(57)【要約】【課題】画像内に含まれる一般的な物体を認識する際に、膨大な演算量を必要とすることなく多重解像度情報を用いた画像の照合を行う。【解決手段】画像内に含まれる物体または形状の照合を行う画像照合システムに、画像または画像内に含まれる物体または形状を複数の解像度によって表現した多重解像度情報を生成処理する多重解像度情報生成手段と、生成された多重解像度情報から解像度毎に 画像または画像内に含まれる物体または形状の特徴が現れた特徴量を抽出処理する特徴量抽出手段と、多重解像度情報に含まれる複数の解像度の情報を対応する特徴量を用いて比較処理を行うことで、特徴が現れている一つまたは複数の照合用情報を複数の解像度の情報内から選択処理する多重解像度情報比較・選択手段と、選択された照合用情報を利用して物体または形状の照合処理を行う照合手段とを設ける。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像内に含まれる物体または形状の照合を行う画像照合システムであって、
前記画像または画像内に含まれる物体または形状を複数の解像度によって表現した多重解像度情報を生成処理する多重解像度情報生成手段と、
生成された前記多重解像度情報から解像度毎に 画像または画像内に含まれる物体または形状の特徴が現れた特徴量を抽出処理する特徴量抽出手段と、
前記多重解像度情報に含まれる複数の解像度の情報を 対応する特徴量を用いて比較処理を行うことで、特徴が現れている一つまたは複数の照合用情報を前記複数の解像度の情報内から選択処理する多重解像度情報比較・選択手段と、
前記選択された照合用情報を利用して物体または形状の照合処理を行う照合手段と、
を含み成ることを特徴とする画像照合システム。
【請求項２】
前記多重解像度情報比較・選択手段は、前記多重解像度情報それぞれに対し、安定的な特徴として、解像度に伴って変化する特徴量の数または量またはその両方が、二つ以上の複数の解像度について変化しない 又は 変化が前もって規定された範囲内に収まっている特徴を有する情報を前記照合用情報として選択する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像照合システム。
【請求項３】
前記多重解像度情報比較・選択手段は、前記安定的な特徴を有する情報が複数存在した際に、同一の安定的な特徴を有する最も高い解像度の情報を照合用画像として選択する
ことを特徴とする請求項２に記載の画像照合システム。
【請求項４】
前記特徴量抽出手段は、特徴量の抽出に、前記画像 または 画像内に含まれる物体または形状の輪郭 或いは 輝度の変化するエッジに由来する曲率または曲率の変化点または曲率 が特定の値を取る点を用いる
ことを特徴とする請求項１から３の何れか一項に記載の画像照合システム。
【請求項５】
前記特徴量抽出手段は、二種類以上の特徴量を用いる
ことを特徴とする請求項１から３の何れか一項に記載の画像照合システム。
【請求項６】
前記多重解像度情報生成手段は、前記画像または画像内に含まれる物体または形状の輪郭或いは輝度の変化するエッジに沿って、特定の解像度による輪郭またはエッジを抽出することによって多重解像度画像を生成する
ことを特徴とする請求項１から５の何れか一項に記載の画像照合システム。
【請求項７】
前記多重解像度画像生成手段は、前記画像または画像内に含まれる物体または形状の輝度に対して二次元の特定の解像度を抽出することによって多重解像度画像を生成する
ことを特徴とする請求項１から５の何れか一項に記載の画像照合システム。
【請求項８】
画像内に含まれる物体または形状の照合を行う画像照合システムであって、
照合する画像情報を取得して画像情報記憶部に記録する画像情報取得部と、
前記画像情報記憶部に記録されている画像情報を読み出して該画像情報に含まれている照合する物体または形状の輪郭情報を抽出処理する輪郭情報抽出手段と、
前記抽出された輪郭情報を複数の解像度の輪郭情報に変換して生成処理すると共に、生成した前記照合する画像情報の特徴を多重解像度輪郭情報として多重解像度輪郭情報記憶部に記録する多重解像度輪郭生成手段と、
前記多重解像度輪郭情報記憶部に記録されている前記多重解像度輪郭情報から解像度毎に 画像または画像内に含まれる物体または形状の特徴が現れた特徴量を抽出処理する特徴量抽出手段と、
前記多重解像度輪郭情報に含まれる全ての解像度の輪郭情報を対応する特徴量を用いて比較処理を行うことで、特徴が現れているひとつまたは複数の照合用輪郭情報を選択処理する多重解像度情報比較・選択手段と、
前記選択された照合用輪郭情報を利用して物体または形状の照合処理を行う照合手段と、
前記照合処理結果を出力する照合結果出力手段と、
を備えることを特徴とする画像照合システム。
【請求項９】
画像内に含まれる物体または形状の照合を行う画像照合方法であって、
前記画像または画像内に含まれる物体または形状を複数の解像度によって表現した多重解像度情報を生成処理し、
生成された前記多重解像度情報から解像度毎に 画像または画像内に含まれる物体または形状の特徴が現れた特徴量を抽出処理し、
前記多重解像度情報に含まれる複数の解像度の情報を対応する特徴量を用いて比較処理を行うことで、特徴が現れている一つまたは複数の照合用情報を前記複数の解像度の情報内から選択処理し、
前記選択された照合用情報を利用して物体または形状の照合処理を行う
ことを特徴とする画像照合方法。
【請求項１０】
演算処理により画像内に含まれる物体または形状の照合を行なわせるプログラムであって、
制御部を、
前記画像または画像内に含まれる物体または形状を複数の解像度によって表現した多重解像度情報を生成処理する多重解像度情報生成手段と、
生成された前記多重解像度情報から解像度毎に 画像または画像内に含まれる物体または形状の特徴が現れた特徴量を抽出処理する特徴量抽出手段と、
前記多重解像度情報に含まれる複数の解像度の情報を対応する特徴量を用いて比較処理を行うことで、特徴が現れている一つまたは複数の照合用情報を前記複数の解像度の情報内から選択処理する多重解像度情報比較・選択手段と、
前記選択された照合用情報を利用して物体または形状の照合処理を行う照合手段、
として動作させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像情報に含まれる一般的な物体または形状の認識や検索などを行うためのシステムに関し、特に、多重解像度情報によって表現された物体または形状の情報を、高速に照合するためのシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルカメラを始めとするデジタル映像機器の急速な普及に伴い、撮影された画像や映像のなかに、どのような物体が含まれているのかを認識する一般物体認識（ｇｅｎｅｒｉｃ  ｏｂｊｅｃｔ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）への期待が高まっている。一般物体認識は、制約の無い実世界シーンの画像の中に含まれる物体を一般的な名称（ｃａｔｅｇｏｒｙ  ｎａｍｅｓ）で認識する技術である。一般物体認識は、画像認識研究の最も困難な課題の一つとされている。一般物体認識技術は様々な用途に応用できる。例えば、データベース内等に分類されずに格納されている画像データの適切な分類や、必要な画像データの検索、さらには動画像の中からの所望のシーンの抽出や、所望のシーンだけを切り取っての再編集等、に応用できる。
【０００３】
画像から物体を認識する技術として、例えば顔認識や指紋認識等、様々な認識技術がこれまでに開発されてきた。しかし、これらはすべて、特定の制約下で撮影された画像を認識する技術であり、特定用途に限定されていた。ある一つの対象に特化した認識技術は、別の用途に利用しようとした際に、途端に認識率が下がる等の問題が指摘されており、一般的な物体のパターン認識を行う技術開発が期待されている。
【０００４】
一般物体の認識を行う為には、認識対象となる画像の適切な特徴量を抽出することが必要となる。  
特徴量を抽出する方法として、特許文献１や特許文献２に示されているような画像に含まれる幾何学的特徴を用いる方法が広く採用されている。しかし、こうした特徴量のほとんどは、統計的学習やユーザの経験によって、閾値などのパラメータを前もって設定しておかなければ演算処理できない。  
このような、統計的学習やユーザの経験を必要とする特徴量を用いる場合、これまで学習が行われなかった画像に対して特徴量を抽出することができず、誤った認識結果を与えるという問題がある。さらに、物体の大きさが未知である場合には、抽出される特徴量の値が変わってしまうという問題がある。  
換言すれば、こうした特徴量を抽出する場合に、特徴量を抽出する際に必要なパラメータを前もって設定しておく必要や、物体の大きさ（スケール）の変化が抽出する特徴量に対して敏感に反応する問題点がある。
【０００５】
ところで、統計的学習やユーザの経験を必要とせずに、また、物体の大きさに対して不変に抽出できる特徴量を用いた手法として、多重解像度画像を用いた手法が非特許文献１や非特許文献２に開示されている。これらの手法によると、認識対象の物体を含む画像に対して複数周波数によるフィルタ処理を施して複数の画像（一纏まりの多重解像度情報）を作成し、多重解像度画像に含まれるそれぞれの解像度の画像おける曲率の変化点や輝度勾配などを特徴量としてそれぞれ抽出する。このことにより、物体の大きさに対して、不変の特徴を抽出することができる。また、こうした曲率の変化点や輝度勾配などの特徴量は、物体固有の情報が現れるため、統計的学習やユーザの経験を必要とせずに、識別画像中の所望な対象を抽出できる。
【０００６】
こうした多重解像度情報を用いた手法は、精度の向上に大きく寄与する。他方、多重解像度情報を用いた手法は、特徴量の取り方にいくつかの課題を抱えている。課題を例示すれば、特徴量として曲率の変化点などの非常に粗い特徴を用いた場合に画像が有する情報の欠落が生じて、本来類似していない物体を「類似している」と表現してしまう。また、特徴量として、輝度勾配などの非常に詳細な特徴を用いた場合に、識別対象となる物体のひとつひとつの特徴を強く表現してしまい、本来類似している物体と「類似していない」と表現してしまう。
【０００７】
これらの課題を克服して、識別対象となる物体に関して、情報の欠落を少なくすると共に物体固有の特徴に強く影響されることなく、物体の類似性を表現することが可能な手法が、非特許文献３に開示している。  
本手法は、二段階の表現手法を採用している。本手法の第一段階は、多重解像度情報のなかに含まれる、曲率の符号の変化点を用いて画像を複数の輪郭部分に分割する段階である。本手法の第二段階は、分割された複数の輪郭部分それぞれを、曲率とその位置関係によって表現する段階である。この二段階の表現手法によって、情報の欠落を減少させ、且つ、固有の特徴に影響を受けすぎることなく、物体を表現することが可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００２−３５２２５２号公報
【特許文献２】特開２００５−３４６３９１号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】ＦＡＲＺＩＮ  ＭＯＫＨＴＡＲＩＡＮ  ＡＮＤ  ＡＬＡＮ  ＭＡＣＫＷＯＲＴＨ、  Ｓｃａｌｅ−ｂａｓｅｄ  ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｐｌａｎａｒ  ｃｕｒｖｅｓ  ａｎｄ  ｔｗｏ−ｄｉｍｅｎｔｉｏｎａｌ  ｓｐａｃｅｓ、  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ  Ｖｏｌ．８、  Ｎｏ．１  ｐｐ．３４−４３
【非特許文献２】Ｌｏｗｅ、Ｄ．Ｇ．、Ｏｂｊｅｃｔ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｆｒｏｍ  ｌｏｃａｌ  ｓｃａｌｅ  ｉｎｖａｒｉａｎｔ  ｆｅａｔｕｒｅｓ、  Ｐｒｏｃ．  ｏｆ  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ、  ｐｐ．１１５０−１１５７
【非特許文献３】ＹＵＭＡ ＭＡＴＳＵＤＡ、 ＭＡＳＡＴＳＵＧＵ ＯＧＡＷＡ、 ＭＡＳＡＦＵＭＩ ＹＡＮＯ  Ｖｉｓａｌ  ｓｈａｐｅ  ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ｇｅｏｍｅｔｒｉｃａｌｌｙ  ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄ  ｃｏｎｔｏｕｒ  ｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ．  Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｃｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ  １０６（４−  ５）、 ２９５−３０５ （２０１２）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
画像内に含まれる一般物体を良好に認識するために、統計的学習やユーザの経験を必要とせずに、また、物体の大きさに対して不変に抽出できる特徴量を用いた手法が必要となる。このために有効な手法として提案されている多重解像度情報を用いた手法を利用して物体の類似性を適切に表現するためには、多重解像度情報を粗い特徴と詳細な特徴の二段階で表現する手法が有効である。
【００１１】
しかしながら、多重解像度情報に含まれるすべての解像度画像について、粗い特徴と詳細な特徴を二段階で照合すると、演算時間は多重解像度情報の解像度数に比例して増大する。特に、高解像度画像を画像認識する場合に、その演算処理量が肥大化する。結果、画像認識にかかる処理時間は、解像度が高くなるにつれて増大する。
【００１２】
上記非特許文献３で開示している有益な画像識別技術も二つの物体の類似性を評価する際の演算時間（演算量）において課題を抱えている。  
例えば、二つの物体の類似性を適切に評価するためには、多重解像度情報のすべてについて、粗い特徴と詳細な特徴を二段階で照合する必要がある。ところが、多重解像度情報のすべてについて照合を行うと、演算時間は多重解像度情報の数に比例して増大する。
【００１３】
本発明の目的は、画像内に含まれる一般物体を認識する際に、膨大な演算量を必要とすることなく多重解像度情報を用いた画像の照合を行うことを可能とする画像照合システム、その方法、およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明に係る画像照合システムは、画像内に含まれる物体または形状の照合を行う画像照合システムであって、前記画像または画像内に含まれる物体または形状を複数の解像度によって表現した多重解像度情報を生成処理する多重解像度情報生成手段と、生成された前記多重解像度情報から解像度毎に 画像または画像内に含まれる物体または形状の特徴が現れた特徴量を抽出処理する特徴量抽出手段と、前記多重解像度情報に含まれる複数の解像度の情報を対応する特徴量を用いて比較処理を行うことで、特徴が現れている一つまたは複数の照合用情報を前記複数の解像度の情報内から選択処理する多重解像度情報比較・選択手段と、前記選択された照合用情報を利用して物体または形状の照合処理を行う照合手段と、を含み成ることを特徴とする。
【００１５】
本発明に係る画像照合方法は、画像内に含まれる物体または形状の照合を行う画像照合方法であって、前記画像または画像内に含まれる物体または形状を複数の解像度によって表現した多重解像度情報を生成処理し、生成された前記多重解像度情報から解像度毎に 画像または画像内に含まれる物体または形状の特徴が現れた特徴量を抽出処理し、前記多重解像度情報に含まれる複数の解像度の情報を対応する特徴量を用いて比較処理を行うことで、特徴が現れている一つまたは複数の照合用情報を前記複数の解像度の情報内から選択処理し、前記選択された照合用情報を利用して物体または形状の照合処理を行うことを特徴とする。
【００１６】
本発明に係るプログラムは、演算処理により画像内に含まれる物体または形状の照合を行なわせるプログラムであって、制御部を、前記画像または画像内に含まれる物体または形状を複数の解像度によって表現した多重解像度情報を生成処理する多重解像度情報生成手段と、生成された前記多重解像度情報から解像度毎に 画像または画像内に含まれる物体または形状の特徴が現れた特徴量を抽出処理する特徴量抽出手段と、前記多重解像度情報に含まれる複数の解像度の情報を対応する特徴量を用いて比較処理を行うことで、特徴が現れている一つまたは複数の照合用情報を前記複数の解像度の情報内から選択処理する多重解像度情報比較・選択手段と、前記選択された照合用情報を利用して物体または形状の照合処理を行う照合手段、として動作させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、画像内に含まれる一般物体を認識する際に、膨大な演算量を必要とすることなく多重解像度情報を用いた画像の照合を行うことを可能とする画像照合システム、その方法、およびプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】第１の実施の形態における画像識別システムの構成図である。
【図２】入力画像の一例を示す説明図である。
【図３】輪郭の一例を示す説明図である。
【図４】多重解像度輪郭の一例を示す説明図である。
【図５】多重解像度輪郭に対して抽出した特徴量の一例を示す説明図である。
【図６】特徴的な階層を抽出する手段の一例を示す説明図である。
【図７】第１の実施の形態における画像識別システムの動作の一例を示すフローチャートである。
【図８】第２の実施の形態における画像照合システムの構成図である。
【図９】入力画像の一例を示す説明図である。
【図１０】多重解像度画像の一例を示す説明図である。
【図１１】第２の実施の形態における画像照合システムの動作の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
情報処理装置で画像内に含まれる一般的な物体を認識するために、統計的学習やユーザの経験を必要とせずに、また、物体の大きさに対して不変に抽出できる特徴量を用いた良好な手法が必要となる。
【００２０】
多重解像度情報を用いた手法を利用して物体の類似性を適切に表現するために、多重解像度情報を粗い特徴と詳細な特徴の二段階で表現する手法が有効である。他方、粗い特徴と詳細な特徴の二段階で多重解像度情報のすべてを照合すると、演算時間は多重解像度情報の解像度数に比例して増大する。特に、高解像度画像の照合では、その演算時間は、解像度が高くなるにつれて飛躍的に大きく増加する。
【００２１】
こうした課題に対して、発明者は以下のように画像照合を行なうシステムを提案する。
本システムの処理動作は、四つのステップで示すことができる。  
第一のステップでは、画像または画像内に含まれる物体形状を多重解像度情報として表現する。  
第二のステップでは、第一のステップにおいて表現したそれぞれの解像度の情報について、特徴量抽出処理を実施する。  
第三のステップでは、第一のステップにおいて表現したそれぞれの解像度の情報を、第二のステップにおいて抽出した特徴量をもとに比較することによって、特徴が現れていて安定的な解像度の情報を判定処理し、その情報を照合用情報として選択する。  
第四のステップでは、第三のステップにおいて選択した照合用情報の画像またはその特徴量を利用して、画像または画像内に含まれる物体形状の照合を実施する。
【００２２】
以上の四つのステップを実施することにより、すべての解像度の画像を照合処理に用いることなく、特徴が現れた解像度の情報のみによる照合処理が可能になる。即ち、照合処理に資する情報の数を大きく減じて演算量の削減が図れる。結果、膨大な演算時間を必要とすることなく多重解像度画像を用いた画像の良好な照合を行うことが可能となる。
【００２３】
多重解像度情報の比較・選択処理では、多重解像度情報それぞれに対し、安定的な特徴を有する情報を照合用情報として選択すればよい。例えば、安定的な特徴は、解像度に伴って変化する特徴量の数または量またはその両方が、二つ以上の複数の解像度について変化しない 又は 変化が前もって規定された範囲内に収まっている特徴を用いることができる。
【００２４】
また、多重解像度情報比較・選択処理は、同一と見做せる安定的な特徴を有する情報が複数存在した際に、その中で最も高い解像度の情報を照合用画像として抽出することとするとよい。
【００２５】
特徴量を抽出する処理では、特徴量の抽出に、画像 または 画像内に含まれる物体または形状の輪郭 或いは 輝度の変化するエッジに由来する曲率または曲率の変化点または曲率 が特定の値を取る点を用いることができる。
【００２６】
特徴量を抽出する処理は、二種類以上の特徴量を用いてもよい。
【００２７】
多重解像度情報を生成する処理では、画像または画像内に含まれる物体または形状の輪郭或いは輝度の変化するエッジに沿って、特定の解像度による輪郭またはエッジを抽出することによって多重解像度画像を生成することができる。
【００２８】
また、多重解像度画像を生成する処理では、画像または画像内に含まれる物体または形状の輝度に対して二次元の特定の解像度を抽出することによって多重解像度画像を生成することでも可能である。
【００２９】
以下、上記それぞれのステップを行なう画像照合システムについて、実施の形態を用いて説明する。
【００３０】
本発明の実施の形態を図１ないし図１１を参照して説明する。
【００３１】
［第１の実施の形態］  
本実施の形態を採用することにより、画像または画像内に含まれる物体形状を認識する際に、膨大な演算量を必要とすることなく多重解像度画像を用いた画像の照合を行うことを可能とする画像照合システムを提供できる。
【００３２】
［構成の説明］  
図１は、本実施の一形態の照合システムの構成を示すブロック図である。なお、本発明に関連が薄い構成については、説明を簡略化又は省略する。
【００３３】
画像照合システムは、情報処理の全体を管理する制御部１０と、メモリ２０と、処理対象とする画像データを取得する画像情報取得手段１０１、取得した画像情報から輪郭情報を抽出する輪郭情報抽出手段１０２、抽出した輪郭から多重解像度輪郭情報（多重解像度情報の一例）を抽出処理する多重解像度輪郭生成手段１０３、生成したそれぞれの解像度輪郭から特徴量を抽出処理する特徴抽出手段１０４、特徴量によって表現されたそれぞれの解像度輪郭を比較処理し、選択する多重解像度輪郭比較・選択手段１０５、選択された解像度の輪郭を比較して照合処理する物体照合手段１０６、照合した結果を出力する物体照合結果出力手段１０７、取得した画像データなどを記憶する画像情報記憶部２０１、特徴量によって表現され、比較・選択がなされた多重解像度輪郭情報を記憶する多重解像度輪郭情報記憶部２０２から構成されている。
【００３４】
制御部１０では、画像処理に関連する情報処理の全体動作を管理する。
【００３５】
画像情報取得手段１０１では、動画や写真などユーザが指定した画像データを本システムに取り込み、画像情報記憶部２０１に記憶する。取り込み方法は、ユーザが指定した画像情報をそのまま取得してもよいし、以下の処理を補助するために、フィルタリング処理などの前処理を施したうえで取得してもよい。画像情報取得手段１０１によって取得される画像情報の例を図２に例示する。
【００３６】
輪郭情報抽出手段１０２は、画像情報記憶部２０１から画像情報取得手段１０１によって取得された画像情報を読み出して、その画像情報の輪郭情報のみを抽出処理する。輪郭情報抽出手段１０２によって抽出される輪郭情報の一例を図３に示す。輪郭抽出手段１０２は、画像情報取得手段１０１によって取得された画像情報から、例えば、色相・彩度・明度などが急激に変化する点を、ラプラシアン・ガウシアンフィルタなどを用いて抽出処理する。抽出されたそれぞれの輪郭（輪郭点）は、直交座標系を用いて （x,y） などとして表現される。輪郭抽出の方法は、当然、上記のものに限らない。
【００３７】
多重解像度輪郭生成手段１０３は、多重解像度情報生成手段であり、輪郭情報抽出手段１０２によって抽出された輪郭に対して、例えば、複数解像度のガウシアンフィルタによる畳み込みなどを利用して、多重解像度輪郭情報を生成処理する。本処理は、上記ガウシアンフィルタには限らず、上記の効果の何れかまたは両方が実現する方法であればどのような手法を採用することも可能である。  
例えば、ガウシアンフィルタ以外のフィルタを用いて、解像度の異なるフィルタによる畳み込みを採用することも可能であるし、フーリエ変換を行って特定の周波数のみを抽出したうえで、逆フーリエ変換を行うことも可能である。また、フーリエ記述子を採用することも可能である。  
ガウシアンフィルタによる畳み込みを利用して生成した多重解像度輪郭情報の一例を図４に示す。図４に一部を抜粋して示したように、多重解像度輪郭情報は、多数の階層を有するデータ構造を有する。
【００３８】
特徴抽出手段１０４は、多重解像度輪郭生成手段１０３によって生成されたそれぞれの解像度の輪郭に対して、特徴量を抽出処理する。ここで用いる特徴量は、輪郭の特徴となる量であれば いかなる量を用いても構わないが、輪郭を大まかなセグメントとして分解できる大まかな特徴と、分解されたそれぞれのセグメントを詳細に記述できる詳細な特徴との二種類の特徴量、または、その二種類の特徴を兼ね備えた一種類の特徴量を用いることが望ましい。例えば、輪郭の詳細な特徴量として、下記の式（１）に示すユークリッド曲率を用い、大まかな特徴量として、ユークリッド曲率がゼロになる点（変曲点）を用いる。ユークリッド曲率は、下記の式（１）においてK(t)で示される量であり、輪郭上における任意の一点を始点として輪郭を一周するように取る輪郭座標 t 、および、輪郭を直交座標系（x,y座標系）で表現した際の、x,y の tについての一階微分値、二階微分値によって定義される。  
【数１】
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【００３９】
特徴量としてユークリッド曲率情報だけでは十分でない場合は、輪郭点の位置関係情報や、法線の方位角や、孤長などを特徴量として加えることを行っても構わない。  
特徴量を抽出した画像の一例として、図４で示した多重解像度輪郭に変曲点情報を特徴量として付加した例を図５に示す。
【００４０】
多重解像度輪郭比較・選択手段１０５は、多重解像度情報比較・選択手段であり、特徴抽出手段１０４によって特徴量で表現したそれぞれの解像度輪郭を比較処理し、安定的な特徴を有する解像度輪郭を抽出して選択する。多重解像度輪郭を比較して安定的な特徴を有する情報（特徴的な階層の情報）を抽出する処理はいかなる手法を用いても構わない。以下では一例として、図６を用いて、上述した変曲点についてその数が解像度輪郭間でどのように増減しているかに着目して比較する手法について説明する。
【００４１】
図６は、特徴的な階層を抽出する手段の一例を示す説明図である。説明図中の横軸は輪郭座標を取り、縦軸は解像度（スケール）を取る。本図では、変曲点の所在をドットで示すことによって、解像度の変化に伴い変曲点の推移を示されている。また、横軸の輪郭座標は、輪郭情報が任意の点を始点として終点までの線分距離を１とした際に、各変局点（各特徴点）の位置が示す座標である。また、縦軸の解像度（スケール）は、図中上方が低解像度、図中下方が高解像度を示しており、多重解像度輪郭に含まれる各輪郭の解像度に対応する。  
画像照合システムの多重解像度輪郭比較・選択手段１０５では、安定的な特徴を有する情報を照合用情報として選択する際に、多重解像度輪郭それぞれに対して特徴量の数及び／又は量を参照して、類似する特徴が現れた解像度の情報から代表とする解像度の情報を抽出する。即ち、図中に示している安定性を有するとした解像度の情報群から１データ（１解像度のデータ）を抽出して代表として選択する。なお、代表は、解像度群に含まれる解像度の数（安定性）に応じて複数データを選択することとしてもよい。なお、縦軸に積み重なっているように見えるドット群が個々の解像度の情報での同等位置（同等の輪郭座標）に存在する変局点の集合である。
【００４２】
本図によると、図５で抜粋して示している多重解像度輪郭では、スケールの若干の変化によらず同一の変曲点数（特徴点数）が維持されている状況が、変曲点数が６（下方の安定的な特徴：概ね解像度が３５から１１０の情報）と２（上方の安定的な特徴：概ね解像度が１２０から２５５の情報）の場合において確認される。このことから、変曲点数が２と６の場合が、この形状（識別対象）の安定した特徴を表現していると解釈することができる。この解釈を選択に反映させ、「安定的な変曲点数」を照合処理に取り入れる。さらに、解像度が低くなるに従って、形状の本来保有していた特徴が平滑化されて失われていく。このことから、「安定的な変曲点数」を保有する最も高解像度の階層が、最も特徴的な階層であると解釈できる。この解釈を選択に反映させ、安定的な特徴中の高解像度情報を「特徴的な階層」として照合処理に取り入れる。  
上記処理によって、照合処理から、多重解像度情報に含まれる高解像度の情報に有りがちな物体固有の特徴に強く現れている特徴点の影響を、限定的に削除できる。
【００４３】
多重解像度輪郭比較・選択手段１０５による特徴的な階層を判断して抽出処理する手順の一例は以下の通りである。
【００４４】
１．各階層の変曲点数を計算する（図中の２５６階層全てで特徴点数を解像度毎に集計する）。なお、解像度が多量すぎれば等間隔や周波数指数分布間隔としてもよい。  
２．同一と見做す変曲点数が継続する階層数を数える（正規化する：図中の安定性の継続度を集計する）。なお、特徴点数が全ての解像度で多量な識別対象であれば総特徴点数に基づいて同一と見做す範囲を調整してもよい。  
３．継続する階層数が基準値以上となる変曲点数を持つ同一階層群から、最も高周波の階層を「特徴的な階層」として抽出する。  
４．抽出できた１ないし複数の特徴的な階層の輪郭情報を照合用情報として、多重解像度輪郭情報記憶部２０２に格納する（解像度３５及び１２０の輪郭情報が選択されて格納される）。
【００４５】
上記「基準値」に関しては、如何なる方法を採用することも可能であり、階層数で与えるという方法も可能であるが、以下の式（２）によって与えることが望ましい。  
【数２】
2014056415.tif 000004
【００４６】
式（２）について、T(n)は、変曲点数nが継続する階層数を示す。また、nmaxは、継続する階層数が最も多い変曲点数を示す。さらに、ＴＨは閾値を示す。この閾値ＴＨに例えば0.5を選択すると、継続する階層数が最も多い変曲点数の、半分の階層数分継続する変曲点数を持つ階層を抽出することができる。  
以上のようにして、基準値以上継続される変曲点数を持つ、最も高い解像度の情報を安定的な特徴（：特徴が現れている重要な解像度輪郭）の代表として選択することができる。この結果を多重解像度輪郭情報記憶部２０２に記録する。
【００４７】
物体照合手段１０６は、照合対象とする二つ以上の物体に対して、多重解像度輪郭比較・選択手段１０５で選択された解像度の輪郭を用いて、それぞれ比較処理し、物体の照合を実施する。照合対象（比較対象）は、ユーザに指定された特定画像と類似するか比較することが可能であり、また、一般的な画像認識用データベースを参照して識別対象の種別を認識することも可能であり、照合対象は特に限定しない。
【００４８】
物体照合結果出力手段１０７は、物体照合手段１０６によって行われた照合結果を記録装置やモニタに出力する。
【００４９】
照合結果は、予め準備された分類を用いて識別対象が属する分類を表示したり、タグ化して画像に埋め込んだり、類似画像間で紐付けたりすることが可能である。
【００５０】
［動作の説明］  
次に、実施の形態の照合システムの動作例について説明する。図７は、本実施の形態の動作の例を示すフローチャートである。
【００５１】
まず、画像情報取得手段１０１は、ユーザが指定した対象画像データを取得して画像情報記憶部２０１に記録する（Ｓ１００１）。画像情報の取得は、ユーザが指定したものに限らず、システムが自動的に、半自動的に取得してもよい。
【００５２】
次に、輪郭情報抽出手段１０２は、画像情報取得手段１０１によって取得された画像情報から輪郭情報のみを抽出処理する（Ｓ１００２）。
【００５３】
次に、多重解像度輪郭生成手段１０３は、輪郭情報抽出手段１０２によって抽出された輪郭に対して、例えば、複数解像度のガウシアンフィルタによる畳み込みなどを利用して、多重解像度輪郭の生成処理を行う（Ｓ１００３）。
【００５４】
次に、特徴抽出手段１０４は、多重解像度輪郭生成手段１０３によって生成されたそれぞれの解像度の輪郭から、それぞれ特徴量を抽出処理する（Ｓ１００４）。
【００５５】
次に、多重解像度輪郭比較・選択手段１０５は、特徴抽出手段１０４によって特徴量で表現したそれぞれの解像度輪郭を比較して、解像度輪郭間での特徴量の安定性を基準に特徴が現れている重要な解像度輪郭（：特徴的な階層）を抽出・選択するとともに、その結果を多重解像度輪郭情報記憶部２０２に記録する（Ｓ１００５）。
【００５６】
最後に、物体照合手段１０６は、照合すべき二つ以上の物体（照合対象と比較対象）に関して、多重解像度輪郭比較・選択手段１０５を用いて選択された解像度輪郭で照合処理を実施する（Ｓ１００６）。照合結果は、物体照合結果出力手段１０７によって適宜出力すればよい。
【００５７】
このように画像照合システムを動作させることによって、画像から一般物体認識等を可能にする低演算量の照合を行える。
【００５８】
［第２の実施の形態］  
本発明の第２の実施の形態について、図面を参照して説明する。  
本実施の形態は、第１の実施の形態において抽出した輪郭情報では、物体を表現する際に適切とならない場合を想定している。こうした場合、第２の実施の形態は、取得した画像そのもの、或いは画像から生成したシルエットを用いて多重解像度画像を生成する手法を採用する。
【００５９】
このために、第２の実施の形態は、輪郭情報抽出手段１０２を省略し、多重解像度輪郭生成手段１０２に変えて、多重解像度画像生成手段１１１を、多重解像度輪郭比較・選択手段１０５に変えて、多重解像度画像比較・選択手段１１２を、多重解像度輪郭情報記憶部２０２に変えて、多重解像度画像情報記憶部２１１を設ける点が、第１の実施の形態とは異なる。このほか、いくつかの要素は第１の実施の形態とは異なる機能を有す。
【００６０】
［構成の説明］  
図８は、第２の実施の形態の認識システムの構成を示すブロック図である。なお、第１の実施の形態と同様の構成については、説明を簡略化又は省略する。
【００６１】
多重解像度画像生成手段１１１は、画像情報取得手段１０１によって取得された画像情報に対して、取得した画像そのもの、或いは画像から生成したシルエットに対して、例えば、複数解像度のＤＯＧ（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｆ  Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタによる畳み込みなどを利用して、多重解像度画像の生成を行う。ＤＯＧフィルタは、下記式（３）のように表現できる。ここで、下記式（３）中のＧは、式（４）で定義されるガウス分布関数（σは分散値を示す）であり、Ｍは正規化定数である。また、ＤＯＧフィルタの大きさを表す値として、式（５）に示すσを用いている。  
【数３】
2014056415.tif 000005
【００６２】
多重解像度画像生成に用いる手段は上記ＤＯＧフィルタに限らず、上記の効果の何れかまたは両方が実現する方法であればどのような手法を採用することも可能である。例えば、二次元のガウシアンフィルタなどのフィルタを用いて、解像度の異なるフィルタによる畳み込みを採用することも可能である。また、二次元フーリエ変換を行って特定の周波数のみを抽出したうえで逆フーリエ変換を行うことも可能である。  
こうして生成される多重解像度画像に関して、特徴抽出手段１０４は、輪郭線または輪郭線分を抽出して、曲率がゼロとなる変曲点などを特徴量として抽出処理する。  
ここで、画像情報取得手段１０１によって取得された画像情報の一例を図９に示し、この図から多重解像度画像生成手段１１１によって生成される多重解像度画像情報の一例を図１０に示す。
【００６３】
多重解像度画像比較・選択手段１１２は、特徴抽出手段１０４によって特徴量で表現した複数の解像度画像を比較処理により安定的な特徴を有する画像を抽出して、特徴が現れている重要な解像度画像として選択する。多重解像度画像に含まれる各解像度の画像を比較する処理はいかなる手法を用いても構わないが、多重解像度輪郭比較・選択手段１０５と同様に、変曲点の数の解像度輪郭間での増減に着目して比較する手法を用いることが望ましい。この結果は、多重解像度画像情報記憶部２１１に記録される。
【００６４】
［動作の説明］  
次に、第２の実施の形態の画像照合システムの動作について説明する。図１１は、本実施の形態の動作例を示すフローチャートである。なお、第１の実施の形態で説明済みの処理動作については、説明を省略する。
【００６５】
多重解像度画像生成手段１１１は、画像情報取得手段１０１によって取得された画像情報に対して、取得した画像そのもの、或いは画像から生成したシルエットに対して、例えば、複数解像度のＤＯＧ（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｆ  Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタによる畳み込みなどを利用して、多重解像度画像の生成処理を行う（Ｓ１０１１）。
【００６６】
また、多重解像度画像比較・選択手段１１２は、特徴抽出手段１０４によって特徴量で表現したそれぞれの解像度画像を比較して、照合用情報とする特徴が現れた重要な解像度画像を選択する（Ｓ１０１２）。
【００６７】
その他の処理動作は、第１の実施の形態と同様に動作して、照合すべき二つ以上の物体に対して、選択された照合用情報を用いて照合する。
【００６８】
なお、画像照合システムの各部は、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせを用いて実現すればよい。ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせた形態では、ＲＡＭに画像処理プログラムが展開され、該プログラムに基づいて制御部（ＣＰＵ）等のハードウェアを動作させることによって、各部を各種手段として実現する。また、該プログラムは、記録媒体に固定的に記録されて頒布されても良い。当該記録媒体に記録されたプログラムは、有線、無線、又は記録媒体そのものを介して、メモリに読込まれ、制御部等を動作させる。尚、記録媒体を例示すれば、オプティカルディスクや磁気ディスク、半導体メモリ装置、ハードディスクなどが挙げられる。
【００６９】
上記実施の形態を別の表現で説明すれば、画像照合システムとして動作させる情報処理装置を、ＲＡＭに展開された画像照合プログラムに基づき、画像情報取得手段、輪郭情報抽出手段、多重解像度情報生成手段、特徴抽出手段、多重解像度情報比較・選択手段、照合手段、照合結果出力手段など、として動作させることで実現することが可能である。
【００７０】
以上説明したように、本発明によれば、画像または画像内に含まれる物体形状を認識する際に、膨大な演算量を必要とすることなく多重解像度情報を用いた画像の照合を行うことを可能とする画像照合を提供できる。
【００７１】
多重解像度情報は、画像の解像度が高くなるにしたがって、特徴量が増大するという特徴があるので、高解像度のデータをすべて処理しないことで、演算処理時間を短縮できる。
【００７２】
また、本発明の具体的な構成は前述の実施の形態に限られるものではなく、ブロック構成の分離併合、手順の入れ替えなどの、この発明の要旨を逸脱しない範囲の変更があってもこの発明に含まれる。
【００７３】
また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下のようにも記載されうる。尚、以下の付記は本発明をなんら限定するものではない。  
［付記１］
画像内に含まれる物体または形状の照合を行う画像照合システムであって、
前記画像または画像内に含まれる物体または形状を複数の解像度によって表現した多重解像度情報を生成処理する多重解像度情報生成手段と、
生成された前記多重解像度情報から解像度毎に 画像または画像内に含まれる物体または形状の特徴が現れた特徴量を抽出処理する特徴量抽出手段と、
前記多重解像度情報に含まれる複数の解像度の情報を 対応する特徴量を用いて比較処理を行うことで、特徴が現れている一つまたは複数の照合用情報を前記複数の解像度の情報内から選択処理する多重解像度情報比較・選択手段と、
前記選択された照合用情報を利用して物体または形状の照合処理を行う照合手段と、
を含み成ることを特徴とする画像照合システム。
【００７４】
［付記２］
前記多重解像度情報比較・選択手段は、前記多重解像度情報それぞれに対し、安定的な特徴として、解像度に伴って変化する特徴量の数または量またはその両方が、二つ以上の複数の解像度について変化しない 又は 変化が前もって規定された範囲内に収まっている特徴を有する情報を前記照合用情報として選択する
ことを特徴とする上記付記記載の画像照合システム。
【００７５】
［付記３］
前記多重解像度情報比較・選択手段は、前記安定的な特徴を有する情報が複数存在した際に、同一の安定的な特徴を有する最も高い解像度の情報を照合用画像として選択する
ことを特徴とする上記付記記載の画像照合システム。
【００７６】
［付記４］
前記特徴量抽出手段は、特徴量の抽出に、前記画像 または 画像内に含まれる物体または形状の輪郭 或いは 輝度の変化するエッジに由来する曲率または曲率の変化点または曲率 が特定の値を取る点を用いる
ことを特徴とする上記付記記載の画像照合システム。
【００７７】
［付記５］
前記特徴量抽出手段は、二種類以上の特徴量を用いる
ことを特徴とする上記付記記載の画像照合システム。
【００７８】
［付記６］
前記多重解像度情報生成手段は、前記画像または画像内に含まれる物体または形状の輪郭或いは輝度の変化するエッジに沿って、特定の解像度による輪郭またはエッジを抽出することによって多重解像度画像を生成する
ことを特徴とする上記付記記載の画像照合システム。
【００７９】
［付記７］
前記多重解像度画像生成手段は、前記画像または画像内に含まれる物体または形状の輝度に対して二次元の特定の解像度を抽出することによって多重解像度画像を生成する
ことを特徴とする上記付記記載の画像照合システム。
【００８０】
［付記８］
画像内に含まれる物体または形状の照合を行う画像照合システムであって、
照合する画像情報を取得して画像情報記憶部に記録する画像情報取得部と、
前記画像情報記憶部に記録されている画像情報を読み出して該画像情報に含まれている照合する物体または形状の輪郭情報を抽出処理する輪郭情報抽出手段と、
前記抽出された輪郭情報を複数の解像度の輪郭情報に変換して生成処理すると共に、生成した前記照合する画像情報の特徴を多重解像度輪郭情報として多重解像度輪郭情報記憶部に記録する多重解像度輪郭生成手段と、
前記多重解像度輪郭情報記憶部に記録されている前記多重解像度輪郭情報から解像度毎に 画像または画像内に含まれる物体または形状の特徴が現れた特徴量を抽出処理する特徴量抽出手段と、
前記多重解像度輪郭情報に含まれる全ての解像度の輪郭情報を対応する特徴量を用いて比較処理を行うことで、特徴が現れているひとつまたは複数の照合用輪郭情報を選択処理する多重解像度情報比較・選択手段と、
前記選択された照合用輪郭情報を利用して物体または形状の照合処理を行う照合手段と、
前記照合処理結果を出力する照合結果出力手段と、
を備えることを特徴とする画像照合システム。
【００８１】
［付記９］
画像内に含まれる物体または形状の照合を行う画像照合方法であって、
前記画像または画像内に含まれる物体または形状を複数の解像度によって表現した多重解像度情報を生成処理し、
生成された前記多重解像度情報から解像度毎に 画像または画像内に含まれる物体または形状の特徴が現れた特徴量を抽出処理し、
前記多重解像度情報に含まれる複数の解像度の情報を対応する特徴量を用いて比較処理を行うことで、特徴が現れている一つまたは複数の照合用情報を前記複数の解像度の情報内から選択処理し、
前記選択された照合用情報を利用して物体または形状の照合処理を行う
ことを特徴とする画像照合方法。
【００８２】
［付記１０］
前記照合用情報を選択する処理では、前記多重解像度情報それぞれに対し、安定的な特徴として、解像度に伴って変化する特徴量の数または量またはその両方が、二つ以上の複数の解像度について変化しない 又は 変化が前もって規定された範囲内に収まっている特徴を有する情報を前記照合用情報として選択する
ことを特徴とする上記付記記載の画像照合方法。
【００８３】
［付記１１］
前記照合用情報を選択する処理では、前記安定的な特徴を有する情報が複数存在した際に、同一の安定的な特徴を有する最も高い解像度の情報を照合用画像として選択する
ことを特徴とする上記付記記載の画像照合方法。
【００８４】
［付記１２］
前記特徴量抽出処理では、特徴量の抽出に、前記画像 または 画像内に含まれる物体または形状の輪郭 或いは 輝度の変化するエッジに由来する曲率または曲率の変化点または曲率 が特定の値を取る点を用いる
ことを特徴とする上記付記記載の画像照合方法。
【００８５】
［付記１３］
前記特徴量抽出処理では、二種類以上の特徴量を用いる
ことを特徴とする上記付記記載の画像照合方法。
【００８６】
［付記１４］
前記多重解像度情報生成処理は、前記画像または画像内に含まれる物体または形状の輪郭或いは輝度の変化するエッジに沿って、特定の解像度による輪郭またはエッジを抽出することによって多重解像度画像を生成する
ことを特徴とする上記付記記載の画像照合方法。
【００８７】
［付記１５］
前記多重解像度画像生成処理は、前記画像または画像内に含まれる物体または形状の輝度に対して二次元の特定の解像度を抽出することによって多重解像度画像を生成する
ことを特徴とする上記付記記載の画像照合方法。
【００８８】
［付記１６］
演算処理により画像内に含まれる物体または形状の照合を行なわせるプログラムであって、
制御部を、
前記画像または画像内に含まれる物体または形状を複数の解像度によって表現した多重解像度情報を生成処理する多重解像度情報生成手段と、
生成された前記多重解像度情報から解像度毎に 画像または画像内に含まれる物体または形状の特徴が現れた特徴量を抽出処理する特徴量抽出手段と、
前記多重解像度情報に含まれる複数の解像度の情報を対応する特徴量を用いて比較処理を行うことで、特徴が現れている一つまたは複数の照合用情報を前記複数の解像度の情報内から選択処理する多重解像度情報比較・選択手段と、
前記選択された照合用情報を利用して物体または形状の照合処理を行う照合手段、
として動作させることを特徴とするプログラム。
【００８９】
［付記１７］
前記多重解像度情報比較・選択手段では、前記多重解像度情報それぞれに対し、安定的な特徴として、解像度に伴って変化する特徴量の数または量またはその両方が、二つ以上の複数の解像度について変化しない 又は 変化が前もって規定された範囲内に収まっている特徴を有する情報を前記照合用情報として選択させる
ことを特徴とする上記付記記載のプログラム。
【００９０】
［付記１８］
前記多重解像度情報比較・選択手段では、前記安定的な特徴を有する情報が複数存在した際に、同一の安定的な特徴を有する最も高い解像度の情報を照合用画像として選択させる
ことを特徴とする上記付記記載のプログラム。
【００９１】
［付記１９］
前記特徴量抽出手段では、特徴量の抽出に、前記画像 または 画像内に含まれる物体または形状の輪郭 或いは 輝度の変化するエッジに由来する曲率または曲率の変化点または曲率 が特定の値を取る点を用いさせる
ことを特徴とする上記付記記載のプログラム。
【００９２】
［付記２０］
前記特徴量抽出手段では、二種類以上の特徴量を用いさせる
ことを特徴とする上記付記記載のプログラム。
【００９３】
［付記２１］
前記多重解像度情報生成手段では、前記画像または画像内に含まれる物体または形状の輪郭或いは輝度の変化するエッジに沿って、特定の解像度による輪郭またはエッジを抽出することによって多重解像度画像を生成させる
ことを特徴とする上記付記記載のプログラム。
【００９４】
［付記２２］
前記多重解像度画像生成手段では、前記画像または画像内に含まれる物体または形状の輝度に対して二次元の特定の解像度を抽出することによって多重解像度画像を生成させる
ことを特徴とする上記付記記載のプログラム。
【産業上の利用可能性】
【００９５】
本発明によれば、画像内に含まれる一般物体を認識する際に、膨大な演算量を必要とすることなく多重解像度画像を用いた画像の照合を行うことができるので、画像の検索や、画像の分類といった用途に適用可能である。
【符号の説明】
【００９６】
１０    制御部（制御手段）
２０    メモリ（記憶手段）
１０１  画像情報取得手段
１０２  輪郭情報抽出手段
１０３  多重解像度輪郭生成手段（多重解像度情報生成手段）
１０４  特徴抽出手段
１０５  多重解像度輪郭比較・選択手段（多重解像度情報比較・選択手段）
１０６  物体照合手段
１０７  物体照合結果出力手段
１１１  多重解像度画像生成手段（多重解像度情報生成手段）
１１２  多重解像度画像比較・選択手段（多重解像度情報比較・選択手段）
２０１  画像情報記憶部
２０２  多重解像度輪郭情報記憶部（多重解像度情報記憶部）
２１１  多重解像度画像情報記憶部（多重解像度情報記憶部）
【図１】
2014056415.tif 000006
【図２】
2014056415.tif 000007
【図３】
2014056415.tif 000008
【図４】
2014056415.tif 000009
【図５】
2014056415.tif 000010
【図６】
2014056415.tif 000011
【図７】
2014056415.tif 000012
【図８】
2014056415.tif 000013
【図９】
2014056415.tif 000014
【図１０】
2014056415.tif 000015
【図１１】
2014056415.tif 000016