DoG画像を用いたひび検出手法におけるノイズ削除処理の改良

摘要

We proposed a DoG image-based crack detection method against shadows and shape variation in crack.rnIn order to minimize false detection, we employed an image denoising in which crack strength and connection arernused. However, there was a problem that false detection and undetection increased where difference of contrastrnbetween cracks and noises was low. In this paper, we attempted to modify the conventional method to overcomernthis problem. By running a program, we verified that the proposed method realizes reduction of false detection andrnundetection.%我々は，かげの有無，ひびの太さや形状の変化に対して誤検出を抑えたひび検出手法として，DoG処理を応用した検出処理とひびの強さ，連結性を利用したノイズ削除処理を組み合わせた手法を提案した．しかし，ひびとノイズとのコントラストの差もしくは画像全体の明度が小さい場合では，末検出率及び誤検出率が増加する問題が挙げられた．本稿では，提案したノイズ削除手法を改良した手法を用いて，かげの有無，ひびの太さや形状の変化，明度変化に対する末検出率及び誤検出率について，検証を行い有効性を確認したので報告する．