(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のフレーム画像間で現れる同一の背景領域を抽出してキャンセルし、移動物体のみを抽出する装置であって、
（ａ）  いずれかのフレーム画像において複数の注目点を設定する手段、
（ｂ）  前記注目点を組分けし、各組ごとに、当該組に属する注目点により構成される図形を設定する手段、
（ｃ）  前記（ａ）  の手段により設定された注目点に対応する対応点を他のフレーム画像において探索する手段、
（ｄ）  前記（ｂ）  の手段により設定された各図形を、前記他のフレーム画像における対応点により設定される各図形にアフィン変換する場合の変換パラメータをそれぞれ求める手段、
（ｅ）  前記（ａ）  の手段により注目点が設定されたフレーム画像を、前記（ｄ）  の手段により求められた変換パラメータを用いてそれぞれアフィン変換する手段、
（ｆ）  前記（ｅ）  の手段により変換されたフレーム画像と、前記他のフレーム画像との差分画像をそれぞれ求める手段、
（ｇ）  前記（ｆ）  の手段により求められた差分画像で、画像がどの程度キャンセルされているかを調べる評価値を求め、キャンセルの程度が良好なアフィン変換を実現した１又は複数の図形を構成する注目点を選出する手段、並びに
（ｈ）  前記（ｇ）  の手段により選出された注目点で構成する１つの図形と、前記他のフレーム画像においてこれに対応する対応点で構成する１つの図形との間でアフィン変換をする場合の、最も誤差の少ない変換を実現するアフィン変換のパラメータを見つける手段、
を具備することを特徴とする移動物体抽出装置。
【請求項２】
前記（ａ）  の手段により設定された複数の注目点は、フレーム画像において均一に散らばっていることを特徴とする請求項１記載の移動物体抽出装置。
【請求項３】
前記（ａ）  の手段は、フレーム画像の端の部分を除いて、複数の注目点を設定することを特徴とする請求項１記載の移動物体抽出装置。
【請求項４】
前記（ｂ）  の手段は、前記注目点を組分けするときに、１つの注目点が複数の組に同時に属するように組分けすることを特徴とする請求項１記載の移動物体抽出装置。
【請求項５】
前記（ｃ）  の手段は、他のフレーム画像の中で、注目点及びその周辺の画像と似ている画像を持つ部分を探すことにより、設定された注目点に対応する対応点を探索することを特徴とする請求項１記載の移動物体抽出装置。
【請求項６】
（ｉ）  前記（ｈ）  の手段により見出されたアフィン変換のパラメータを用いて、アフィン変換されたフレーム画像と、前記他のフレーム画像との差分画像において存在するキャンセルエラーを消去する手段をさらに具備することを特徴とする請求項１記載の移動物体抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、潜水ロボット、歩行ロボット等の移動ロボットや、車両、ヘリコプター等の移動体に搭載した移動カメラで撮影した動画像の中で、静止物体と移動物体との区別を付け、静止物体をキャンセルして移動物体のみを抽出することのできる移動物体抽出装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
カメラが移動する場合、カメラの認識した画像の中では、本来静止している背景領域も見かけ上動いているように見えるので、真の移動物体を抽出するためには、これらの背景領域を認識してキャンセルする必要がある。
従来より、カメラの姿勢変化をモニターして背景領域をキャンセルする方法があるが（ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  ＰＡＭＩ，  Ｖｏｌ．１６，  Ｎｏ．５，  ｐｐ４４９−４５９  （１９９４））、この方法ではカメラの姿勢を検出するセンサが必要なので、装置が大掛かりになり、またセンサを使用することのできない水中や空中の環境では、適用が困難になるという問題がある。
【０００３】
そこで、動画像のみに基づいて、当該動画像中の移動物体のみを抽出する方法が考えられている。例えば、入力画像を正射影とみなして画像フレーム間にアフィン変換が成立すると仮定し、このアフィン変換のパラメータを計算する手法が提案されている（Ｐｒｏｃ．  ＩＣＩＰ  ’９４，  ｐｐ２５７−２６１  （１９９４））。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
前記アフィン変換のパラメータを計算する手法では、移動物体も静止領域も含んだ画像全域を計算対象とするため、移動物体の動きの影響を受けてしまう。したがって、静止領域を完全にキャンセルし切れないという問題があった。
そこで、本発明は、上述の技術的課題を解決し、背景領域が動いている動画像中において、背景領域のみの位置合わせをし、移動物体のみを精度よく抽出することができる移動物体抽出装置を実現することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明では、▲１▼入力フレーム画像中の背景領域は、画像間で、アフィン変換近似ができる。▲２▼入力フレーム画像中の移動物体領域は、背景領域と比べて小さい、という仮定を置いている。
前記▲１▼の仮定は、カメラと背景とが十分に離れていること、及び背景領域の移動速度がフレーム画像の撮影速度よりも十分に遅いことに基づいている。前記▲２▼の仮定は、移動物体があまりカメラの近くまで来ないということに基づいている。これらの仮定は、潜水ロボット、歩行ロボット等が作業する環境や、車両、ヘリコプター等の移動体が走行・航行する環境では、十分に成立するものである。
【０００６】
本発明の移動物体抽出装置は、（ａ）  いずれかのフレーム画像において複数の注目点を設定する手段、（ｂ）  前記注目点を組分けし、各組ごとに、当該組に属する注目点により構成される図形を設定する手段、（ｃ）  前記（ａ）  の手段により設定された注目点に対応する対応点を他のフレーム画像において探索する手段、（ｄ）  前記（ｂ）  の手段により設定された各図形を、前記他のフレーム画像における対応点により設定される各図形にアフィン変換する場合の変換パラメータをそれぞれ求める手段、（ｅ）  前記（ａ）  の手段により注目点が設定されたフレーム画像を、前記（ｄ）  の手段により求められた変換パラメータを用いてそれぞれアフィン変換する手段、（ｆ）  前記（ｅ）  の手段により変換されたフレーム画像と、前記他のフレーム画像との差分画像をそれぞれ求める手段、（ｇ）  前記（ｆ）  の手段により求められた差分画像で、画像がどの程度キャンセルされているかを調べる評価値を求め、キャンセルの程度が良好なアフィン変換を実現した図形を構成する注目点を選出する手段、並びに（ｈ）  前記（ｇ）  の手段により選出された注目点で構成する１つの図形と、前記他のフレーム画像においてこれに対応する対応点で構成する１つの図形との間でアフィン変換をする場合の、最も誤差の少ない変換を実現するアフィン変換のパラメータを見つける手段、を具備するものである。
【０００７】
本発明の内容を説明する。まず、いずれかのフレーム画像において複数の注目点を設定する。この注目点の設定は、フレーム画像の全ての画素を使うと処理量が多くなるので、いくつかの点で代表する意味がある。したがって、注目点はフレーム画像の中に程よく均一に散らばっていることが好ましい（請求項２）。しかし、フレーム画像の端（マージン）の部分では、注目点を設定すべきでない（請求項３）。カメラの移動やレンズのズーミングのために、マージンの部分は、他のフレーム画像の中からはみ出してしまうおそれがあるからである。
【０００８】
次に、前記注目点を組分けし、各組ごとに、当該組に属する注目点により構成される図形を設定する。設定する図形は、三角形が一般的であるが、四角形でも何でもよい。
なお、前記注目点を組分けするときに、１つの注目点が複数の組に同時に属するように組分けすること（請求項４）が好ましい理由は、次のとおりである。１つの図形を構成する注目点をＰ１  ，Ｐ２  ，Ｐ３  とした場合、注目点Ｐ１  ，Ｐ２  ，Ｐ３  のうち１つ（Ｐ１  とする）でも移動体上に設定されたり、ノイズ等の影響で誤対応が生じた場合は、当該図形に基づくアフィン変換の変換パラメータが（ｇ）  の手段により排除されてしまう。したがって、注目点Ｐ２  ，Ｐ３  を設定した意味がなくなってしまう。そこで、１つの注目点が複数の図形に同時に属するようにして、１つの図形からの変換が（ｇ）  の手段で排除されても、他の図形からの変換が生き残るようにすることにより、少数の注目点の設定で最大の効果を上げるようにしたのである。
【０００９】
次に、設定された注目点に対応する対応点を他のフレーム画像において探索する。この探索は、他のフレーム画像の中で、注目点及びその周辺の画像と似ている画像を持つ部分を探すことにより行う（請求項５）。画像が部分的に似ていれば、それらは、同じ対象を映していると見ることができるからである。
そして、注目点により設定される各図形を、他のフレーム画像における対応点により設定される各図形にアフィン変換する場合の変換パラメータをそれぞれ求める。この変換パラメータは、図形の数に対応するだけあり（以下ｎ個あるとする）、変換パラメータ自体、ベクトルであるので、図形の数に対応する個数ｎ個のベクトルが求まることになる。
【００１０】
次に、注目点が設定された元のフレーム画像を、求められたｎ個の変換パラメータを用いてそれぞれアフィン変換する。この結果、変換後のフレーム画像がｎ枚求まる。
次に、変換されたフレーム画像と、前記他のフレーム画像との差分画像を求める。この差分画像もｎ枚求まる。
【００１１】
この差分画像で、画像がどの程度キャンセルされているかを調べる評価値を求め、キャンセルの程度が良好なアフィン変換を実現した図形を構成する注目点を選出する。注目点が背景画像に対応している場合、差分をとることにより、画像は大部分でキャンセルされるであろうし（ここで、移動物体領域は、背景領域と比べて小さいという仮定を用いている）、注目点が背景画像に対応していない場合、差分をとっても、画像はほとんどキャンセルされないであろうから、この差分画像を求め、注目点を選出する意味は、背景画像に対応した注目点を見出すことにある。
【００１２】
次に、選出された注目点で構成する図形と、前記他のフレーム画像においてこれに対応する対応点で構成する図形との間でアフィン変換をする場合の、最も誤差の少ない変換を実現するアフィン変換のパラメータを見つける。
このように、背景画像に対応した注目点で構成する図形同士のアフィン変換を実現するパラメータを見つけることにより、移動物体の動きの影響を受けないで、背景領域のみを完全にキャンセルすることができる。したがって、このパラメータを使ってアフィン変換を行えば、静止物体をキャンセルして移動物体のみを抽出することができる。
【００１３】
なお、本発明では、「入力フレーム画像中の背景領域は、画像間で、アフィン変換が可能である」と言う仮定を置いていることから、最終的に得られた差分画像においてもわずかなキャンセルエラーが残る。そこで、このエラーを消去する手段をさらに具備することが好ましい（請求項６）。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、発明の実施の形態を、添付図面を参照しながら詳細に説明する。
この実施の形態では、２枚のフレーム画像Ｉ１  とＩ２  との間の移動物体の抽出について説明する。
図１は、フレーム画像Ｉ１  の上に格子状に設定された複数の注目点を示している。この格子間隔は、フレーム画像Ｉ１  を構成する画素のピッチよりも粗く設定されているため、注目点の密度は、画素の密度に比べて低いものとなる。例えば、格子間隔が、フレーム画像Ｉ１  を構成する画素のピッチのＭ倍に設定されていれば、注目点の密度は、画素の密度のＭ−２倍となる。
【００１５】
なお、フレーム画像Ｉ１  の端の、Ｍで示した部分は、注目点を設定しないマージンの部分となっている。このマージンに映った像は、移動によって、次のフレーム画像Ｉ２  の中からはみ出してしまうおそれがあるからである。
図２は、前記注目点を３つずつ組分けし、各組ごとに、当該組に属する注目点により構成された三角形を示している。
【００１６】
同図では、注目点Ｐ１  ，Ｐ２  ，Ｐ３  が１つの組になり、三角形Ｐ１  Ｐ２  Ｐ３  を構成し、注目点Ｐ１  ，Ｐ３  ，Ｐ４  が１つの組になり、三角形Ｐ１  Ｐ３  Ｐ４  を構成することを示している。
なお、図２の例では、注目点Ｐ１  ，Ｐ３  が同時に２つの三角形に属するようになる。もし、三角形Ｐ１  Ｐ２  Ｐ３  を構成する注目点Ｐ２  が移動体上に設定されたり、ノイズ等の影響で誤対応が生じた場合は、当該三角形Ｐ１  Ｐ２  Ｐ３  に基づくアフィン変換の変換パラメータが排除される。したがって、三角形Ｐ１  Ｐ２  Ｐ３  を設定した意味がなくなってしまう。そこで、注目点Ｐ１  ，Ｐ３  が同時に２つの三角形に属するようにして、１つの三角形Ｐ１  Ｐ２  Ｐ３  からの変換パラメータが排除されても、他の三角形Ｐ１  Ｐ３  Ｐ４  からの変換が生き残るようにすることができる。
【００１７】
次に、フレーム画像Ｉ１  で設定された注目点に対応する対応点を他のフレーム画像Ｉ２  において探索するが、この探索は、図３に示すように、フレーム画像Ｉ１  の中で、注目点Ｐ及びその周辺の画素分布を記憶したマスクを作り、そのマスクをフレーム画像Ｉ２  の中で走査することにより行う。そして、画素の階調差の絶対値または階調差の２乗をとって（ＳＳＤ；  Ｓｕｍ  ｏｆ  Ｓｑｕａｒｅｄ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）、マスク内の画素数にわたって足算し、その結果、和が最小になるマスクの位置の中心を対応点Ｑとする。
【００１８】
そして、フレーム画像Ｉ１  で設定された各三角形を、フレーム画像Ｉ２  における対応点により構成される各三角形にアフィン変換する場合の変換パラメータをそれぞれ求める。いま、ある三角形を構成する注目点の座標を（ｘ１ｉ，ｙ１ｉ）（ｉ＝１，２，３）とすると、変換された三角形の対応点の座標（ｘ２ｉ，ｙ２ｉ）は、アフィン変換によって、
【００１９】
【数１】
0003620112.tif 000002
【００２０】
で求められる。ｉは１，２，３の３つの値をとるので、上の（１）  式は、ａ１１，ａ１２，ａ２１，ａ２２，ｂ１  ，ｂ２  の６つの未知変数を持つ、６つの方程式となるので、変数ａ１１，ａ１２，ａ２１，ａ２２，ｂ１  ，ｂ２  を求めることができる。この変数ａ１１，ａ１２，ａ２１，ａ２２，ｂ１  ，ｂ２  を変換パラメータということにする。
前記変換パラメータは、結局、結成された三角形の数だけ求まることになる（以下、三角形の数をｎ個とする）。
【００２１】
次に、元のフレーム画像Ｉ１  を、求められたｎ個の変換パラメータを用いてそれぞれアフィン変換する。この結果、変換後のフレーム画像がｎ枚求まる。図４は、フレーム画像Ｉ１  をアフィン変換して、フレーム画像Ｉ１−１  ，Ｉ１−２  ，‥‥，Ｉ１−ｎ  が求まることを示している。
次に、変換されたフレーム画像Ｉ１−１  ，Ｉ１−２  ，‥‥，Ｉ１−ｎ  と、フレーム画像Ｉ２  との差分画像ΔＩ１−１  ，ΔＩ１−２  ，‥‥，ΔＩ１−ｎ  を求める。図５は、この差分画像ΔＩ１−１  ，ΔＩ１−２  ，‥‥，ΔＩ１−ｎ  が求まることを示している。
【００２２】
もし、アフィン変換に係る注目点（ｘ１ｉ，ｙ１ｉ）が背景領域に属していれば、その注目点に基づくアフィン変換は、移動物体の動きをキャンセル可能なアフィン変換であると見ることができる。この場合、差分画像ΔＩ１−１  ，ΔＩ１−２  ，‥‥，ΔＩ１−ｎ  は、階調０が黒に対応するとして、ほとんど真っ黒の画像になっているはずである（背景領域よりも移動物体領域が小さいという前提を用いた）。
【００２３】
しかし、実際には、背景領域の中に、背景とは動きの違う移動物体の領域が存在するので、移動物体領域に属する注目点（ｘ１ｉ，ｙ１ｉ）に基づくアフィン変換は、移動物体の動きをキャンセルすることはできない。この場合は、差分画像ΔＩ１−１  ，ΔＩ１−２  ，‥‥，ΔＩ１−ｎ  は、真っ黒の画面にはならない。そこで、画像がどの程度黒いか（キャンセルされているか）を調べる評価値を求める。
【００２４】
この評価値は、いま、ある差分画像ΔＩ１−ｉ  に着目すると、差分画像ΔＩ１−ｉ  を構成する画素の階調の絶対値を全画素について足したり、各画素の階調の２乗値を全画素について足したりすることによって求められる。この評価値をＥｉ  と書く。
評価値Ｅｉ  は、ｉ＝１からｎまであって、ある分布をしている。本実施形態では、中央値（メディアン）をとり、これより評価値Ｅｉ  が小さな差分画像ΔＩ１−ｉ  を、キャンセルの程度が良好な画像であるとする。キャンセルの程度が良好ということは、当該アフィン変換に係る注目点（ｘ１ｉ，ｙ１ｉ）が背景領域に対応している可能性が高いということである。
【００２５】
なお、本発明の実施は、前記中央値をとることに限られるものではなく、この他に、平均値を採用してもよく、経験的に得られる最適な値を設定して固定値とし、この固定値を採用してもよい。
したがって、当該アフィン変換に係る注目点（ｘ１ｉ，ｙ１ｉ）を選出する。この選出された注目点（ｘ１ｉ，ｙ１ｉ）の数は、必ずしも３つとは限らず、背景領域が移動物体領域より大きいという前提を考えれば、相当多数あるはずである。選出された注目点で構成する図形と、フレーム画像Ｉ２  においてこれに対応する対応点で構成する図形との間でアフィン変換をする場合のアフィン変換のパラメータを見つける。
【００２６】
この場合、アフィン変換のパラメータは一意的に決まらないのが通常である。というのは、選出された注目点（ｘ１ｉ，ｙ１ｉ）の数は相当多数あり、多数の点から構成される図形を、回転や平行移動によってアフィン変換しようとしても、アフィン変換のパラメータを決める方程式の数が多くなりすぎるからである。
そこで、この実施の形態では、最小自乗法により、最適なアフィン変換のパラメータを求める。
【００２７】
選出された注目点がｍ個あるとし、それらの座標を（ｘ１ｉ，ｙ１ｉ）（ｉ＝１，２，‥，ｍ）とすると、変換された対応点の座標（ｘ２ｉ，ｙ２ｉ）は、アフィン変換が適用できると仮定すると、
【００２８】
【数２】
0003620112.tif 000003
【００２９】
で求められる。実際には、注目点や対応点の測定誤差や、カメラと背景とが有限距離にあるという制限のために、前記（２）  式は誤差を含み、成り立たない。
そこで、その誤差が最小になるような係数を求めるのが最小自乗法である。
アフィン変換誤差を
【００３０】
【数３】
0003620112.tif 000004
【００３１】
で表わすと、前記（２）  式は、次のように書き替えられる。
【００３２】
【数４】
0003620112.tif 000005
【００３３】
誤差の２乗和をそれぞれＳｘ  ，Ｓｙ  とすると、
【００３４】
【数５】
0003620112.tif 000006
【００３５】
と表わすことができ、Ｓｘ  ，Ｓｙ  をそれぞれ最小にする変換パラメータを求めればよい。Ｓｘ  ，Ｓｙ  ともに下に凸な関数なので、各々の最小値はＳｘ  ，Ｓｙ  をそれぞれの変数で偏微分したものが０となる点で与えられる。
すなわち、∂Ｓｘ  ／∂ａ１１＝０，∂Ｓｘ  ／∂ａ１２＝０，∂Ｓｘ  ／∂ｂ１  ＝０とおき、∂Ｓｙ  ／∂ａ２１＝０，∂Ｓｙ  ／∂ａ２２＝０，∂Ｓｘ  ／∂ｂ２  ＝０とおくことにより、変換パラメータａ１１，ａ１２，ａ２１，ａ２２，ｂ１  ，ｂ２  を未知数とする６元連立一次方程式を導くことができる。この方程式を解くことにより、誤差を最小にする変換パラメータを求めることができる（最小自乗法）。
【００３６】
なお、本発明の実施は、前記最小自乗法に限られるものではなく、この他に、最尤推定法などを適用することが可能である。
このように、背景画像に対応した注目点で構成する図形同士のアフィン変換を実現する最適パラメータを見つけることにより、移動物体の動きの影響を受けないで、背景領域のみを完全にキャンセルすることができる。したがって、このパラメータを使ってアフィン変換を行えば、静止物体をキャンセルして移動物体のみを抽出することができる。
【００３７】
次に、最終的に得られた差分画像において存在する背景領域のキャンセルエラーを消去する手法を説明する。
本実施の形態では、差分画像を二値化し、いわゆる収縮膨張処理を行い、次に膨張収縮処理を行うという２段階の対応をとる。
収縮膨張処理とは、収縮処理をして膨張処理をすることをいい、膨張収縮処理とは、膨張処理をして収縮処理をすることをいう。
【００３８】
ここで、収縮処理とは、画像の周辺部を消去して領域を小さくしていく処理をいい、小さなノイズを消すのに有効である。膨張処理とは、画像の周辺部を拡大して領域を大きくしていく処理をいい、もともとくっついていた画像に切れ目が入ったときにそれを修復するのに有効である。
収縮膨張処理を行うことにより、小さなノイズを消し、しかも元の大きさに戻すことができる。膨張収縮処理を行うことにより、分割画像を合成し、しかも元の大きさに戻すことができる。
【００３９】
収縮処理は、具体的には、図６に示すように、注目画素Ａの周囲に１つでも０の画素があれば、周囲の画素を全て０にするという変換処理を、全ての画素について行えば実現できる。膨張処理は、具体的には、図７に示すように、注目画素Ａの周囲に１つでも１の画素があれば、周囲の画素を全て１にするという変換処理を、全ての画素について行えば実現できる。
【００４０】
【実施例】
以下の条件で、動画像中の移動物体の抽出を行った。
カメラを手に持って、意識的に首振り、回転、ズーミングをして移動物体を撮影した。
カメラで撮影された画像は、１フレーム当たり１／３０秒、３５９画素×２４３画素のモノクロ画像、階調数は２５６である。
【００４１】
この画像を４フレームごとに抜き出して使用した。
画面の周り１０％をマージンとし、注目点は、マージンを除いた部分に６×６＝３６点設定した。
対応点を探索するマスクは、１０画素×１０画素のものであり、探索範囲は、３０画素×３０画素とした。全画面にわたって探索しなかったのは、４／３０秒という時間では物体は画面の中でそう激しく動くことはないからである。
【００４２】
評価値Ｅｉ  の判定には、中央値（メディアン）を使用した。
最終的に得られた差分画像において存在する背景領域のキャンセルエラーを消去するために、差分画像を二値化するしきい値は、階調２０とした。
収縮膨張処理、膨張収縮処理を行うときの、収縮窓は３×３画素、膨張窓は５×５画素とした。
【００４３】
前記一連の処理の結果、移動物体のみを良好に抽出できることが確認された。
【００４４】
【発明の効果】
以上のように本発明の移動物体抽出装置によれば、背景領域が動いている動画像中において、静止物体をキャンセルし、移動物体のみを精度よく抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】フレーム画像Ｉ１  の上に格子状に設定された複数の注目点を示す図である。
【図２】注目点を３つずつ組分けし、各組ごとに、当該組に属する注目点により三角形が構成されることを示す図解図である。
【図３】フレーム画像Ｉ１  で設定された注目点に対応する対応点を他のフレーム画像Ｉ２  において探索する手法を解説する図である。
【図４】フレーム画像Ｉ１  をアフィン変換して、フレーム画像Ｉ１−１  ，Ｉ１−２  ，‥‥，Ｉ１−ｎ  を求めることを示す図解図である。
【図５】変換されたフレーム画像Ｉ１−１  ，Ｉ１−２  ，‥‥，Ｉ１−ｎ  と、フレーム画像Ｉ２  との差分画像ΔＩ１−１  ，ΔＩ１−２  ，‥‥，ΔＩ１−ｎ  を求めることを示す図解図である。
【図６】注目画素Ａの周囲に１つでも０の画素があれば、周囲の画素を全て０にするという収縮処理を解説する図である。
【図７】注目画素Ａの周囲に１つでも１の画素があれば、周囲の画素を全て１にするという膨張処理を解説する図である。
【符号の説明】
Ａ    注目画素
Ｉ１  ，Ｉ２    フレーム画像
Ｍ    マージン
Ｐ    注目点
Ｑ    対応点
【図１】
0003620112.tif 000007
【図２】
0003620112.tif 000008
【図３】
0003620112.tif 000009
【図４】
0003620112.tif 000010
【図５】
0003620112.tif 000011
【図６】
0003620112.tif 000012
【図７】
0003620112.tif 000013