JP7228341B2 - 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム - Google Patents
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Description
特許文献1の計測方法では、既知の面積を持つひび割れを事前に撮影した画像から、補正係数が求められる。このため、既知のひび割れを撮影した画像内のひび割れ領域のコントラストと、計測対象のひび割れを撮影した画像内のひび割れ領域のコントラストとが一致していることが、前提となる。
(1)物体の表面に対する撮像装置302の姿勢を示すパラメータ
(2)線状領域以外の背景領域の画素の輝度である背景輝度を示すパラメータ
(3)画像321の分解能を示すパラメータ
(C1)画像321がぼけている場合と、画像321がぼけていない場合とで、線状領域の輝度の総和は変わらない。
(C2)ぼけている画像321から、線状領域の輝度の総和を計算することができる。
(C3)物体の損傷の撮影過程をモデル化することができる。
(C4)撮影過程のモデルから、画像321がぼけていない場合の線状領域の輝度の総和を、損傷の幅、撮像装置302の姿勢、背景輝度、輝度勾配の方向、及び画像321の分解能を用いて表すことで、関係式324を設定することができる。
(C5)背景輝度及び輝度勾配の方向は、画像321から求めることができ、撮像装置302の姿勢及び画像321の分解能は、撮影条件から取得することができる。
(C6)(C1)及び(C2)より、画像321がぼけていない場合の線状領域の輝度の総和が求められる。
(C7)(C4)、(C5)、及び(C6)より、関係式324を用いて損傷の幅を計算することができる。
(付記1)
撮像装置によって撮影された物体の画像を記憶する記憶部と、
前記物体の画像から、線状の損傷が写っている線状領域を抽出する抽出部と、
前記線状領域を横断する方向において前記線状領域に含まれる画素毎の輝度情報を加算することで、輝度情報の和を求める計算部と、
前記輝度情報の和から、輝度情報の和と損傷の幅との関係を示す関係式に基づいて、前記線状の損傷の幅を推定する推定部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
(付記2)
前記関係式は、前記物体の表面に対する前記撮像装置の姿勢を示すパラメータを含むことを特徴とする付記1記載の画像処理装置。
(付記3)
前記計算部は、前記線状領域に含まれる対象画素の輝度と、前記対象画素に隣接する隣接画素の輝度とを用いて、輝度が変化する方向を求め、前記輝度が変化する方向を、前記線状領域を横断する方向として用いることを特徴とする付記1又は2記載の画像処理装置。
(付記4)
前記関係式は、前記線状領域以外の背景領域の画素の輝度を示すパラメータを含み、
前記計算部は、前記輝度が変化する方向において、前記対象画素から前記線状領域の外側へ向かって、隣接する2つの画素の輝度の差分をチェックし、前記輝度の差分が閾値よりも小さくなった2つの画素のうち、外側に位置する画素の輝度を求め、
前記推定部は、前記外側に位置する画素の輝度を、前記背景領域の画素の輝度として用いることを特徴とする付記1乃至3のいずれか1項に記載の画像処理装置。
(付記5)
前記関係式は、前記線状の損傷の内部における反射光の強さと、前記物体の表面における反射光の強さと、前記撮像装置から観測可能な前記線状の損傷の最大深さとを含むことを特徴とする付記4記載の画像処理装置。
(付記6)
前記関係式は、前記物体の画像の分解能を示すパラメータを含むことを特徴とする付記1乃至5のいずれか1項に記載の画像処理装置。
(付記7)
前記画素毎の輝度情報は、前記線状領域以外の背景領域の画素の輝度と前記線状領域に含まれる各画素の輝度との差分、又は前記線状領域に含まれる各画素の輝度を表すことを特徴とする付記1乃至6のいずれか1項に記載の画像処理装置。
(付記8)
コンピュータにより実行される画像処理方法であって、
前記コンピュータが、
撮像装置によって撮影された物体の画像から、線状の損傷が写っている線状領域を抽出し、
前記線状領域を横断する方向において前記線状領域に含まれる画素毎の輝度情報を加算することで、輝度情報の和を求め、
前記輝度情報の和から、輝度情報の和と損傷の幅との関係を示す関係式に基づいて、前記線状の損傷の幅を推定する、
ことを特徴とする画像処理方法。
(付記9)
前記関係式は、前記物体の表面に対する前記撮像装置の姿勢を示すパラメータを含むことを特徴とする付記8記載の画像処理方法。
(付記10)
前記コンピュータは、前記線状領域に含まれる対象画素の輝度と、前記対象画素に隣接する隣接画素の輝度とを用いて、輝度が変化する方向を求め、前記輝度が変化する方向を、前記線状領域を横断する方向として用いることを特徴とする付記8又は9記載の画像処理方法。
(付記11)
前記関係式は、前記線状領域以外の背景領域の画素の輝度を示すパラメータを含み、
前記コンピュータは、前記輝度が変化する方向において、前記対象画素から前記線状領域の外側へ向かって、隣接する2つの画素の輝度の差分をチェックし、前記輝度の差分が閾値よりも小さくなった2つの画素のうち、外側に位置する画素の輝度を求め、前記外側に位置する画素の輝度を、前記背景領域の画素の輝度として用いることを特徴とする付記8乃至10のいずれか1項に記載の画像処理方法。
(付記12)
撮像装置によって撮影された物体の画像から、線状の損傷が写っている線状領域を抽出し、
前記線状領域を横断する方向において前記線状領域に含まれる画素毎の輝度情報を加算することで、輝度情報の和を求め、
前記輝度情報の和から、輝度情報の和と損傷の幅との関係を示す関係式に基づいて、前記線状の損傷の幅を推定する、
処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
(付記13)
前記関係式は、前記物体の表面に対する前記撮像装置の姿勢を示すパラメータを含むことを特徴とする付記12記載の画像処理プログラム。
(付記14)
前記コンピュータは、前記線状領域に含まれる対象画素の輝度と、前記対象画素に隣接する隣接画素の輝度とを用いて、輝度が変化する方向を求め、前記輝度が変化する方向を、前記線状領域を横断する方向として用いることを特徴とする付記12又は13記載の画像処理プログラム。
(付記15)
前記関係式は、前記線状領域以外の背景領域の画素の輝度を示すパラメータを含み、
前記コンピュータは、前記輝度が変化する方向において、前記対象画素から前記線状領域の外側へ向かって、隣接する2つの画素の輝度の差分をチェックし、前記輝度の差分が閾値よりも小さくなった2つの画素のうち、外側に位置する画素の輝度を求め、前記外側に位置する画素の輝度を、前記背景領域の画素の輝度として用いることを特徴とする付記12乃至14のいずれか1項に記載の画像処理プログラム。
111、311 記憶部
112、313 抽出部
113、314 計算部
114、315 推定部
121、321、1701 画像
302 撮像装置
316 出力部
322 領域情報
323 輝度総和情報
324 関係式
325 推定結果
401 折れ線
402、403 線分
404、405 曲線
701、1601 グラフ
901~904 直線
1101 線状領域
1102 対象画素
1111 輝度勾配の方向
1112 幅方向に垂直な方向
1301~1304 点
1702 テーブル
1711~1713 ひび割れ
1801 CPU
1802 メモリ
1803 入力装置
1804 出力装置
1805 補助記憶装置
1806 媒体駆動装置
1807 ネットワーク接続装置
1808 バス
1809 可搬型記録媒体
Claims (9)
- 撮像装置によって撮影された物体の画像を記憶する記憶部と、
前記物体の画像から、線状の損傷が写っている線状領域を抽出する抽出部と、
前記線状領域を横断する方向において前記線状領域に含まれる画素毎の輝度情報を加算することで、輝度情報の和を求める計算部と、
前記輝度情報の和から、輝度情報の和と損傷の幅との関係を示す関係式に基づいて、前記線状の損傷の幅を推定する推定部と、
を備え、
前記関係式は、前記損傷の幅と、前記物体の表面に対する前記撮像装置の光軸の方向を示すパラメータと、前記撮像装置から観測可能な損傷の最大深さとの間の関係を含むことを特徴とする画像処理装置。 - 前記撮像装置の光軸の方向を示すパラメータは、前記物体の表面に対する前記撮像装置の姿勢を表すことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
- 前記計算部は、前記線状領域に含まれる対象画素の輝度と、前記対象画素に隣接する隣接画素の輝度とを用いて、輝度が変化する方向を求め、前記輝度が変化する方向を、前記線状領域を横断する方向として用いることを特徴とする請求項1又は2記載の画像処理装置。
- 前記関係式は、前記線状領域以外の背景領域の画素の輝度を示すパラメータを含み、
前記計算部は、前記輝度が変化する方向において、前記対象画素から前記線状領域の外側へ向かって、隣接する2つの画素の輝度の差分をチェックし、前記輝度の差分が閾値よりも小さくなった2つの画素のうち、外側に位置する画素の輝度を求め、
前記推定部は、前記外側に位置する画素の輝度を、前記背景領域の画素の輝度として用いることを特徴とする請求項3記載の画像処理装置。 - 前記関係式は、前記線状の損傷の内部における反射光の強さと、前記物体の表面における反射光の強さと、前記撮像装置から観測可能な前記線状の損傷の最大深さとを含むことを特徴とする請求項4記載の画像処理装置。
- 前記関係式は、前記物体の画像の分解能を示すパラメータを含むことを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記画素毎の輝度情報は、前記線状領域以外の背景領域の画素の輝度と前記線状領域に含まれる各画素の輝度との差分、又は前記線状領域に含まれる各画素の輝度を表すことを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- コンピュータにより実行される画像処理方法であって、
前記コンピュータが、
撮像装置によって撮影された物体の画像から、線状の損傷が写っている線状領域を抽出し、
前記線状領域を横断する方向において前記線状領域に含まれる画素毎の輝度情報を加算することで、輝度情報の和を求め、
前記輝度情報の和から、輝度情報の和と損傷の幅との関係を示す関係式に基づいて、前記線状の損傷の幅を推定し、
前記関係式は、前記損傷の幅と、前記物体の表面に対する前記撮像装置の光軸の方向を示すパラメータと、前記撮像装置から観測可能な損傷の最大深さとの間の関係を含むことを特徴とする画像処理方法。 - コンピュータのための画像処理プログラムであって、
前記画像処理プログラムは、
撮像装置によって撮影された物体の画像から、線状の損傷が写っている線状領域を抽出し、
前記線状領域を横断する方向において前記線状領域に含まれる画素毎の輝度情報を加算することで、輝度情報の和を求め、
前記輝度情報の和から、輝度情報の和と損傷の幅との関係を示す関係式に基づいて、前記線状の損傷の幅を推定する、
処理を前記コンピュータに実行させ、
前記関係式は、前記損傷の幅と、前記物体の表面に対する前記撮像装置の光軸の方向を示すパラメータと、前記撮像装置から観測可能な損傷の最大深さとの間の関係を含むことを特徴とする画像処理プログラム。
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Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011124965A (ja) | 2009-12-11 | 2011-06-23 | Advas Co Ltd | 被写体寸法測定用カメラ装置 |
WO2017187966A1 (ja) | 2016-04-27 | 2017-11-02 | 富士フイルム株式会社 | 指標生成方法、測定方法、及び指標生成装置 |
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高室祐也、安東克真、河村圭、宮本文穂,コンクリート表面におけるひび割れ認識への画像処理技術の適用,土木情報利用技術論文集,2003年,Vol.12,第187-198頁 |
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