WO2022070943A1

WO2022070943A1 - ガス可視化画像処理装置、ガス可視化画像処理方法、および、プログラム

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Filing date: 2021-09-16
Publication date: 2022-04-07
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Abstract

ガスの濃度が薄い場合や、赤外線画像におけるガス存在範囲が大きい場合にも、ガス雲画像と背景の可視画像とを、ガスの有無やどこから漏れているか判断しやすいように表示する。検査対象を含む空間が可視カメラにより撮像された可視画像と、空間が赤外線カメラによリ可視画像と並行して撮像された検査画像とを、それぞれ取得する画像取得部（IN）と、検査画像から空間に存在するガス雲の像を抽出してガス雲画像を生成するガス領域抽出部（14）と、可視画像とガス雲画像とを重ねて合わせてガス雲重畳画像を生成する画像合成部（16）と、備えるガス可視化画像処理装置（10）であって、画像合成部は、ガス雲画像の背景を看者がガス雲重畳画像から認識できるように、対象画像とガス雲画像とを重ね合わせることを特徴とする。

Description

ガス可視化画像処理装置、ガス可視化画像処理方法、および、プログラム

　本開示は、ガス漏れを検出して映像により空間に存在するガスの存在領域を可視化するガス可視化画像処理装置、ガス可視化画像処理方法、および、プログラムに関する。

　天然ガスや石油を生産する生産施設、ガスを使用して化学製品を生産する生産プラント、ガス送管設備、石油化学プラントや火力発電所、製鉄関連施設等といった、ガスを使用する設備（以下「ガス設備」と記す場合もある）では、施設の経年劣化や運転ミスにより、ガス漏洩の危険性が認識されており、ガス漏洩を最小限にとどめるためにガス検知装置が備え付けられている。

　このガス検知において、近年では、ガスの赤外線吸光特性を利用して赤外線動画を撮影することにより、検査対象からのガス漏れを検出する光学的ガス漏れ検出方法が提案されている（例えば、特許文献１）。抽出したガス像を表示する際に、ガスの存在する範囲を着色により可視化し、ガス設備を撮像した可視画像を併せて表示すると、看者はガスの流れ等の放出状態や、漏れ位置を認識でき、ガス漏れかどうかやガス設備のどこからガスが漏れているかを判断することができる。

　一方、赤外画像（熱画像）と可視光画像とを重畳すると視認性が極端に悪くなるために、可視光画像と熱画像をラインごとに交互、または特定のパターンで入れ違いに表示させることで、視認性の悪さを解消する合成方法が提案されている（特許文献２）。

特開２０１２－５８０９３特開２０１６－２１７９５３

　ところが、従来の装置のように、赤外線画像においてガスと判断されたガス存在範囲を着色したガス雲画像を、背景となる可視画像の対応する画像部分に置き換えて表示する構成では、１）ガスの濃度が薄いとガス雲画像として表示されない、２）赤外線画像におけるガス存在範囲の占める割合が多いと、背景の可視画像が隠れてしまい、何が映っているかわからない場合があるという不具合があり、撮影状況によってはガス漏れの有無やガス設備のどこからガスが漏れているか否かの判断が難しいという課題があった。

　また、特許文献２の方法では、赤外線画像に表示されているラインもしくはパターンによりガス雲を認識しても、その部分の可視画像が表示されないため、どこから漏れているか把握できないといった問題や、あるいは、逆に実際の漏洩源が可視画像のラインもしくはパターンに存在すると、ガス雲の端のみ赤外線画像で表示されるために、可視画像上では漏洩源部分のガスが確認できないといった問題があった。

　本開示の態様は、上記課題に鑑み、ガスの濃度が薄い場合や、赤外線画像におけるガス存在範囲が大きい場合にも、ガス雲画像と背景の可視画像とを、ガスの有無やどこから漏れているか判断しやすいように表示できるガス可視化画像処理装置、ガス可視化画像処理方法、および、プログラムを提供することを目的とする。

　本開示の一態様に係るガス可視化画像処理装置は、検査対象を含む空間が可視カメラにより撮像された可視画像と、前記空間が赤外線カメラにより前記可視画像と並行して撮像された検査画像とを、それぞれ取得する画像取得部と、前記検査画像から前記空間に存在するガス雲の像を抽出してガス雲画像を生成するガス領域抽出部と、前記可視画像と前記ガス雲画像とを重ねて合わせてガス雲重畳画像を生成する画像合成部とを備えるガス可視化画像処理装置であって、前記画像合成部は、前記ガス雲画像の背景を看者が前記ガス雲重畳画像から認識できるように、前記対象画像と前記ガス雲画像とを重ね合わせることを特徴とする。

　ここで、前記背景は、前記ガス雲画像と重ね合わせられた前記検査対象の像であり、前記画像合成部は、前記可視画像を構成するＲ、Ｇ、Ｂのチャネルを、所定の色空間を示すチャネルに変換し、得られた明度を示すチャネルに前記ガス雲画像を重ね合わせることにより、前記ガス雲重畳画像を生成する構成としてもよい。また、前記画像合成部は、前記可視画像に対する前記ガス雲画像との重畳割合が大きいほど、前記ガス雲重畳画像の彩度が低くなるように、前記可視画像と前記ガス雲画像を重ね合わせる構成としてもよい。

　本開示の一態様に係るガス可視化画像処理装置、ガス可視化画像処理方法、および、プログラムによれば、ガスの濃度が薄い場合や、画像におけるガス存在範囲が大きい場合にも、ガス雲画像と背景の可視画像とを、ガスの有無やどこから漏れているか判断しやすいように表示できる。これにより、ガス漏れの有無やガス設備のどこからガスが漏れているか否かの判断が容易になる。

実施の形態１に係るガス可視化画像処理システム１の概略構成図である。検査対象３００と画像取得手段２０との関係を示す概略図である。実施の形態１に係るガス可視化画像処理装置１０における処理の概要を示す画像処置の流れを示す図である。（ａ）～（ｄ）は、ガス可視化画像処理装置１０による表示画像の一例であり、（ａ）はガス周波数成分画像、（ｂ）（ｃ）（ｄ）は重畳割合ｒを、３０％、５０％、７０％としたときの表示画像の一例である。（ａ）～（ｄ）は、ガス可視化画像処理装置１０による、ネガポジ反転画像による表示画像の一例であり、（ａ）はガス周波数成分反転画像、（ｂ）（ｃ）（ｄ）は重畳割合ｒを、３０％、５０％、７０％としたときの表示画像の一例である。従来のガス可視化画像処理の概要を示す画像処置の流れを示す図である。（ａ）～（ｃ）は、従来のガス可視化画像処理による表示画像の一例であり、（ａ）は可視画像、（ｂ）はガス周波数成分画像、（ｃ）は表示画像の一例である。（ａ）～（ｆ）は、ガス可視化画像処理装置１０による、ガス周波数成分画像の動画像の一例である。（ａ）～（ｆ）は、ガス可視化画像処理装置１０による表示画像であって、可視画像に、それぞれ、図８（ａ）～（ｆ）に示したガス周波数成分画像を重畳したガス雲重畳画像に基づく表示画像の一例である。（ａ）～（ｆ）は、図９（ａ）～（ｆ）と同一の画像に基づく従来のガス可視化画像処理装置による表示画像であって、可視画像の画像情報を、ガス雲画像に対応する色情報に置き換えた置換画像に基づく表示画像の一例である。（ａ）～（ｆ）は、ガス可視化画像処理装置１０による、ガス周波数成分画像の動画像の別の一例である。（ａ）～（ｆ）は、ガス可視化画像処理装置１０による表示画像であって、可視画像に、それぞれ、図１１（ａ）～（ｆ）に示したガス周波数成分画像を重畳したガス雲重畳画像に基づく表示画像の別の一例である。（ａ）～（ｆ）は、図１１（ａ）～（ｆ）と同一の画像に基づく従来のガス可視化画像処理装置による表示画像であって、可視画像の画像情報を、ガス雲画像に対応する色情報に置き換えた置換画像に基づく表示画像の別の一例である。（ａ）～（ｆ）は、ガス可視化画像処理装置１０による、ガス周波数成分画像の拡大した動画像の別の一例である。（ａ）～（ｆ）は、ガス可視化画像処理装置１０による表示画像であって、可視画像に、それぞれ、図１４（ａ）～（ｆ）に示したガス周波数成分画像を重畳したガス雲重畳画像に基づく拡大した表示画像の別の一例である。（ａ）～（ｆ）は、図１４（ａ）～（ｆ）と同一の画像に基づく従来のガス可視化画像処理装置による表示画像であって、可視画像の画像情報を、ガス雲画像に対応する色情報に置き換えた置換画像に基づく拡大した表示画像の別の一例である。変形例１に係るガス可視化画像処理装置における処理の概要を示す画像処置の流れを示す図である。（ａ）～（ｄ）は、変形例１に係るガス可視化画像処理装置による表示画像の一例であり、（ａ）は検査画像の時間差分画像、（ｂ）（ｃ）（ｄ）は重畳割合ｒを、３０％、５０％、７０％としたときの表示画像の一例である。（ａ）～（ｆ）は、変形例１に係る画像処理装置による、ガス周波数成分画像の動画像の一例である。（ａ）～（ｆ）は、変形例１に係る画像処理装置による表示画像であって、可視画像に、それぞれ、図１９（ａ）～（ｆ）に示したガス周波数成分画像を重畳したガス雲重畳画像に基づく表示画像の一例である。（ａ）～（ｆ）は、変形例１に係る画像処理装置による、ガス周波数成分画像の動画像の別の一例である。（ａ）～（ｆ）は、変形例１に係る画像処理装置による表示画像であって、可視画像に、それぞれ、図２１（ａ）～（ｆ）に示したガス周波数成分画像を重畳したガス雲重畳画像に基づく表示画像の別の一例である。（ａ）～（ｆ）は、変形例１に係る画像処理装置による、ガス周波数成分画像の拡大した動画像の別の一例である。（ａ）～（ｆ）は、変形例１に係る画像処理装置による表示画像であって、可視画像に、それぞれ、図２３（ａ）～（ｆ）に示したガス周波数成分画像を重畳したガス雲重畳画像に基づく拡大した表示画像の別の一例である。実施の形態２に係るガス可視化画像処理システム１Ａの概略構成図である。実施の形態２に係るガス可視化画像処理装置１０Ａにおける処理の概要を示す画像処置の流れを示す図である。（ａ）～（ｂ）は、ガス可視化画像処理装置１０Ａによる表示画像の一例であり、（ａ）はガス周波数成分画像、（ｂ）は重畳割合ｒを、５０％としたときの表示画像の一例である。（ａ）～（ｄ）は、ガス可視化画像処理装置１０Ａによる、ネガポジ反転画像による表示画像の一例であり、（ａ）はガス周波数成分反転画像、（ｂ）は重畳割合ｒを、５０％としたときの表示画像の一例である。（ａ）は、ステップＳ４Ｂにおいて生成される、検査画像の時間差分画像の一例である。（ｂ）（ｃ）は、検査画像の時間差分画像と可視画像とを、３０％、５０％の重畳割合にしたときの表示画像の一例である。

　≪実施の形態１≫
　以下、実施の形態１に係るガス可視化画像処理装置１０について、図面を参照しながら説明する。

　図１は、実施の形態１に係るガス可視化画像処理システム１の機能ブロック図である。図１に示すように、ガス可視化画像処理システム１は、検査対象を撮像するための画像取得手段２０と、画像取得手段２０が取得した画像に基づきガスを検知するガス可視化画像処理装置１０（以後、「画像処理装置１０」とする場合がある）、操作入力部３０、表示部４０、及び記憶部５０を有する。画像取得手段２０、操作入力部３０、表示部４０、及び記憶部５０は、それぞれ、画像処理装置１０に接続可能に構成されている。

　＜画像取得手段２０＞
　画像取得手段２０は、検査対象を撮像してガス可視化画像処理装置１０に画像を提供する装置またはシステムである。実施の形態において、画像取得手段２０は、検査画像生成部２１と可視画像生成部２２とを備えるカメラである。

　検査画像生成部２１は、例えば、波長３．２～３．４μｍの赤外光を検知して画像化する、いわゆる赤外線カメラであり、メタン、エタン、エチレン、プロピレンなど炭化水素系ガスを検知可能である。検査画像生成部２１は、光学レンズ２１１、赤外線の波長範囲の光を選択的に透過させるフィルタ２１２、透過光を撮像する撮像素子２１３、取得した画像信号を処理する信号処理部２１４を備える。検査画像生成部２１が撮像した画像は、ガス可視化画像処理装置１０において、ガスを検知するために用いる検査画像として用いられる。

　可視画像生成部２２は、可視光を検知して画像化する、いわゆる一般的な可視カメラである。可視画像生成部２２は、光学レンズ２２１、可視光の波長範囲の光を選択的に透過させるフィルタ２２２、透過光を撮像する撮像素子２２３、取得した画像信号を処理する信号処理部２２４を備える。可視画像生成部２２が撮像した画像は、ガス可視化画像処理装置１０において、ガス検知場所を検査対象と照らして具体的に特定するなど、検査対象の管理上有用な、または、検査者の利便性を向上ための可視画像として用いられる。

　検査画像生成部２１と可視画像生成部２２は、図２の模式図に示すように、検査画像生成部２１の視野範囲３１０と可視画像生成部２２の視野範囲３２０のいずれにも検査対象３００が含まれるように設置される。なお、視野範囲３１０と視野範囲３２０はほぼ一致していることが好ましい。実施の形態では、検査画像生成部２１と可視画像生成部２２は１つの筐体に組み込まれて画像取得手段２０が１台の２波長カメラとして実現される。

　検査画像生成部２１と可視画像生成部２２は、それぞれ、視野範囲３１０と視野範囲３２０について並行して撮像を行い、撮像した画像を映像信号としてガス可視化画像処理装置１０に出力する。映像信号としては、例えば、秒間３０フレームの画像を伝送するための信号である。

　＜ガス可視化画像処理装置１０の構成＞
　ガス可視化画像処理装置１０は、画像取得手段２０から検査対象を撮像した画像を取得し、画像に基づいてガス領域の検出を行い、表示部４０を通じてユーザにガス検知を通知する装置である。画像処理装置１０は、図１に示すように、例えば、一般的なＣＰＵ(Central Processing Unit)とＲＡＭ(Random Access Memory)と、これらで実行されるプログラムを備えるコンピュータとして実現される制御部ＣＴから構成される。

　制御部ＣＴは、操作入力部３０を介して受け付けた検査者からの指示に基づき、記憶部５０からガス可視化画像処理プログラムを読みだして実行することにより、画像処理装置１０の各機能を実現する。

　画像処理装置１０を構成する制御部ＣＴは、図１に示すように、画像取得部ＩＮ、画像保持部１３、ガス領域抽出部１４、可視画像変換部１２、画像合成部１６、表示画像変換部１７の機能ブロックを有する。

　画像取得部ＩＮは、検査画像取得部１１と可視画像取得部１２からなる。

　検査画像取得部１１は、検査対象を撮像した検査画像を画像取得手段２０から取得する。例えば、画像キャプチャーボード等、画像データをコンピュータ等の処理装置に取り込むための入力装置を活用できる。検査画像は、複数フレームの時系列データを含む動画像としてもよい。実施の形態では、検査画像取得部１１は、検査画像生成部２１から映像信号を取得し、映像信号を画像に復元して、複数のフレームからなる動画として画像保持部１３に出力する。検査画像は検査対象を撮像した赤外線画像であり、画素値として赤外線の強度を有する。

　可視画像取得部１２は、検査対象を撮像した可視画像を画像取得手段２０から取得する。実施の形態では、可視画像取得部１２は、可視画像生成部２２から映像信号を取得し、映像信号を画像に復元して、複数のフレームからなる動画として画像保持部１３に出力する。

　画像保持部１３は、検査画像取得部１１が出力する動画としての検査画像を保持する記憶媒体であり、例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブや、半導体メモリなどで実現される。また、画像保持部１３は、後述する可視画像取得部１２が出力する動画としての可視画像も保持している。

　ガス領域抽出部１４は、画像保持部１３から複数の検査画像を取得し、検査画像から赤外線画像においてガスと判断されるガス存在範囲を抽出して、ガス雲画像として画像合成部１６に出力する。ガス領域抽出部１４は、例えば、特許国際公開第２０１７／０７３４３０号等に記載された公知の光学的ガス漏れ検出方法を実行させることにより、検査画像から検査対象のガス漏れを検出する。具体的には、検査対象を撮影した赤外線画像に、炭化水素系ガスによる周波数成分が吸収された領域があるとき、その領域を、例えば、ガス量を識別情報に変換し、識別情報をマッピングすることでガス雲画像を生成して出力する。本例では、検査対象を複数の時刻で撮影した赤外線画像の動画に対し、漏れたガスによる温度変化を示すガス周波数成分データを抽出したガス周波数画像をガス雲画像とする。具体的には、検査対象を撮影した赤外線画像を示す画像データから、ガス周波数成分よりも周波数が低く、検査対象の背景の温度変化を示す背景周波数成分データを除く処理を行う。このように、検査画像の動画像から空間に存在するガス雲の像の時間周波数成分を抽出してより精度の高いガス雲画像を生成することができる。

　可視画像変換部は、画像保持部１３からから取得した可視画像を、ＲＧＢ信号の形式から、ＣＩＥ（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）色空間（ＣＩＥＬＡＢ）に対応するＬ＊、ａ＊、ｂ＊信号の形式に、変換して、画像合成部１６に出力する。ＲＧＢ信号からＬ＊ａ＊ｂへの変換は、先ず、公知の変換式によりＲＧＢ値をＸＹＺ値に変換し、ＸＹＺ値を公知の変換式を用いてＬ＊ａ＊ｂへ変換することにより行う。

　画像合成部１６は、可視画像変換部から取得した可視画像上に、ガス領域抽出部１４により抽出されたガス領域の情報を重畳したガス雲重畳画像を生成する。ガス領域の情報は、例えば、ガス量を色情報に変換し、ガスが検知された位置に色情報をマッピングすることで示される。具体的には、可視画像を構成するチャネルをＲ、Ｇ、Ｂ、可視画像のＣＩＥＬＡＢに対応するチャネルを、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊、赤外線画像から抽出したガス量に基づく識別情報としてガス雲画像の画素値をＳ（Ｓ＝０～２５５）、可視画像に対する前記ガス雲画像との重畳割合をｒ（ｒ＝０～１）としたとき、ガス雲重畳画像における色空間を示すチャネルを、Ｌ＊´、ａ＊´、ｂ＊´は、式１から式３により算出される。

　式１では、ガス雲画像の画素値Ｓと、ＣＩＥＬＡＢのうち明度を表すＬ＊値とを、画素毎に、重畳割合ｒと（１－ｒ）とを乗じて重み付け加算を行うことにより両者を合成して、合成信号のＬ＊´を生成する。可視画像をＬ＊、ａ＊、ｂ＊のチャネルに変換して明度とガス雲画像を重畳することにより、ガス雲画像と可視画像とをより看者の感覚に近く表現することができる。

　可視画像のａ＊値、ｂ＊値は、（１－ｒ）を乗じて、重畳割合ｒの増加に伴い減少する関係を有する、合成信号ａ＊´、ｂ＊´を生成する。すなわち、画像合成部は、可視画像に対するガス雲画像との重畳割合ｒが大きいほど、ガス雲重畳画像の彩度が低くなるように、可視画像とガス雲画像を重ね合わせる構成を採る。

　これより、可視画像を、色空間を示すチャネルに変換して、ガス雲画像の重畳割合ｒを増加したとき可視画像の彩度を低下させることにより、ガスの濃度が薄い場合にも、可視画像に対しガス雲画像をより見やすく表示することができる。一方、ガス雲画像の重畳割合ｒを減少したとき可視画像の彩度を増加させることにより、赤外線画像におけるガス存在範囲が大きい場合に、ガス雲画像に対し可視画像をより見やすく表示することができる。

　また、ガス雲画像の画素値Ｓを、

により、反転させて、Ｓに替えて反転画素値Ｓ´を用いて、式１から式３によりＬ＊´、ａ＊´、ｂ＊´を算出してもよい。画像合成部１６は、生成されたガス雲重畳画像を表示画像変換部１７に出力する。

　表示画像変換部１７は、画像合成部１６から取得したガス雲重畳画像を、Ｌ＊´、ａ＊´、ｂ＊´の信号形式から表示画像のＲＧＢ信号の形式に変換して、表示部４０に出力して表示させる。これより、ガス雲重畳画像をＲ、Ｇ、Ｂのチャネルに変換して、表示画像を生成することができる。

　なお、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊信号の形式に変換する替わりに、ＣＩＥ（Ｌ＊，ｕ＊，ｖ＊）色空間（ＣＩＥＬＵＶ）に対応するＬ＊、ｕ＊、ｖ＊信号の形式に変換する構成としてもよい。

　＜その他の構成＞
　表示部４０は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイなどの表示装置（モニタ）である。警報機であってもよい。

　操作入力部３０は、例えば、キーボード、マウス、トラックボールなどの入力装置である。

　なお、表示部４０と操作入力部３０は、タッチパネルやタブレットなどの、表示装置と入力装置を兼ねた１つの装置として実現されてもよい。

　例えば、操作入力部３０を用いて、操作者は可視画像にガス雲画像を重ね合わせる際の重畳割合ｒを入力することができる。これより、検査者は検査画像から抽出したガス雲画像の濃度を増減することにより、ガス雲画像の態様や可視画像に適合させて、ガスの有無やどこから漏れているか判断しやすいように表示することが可能となる。

　記憶部５０は、画像処理装置１０が動作するために必要なガス可視化画像処理プログラムなどを記憶している他、制御部ＣＴの計算結果を一時的に格納する一時記憶領域としての機能を有する。記憶部５０は、例えばＤＲＡＭなどの揮発性メモリ、及び、例えばハードディスクなどの不揮発性メモリを含んで構成される。

　＜動　作＞
　以下、図面を用いて、本実施の形態１におけるガス可視化画像処理装置１０の動作について説明する。

　図３は、画像処理装置１０における処理の概要を示す画像処置の流れを示す図である。

　画像処理装置１０では、まず、可視画像取得部１２を介して検査対象を撮像した可視画像を取得し（ステップＳ１）、可視画像を画像保持部１３に保存する。そして、可視画像変換部により可視画像をＲＧＢ信号の形式からＬ＊、ａ＊、ｂ＊信号の形式に変換する（ステップＳ２）。

　次に、画像処理装置１０は、検査画像取得部１１を介して検査対象を撮像した検査画像を取得し（ステップＳ３）、取得した可視画像を画像保持部１３に保存する。そして、ガス領域抽出部１４により、検査対象を撮影した赤外線画像の動画から、ガスによる温度変化を示すガス周波数成分を抽出したガス周波数成分画像を、ガス存在範囲を示すガス雲画像として生成する（ステップＳ４）。これにより、検査画像から赤外線画像においてガスと判断されるガス存在範囲を抽出する。

　次に、画像合成部１６により、可視画像上に、抽出されたガス存在領域の情報を重畳したガス雲重畳画像を生成する（ステップＳ５）。ガス雲重畳画像における合成信号Ｌ＊´、ａ＊´、ｂ＊´は、上述のとおり、式１から式３により算出される。

　さらに、表示画像変換部１７により、ガス雲重畳画像を、Ｌ＊´、ａ＊´、ｂ＊´の信号形式から、表示画像におけるＲＧＢの信号形式に変換して（ステップＳ６）、表示画像を表示部４０により表示して（ステップＳ７）、処理を終了する。

　＜表示画像＞
　以下、図面を用いて、ガス可視化画像処理装置１０の表示画像について、説明する。

　（画像処理装置１０における表示画像の一例）
　［画像例1]
　図４（ａ）は、ステップＳ４において生成される、ガス周波数成分画像の一例である。また、可視画像の背景色が明るい場合には、検査画像を反転してから合成してもよい。図５（ａ）は、ガス周波数成分画像をネガポジ反転したガス周波数成分反転画像の一例である。検査画像からガスと判断されるガス存在範囲が抽出されていることが見て取れる。

　図４（ｂ）（ｃ）（ｄ）は、ガス周波数成分画像と可視画像とを、３０％、５０％、７０％の重畳割合にて重畳して生成したガス雲重畳画像に基づく、表示画像の一例である。また、図５（ｂ）（ｃ）（ｄ）は、ガス周波数成分反転画像と可視画像とを、３０％、５０％、７０％の重畳割合にて重畳して生成したガス雲重畳画像に基づく、表示画像の一例である。

　このように、可視画像の背景に応じて、ガス周波数成分画像と反転画像を選択することにより、ガス雲をわかりやすく表示できる。また、重畳割合は、ガス雲の濃度などによって変更してもよい。

　図４、５（ｂ）（ｃ）（ｄ）によれば、重畳割合の増加に伴い、ガス存在範囲の濃度が増加するとともに、背景の可視画像における彩度（白黒では濃度）が減少していることが見て取れる。

　これより、看者は、重畳割合が高い表示画像によりガス存在範囲を示すガス雲画像の絶対的な位置を把握することができる。例えば、ガス雲画像の画素値Ｓの絶対値が小さい場合にも、重畳割合ｒを増大することにより、ガス雲画像の位置を把握できる。図４（ｄ）、図５（ｄ）では、後述する図７（ｃ）に示す従来の例と比較すると、ガス存在領域における、ガス雲画像の画素値Ｓの値が小さくガス雲の濃度が小さい、いわゆる、ハイライト部分が表示され、ガス雲の濃度が低いガス存在領域が表示されていることが見て取れる。

　このとき、重畳割合が高い場合には、背景の可視画像における彩度（濃度）が低く表示されることにより、ガス雲画像の位置の把握が容易になる。

　さらに、看者は、重畳割合が低い表示画像を用いて、背景の可視画像における彩度（濃度）を増加させて、背景画像に表示されたガス設備におけるガス雲画像の相対的な位置を特定することができる。これより、看者は、ガスの漏洩源の位置を容易に特定することができる。

　（従来の画像処理装置における表示画像の例）
　［画像例１]
　次に、従来の画像処理装置における表示画像について説明する。

　図６は、従来のガス可視化画像処理の概要を示す画像処置の流れを示す図である。図６では、図３と同じ処理は同一の番号を付している。

　従来のガス可視化画像処理では、検査対象を撮像した可視画像を取得し（ステップＳ１）、検査対象を撮像した検査画像を取得し（ステップＳ３）、検査画像の動画から抽出したガス周波数成分画像を、ガス存在範囲を示すガス雲画像として生成する（ステップＳ４）。

　次に、可視画像における、ガス雲画像のガス存在領域の位置に対応する画素の画像情報を、ガス雲画像の画素値Ｓに対応させた色情報に置き換える置換処理を行い（ステップＳ５Ｘ）、置換画像を表示画像として表示する（ステップＳ７Ｘ）。ここで、ガス雲画像に置き換えるべき色は、ガス雲画像の画素値Ｓの大きさにより選択され、ＲＧＢＣＭＹからなる、いわゆる、純色から選択される構成を採る。例えば、ガス雲画像の画素値Ｓが５０（ｍａｘ２５５）以上を、ガス雲として表示してもよい。このとき、画素値が大きくなるにつれ、青、水色、緑、黄色、赤（Ｂ、Ｃ、Ｇ、Ｙ、Ｒ、Ｍ）に連続的に変化するように、画素値ごとに対応付けた色で表示させてもよい。

　図７（ａ）～（ｃ）は、従来のガス可視化画像処理による表示画像の一例であり、（ａ）は可視画像の一例である。（ｂ）はガス周波数成分画像であり、ガス存在範囲が抽出されていることが見て取れる。（ｃ）は表示画像の一例であり、可視画像における、ガス存在領域が純色（白黒では枠線表示）に置換されていることが見て取れる。図４（ｄ）、図５（ｄ）と比較すると、図４（ｄ）、図５（ｄ）では、ガスと判断できた箇所（破線枠内）が、図７（ｃ）では、薄いガス部分が表示されないため、ガスかどうかこの画像からは判断できない。これより、従来のガス可視化画像処理では、ガス存在領域から、ガス雲画像の画素値Ｓの値が小さくガス雲の濃度が小さい、いわゆる、ハイライト部分が表示されずに、ガス存在領域から抜け落ちていることが見て取れる。

　（画像処理装置１０、及び従来の画像処理装置における他の表示画像）
　以下、ガス可視化画像処理装置１０及び従来の画像処理装置における、他の表示画像について、説明する。

　［画像例２]
　検査画像に動画像を用いてもよい。

　図８（ａ）～（ｆ）は、ガス可視化画像処理装置１０による、ガス周波数成分画像の動画像の一例である。破線枠内に示すように、抽出されたガス存在範囲の位置が変化する様子が見て取れる。

　図９（ａ）～（ｆ）は、ガス可視化画像処理装置１０による表示画像であって、可視画像に、それぞれ、図８（ａ）～（ｆ）に示したガス周波数成分画像を重畳したガス雲重畳画像に基づく表示画像の一例である。ガス設備の背景画像上において、抽出されたガス存在範囲の位置が変化する様子が見て取れる。このように、ガス雲重畳画像に動画像を用いることにより、ガスの動きが画像で確認できるため、ガスで設備のどこから出ているか、静止画よりも容易に確認できる。

　ここでも、図９（ａ）～（ｆ）の破線枠内に示すように、後述する図１０（ａ）～（ｆ）に示す従来の例と比較すると、ガス存在領域におけるガス雲の濃度が低いガス存在領域の位置変化が表示されていることが見て取れる。

　図１０（ａ）～（ｆ）は、図９（ａ）～（ｆ）と同一の画像に基づく従来のガス可視化画像処理装置による表示画像であって、可視画像の画像情報を、ガス雲画像に対応する色情報に置き換えた置換画像に基づく表示画像の一例である。このように、図１０（ａ）～（ｆ）の破線枠内では、動画であっても同様に、図９（ａ）～（ｆ）においてガスと判断できた箇所（破線枠内）が、図１０（ａ）～（ｆ）では薄いガス部分が表示されないため、ガスかどうかこの画像からは判断できない。これより、従来のガス可視化画像処理では、ガス存在領域から、ガス雲の濃度が小さいハイライト部分が表示されずに抜け落ちていることが見て取れる。

　［画像例３]
　図１１（ａ）～（ｆ）は、ガス可視化画像処理装置１０による、ガス周波数成分画像の動画像の別の一例であり、画像取得手段２０（赤外線カメラ、可視カメラ）の振動によるノイズや草木の揺れによるノイズなどがある場合の例である。破線枠内に示すように、抽出されたガス存在範囲の位置が変化する様子が見て取れる。

　図１２（ａ）～（ｆ）は、ガス可視化画像処理装置１０による表示画像であって、可視画像に、それぞれ、図１１（ａ）～（ｆ）に示したガス周波数成分画像を重畳したガス雲重畳画像に基づく表示画像の別の一例である。ガス設備の背景画像上において、抽出されたガス存在範囲の位置が変化する様子が見て取れる。ここでも、図１２（ａ）～（ｆ）の破線枠内に示すように、後述する図１３（ａ）～（ｆ）に示す従来の例と比較すると、振動ノイズや草木の揺れによるノイズなどがある場合でも、ガス存在領域におけるガス雲の濃度が低いガス存在領域の位置変化が認識可能に表示されていることが見て取れる。振動の影響で配管のエッジ部（被写体の境界部）等にノイズがあっても、可視のエッジ部分とちょうど重なるため、合成した図１２（ａ）～（ｆ）では、ガス雲だけを視認することができ、ガス存在領域の判断が容易になる。

　図１３（ａ）～（ｆ）は、図１２（ａ）～（ｆ）と同一の画像に基づく従来のガス可視化画像処理装置による表示画像であって、可視画像の画像情報を、ガス雲画像に対応する色情報に置き換えた置換画像に基づく表示画像の別の一例である。図１３（ａ）～（ｆ）の破線枠内では、振動ノイズや草木の揺れによるノイズなどがある場合では、図１２（ａ）～（ｆ）と比較すると、ガス存在領域から、ガス雲の濃度が小さいハイライト部分が表示されずに抜け落ちていることが見て取れ、ガス雲が背景のノイズと区別が難しくガス雲の存在がよくわからない。

　［画像例４]
　図１４（ａ）～（ｆ）は、ガス可視化画像処理装置１０による、ガス周波数成分画像の拡大した動画像の別の一例である。破線枠内に示すように、抽出されたガス存在範囲の位置が変化する様子が見て取れる。

　図１５（ａ）～（ｆ）は、ガス可視化画像処理装置１０による表示画像であって、可視画像に、それぞれ、図１４（ａ）～（ｆ）に示したガス周波数成分画像を重畳したガス雲重畳画像に基づく拡大した表示画像の別の一例である。ガス設備の背景画像上において、抽出されたガス存在範囲の位置が変化する様子が見て取れる。ここでも、図１５（ａ）～（ｆ）の破線枠内に示すように、後述する図１６（ａ）～（ｆ）に示す従来の例と比較すると、ガス存在領域におけるガス雲の濃度が低いガス存在領域の位置変化が表示されているとともに、ガス存在領域と重なった背景部分におけるガス設備の形状が視認可能であることが見て取れる。そのため、ガス存在領域と重なった背景部分が隠れることがなく、どのガス装置のどこから漏れているかなどを把握しやすい。

　図１６（ａ）～（ｆ）は、図１５（ａ）～（ｆ）と同一の画像に基づく従来のガス可視化画像処理装置による表示画像であって、可視画像の画像情報を、ガス雲画像に対応する色情報に置き換えた置換画像に基づく拡大した表示画像の別の一例である。このように、拡大した表示画像では、例えば、ガス漏れ規模が大きい場合や、近くから撮影している場合などには、画像の半分にガス雲が映るような場合がある。図１６（ａ）～（ｆ）の破線枠内では、図１５（ａ）～（ｆ）と比較すると、ガス存在領域から、ガス雲の濃度が小さいハイライト部分が表示されずに抜け落ちているとともに、ガス存在領域と重なった背景部分が隠れてしまい、隠れたガス設備の形状が認識できず、どのガス装置のどこから漏れているかなど把握が困難な状態になっていることが見て取れる。

　＜小　括＞
　以上のとおり、本実施の形態１に係るガス可視化画像処理装置１０は、検査対象を含む空間が可視カメラにより撮像された可視画像と、空間が赤外線カメラにより可視画像と、ほぼ一致している視野範囲について並行して撮像された検査画像とを、それぞれ取得する画像取得部ＩＮと、検査画像から空間に存在するガス雲の像を抽出してガス雲画像を生成するガス領域抽出部１４と、可視画像とガス雲画像とを重ねて合わせてガス雲重畳画像を生成する画像合成部１６と、備えるガス可視化画像処理装置１０であって、画像合成部は、ガス雲画像の背景を看者がガス雲重畳画像から認識できるように、対象画像とガス雲画像とを重ね合わせることを特徴とする。

　係る構成により、ガスの濃度が薄い場合や、赤外線画像におけるガス存在範囲が大きい場合にも、ガス雲画像と背景の可視画像とを、ガスの有無やどこから漏れているか判断しやすいように表示できるガス可視化画像処理装置、ガス可視化画像処理方法、および、プログラムを提供することを目的とすることができる。これにより、ガス漏れの有無やガス設備のどこからガスが漏れているか否かの判断が容易になる。

　＜変形例１＞
　実施の形態１に係る画像処理装置１０では、検査対象を撮影した赤外線画像の動画から、ガスによる温度変化を示すガス周波数成分を抽出したガス周波数成分画像を、ガス存在範囲を示すガス雲画像として生成する構成とした（図３のステップＳ４）。

　しかしながら、変形例１に係る画像処理装置では、ガス領域抽出部１４による、検査画像からガスと判断されるガス存在範囲を抽出するための処理方法が実施の形態１の処理方法と相違する。

　図１７は、画像処理装置１０における処理の概要を示す画像処置の流れを示す図である。図６では、図３と同じ処理は同一の番号を付している。

　図１７に示すように、変形例１に係る画像処理装置では、ステップＳ４Ａにおいて、検査対象を撮影した赤外線画像の動画から、所定のフレーム数だけ離れた時間差分画像を、ガス存在範囲を示すガス雲画像として生成することにより、検査画像から赤外線画像においてガスと判断されるガス存在範囲を抽出する。ステップＳ４Ａ以外の処理は、図３に示す画像処理装置１０と同じ処理であるため、説明を省略する。

　以下、図面を用いて、変形例１に係るガス可視化画像処理装置の表示画像について、説明する。

　［画像例５]
　図１８（ａ）は、ステップＳ４Ａにおいて生成される、検査画像の時間差分画像の一例である。破線枠内に示すように、検査画像からガスと判断されるガス存在範囲が抽出されていることが見て取れる。

　図１８（ｂ）（ｃ）（ｄ）は、検査画像の時間差分画像と可視画像とを、３０％、５０％、７０％の重畳割合にて重畳して生成したガス雲重畳画像に基づく、表示画像の一例である。破線枠内に示すように、重畳割合の増加に伴い、ガス存在範囲の濃度が増加するとともに、背景の可視画像における彩度（白黒では濃度）が減少していることが見て取れる。

　ここでも、実施の形態１と同様に、看者は、重畳割合が高い表示画像によりガス存在範囲を示すガス雲画像の絶対的な位置を把握することができる。また、図１８（ｄ）では、ガス存在領域における、ガス雲画像の画素値Ｓの値が小さくガス雲の濃度が小さい、いわゆる、ハイライト部分が表示され、ガス雲の濃度が低いガス存在領域が表示されていることが見て取れる。

　ここでも、重畳割合が高い場合には、背景の可視画像における彩度（濃度）が低く表示され、ガス雲画像の位置の把握が容易になる。

　さらに、看者は、重畳割合が低い表示画像を用いて、背景の可視画像における彩度（濃度）を増加させて、背景画像に表示されたガス設備におけるガス雲画像の相対的な位置を特定することができる。

　以上のとおり、変形例１に係るガス可視化画像処理装置によれば、検査画像の動画像の時間差分処理から前記空間に存在するガス雲の像を抽出してより精度の高いガス雲画像を生成することができる。

　［画像例６、７、８]
　図１９（ａ）～（ｆ）は、変形例１に係る画像処理装置による、検査画像の時間差分画像の一例である。０．２秒で時間差分を採った画像であり、振動の影響で配管のエッジ部（被写体の境界部）等にノイズがある。図２０（ａ）～（ｆ）は、表示画像であって、可視画像に、それぞれ、図１９（ａ）～（ｆ）に示したガス周波数成分画像を重畳したガス雲重畳画像に基づく表示画像の一例である。

　図２１（ａ）～（ｆ）は、変形例１に係る画像処理装置による、検査画像の時間差分画像の一例であり、画像取得手段２０（赤外線カメラ、可視カメラ）の振動によるノイズや草木の揺れによるノイズなどがある場合の例である。図２２（ａ）～（ｆ）は、可視画像に、それぞれ、図２１（ａ）～（ｆ）に示したガス周波数成分画像を重畳したガス雲重畳画像に基づく表示画像の別の一例である。

　図２３（ａ）～（ｆ）は、変形例１に係る画像処理装置による、検査画像の時間差分画像の一例である。図２４（ａ）～（ｆ）は、可視画像に、それぞれ、図２３（ａ）～（ｆ）に示したガス周波数成分画像を重畳したガス雲重畳画像に基づく拡大した表示画像の別の一例である。

　図１９、２１、２３（ａ）～（ｆ）に示す時間差分画像における破線枠内に示すように、抽出されたガス存在範囲の位置が変化する様子が見て取れる。

　また、図２０（ａ）～（ｆ）に示すガス雲重畳画像における破線枠内に示すように、ガス設備の背景画像上において、抽出されたガス存在範囲の位置が変化する様子が見て取れ、ガス存在領域におけるガス雲の濃度が低いガス存在領域の位置変化が表示されているとともに、ガス存在領域と重なった背景部分におけるガス設備の形状が視認可能であることが見て取れる。そのため、図1９（ａ）～（ｆ）に示すように、振動の影響で配管のエッジ部（被写体の境界部）等にノイズがあっても、可視のエッジ部分とちょうど重なるため、合成した図２０（ａ）～（ｆ）では、ガス雲だけを視認することができ、ガス存在領域の判断が容易になる。

　また、図２２（ａ）～（ｆ）に示すガス雲重畳画像における破線枠内に示すように、画像取得手段２０（赤外線カメラ、可視カメラ）の振動ノイズや草木の揺れによるノイズなどがある場合でも、ガス雲が背景のノイズと区別ができガス雲の存在が認識できる。

　さらに、図２４（ａ）～（ｆ）に示すガス雲重畳画像における破線枠内に示すように、画像の半分にガス雲が映るような場合でも、ガス存在領域と重なった背景部分が隠れることがなく、どのガス装置のどこから漏れているかなどを把握しやすい。

　≪実施の形態２≫
　実施の形態１に係る画像処理装置１０では、可視画像を、ＲＧＢ信号の形式から、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊信号の形式に変換し、画像合成部１６は、変換された可視画像上にガス領域の情報を重畳したガス雲重畳画像を生成する構成とした。

　しかしながら、実施の形態２に係る画像処理装置では、ＲＧＢ信号からなる可視画像上にガス領域の情報を重畳したガス雲重畳画像を生成する点で実施の形態１と相違する。

　図２５は、実施の形態２に係るガス可視化画像処理システム１Ａとする場合がある）の概略構成図である。図２５に示すように、画像処理装置１０Ａを構成する制御部ＣＴは、検査画像取得部１１、可視画像取得部１２、画像保持部１３、ガス領域抽出部１４、画像合成部１６Ａを有し、このうち、画像合成部１６Ａ以外の構成は、図１に示す画像処理装置１０と同じであるため、同一の番号を付して説明を省略する。また、画像処理装置１０Ａは、実施の形態１における可視画像変換部、表示画像変換部１７を有していない。

　画像合成部１６Ａは、可視画像変換部１２から取得したＲＧＢ信号からなる可視画像上に、ガス領域抽出部１４により抽出されたガス領域の情報を重畳したガス雲重畳画像を生成する。ガス領域の情報は、例えば、ガス量を色情報に変換し、ガスが検知された位置に色情報をマッピングすることで示される。具体的には、可視画像の信号の値とし、赤外線画像から抽出したガス量に基づく識別情報としてガス雲画像の画素値をＳ（Ｓ＝０～２５５）、重畳割合をｒ（ｒ＝０～１）としたとき、合成信号Ｒ´、Ｇ´、Ｂ´は、式５から式７により算出される。

　また、ガス雲画像の画素値Ｓを、式４により、反転させて、反転画素値Ｓ´を用いて式５から式７により合成信号Ｒ´、Ｇ´、Ｂ´を算出してもよい。画像合成部１６は、生成されたガス雲重畳画像を表示部４０に出力して表示させる。

　なお、式５から式７の何れかを選択的に用いて、ＲＧＢの一部のチャンネルに処理するような形態としてもよい。

　図２６は、画像処理装置１０Ａにおける処理の概要を示す画像処置の流れを示す図である。図２６では、図３と同じ処理は同一の番号を付している。

　図２６に示すように、画像処理装置１０Ａでは、ステップＳ４Ｂにおいて、検査対象を撮影した赤外線画像の動画から、ガスによる温度変化を示すガス周波数成分を抽出したガス周波数成分画像を、ガス存在範囲を示すガス雲画像として生成するか、あるいは、所定のフレーム数だけ離れた時間差分画像を生成し、その時間差分画像を、ガス存在範囲を示すガス雲画像として生成することにより、検査画像から赤外線画像においてガスと判断されるガス存在範囲を抽出するかの何れかの処理を行う。ステップＳ５Ｂでは、画像合成部１６Ａにより、式５から式７により、可視画像上に抽出されたガス存在領域の情報を重畳してガス雲重畳画像の信号Ｒ´、Ｇ´、Ｂ´を生成、ガス雲重畳画像からなる表示画像を表示部４０により表示して（ステップＳ７）、処理を終了する。ステップＳ４Ｂ、Ｓ５Ｂ以外の処理は、図３に示す画像処理装置１０と同じ処理であるため、説明を省略する。

　［画像例９、１０]
　図２７（ａ）は、ステップＳ４Ｂにおいて生成される、ガス周波数成分画像の一例である。また、図２８（ａ）は、ガス周波数成分画像をネガポジ反転したガス周波数成分反転画像の一例である。破線枠内に示すように、検査画像からガスと判断されるガス存在範囲が抽出されていることが見て取れる。

　図２７（ｂ）は、ガス周波数成分画像と可視画像とを、５０％の重畳割合にて重畳して生成したガス雲重畳画像に基づく、表示画像の一例である。また、図２８（ｂ）は、ガス周波数成分反転画像と可視画像とを、５０％の重畳割合にて重畳して生成したガス雲重畳画像に基づく、表示画像の一例である。破線枠内に示すように、ガス存在領域における、ガス雲画像の画素値Ｓの値が小さくガス雲の濃度が小さい、いわゆる、ハイライト部分が表示され、ガス雲の濃度が低いガス存在領域が表示されていることが見て取れる。

　［画像例１１]
　図２９（ａ）は、ステップＳ４Ｂにおいて生成される、検査画像の時間差分画像の一例である。破線枠内に示すように、検査画像からガスと判断されるガス存在範囲が抽出されていることが見て取れる。

　図２９（ｂ）（ｃ）は、検査画像の時間差分画像と可視画像とを、３０％、５０％の重畳割合にしたときの表示画像の一例である。破線枠内に示すように、重畳割合の増加に伴い、ガス存在範囲の濃度が増加するとともに、背景の可視画像における彩度（白黒では濃度）が減少していることが見て取れる。

　ここでも、実施の形態１と同様に、看者は、重畳割合が高い表示画像によりガス存在範囲を示すガス雲画像の絶対的な位置を把握することができる。この際、重畳割合が高い場合には、背景の可視画像における彩度（濃度）が低く表示され、ガス雲画像の位置の把握が容易になる。

　＜小　括＞
　以上のとおり、本実施の形態２に係るガス可視化画像処理装置１０Ａは、前記画像合成部は、前記可視画像を構成するＲ、Ｇ、Ｂのチャネル、又はＲ、Ｇ、Ｂの一部のチャネルに前記ガス雲画像を重ね合わせることにより、前記ガス雲重畳画像を生成することを特徴とする。

　係る構成により、実施の形態１と同様に、ガスの濃度が薄い場合や、赤外線画像におけるガス存在範囲が大きい場合にも、ガス雲画像と背景の可視画像とを、ガスの有無やどこから漏れているか判断しやすいように表示することができる。

　≪その他の変形例≫
　以上、実施の形態に係るガス可視化画像処理装置を説明したが、本開示は、その本質的な特徴的構成要素を除き、以上の実施の形態に何ら限定を受けるものではない。例えば、実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態や、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本開示に含まれる。以下では、そのような形態の一例として、上記した実施の形態の変形例を説明する。

　（１）上記した実施の形態では、検査画像は、赤外線カメラにより撮像された赤外線画像を例として記載したが、可視画像から前記空間に存在するガス雲の像を抽出してガス雲画像を生成する構成としてもよい。この場合、可視画像をグレーに変換し、同じ処理を適応すると、白く見える水蒸気等のガスを抽出することができる。これにより、水蒸気等の着色ガスの濃度が薄い場合や、可視画像における水蒸気等の存在範囲が大きい場合にも、水蒸気等のガス雲画像と背景の可視画像とを、水蒸気等の有無やどこから漏れているか判断しやすいように表示できる処理方法を実現できる。

　（２）上記した実施の形態では、背景画像を可視画像としたが、可視画像はカラーでなく、グレーの画像であってもよい。

　（３）上記した実施の形態では、検査画像の一例として、ガス設備としてガスプラントを例示して説明を行った。しかしながら、本開示はこれに限定されるものではなく、ガスを利用する機器、装置、実験室、研究室、工場、事業所における表示画像の生成に適用してもよい。

　（４）本開示を上記実施の形態に基づいて説明してきたが、本開示は、上記の実施の形態に限定されず、以下のような場合も本発明に含まれる。

　例えば、本発明は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、上記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、上記マイクロプロセッサは、上記コンピュータプログラムにしたがって動作するとしてもよい。例えば、本開示のシステム又はその構成要素における処理のコンピュータプログラムを有しており、このプログラムに従って動作する（又は接続された各部位に動作を指示する）コンピュータシステムであってもよい。

　また、上記システム又はその構成要素における処理の全部、もしくは一部を、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の記録媒体、ハードディスクユニットなどから構成されるコンピュータシステムで構成した場合も本発明に含まれる。上記ＲＡＭ又はハードディスクユニットには、上記各装置と同様の動作を達成するコンピュータプログラムが記憶されている。上記マイクロプロセッサが、上記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、各装置はその機能を達成する。

　また、上記の各装置を構成する構成要素の一部又は全部は、１つのシステムＬＳＩ（Large scale Integration（大規模集積回路））から構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。これらは個別に１チップ化されてもよいし、一部又は全てを含むように１チップ化されてもよい。上記ＲＡＭには、上記各装置と同様の動作を達成するコンピュータプログラムが記憶されている。上記マイクロプロセッサが、上記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。例えば、システム又はその構成要素における処理がＬＳＩのプログラムとして格納されており、このＬＳＩがコンピュータ内に挿入され、所定のプログラムを実施する場合も本発明に含まれる。

　なお、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路または汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ(Field Programmable Gate Array)や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサー(Reconfigurable Processor)を利用してもよい。

　さらには、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。

　また、各実施の形態に係る、システム又はその構成要素の機能の一部又は全てを、ＣＰＵ等のプロセッサがプログラムを実行することにより実現してもよい。システム又はその構成要素の動作を実施させるプログラムが記録された非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体であってもよい。プログラムや信号を記録媒体に記録して移送することにより、プログラムを独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい。また、上記プログラムは、インターネット等の伝送媒体を介して流通させることができるのは言うまでもない。

　また、上記実施形態に係るシステム又はその各構成要素は、ＣＰＵやＧＰＵ(Graphics Processing Unit)やプロセッサなどのプログラマブルデバイスとソフトウェアにより実現される構成であってもよい。これらの構成要素は一個の回路部品とすることができるし、複数の回路部品の集合体にすることもできる。また、複数の構成要素を組合せて一個の回路部品とすることができるし、複数の回路部品の集合体にすることもできる。

　（５）機能ブロックの分割は一例であり、複数の機能ブロックを一つの機能ブロックとして実現したり、一つの機能ブロックを複数に分割したり、一部の機能を他の機能ブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数の機能ブロックの機能を、単一のハードウェア又はソフトウェアが並列又は時分割に処理してもよい。

　また、上記のステップが実行される順序は、本発明を具体的に説明するために例示するためのものであり、上記以外の順序であってもよい。また、上記ステップの一部が、他のステップと同時（並列）に実行されてもよい。

　また、各実施の形態、及びその変形例の機能のうち少なくとも一部を組み合わせてもよい。更に上記で用いた数字は、全て本発明を具体的に説明するために例示するものであり、本発明は例示された数字に制限されない。

　≪まとめ≫
　以上のとおり、本実施の形態に係るガス可視化画像処理装置は、検査対象を含む空間が可視カメラにより撮像された可視画像と、前記空間が赤外線カメラにより前記可視画像と並行して撮像された検査画像とを、それぞれ取得する画像取得部と、前記検査画像から前記空間に存在するガス雲の像を抽出してガス雲画像を生成するガス領域抽出部と、前記可視画像と前記ガス雲画像とを重ねて合わせてガス雲重畳画像を生成する画像合成部とを備えるガス可視化画像処理装置であって、前記画像合成部は、前記ガス雲画像の背景を看者が前記ガス雲重畳画像から認識できるように、前記対象画像と前記ガス雲画像とを重ね合わせることを特徴とする。また、前記背景は、前記ガス雲画像と重ね合わせられた前記検査対象の像である構成としてもよい。

　係る構成により、ガスの濃度が薄い場合や、赤外線画像におけるガス存在範囲が大きい場合にも、ガス雲画像と背景の可視画像とを、ガスの有無やどこから漏れているか判断しやすいように表示できる。これにより、ガス漏れの有無やガス設備のどこからガスが漏れているか否かの判断が容易になる。

　また、別の態様では、上記の何れかの態様において、前記画像合成部は、前記可視画像を構成するＲ、Ｇ、Ｂのチャネルを、所定の色空間を示すチャネルに変換し、得られた明度を示すチャネルに前記ガス雲画像を重ね合わせることにより、前記ガス雲重畳画像を生成する構成としてもよい。

　係る構成により、可視画像を、色空間を示すチャネルに変換して、明度とガス雲画像を重畳することにより、ガス雲画像と可視画像とをより看者の感覚に近く表現することが可能となる。

　また、別の態様では、上記の何れかの態様において、前記画像合成部は、前記可視画像に対する前記ガス雲画像との重畳割合が大きいほど、前記ガス雲重畳画像の彩度が低くなるように、前記可視画像と前記ガス雲画像を重ね合わせる構成としてもよい。

　係る構成により、可視画像を、色空間を示すチャネルに変換して、ガス雲画像の重畳割合ｒを増加したとき可視画像の彩度を低下させることにより、ガスの濃度が薄い場合にも、可視画像に対しガス雲画像をより見やすく表示することができる。一方、ガス雲画像の重畳割合ｒを減少したとき可視画像の彩度を増加させることにより、赤外線画像におけるガス存在範囲が大きい場合に、ガス雲画像に対し可視画像をより見やすく表示することができる。

　また、別の態様では、上記の何れかの態様において、前記可視画像から変換された所定の色空間を示すチャネルを、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊、前記ガス雲画像における濃度を示す画素値をＳ、前記重畳割合をｒ、前記ガス雲重畳画像における、前記所定の色空間を示すチャネルを、Ｌ＊´、ａ＊´、ｂ＊´としたとき、前記ガス雲重畳画像は、

　により算出される構成としてもよい。

　係る構成により、可視画像をＬ＊、ａ＊、ｂ＊のチャネルに変換してガス雲画像と重畳することにより、ガスの有無やどこから漏れているか判断しやすいように表示が可能なガス雲重畳画像を生成することができる。

　また、別の態様では、上記の何れかの態様において、さらに、前記ガス雲重畳画像を、所定の色空間を示すチャネルからＲ、Ｇ、Ｂを示すチャネルからなる表示画像に変換する表示画像変換部を備えた構成としてもよい。

　係る構成により、ガス雲重畳画像をＲ、Ｇ、Ｂのチャネルに変換して、表示画像を生成することができる。

　また、別の態様では、上記の何れかの態様において、前記画像合成部は、前記可視画像を構成するＲ、Ｇ、Ｂのチャネル、又はＲ、Ｇ、Ｂの一部のチャネルに前記ガス雲画像を重ね合わせることにより、前記ガス雲重畳画像を生成する構成としてもよい。

　係る構成により、可視画像を構成するＲ、Ｇ、Ｂのチャネルの信号を活用して、ガス雲画像と背景の可視画像とを、ガスの有無やどこから漏れているか判断しやすいように表示することができる。

　また、別の態様では、上記の何れかの態様において、前記画像合成部は、前記ガス雲画像を白黒反転する変換処理をしたのち、前記可視画像に重ね合わせる構成としてもよい。

　係る構成により、可視画像の背景色が明るい場合や暗い場合に応じて、検査画像を選択的に反転してから合成することにより、検査画像からガスと判断されるガス存在範囲を可視画像に適合させて、ガスの有無やどこから漏れているか判断しやすいように表示するこ
とができる。

　また、別の態様では、上記の何れかの態様において、さらに、ガス像の白黒反転をするかどうかの操作入力を受け付ける操作入力部を備えた構成としてもよい。

　係る構成により、可視画像の背景色の明度に応じて、検査者は検査画像を選択的に反転してから合成することができる。

　また、別の態様では、上記の何れかの態様において、さらに、前記重畳割合の操作入力を受け付ける操作入力部を備える構成としてもよい。

　係る構成により、操作入力部を用いて、操作者は可視画像にガス雲画像を重ね合わせる際の重畳割合ｒを入力することができる。これより、検査者は検査画像から抽出したガス雲画像の濃度を増減することにより、ガス雲画像の態様や可視画像に適合させて、ガスの有無やどこから漏れているか判断しやすいように表示することができる。

　また、別の態様では、上記の何れかの態様において、前記検査画像は、複数のフレームからなる動画像であり、前記ガス雲画像は、前記検査画像から所定の時間周波数成分を抽出する処理を行った画像である構成としてもよい。

　係る構成により、動画像から前記空間に存在するガス雲の像の時間周波数成分を抽出してより精度の高いガス雲画像を生成することができる。

　また、別の態様では、上記の何れかの態様において、前記検査画像は、複数のフレームからなる動画像であり、前記ガス雲画像は、前記検査画像から所定の時間差分処理を行った画像である構成としてもよい。

　係る構成により、動画像の時間差分処理から前記空間に存在するガス雲の像のを抽出してより精度の高いガス雲画像を生成することができる。

　また、別の態様では、上記の何れかの態様において、検査対象を含む空間が可視カメラにより撮像された可視画像を取得する画像取得部と、前記可視画像から前記空間に存在するガス雲の像を抽出してガス雲画像を生成するガス領域抽出部と、前記可視画像と前記ガス雲画像とを重ねて合わせてガス雲重畳画像を生成するガス雲重畳画像部を備えたガス可視化画像処理装置であって、前記ガス雲重畳画像部は、前記ガス雲画像の背景を看者が前記ガス雲重畳画像から認識できるように、前記対象画像と前記ガス雲画像とを重ね合わせる構成としてもよい。

　係る構成により、水蒸気等の着色ガスの濃度が薄い場合や、可視画像における水蒸気等の存在範囲が大きい場合にも、水蒸気等のガス雲画像と背景の可視画像とを、水蒸気等の有無やどこから漏れているか判断しやすいように表示できる処理方法を実現できる。

　また、本実施の形態に係るガス可視化画像処理方法は、検査対象を含む空間が可視カメラにより撮像された可視画像と、前記空間が赤外線カメラにより前記可視画像と並行して撮像された検査画像とを、それぞれ取得し、前記検査画像から前記空間に存在するガス雲の像を抽出してガス雲画像を生成し、前記可視画像と前記ガス雲画像とを重ねて合わせてガス雲重畳画像を生成するガス可視化画像処理方法であって、前記ガス雲重畳画像を生成する処理は、前記ガス雲画像の背景を看者が前記ガス雲重畳画像から認識できるように、前記対象画像と前記ガス雲画像とを重ね合わせることを特徴とする。

　係る構成により、ガスの濃度が薄い場合や、赤外線画像におけるガス存在範囲が大きい場合にも、ガス雲画像と背景の可視画像とを、ガスの有無やどこから漏れているか判断しやすいように表示できる処理方法を実現できる。

　また、別の態様では、上記の何れかの態様において、検査対象を含む空間が可視カメラにより撮像された可視画像を取得し、前記可視画像から前記空間に存在するガス雲の像を抽出してガス雲画像を生成し、前記可視画像と前記ガス雲画像とを重ねて合わせてガス雲重畳画像を生成するガス可視化画像処理方法であって、前記ガス雲重畳画像を生成する処理では、前記ガス雲画像の背景を看者が前記ガス雲重畳画像から認識できるように、前記対象画像と前記ガス雲画像とを重ね合わせる構成としてもよい。

　係る構成により、水蒸気等のガス雲画像と背景の可視画像とを、水蒸気等の有無やどこから漏れているか判断しやすいように表示できる処理方法を実現できる。

　また、本実施の形態に係るプログラムは、コンピュータにガス可視化画像処理を行わせるプログラムであって、前記ガス可視化画像処理は、検査対象を含む空間が可視カメラにより撮像された可視画像と、前記空間が赤外線カメラにより前記可視画像と並行して撮像された検査画像とを、それぞれ取得し、前記可視画像から前記空間に存在するガス雲の像を抽出してガス雲画像を生成し、前記可視画像と前記ガス雲画像とを重ねて合わせてガス雲重畳画像を生成するガス可視化画像処理方法であって、前記ガス雲重畳画像を生成する処理では、前記ガス雲画像の背景を看者が前記ガス雲重畳画像から認識できるように、前記対象画像と前記ガス雲画像とを重ね合わせることを特徴とする。

　また、本実施の形態に係るプログラムは、コンピュータにガス可視化画像処理を行わせるプログラムであって、前記ガス可視化画像処理は、検査対象を含む空間が可視カメラにより撮像された可視画像を取得し、前記可視画像から前記空間に存在するガス雲の像を抽出してガス雲画像を生成し、前記可視画像と前記ガス雲画像とを重ねて合わせてガス雲重畳画像を生成するガス可視化画像処理方法であって、前記ガス雲重畳画像を生成する処理では、前記ガス雲画像の背景を看者が前記ガス雲重畳画像から認識できるように、前記対象画像と前記ガス雲画像とを重ね合わせる構成としてもよい。

　係る構成により、ガス雲画像と背景の可視画像とを、ガスの有無やどこから漏れているか判断しやすいように表示できるプログラムを提供できる。

　≪補足≫
　以上で説明した実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。実施の形態で示される数値、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、処理方法、処理の順序などは一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていないものについては、より好ましい形態を構成する任意の構成要素として説明される。

　また、上記の方法が実行される順序は、本発明を具体的に説明するために例示するためのものであり、上記以外の順序であってもよい。また、上記方法の一部が、他の方法と同時（並列）に実行されてもよい。

　また、発明の理解の容易のため、上記各実施の形態で挙げた各図の構成要素の縮尺は実際のものと異なる場合がある。また本発明は上記各実施の形態の記載によって限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において適宜変更可能である。

　本開示に係るガス可視化画像処理装置、ガス可視化画像処理方法、および、プログラムは、ガス設備のガス漏れを検査に用いるシステムに広く適用可能である。

　　１　　ガス検知システム
　　１０　ガス可視化画像処理装置
　　　１１　検査画像取得部
　　　１２　可視画像取得部
　　　１３　画像保持部
　　　１４　ガス領域抽出部
　　　１５　画像合成部
　　　１６　表示制御部
　　２０　画像取得手段
　　　２１　検査画像生成部（赤外線カメラ）
　　　２２　可視画像生成部（可視カメラ）
　　３０　操作入力部
　　４０　表示部
　　３００　検査対象
　　ＩＮ　画像取得部
　　ＣＴ　制御部

Claims

　検査対象を含む空間が可視カメラにより撮像された可視画像と、前記空間が赤外線カメラにより前記可視画像と並行して撮像された検査画像とを、それぞれ取得する画像取得部と、
　前記検査画像から前記空間に存在するガス雲の像を抽出してガス雲画像を生成するガス領域抽出部と、
　前記可視画像と前記ガス雲画像とを重ねて合わせてガス雲重畳画像を生成する画像合成部とを備えるガス可視化画像処理装置であって、
　前記画像合成部は、前記ガス雲画像の背景を看者が前記ガス雲重畳画像から認識できるように、前記対象画像と前記ガス雲画像とを重ね合わせる
　ガス可視化画像処理装置。
　前記背景は、前記ガス雲画像と重ね合わせられた前記検査対象の像である
　請求項１に記載のガス可視化画像処理装置。
　前記画像合成部は、前記可視画像を構成するＲ、Ｇ、Ｂのチャネルを、所定の色空間を示すチャネルに変換し、得られた明度を示すチャネルに前記ガス雲画像を重ね合わせることにより、前記ガス雲重畳画像を生成する
　請求項１又は２に記載のガス可視化画像処理装置。
　前記画像合成部は、前記可視画像に対する前記ガス雲画像との重畳割合が大きいほど、前記ガス雲重畳画像の彩度が低くなるように、前記可視画像と前記ガス雲画像を重ね合わせる
　請求項３に記載のガス可視化画像処理装置。
　前記可視画像から変換された所定の色空間を示すチャネルを、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊、
　前記ガス雲画像における濃度を示す画素値をＳ、
　前記重畳割合をｒ、
　前記ガス雲重畳画像における、前記所定の色空間を示すチャネルを、Ｌ＊´、ａ＊´、ｂ＊´としたとき、
　前記ガス雲重畳画像は、

　により算出される
　請求項４に記載のガス可視化画像処理装置。
　さらに、前記ガス雲重畳画像を、所定の色空間を示すチャネルからＲ、Ｇ、Ｂを示すチャネルからなる表示画像に変換する表示画像変換部を備えた
　請求項３～５の何れか１項に記載のガス可視化画像処理装置。
　前記画像合成部は、前記可視画像を構成するＲ、Ｇ、Ｂのチャネル、又はＲ、Ｇ、Ｂの一部のチャネルに前記ガス雲画像を重ね合わせることにより、前記ガス雲重畳画像を生成する
　請求項１又は２に記載のガス可視化画像処理装置。
　前記画像合成部は、前記ガス雲画像を白黒反転する変換処理をしたのち、前記可視画像に重ね合わせる
　請求項１～７の何れか１項に記載のガス可視化画像処理装置。
　さらに、ガス像の白黒反転をするかどうかの操作入力を受け付ける操作入力部を備えた
　請求項８に記載のガス可視化画像処理装置。
　さらに、前記重畳割合の操作入力を受け付ける操作入力部を備える
　請求項４又は５に記載のガス可視化画像処理装置。
　前記検査画像は、複数のフレームからなる動画像であり、
　前記ガス雲画像は、前記検査画像から所定の時間周波数成分を抽出する処理を行った画像である
　請求項１～１０の何れか１項に記載のガス可視化画像処理装置。
　前記検査画像は、複数のフレームからなる動画像であり、
　前記ガス雲画像は、前記検査画像から所定の時間差分処理を行った画像である
　請求項１～１１の何れか１項に記載のガス可視化画像処理装置。
　検査対象を含む空間が可視カメラにより撮像された可視画像を取得する画像取得部と、
　前記可視画像から前記空間に存在するガス雲の像を抽出してガス雲画像を生成するガス領域抽出部と、
　前記可視画像と前記ガス雲画像とを重ねて合わせてガス雲重畳画像を生成するガス雲重畳画像部を備えたガス可視化画像処理装置であって、
　前記ガス雲重畳画像部は、前記ガス雲画像の背景を看者が前記ガス雲重畳画像から認識できるように、前記対象画像と前記ガス雲画像とを重ね合わせる、
　ガス可視化画像処理装置。
　検査対象を含む空間が可視カメラにより撮像された可視画像と、前記空間が赤外線カメラにより前記可視画像と並行して撮像された検査画像とを、それぞれ取得し、
　前記検査画像から前記空間に存在するガス雲の像を抽出してガス雲画像を生成し、
　前記可視画像と前記ガス雲画像とを重ねて合わせてガス雲重畳画像を生成するガス可視化画像処理方法であって、
　前記ガス雲重畳画像を生成する処理は、前記ガス雲画像の背景を看者が前記ガス雲重畳画像から認識できるように、前記対象画像と前記ガス雲画像とを重ね合わせる
　ガス可視化画像処理方法。
　検査対象を含む空間が可視カメラにより撮像された可視画像を取得し、
　前記可視画像から前記空間に存在するガス雲の像を抽出してガス雲画像を生成し、
　前記可視画像と前記ガス雲画像とを重ねて合わせてガス雲重畳画像を生成するガス可視化画像処理方法であって、
　前記ガス雲重畳画像を生成する処理では、前記ガス雲画像の背景を看者が前記ガス雲重
畳画像から認識できるように、前記対象画像と前記ガス雲画像とを重ね合わせるガス可視化画像処理方法。
　コンピュータにガス可視化画像処理を行わせるプログラムであって、
前記ガス可視化画像処理は、
　検査対象を含む空間が可視カメラにより撮像された可視画像と、前記空間が赤外線カメラにより前記可視画像と並行して撮像された検査画像とを、それぞれ取得し、
　前記可視画像から前記空間に存在するガス雲の像を抽出してガス雲画像を生成し、
　前記可視画像と前記ガス雲画像とを重ねて合わせてガス雲重畳画像を生成するガス可視化画像処理方法であって、
　前記ガス雲重畳画像を生成する処理では、前記ガス雲画像の背景を看者が前記ガス雲重畳画像から認識できるように、前記対象画像と前記ガス雲画像とを重ね合わせる
　プログラム。
　コンピュータにガス可視化画像処理を行わせるプログラムであって、
　前記ガス可視化画像処理は、
　検査対象を含む空間が可視カメラにより撮像された可視画像を取得し、
　前記可視画像から前記空間に存在するガス雲の像を抽出してガス雲画像を生成し、
　前記可視画像と前記ガス雲画像とを重ねて合わせてガス雲重畳画像を生成するガス可視化画像処理方法であって、
　前記ガス雲重畳画像を生成する処理では、前記ガス雲画像の背景を看者が前記ガス雲重畳画像から認識できるように、前記対象画像と前記ガス雲画像とを重ね合わせる
　プログラム。