JP4020192B2 - 画像のノイズ除去方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、画像のノイズ除去方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
コンクリート構造物の表面に発生するひび割れの計測方法としては、計測対象物を撮像して、デジタル化した元画像データを取得し、この元画像データに二値化処理，シェーディング補正などの画像処理を施して、ひび割れを検出する画像処理によるひび割れ計測方法が提案されている。（例えば、特許文献１参照）
【０００３】
また、同様な画像処理によるひび割れの計測方法であって、ひび割れを自動的に検出する方法が開示されている。（例えば、非特許文献１）
【０００４】
【特許文献１】
特開２０００−２５２３号
【０００５】
【非特許文献】
日本建築学会大会学術講演梗概集、２００１年９月、ｐ３９１−３９２
【０００６】
しかしながら、このような従来の画像処理によるひび割れの計測方法には、以下に説明する技術的な課題があった。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
すなわち、上述した特許および非特許文献に開示されているひび割れの計測方法では、ＣＣＤカメラなどにより撮像した元画像データには、計測対象であるひび割れや亀裂以外に、汚れ，しみ，影，施工時の継手跡などのノイズ要因が含まれている。
【０００８】
そのため、従来の計測方法では、このようなノイズ要因を除去するために、手作業ないしはフィルターによる除去方法を採用していた。ところが、手作業によるノイズ除去方法では、材料表面の汚れ，しみ，影，施工時の継手跡などのノイズ要因の除去が困難であり、特に、ひび割れや亀裂の近傍にこのようなノイズ要因があると、ノイズ要因の除去によって、ひび割れや亀裂の形状が変形し、その結果、ひび割れや亀裂の計測精度が低下するという問題があった。
【０００９】
また、フィルターによるノイズ要因の除去方法では、フィルターの範囲を超えた材料表面の汚れ，しみ，影などのノイズ要因が残り、完全にノイズ要因を除去することが困難で、残留したノイズ要因がひび割れ計測に大きく影響を及ぼすという問題があった。
【００１０】
本発明は、このような従来の問題点に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、材料表面の汚れ，しみ，影，施工時の継手跡などのノイズ要因をほぼ完全に除去して、高精度のひび割れ計測が可能になる画像のノイズ除去方法を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は、ひび割れや亀裂などの計測対象が存在する構造物表面などの計測対象物を撮像した元画像を得て、前記元画像に基づいてデジタル化された画像データを作成し、前記画像データに二値化などの画像処理を行い、前記計測対象を検出するひび割れの計測方法において、前記元画像から前記計測対象のみを消去したノイズ除去用画像を作成し、前記元画像から前記ノイズ除去用画像を減算して、前記計測対象を抽出し、前記計測対象を抽出した後に、当該計測対象の背景色を、前記元画像に撮像されている前記計測対象近傍の壁面色調へ変換することを特徴としている。
【００１２】
以上のように構成された画像のノイズ除去方法によれば、元画像から計測対象のみを消去したノイズ除去用画像を作成し、元画像からノイズ除去用画像を減算して、計測対象を抽出する。
【００１３】
この場合、元画像には、ひび割れや亀裂などの計測対象だけでなく、計測対象物の汚れ，しみ，影，施工時の継手跡などのノイズ要因、および、計測対象物の背景要素が含まれている。
【００１４】
一方、ノイズ除去用画像は、元画像から計測対象のみを消去しているので、これ以外の要素、すなわち、計測対象物の汚れ，しみ，影，施工時の継手跡などのノイズ要因、および、計測対象物の背景要素が含まれており、これらは、全て元画像のものと一致している。
【００１５】
従って、元画像からノイズ除去用画像を減算すると、元画像に撮像されていたひび割れや亀裂などの計測対象だけが抽出され、これに基づいて、画像処理を行うと、材料表面の汚れ，しみ，影などのノイズ要因をほぼ完全に除去して、高精度のひび割れ計測が可能になる。
【００１６】
前記元画像から前記ノイズ除去用画像を減算する処理は、前記元画像および前記ノイズ除去用画像をそれぞれデジタル化して、対応するピクセル同士の比較により行うことができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好適な実施の形態について、添付図面に基づいて詳細に説明する。図１から図６は、本発明にかかる画像のノイズ除去方法の一実施例を示している。
【００１９】
図１は、本発明にかかる画像のノイズ除去方法の手順が示されており、手順がスタートすると、まず、ステップｓ１で、元画像Ａの撮像が行われ。この元画像Ａは、図２に示すように、ひび割れや亀裂などの計測対象Ｘが存在する構造物表面などの計測対象物Ｙを撮影することにより得られる。
【００２０】
この撮像に関しては、例えば、ＣＣＤカメラを用いて、デジタル化された撮像情報を得るようにすればよい。得られた元画像Ａは、次に、ステップｓ２で、グレースケール化および色調レベルの補正が行われ、ノイズ除去用画像Ｂを作製するためのノイズ除去用原画像Ｂ０が作成される（ステップｓ３）。
【００２１】
この場合、ノイズ除去用原画像Ｂ０は、デジタル化された元画像Ａに、グレースケール化および色調レベルの補正を行うことで、デジタル化したノイズ除去用原画像Ｂ０とすることができる。
【００２２】
次に、ステップｓ４で、ノイズ除去用原画像Ｂ０から計測対象Ｘのみを消去して、ノイズ除去用画像Ｂを作成する。このノイズ除去用画像Ｂは、例えば、デジタル化したノイズ除去用原画像Ｂ０を、パソコンに取込んで、画像処理ソフトの消しゴムツールを用いて、計測対象Ｘだけを消去すればよい。
【００２３】
図３には、画像処理ソフトの消しゴムツールを用いて、計測対象Ｘだけを消去した状態が示されていて、同図の中央部分に白く表示した部分が消去された測定対象Ｘである。
ノイズ除去用画像Ｂが得られると、次のステップｓ５で、計測対象Ｙだけを抽出する処理が行われる。この計測対象Ｙの抽出処理は、元画像Ａからノイズ除去用画像Ｂを減算することにより行われる。
【００２４】
この場合、元画像Ａおよびノイズ除去用画像Ｂが、ともにデジタル化された情報であれば、例えば、対応するピクセル同士を比較することにより、計測対象Ｙだけを比較的簡単に抽出することができる。
【００２５】
つまり、本実施例の場合、元画像Ａとノイズ除去用画像Ｂの相違は、計測対象Ｙだけが異なっているので、対応するピクセル同士を順次比較して、一致していないものだけを残すと、これが計測対象Ｙとなる。
【００２６】
図４には、抽出された計測対象Ｙの形状を示している。同図に示した図形が測定対象Ｙであって、その背景は、白色になっている。続く、ステップｓ６では、背景色の変換が行われる。
【００２７】
この背景色の変換は、ステップｓ５で得られた測定対象Ｙだけの画像に背景をつける処理であり、背景色をひび割れなどの測定対象Ｙの近傍の壁色（元画像Ａよりノイズが含まれていない部分の壁色を抽出する）に変換する。
【００２８】
このような背景処理が行われると、図５に示したようなひび割れ計測用画像Ｃが得られ、このような画像Ｃが得られると、その後は、前述した特許文献１に開示されているような方法により、二値化処理などを行って、図６に示すような、ひび割れや亀裂などの計測対象Ｙを検出することになる。
【００２９】
さて、以上のように構成された画像のノイズ除去方法によれば、元画像Ａから計測対象Ｙのみを消去したノイズ除去用画像Ｂを作成し、元画像Ａからノイズ除去用画像Ｂを減算して、計測対象Ｙを抽出する。
【００３０】
この場合、元画像Ａには、ひび割れや亀裂などの計測対象Ｙだけでなく、計測対象物Ｘの汚れ，しみ，影，施工時の継手跡などのノイズ要因、および、計測対象物Ｘの背景要素が含まれている。
【００３１】
一方、ノイズ除去用画像Ｂは、元画像Ａから計測対象Ｙのみを消去しているので、これ以外の要素、すなわち、計測対象物Ｘの汚れ，しみ，影，施工時の継手跡などのノイズ要因、および、計測対象物Ｘの背景要素が含まれており、これらは、全て元画像Ａのものと一致している。
【００３２】
従って、元画像Ａからノイズ除去用画像Ｂを減算すると、元画像Ａに撮像されていたひび割れや亀裂などの計測対象Ｙだけが抽出され、これに基づいて、画像処理を行うと、材料表面の汚れ，しみ，影，施工時の継手跡などのノイズ要因をほぼ完全に除去して、高精度のひび割れ計測が可能になる。
【００３３】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように、本発明にかかる画像のノイズ除去方法によれば、材料表面の汚れ，しみ，影などのノイズ要因をほぼ完全に除去して、高精度のひび割れ計測が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかる画像のノイズ除去方法の一実施例を示す除去手順のフローチャート図である。
【図２】本発明にかかる画像のノイズ除去方法で用いる元画像の一例を示す説明図である。
【図３】本発明にかかる画像のノイズ除去方法で、図２に示した元画像から測定対象を消去した状態の説明図である。
【図４】本発明にかかる画像のノイズ除去方法で、測定対象を抽出した状態の説明図である。
【図５】本発明にかかる画像のノイズ除去方法で背景色を変換した状態の説明図である。
【図６】本発明にかかる画像のノイズ除去方法で測定対象を検出した状態の説明図である。
【符号の説明】
Ａ 元画像
Ｂ ノイズ除去用画像
Ｂ０ ノイズ除去用原画像
Ｃ ひび割れ計測用画像
Ｘ 計測対象物
Ｙ 計測対象
【発明の属する技術分野】
この発明は、画像のノイズ除去方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
コンクリート構造物の表面に発生するひび割れの計測方法としては、計測対象物を撮像して、デジタル化した元画像データを取得し、この元画像データに二値化処理，シェーディング補正などの画像処理を施して、ひび割れを検出する画像処理によるひび割れ計測方法が提案されている。（例えば、特許文献１参照）
【０００３】
また、同様な画像処理によるひび割れの計測方法であって、ひび割れを自動的に検出する方法が開示されている。（例えば、非特許文献１）
【０００４】
【特許文献１】
特開２０００−２５２３号
【０００５】
【非特許文献】
日本建築学会大会学術講演梗概集、２００１年９月、ｐ３９１−３９２
【０００６】
しかしながら、このような従来の画像処理によるひび割れの計測方法には、以下に説明する技術的な課題があった。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
すなわち、上述した特許および非特許文献に開示されているひび割れの計測方法では、ＣＣＤカメラなどにより撮像した元画像データには、計測対象であるひび割れや亀裂以外に、汚れ，しみ，影，施工時の継手跡などのノイズ要因が含まれている。
【０００８】
そのため、従来の計測方法では、このようなノイズ要因を除去するために、手作業ないしはフィルターによる除去方法を採用していた。ところが、手作業によるノイズ除去方法では、材料表面の汚れ，しみ，影，施工時の継手跡などのノイズ要因の除去が困難であり、特に、ひび割れや亀裂の近傍にこのようなノイズ要因があると、ノイズ要因の除去によって、ひび割れや亀裂の形状が変形し、その結果、ひび割れや亀裂の計測精度が低下するという問題があった。
【０００９】
また、フィルターによるノイズ要因の除去方法では、フィルターの範囲を超えた材料表面の汚れ，しみ，影などのノイズ要因が残り、完全にノイズ要因を除去することが困難で、残留したノイズ要因がひび割れ計測に大きく影響を及ぼすという問題があった。
【００１０】
本発明は、このような従来の問題点に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、材料表面の汚れ，しみ，影，施工時の継手跡などのノイズ要因をほぼ完全に除去して、高精度のひび割れ計測が可能になる画像のノイズ除去方法を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は、ひび割れや亀裂などの計測対象が存在する構造物表面などの計測対象物を撮像した元画像を得て、前記元画像に基づいてデジタル化された画像データを作成し、前記画像データに二値化などの画像処理を行い、前記計測対象を検出するひび割れの計測方法において、前記元画像から前記計測対象のみを消去したノイズ除去用画像を作成し、前記元画像から前記ノイズ除去用画像を減算して、前記計測対象を抽出し、前記計測対象を抽出した後に、当該計測対象の背景色を、前記元画像に撮像されている前記計測対象近傍の壁面色調へ変換することを特徴としている。
【００１２】
以上のように構成された画像のノイズ除去方法によれば、元画像から計測対象のみを消去したノイズ除去用画像を作成し、元画像からノイズ除去用画像を減算して、計測対象を抽出する。
【００１３】
この場合、元画像には、ひび割れや亀裂などの計測対象だけでなく、計測対象物の汚れ，しみ，影，施工時の継手跡などのノイズ要因、および、計測対象物の背景要素が含まれている。
【００１４】
一方、ノイズ除去用画像は、元画像から計測対象のみを消去しているので、これ以外の要素、すなわち、計測対象物の汚れ，しみ，影，施工時の継手跡などのノイズ要因、および、計測対象物の背景要素が含まれており、これらは、全て元画像のものと一致している。
【００１５】
従って、元画像からノイズ除去用画像を減算すると、元画像に撮像されていたひび割れや亀裂などの計測対象だけが抽出され、これに基づいて、画像処理を行うと、材料表面の汚れ，しみ，影などのノイズ要因をほぼ完全に除去して、高精度のひび割れ計測が可能になる。
【００１６】
前記元画像から前記ノイズ除去用画像を減算する処理は、前記元画像および前記ノイズ除去用画像をそれぞれデジタル化して、対応するピクセル同士の比較により行うことができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好適な実施の形態について、添付図面に基づいて詳細に説明する。図１から図６は、本発明にかかる画像のノイズ除去方法の一実施例を示している。
【００１９】
図１は、本発明にかかる画像のノイズ除去方法の手順が示されており、手順がスタートすると、まず、ステップｓ１で、元画像Ａの撮像が行われ。この元画像Ａは、図２に示すように、ひび割れや亀裂などの計測対象Ｘが存在する構造物表面などの計測対象物Ｙを撮影することにより得られる。
【００２０】
この撮像に関しては、例えば、ＣＣＤカメラを用いて、デジタル化された撮像情報を得るようにすればよい。得られた元画像Ａは、次に、ステップｓ２で、グレースケール化および色調レベルの補正が行われ、ノイズ除去用画像Ｂを作製するためのノイズ除去用原画像Ｂ０が作成される（ステップｓ３）。
【００２１】
この場合、ノイズ除去用原画像Ｂ０は、デジタル化された元画像Ａに、グレースケール化および色調レベルの補正を行うことで、デジタル化したノイズ除去用原画像Ｂ０とすることができる。
【００２２】
次に、ステップｓ４で、ノイズ除去用原画像Ｂ０から計測対象Ｘのみを消去して、ノイズ除去用画像Ｂを作成する。このノイズ除去用画像Ｂは、例えば、デジタル化したノイズ除去用原画像Ｂ０を、パソコンに取込んで、画像処理ソフトの消しゴムツールを用いて、計測対象Ｘだけを消去すればよい。
【００２３】
図３には、画像処理ソフトの消しゴムツールを用いて、計測対象Ｘだけを消去した状態が示されていて、同図の中央部分に白く表示した部分が消去された測定対象Ｘである。
ノイズ除去用画像Ｂが得られると、次のステップｓ５で、計測対象Ｙだけを抽出する処理が行われる。この計測対象Ｙの抽出処理は、元画像Ａからノイズ除去用画像Ｂを減算することにより行われる。
【００２４】
この場合、元画像Ａおよびノイズ除去用画像Ｂが、ともにデジタル化された情報であれば、例えば、対応するピクセル同士を比較することにより、計測対象Ｙだけを比較的簡単に抽出することができる。
【００２５】
つまり、本実施例の場合、元画像Ａとノイズ除去用画像Ｂの相違は、計測対象Ｙだけが異なっているので、対応するピクセル同士を順次比較して、一致していないものだけを残すと、これが計測対象Ｙとなる。
【００２６】
図４には、抽出された計測対象Ｙの形状を示している。同図に示した図形が測定対象Ｙであって、その背景は、白色になっている。続く、ステップｓ６では、背景色の変換が行われる。
【００２７】
この背景色の変換は、ステップｓ５で得られた測定対象Ｙだけの画像に背景をつける処理であり、背景色をひび割れなどの測定対象Ｙの近傍の壁色（元画像Ａよりノイズが含まれていない部分の壁色を抽出する）に変換する。
【００２８】
このような背景処理が行われると、図５に示したようなひび割れ計測用画像Ｃが得られ、このような画像Ｃが得られると、その後は、前述した特許文献１に開示されているような方法により、二値化処理などを行って、図６に示すような、ひび割れや亀裂などの計測対象Ｙを検出することになる。
【００２９】
さて、以上のように構成された画像のノイズ除去方法によれば、元画像Ａから計測対象Ｙのみを消去したノイズ除去用画像Ｂを作成し、元画像Ａからノイズ除去用画像Ｂを減算して、計測対象Ｙを抽出する。
【００３０】
この場合、元画像Ａには、ひび割れや亀裂などの計測対象Ｙだけでなく、計測対象物Ｘの汚れ，しみ，影，施工時の継手跡などのノイズ要因、および、計測対象物Ｘの背景要素が含まれている。
【００３１】
一方、ノイズ除去用画像Ｂは、元画像Ａから計測対象Ｙのみを消去しているので、これ以外の要素、すなわち、計測対象物Ｘの汚れ，しみ，影，施工時の継手跡などのノイズ要因、および、計測対象物Ｘの背景要素が含まれており、これらは、全て元画像Ａのものと一致している。
【００３２】
従って、元画像Ａからノイズ除去用画像Ｂを減算すると、元画像Ａに撮像されていたひび割れや亀裂などの計測対象Ｙだけが抽出され、これに基づいて、画像処理を行うと、材料表面の汚れ，しみ，影，施工時の継手跡などのノイズ要因をほぼ完全に除去して、高精度のひび割れ計測が可能になる。
【００３３】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように、本発明にかかる画像のノイズ除去方法によれば、材料表面の汚れ，しみ，影などのノイズ要因をほぼ完全に除去して、高精度のひび割れ計測が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかる画像のノイズ除去方法の一実施例を示す除去手順のフローチャート図である。
【図２】本発明にかかる画像のノイズ除去方法で用いる元画像の一例を示す説明図である。
【図３】本発明にかかる画像のノイズ除去方法で、図２に示した元画像から測定対象を消去した状態の説明図である。
【図４】本発明にかかる画像のノイズ除去方法で、測定対象を抽出した状態の説明図である。
【図５】本発明にかかる画像のノイズ除去方法で背景色を変換した状態の説明図である。
【図６】本発明にかかる画像のノイズ除去方法で測定対象を検出した状態の説明図である。
【符号の説明】
Ａ 元画像
Ｂ ノイズ除去用画像
Ｂ０ ノイズ除去用原画像
Ｃ ひび割れ計測用画像
Ｘ 計測対象物
Ｙ 計測対象
Claims (2)
- ひび割れや亀裂などの計測対象が存在する構造物表面などの計測対象物を撮像した元画像を得て、
前記元画像に基づいてデジタル化された画像データを作成し、
前記画像データに二値化などの画像処理を行い、前記計測対象を検出するひび割れの計測方法において、
前記元画像から前記計測対象のみを消去したノイズ除去用画像を作成し、
前記元画像から前記ノイズ除去用画像を減算して、前記計測対象を抽出し、
前記計測対象を抽出した後に、当該計測対象の背景色を、前記元画像に撮像されている前記計測対象近傍の壁面色調へ変換することを特徴とする画像のノイズ除去方法。 - 前記元画像から前記ノイズ除去用画像を減算する処理は、前記元画像および前記ノイズ除去用画像をそれぞれデジタル化して、対応するピクセル同士の比較により行うことを特徴とする請求項１記載の画像のノイズ除去方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002293167A JP4020192B2 (ja) | 2002-10-07 | 2002-10-07 | 画像のノイズ除去方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002293167A JP4020192B2 (ja) | 2002-10-07 | 2002-10-07 | 画像のノイズ除去方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2004125716A JP2004125716A (ja) | 2004-04-22 |
| JP4020192B2 true JP4020192B2 (ja) | 2007-12-12 |
Family
ID=32284152
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002293167A Expired - Lifetime JP4020192B2 (ja) | 2002-10-07 | 2002-10-07 | 画像のノイズ除去方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4020192B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9812825B2 (en) | 1998-04-10 | 2017-11-07 | Chrimar Systems, Inc. | Ethernet device |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4006007B2 (ja) * | 2004-11-10 | 2007-11-14 | 大成建設株式会社 | ひび割れ検出方法 |
| JP5109598B2 (ja) * | 2007-11-02 | 2012-12-26 | 住友ゴム工業株式会社 | 物品検査方法 |
-
2002
- 2002-10-07 JP JP2002293167A patent/JP4020192B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9812825B2 (en) | 1998-04-10 | 2017-11-07 | Chrimar Systems, Inc. | Ethernet device |
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|---|---|
| JP2004125716A (ja) | 2004-04-22 |
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