(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
２つの画像より線分が十字交差する十字点を抽出し、両画像より抽出された十字点の対応付けを行い、両画像の対応付けられた十字点間の位置関係に基づいて一方の画像の他方の画像に対する位置ずれ、回転及び変倍を補正するための補正式を決定する画像処理方法において、
画像の各画素（以下、注目画素）について、当該注目画素が黒で、該注目画素から所定距離だけ離れた左上、右上、右下、左下に位置する４画素が全て白画素のときに、当該注目画素を黒とし、それ以外は当該注目画素を白とするマスク処理を施し、該マスク処理を施した後の画像より黒画素連結成分を抽出し、該抽出された黒画素連結成分のうちで、所定の大きさの黒画素連結成分を十字点として抽出することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
請求項１記載の画像処理方法において、マスク処理を施す前の画像より黒画素連結成分を抽出し、マスク処理を施した後の画像より抽出された黒画素連結成分の所定の大きさの黒画素連結成分のうちで、前記マスク処理を施す前の画像より抽出されたある特定の大きさを持つ黒画素連結成分の一部でない前記黒画素連結成分を十字点として抽出することを特徴とする画像処理方法。
【請求項３】
請求項１又は２記載の画像処理方法において、一方の画像の十字点と、その位置を中心とした特定の大きさの探索範囲内に存在する他方の画像の十字点とを対応付けることを特徴とする画像処理方法。
【請求項４】
請求項３記載の画像処理方法において、一方の画像の十字点の位置を中心とした探索範囲内に他方の画像の十字点が複数存在するときには、それら十字点を対応付けしないことを特徴とする画像処理方法。
【請求項５】
請求項３又は４記載の画像処理方法において、十字点を構成する線分の太さの相違が許容値を超える十字点は対応付けの対象から除外することを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
ファクシミリにより送られてきた記入済み帳票の画像を入力画像として取り込む手段と、請求項３、４又は５記載の画像処理方法によって、入力画像と、該入力画像と同一フォームの未記入状態の帳票の画像との位置ずれ、回転及び変倍を補正するための補正式を決定する手段と、決定された補正式に従って入力画像を補正する手段と、補正後の入力画像より予め位置指定された文字画像領域を切り出す手段と、切り出された文字画像領域に対し文字認識を行う手段とを具備するファクス文字認識装置。
【請求項７】
請求項６記載のファクス文字認識装置において、未記入帳票画像の十字点は予め抽出され、その十字点に関する情報が保存されており、この情報が入力画像の補正式の決定に用いられることを特徴とするファクス文字認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する分野】
本発明は、画像処理の分野に係り、特に、文書や帳票の画像の位置合わせ技術及びその関連技術の分野に関する。
【０００２】
【従来の技術】
画像処理分野において、２枚以上の同種の画像を位置合わせしたい場合が少なくない。例えば、ファクシミリで送られてきた帳票の画像中から必要な記載事項を切り出し、文字認識を行うファクス文字認識装置（ＦＡＸＯＣＲ装置）においては、受信した画像から必要な記載事項を精度良く切り出すために、それに先だち、受信画像を、基準として予め用意された画像（参照画像）と位置合わせする必要がある。このような画像の位置合わせに関しては多くの従来技術が知られているが、その代表的なものと、その問題点を次に述べる。
【０００３】
従来技術１：特開昭６３−３３８８号公報に記載のように、画像上の代表点において、少しずつ画像をずらしてパターンマッチングを行い、類似度の関数を重み係数として用いて画像の位置ずれを検出する。しかし、この方法は、少しずつずらして、その度にマッチング処理を行う必要があるので、計算量が非常に多くなる。また、ずれ量が大きい場合には、ずらし幅を大きくとらなければならないので、計算量は膨大になる。ずらし幅を大きくとった場合には、誤ってローカルピークを検出する恐れがある。
【０００４】
従来技術２：特公平２−５４４９５号公報に記載のように、Ｘ方向，Ｙ方向の積算射影の最もよく一致するずれ量を算出し、それを画像間のずれ量とする。しかし、この方法は、画像の変倍及び／又は回転がある場合に精度が落ちる。また、画像の内容が完全に一致しない場合（例えば、空の帳票とデータ記入済みの帳票との位置合わせの場合）、精度の低下が予想される。
【０００５】
従来技術３：特開平４−２６１２５９号公報に記載のように、画像中の所定のマークを形状認識手法により抽出することによって、画像のずれを検出して補正する。しかし、この方法は、帳票の所定の位置に予め所定のマークを印字する必要がある。所定のマークが汚れている場合には形状認識による検出が困難となる。また、所定のマークから遠い部分の補正精度の低下が避けられない。帳票に所定のマークを多数印字すれば、そのような不都合を減らし信頼性を向上させることができるが、帳票のデザインを困難にする。
【０００６】
従来技術４：特開平４−３３６６７７号公報に記載のように、ウインドウ領域内でテンプレート画像を動かしながら最もマッチングのとれる位置を探し、それを真の対応点として画像の位置合わせを行う。この方法には、前記従来技術１と同様の問題点がある。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、位置ずれ／回転／変倍のある画像の位置合わせを、特定のマーク等を用いずに、少ない計算量で精度よく行う画像処理方法を提供することである。本発明のもう一つの目的は、ファクシミリ通信によって入力された帳票画像上の情報を精度よく抽出するファクス文字認識装置を提供することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明では、２つの画像より線分が十字交差する十字点を抽出し、両画像より抽出された十字点の対応付けを行い、両画像の対応付けられた十字点間の位置関係に基づいて一方の画像の他方の画像に対する位置ずれ、回転及び変倍を補正するための補正式を決定する。
【０００９】
ここで、十字点の抽出は、画像の各画素（注目画素）について、当該注目画素が黒で、該注目画素から所定距離だけ離れた左上、右上、右下、左下に位置する４画素が全て白画素のときに、当該注目画素を黒とし、それ以外は当該注目画素を白とするマスク処理を施し、該マスク処理後の画像より黒画素連結成分を抽出し、該抽出された黒画素連結成分のうちで、所定の大きさの黒画素連結成分を十字点として抽出する。さらに、マスク処理を施す前の画像より黒画素連結成分を抽出し、マスク処理後の画像より抽出された所定の大きさの黒画素連結成分のうちで、マスク処理を施す前の画像より抽出された特定の大きさを持つ黒画素連結成分の一部でない前記黒画素連結成分を十字点として抽出する。
【００１０】
十字点の対応付けは、一方の画像の十字点と、その位置を中心とした特定の大きさの探索範囲内に存在する他方の画像の十字点とを対応付ける。しかし、一方の画像の十字点の位置を中心とした探索範囲内に他方の画像の十字点が複数存在するときには、それら十字点は対応付けず、また、十字点を構成する線分の太さの相違が許容値を超える十字点は対応付けの対象から除外する。
【００１１】
本発明のファクス文字認識装置は、ファクシミリにより送られてきた記入済み帳票の画像を入力画像として取り込む手段と、上記のようにして、入力画像と、該入力画像と同一フォームの未記入状態の帳票の画像との位置ずれ、回転及び変倍を補正するための補正式を決定する手段と、決定された補正式に従って入力画像を補正する手段と、補正後の入力画像より予め位置指定された文字画像領域を切り出す手段と、切り出された文字画像領域に対し文字認識を行う手段とを具備する。未記入帳票画像の十字点は予め抽出され、その十字点に関する情報が保存されており、この情報が入力画像の補正式の決定に用いられる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
図１は本発明の一実施例によるファクス文字認識装置（ＦＡＸＯＣＲ装置）の機能的構成を示すブロック図である。このＦＡＸＯＣＲ装置は、例えば図２に示すようなコンピュータシステム上でソフトウエアによって実現される。
【００１３】
図２に示すコンピュータシステムは、ＣＰＵ３７、システムメモリ３２、ハードディスク装置３６、フロッピーディスク装置３３、ディスプレイ３９、スキャナ３５、プリンタ３８、ファクスモデム３１等をシステムバス４０で接続した構成である。図１の各機能部１〜６を実現するためのプログラムは、フロッピーディスク３４よりフロッピーディスク装置３３によってシステムメモリ３２にロードされ、あるいはハードディスク装置３６に予め格納されており、ハードディスク装置３６より必要に応じてシステムメモリ３２にロードされ、ＣＰＵ３７により実行される。処理すべき帳票等の画像は通信回線３０よりファクスモデム３１を介して入力され、又はスキャナ３５より入力され、システムメモリ３２に直接ロードされるか、ハードディスク装置３６に一旦格納された後、必要に応じてシステムメモリ３２にロードされる。参照画像（後述）に関するデータはハードディスク装置３６に格納されており、必要に応じてシステムメモリ３２にロードされる。このようなコンピュータシステムの一般的な動作については周知のとおりであるので、詳細は述べない。
【００１４】
以下、本発明の一実施例について、全体的な処理の流れに沿って、図１及びその他の関連図面を参照し説明する。
【００１５】
まず、画像入力部１で、ファクスによって送られてきた帳票画像（以下、入力画像と記す）を本装置で処理可能な形態で取り込み、入力画像メモリ８に格納する。ここでは入力画像の例として図３に示すような必要事項が記入された注文票の画像５０を考える。このような入力画像に対する参照画像は、図４に示すような同じフォームの未記入状態の注文票の画像５１である。
【００１６】
十字点抽出部２は、入力画像の位置ずれ、回転、変倍の検出に用いる十字点を抽出する。十字点とは、基本的に表等に出現する罫線のような比較的長い線分が十字に交差した点のことである。この十字点抽出の処理フローを図５に示す。
【００１７】
まず、入力画像５０に対する矩形抽出処理を行う（ステップ１００）。矩形抽出処理とは、黒画素の連結成分を囲む外接矩形を抽出する処理である。抽出された矩形（元矩形と呼ぶ）の情報（例えば対向する２コーナーの座標）は矩形メモリ９に格納される。
【００１８】
次に、入力画像５０に対しマスク処理を施す（ステップ１０１）。使用するマスクを図６に示す。つまり、入力画像において、マスクの中央の画素（注目画素）１２０が黒画素で、それより水平及び垂直方向にＭｗ画素だけ離れた４つの画素１２１，１２２，１２３，１２４（左上、右上、右下、左下の画素）が全て白画素のときに、中央の画素１２０を黒画素とし、それ以外は白画素とする処理を施す。
【００１９】
そして、このマスク処理を施した入力画像に対して矩形抽出処理を行う（ステップ１０２）。抽出される矩形（十字点抽出用矩形と呼ぶ）の情報は矩形メモリ９に格納される。十字点の部分には、線分の太さに応じ、ある一定の大きさの矩形が現れる。十字点の位置に現れる矩形の大きさの範囲は、下記の（１）式及び（２）式で算出できる。
【００２０】
ＣＲmn＝２Ｍw−ＬＷmx                          （１）
ＣＲmx＝２Ｍw−ＬＷmn                          （２）
ただし、Ｍw     ：マスクの大きさ（中心から端までの画素数）
ＣＲmn  ：十字点矩形の幅／高さの最小値（画素数）
ＣＲmx  ：十字点矩形の幅／高さの最大値（画素数）
ＬＷmn  ：十字点を構成する線分の太さの最小値（画素数）
ＬＷmx  ：十字点を構成する線分の太さの最大値（画素数）
【００２１】
図７は、これに関する説明図である。図７の（Ａ）はマスク処理前の十字点部分を示しており、この十字点部分はマスク処理後は（Ｂ）のようになり、十字点抽出用矩形１３０が抽出される。
【００２２】
ここで、適切なＭw，ＬＷmn，ＬＷmxを求めれば、十字点候補としての十字点抽出矩形の大きさの閾値ＣＲmn，ＣＲmxを定めることができる。そこで、次のステップ１０３において、この閾値を用いて十字点抽出用矩形の大きさ判定を行って十字点候補を絞り込む。すなわち、下記の条件を全て満たす十字点抽出用矩形だけを十字点候補として抽出する。
【００２３】
ＣＲmn≦ＣＲw≦ＣＲmx                          （３）
ＣＲmn≦ＣＲh≦ＣＲmx                          （４）
ただし、ＣＲw  ：十字点抽出用矩形の幅（画素数）
ＣＲh  ：十字点抽出用矩形の高さ（画素数）
【００２４】
このような矩形の大きさに注目した十字点候補の抽出処理は単純で高速であるが、誤抽出も少なくない。そこで、次に、表のような大きな黒画素連結成分でなく、文字等のある程度小さい黒画素連結成分中で抽出された十字点候補を削除する処理を行う。具体的には、十字点候補は１つ以上の元矩形に包含されているので、十字点候補を包含する元矩形の１つでも次の条件（５）〜（７）
Ｒw≦Ｒsth                                        （５）
Ｒh≦Ｒsth                                        （６）
（Ｒw／Ｒh≦Ｒta）かつ（Ｒh／Ｒw≦Ｒta）            （７）
ただし、Ｒw    ：十字点候補を含む元矩形の幅（画素数）
Ｒh    ：十字点候補を含む元矩形の高さ（画素数）
Ｒsth  ：元矩形の大きさの閾値（画素数）
Ｒta   ：元矩形の縦横比の閾値（画素数）
を全部を満たすときには、その十字点候補を削除する。
【００２５】
すなわち、ステップ１０３で十字点抽出用候補が十字点候補と判定されると、その十字点抽出用矩形が包含されている元矩形を１つ選び、その元矩形が前記条件（５）及び（６）を同時に満たすか判定する（ステップ１０４）。条件を満たさない場合（Ｎｏ）、当該十字点候補を包含する別の元矩形を選び、それについてステップ１０４の条件判定を行う。条件が満たされた場合（Ｙｅｓ）、当該元矩形が前記条件（７）を満たすか判定する（ステップ１０５）。条件が満たされない場合（Ｎｏ）、当該十字点候補を包含する別の元矩形を選び、ステップ１０４の条件判定を行う。ステップ１０５で条件が満たされた場合（Ｙｅｓ）、当該十字点候補は文字等の小さい黒画素連結成分から抽出されたとみなされるので、候補から削除される。そして、別の十字点抽出用矩形についてステップ１０３の判定を行い、十字点候補を探す。十字点候補を包含する元矩形のどれも、ステップ１０５の判定結果がＹｅｓとならなかった場合、当該十字点候補は十字点と判断される。そして、その十字点の座標及び縦線と横線の太さを抽出し（ステップ１０６）、これを矩形メモリ９に格納する。
【００２６】
例えば、図３に示した入力画像５０上の文字列「注文票」中の文字「注」の旁「王」の中心で十字点候補が抽出されるが、これは「王」によって構成される元矩形に包含されるが、この元矩形はステップ１０４，１０５の条件判定によって候補から削除される。他の文字中の十字点候補も同様に十字点としては抽出されない。
【００２７】
ステップ１０３〜１０７の処理が十字点抽出用矩形の全てに対して繰り返されると、十字点抽出処理は終了する。なお、ステップ１０６で算出される十字点の座標は、図８の（Ａ）に示すように十字点矩形２００の中心座標でもよいが、精度を上げるために、十字点の黒画素連結成分の重心の座標としてもよく、あるいは図８の（Ｂ）に示すように十字点矩形２００の射影２０１，２０２が最大となる位置の座標としてもよい。
【００２８】
参照画像５１についても、同様の手法によって、図９に示すような十字点３０１〜３０８が予め抽出され、十字点の座標が、例えば図１０に示すように、十字点番号、十字線の縦線及び横線の太さの情報とともに参照画像パターンメモリ７に格納されている。
【００２９】
このようにして入力画像の十字点が抽出されると、対応点検出部３において、参照画像５１と入力画像５０の十字点の対応付けを行って、両画像の対応点を検出する処理を行う。まず、参照画像５１上の十字点と、次の条件（８）〜（１１）の全て満たす入力画像５０上の十字点を、両画像の対応点候補とする。
｜Ｘip−Ｘimp｜＜Ｌus                                （８）
｜Ｙip−Ｙimp｜＜Ｌuy                                （９）
｜Ｘib−Ｘimb｜＜Ｌbx                                （１０）
｜Ｙib−Ｙimb｜＜Ｌby                                （１１）
ただし、Ｘip ：入力画像上の十字点のＸ座標
Ｙip ：入力画像上の十字点のＹ座標
Ｘimp：参照画像上の十字点のＸ座標
Ｙimp：参照画像上の十字点のＹ座標
Ｘib ：入力画像上の十字点の横線の太さ
Ｙib ：入力画像上の十字点の縦線の太さ
Ｘimb：参照画像上の十字点の横線の太さ
Ｙimb：参照画像上の十字点の縦線の太さ
Ｌux ：Ｘ方向の画像位置ずれの許容値
Ｌuy ：Ｙ方向の画像位置ずれの許容値
Ｌbx ：横線太さの相違許容値
Ｌby ：縦線太さの相違許容値
【００３０】
次に、抽出した対応点候補のうち、１対１の対応でない対応点候補は、いずれかの十字点との対応が間違っているので、対応点候補から除外し、除外されずに残った対応点候補だけを対応点（対応付けられた十字点のペア）とする。検出された対応点の座標が対応点メモリ１０に格納される。
【００３１】
入力画像５０と参照画像５１との対応点検出結果を図１１に示す。入力画像５０においては、本来存在しないはずの縦線４００が存在するため、余分なものを含め１４個の十字点４０１〜４１４が抽出される。十字点３０１については、それに対応する十字点の探索範囲（十字点３０１の座標を中心に上下Ｌuy、左右にＬuxの矩形範囲）に２つの十字点４０１，４０９が存在するが、その一方の十字点４０９は縦線の太さの相違が許容値を超えているため、つまり前記条件（１１）を満たさないため対応点候補とはならず、他方の十字点４０１だけが対応点候補となり、したがって十字点３０１，４０１が対応点のペアとして検出される。十字点３０２も同様にして十字点４０２とだけ対応つけられ、対応点のペアとして検出される。十字点３０５，３０６は十字点４０５，４０６と１対１に対応付けられ、それぞれが対応点のペアとして検出される。十字点３０７，３０８はそれぞれの対応点探索範囲に同じ２つの十字点４０７，４０８があり、１対１の対応とならないため、これらの十字点は対応点としては検出されない。十字点４０３，４０４については、十字点４１２，４１３の縦線の太さの相違が大きいため、十字点４０３，４０４だけが対応点候補となるが、１対１の対応とならないため、対応点は検出されない。かくして、４組の対応点が検出された。
【００３２】
このようにして入力画像５０と参照画像５１の対応点の検出が終わると、画像補正部４において、入力画像５０と参照画像５１の対応点間のずれ（平行移動、回転、変倍）を算出し、そのずれを補正するための補正関数を求める。この補正関数の求め方は、例えば、Ｗilliam  Ｈ．Ｐress，”Ｎumerical  Ｒecipes  in  Ｃ”，ＣＡＭＢＲＩＤＧＥ  ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ  ＰＲＥＳＳ，PP．５９−７０，PP．６７１−６８１に述べられている方法を用いることができる。本実施例では、補正関数としてアフィン変換を用いるものし、上記文献の方法によって次の補正式が得られたとする。
【００３３】
【数１】
0003600380.tif 000002
【００３４】
ただし、（Ｘi，Ｙi）は入力画像の座標系、（Ｘt，Ｙt）は入力画像の補正画像の座標系である。画像補正部４は、この補正式を用いて、入力画像５０の補正画像を生成する。例えば、補正画像上の（2981，3864）の画素値を算出する際には、まず補正式を用いて対応する入力画像上の座標を算出する。すなわち、
【００３５】
【数２】
0003600380.tif 000003
【００３６】
したがって、この画素の場合、入力画像の（3158，3726）の画素値を補正画像の（2981，3864）の画素値とする。同様の方法で補正画像の全ての画素について入力画像を参照して画素値を算出すると、入力画像５０を、そのフォームと参照画像５１のフォームとが同じ位置になるように補正した画像が得られる。補正画像は入力画像メモリ８に保存される。
【００３７】
文字画像切り出し部５では、補正画像から文字画像領域を切り出すが、この切り出しのためのデータは参照画像５１に対応して文字画像領域メモリ１１に予め格納されている。このデータは例えば図１２に示すように、文字画像領域の番号、属性、座標（領域の左上コーナーと右下コーナーの座標）からなる。文字画像切り出し部５は、文字画像領域の番号順に、その座標に基づいて文字画像領域の画像データを補正画像より切り出し、文字認識部６へ渡す。この例では、図１３の（Ａ）に示すような画像データが切り出される。
【００３８】
文字認識部６においては、文字切り出し部５より入力された画像データより個々の文字を切り出して文字認識し、文字コードをデータ番号とともに出力する。この例の文字認識結果は図１３の（Ｂ）のようになり、外部への出力データは図１３の（Ｃ）のようになる。本実施例のＦＡＸＯＣＲ装置を利用した受発注システムでは、文字認識結果に基づいて受発注処理が実行されることになる。
【００３９】
なお、文字認識部６のスキューに対する頑強性が高い場合には、入力画像の補正画像を生成する代わりに、文字画像領域メモリ１１中の文字画像領域の座標に補正を施し、補正後の座標に基づいて補正前の入力画像より文字画像領域の画像データを切り出すようにしてもよい。このような文字画像領域の座標の補正処理は、入力画像の補正画像を生成する処理に比べ計算量が遥かに少なく、処理速度の面で有利である。ただし、入力画像上の文字画像そのものの回転、変倍等は補正されないので、補正画像を生成する方法に比べ認識精度の面では不利である。
【００４０】
以上、本発明の一実施例によるＦＡＸＯＣＲ装置について詳細に説明したが、本発明は画像の位置合わせを必要とする様々な装置もしくはシステムに一般的に適用できるものである。また、本発明は一般的なコンピュータシステム上でソフトウエアによって実施することができるが、専用のハードウエアによって実施できることは言うまでもない。
【００４１】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明によれば、帳票類の表に見られるような線分の十字交差によって現れる十字点を利用することにより、格別のマークを帳票等に印刷することなく、位置ずれ、回転、変倍のある帳票等の画像の位置合わせが可能であり、また、画像をずらしつつマッチングを繰り返すような非常に多くの計算量を必要とする処理を行わないため、比較的少ない計算量で画像の位置合わせが可能である。特に請求項２記載の発明によれば、文字中に線分の十字交差点のような不適切な十字点の誤検出を減らし、画像の位置合わせ精度を高めることができる。また、請求項３記載の発明によれば、対応した十字点の探索範囲を制限することにより、探索のための処理量の増加を避けるとともに十字点の対応付けの間違いを減らすことができ、特に請求項４又は５記載の発明によれば十字点の対応付けの間違いをさらに確実に回避でき、画像の位置合わせ精度を高めることができる。
【００４２】
また、本発明によれば、ファクシミリで送られてきた帳票等の画像に位置ずれ、回転、変倍があっても、その画像に記入された情報を高精度に抽出可能なファクス文字認識装置を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例によるＦＡＸＯＣＲ装置の機能的ブロック図である。
【図２】本発明を実施するためのコンピュータシステムの一例を示すブロック図である。
【図３】入力画像の一例を示す図である。
【図４】参照画像の一例を示す図である。
【図５】十字点抽出処理のフローチャートである。
【図６】十字点抽出用マスクの一例を示す図である。
【図７】十字点抽出用矩形とマスク処理の説明図である。
【図８】（Ａ）矩形中心を十字点の中心とする方法を示す図である。
（Ｂ）射影のピーク位置を十字点の中心とする方法を示す図である。
【図９】参照画像上の十字点を示す図である。
【図１０】参照画像パターンメモリの内容を示す図である。
【図１１】十字点の対応付けを示す図である。
【図１２】文字画像領域メモリの内容を示す図である。
【図１３】文字画像切り出し結果、文字認識結果及び出力データの説明図である。
【符号の説明】
１  画像入力部
２  十字点抽出部
３  対応点検出部
４  画像補正部
５  文字画像切り出し部
６  文字認識部
７  参照画像パターンメモリ
８  入力画像メモリ
９  矩形メモリ
１０  対応点メモリ
１１  文字画像領域メモリ
３０  通信回線
３１  ファクスモデム
３２  システムメモリ
３３  フロッピーディスク装置
３４  フロッピーディスク
３５  スキャナ
３６  ハードディスク装置
３７  ＣＰＵ
３８  プリンタ
３９  ディスプレイ
５０  入力画像
５１  参照画像
３０１〜３０８  参照画像上の十字点
４０１〜４１４  入力画像上の十字点
【図１】
0003600380.tif 000004
【図２】
0003600380.tif 000005
【図３】
0003600380.tif 000006
【図４】
0003600380.tif 000007
【図５】
0003600380.tif 000008
【図６】
0003600380.tif 000009
【図７】
0003600380.tif 000010
【図８】
0003600380.tif 000011
【図９】
0003600380.tif 000012
【図１０】
0003600380.tif 000013
【図１１】
0003600380.tif 000014
【図１２】
0003600380.tif 000015
【図１３】
0003600380.tif 000016