(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
定型帳票の画像を入力する手段と、該入力画像上の文字領域の境界付近の探索範囲を決定する手段と、該決定された探索範囲内について該入力画像を走査し所定の閾値以上の長さを持つ黒ランを抽出する手段と、該抽出された黒ランの長さの総和を黒ランの方向に対し垂直な方向の座標値毎に計算する手段と、該計算された黒ラン長の総和を複数のブロックに分ける手段と、該複数のブロックのうちで最も大きな黒ラン長総和値を持つブロックに含まれる黒ランを罫線構成成分として選択する手段と、該罫線構成成分として選択された黒ランに対応する該入力画像の画素を白画素に置換することにより罫線消去画像を得る手段とを有することを特徴とする罫線消去装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理技術に係り、特に、文字認識装置等において、定型帳票上の文字領域の境界付近に存在する罫線を消去する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
文字認識装置において、原稿画像全体を走査して線分を抽出し、隣接する線分をグループ化し、各線分グループの外接方形の縦横の大きさに着目して各線分を罫線と文字に分類し、罫線線分グループの文字線分グループに重ならない部分を消去する方法が知られている（特開平７−５７０４７号）。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来技術には、原稿画像の全体を対象にした処理が必要であるため、処理に時間がかかるという問題がある。また、外接方形の縦横の大きさを閾値と比較することにより線分グループを罫線と文字とに分類するが、短い線分も確実に罫線と判断されるように閾値を選ぶと、文字のストロークの一部が誤って罫線と判断されて消去されてしまい、逆に、そのような誤りを減らすように閾値を選ぶと、短い罫線が文字と判断されて消去されないというように、罫線の確実な消去と文字の誤消去防止を両立させることが難しいという問題があった。
【０００４】
本発明の目的は、定型帳票上の文字領域の境界付近にある罫線の確実な消去、文字の誤消去の回避、及び罫線消去のための処理時間の短縮を実現する手段を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するため、請求項１記載の罫線消去装置の特徴は、定型帳票の画像を入力する手段と、該入力画像上の文字領域の境界付近の探索範囲を決定する手段と、該決定された探索範囲内について該入力画像を走査し所定の閾値以上の長さを持つ黒ランを抽出する手段と、該抽出された黒ランの長さの総和を黒ランの方向に対し垂直な方向の座標値毎に計算する手段と、該計算された黒ラン長の総和を複数のブロックに分ける手段と、該複数のブロックのうちで最も大きな黒ラン長総和値を持つブロックに含まれる黒ランを罫線構成成分として選択する手段と、該罫線構成成分として選択された黒ランに対応する該入力画像の画素を白画素に置換することにより罫線消去画像を得る手段とを有することである。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下、図面を用いて本発明を具体的に説明する。
【０００７】
＜実施例１＞
図１は、本発明の実施例１による罫線消去装置の構成を示すブロック図である。この罫線消去装置は、定型帳票を対象とした文字認識装置において、文字切り出し等の前処理として定型帳票に対する罫線消去処理を行うもので、スキャナ等の画像入力部１０１、原画像格納部１０２、画像内容複写部１０３、消去画像格納部１０４、画像探索範囲決定部１０５、黒ラン抽出部１０６、消去対象黒ラン位置格納部１０７、罫線構成成分選択部１０８及び画素値置換部１０９からなる。この罫線消去装置における処理の流れは図２に示すとおりである。以下、図２に示す処理の流れに沿って、本実施例の罫線消去装置の動作及び処理内容を説明する。
【０００８】
スキャナ等の画像入力部１０１によって定型帳票の原稿を読み取り、その画像を２値イメージデータとして入力し、原画像格納部１０２に格納する（ステップ１５１）。原画像格納部１０２に格納された２値イメージデータは画像内容複写部１０３によって消去画像格納部１０４にコピーされる（ステップ１５２）。以後、原画像格納部２内の２値イメージデータを原画像と呼び、また消去画像格納部１０４上の画像を消去イメージと呼ぶ。
【０００９】
図３（Ａ）に定型帳票の一例を示す。この定型帳票１７０上の縦罫線及び横罫線で構成された長方形の内側が文字領域である。この例で数字１，２，．．．，８が記入されている長方形領域などが文字領域である。この罫線消去装置は、以下に述べるように、各文字領域の境界付近の罫線の消去を各辺毎に、上辺、下辺、左辺、右辺の順に行う。
【００１０】
まず、画像探索範囲決定部１０５において、罫線消去のための探索範囲を決定する（ステップ１５３）。すなわち、まず原画像を参照して、各文字領域の座標値（例えば、左上角と右下角の座標値）を取得する。定型帳票上の各文字領域は、基準点に対し予め決められた位置にあるが、定型帳票画像の読み取りの際の位置ずれがあり得るため、例えば、原画像の上エッジと下エッジと予想される狭い範囲を走査して上下のエッジの位置を検出することにより、定型帳票の基準点の座標値を求め、その座標値をもとに各文字領域の座標値を割り出す（ただし、原画像の位置ずれを無視できるならば、基準点を求めるための画像走査等の処理は不要である）。
そして、長方形の文字領域の各辺毎に探索範囲を決定するが、本実施例では上辺、下辺、左辺、右辺の順に探索範囲を決定する。上辺及び下辺については、境界の上下に一定の幅を持ち、境界の左右端より一定の画素数だけ外側にのびた横方向の帯状領域を探索範囲とする。左辺及び右辺については、境界の左右に一定の幅を持ち、境界の上下端より一定の画素数だけ外にのびた縦方向の帯状領域を探索範囲とする。
【００１１】
図３（Ａ）に示した定型帳票１７０上の一つの文字領域１７１に対する上辺の探索範囲１７２を図（Ｂ）に拡大して示す。
【００１２】
黒ラン抽出部１０６において、まず各文字領域の上辺の探索範囲内について、原画像をスキャンして横方向（主走査方向）の黒ランを抽出し、所定の閾値以上の長さを持つ黒ランの位置（始端と終端の座標値）を消去対象黒ラン位置格納部１０７に記録する処理を注目した辺（最初は上辺）の探索範囲の全体について繰り返す（ステップ１５４〜ステップ１５７）。
【００１３】
注目した辺の探索範囲に対する黒ラン抽出処理が終わると、罫線構成線分選択部１０８において、消去対象黒ラン位置格納部１０７を参照し、抽出された消去対象黒ランより、注目した辺の罫線を構成する黒ランを選択し、選択した黒ランの位置だけを消去対象黒ラン位置格納部１０７に記録する（ステップ１５８）。ここで選択されなかった黒ランの位置情報は廃棄される（ステップ１５８）。そして、画素値置換部１０９において、消去対象黒ラン位置格納部１０７内の消去対象黒ランの位置情報を参照し、消去イメージの消去対象黒ランに対応する画素を白画素に置き換える（ステップ１５９）。
【００１４】
文字領域の上辺の探索範囲に対する処理が終了すると、ステップ１６０からステップ１５３に戻り、各文字領域の下辺の探索範囲について同様の処理を行う。それを終わると、再びステップ１５３に戻り各文字領域の左辺の探索範囲について同様の処理を行い、それを終了すると各文字領域の右辺の探索範囲について同様の処理を行って処理を完了する。
【００１５】
さて、図３（Ｂ）に拡大して示した探索範囲１７２の場合、記入された文字「８」の上部１７３も探索範囲１７２に含まれるが、その部分の黒ランの長さは所定の閾値より短いため、その位置情報は消去対象黒ラン位置格納部１０７に記録されない。つまり、消去対象黒ランとしては抽出されない。したがって、当該文字領域１７１の上辺の探索範囲１７２は、処理後は罫線を構成する長い黒ランだけが消去され、接触又は接近した文字の部分の黒ランは保存される。
【００１６】
この例のように罫線に接触又は接近した文字の黒ランが短い場合は、その黒ランは黒ラン抽出部１０６（ステップ１５４〜１５７）によって抽出されないため、罫線構成成分選択部１０８による選択（ステップ１５８）選択を経ないで画素値置換をしても、誤って消去されることはない。罫線構成成分の選択は、罫線に接触又は接近した文字の部分が長い黒ランを含む場合の誤消去を回避するために必要とされるものである。その例を図４により説明する。
【００１７】
図４（Ａ）に示すように、定型帳票１７０上の文字「２」が記入された文字領域１８１の例を考える。図４（Ｂ）に拡大して示すように、この文字領域１８１の下辺の探索範囲１８２内には、罫線に接近して数字「２」の横ストローク１８３がある。この横ストローク１８３を構成する黒ランは閾値以上の長さを持つため、図４（Ｃ）に示すように、黒ラン抽出部１０６で抽出され、その位置情報が消去対象黒ラン位置格納部１０７に記録される（ステップ１５４，１５６）。しかし、横ストローク１８３の黒ランは罫線の構成成分ではないため、罫線構成成分選択部１０８は、その黒ランを廃棄する。したがって、探索範囲１８２に対する画素値置換部１０９による画素値置換の結果は図４（Ｄ）に示すように、罫線を構成する長い黒ランだけが消去され、数字「２」の横ストローク１８３を構成する長い黒ランは保存される。
【００１８】
このように、罫線に接触又は接近して文字の長い黒ランがあっても、その誤消去を回避することができる。換言すれば、罫線の短い黒ランも確実に消去できるようにするために、罫線として抽出する黒ランの長さの閾値を短めに選んでも、文字の長い黒ランの誤消去を回避できる。
【００１９】
以上のようにして定型帳票上の各文字領域の境界付近の罫線が消去された消去イメージが消去画像格納部１０４に得られ、この消去イメージに対して文字認識装置は文字切り出しをして文字認識を行うことになる。文字領域の境界付近の罫線が消去されているため、文字切り出しを高精度に行うことができ、したがって高精度の文字認識が可能になる。
【００２０】
罫線構成成分選択部１０８の構成の一例を図５に示す。ここに示す罫線構成成分選択部１０８は、ラン長総和計算部２０１、ラン長総和格納部２０２、ラン長総和ブロック化部２０３及びラン長総和選択部２０４からなっている。この罫線構成成分選択部１０８における処理のフローチャートを図６に示す。図７は、その処理の説明ための図である。以下、罫線構成成分選択部１０８の動作及び処理について説明する。
【００２１】
ラン長総和計算部２０１において、黒ラン抽出部１０６（図１）によって抽出された長い黒ランの位置情報を消去対象黒ラン位置格納部１０７から読み込み、黒ラン方向に対し垂直な方向の座標値毎に黒ラン長の総和を求め、それをラン長総和格納部２０２に格納する（ステップ２５１，２５２）。例えば、図７（Ａ）に示すような定型帳票上の一つの文字領域２２１の下辺の探索範囲について、図７（Ｂ）に示すように長い黒ランが抽出された場合、図７（Ｃ）にヒストグラムで表すような黒ラン長総和が得られる。
【００２２】
次に、ラン長総和ブロック化部２０３において、図７（Ｃ）のようにラン長総和をヒストグラムで表したときに、ラン長総和の値が０である座標を区切りとして、ラン長総和が０でない連続した座標範囲を一つのブロックとするブロック化を行う（ステップ２５３）。図７（Ｃ）に示す例では、ラン長総和は２ブロックに分けられる。ラン長総和選択部２０４は、ブロック化後のラン長総和のうち最大のラン長総和値を持つブロックを選択し、選択したブロックに含まれる黒ランを罫線構成成分として選択し、それらの黒ランの位置情報を消去対象黒ラン位置格納部１０７に格納し、それ以外の黒ランは廃棄する（ステップ２５４）。このようにして、罫線を構成する黒ランを精度よく選択することができる。
【００２３】
＜実施例２＞
図８は、本発明の実施例２による罫線消去装置の構成を示すブロック図である。この罫線消去装置は、定型帳票を対象とした文字認識装置において、文字切り出し等の前処理として定型帳票に対する罫線消去処理を行うもので、図１に示した実施例１の罫線帳票装置におけるものと同じ画像入力部１０１、原画像格納部１０２、画像内容複写部１０３、消去画像格納部１０４、画像探索範囲決定部１０５、黒ラン抽出部１０６、消去対象黒ラン位置格納部１０７及び画素値置換部１０９に、外接長方形抽出部３０１、長方形位置格納部３０２、長方形選択部３０３及び第２画素値置換部３０４を追加した構成である。なお、図１の罫線構成成分選択部１０８に対応する部分は含まないが、それを含んでもよい。
【００２４】
この罫線消去装置における処理の流れは図９に示すとおりである。以下、図９に示す処理の流れに沿って、この罫線消去装置の動作及び処理内容を説明する。
【００２５】
ステップ３５１からステップ３５８までの処理内容は、図２に示したステップ１５１からステップ１６０までの処理と同様である。ただし、実施例１における罫線構成成分選択部１０８（図１）による罫線構成黒ランの選択（ステップ１５８，図２）に相当する処理は行われず、したがって画素値置換部１０９は、黒ラン抽出部１０６により抽出された長い黒ランすべて関して、対応する白画素への置換を行う（ステップ３５７）。このようにして、定型帳票上のすべての文字領域の上辺、下辺、左辺及び右辺の探索範囲について長い黒ランの消去がなされた消去イメージが消去画像格納部１０４に得られると、ステップ３５９以降の処理に移る。
【００２６】
スキャナ等によって定型原稿を読み取ると、罫線の揺らぎや、罫線の交差部分の鈍りによって、閾値以上の長さを持つ黒ランの消去によっては消去できない罫線の短いランが発生することがある。図１０はその説明図である。図１０において、黒の部分は罫線を構成する黒画素であり、網目の部分は罫線の揺らぎにより発生した黒画素であり、ハッチング部は罫線の交差部分の鈍りにより発生した黒画素である。
【００２７】
例えば、図３（Ａ）に示した定型帳票１７０上の文字領域１７１の下辺の探索範囲１７２内の画像が図１１（Ａ）に示すようなものであったとすると、この探索範囲に対するステップ３５８までの処理の結果は図１１（Ｂ）のようになり、揺らぎによる短い黒ラン３９１や、罫線交差部分の鈍りによる短い黒ラン群３９２は残ってしまう。このような黒ランは、文字切り出し・文字認識のエラーの原因になる恐れがあるため、その消去をステップ３５９以降で行う。
【００２８】
まず、外接長方形抽出部３０１において、画像探索範囲決定部１０５により決定された各文字領域の各探索範囲について、消去イメージを走査して罫線方向つまり横方向又は縦方向に連続した黒画素の外接長方形を抽出し、その位置例えば左上と右下の頂点の座標値を長方形位置格納部３０２に格納する（ステップ３５９〜ステップ３６１）。この処理は、上辺、下辺、左辺、右辺の順に行われる。ここで抽出された外接長方形は、罫線の未消去部分である可能性がある。
【００２９】
次に、長方形選択部３０３において、長方形位置格納部３０２より連続黒画素の外接長方形の位置情報を取り込み、その外接長方形が未消去罫線であるか判定する（ステップ３６２，３６３）。その判定方法の詳細は後述する。そして、未消去罫線部分と判定された外接長方形の内部に対応する消去イメージ上の黒画素の白画素への置換が第２画素値置換部３０４により行われる（ステップ３６４）。この画素値置換処理の内容は、罫線のゆらぎに起因する外接長方形の場合と罫線交差部の鈍りに起因する外接長方形の場合と異なるが、その詳細は後述する。すべての外接矩形について処理が終わると（ステップ３６５）、揺らぎや鈍りによる罫線部分のない消去イメージが消去画像格納部１０４に得られ、この消去イメージに対して文字切り出し、文字認識が行われることになる。
【００３０】
長方形選択部３０３の構成の一例を図１２に示す。ここに示す長方形選択部３０３は、長方形入手部４０１、罫線揺らぎ起因型長方形選択部４０２、黒ラン座標値入手部４０３、罫線交差部なまり起因型長方形選択部４０４及び被選択長方形登録部４０５から構成される。この長方形選択部３０３における処理のフローチャートを図１３に示す。以下、長方形選択部３０３の動作及び処理について説明する。
【００３１】
長方形入手部４０１において、長方形位置格納部３０２より未消去罫線候補としての外接長方形の位置情報を取り込む（ステップ４２１）。次に黒ラン座標値入手部４０３において、消去対象黒ラン位置格納部１０７より、罫線の構成要素として抽出された黒ランの座標値を取り込む（ステップ４２２）。そしてステップ４２３〜ステップ４２８のループで、ステップ４２１によって入手した各外接長方形について、それが未消去罫線であるか否かの判定を行う。
【００３２】
まず、罫線揺らぎ起因型長方形選択部４０２において、注目した外接長方形とステップ４２２で入手された黒ランとの接触を調べ（ステップ４２３）、接触した黒ランが存在するときには、その黒ランに対し垂直な方向の注目外接長方形の辺の長さを所定値と大小比較する（ステップ４２５）。その辺の長さが所定値以下と判断されたときには、被選択長方形登録部４０５により、注目外接長方形を罫線の揺らぎに起因した未消去罫線として登録する（ステップ４２５）。
【００３３】
次に、罫線交差部なまり起因型長方形選択部４０４において、注目している外接長方形と、ステップ４２２で得られた相直交した２本の黒ランとの接触を調べる（ステップ４２６）。そのような接触があると判断されたときには、被選択長方形登録部４０５により、注目している外接長方形を罫線交差部なまり起因型長方形として登録する（ステップ４２７）。同様の判定・登録の処理が全ての外接長方形について行われる。
【００３４】
被選択長方形登録部４０５により登録された罫線揺らぎ起因型長方形と罫線交差部なまり起因方長方形に対し、その起因型に応じた画素値置換処理が第２画素値置換部３０４によって実行される。
【００３５】
このような起因型に応じた画素値置換を行う第２画素値置換部３０４の構成の一例を図１４に示す。ここに示す第２画素値置換部３０４は、長方形存在位置入手部５０１、罫線揺らぎ起因型長方形対応画素値置換部５０２、及び罫線交差部なまり起因型長方形対応画素値置換部５０３からなる。この第２画素値置換部３０４における処理のフローチャートを図１５に示す。以下、第２画素値置換部３０４の動作及び処理について説明する。
【００３６】
長方形存在位置入手部５０１において、長方形選択部３０３（図８）によって未消去罫線と判断された外接長方形の位置情報を長方形位置格納部３０２より取り込む（ステップ５５１）。以下、取り込んだ外接長方形を一つ一つ順に処理する。長方形存在位置入出部５０１は、注目した外接長方形が罫線揺らぎ起因型長方形又は罫線交差部なまり起因型長方形として登録されているか調べ（ステップ５５２，５５４）、登録されているならば、その起因型に応じて罫線揺らぎ起因型長方形対応画素値置換部５０２又は罫線交差部なまり起因型長方形対応画素値置換部５０３に注目外接長方形の位置情報を与え、それに対する画素値置換を実行させる（ステップ５５３，５５５）。
【００３７】
罫線揺らぎ起因型長方形対応画素値置換部５０２は、罫線揺らぎ起因型として登録された外接長方形の内部について消去イメージを走査し、その外接長方形の内部に存在する黒画素をすべて白画素に置換する（ステップ５５３）。罫線交差部なまり起因型長方形対応画素値置換部５０３は、罫線交差部起因型として登録された外接長方形の内部について消去イメージを走査して横方向及び縦方向の黒ランを抽出し、抽出した黒ランのうちで、相直交する２本の罫線構成黒ラン（その位置情報は消去対象黒ラン位置格納部１０７より取得する）に同時に接している黒ランの黒画素をすべて白画素に置換する（ステップ５５５）。
【００３８】
ステップ５５２〜ステップ５５６の処理がすべての未消去罫線としての外接長方形に対してなされると（ステップ５５６）、第２画素値置換部３０４の処理は終了し、揺らぎ又は鈍りにより発生した短い黒ランも含めて罫線の黒ランが消去された消去イメージが消去画像格納部１０４に得られる。
【００３９】
前記各実施例のブロック図に示した機能部又はフローチャートに示した処理手順は、一般的なコンピュータにおいて、ソフトウエアにより実現することもできる。図１６に、そのようなコンピュータの一例を示す。図１６おいて、６０１はＣＰＵ、６０２はメモリ、６０３はハードディスク、６０４はスキャナ等の入力装置、６０５はＣＤ−ＲＯＭドライブ、６０６はディスプレイ等の出力装置、６０８はバスである。
【００４０】
定型帳票の画像は、例えば入力装置６０４により入力されてハードディスク６０３に格納される。前記各実施例の機能部又は処理手順を実現するためのプログラムは例えばＣＤ−ＲＯＭ６０７に記録されており、ＣＰＵ６０１はそのプログラムをＣＤ−ＲＯＭドライブ６０５を介してメモリ６０２に読み込み、また定型帳票画像をハードディスク６０３よりメモリに読み込み、プログラムに従って本発明による罫線消去処理を実行する。処理後の消去イメージはハードディスク６０３に保存され、又はディスプレイ等の出力装置６０６に出力される。
【００４１】
【発明の効果】
以上の詳細な説明から明らかなように、本発明によれば、処理領域を定型帳票画像の一部に限定して罫線消去のための処理時間を短縮することができるとともに、罫線に接触又は接近した文字の誤消去を避けつつ罫線消去を行うことができる。特に、本発明にれば、罫線に接触又は接近した文字の長い黒ランの誤消去を避けつつ罫線の短い黒ランも確実に消去することが可能になる。また、本発明によれば、罫線の揺らぎ又は罫線の交差部の鈍リにより発生する黒画素も含めて罫線の確実な消去が可能である。本発明によれば、一般的なコンピュータを利用して、そのような効率的かつ高精度な罫線消去を実施することが可能になる。したがって、本発明によれば、定型帳票の文字認識装置において文字切リ出しの精度を改善し、より高精度な文字認識が可能となる、等々の効果を得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例１による罫線消去装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】実施例１による罫線消去装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】定型帳票、その文字領域の上辺の探索範囲及び黒ランの消去を例示する図である。
【図４】定型帳票、その文字領域の下辺の探索範囲及び黒ランの消去を例示する図である。
【図５】罫線構成成分選択部の機能的構成を示すブロック図である。
【図６】罫線構成成分選択部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】罫線構成成分選択部におけるラン長総和のブロック化を説明するための図である。
【図８】本発明の実施例２による罫線消去装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図９】実施例２による罫線消去装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】罫線の揺らぎと交差部の鈍リに起因する短い黒ランの発生を説明するための図である。
【図１１】文字領域の上辺の探索範囲に罫線の揺らぎ及び交差部の鈍リに起因する黒ランが含まれている場合の説明図である。
【図１２】長方形選択部の機能的構成を示すブロック図である。
【図１３】長方形選択部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】第２画素値置換部の機能的構成を示すブロック図である。
【図１５】第２画素値置換部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】本発明をソフトウエアで実施するためのコンピュータの一例を示すブロック図である。
【符号の説明】
１０１  画像入力部
１０２  原画像格納部
１０３  画像内容複写部
１０４  消去画像格納部
１０５  画像探索範囲決定部
１０６  黒ラン抽出部
１０７  消去対象黒ラン位置格納部
１０８  罫線構成成分選択部
１０９  画素値置換部
１７０  定型帳票
１７２  探索範囲
１８２  探索範囲
２０１  ラン長総和計算部
２０２  ラン長総和格納部
２０３  ラン長総和ブロック化部
２０４  ラン長総和選択部
３０１  外接長方形抽出部
３０２  長方形位置格納部
３０３  長方形選択部
３０４  第２画素値置換部
３９１  罫線揺らぎに起因する黒ラン
３９２  罫線交差部なまリに起因する黒ラン群
４０１  長方形入手部
４０２  罫線揺らぎ起因型長方形選択部
４０３  黒ラン座標値入手部
４０４  罫線交差部なまリ起因型長方形選択部
４０５  被選択長方形登録部
５０１  長方形存在位置入手部
５０２  罫線揺らぎ起因型長方形対応画素値置換部
５０３  罫線交差部なまリ起因型長方形対応画素値置換部
６０１  ＣＰＵ
６０２  メモリ
６０３  ハードディスク
６０４  入力装置
６０５  ＣＤ−ＲＯＭドライブ
６０６  出力装置
６０７  ＣＤ−ＲＯＭ
６０８  バス
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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