(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
特徴解析を行う画像を所定の縮小率で縮小する縮小手段と、
前記縮小手段により前記縮小率で縮小された前記画像である縮小画像の特徴を解析し、前記縮小画像の中の注目すべき領域である注目領域を示すマスク情報であるROI（Region Of Interest）マスクを生成するROIマスク生成手段と、
前記ROIマスク生成手段により生成された前記ROIマスクのサイズを、前記縮小手段により前記縮小率で縮小される前の前記画像のサイズに拡大するROIマスク拡大手段と、
前記縮小手段により前記縮小率で縮小される前の前記画像の、前記ROIマスク拡大手段により拡大された前記ROIマスクにおいて注目すべきでない領域である空白領域とされる領域の特徴を解析し、その解析結果を用いて前記拡大されたROIマスクを更新するROIマスク更新手段と
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記ROIマスク生成手段は、前記縮小画像に対して所定のサイズの部分領域毎に画素値の分散を求め、前記分散の値の大きさによって前記部分領域の注目度を判定することにより、前記ROIマスクを生成する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記ROIマスク生成手段は、前記分散の値が１以上の部分領域を前記注目領域とする
請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記ROIマスク生成手段は、前記分散の値が２以上の部分領域を、前記分散の値が１の部分領域よりも注目度が高い注目領域とする
請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記ROIマスク更新手段は、前記画像の前記空白領域とされる領域に対して所定のサイズの部分領域毎に画素値の分散を求め、前記分散の値の大きさによって前記部分領域の注目度を判定することにより、前記拡大されたROIマスクの空白領域を更新する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記ROIマスク更新手段は、前記分散の値が２以上の部分領域を前記注目領域とする
請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記ROIマスク生成手段により生成された前記ROIマスクの注目領域を拡張する拡張手段をさらに備える
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記ROIマスク更新手段により更新された前記拡大されたROIマスクの注目領域を拡張する拡張手段をさらに備える
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記画像のエッジ成分を検出するエッジ成分検出手段と、
前記画像の、前記エッジ成分検出手段により検出された前記エッジ成分を含む領域を前記注目領域とするマスク情報であるエッジマスクを生成するエッジマスク生成手段と、
前記ROIマスク更新手段により更新された前記拡大されたROIマスクに、前記エッジマスクを合成するマスク合成手段と
をさらに備える請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
画像処理装置の画像処理方法であって、
縮小手段が、特徴解析を行う画像を所定の縮小率で縮小し、
ROI（Region Of Interest）マスク生成手段が、前記縮小率で縮小された前記画像である縮小画像の特徴を解析し、前記縮小画像の中の注目すべき領域である注目領域を示すマスク情報であるROIマスクを生成し、
ROIマスク拡大手段が、生成された前記ROIマスクのサイズを、前記縮小率で縮小される前の前記画像のサイズに拡大し、
ROIマスク更新手段が、前記縮小率で縮小される前の前記画像の、拡大された前記ROIマスクにおいて注目すべきでない領域である空白領域とされる領域の特徴を解析し、その解析結果を用いて前記拡大されたROIマスクを更新する
画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置および方法に関し、特に、画像の特徴解析をより容易に行うことができるようにした画像処理装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
DPI（Digital Pathology Imaging）システムによる病理診断は、これまでの組織診に加え細胞診へも応用範囲を広げてきている。
【０００３】
組織診は、検査や手術等において病変部位をメスで切り取るなどして採取し、その病変部位を薄くスライスして染色して顕微鏡を使って観察する方法である。組織診においては、一般的に、細胞が集合として観察され、その細胞群中で、細胞の大きさ、形、並び方などに異常があるか否か、または、本来存在しない細胞が存在するか否か等が診断される。
【０００４】
これに対して、細胞診は、自然に剥がれ落ちた細胞（喀痰細胞診）、剥がした細胞（擦過細胞診）、若しくは、針を刺して吸引した細胞（吸引細胞診）等を染色し、顕微鏡を使って観察する方法である。細胞診においては、一般的に、少数の細胞が観察され、各細胞、または、その核の大きさや形状等に異常があるか否か等が診断される。
【０００５】
DPIシステムにおいては、これらの組織や細胞の画像（顕微鏡を介しての観察画像）は、デジタルデータとして管理される。そのため、観察画像（デジタルデータ）には、適宜、用途等に応じて様々な画像処理を施すことができる。
【０００６】
その１つとして、注目領域（ROI（Region Of Interest））の検出のような、画像の特徴解析がある。画像の特徴を解析することにより、その解析結果をその他の様々な画像処理や診断に利用することができる。
【０００７】
例えば、組織診において、観察画像に対してエッジ検出によるROI検出を行い、その結果から細胞の密集度を計算し、癌細胞を特定する方法が考えられた(例えば、特許文献１参照)。
【０００８】
これに対して細胞診の場合、一般的に、観察される細胞の画像においては、細胞が存在しない観察に不要な領域（空白領域）が、組織診の場合と比較して多く存在することが多い。
【０００９】
また、細胞診の場合、観察対象が、組織診のように組織の切断面では無いので、例えば細胞同士が重なったり、各細胞の大きさが異なったりする場合がある。つまり、観察領域内において、奥行き方向の焦点位置が部分毎に異なる場合もある。そこで、細胞診の場合、所謂Ｚスタックと称する奥行き方向の焦点位置制御が行われ、奥行き方向の焦点位置が互いに異なる複数の観察画像を生成する場合もある。
【００１０】
このように、細胞診の観察画像は、組織診の観察画像と異なる特徴を持つ場合が多いので、細胞診用の観察画像に対しては、細胞診用の観察画像の特徴に適した特徴解析を行うことが望ましい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２００９−１７５０４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら、細胞診用の観察画像の特徴に対して適切な方法で特徴解析を行う方法はなく、解析処理の負荷が不要に増大する等、効率よく画像の特徴解析を行うことができない恐れがあった。
【００１３】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、画像の特徴解析をより容易に行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の一側面は、特徴解析を行う画像を所定の縮小率で縮小する縮小手段と、前記縮小手段により前記縮小率で縮小された前記画像である縮小画像の特徴を解析し、前記縮小画像の中の注目すべき領域である注目領域を示すマスク情報であるROI（Region Of Interest）マスクを生成するROIマスク生成手段と、前記ROIマスク生成手段により生成された前記ROIマスクのサイズを、前記縮小手段により前記縮小率で縮小される前の前記画像のサイズに拡大するROIマスク拡大手段と、前記縮小手段により前記縮小率で縮小される前の前記画像の、前記ROIマスク拡大手段により拡大された前記ROIマスクにおいて注目すべきでない領域である空白領域とされる領域の特徴を解析し、その解析結果を用いて前記拡大されたROIマスクを更新するROIマスク更新手段とを備える画像処理装置である。
【００１５】
前記ROIマスク生成手段は、前記縮小画像に対して所定のサイズの部分領域毎に画素値の分散を求め、前記分散の値の大きさによって前記部分領域の注目度を判定することにより、前記ROIマスクを生成することができる。
【００１６】
前記ROIマスク生成手段は、前記分散の値が１以上の部分領域を前記注目領域とすることができる。
【００１７】
前記ROIマスク生成手段は、前記分散の値が２以上の部分領域を、前記分散の値が１の部分領域よりも注目度が高い注目領域とすることができる。
【００１８】
前記ROIマスク更新手段は、前記画像の前記空白領域とされる領域に対して所定のサイズの部分領域毎に画素値の分散を求め、前記分散の値の大きさによって前記部分領域の注目度を判定することにより、前記拡大されたROIマスクの空白領域を更新することができる。
【００１９】
前記ROIマスク更新手段は、前記分散の値が２以上の部分領域を前記注目領域とすることができる。
【００２０】
前記ROIマスク生成手段により生成された前記ROIマスクの注目領域を拡張する拡張手段をさらに備えることができる。
【００２１】
前記ROIマスク更新手段により更新された前記拡大されたROIマスクの注目領域を拡張する拡張手段をさらに備えることができる。
【００２２】
前記画像のエッジ成分を検出するエッジ成分検出手段と、前記画像の、前記エッジ成分検出手段により検出された前記エッジ成分を含む領域を前記注目領域とするマスク情報であるエッジマスクを生成するエッジマスク生成手段と、前記ROIマスク更新手段により更新された前記拡大されたROIマスクに、前記エッジマスクを合成するマスク合成手段とをさらに備えることができる。
【００２３】
本発明の一側面は、また、画像処理装置の画像処理方法であって、縮小手段が、特徴解析を行う画像を所定の縮小率で縮小し、ROI（Region Of Interest）マスク生成手段が、前記縮小率で縮小された前記画像である縮小画像の特徴を解析し、前記縮小画像の中の注目すべき領域である注目領域を示すマスク情報であるROIマスクを生成し、ROIマスク拡大手段が、生成された前記ROIマスクのサイズを、前記縮小率で縮小される前の前記画像のサイズに拡大し、ROIマスク更新手段が、前記縮小率で縮小される前の前記画像の、拡大された前記ROIマスクにおいて注目すべきでない領域である空白領域とされる領域の特徴を解析し、その解析結果を用いて前記拡大されたROIマスクを更新する画像処理方法である。
【００２４】
本発明の一側面においては、特徴解析を行う画像が所定の縮小率で縮小され、縮小率で縮小された画像である縮小画像の特徴が解析され、縮小画像の中の注目すべき領域である注目領域を示すマスク情報であるROI（Region Of Interest）マスクが生成され、生成されたROIマスクのサイズが、縮小率で縮小される前の画像のサイズに拡大され、縮小率で縮小される前の画像の、拡大されたROIマスクにおいて注目すべきでない領域である空白領域とされる領域の特徴が解析され、その解析結果を用いて拡大されたROIマスクが更新される。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、画像を処理することができる。特に、より容易に画像の特徴を解析することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明を適用したROI検出装置の主な構成例を示すブロック図である。
【図２】原画像と縮小画像の、それぞれの処理対象ブロックの違いの例を説明する図である。
【図３】図１のROIマスク生成部の主な構成例を示すブロック図である。
【図４】縮小画像におけるブロックサイズの例を説明する図である。
【図５】図１のマスク領域拡張部の主な構成例を示すブロック図である。
【図６】保護領域とする画像のパターンの例を説明する図である。
【図７】保護領域の設定の様子の例を説明する図である。
【図８】マスクを拡大する様子の例を説明する図である。
【図９】図１のROIマスク更新部の主な構成例を示す図である。
【図１０】マスクの更新の様子を説明する図である。
【図１１】エッジ抽出の様子の例を説明する図である。
【図１２】マスクの合成の様子の例を説明する図である。
【図１３】ROI検出処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図１４】ROIマスク生成処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図１５】マスク領域拡張処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図１６】ROIマスク更新処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図１７】本発明を適用したパーソナルコンピュータの主な構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、発明を実施するための形態（以下実施の形態とする）について説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
１．第１の実施の形態（ROI検出装置）
２．第２の実施の形態（パーソナルコンピュータ）
【００２８】
＜１．第１の実施の形態＞
［ROI検出装置］
図１は、本発明を適用したROI（Region Of Interest）検出装置の主な構成例を示すブロック図である。ROI検出装置１００は、入力画像の特徴を解析する。また、ROI検出装置１００は、その解析結果に基づいて、入力画像内の領域をその特徴に応じて分類する。より具体的には、ROI検出装置１００は、入力画像を、所定の部分領域毎に特徴解析し、その特徴に応じて各部分領域を分類する。より具体的には、ROI検出装置１００は、入力画像内の各部分領域を画像の特徴に応じて分類する情報であるマスク情報を生成する。
【００２９】
ROI検出装置１００は、このような画像解析により、例えば、入力画像の注目すべき部分を示す注目領域を検出する。つまりROI検出装置１００は、入力画像内の注目領域を指定するマスク情報を生成する。また、ROI検出装置１００は、例えば、入力画像の注目すべきでない部分を示す空白領域を検出する。つまりROI検出装置１００は、入力画像内の空白領域を指定するマスク情報を生成する。
【００３０】
このようにROI検出装置１００により生成されたマスク情報は、様々な画像処理に使用することができる。
【００３１】
ROI検出装置１００は、画像縮小部１０１、ROIマスク生成部１０２、注目領域拡張部１０３、ROIマスク拡大部１０４、ROIマスク更新部１０５、注目領域拡張部１０６、マスク合成部１０７、エッジ検出部１０８、およびエッジマスク生成部１０９を有する。
【００３２】
［階層型ROI検出の概要］
ROI検出装置１００は、処理対象の画像に対して、所定の大きさの部分領域（ブロック）を処理単位として、そのブロック毎に画像の特徴を解析する。つまり、ROI検出装置１００は、予め定められたブロック毎に注目度を判定し、例えば注目領域（ROI）であるか否かを判定する。換言すれば、ROI検出装置１００が生成するマスク情報は、このブロック毎に画像の特徴を示す。
【００３３】
ROI検出装置１００は、入力画像を、複数の画像サイズで階層的に特徴解析する。例えば、ROI検出装置１００は、入力画像を縮小して縮小画像を生成し、その縮小画像と原画像（縮小していない入力画像）とのそれぞれについて特徴解析を行い、それらの両方の解析結果を用いてマスク情報を生成する。
【００３４】
このときROI検出装置１００は、各画像サイズの入力画像に対して、同じサイズのブロック毎に特徴解析を行う。したがって、１つのブロックに含まれる画像の範囲は、図２に示されるように、画像サイズ毎に異なる。図２の左側には、原画像におけるブロックの例が示されており、図２の右側には、縮小画像におけるブロックの例が示されている。この左右の例のブロックのサイズは互いに等しいが、その中に含まれる画像の範囲は、縮小画像の場合の方が広い。
【００３５】
このように複数の範囲で特徴を解析することにより、ROI検出装置１００は、注目領域の誤検出や、検出漏れを抑制することができる。
【００３６】
例えば、入力画像が細胞診の観察画像の場合、入力画像内の領域には、一般的に、細胞が集まる部分と、細胞が存在しない部分とが存在する。細胞診においては細胞が観察対象となるので、その細胞診の観察画像では、一般的に、細胞が存在する部分が注目領域（ROI）となり、細胞が存在しない部分が空白領域となる。
【００３７】
ROI検出装置１００は、ブロック毎に画素値の分散を求め、その値によって、細胞が存在する部分であるか否か（注目領域であるか否か）等を判定する。一般的に、ブロック内に細胞が存在すれば、多様な成分が生じやすく画素値の分散が大きくなる。逆に、細胞が存在しなければ、一様な画像となり画素値の分散は小さくなる。
【００３８】
しかしながら、細胞診においてＺスタックを扱う場合、細胞の大きさや形を立体的に捉える必要があり、奥行き方向に焦点位置を変えて複数の画像が生成されることがある。したがって、処理対象のブロックの画像に焦点が合っていないことも考えられる。焦点がずれると画像がボケてエッジ成分が弱くなりやすいので、一般的に、ブロック全体の画素値の分散を用いる方法の方が、エッジ検出を用いる方法よりも、焦点ずれに強く、より正確に細胞の有無を判定することができる。しかしながら、焦点がより大きくずれると分散はより小さくなるので、細胞の検出漏れが生じる恐れがある。
【００３９】
また、細胞の構造上、図２の左側に示されるように、ブロックが細胞内の平坦な部分に位置することも考えられる。このような場合、各画素値が一様になることで分散が小さくなり、そのブロックが空白領域と特定されてしまうことも考えられる。
【００４０】
注目領域の検出漏れや誤検出が生じると、そのマスク情報を利用した画像処理において悪影響を及ぼす恐れがある。例えば、マスク情報に基づいて入力画像の空白領域のみ圧縮する場合、本来注目領域とすべき部分（例えば細胞など）が検出漏れによりマスク情報において空白領域とされていると、その部分が圧縮されて画質が低減してしまう恐れがある。
【００４１】
これに対して縮小画像の場合、図２の右側に示されるように、ブロック内に含まれる画像の範囲が原画像の場合よりも広いので、細胞のエッジ部分等が含まれる可能性が高くなる。また、ブロックに含まれる画像の範囲が広がることにより一般的に画素値の分散が大きくなりやすくなる。
【００４２】
ただし、画像縮小によりブロック内における細胞が存在しない部分が広くなるような場合、そのブロックの画素値の分散が低下し、空白領域とされてしまうことも考えられる。
【００４３】
したがって、ROI検出装置１００は、上述したように複数階層型に特徴解析を行う。例えば、ROI検出装置１００は、縮小画像と原画像のそれぞれについて特徴解析を行い、その両方の解析結果に基づいてマスク情報を生成する。これにより、ROI検出装置１００は、原画像のみ若しくは縮小画像のみを用いる場合よりも、注目領域の検出漏れや誤検出の発生を抑制することができる。
【００４４】
換言すれば、ROI検出装置１００は、複数階層型に特徴解析を行うだけで、複雑な処理や高度な解析処理を必要とせずに、より容易に、画像のより正確な特徴解析を行うことができる。
【００４５】
［入力画像］
ROI検出装置１００に入力される入力画像は、YUVのＹプレーン（輝度成分）である。なお、入力画像はRGBのグレースケール変換されたものであってもよい。また、後述する分散処理においては、YUVのＵプレーンおよびＶプレーン（色差成分）も用いるようにすると、より安全に細胞（注目領域）を検出することができる。
【００４６】
以下に、図１のROI検出装置１００の各部について、より詳細に説明する。
【００４７】
［画像縮小部］
最初に、画像縮小部１０１について説明する。画像縮小部１０１は、入力画像を所定の倍率で縮小し、縮小画像を生成する（Down sample）。例えば、画像縮小部１０１は、階層型ROI検出の第１階層処理用に入力画像を縦横４分の１に縮小する。入力画像の縮小率は、電子顕微鏡のレンズの倍率や観察対象（例えば細胞）の大きさ等により変えることが望ましい。
【００４８】
入力画像の縮小方法は任意である。例えば、２次元縮小フィルタや２次元平均フィルタを用いるようにしてもよい。前者は高精度で低速であり、後者は前者よりも精度が落ちるが高速である。さらに、単に画素を間引くだけでもよい。
【００４９】
画像縮小部１０１は、生成した縮小画像をROIマスク生成部１０２に供給する。
【００５０】
［ROIマスク生成部］
ROIマスク生成部１０２は、入力された縮小画像の特徴を解析し、その縮小画像の注目領域を示すマスク情報（ROIマスク）を生成する。図３は、ROIマスク生成部１０２の主な構成例を示すブロック図である。図３に示されるように、ROIマスク生成部１０２は、分散算出部１２１およびROIレベル設定部１２２を有する。
【００５１】
分散算出部１２１は、入力された縮小画像に対して、Ｎ×Ｎ画素（Ｎは任意の自然数）のブロック毎に画素値の分散を求める。期待値をE(X)とすると、画素値の分散V(X)は以下の式（１）のように算出される。
【００５２】
V(X)＝E(X2)-(E(X))2      ・・・（１）
【００５３】
例えば、縮小画像を６４×６４画素とし、ブロックを８×８画素とすると、図４に示されるように、縮小画像は６４個のブロックに分けられる。この場合、分散算出部１２１は、縮小画像に対して６４個の分散V(X)を算出する。
【００５４】
なお、ブロックサイズ（Ｎ×Ｎ）は任意であるが、JPEG（Joint Photographic Experts Group）方式やMPEG（Moving Picture Experts Group）方式の圧縮処理に使用するマスク情報を生成する場合、ブロックサイズを、その圧縮処理ブロックにあったサイズとすることにより、圧縮処理の際の演算が容易になる。
【００５５】
分散算出部１２１は、このように算出した各ブロックの分散V(X)をROIレベル設定部１２２に供給する。このとき、各分散V(X)と、その分散V(X)が対応する領域（例えばブロック）が明示される。その方法は任意である。
【００５６】
例えば、縮小画像の各画素を所定の順に並べる整列順を予め設定し、その整列順に、各画素に対応する各分散V(X)をROIレベル設定部１２２に供給するようにしてもよい。これを画素単位でなくブロック単位で行うようにしてもよい。その他の単位であってももちろんよい。
【００５７】
ROIレベル設定部１２２は、分散算出部１２１から供給される分散V(X)の値に応じて、各ブロックに、その領域の種別（注目度）を示すROIレベルを設定する。
【００５８】
例えば、ROIレベル設定部１２２は、分散V(X)＝０のブロックのROIレベルを「空白領域」に設定する。また、例えば、ROIレベル設定部１２２は、分散V(X)＝１のブロックのROIレベルを「細胞領域Level Low」に設定し、分散V(X)＝２以上のブロックのROIレベルを「細胞領域」に設定する。
【００５９】
ROIレベル「空白領域」は、その領域が注目すべきでない領域（空白領域）であることを示す。つまり、このROIレベル「空白領域」により、細胞が存在しないとされた領域であることが示される。
【００６０】
ROIレベル「細胞領域」は、その領域が注目すべきである領域（注目領域）であることを示す。つまり、このROIレベル「細胞領域」により、細胞が存在するとされた領域であることが示される。
【００６１】
ROIレベル「細胞領域Level Low」は、その領域が注目領域の１つであることを示す。ただし、ROIレベル「細胞領域」とは識別される。
【００６２】
ここでは、画素値の分散V(X)は縮小画像を用いて求められているので、分散V(X)の閾値設定は、空白領域にあるカメラノイズや染色液のノイズが除去されていることを考慮し設定されている。
【００６３】
分散V(X)＝１のブロックは、細胞の画像を含む可能性は低いが０ではないので、安全のため（注目領域の検出漏れを抑制するために）注目領域として設定される。ただし、この部分は処理用途に応じて最適な処理ができるように、分散V(X)＝２以上のブロックのROIレベル「細胞領域」とは、異なるROIレベル「細胞領域Level Low」に設定される。
【００６４】
例えば、マスク情報を符号化処理の量子化処理に用い、ROIレベルに応じて量子化パラメータを設定するとする。この場合、分散V(X)＝１のブロックと分散V(X)＝２以上のブロックとでROIレベルを分けておくことにより、例えば、分散V(X)＝１のブロックの量子化パラメータを分散V(X)＝２以上のブロックの量子化パラメータより低く設定し、視覚的な影響を抑制しながら画像データの符号化効率を向上させることができる。
【００６５】
このように分散V(X)の値に基づいてROIレベルを設定すると、ROIレベル設定部１２２は、各ROIレベルを、各ブロックのROIレベルを示すマスク情報（ROIマスク）として注目領域拡張部１０３に供給する。
【００６６】
このROIマスクは、縮小画像の各画素のROIレベルを示す情報である。換言するに、ROIマスクは、縮小画像における各ROIレベルの領域を示す情報である。
【００６７】
［注目領域拡張部］
注目領域拡張部１０３は、供給されたROIマスクにおいて、所定の規則に従って注目領域の範囲を拡大する。これは、本来注目領域とすべき部分（例えば細胞の画像が含まれるブロック）を空白領域としてしまうこと、すなわち、注目領域の検出漏れを抑制するための処理である。
【００６８】
図５は、注目領域拡張部１０３の主な構成例を示すブロック図である。図５に示されるように、注目領域拡張部１０３は、マスク解析部１４１およびROIレベル設定部１４２を有する。
【００６９】
マスク解析部１４１は、拡張すべき領域の特定を行う。例えば、図６に示される丸で囲まれた部分のように、細胞診の観察画像において細胞が集塊している部分においても、細胞間に隙間が生じることがある。ブロックの位置によってはROIマスク生成部１０２が、このような領域を空白領域とする場合も考えられる。しかしながら、このように細胞に近接する領域は観察すべき情報が含まれている可能性が高く注目領域とすべき場合が多い。
【００７０】
注目領域拡張部１０３は、安全のため（注目領域の検出漏れ抑制のため）に、注目領域を拡張し、このような部分を空白領域としないようにする。そのためにマスク解析部１４１は、このような部分の特定を行う。
【００７１】
拡張方法は任意である。例えば、ROIマスクにおいて細胞が存在すると判定された領域を一様に拡大するようにしてもよい。例えば、マスク解析部１４１は、ROIマスクを解析し、注目領域とされているブロックに隣接する、空白領域のブロックを処理対象ブロックとして特定する。このとき、注目領域のブロックに隣接しない、近隣のブロックも含めるようにしてもよい。また、注目領域のうち、ROIレベル「細胞領域」のブロックのみを拡張するようにしてもよい。
【００７２】
また、例えば、ROIマスクにおいて細胞が存在しないと判定された領域を、その周辺の領域の状況に応じて再検討するようにしてもよい。例えば、マスク解析部１４１は、ROIマスクの領域分布パターンを解析し、空白領域とされたブロックの周囲に注目領域（若しくは細胞領域）とされたブロックが多く存在する場合、その空白領域のブロックを処理対象ブロックとして特定する。処理対象ブロックとするか否かの基準（閾値）とする、その周辺の注目領域（若しくは細胞領域）のブロックの割合（または数）は、任意である。
【００７３】
前者は、より安全に注目領域を求めたい場合に利用される。後者は、積極的に空白領域を抽出したい場合に利用される。
【００７４】
マスク解析部１４１は、ROIマスクとともにその解析結果をROIレベル設定部１４２に供給する。ROIレベル設定部１４２は、例えば図７に示されるように、指定された処理対象ブロックのROIレベルを「保護領域」に設定する。ROIレベル「保護領域」は、その領域が注目領域の１つであることを示す。ただし、ROIレベル「細胞領域」や「細胞領域Level Low」とは識別される。
【００７５】
ROIレベル設定部１４２は、処理用途に応じて最適な処理ができるように、この処理対象ブロックを、細胞が存在するとされるブロックの「細胞領域」や「細胞領域Level Low」とは異なるROIレベルに設定する。
【００７６】
以上のように注目領域を拡張すると、ROIレベル設定部１４２は、ROIマスクをROIマスク拡大部１０４に供給する。
【００７７】
なお、この注目領域拡張部１０３は、省略することができる。その場合、ROIマスク生成部１０２により生成されたROIマスクはROIマスク拡大部１０４に供給される。
【００７８】
［ROIマスク拡大部］
ROIマスク拡大部１０４は、ROIマスクを拡大する。ROIマスク拡大部１０４に供給されるROIマスクは、第１階層の画像サイズの入力画像に基づいて作成されたものであるので、ROIマスク拡大部１０４は、このROIマスクを第２階層の処理に使用することができるように、ROIマスクのサイズを変換する。
【００７９】
より具体的には、ROIマスク拡大部１０４は、縮小画像に基づいて作成されたROIマスクをアップサンプリングし、原画像のサイズに戻す（Up sample）。つまり、ROIマスク拡大部１０４は、画像縮小部１０１における入力画像縮小時の縮小率に応じた拡大率でROIマスクを拡大し、原画像（縮小前の入力画像）の注目領域を示すマスク情報にする。
【００８０】
拡張方法は、任意である。例えば図８に示されるように、ROIマスクの画素数を、画像縮小部１０１における入力画像縮小時の縮小率で拡大するようにしてもよい。例えば、画像縮小部１０１において入力画像が縦横４分の１に縮小された場合、ROIマスク拡大部１０４は、ROIマスクの１画素を複製して縦横４画素（合計１６画素）にする。この場合ROIマスクの画素値はROIレベルを示しているので、単に複製するだけでよい（画素値を変更するとROIレベルが変更されることになるので基本的には好ましくない）。
【００８１】
図８においては、角丸四角形で囲まれる各丸がROIマスクの画素を示している。斜線の丸が注目領域を示し、白丸が空白領域を示すものとする。ROIマスク拡大部１０４は、角丸四角形内の左上端の画素を縦横それぞれ４つずつ複製し、角丸四角形内の１６画素を生成する。つまり、同じROIレベルの領域が縦横４倍に拡大される。
【００８２】
なお、ブロックサイズは各階層で共通であるので、Ｎ×Ｎのままである。また、以上のような複製を画素単位ではなくブロック単位で行うようにしてもよい。ROIマスク拡大部１０４は、画像サイズを拡大したROIマスクをROIマスク更新部１０５に供給する。
【００８３】
［ROIマスク更新部］
ROIマスク更新部１０５は、さらに、注目領域の検出漏れを抑制するために、原画像（画像サイズが変更されていない入力画像）を用いて、ROIマスク拡大部１０４から供給されるROIマスクの空白領域を補正する。
【００８４】
図９は、ROIマスク更新部１０５の主な構成例を示すブロック図である。図９に示されるように、ROIマスク更新部１０５は、空白領域特定部１６１、分散算出部１６２、およびROIレベル設定部１６３を有する。
【００８５】
空白領域特定部１６１は、原画像サイズに拡大されたROIマスクに基づいて、入力画像（原画像）における空白領域の部分を特定し、ROIマスクと、入力画像の空白領域の部分を分散算出部１６２に供給する。
【００８６】
分散算出部１６２は、供給された入力画像の空白領域の部分においてブロック毎に分散を求める。つまり、分散算出部１６２は、例えば図１０に示されるように、入力画像の空白領域に特定されたブロックについてのみ分散を求める（Ｎ×Ｎ画素単位で分散を求める）。縮小処理による検出漏れはここで抑制することができる。分散算出部１６２は、算出した分散とROIマスクをROIレベル設定部１６３に供給する。
【００８７】
ROIレベル設定部１６３は、算出された分散の値に従って、ROIマスクの空白領域のROIレベルの再設定を行う。
【００８８】
例えば、ROIレベル設定部１２２は、分散V(X)＝０のブロックと分散V(X)＝１のブロックのROIレベルを「空白領域」に設定する。また、例えば、ROIレベル設定部１２２は、分散V(X)＝２以上のブロックのROIレベルを「細胞領域」に設定する。
【００８９】
分散は原画像を用いて求められているので、空白領域にも多数ノイズが存在し、そのノイズにより分散が高めに算出される可能性が高い。そこで、ROIレベル設定部１２２は、そのようなノイズ成分により誤検出を抑制するために、分散V(X)＝１のブロックのROIレベルも「空白領域」に設定する。
【００９０】
以上のようにROIマスクの空白領域のROIレベルを再設定すると、ROIレベル設定部１６３は、更新されたROIマスクを注目領域拡張部１０６に供給する。
【００９１】
［注目領域拡張部］
注目領域拡張部１０６は、更新された原画像サイズのROIマスクに対して、注目領域拡張部１０３と同様の拡張処理を行い、所定の規則に従って注目領域（若しくは細胞領域）の範囲を拡大する。これは、本来注目領域とすべき部分（例えば細胞の画像が含まれるブロック）を空白領域としてしまうこと、すなわち、注目領域の検出漏れを抑制するための処理である。
【００９２】
注目領域拡張部１０６は、注目領域拡張部１０３と同様の構成を有し、同様の処理を行う。したがって、図５や図６を参照して行った注目領域拡張部１０３の説明は、注目領域拡張部１０６の説明にも適用することができる。
【００９３】
注目領域（若しくは細胞領域）を拡張すると、注目領域拡張部１０６は、ROIマスクをマスク合成部１０７に供給する。
【００９４】
なお、この注目領域拡張部１０６は、注目領域拡張部１０３の場合と同様に、省略することができる。その場合、ROIマスク更新部１０５により更新されたROIマスクはマスク合成部１０７に供給される。
【００９５】
［エッジ検出部］
ところで、図１のROI検出装置１００は、画素値の分散V(X)を用いた階層型の注目領域検出とは別に、エッジ検出による注目領域検出を行う。一般的に細胞核や核小体などはエッジが連続しているため、ヒステリシスにより周辺のエッジ情報から連続するエッジを検出し、そのエッジ検出結果を用いる方法の方が、分散V(X)を利用する方法よりも正確に注目領域の特定を行うことができる。ただし、上述したように、エッジ検出は、焦点ずれに弱い。したがって、ROI検出装置１００はその両方を併用する。このようにすることにより、ROI検出装置１００は、より正確な注目領域の検出を、複雑な演算処理を必要とせずに、より容易に行うことができる。
【００９６】
エッジ検出部１０８は、入力画像（原画像）に対してエッジ検出を行う。エッジ抽出には例えばソーベルフィルタを利用し、Canny Edge Detectorによりエッジ判定を行う。Canny Edge Detectorのヒステリシスの閾値は任意であるが、合焦しているときの細胞の輪郭を抽出するのに適切な値にするのが望ましい。例えば、LOWを５０とし、HIGHを１００とするようにしてもよい。エッジ検出部１０８は、検出結果をエッジマスク生成部１０９に供給する。
【００９７】
［エッジマスク生成部］
エッジマスク生成部１０９は、エッジ検出部１０８によるエッジ検出結果に基づいて、ブロック（Ｎ×Ｎ画素）毎に、エッジが含まれているか否かを判定し、エッジが含まれているブロックのROIレベルを「最注目領域」と設定するマスク情報であるエッジマスクを生成する。このときのブロックサイズは、上述したROIマスクのブロックサイズと同一とする。
【００９８】
このROIレベル「最注目領域」は、その領域が注目領域の１つであることを示す。ROIレベル「最注目領域」は、その他の注目領域である、「細胞領域」、「細胞領域Level Low」、および「保護領域」よりも注目度の高いレベルである。つまり、エッジが検出された領域（ブロック）は、細胞の存在の信頼性が最も高いと判定される。
【００９９】
図１１にエッジマスクの例を示す。図１１において、曲線がエッジを示し、各四角がブロックを示す。曲線を含む斜線模様の四角がROIレベル「最注目領域」のブロックである。
【０１００】
エッジマスク生成部１０９は、このようなROIレベル「最注目領域」を示すエッジマスクを生成すると、それをマスク合成部１０７に供給する。
【０１０１】
［マスク合成部］
マスク合成部１０７は、注目領域拡張部１０６から供給される、階層的に検出されたROIマスクに、エッジマスク生成部１０９から供給されるエッジマスクを合成する。つまり、マスク合成部１０７は、例えば図１２に示されるように、ROIマスクの注目領域分布に、エッジマスクの最注目領域分布を上書きして反映させる。
【０１０２】
上述したようにROIレベル「最注目領域」は、ROIレベル「細胞領域」、「細胞領域Level Low」、および「保護領域」よりも注目度の高いレベルである。したがって、マスク合成部１０７は、ROIレベル「最注目領域」を優先させる。例えば、同じブロックについて、ROIマスクにおいてROIレベル「細胞領域」が設定され、エッジマスクにおいてROIレベル「最注目領域」が設定されている場合、マスク合成部１０７は、そのブロックをROIレベル「最注目領域」に設定する。
【０１０３】
マスク合成部１０７は、合成結果をROIマスクとして出力する。
【０１０４】
［ROI検出処理の流れ］
次に、ROI検出装置１００により実行される処理の流れについて説明する。最初に、図１３のフローチャートを参照してROI検出処理の流れの例を説明する。
【０１０５】
入力画像が供給されるとROI検出装置１００は、その入力画像のROIマスクを生成するROI検出処理を開始する。
【０１０６】
ROI検出処理が開始されると、ステップＳ１０１において、画像縮小部１０１は、入力画像を所定の縮小率で縮小する。ステップＳ１０２において、ROIマスク生成部１０２は、縮小画像を用いてROIマスクを生成する。
【０１０７】
ステップＳ１０３において、注目領域拡張部１０３は、注目領域拡張処理を行い、ステップＳ１０２において生成されたROIマスクの注目領域を拡張する。注目領域拡張処理の詳細については後述する。
【０１０８】
ステップＳ１０４において、ROIマスク拡大部１０４は、ROIマスクを拡大する。ステップＳ１０５において、ROIマスク更新部１０５は、入力画像（原画像）を用いてROIマスクを更新する。
【０１０９】
ステップＳ１０６において、注目領域拡張部１０６は、注目領域拡張処理を行い、更新されたROIマスクの注目領域を拡張する。なお、この注目領域拡張処理は、ステップＳ１０３の処理と同様に行われるので、その詳細な説明は省略する。
【０１１０】
ステップＳ１０７において、エッジ検出部１０８は、入力画像（原画像）よりエッジを検出する。ステップＳ１０８において、エッジマスク生成部１０９は、ステップＳ１０７のエッジ検出結果を用いてエッジマスクを生成する。
【０１１１】
ステップＳ１０９において、マスク合成部１０７は、ステップＳ１０６の処理により注目領域が拡大されたROIマスクに、ステップＳ１０８の処理により生成されたエッジマスクを合成する。
【０１１２】
ステップＳ１０９の処理を終了すると、ROI検出装置１００は、ステップＳ１０９の処理によりエッジマスクが合成されたROIマスクをROI検出結果として出力し、ROI検出処理を終了する。
【０１１３】
［ROIマスク生成処理の流れ］
次に、図１４のフローチャートを参照して、図１３のステップＳ１０２において実行されるROIマスク生成処理の流れの例を説明する。
【０１１４】
ROIマスク生成処理が開始されると、ステップＳ１２１において、分散算出部１２１は、縮小画像について、所定の部分領域（ブロック）毎に画素値の分散V(X)を算出する。
【０１１５】
ステップＳ１２２において、ROIレベル設定部１２２は、ステップＳ１２１において算出された分散V(X)の値に応じて、各部分領域（ブロック）のROIレベルを設定する。ROIレベルを設定すると、ROIレベル設定部１２２は、ステップＳ１２３において、各ブロックのROIレベルをROIマスクとして出力する。
【０１１６】
ステップＳ１２３の処理を終了すると、ROIマスク生成部１０２は、ROIマスク生成処理を終了し、処理を図１３のステップＳ１０２に戻し、ステップＳ１０３以降の処理を実行させる。
【０１１７】
［注目領域拡張処理の流れ］
次に、図１３のステップＳ１０３において実行される注目領域拡張処理の流れの例を、図１５のフローチャートを参照して説明する。
【０１１８】
注目領域拡張処理が開始されると、マスク解析部１４１は、ステップＳ１４１において、ROIマスクのROIレベルのパターンを解析し、ステップＳ１４２において、所定の周辺パターンを有する部分領域を特定する。例えば、マスク解析部１４１は、注目領域とされるブロックの周辺のブロック、若しくは、周辺のブロックの多くが注目領域とされるブロックを特定する。
【０１１９】
ステップＳ１４３において、ROIレベル設定部１４２は、ステップＳ１４２において特定された部分領域のROIレベルを「保護領域」に設定する。
【０１２０】
ステップＳ１４３の処理を終了すると、注目領域拡張部１０３は、注目領域拡張処理を終了し、処理を図１３のステップＳ１０３に戻し、それ以降の処理を実行させる。
【０１２１】
なお、図１３のステップＳ１０６において、注目領域拡張部１０６も、これと同様の注目領域拡張処理を実行する。
【０１２２】
［ROIマスク更新処理の流れ］
次に、図１３のステップＳ１０５において実行されるROIマスク更新処理の流れの例を、図１６のフローチャートを参照して説明する。
【０１２３】
ROIマスク更新処理が開始されると、空白領域特定部１６１は、ステップＳ１６１において、ROIマスクの「空白領域」に対応する部分領域（ブロック）を、入力画像において特定する。
【０１２４】
ステップＳ１６２において、分散算出部１６２は、ステップＳ１６１において特定された部分領域（ブロック）について、画素値の分散V(X)を求める。
【０１２５】
ステップＳ１６３において、ROIレベル設定部１６３は、ステップＳ１６２において算出された分散V(X)の値に応じて、その部分領域のROIレベルを設定する。
【０１２６】
以上のようにROIマスクを更新すると、ROIレベル設定部１６３は、ステップＳ１６４において、更新したROIマスクを出力する。
【０１２７】
ステップＳ１６４において、ROIマスク更新部１０５は、ROIマスク更新処理を終了し、処理を図１３のステップＳ１０５に戻し、ステップＳ１０６以降の処理を実行させる。
【０１２８】
以上のようにしてROI検出装置１００は、階層的な処理によりROIマスクをより正確に生成する。このようにすることにより、ROI検出装置１００は、複雑な演算処理を必要とせずに、より高速かつ低負荷に、より正確なROIマスクを生成することができる。したがって、ROI検出装置１００は、コストの増大も抑制することができる。
【０１２９】
つまり、ROI検出装置１００は、より容易に画像の特徴を解析することができる。
【０１３０】
［ROIマスクの使用例］
以上のように生成されたROIマスクは、多様な画像処理に使用することができる。例えば、入力画像をJPEG符号化方式により圧縮符号化する場合に、このROIマスクを利用するようにしてもよい。
【０１３１】
JPEG符号化方式の圧縮符号化で利用する場合、動画圧縮と違い、画像内の量子化パラメータ制御ができない。そこで、ROIマスクを利用することにより、細胞の無い部分（空白領域）のみフィルタリング処理を行い、ビット量を低減させることが考えられる。このようにすることにより、視覚的な影響を増大させずに（画質劣化が目立たないように）符号化効率を向上させることができる。
【０１３２】
なお、この場合、ブロックサイズは、JPEG符号化方式の直交変換処理単位である８×８画素とするのが望ましい。また、注目領域である「細胞領域」にフィルタリングが及ばないように、「保護領域」は、「細胞領域」を一様拡張するようにする（より安全な設定とする）のが望ましい。さらに、上述したように細かい量子化制御が不可能であるので、エッジマスクの生成および合成は省略するようにしてもよい。
【０１３３】
また、ROIマスクは、例えば、MPEG符号化方式やAVC符号化方式により入力画像を圧縮符号化する場合に利用するようにしてもよい。
【０１３４】
MPEG符号化方式やAVC符号化方式等の動画圧縮方式の場合、マクロブロック毎に量子化パラメータを制御することができる。そこで、この場合、ブロックサイズは、マクロブロックサイズに対応させて１６×１６画素とするのが望ましい。また、「保護領域」は、周辺ブロックの多くが「細胞領域」である「空白領域」のみを「保護領域」に設定する部分拡張を行うようにするのが望ましい。さらに、細かい量子化制御が可能であるので、エッジマスクも生成し、ROIマスクに合成するようにするのが望ましい。
【０１３５】
動画圧縮では、合焦している領域を中心に量子化パラメータを高く設定し、段階的に量子化パラメータを変更する等といった、細かい量子化制御が可能であるため、符号化効率の向上がさらに期待される。
【０１３６】
以上のように、ROIマスクを利用することにより、圧縮率を部分領域毎に制御することができる。これにより、画質劣化が目立たないように符号化効率を向上させることができる。また、圧縮方法に応じてROIマスクによる重みの使い分けを容易に行うことができる。
【０１３７】
さらに、ROIマスクは、撮像時ノイズリダクションフィルタ処理やフィルタの強度設定などにも利用することができる。さらに、ROIレベルにより合焦位置を示すことが出来るので、ROIマスクは、ビューア等における合焦位置への誘導制御等にも利用することができる。
【０１３８】
なお、以上のようなROI検出を、Ｚスタックのある細胞診の観察画像に使用する場合、さらに安全性を上げるためＺスタックの各レイヤ（互いに焦点位置が異なる画像）で検出されたROIマスクを重ね合わせ、一度細胞と判定された部分は、Ｚ方向で保護することができるようにしてもよい。
【０１３９】
つまり、各レイヤ間でROIマスクの合成を行い、例えば、各ROIマスクにおいて互いに同じブロックについて互いに異なるROIレベルが設定されている場合、その中で最も高いROIレベルを採用するようにする。このようにすることにより、焦点ずれ等による注目領域の検出漏れを抑制することができる。
【０１４０】
もちろん、このような合成を行わずに、１つのブロックのROIレベルをレイヤ毎に変えるようにしてもよい。
【０１４１】
つまり、ROI検出装置１００は、多様な画像処理に利用可能な特徴解析を、より容易に行うことができる（ROIマスクを生成することができる）。
＜２．第２の実施の形態＞
［パーソナルコンピュータ］
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるし、ソフトウエアにより実行させることもできる。この場合、例えば、図１７に示されるようなパーソナルコンピュータとして構成されるようにしてもよい。
【０１４２】
図１７において、パーソナルコンピュータ３００のCPU（Central Processing Unit）３０１は、ROM（Read Only Memory）３０２に記憶されているプログラム、または記憶部３１３からRAM（Random Access Memory）３０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM３０３にはまた、CPU３０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
【０１４３】
CPU３０１、ROM３０２、およびRAM３０３は、バス３０４を介して相互に接続されている。このバス３０４にはまた、入出力インタフェース３１０も接続されている。
【０１４４】
入出力インタフェース３１０には、キーボード、マウスなどよりなる入力部３１１、CRT（Cathode Ray Tube）やLCD（Liquid Crystal Display）などよりなるディスプレイ、並びにスピーカなどよりなる出力部３１２、ハードディスクなどより構成される記憶部３１３、モデムなどより構成される通信部３１４が接続されている。通信部３１４は、インターネットを含むネットワークを介しての通信処理を行う。
【０１４５】
入出力インタフェース３１０にはまた、必要に応じてドライブ３１５が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア３２１が適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部３１３にインストールされる。
【０１４６】
上述した一連の処理をソフトウエアにより実行させる場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、ネットワークや記録媒体からインストールされる。
【０１４７】
この記録媒体は、例えば、図１７に示されるように、装置本体とは別に、ユーザにプログラムを配信するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM（Compact Disc - Read Only Memory）,DVD（Digital Versatile Disc）を含む）、光磁気ディスク（MD（Mini Disc）を含む）、若しくは半導体メモリなどよりなるリムーバブルメディア３２１により構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに配信される、プログラムが記録されているROM３０２や、記憶部３１３に含まれるハードディスクなどで構成される。
【０１４８】
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
【０１４９】
また、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０１５０】
また、本明細書において、システムとは、複数のデバイス（装置）により構成される装置全体を表すものである。
【０１５１】
また、以上において、１つの装置（または処理部）として説明した構成を分割し、複数の装置（または処理部）として構成するようにしてもよい。逆に、以上において複数の装置（または処理部）として説明した構成をまとめて１つの装置（または処理部）として構成されるようにしてもよい。また、各装置（または各処理部）の構成に上述した以外の構成を付加するようにしてももちろんよい。さらに、システム全体としての構成や動作が実質的に同じであれば、ある装置（または処理部）の構成の一部を他の装置（または他の処理部）の構成に含めるようにしてもよい。つまり、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に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種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【０１５２】
１００  ROI検出装置，  １０１  画像縮小部，  １０２  ROIマスク生成部，  １０３  注目領域拡張部，  １０４  ROIマスク拡大部，  １０５  ROIマスク更新部，  １０６  注目領域拡張部，  １０７  マスク合成部，  １０８  エッジ検出部，  １０９  エッジマスク生成部，  １２１  分散算出部，  １２２  ROIレベル設定部，  １４１  マスク解析部，  １４２  ROIレベル設定部，  １６１  空白領域特定部，  １６２  分散算出部，  １６３  ROIレベル設定部
【図１】
0005569206.tif 000002
【図２】
0005569206.tif 000003
【図３】
0005569206.tif 000004
【図４】
0005569206.tif 000005
【図５】
0005569206.tif 000006
【図６】
0005569206.tif 000007
【図７】
0005569206.tif 000008
【図８】
0005569206.tif 000009
【図９】
0005569206.tif 000010
【図１０】
0005569206.tif 000011
【図１１】
0005569206.tif 000012
【図１２】
0005569206.tif 000013
【図１３】
0005569206.tif 000014
【図１４】
0005569206.tif 000015
【図１５】
0005569206.tif 000016
【図１６】
0005569206.tif 000017
【図１７】
0005569206.tif 000018