WO2019058863A1

WO2019058863A1 - 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

Info

Publication number: WO2019058863A1
Application number: PCT/JP2018/031286
Authority: WO
Inventors: 基広浅野
Original assignee: コニカミノルタ株式会社
Priority date: 2017-09-21
Filing date: 2018-08-24
Publication date: 2019-03-28
Also published as: US20200258267A1; JP7230813B2; JPWO2019058863A1

Abstract

ガス検知用画像処理装置は、第１生成部と表示制御部とを備える。第１生成部は、撮像時間が第１所定期間である第１時系列画像を取得し、第１所定期間に含まれ、時系列に並ぶ複数の第２所定期間を設定し、第２所定期間に対応する第１時系列画像の一部分（第２時系列画像）の代表画像の生成を、複数の第２所定期間のそれぞれに対応する複数の第２時系列画像に対して実行することにより、時系列代表画像を生成する。第１生成部は、ガス領域を含む第２時系列画像を用いて、代表画像を生成する場合、ガス領域を含む代表画像を生成する。表示制御部は、時系列代表画像を構成する複数の代表画像を、時系列順に表示させる。

Description

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

　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。

　画像処理により抽出されたガス領域は、検知対象となるガスの出現以外の事象により生じることがある。例えば、移動する雲によって太陽が遮られることにより、太陽光が反射する反射面に写された、蒸気等の影がゆらいでいるとき、これによる像がガス領域として画像に含まれることがある。従って、ガス領域を抽出する画像処理がされた、時系列画像（例えば、動画）を基にしたガス検知技術の場合、ガス検知（ガス領域が検知）がされても、ユーザーは、ガス検知時の気象条件（風、天候）、時間帯（昼間、夜間）等を考慮し、誤検知の可能性があると判断することがある。

　このようなとき、ユーザーは、画像に含まれるガス領域を見て、誤検知か否かを判断することになるが、ガス検知された時点の画像だけを見ても、誤検知か否かを判断できないことがある。そこで、ユーザーは、ガス検知された時点から過去に戻り、ガス領域の動き、形状の変化等を見て、誤検知か否かを判断する。また、上記影のゆらぎの場合、太陽との位置関係が同じ位置で、違う日の同じ時間帯において、太陽が雲に遮られていないときに、ユーザーが、同じようなガス領域が検出されているか否かを見て、誤検知か否かを判断する。この判断をするために、ガス検知された時点より遡り、上記時系列画像を再生することが考えられる。しかし、遡る期間が長いとき（例えば、１日や１週間）、時系列画像の再生時間が長くなるので、ユーザーは、誤検知か否かを速やかに判断することができない。時系列画像を早送り再生すれば、画像に含まれるガス領域を見逃す可能性がある。

特開２０１２－５８０９３号公報特開２００９－１９８３９９号公報

　本発明は、ユーザーが画像に含まれるガス領域を見逃すことなく、時系列画像の内容を短時間で把握す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生成部と表示制御部とを備える。前記第１生成部は、撮像時間が第１所定期間である第１時系列画像を取得し、前記第１所定期間に含まれ、時系列に並ぶ複数の第２所定期間を設定し、前記第２所定期間に対応する前記第１時系列画像の一部分である第２時系列画像の代表画像の生成を、複数の前記第２所定期間のそれぞれに対応する複数の前記第２時系列画像に対して実行することにより、時系列代表画像を生成する。前記第１生成部は、ガス領域を含む前記第２時系列画像を用いて、前記代表画像を生成する場合、前記ガス領域を含む前記代表画像を生成する。前記表示制御部は、前記時系列代表画像を構成する複数の前記代表画像を、時系列順に表示部に表示させる。

　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。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画像動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。５０秒間の監視画像動画を用いて生成された代表画像動画を示す画像図である。代表画像の生成方法の第１例を用いて生成された代表画像を示す画像図である。代表画像の生成方法の第２例を用いて生成された代表画像を示す画像図である。実施形態の第１変形例が、監視画像動画から代表画像動画を生成する工程を説明する模式図である。実施形態の第２変形例が、監視画像動画から代表画像動画を生成する工程を説明する模式図である。実施形態の第３変形例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。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。実施形態の第３変形例が、可視画像動画から代表画像動画を生成する工程を説明する模式図である。５０秒間の可視画像動画を用いて生成された代表画像動画を示す画像図である。第３変形例の第１形態によって生成された代表画像を示す画像図である。第３変形例の第２形態によって生成された代表画像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。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、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、第１生成部９１及び第２生成部９２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、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。実施形態に係るガス検知用画像処理装置３は、ディスプレイ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、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、撮像時間が第１所定期間である第１時系列画像を取得し、前記第１所定期間に含まれ、時系列に並ぶ複数の第２所定期間を設定し、前記第２所定期間に対応する前記第１時系列画像の一部分である第２時系列画像の代表画像の生成を、複数の前記第２所定期間のそれぞれに対応する複数の前記第２時系列画像に対して実行することにより、時系列代表画像を生成する。第１生成プログラムは、撮像時間が第１所定期間である第１時系列画像を取得し、前記第１所定期間に含まれ、時系列に並ぶ複数の第２所定期間を設定し、前記第２所定期間に対応する前記第１時系列画像の一部分である第２時系列画像の代表画像の生成を、複数の前記第２所定期間のそれぞれに対応する複数の前記第２時系列画像に対して実行することにより、時系列代表画像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、ユーザーは、画像に含まれるガス領域を見逃すことなく、時系列画像の内容を短時間で把握することができる。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から代表画像動画Ｖ２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、第２生成部９２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、第２生成部９２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（第３時系列画像の一例）は、上述したように、赤外線カメラ２により撮像されたガス監視対象の動画である。この動画は、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。

　第２生成部９２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、監視画像動画Ｖ１が生成される。監視画像動画Ｖ１（第１時系列画像の一例）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、又は、誤検知の原因となる事象が発生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おらず、かつ、誤検知の原因となる事象が発生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、代表画像動画Ｖ２を生成する（図１２のステップＳ１０１）。詳しく説明すると、画像処理部９が、監視画像動画Ｖ１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、監視画像動画Ｖ１にガス領域が含まれているか否かをリアルタイムで判定する。画像処理部９は、ガス領域を含む監視画像Ｉｍ１があるとき、監視画像動画Ｖ１にガス領域が含まれていると判定する。

　画像処理部９が、監視画像動画Ｖ１にガス領域が含まれていると判定したとき、ガス検知用画像処理装置３は、所定の発報をすることにより、ユーザーにガス検知を報知する。ユーザーは、その検知が誤検知の可能性があると判断したとき、入力部１２を操作して、第１所定期間及び第２所定期間を入力し、そして、代表画像動画Ｖ２を生成する命令を入力する。第１所定期間は、ガス検知がされた時点から遡る期間である。第２所定期間は、代表画像Ｉｍ２の生成に用いる監視画像動画Ｖ１の時間単位である。ここでは、第１所定期間が２４時間とし、第２所定期間が１０秒間とする。これらは具体例であり、第１所定期間及び第２所定期間は、これらの値に限定されない。

　第１生成部９１は、第２生成部９２に記憶されている監視画像動画Ｖ１のうち、ガス検知用画像処理装置３がガス検知をした時点から２４時間前までの監視画像動画Ｖ１を取得し、取得した監視画像動画Ｖ１に対して、２４時間を１０秒間隔で分割する。各１０秒間には、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１（第２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について、代表画像Ｉｍ２を生成することにより、代表画像動画Ｖ２（時系列代表画像の一例）を生成する。代表画像動画Ｖ２は、時系列に並ぶ複数の代表画像Ｉｍ２により構成される。代表画像Ｉｍ２は、１０秒間単位で作成されるので、代表画像動画Ｖ２を構成する代表画像Ｉｍ２（フレーム）の数は、８６４０（＝２４時間×６０分×６）となる。

　代表画像動画Ｖ２の具体例を図１５に示す。図１５は、５０秒間の監視画像動画Ｖ１を用いて生成された代表画像動画Ｖ２を示す画像図である。「１１：４８」で示す画像は、１１分４８秒から１１分５８秒までの１０秒間の代表画像Ｉｍ２である。「１１：５８」で示す画像は、１１分５８秒から１２分０８秒までの１０秒間の代表画像Ｉｍ２である。「１２：０８」で示す画像は、１２分０８秒から１２分１８秒までの１０秒間の代表画像Ｉｍ２である。「１２：１８」で示す画像は、１２分１８秒から１２分２８秒までの１０秒間の代表画像Ｉｍ２である。「１２：２８」で示す画像は、１２分２８秒から１２分３８秒までの１０秒間の代表画像Ｉｍ２である。

　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、代表画像Ｉｍ２にガス領域が含まれるようにする。代表画像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（第２時系列画像）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、代表画像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、代表画像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、代表画像Ｉｍ２の２番目の画素の値とする。第１生成部９１は、３番目以降の画素についても同様の処理をする。

　図１６は、代表画像Ｉｍ２の生成方法の第１例を用いて生成された代表画像Ｉｍ２を示す画像図である。代表画像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（第２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、代表画像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、代表画像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。従って、風向きの変化等でガスがゆらいでいる場合、代表画像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。

　代表画像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（第２時系列画像）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を代表画像Ｉｍ２として選択する。図１７は、代表画像Ｉｍ２の生成方法の第２例を用いて生成された代表画像Ｉｍ２を示す画像図である。代表画像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（第２時系列画像）にガス領域が含まれる場合、代表画像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。

　代表画像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（第２時系列画像）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を代表画像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（第２時系列画像）にガス領域が含まれる場合、代表画像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画像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）を代表画像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）。

　ユーザーは、監視画像動画Ｖ１（第１時系列画像）の内容を短時間で把握するために、代表画像動画Ｖ２（時系列代表画像）を見る。複数の第２所定期間（１０秒間）の中で、ガス領域が存在しない第２所定期間がある場合、そのことを、ユーザーに認識させる必要がある。そこで、第１生成部９１は、ガス領域が存在しない第２所定期間に対応する、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１の場合（監視画像動画Ｖ１の一部分にガス領域が含まれない場合）、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の中で、予め定められた監視画像Ｉｍ１を代表画像Ｉｍ２とする。

　以上説明したように、第１生成部９１は、撮像時間が第１所定期間（２４時間）である第１時系列画像（監視画像動画Ｖ１）を取得し、第１所定期間に含まれ、時系列に並ぶ複数の第２所定期間（１０秒間）を設定し、第２所定期間に対応する第１時系列画像の一部分である第２時系列画像の代表画像Ｉｍ２の生成を、複数の第２所定期間のそれぞれに対応する複数の第２時系列画像に対して実行することにより、時系列代表画像（代表画像動画Ｖ２）を生成する。

　図１Ａ及び図１３を参照して、表示制御部１０は、代表画像動画Ｖ２を再生する（図１２のステップＳ１０２）。詳しく説明すると、代表画像動画Ｖ２が生成されると、ガス検知用画像処理装置３は、ユーザーに代表動画画像の再生が可能である旨を報知する。ユーザーは、入力部１２を操作して、代表画像動画Ｖ２の再生を命令する。これにより、表示制御部１０は、代表画像動画Ｖ２を構成する複数の代表画像Ｉｍ２を、時系列順にディスプレイ１１に表示する（複数の代表画像Ｉｍ２を連続表示する）。例えば、再生のフレームレートが４ｆｐｓとする。再生時間は、以下の式で示すように、３６分となる。８６４０は、上述したように、代表画像動画Ｖ２を構成する代表画像Ｉｍ２（フレーム）の数である。

　　　８６４０フレーム÷４ｆｐｓ＝２１６０秒＝３６分

　なお、再生時間をさらに短くしたいとき、第２所定期間を長くする。例えば、第２所定期間が１分のとき、代表画像動画Ｖ２を構成する代表画像Ｉｍ２（フレーム）の数は、１４４０（＝２４時間×６０分）となる。再生時間は、以下の式で示すように、６分となる。

　　　１４４０フレーム÷４ｆｐｓ＝３６０秒＝６分

　上記第１例を用いて代表画像Ｉｍ２を生成する場合、第２所定期間中の画素値の最大値を代表画像Ｉｍ２の画素値にする。よって、この場合、第２所定期間を長くしたとき、代表画像Ｉｍ２にノイズが含まれやすくなる。

　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。代表画像Ｉｍ２は、監視画像画像の一部分Ｐ１（第２時系列画像）を代表する画像である。代表画像動画Ｖ２（時系列代表画像）は、時系列に並ぶ複数の代表画像Ｉｍ２により構成される。表示制御部１０は、複数の代表画像Ｉｍ２を時系列順にディスプレイ１１に表示させる。従って、ユーザーは、これらの代表画像Ｉｍ２を見ることにより、監視画像動画Ｖ１（第１時系列画像）の内容を把握することが可能となる。

　また、代表画像Ｉｍ２は、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１を代表する画像であるので、代表画像動画Ｖ２を構成する代表画像Ｉｍ２の数は、監視画像動画Ｖ１を構成する監視画像Ｉｍ１の数より少ない。よって、代表画像動画Ｖ２は、監視画像動画Ｖ１よりも、再生時間を短くできる。

　このように、実施形態によれば、ユーザーは、時系列画像（監視画像動画Ｖ１）の内容を短時間で把握することができる。

　第１生成部９１は、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１がガス領域を含むとき、ガス領域を含む代表画像Ｉｍ２を生成する。よって、実施形態によれば、ガス領域の見逃しを防ぐことができる。

　以上より、実施形態によれば、ユーザーが画像に含まれるガス領域を見逃すことなく、監視画像動画Ｖ１の内容を短時間で把握することができる。よって、監視画像動画Ｖ１をダイジェスト再生した効果と同様の効果が得られる。

　ガス検知システム１を用いて、ガス監視の対象（例えば、ガスプラントのガス配管）を長期間監視し、この期間中に発生した事実をユーザーに提供するサービスが考えられる。代表画像動画Ｖ２をクラウドコンピューティングのストレージに記憶させれば、サービス提供者は、ガス監視の対象がある場所に訪れる必要がない。クラウドコンピューティングを利用する場合、監視画像動画Ｖ１の全データをクラウドにアップロードし続けることはデータ容量や帯域から現実的ではなく、データ量を少なくすることが好ましい。上述したように、代表画像動画Ｖ２を構成する代表画像Ｉｍ２の数は、監視画像動画Ｖ１を構成する監視画像Ｉｍ１の数より少ないので、代表画像動画Ｖ２は、監視画像動画Ｖ１よりもデータ量を少なくすることができる。

　実施形態の第１変形例を説明する。実施形態では、図１３に示すように、２４時間（第１所定期間）を１０秒間隔に分割し、各１０秒間を第２所定期間にしている。すなわち、実施形態では、複数の第２所定期間が連続している。これに対して、第１変形例では、複数の第２所定期間が所定間隔で設定される。図１８は、実施形態の第１変形例が、監視画像動画Ｖ１から代表画像動画Ｖ２を生成する工程を説明する模式図である。

　図１Ａ及び図１８を参照して、第１変形例において、第１生成部９１は、２４時間の監視画像動画Ｖ１を、２分間隔で分割し、２分間のうち、先頭の１０秒間を第２所定期間に設定する。このように、第１変形例において、第１生成部９１は、第１所定期間（２４時間）を分割した複数の分割期間（２分間）を設定し、分割期間に含まれ、分割期間より短い第２所定期間（１０秒間）を、複数の分割期間のそれぞれについて設定する。なお、２４時間、２分間、１０秒間は、具体例であり、第１所定期間、分割期間、第２所定期間は、これらの値に限定されない。また、第２所定期間は、分割期間の先頭（最初）から開始される例で説明しているが、先頭からでなくてもよい。

　第１変形例において、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を用いて、代表画像Ｉｍ２を生成する。これは、実施形態と同様である。

　複数の分割期間（２分間）を合計した期間は、第１所定期間（２４時間）と同じ長さとなる。第１変形例によれば、第２所定期間（１０秒間）が分割期間より短いので、複数の第２所定期間が所定間隔で設定されることになる。第１変形例は、複数の第２所定期間が連続に設定される態様（図１３）と比べて、第２所定期間の長さが同じ場合、代表画像Ｉｍ２の数を少なくすることができる。従って、第１変形例によれば、第１所定期間が長くても、代表画像動画Ｖ２（時系列代表画像）の再生時間を長くすることなく、監視画像動画Ｖ１（第１時系列画像）の内容を大まかに把握することができる。第１変形例は、第１所定期間が長い場合（例えば、１日）に有効となる。

　実施形態の第２変形例を説明する。図１９は、実施形態の第２変形例が、監視画像動画Ｖ１から代表画像動画Ｖ２を生成する工程を説明する模式図である。分割期間（２分間）の全期間でなく、一部の期間に、ガス領域が存在することがある。図１８に示すように、第１変形例では、分割期間（２分間）のうち、先頭期間（１０秒間）を第２所定期間にしている。先頭期間において、ガス領域が発生しておらず、先頭期間以外で、ガス領域が発生していることがある。この場合、ガス領域を見逃すことになる。第２変形例は、以下に説明するように、ガス領域の見逃しを防止することができる。

　図１Ａ及び図１９を参照して、第２変形例において、第１生成部９１は、分割期間内にガス領域が存在する期間があるとき、この期間を第２所定期間に設定し、分割期間内にガス領域が存在する期間がないとき、この分割期間に第２所定期間を設定しない。図１９に示す連続する３つの分割期間Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３を例にして、詳しく説明する。第１生成部９１は、分割期間Ｔ１において、監視画像動画Ｖ１にガス領域が含まれているか否かを判定する。分割期間Ｔ１において、監視画像動画Ｖ１にガス領域が含まれているとする。第１生成部９１は、分割期間Ｔ１において、最初にガス領域が現れる期間に、第２所定期間（１０秒間）を設定する。第１生成部９１は、第２所定期間に対応する、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１（第２時系列画像）を用いて、代表画像Ｉｍ２を生成する。なお、分割期間内にガス領域が存在する期間がなくても、第１生成部９１は、分割期間の先頭から第２所定期間（１０秒間）を設定し、代表画像Ｉｍ２を生成してもよい。

　第１生成部９１は、分割期間Ｔ２において、監視画像動画Ｖ１にガス領域が含まれているか否かを判定する。分割期間Ｔ２において、監視画像動画Ｖ１にガス領域が含まれていないとする。第１生成部９１は、分割期間Ｔ２に属する複数の監視画像Ｉｍ１の中から、予め定められた監視画像Ｉｍ１を代表画像Ｉｍ２とする。例えば、最初の監視画像Ｉｍ１が代表画像Ｉｍ２とされる。

　第１生成部９１は、分割期間Ｔ３において、監視画像動画Ｖ１にガス領域が含まれているか否かを判定する。分割期間Ｔ３において、監視画像動画Ｖ１にガス領域が含まれているとする。第１生成部９１は、分割期間Ｔ３において、最初にガス領域が現れる期間に、第２所定期間（１０秒間）を設定する。第１生成部９１は、第２所定期間に対応する、監視画像動画Ｖ１の一部分Ｐ１を用いて、代表画像Ｉｍ２を生成する。

　第２変形例によれば、分割期間の全期間において、ガス領域が存在しないとき、ガス領域を含まない代表画像Ｉｍ２を生成し、分割期間の少なくとも一部において、ガス領域が存在するとき、ガス領域を含む代表画像Ｉｍ２を生成する。従って、分割期間の一部において、ガス領域が存在するとき、ガス領域の見逃しを防止することができる。

　第２変形例は、監視画像動画Ｖ１にガス領域が含まれているか否かの判定を前提とする。このため、第２変形例には、上述した代表画像Ｉｍ２の生成方法の第２例（ガス領域の平均輝度値を基にして代表画像Ｉｍ２が決定される）、第３例（ガス領域の面積を基にして代表画像Ｉｍ２が決定される）が適用される。

　第３変形例について説明する。第３変形例は、ガス領域をカラー化する。図２０は、実施形態の第３変形例に係るガス検知システム１ａの構成を示すブロック図である。ガス検知システム１ａが、図１Ａに示すガス検知システム１と相違する点を説明する。ガス検知システム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。

　ガス検知システム１ａの画像処理部９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２１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２１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Ｉｍ３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Ｉｍ３）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Ｉｍ３）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２２Ａ及び図２２Ｂ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２２Ａ及び図２２Ｂ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２３は、実施形態の第３変形例が、可視画像動画Ｖ３（第１時系列画像の一例）から代表画像動画Ｖ４（時系列代表画像の一例）を生成する工程を説明する模式図である。

　図２０及び図２３を参照して、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（第２時系列画像）について、代表画像Ｉｍ４を生成することにより、代表画像動画Ｖ４を生成する。代表画像動画Ｖ４は、時系列に並ぶ複数の代表画像Ｉｍ４により構成される。代表画像Ｉｍ４は、１０秒間単位で作成されるので、代表画像動画Ｖ４を構成する代表画像Ｉｍ４（フレーム）の数は、８６４０（＝２４時間×６０分×６）となる。

　代表画像動画Ｖ４の具体例を図２４に示す。図２４は、５０秒間の可視画像動画Ｖ３を用いて生成された代表画像動画Ｖ４を示す画像図である。「１１：４８」で示す画像は、１１分４８秒から１１分５８秒までの１０秒間の代表画像Ｉｍ４である。「１１：５８」で示す画像は、１１分５８秒から１２分０８秒までの１０秒間の代表画像Ｉｍ４である。「１２：０８」で示す画像は、１２分０８秒から１２分１８秒までの１０秒間の代表画像Ｉｍ４である。「１２：１８」で示す画像は、１２分１８秒から１２分２８秒までの１０秒間の代表画像Ｉｍ４である。「１２：２８」で示す画像は、１２分２８秒から１２分３８秒までの１０秒間の代表画像Ｉｍ４である。「１１：５８」で示す代表画像Ｉｍ４及び「１２：０８」で示す代表画像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）。

　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、代表画像Ｉｍ４にカラーガス領域Ｒ２が含まれるようにする。代表画像Ｉｍ４の生成方法を説明する。図２０及び図２３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（第２時系列画像）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を代表画像Ｉｍ４として選択する。図２５は、第３変形例によって生成された代表画像Ｉｍ４を示す画像図である。代表画像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を代表画像とする。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）。

　第３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２０に示す第１生成部９１及び第２生成部９２が、図１３～図１６を用いて説明した方法（代表画像Ｉｍ２の生成方法の第１例）で代表画像動画Ｖ２を生成し、代表画像動画Ｖ２を基にして、代表画像動画Ｖ４を生成してもよい。詳しく説明すると、カラー処理部９３は、代表画像動画Ｖ２（図１３）を構成する複数の代表画像Ｉｍ２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、複数の代表画像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画像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、代表画像Ｉｍ４（図２３）となる。図２６は、第３変形例の第２形態によって生成された代表画像Ｉｍ４を示す画像図である。代表画像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、第３変形例によれば、代表画像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。

　第３変形例は、図１８に示す第１変形例と組み合わせることができ、また、図１９に示す第２変形例と組み合わせることができる。

　第３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局面に係るガス検知用画像処理装置は、撮像時間が第１所定期間である第１時系列画像を取得し、前記第１所定期間に含まれ、時系列に並ぶ複数の第２所定期間を設定し、前記第２所定期間に対応する前記第１時系列画像の一部分である第２時系列画像の代表画像の生成を、複数の前記第２所定期間のそれぞれに対応する複数の前記第２時系列画像に対して実行することにより、時系列代表画像を生成する第１生成部を備え、前記第１生成部は、ガス領域を含む前記第２時系列画像を用いて、前記代表画像を生成する場合、前記ガス領域を含む前記代表画像を生成し、さらに、前記時系列代表画像を構成する複数の前記代表画像を、時系列順に表示部に表示させる表示制御部を備える。

　第１時系列画像には、ガス監視の対象（例えば、ガスプラントのガス管）が写されている。第１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、第１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。

　第１所定期間（第１所定期間＞第２所定期間）のうち、検知対象となるガスが出現している期間、又は、誤検知の原因となる事象が発生している期間において、第１時系列画像には、ガス領域が含まれる。第１所定期間のうち、検知対象となるガスが出現しておらず、かつ、誤検知の原因となる事象が発生していない期間において、第１時系列画像には、ガス領域が含まれない。

　代表画像は、第２時系列画像（第１時系列画像の一部分）を代表する画像である。時系列代表画像は、時系列に並ぶ複数の代表画像により構成される。表示制御部は、複数の代表画像を時系列順に表示部に表示させる（時系列代表画像を再生させる）。従って、ユーザーは、これらの代表画像を見ることにより、第１時系列画像の内容を把握することが可能となる。

　また、代表画像は、第１時系列画像の一部分である第２時系列画像を代表する画像であるので、時系列代表画像を構成する代表画像の数は、第１時系列画像を構成する画像の数より少ない。よって、時系列代表画像は、第１時系列画像よりも、再生時間を短くできる。

　このように、実施形態の第１局面に係るガス検知用画像処理装置によれば、ユーザーは、時系列画像（第１時系列画像）の内容を短時間で把握することができる。

　第１生成部は、ガス領域を含む第２時系列画像のとき、ガス領域を含む代表画像を生成する。よって、実施形態の第１局面に係るガス検知用画像処理装置によれば、ガス領域の見逃しを防ぐことができる。

　実施形態の第１局面に係るガス検知用画像処理装置は、第２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、第２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、第２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画像を生成し、第２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画像を生成する。

　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。第１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（第１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）、時系列代表画像の段階で、ガス領域がカラー化されてもよい（時系列代表画像を構成する複数の代表画像に対して、ガス領域をカラー化する処理がされてもよい）。

　上記構成において、前記第１生成部は、前記第２時系列画像に前記ガス領域が含まれる場合、前記第２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画像として選択する。

　この構成は、上述した第１態様である。この構成によれば、第２時系列画像にガス領域が含まれる場合、代表画像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、前記第２時系列画像に前記ガス領域が含まれる場合、前記第２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画像として選択する。

　この構成は、上述した第１態様である。この構成によれば、第２時系列画像にガス領域が含まれる場合、代表画像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、前記第２時系列画像に前記ガス領域が含まれない場合、前記第２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画像として選択する。

　この構成は、上述した第１態様である。上述したように、ユーザーは、第１時系列画像の内容を短時間で把握するために、時系列代表画像を見る。よって、複数の第２所定期間の中で、ガス領域が存在しない第２所定期間がある場合、そのことを、ユーザーに認識させる必要がある。そこで、第１生成部は、ガス領域が存在しない第２所定期間に対応する第２時系列画像の場合（第２時系列画像にガス領域が含まれない場合）、その第２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（任意の画像）を代表画像とする。予め定められた画像は、その第２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、前記第１所定期間を分割した複数の分割期間を設定し、前記分割期間に含まれ、前記分割期間より短い前記第２所定期間を、複数の前記分割期間のそれぞれについて設定する。

　複数の分割期間を合計した期間は、第１所定期間と同じ長さとなる。この構成によれば、第２所定期間が分割期間より短いので、複数の第２所定期間が所定間隔で設定されることになる。この構成は、複数の第２所定期間が連続に設定される態様と比べて、第２所定期間の長さが同じ場合、代表画像の数を少なくすることができる。従って、この構成によれば、第１所定期間が長くても、時系列代表画像の再生時間を長くすることなく、第１時系列画像の内容を大まかに把握することができる。この構成は、第１所定期間が長い場合（例えば、１日）に有効となる。

　上記構成において、前記第１生成部は、前記分割期間内に前記ガス領域が存在する期間があるとき、前記期間を前記第２所定期間に設定する。

　分割期間の全期間でなく、一部の期間に、ガス領域が存在することがある。第１生成部は、ガス領域が存在する期間に第２所定期間を設定したとき、ガス領域を含む代表画像を生成し、ガス領域が含まれない期間に第２所定期間を設定したとき、ガス領域を含まない代表画像を生成することになる。この構成は、前者を優先する。従って、第１生成部は、分割期間の全期間において、ガス領域が存在しないとき、ガス領域を含まない代表画像を生成し、分割期間の少なくとも一部において、ガス領域が存在するとき、ガス領域を含む代表画像を生成する。この構成によれば、分割期間の少なくとも一部の期間がガス領域が存在するとき、ガス領域の見逃しを防止できる。

　上記構成において、前記第１生成部は、前記第２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代表画像を生成する。

　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。この構成は、上述した第２態様であり、第２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、代表画像を生成する。この構成によれば、第２時系列画像にガス領域が含まれる場合、代表画像に含まれるガス領域が、第２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、代表画像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。

　この構成によれば、上述したように、第１所定期間が長くても、時系列代表画像の再生時間を長くすることなく、第１時系列画像の内容を大まかに把握することができる。この構成は、第１所定期間が長い場合（例えば、１日）に有効となる。

　上記構成において、前記代表画像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処理部をさらに備える。

　この構成は、代表画像にガス領域が含まれるか否かを判定し、代表画像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所定期間において撮像された第３時系列画像に対して、前記ガス領域を抽出する画像処理をすることにより、前記第１時系列画像を生成する第２生成部をさらに備える。

　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が第１時系列画像となる。

　実施形態の第２局面に係るガス検知用画像処理方法は、撮像時間が第１所定期間である第１時系列画像を取得し、前記第１所定期間に含まれ、時系列に並ぶ複数の第２所定期間を設定し、前記第２所定期間に対応する前記第１時系列画像の一部分である第２時系列画像の代表画像の生成を、複数の前記第２所定期間のそれぞれに対応する複数の前記第２時系列画像に対して実行することにより、時系列代表画像を生成する第１生成ステップを備え、前記第１生成ステップは、ガス領域を含む前記第２時系列画像を用いて、前記代表画像を生成する場合、前記ガス領域を含む前記代表画像を生成し、さらに、前記時系列代表画像を構成する複数の前記代表画像を、時系列順に表示部に表示させる表示制御ステップを備える。

　実施形態の第２局面に係るガス検知用画像処理方法は、実施形態の第１局面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３局面に係るガス検知用画像処理プログラムは、撮像時間が第１所定期間である第１時系列画像を取得し、前記第１所定期間に含まれ、時系列に並ぶ複数の第２所定期間を設定し、前記第２所定期間に対応する前記第１時系列画像の一部分である第２時系列画像の代表画像の生成を、複数の前記第２所定期間のそれぞれに対応する複数の前記第２時系列画像に対して実行することにより、時系列代表画像を生成する第１生成ステップ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第２時系列画像を用いて、前記代表画像を生成する場合、前記ガス領域を含む前記代表画像を生成し、さらに、前記時系列代表画像を構成する複数の前記代表画像を、時系列順に表示部に表示させる表示制御ステップをコンピュータに実行させる。

　実施形態の第３局面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局面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。

　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２０１７－１８１２８３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

　撮像時間が第１所定期間である第１時系列画像を取得し、前記第１所定期間に含まれ、時系列に並ぶ複数の第２所定期間を設定し、前記第２所定期間に対応する前記第１時系列画像の一部分である第２時系列画像の代表画像の生成を、複数の前記第２所定期間のそれぞれに対応する複数の前記第２時系列画像に対して実行することにより、時系列代表画像を生成する第１生成部を備え、
　前記第１生成部は、ガス領域を含む前記第２時系列画像を用いて、前記代表画像を生成する場合、前記ガス領域を含む前記代表画像を生成し、
　さらに、前記時系列代表画像を構成する複数の前記代表画像を、時系列順に表示部に表示させる表示制御部を備えるガス検知用画像処理装置。
　前記ガス領域をカラー化する画像処理をする処理部をさらに備える請求項１に記載のガス検知用画像処理装置。
　前記第１生成部は、前記第２時系列画像に前記ガス領域が含まれる場合、前記第２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画像として選択する、請求項１又は２に記載のガス検知用画像処理装置。
　前記第１生成部は、前記第２時系列画像に前記ガス領域が含まれる場合、前記第２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画像として選択する、請求項１に記載のガス検知用画像処理装置。
　前記第１生成部は、前記第２時系列画像に前記ガス領域が含まれない場合、前記第２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画像として選択する、請求項１～４のいずれか一項に記載のガス検知用画像処理装置。
　前記第１生成部は、前記第１所定期間を分割した複数の分割期間を設定し、前記分割期間に含まれ、前記分割期間より短い前記第２所定期間を、複数の前記分割期間のそれぞれについて設定する、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。
　前記第１生成部は、前記分割期間内に前記ガス領域が存在する期間があるとき、前記期間を前記第２所定期間に設定する、請求項６に記載のガス検知用画像処理装置。
　前記第１生成部は、前記第２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代表画像を生成する、請求項１に記載のガス検知用画像処理装置。
　前記第１生成部は、前記第１所定期間を分割した複数の分割期間を設定し、前記分割期間に含まれ、前記分割期間より短い前記第２所定期間を、複数の前記分割期間のそれぞれについて設定する、請求項８に記載のガス検知用画像処理装置。
　前記代表画像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処理部をさらに備える請求項８又は９に記載のガス検知用画像処理装置。
　前記第１所定期間において撮像された第３時系列画像に対して、前記ガス領域を抽出する画像処理をすることにより、前記第１時系列画像を生成する第２生成部をさらに備える請求項１～１０のいずれか一項に記載のガス検知用画像処理装置。
　撮像時間が第１所定期間である第１時系列画像を取得し、前記第１所定期間に含まれ、時系列に並ぶ複数の第２所定期間を設定し、前記第２所定期間に対応する前記第１時系列画像の一部分である第２時系列画像の代表画像の生成を、複数の前記第２所定期間のそれぞれに対応する複数の前記第２時系列画像に対して実行することにより、時系列代表画像を生成する第１生成ステップを備え、
　前記第１生成ステップは、ガス領域を含む前記第２時系列画像を用いて、前記代表画像を生成する場合、前記ガス領域を含む前記代表画像を生成し、
　さらに、前記時系列代表画像を構成する複数の前記代表画像を、時系列順に表示部に表示させる表示制御ステップを備えるガス検知用画像処理方法。
　撮像時間が第１所定期間である第１時系列画像を取得し、前記第１所定期間に含まれ、時系列に並ぶ複数の第２所定期間を設定し、前記第２所定期間に対応する前記第１時系列画像の一部分である第２時系列画像の代表画像の生成を、複数の前記第２所定期間のそれぞれに対応する複数の前記第２時系列画像に対して実行することにより、時系列代表画像を生成する第１生成ステップ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第２時系列画像を用いて、前記代表画像を生成する場合、前記ガス領域を含む前記代表画像を生成し、
　さらに、前記時系列代表画像を構成する複数の前記代表画像を、時系列順に表示部に表示させる表示制御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。