やかな画素は、監視画像に含まれるガス像を構成する画素と一致することになる。差分画像についても同様である。後で説明するように、差分画像によれば、監視対象の像（これは、サブピクセルレベルの微小なものを含む）のぶれによるエッジノイズの影響を少なくすることができる。

　識別部１１は、差分画像を利用して、監視画像に含まれるガス像を構成する画素と、監視画像に含まれるガス像以外の動体の像を構成する画素とを識別する処理をする（ステップＳ４０６）。この処理を、図４０を参照して説明する。図４０は、図３８に示す識別処理（ステップＳ４０６）において関係する各種画像を示す画像図である。

　識別部１１は、画像Ｉ１０２（差分画像）を構成する複数の画素のそれぞれに対応するエッジ量を算出する。これは、図３２のステップＳ２０２－１と同じである。画像Ｉ１０３は、画像Ｉ１０２（差分画像）を構成する複数の画素のそれぞれに対応するエッジ量を可視化した画像（エッジ量可視化画像）である。

　エッジ量が予め定められたしきい値を超える画素については、監視画像に含まれるガス像を構成する画素でなく、監視画像に含まれるガス像以外の動体の像を構成する画素とする。識別部１１は、画像Ｉ１０３（エッジ量可視化画像）を構成する複数の画素のそれぞれについて、しきい値と比較し、二値化処理をする。

　画像Ｉ１０４は、画像Ｉ１０３（エッジ量可視化画像）を構成する複数の画素が二値化された画像（二値化画像）である。白色の画素が、エッジ量がしきい値を超えている画素であり、黒色の画素が、エッジ量がしきい値以下の画素である。白色の画素（エッジ量がしきい値を超えている画素）によって、監視画像に含まれる動体の像を構成する画素により形成される像（動体の像の疑似像）が構成される。なお、本実施形態の第４態様は、二値化画像の生成処理の替わりに、図３２で説明した補正量の算出処理及び監視画像の補正処理をしてもよい。また、本実施形態の第４態様は、差分画像の替わりに最大値可視化画像（図３９に示す画像Ｉ１００）について、上述した画像処理（エッジ量の算出処理、二値化処理、補正量の算出処理、監視画像の補正処理）をしてもよい。

　差分画像は、上限値可視化画像よりも、監視対象の像のエッジノイズの影響を少なくすることができることについて説明する。図４１は、図３５と同様に、時系列に並ぶ相関値可視化画像を示す画像図である。監視対象は、ガスに関する処理装置である。画像Ｉ１１０は、ガスに関する処理装置の赤外画像である。画像Ｉ１１１～画像Ｉ１１４は、ガスに関する処理装置の赤外画像の動画を利用して生成された相関値可視化画像の中から選択された四枚の相関値可視化画像である。画像Ｉ１１２は、画像Ｉ１１１から２秒経過後の画像であり、画像Ｉ１１３は、画像Ｉ１１２から２秒経過後の画像であり、画像Ｉ１１４は、画像Ｉ１１３から２秒経過後の画像である。

　図４２は、図３９と同様に、差分画像の生成処理において関係する各種画像を示す画像図である。画像Ｉ１２０は、最大値可視化画像であり、画像Ｉ１２１は、最小値可視化画像であり、画像Ｉ１１２は、差分画像である。画像Ｉ１１２を見れば分かるように、ガスに関する処理装置の像のエッジノイズが弱くなっている。

　図１Ａに示す本実施形態に係るガス検知用画像処理装置３の第１態様から第４態様は、演算処理部９が所定の情報を処理し、画像生成部８が、処理された情報を可視化した画像を生成し、表示制御部１２が、その画像を表示部１３に表示させている。本発明は、この構成に限定されず、演算処理部９を備えるが、画像生成部８、表示制御部１２及び表示部１３を備えない構成でもよいし、演算処理部９及び画像生成部８を備えるが、表示制御部１２及び表示部１３を備えない構成でもよいし、演算処理部９、画像生成部８及び表示制御部１２を備えるが、表示部１３を備えない構成でもよい。

（実施形態の纏め）
　実施形態の第１の局面に係るガス検知用画像処理装置は、ガス像を構成する画素と非ガス像を構成する画素とを識別するための識別値について、監視対象の赤外画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応する前記識別値を算出する算出部と、前記識別値を基にして、前記赤外画像を用いて生成される監視画像において、前記ガス像を構成する画素と前記非ガス像を構成する画素とを識別する識別部と、を備える。これは、実施形態の第１態様～第４態様に対応する。なお、実施形態の第１態様は、図３に示すように、ステップＳ１００、Ｓ１０１及びＳ１０２により構成される。ステップＳ１００（監視画像の生成処理）及びステップＳ１０１（ガスの濃度厚み積の算出処理）については、公知の方法を用いることもできるので、明細書中の［監視画像の生成処理］及び［ガスの濃度厚み積の算出処理］の箇所を読まずに、［ガス像を構成する画素とガス像以外の動体の像を構成する画素との識別処理］の箇所を読むだけでも、実施形態の第１態様を理解することが可能である。

　実施形態の第１の局面に係るガス検知用画像処理装置によれば、監視画像に含まれるガス像を構成する画素と、監視画像に含まれる非ガス像（例えば、ガス像以外の動体の像）を構成する画素とを識別することができるので、監視画像において、ガス像と非ガス像とを識別することを実現できる。

　上記構成において、前記監視対象が複数の時刻で撮影されることにより得られた、複数の赤外画像を示す画像データが入力される画像データ入力部と、前記画像データ入力部から入力された複数の前記赤外画像において、同じ位置にある前記画素の画素データを時系列に並べた時系列画素データを生成し、前記赤外画像を構成する前記複数の画素のそれぞれの前記時系列画素データを基にして、前記複数の画素のそれぞれに対応する、ガスが有る場合の背景温度を示すガス有り背景温度及びガスが無い場合の背景温度を示すガス無し背景温度を決定する決定部と、をさらに備え、前記算出部は、前記決定部によって決定された前記ガス有り背景温度及び前記ガス無し背景温度を利用して、前記複数の画素のそれぞれに対応する前記濃度厚み積を算出する。この構成は、実施形態の第１態様に対応する。

　この構成は、ガスの濃度厚み積を識別値にしている。決定部は、図１Ａに示す画像生成部８及び演算処理部９によって実現される。検知対象のガスにより吸収される波長域を透過するフィルター、及び、その波長域を透過しないフィルターを用意し、これらフィルターを適宜に切り替えて、ガス有り背景温度、及び、ガス無し背景温度を測定する公知技術がある。これに対して、この構成では、漏れたガスがゆらいでいる現象を利用して、ガス有り背景温度及びガス無し背景温度を求める。この構成によれば、二種類のフィルター及びこれらを切り替える機構が不要となる。

　上記構成において、前記識別値は、ガスの濃度厚み積と相関する相関値である。前記相関値は、例えば、前記監視対象から漏れたガスにより発生する第１の温度差と、前記ガスの温度を基準にした第２の温度差とを用いて算出される。この構成は、実施形態の第２態様～第４態様に対応する。

　前記第１の温度差は、ガス有り背景温度とガス無し背景温度との温度差であり、前記第２の温度差は、前記ガスの温度と前記ガス無し背景温度との温度差とした場合、前記相関値は、下記式で示される。この構成は、実施形態の第２態様に対応する。
　　相関値＝（ガス有り背景温度とガス無し背景温度との温度差）／（ガスの温度とガス無し背景温度との温度差）・・・（式）

　画素もしくは部分領域ごとにガスかどうかを判別するために、画像全面にガスがあると仮定し、濃度厚み積を算出しようとすると、画素によっては、ガス有り背景温度、ガス無し背景温度、及び、ガス温度の関係から、ガスの濃度厚み積が求まらない場合がある。このことは、ガスかどうか判別のために、例えば画像上の空間的な変化を見るためのフィルター処理を行おうとしても行えず、不都合である。

　これに対して、相関値は、上記（式）で定義されるので、ガス有り背景温度、ガス無し背景温度、及び、ガス温度が決まれば、相関値が定まる。従って、相関値が可視化された画像である相関値可視化画像では、この画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応する相関値が全て定まるので、この画像を構成する複数の画素の全てを利用する画像処理をする場合に不都合が生じない。

　上記構成において、前記識別部は、前記赤外画像を構成する前記複数の画素のそれぞれに対応する前記識別値の絶対値を、予め定められたしきい値と比較し、前記しきい値を超えている前記識別値の絶対値に対応する画素を、前記非ガス像を構成する画素として特定する。この構成は、実施形態の第１態様、第２態様に対応する。識別値の絶対値としたのは、識別値が負の場合があるからである。

　ある画素に対応する識別値（濃度厚み積、相関値）が異常な値である場合、その画素は、ガス像を構成する画素でなく、非ガス像を構成する画素と見なすことができる。この構成は、ある画素に対応する識別値が異常な値であるか否かについて、しきい値を利用して判断している。

　上記構成において、前記算出部によって算出された前記識別値を可視化した画像である可視化画像を生成する画像生成部をさらに備え、前記識別部は、前記可視化画像を構成する複数の画素のそれぞれについて、前記識別値の空間的変化量（例えば、エッジ量）を算出し、算出した前記空間的変化量を基にして、前記非ガス像を構成する画素を特定する。この構成は、実施形態の第２態様に対応する。好ましくは、前記空間的変化量は、前記可視化画像を構成する前記複数の画素のそれぞれの前記識別値を空間微分した値である。前記識別部は、前記識別値を空間微分した値を微分値とし、前記可視化画像を構成する前記複数の画素のそれぞれの前記微分値を算出し、算出した前記微分値を予め定められたしきい値と比較し、前記しきい値を超えている前記微分値に対応する画素を、前記非ガス像を構成する画素として特定する。

　上記構成において、前記識別部は、前記識別部によって特定された、前記監視画像に含まれる前記非ガス像を構成する画素の前記識別値を小さくする補正をする。この構成は、実施形態の第２態様に対応する。

　この構成によれば、補正後の監視画像は、ガス像の輝度と比べて非ガス像の輝度を抑制することができる。

　上記構成において、前記算出部によって算出された前記識別値を可視化した画像を可視化画像とし、時系列に並べられた複数の前記可視化画像を生成する画像生成部をさらに備え、前記識別部は、時系列に並べられた複数の前記可視化画像において、空間的に同じ位置にある画素に対応する前記識別値を時系列に並べた時系列識別値データを生成し、前記可視化画像を構成する複数の画素のそれぞれについて、前記時系列識別値データの中に異常な値の前記識別値を含むか否かを判定し、前記異常な値の前記識別値を含む前記時系列識別値データに対応する画素を、前記非ガス像を構成する画素として特定する。この構成は、実施形態の第３態様に対応する。

　上記構成において、前記識別部は、前記時系列識別値データについて、同じ値の前記識別値の時間的変化量を基にして（例えば、同じ値の前記識別値の出現頻度を示すヒストグラムを基にして）、前記非ガス像を構成する画素を特定する。この構成は、実施形態の第３態様に対応する。

　実施形態の第２の局面に係るガス検知用画像処理方法は、ガス像を構成する画素と非ガス像を構成する画素とを識別するための識別値について、監視対象の赤外画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応する前記識別値を算出する算出ステップと、前記識別値を基にして、前記赤外画像を用いて生成される監視画像において、前記ガス像を構成する画素と前記非ガス像を構成する画素とを識別する識別ステップと、を備える。

　実施形態の第３の局面に係るガス検知用画像処理プログラムは、ガス像を構成する画素と非ガス像を構成する画素とを識別するための識別値について、監視対象の赤外画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応する前記識別値を算出する算出ステップと、前記識別値を基にして、前記赤外画像を用いて生成される監視画像において、前記ガス像を構成する画素と前記非ガス像を構成する画素とを識別する識別ステップと、をコンピュータに実行させる。

　実施形態の第４の局面に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、上記ガス検知用画像処理プログラムを記録している。

　実施形態の第２の局面に係るガス検知用画像処理方法、実施形態の第３の局面に係るガス検知用画像処理プログラム、実施形態の第４の局面に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、実施形態の第１の局面に係るガス検知用画像処理装置を、方法、プログラム、コンピュータ読み取り可能な記録媒体の観点から規定しており、実施形態の第１の局面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５の局面に係るガス検知システムは、監視対象領域を撮影する赤外線カメラと、ガス像を構成する画素と非ガス像を構成する画素とを識別するための識別値について、前記赤外線カメラによって撮影された前記監視対象領域の画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応する前記識別値を算出する算出部と、を備える。

　監視対象領域は、例えば、ガス漏れの監視対象が存在する領域である。実施形態の第５の局面に係るガス検知システムは、ガス像を構成する画素と非ガス像を構成する画素とを識別するための識別値を算出するシステムである。

　この出願は、２０１５年１２月１５日に出願された日本国特許出願特願２０１５－２４４１９３を基礎とするものであり、その内容は、本願に含まれるものである。

　本発明を表現するために、上述において図面を参照しながら実施形態を通して本発明を適切且つ十分に説明したが、当業者であれば上述の実施形態を変更および／または改良することは容易に為し得ることであると認識すべきである。したがって、当業者が実施する変更形態または改良形態が、請求の範囲に記載された請求項の権利範囲を離脱するレベルのものでない限り、当該変更形態または当該改良形態は、当該請求項の権利範囲に包括されると解釈される。

　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、ガス検知用画像処理プログラム、及び、ガス検知用画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することができる。

Claims

　ガス像を構成する画素と非ガス像を構成する画素とを識別するための識別値について、監視対象の赤外画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応する前記識別値を算出する算出部と、
　前記識別値を基にして、前記赤外画像を用いて生成される監視画像において、前記ガス像を構成する画素と前記非ガス像を構成する画素とを識別する識別部と、を備えるガス検知用画像処理装置。
　前記識別値は、ガスの濃度厚み積である請求項１に記載のガス検知用画像処理装置。
　前記監視対象が複数の時刻で撮影されることにより得られた、複数の前記赤外画像を示す画像データが入力される画像データ入力部と、
　前記画像データ入力部から入力された複数の前記赤外画像において、同じ位置にある前記画素の画素データを時系列に並べた時系列画素データを生成し、前記赤外画像を構成する前記複数の画素のそれぞれの前記時系列画素データを基にして、前記複数の画素のそれぞれに対応する、ガスが有る場合の背景温度を示すガス有り背景温度及びガスが無い場合の背景温度を示すガス無し背景温度を決定する決定部と、をさらに備え、
　前記算出部は、前記決定部によって決定された前記ガス有り背景温度及び前記ガス無し背景温度を利用して、前記複数の画素のそれぞれに対応する前記濃度厚み積を算出する請求項２に記載のガス検知用画像処理装置。
　前記識別値は、ガスの濃度厚み積と相関する相関値である請求項１に記載のガス検知用画像処理装置。
　前記相関値は、前記監視対象から漏れたガスにより発生する第１の温度差と、前記ガスの温度を基準にした第２の温度差とを用いて算出される請求項４に記載のガス検知用画像処理装置。
　前記第１の温度差は、ガス有り背景温度とガス無し背景温度との温度差であり、前記第２の温度差は、前記ガスの温度と前記ガス無し背景温度との温度差であり、前記相関値は、下記式で示される請求項５に記載のガス検知用画像処理装置。
　　相関値＝（ガス有り背景温度とガス無し背景温度との温度差）／（ガスの温度とガス無し背景温度との温度差）・・・（式）
　前記識別部は、前記赤外画像を構成する前記複数の画素のそれぞれに対応する前記識別値の絶対値を、予め定められたしきい値と比較し、前記しきい値を超えている前記識別値の絶対値に対応する画素を、前記非ガス像を構成する画素として特定する請求項１～６のいずれか一項に記載のガス検知用画像処理装置。
　前記算出部によって算出された前記識別値を可視化した画像である可視化画像を生成する画像生成部をさらに備え、
　前記識別部は、前記可視化画像を構成する複数の画素のそれぞれについて、前記識別値の空間的変化量を算出し、算出した前記空間的変化量を基にして、前記非ガス像を構成する画素を特定する請求項１～６のいずれか一項に記載のガス検知用画像処理装置。
　前記空間的変化量は、前記可視化画像を構成する前記複数の画素のそれぞれの前記識別値を空間微分した値であり、
　前記識別部は、前記識別値を空間微分した値を微分値とし、前記可視化画像を構成する前記複数の画素のそれぞれの前記微分値を算出し、算出した前記微分値を予め定められたしきい値と比較し、前記しきい値を超えている前記微分値に対応する画素を、前記非ガス像を構成する画素として特定する請求項８に記載のガス検知用画像処理装置。
　前記識別部は、前記識別部によって特定された、前記監視画像に含まれる前記非ガス像を構成する画素の前記識別値を小さくする補正をする請求項９に記載のガス検知用画像処理装置。
　前記算出部によって算出された前記識別値を可視化した画像を可視化画像とし、時系列に並べられた複数の前記可視化画像を生成する画像生成部をさらに備え、
　前記算出部は、時系列に並べられた複数の前記可視化画像において、空間的に同じ位置にある画素に対応する前記識別値を時系列に並べた時系列識別値データを生成し、
　前記識別部は、前記可視化画像を構成する複数の画素のそれぞれについて、前記時系列識別値データの中に異常な値の前記識別値を含むか否かを判定し、前記異常な値の前記識別値を含む前記時系列識別値データに対応する画素を、前記非ガス像を構成する画素として特定する請求項１～６のいずれか一項に記載のガス検知用画像処理装置。
　前記識別部は、前記時系列識別値データについて、同じ値の前記識別値の時間的変化量を基にして、前記非ガス像を構成する画素を特定する請求項１１に記載のガス検知用画像処理装置。
　ガス像を構成する画素と非ガス像を構成する画素とを識別するための識別値について、監視対象の赤外画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応する前記識別値を算出する算出ステップと、
　前記識別値を基にして、前記赤外画像を用いて生成される監視画像において、前記ガス像を構成する画素と前記非ガス像を構成する画素とを識別する識別ステップと、を備えるガス検知用画像処理方法。
　ガス像を構成する画素と非ガス像を構成する画素とを識別するための識別値について、監視対象の赤外画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応する前記識別値を算出する算出ステップと、
　前記識別値を基にして、前記赤外画像を用いて生成される監視画像において、前記ガス像を構成する画素と前記非ガス像を構成する画素とを識別する識別ステップと、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。
請求項１４に記載されたガス検知用画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
　監視対象領域を撮影する赤外線カメラと、
　ガス像を構成する画素と非ガス像を構成する画素とを識別するための識別値について、前記赤外線カメラによって撮影された前記監視対象領域の画像を構成する複数の画素のそれぞれに対応する前記識別値を算出する算出部と、を備えるガス検知システム。
　前記識別値は、ガスの濃度厚み積である請求項１６に記載のガス検知システム。
　前記識別値は、ガスの濃度厚み積と相関する相関値である請求項１６に記載のガス検知システム。