(57)【要約】【課題】２値データが記録されたイメージを撮影した画像のＳ／Ｎ比が劣化している場合でも、正確な２値化が行えるデジタルイメージ２値化装置および、それを用いたデジタルデータ再生装置を提供する。【解決手段】２次元符号を利用して画像分割手段１０２の出力である分割イメージの採りうる全ての目標イメージを記憶する目標記憶手段１０３と、分割イメージと目標イメージから最も確からしい目標イメージの状態を演算する指標演算手段１０４と、指標値を基に出力する２値データ選択する２値データ選択手段１０５を備えることで正確な２値化ができる。【選択図】図１
2006259816.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
２次元符号を適用して構成された２次元イメージデータに対応するデジタルイメージを所定の単位で複数の領域に分割し、それぞれを分割イメージとして出力する画像分割手段と、
前記所定の単位毎に構成される領域を前記２次元イメージデータに対応して目標となる輝度を設定し、目標イメージとして予め記憶している目標記憶手段と、
全ての前記目標イメージから、前記分割イメージに対応する目標イメージを選択し、選択された目標イメージに対応する指標値を出力する指標演算手段と、
前記指標演算手段から出力される指標値に対応する前記２次元符号の２値データあるいは２値データを復号した復号データを出力する２値データ選択手段とを備え、
前記指標演算手段は、前記分割イメージと各目標イメージとの輝度値の差分から最も確からしい目標イメージを選択し、その指標値を出力する、
ことを特徴とするデジタルイメージ２値化装置。
【請求項２】
前記指標演算手段は、前記分割イメージの各目標イメージの輝度差のユークリッド距離を演算する距離演算手段と、
前記距離演算手段で演算されたユークリッド距離が最も短い前記目標イメージを最も確からしいとして対応する指標値を出力する最小距離指標演算手段とを備える、
ことを特徴とする請求項１に記載のデジタルイメージ２値化装置。
【請求項３】
前記指標演算手段は、前記分割イメージが各前記目標イメージである確率を、正規分布の確率密度関数から演算する確率演算手段と、
確率演算手段で演算された確率が最も高い前記目標イメージを最も確からしいとして対応する指標値を出力する最高確率指標演算手段とを備える、
ことを特徴とする請求項１に記載のデジタルイメージ２値化装置。
【請求項４】
前記所定の単位は、前記２次元符号の符号化則によって定められる１つの符号語である、
ことを特徴とする請求項１に記載のデジタルイメージ２値化装置。
【請求項５】
前記所定の単位は、前記２次元符号の符号化則によって定められる１つの符号語を、さらに特徴の判別出来る単位で分割したものである、
ことを特徴とする請求項１に記載のデジタルイメージ２値化装置。
【請求項６】
２次元符号を適用して構成された２次元イメージデータに対応するデジタルイメージを所定の単位で複数の領域に分割し、それぞれを分割イメージとして出力する画像分割ステップと、
前記所定の単位毎に構成される領域を前記２次元イメージデータに対応して目標となる輝度を設定し、目標イメージとして予め記憶している目標記憶ステップと、
全ての前記目標イメージから、前記分割イメージに対応する目標イメージを選択し、選択された目標イメージに対応する指標値を出力する指標演算ステップと、
前記指標演算手段から出力される指標値に対応する前記２次元符号の２値データあるいは２値データを復号した復号データを出力する２値データ選択ステップで構成され、
前記指標演算ステップは、前記分割イメージと各目標イメージとの輝度値の差分から最も確からしい目標イメージを選択し、その指標値を出力する、
ことを特徴とするデジタルイメージ２値化方法。
【請求項７】
前記指標演算ステップは、前記分割イメージの各目標イメージの輝度差のユークリッド距離を演算する距離演算ステップと、
前記距離演算手段で演算されたユークリッド距離が最も短い前記目標イメージを最も確からしいとして対応する指標値を出力する最小距離指標演算ステップから構成される、
ことを特徴とする請求項６に記載のデジタルイメージ２値化方法。
【請求項８】
前記指標演算手段は、前記分割イメージが各前記目標イメージである確率を、正規分布の確率密度関数から演算する確率演算ステップと、
確率演算手段で演算された確率が最も高い前記目標イメージを最も確からしいとして対応する指標値を出力する最高確率指標演算ステップから構成される、
ことを特徴とする請求項６に記載のデジタルイメージ２値化方法。
【請求項９】
前記所定の単位は、前記２次元符号の符号化則によって定められる１つの符号語である、
ことを特徴とする請求項６に記載のデジタルイメージ２値化方法。
【請求項１０】
前記所定の単位は、前記２次元符号の符号化則によって定められる１つの符号語を、さらに特徴の判別出来る単位で分割したものである、
ことを特徴とする請求項６に記載のデジタルイメージ２値化方法。
【請求項１１】
２次元符号を適用して構成された２次元イメージデータが書き込まれた記録媒体からの光を光電変換しイメージを出力するイメージセンサーと、
前記イメージの輝度を増幅するアンプと、
前記アンプによって増幅された前記イメージをサンプリングするＡＤ変換手段と、
前記ＡＤ変換手段によってサンプリングされたデジタルイメージに対して輝度の補正と平面座標の補正と空間フィルタによる補正を行う画像処理手段と、
前記画像処理手段で補正が行われたデジタルイメージの２値化を行うデジタルイメージ２値化手段で構成され、
前記デジタルイメージ２値化手段は、
前記補正が行われたデジタルイメージを前記所定の単位で複数の領域に分割し、それぞれを分割イメージとして出力する画像分割手段と、
前記所定の単位毎に構成される領域を前記２次元イメージデータに対応して目標となる輝度を設定し、目標イメージとして予め記憶している目標記憶手段と、
全ての前記目標イメージから、前記分割イメージに対応する目標イメージを選択し、選択された目標イメージに対応する指標値を出力する指標演算手段と、
前記指標演算手段から出力される指標値に対応する前記２次元符号の２値データあるいは２値データを復号した復号データを出力する２値データ選択手段とを備え、
前記指標演算手段は、前記分割イメージと各目標イメージとの輝度値の差分から最も確からしい目標イメージを選択し、その指標値を出力する、
ことを特徴とするデジタルデータ再生装置。
【請求項１２】
前記指標演算手段は、前記分割イメージの各目標イメージの輝度差のユークリッド距離を演算する距離演算手段と、
前記距離演算手段で演算されたユークリッド距離が最も短い前記目標イメージを最も確からしいとして対応する指標値を出力する最小距離指標演算手段とを備える、
ことを特徴とする請求項１１に記載のデジタルデータ再生装置。
【請求項１３】
前記指標演算手段は、前記分割イメージが各前記目標イメージである確率を、正規分布の確率密度関数から演算する確率演算手段と、
確率演算手段で演算された確率が最も高い前記目標イメージを最も確からしいとして対応する指標値を出力する最高確率指標演算手段とを備える、
ことを特徴とする請求項１１に記載のデジタルデータ再生装置。
【請求項１４】
前記所定の単位は、前記２次元符号の符号化則によって定められる１つの符号語である、
ことを特徴とする請求項１１に記載のデジタルデータ再生装置。
【請求項１５】
前記所定の単位は、前記２次元符号の符号化則によって定められる１つの符号語を、さらに特徴の判別出来る単位で分割したものである、
ことを特徴とする請求項１１に記載のデジタルデータ再生装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタルイメージの２値化、及び２次元イメージに記録されたデジタルデータを再生する装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータの普及によりマルチメディア化が進み、大容量と高転送レートを同時に実現できる媒体の必要性が高まっている。ニーズに答える媒体の一つとしてホログラフィーを用いてメモリを構成する技術があり、それはデジタルデータを記録した２次元のページデータをパラレルに読み書きできるため高転送レートが可能であるといわれている。また、多重記録と呼ばれる技術を利用して、大容量を実現できるといわれている。
【０００３】
現存する２次元のページデータを読み出すデータ再生装置としては２次元バーコードリーダーがある。
【０００４】
２次元バーコードリーダーの読み取りには、紙などの媒体に印刷された２次元バーコードをＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）などのイメージセンサーで読み出したデジタルイメージの輝度を閾値で２値化後、メモリに蓄え、位置決め用シンボルなどを利用して台形歪、回転などを補正し読み取る方法がある（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
デジタルイメージの輝度を閾値で２値化するためには、適切に閾値を制御することで、閾値以上の“１”のデータと閾値より小さな“０”のデータをエラーができるだけ起こらないように識別する方法がある。デジタルイメージを２値化するため閾値を適切に制御する具体的な方法について説明する。図２０は、２次元バーコードの１セルごとに中心画素の輝度を求め、得られた中心輝度のイメージを小領域に分割する様子を表した図である。ここで、画素とはＣＣＤ１９０１のピクセルを指し、セルは２次元バーコード１９０２の最小分解能の単位を指す。ＣＣＤ１９０１から読み出したデジタルイメージから２次元バーコード１９０２から読み出されたイメージの存在する位置を検出し、バーコードの１セルごとにセルの中心画素の輝度を求め、各セルの中心画素の輝度で構成したデジタルイメージを構成する。このデジタルイメージを小領域Ａ１、小領域Ａ２、小領域Ａ３・・に分割している。
【０００６】
図２１は２次元バーコードを２値化するためのフローチャートである。図２０の様に小領域に分割された各セルの中心画素の輝度で構成されたイメージから、それぞれの領域で最大値と最小値を求め、その最大値と最小値の中間値を閾値とし、２次元コード画像を正確に高速に読み取っている。また、図２２も２次元バーコードを２値化するための別のフローチャートである。図２２では、デジタルイメージの輝度のヒストグラムを作成し、そのヒストグラムを解析し、デジタルイメージのコントラストが良く、輝度むらがないときには、ヒストグラムに２つの山ができるのを利用し、２つの山の間の輝度を閾値として、２値化しているまた、輝度むらがあるときには図２１の方法を利用している（例えば、特許文献２参照）。
【０００７】
また、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）などのデジタルデータ再生装置としては、ＰＲＭＬ（Ｐａｒｔｉａｌ  Ｒｅｓｐｏｎｃｅ  Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）と呼ばれる信号処理方式が用いられている。この方式は高密度記録再生波形に対して高い再生性能を有している。ＰＲＭＬ信号処理方式とは、線記録方向の記録密度の増大に伴い、信号の高域成分の振幅が劣化し、信号雑音比が増大する再生系において、意図的に波形干渉を付加することにより、再生信号に高域成分を必要とせず、かつ前記波形干渉を考慮した確率計算により最も確からしい系列を復調する最尤復号法を併用することにより、再生データのエラーレートを向上させる方式である。ＰＲＭＬ信号処理方式のＰＲは意図的に波形干渉を付加する処理を行うもので、システムのＰＲの型に合うようにフィルタリングする処理である。ＰＲＭＬ信号処理方式のＭＬは最尤復号で、復号器入力信号系列の間に相関性がある時に特性改善が得られ、最も確からしいデータを復号するものである。ＰＲＭＬでは、ＰＲによって、復号器入力信号系列の間に相関性があるので改善される（例えば、特許文献３参照）。
【特許文献１】特開２０００―１７２７７７号公報
【特許文献２】特開平１０―６３７７１号公報
【特許文献３】特開平１０−７９６７８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、前記従来の構成では、Ｓ／Ｎ比が２次元バーコードなどより劣化しているボリューム・ホログラフィック・ストレージでは特許文献２の様に閾値判定を行っただけではデジタルイメージの正確な２値化が行えず、その結果、再生したデジタルデータの良好なエラーレートが得られない。
【０００９】
また、ボリューム・ホログラフィック・ストレージなどで発生する符号間干渉の特性は従来のストレージとは異なるため、ＰＲＭＬ信号処理方式を適用しても正確な２値化が行えず、再生したデジタルデータの良好なエラーレートが得られないという課題を有していた。
【００１０】
本発明は、前記従来の課題を解決するもので、デジタルイメージに雑音が多い場合でも良好な性能が得られるデジタルイメージ２値化装置およびそれを用いたデジタルデータ再生装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
前記従来の課題を解決するために、本発明のデジタルイメージ２値化装置は、２次元符号を適用して構成された２次元イメージデータに対応するデジタルイメージを前記２次元符号の単位で複数の領域に分割し、それぞれを分割イメージとして出力する画像分割手段と、前記２次元符号の１符号語毎に構成される領域を前記２次元イメージデータに対応して目標となる輝度を設定し、目標イメージとして予め記憶している目標記憶手段と、全ての前記目標イメージから、前記分割イメージに対応する目標イメージを選択し、選択された目標イメージに対応する指標値を出力する指標演算手段と、前記指標演算手段から出力される指標値に対応する前記２次元符号の２値データあるいは２値データを復号した復号データを出力する２値データ選択手段とを備え、前記指標演算手段は、前記分割イメージと各目標イメージとの輝度値の差分から最も確からしい目標イメージを選択し、その指標値を出力することを特徴としたものである。
【００１２】
さらにデジタルイメージ２値化装置において、前記指標演算手段は、前記分割イメージの各目標イメージの輝度差のユークリッド距離を演算する距離演算手段と、前記距離演算手段で演算されたユークリッド距離が最も短い前記目標イメージを最も確からしいとして対応する指標値を出力する最小距離指標演算手段とを備えることを特徴としたものである。
【００１３】
さらにデジタルイメージ２値化装置において、前記指標演算手段は、前記分割イメージが各前記目標イメージである確率を、正規分布の確率密度関数から演算する確率演算手段と、確率演算手段で演算された確率が最も高い前記目標イメージを最も確からしいとして対応する指標値を出力する最高確率指標演算手段とを備えることを特徴としたものである。
【００１４】
さらにデジタルイメージ２値化装置において、前記所定の単位は、前記２次元符号の符号化則によって定められる１つの符号語であることを特徴としたものである。
【００１５】
さらにデジタルイメージ２値化装置において、前記所定の単位は、前記２次元符号の符号化則によって定められる１つの符号語を、さらに特徴の判別出来る単位で分割したものであることを特徴ととしたものである。
【００１６】
さらに本発明のデジタルイメージ２値化方法において、２次元符号を適用して構成された２次元イメージデータに対応するデジタルイメージを前記２次元符号の単位で複数の領域に分割し、それぞれを分割イメージとして出力する画像分割ステップと、前記２次元符号の１符号語毎に構成される領域を前記２次元イメージデータに対応して目標となる輝度を設定し、目標イメージとして予め記憶している目標記憶ステップと、全ての前記目標イメージから、前記分割イメージに対応する目標イメージを選択し、選択された目標イメージに対応する指標値を出力する指標演算ステップと、前記指標演算手段から出力される指標値に対応する前記２次元符号の２値データあるいは２値データを復号した復号データを出力する２値データ選択ステップで構成され、前記指標演算ステップは、前記分割イメージと各目標イメージとの輝度値の差分から最も確からしい目標イメージを選択し、その指標値を出力することを特徴としたものである。
【００１７】
さらにデジタルイメージ２値化方法において、前記指標演算ステップは、前記分割イメージの各目標イメージの輝度差のユークリッド距離を演算する距離演算ステップと、前記距離演算手段で演算されたユークリッド距離が最も短い前記目標イメージを最も確からしいとして対応する指標値を出力する最小距離指標演算ステップから構成されることを特徴としたものである。
【００１８】
さらにデジタルイメージ２値化方法において、前記指標演算手段は、前記分割イメージが各前記目標イメージである確率を、正規分布の確率密度関数から演算する確率演算ステップと、確率演算手段で演算された確率が最も高い前記目標イメージを最も確からしいとして対応する指標値を出力する最高確率指標演算ステップから構成されることを特徴としたものである。
【００１９】
さらにデジタルイメージ２値化方法において、前記所定の単位は、前記２次元符号の符号化則によって定められる１つの符号語であることを特徴としたものである。
【００２０】
さらにデジタルイメージ２値化方法において、前記所定の単位は、前記２次元符号の符号化則によって定められる１つの符号語を、さらに特徴の判別出来る単位で分割したものであることを特徴ととしたものである。
【００２１】
さらに本発明のデジタルデータ再生装置において、２次元符号を適用して構成された２次元イメージデータが書き込まれた記録媒体からの光を光電変換しイメージを出力するイメージセンサーと、前記イメージの輝度を増幅するアンプと、前記アンプによって増幅された前記イメージをサンプリングするＡＤ変換手段と、前記ＡＤ変換手段によってサンプリングされたデジタルイメージに対して輝度の補正と平面座標の補正と空間フィルタによる補正を行う画像処理手段と、前記画像処理手段で補正が行われたデジタルイメージの２値化を行うデジタルイメージ２値化手段で構成され、デジタルイメージ２値化手段は、前記補正が行われたデジタルイメージを前記２次元符号の単位で複数の領域に分割し、それぞれを分割イメージとして出力する画像分割手段と、前記２次元符号の１符号語毎に構成される領域を前記２次元イメージデータに対応して目標となる輝度を設定し、目標イメージとして予め記憶している目標記憶手段と、全ての前記目標イメージから、前記分割イメージに対応する目標イメージを選択し、選択された目標イメージに対応する指標値を出力する指標演算手段と、前記指標演算手段から出力される指標値に対応する前記２次元符号の２値データあるいは２値データを復号した復号データを出力する２値データ選択手段とを備え、前記指標演算手段は、前記分割イメージと各目標イメージとの輝度値の差分から最も確からしい目標イメージを選択し、その指標値を出力することを特徴としたものである。
【００２２】
さらにデジタルデータ再生装置において、前記指標演算手段は、前記分割イメージの各目標イメージの輝度差のユークリッド距離を演算する距離演算手段と、前記距離演算手段で演算されたユークリッド距離が最も短い前記目標イメージを最も確からしいとして対応する指標値を出力する最小距離指標演算手段とを備えることを特徴としたものである。
【００２３】
さらにデジタルデータ再生装置において、前記指標演算手段は、前記分割イメージが各前記目標イメージである確率を、正規分布の確率密度関数から演算する確率演算手段と、確率演算手段で演算された確率が最も高い前記目標イメージを最も確からしいとして対応する指標値を出力する最高確率指標演算手段とを備えることを特徴としたものである。
【００２４】
さらにデジタルデータ再生装置において、前記所定の単位は、前記２次元符号の符号化則によって定められる１つの符号語であることを特徴としたものである。
【００２５】
さらにデジタルデータ再生装置において、前記所定の単位は、前記２次元符号の符号化則によって定められる１つの符号語を、さらに特徴の判別出来る単位で分割したものであることを特徴ととしたものである。
【発明の効果】
【００２６】
本発明のデジタルイメージ２値化装置によれば、雑音が多い場合でもデジタルイメージを分割した分割イメージと目標イメージとのユークリッド距離に基づいて正確な２値化が出来る。
【００２７】
本発明のデジタルイメージ２値化装置によれば、雑音が多い場合でもデジタルイメージを分割した分割イメージが各目標イメージである確率を全て求め、これに基づいて正確な２値化が出来る。
【００２８】
また、本発明のデジタルデータ再生装置によれば、雑音が多い場合でもデジタルイメージを分割した分割イメージと目標イメージとのユークリッド距離に基づいて２値化することでエラーレートの良好なデータ再生ができる。
【００２９】
また、本発明のデジタルデータ再生装置によれば、雑音が多い場合でもデジタルイメージを分割した分割イメージが各目標イメージである確率を全て求め、これに基づいて２値化することでエラーレートの良好なデータ再生ができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
以下に、本発明の実施の形態を図面とともに詳細に説明する。
【実施例１】
【００３１】
図１は、本実施例におけるデジタルイメージ２値化装置の構成図を示す。図１において、２次元の変調符号を適用された２次元データに対応するデジタルイメージ１０１を画像分割手段１０２に入力し、画像分割手段１０２はデジタルイメージ１０１を小領域に分割し分割イメージを生成する。生成された分割イメージは順次、指標演算手段１０４へ入力される。また、目標記憶手段１０３には、２次元の変調符号によって決定される分割イメージの採りうる全ての状態の目標イメージである状態Ｓ０目標イメージ１０３１、状態Ｓ１目標イメージ１０３２、状態Ｓ２目標イメージ１０３３、状態Ｓ３目標イメージ１０３４が記憶されている。これらの目標イメージは指標演算手段１０４へ入力される。指標演算手段１０４は、入力された分割イメージと各目標イメージとのユークリッド距離を演算する距離演算手段１０４１を備えている。距離演算手段１０４１は、状態Ｓ０距離演算手段１０４１１、状態Ｓ１距離演算手段１０４１２、状態Ｓ２距離演算手段１０４１３、状態Ｓ３距離演算手段１０４１４を用いて各状態のユークリッド距離を演算する。演算された各状態のユークリッド距離は、指標演算手段１０４内の最小距離指標演算手段１０４２へ入力される。最小距離指標演算手段１０４２は各状態のユークリッド距離の内、最も小さい距離の状態（Ｓ０〜Ｓ３）を指標値として出力する。指標値は、２値データ選択手段１０５へ入力され、２値データ選択手段１０５は、指標値に対応する２値データを出力する。
【００３２】
まず、デジタルイメージ１０１について説明する。デジタルイメージ１０１は２次元の変調符号を適用された２次元データに対応するイメージである。本実施例では２次元符号として、１−４符号（１  Ｂｒｉｇｈｔ  Ｂｉｔ  ｏｎ  ４  Ｃｅｌｌｓ）と呼ばれるものを用いた場合について説明する。１−４符号とは、２ビットのデータを２ｘ２セルの２次元データに変換する符号で、変換された２次元データは２ｘ２セル合計４セルのうち１セルが“１”、残りの３セルが“０”になるものである。この符号の符号化後の２次元データの特徴としては、（１）“０”に比べて“１”のデータが少ない。（２）隣り合うセルのデータが両方“１”になる確率が低いといった特徴を持っている。図２に１−４符号化の例を示す。図２において、符号化器は、ビットデータ系列から現在符号を適用しようとしている２ビットを抜き出し、符号化テーブルから、抜き出した２ビットに対応する２ｘ２セルの２次元データを出力する。図２に示すように、１−４符号の符号語の総数は４つである。
【００３３】
図３に１−４符号が適用された２次元データを示す。図３において黒がデータ“０”、白がデータ“１”を示している。図３に示す２次元データは図２で示したように、ビットデータ系列の２ビットを順次抜き出し符号化した結果得られる２ｘ２セルの２次元データを、予め決められた数だけ平面状に並べることで生成することが出来る。ただし、図３に示す２次元データには４角にマーカーと呼ばれる基準セルが配置されている。また、４辺にはマージンとしてデータ“０”である黒を配置している。ボリューム・ホログラフィック・ストレージでは、記録時には第１のレーザー光を図３に示す２次元データを用いて空間変調した光（物体光）と、第２のレーザー光（参照光）との干渉をホログラムメディアに書き込み、再生時には第２のレーザー光（参照光）のみをホログラムメディアに照射し、ホログラムメディアに記録された干渉パターンによって得られる回折光をＣＣＤ等で光電変換することでデジタルイメージを得る。
【００３４】
デジタルイメージ１０１は雑音や符号間干渉が無いときには図３の２次元データとほぼ同じイメージになる。図３の２次元データを用いてデジタルイメージ１０１を説明すると、例えば、黒が暗い輝度１０（ｄｅｃｉｍａｌ）、白が明るい輝度２００（ｄｅｃｉｍａｌ）のイメージとなる。これら輝度の値は、イメージに必要なダイナミックレンジを考慮して、適切な演算ビット幅を設定することで、装置に適切な値にできる。たとえば、Ｓ／Ｎ比が２０デシベルのイメージに対してデジタルイメージの輝度を表現するビット幅を３ビットに設定しても十分な精度が得られない。従って、イメージのＳ／Ｎ比に応じて十分なビット幅を設定する必要がある。ここで、２次元データに対するデジタルイメージ１０１の１セルを１画素に対応付けるものとする。しかし、Ｓ／Ｎ比が悪化すると図４の様になり、データ“０”に対応する輝度と、データ“１”に対応する輝度とが判別しがたくなる。本発明は図４のような判別しがたいデジタルイメージ１０１であっても正確にデータ“０”とデータ“１”とを判別できる。判別するための構成について以下に説明する。なお、図４に示すデジタルイメージ１０１は、実際は多階調の輝度差を持つグレイスケールのイメージである。  
【００３５】
次に、図４のようなデジタルイメージ１０１の雑音について説明する。まず、ＣＣＤの画素の面積積分による符号間干渉による雑音について説明する。図５はＣＣＤの１画素の光電変換を表した図である。図５の電界振幅および光の強度は光電変換を理解しやすくするために１次元で表している。２次元符号によって空間変調された光をＣＣＤカメラなどのイメージセンサーで観測するとき、光の強度をＣＣＤの１画素の面積で積分した値に比例した値が、その画素の輝度として出力される。光の強度は２次元符号によって空間変調された光の振幅である電界振幅の２乗に比例する。２次元符号化されたデータの“１”の周りに同じく“１”のデータがある時の電界振幅、光の強度は図５の（ａ）の様になる。また、２次元符号化されたデータの“１”の周りに同じく“１”のデータが無い時（周りが“０”のみの時）の電界振幅及び光の強度は図５の（ｂ）の様になる。前述したようにＣＣＤの１画素の輝度は光の強度を１画素の面積で積分した値に対応した値になる。よって、周りに“１”がある時（図５の（ａ））の方が、周りに“１”が無いとき（図５の（ｂ））より、ＣＣＤから出力される輝度は大きくなる。これは、周りの“１”の影響によるものである。つまり、同じ“１”に対応する輝度であっても、周りのデータが“１”であるか“０”であるかによって、ＣＣＤの１画素の面積で積分による誤差が生まれるので、出力される輝度が変化する。この変化は、“１”に対応する輝度を読み出す時の方が“０”に対応する輝度を読み出す時より大きくなり、ＣＣＤの出力で見た場合、“１”に対応する輝度のＳ／Ｎ比が悪化する。次に光雑音について説明する。電界振幅に白色ガウス雑音のような一様な分散の散乱光の等の雑音が付加された場合には、光の強度への変換である２乗によって、データ“１”に対応する光の強度の分散が、“０”に対応する光の強度の分散より大きくなる。光雑音の乗った光の強度をＣＣＤの１画素の面積で積分した値に比例した値が、その画素の輝度として出力される。次に電気雑音について説明する。電気雑音は、光電変換後の電気回路に乗っている雑音であって、ほぼガウス雑音と仮定できる。このように、ＣＣＤの画素の面積積分による符号間干渉、光雑音、電気雑音によって、デジタルイメージ１０１の輝度はばらつく。
【００３６】
次に、画像分割手段１０２について説明する。画像分割手段１０２はデジタルイメージ１０１を小領域に分割する。本実施例では、分割を符号語単位で行うことにする。図６にデジタルイメージ１０１を分割した様子を示す。１−４符号では１つの符号語は２ｘ２セルで構成されている。よって、デジタルイメージ１０１を２ｘ２画素ずつに分割する。図６のデジタルイメージ１０１の４隅の明るい輝度が偏っているパターンはマーカーであって、このマーカーによって分割を開始する位置を検出できる。つまり、マーカーの隣から分割を始めればよい。マーカー自身は情報を含んでいないので、分割する必要は無い。また、図６のデジタルイメージ１０１の４辺の暗い輝度は背景であって、これも情報を含んでいないので、分割する必要は無い。画像分割手段１０２の構成は、デジタルイメージ１０１が格納されている図示しないメモリから、図６の分割イメージＡ１、分割イメージＡ２・・・、分割イメージＢ１・・を構成する輝度情報を順次読み出し、出力する構成である。図６の様に分割されたデジタルイメージ１０１である分割イメージは順次、指標演算手段１０４へ入力される。なお、図６に示すデジタルイメージ１０１は、実際は多階調の輝度差を持つグレイスケールのイメージである。
【００３７】
次に目標記憶手段１０３について説明する。目標記憶手段１０３は、分割イメージの採りうる全ての状態についての目標イメージが格納されている。１−４符号では符号語は図７に示す４つの状態にしかならない。また、デジタルイメージ１０１はデータ“０”に対する輝度が１０（ｄｅｃｉｍａｌ）付近にデータ“１”に対する輝度が２００（ｄｅｃｉｍａｌ）付近に図示しない階調補正手段によって調整される。ただし、図４に示すように雑音は残っている。図示しない階調補正手段は一般的な階調補正を行って実現してよい。データ“０”に対する輝度が１０（ｄｅｃｉｍａｌ）付近にデータ“１”に対する輝度が２００（ｄｅｃｉｍａｌ）付近に調整された場合、目標イメージは、図７に示す４つの状態のイメージになる。図７において、符号語の状態Ｓ０の２次元データに対する目標イメージは、状態Ｓ０目標イメージ１０３１になる。また、符号語の状態Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３の２次元データに対する目標イメージは、それぞれ状態Ｓ１目標イメージ１０３２、状態Ｓ２目標イメージ１０３３、状態Ｓ３目標イメージ１０３４になる。各目標イメージは目標記憶手段１０３に記憶されていて、指標演算手段１０４に入力される。
【００３８】
次に、指標演算手段１０４について説明する。指標演算手段１０４は、入力された分割イメージが、どの状態の目標イメージであるか判断し、最も確からしい状態（Ｓ０からＳ３）を指標値として出力するものである。指標演算手段１０４は、分割イメージと各状態の目標イメージとのユークリッド距離を演算する距離演算手段１０４１と、距離演算手段１０４１で演算されたユークリッド距離の内、最も距離が短い状態を指標値として出力する最小距離指標演算手段１０４２とで構成されている。
【００３９】
次に、距離演算手段１０４１について説明する。距離演算手段１０４１は、分割イメージと各状態の目標イメージとのユークリッド距離を演算する。距離演算手段１０４１は、分割イメージと状態Ｓ０目標イメージ１０３１との輝度のユークリッド距離を演算する状態Ｓ０距離演算手段１０４１１と、状態Ｓ１目標イメージ１０３２との輝度のユークリッド距離を演算する状態Ｓ１距離演算手段１０４１２と、分割イメージと状態Ｓ２目標イメージ１０３３との輝度のユークリッド距離を演算する状態Ｓ２距離演算手段１０４１３と、分割イメージと状態Ｓ３目標イメージ１０３４との輝度のユークリッド距離を演算する状態Ｓ３距離演算手段１０４１４とを備えていて、それぞれの状態でのユークリッド距離を演算する。
【００４０】
次に、状態Ｓ０距離演算手段１０４１１、状態Ｓ１距離演算手段１０４１２、状態Ｓ２距離演算手段１０４１３、状態Ｓ３距離演算手段１０４１４について説明する。状態Ｓ０距離演算手段１０４１１は分割イメージと状態Ｓ０目標イメージ１０３１との輝度のユークリッド距離を演算する。ユークリッド距離について、図８を用いて説明する。分割イメージの２ｘ２画素の各輝度要素を図８の様にＺ００、Ｚ０１、Ｚ１０、Ｚ１１と表す。同様に、各状態の目標イメージの２ｘ２画素の各輝度要素をＵ００、Ｕ０１、Ｕ１０、Ｕ１１と表した場合、状態Ｓ０のユークリッド距離は数１となる。
【００４１】
【数１】
2006259816.tif 000003
【００４２】
ただし、状態Ｓ０においてはＵ００、Ｕ０１、Ｕ１０は等しくＵ＿Ｌとなり、Ｕ１１はＵ＿Ｈとなる。よって、状態Ｓ０からＳ３のユークリッド距離は数２の様になる。Ｕ＿ＬとＵ＿Ｈは目標イメージの輝度であり、図８において、データ“０”に対する輝度Ｕ＿Ｌが１０（ｄｅｃｉｍａｌ）付近にデータ“１”に対する輝度Ｕ＿Ｈが２００（ｄｅｃｉｍａｌ）の場合を示している。
【００４３】
【数２】
2006259816.tif 000004
【００４４】
数２を簡素化すると規格化ユークリッド距離数４となる。この簡素化は、まず、数２の両辺を二乗し、さらに、右辺から数３を減算することで得られる。
【００４５】
【数３】
2006259816.tif 000005
【００４６】
【数４】
2006259816.tif 000006
【００４７】
図９に数２を用いた状態Ｓ０距離演算手段１０４１１の構成を示す。図９において、入力要素００抽出手段８０１、入力要素０１抽出手段８０２、入力要素１０抽出手段８０３、入力要素１１抽出手段８０４は、分割イメージから図８の様に各要素Ｚ００、Ｚ０１、Ｚ１０、Ｚ１１を抽出するものである。目標要素００抽出手段８０５、目標要素０１抽出手段８０６、目標要素１０抽出手段８０７、目標要素１１抽出手段８０８は、状態Ｓ０目標イメージ１０３１から図８の様に各要素Ｕ００、Ｕ０１、Ｕ１０、Ｕ１１を抽出するものである。減算器８０９、減算器８１０、減算器８１１、減算器８１２は、分割イメージの各要素の輝度から、状態Ｓ０目標イメージ１０３１の各要素の輝度を減算するものである。乗算器８１３、乗算器８１４、乗算器８１５、乗算器８１６は、減算器８０９、減算器８１０、減算器８１１、減算器８１２の各出力をそれぞれ２乗するものである。加算器８１７は、乗算器８１３、乗算器８１４、乗算器８１５、乗算器８１６の各出力の総和を演算するものである。平方根演算手段８１８は、加算器８１７の出力の平方根を演算しユークリッド距離を求めるものである。この様に、図９は数２を演算するものである。状態Ｓ１距離演算手段１０４１２、状態Ｓ２距離演算手段１０４１３、状態Ｓ３距離演算手段１０４１４も数２を演算する構成で実現できる。
【００４８】
また、図１０に数４を用いた状態Ｓ０距離演算手段１０４１１の構成を示す。図１０において、入力要素１１抽出手段８０４は、図９の場合と同じく分割イメージから、要素１１の輝度であるＺ１１を抽出するものである。高輝度目標抽出手段９０１は目標イメージのデータ“１”に対応する目標輝度であるＵ＿Ｈを出力するものである。低輝度目標抽出手段９０２はデータ“０”に対応する目標輝度であるＵ＿Ｌを出力するものである。減算器９０３、減算器９０４は要素１１の輝度Ｚ１１から、目標イメージの輝度Ｕ＿ＨとＵ＿Ｌをそれぞれ減算するものである。乗算器９０５、乗算器９０６は、減算器９０３、減算器９０４の各出力を２乗するものである。減算器９０７は、乗算器９０５の出力から、乗算器９０６の出力を減算し規格化ユークリッド距離を求めるものである。この様に、図１０は数４を演算するものである。数４を用いると、数２を用いる場合に比べて回路規模を大幅に削減できる。状態Ｓ１距離演算手段１０４１２、状態Ｓ２距離演算手段１０４１３、状態Ｓ３距離演算手段１０４１４も数４を演算する構成で実現できる。
【００４９】
本実施例では距離演算手段１０４１の構成について、数２及び第９図に示す構成と数４及び第１０図に示す構成の両方を開示したが、設計段階においてどちらかを選択すれば良い。
【００５０】
次に、最小距離指標演算手段１０４２について説明する。最小距離指標演算手段１０４２は、状態Ｓ０距離演算手段１０４１１、状態Ｓ１距離演算手段１０４１２、状態Ｓ２距離演算手段１０４１３、状態Ｓ３距離演算手段１０４１４で演算された各ユークリッド距離の中から最小距離である状態を指標値として出力するものである。例えば、状態Ｓ０距離演算手段１０４１１の出力が最も小さい時にはＳ０を示す０（ｄｅｃｉｍａｌ）を出力し、状態Ｓ１距離演算手段１０４１１の出力が最も小さい時にはＳ１を示す１（ｄｅｃｉｍａｌ）を出力し、状態Ｓ２距離演算手段１０４１２の出力が最も小さい時にはＳ２を示す２（ｄｅｃｉｍａｌ）を出力し、状態Ｓ３距離演算手段１０４１３の出力が最も小さい時にはＳ３を示す３（ｄｅｃｉｍａｌ）を出力する。
【００５１】
次に、２値データ選択手段１０５について説明する。２値データ選択手段１０５は、最小距離指標演算手段１０４２から出力された指標値に基づいて２値データを選択し出力する。図７を用いて説明すると、指標値が０（ｄｅｃｉｍａｌ）の時、状態Ｓ０が最もユークリッド距離が小さく確からしいデータであるので、左上（要素００）が“０”、右上（要素０１）が“０”、左下（要素１０）が“０”、右下（要素１１）が“１”の２ｘ２の２値データを出力する。
【００５２】
以上の様に、２次元符号を適用した結果、採りうる全ての目標イメージと、分割イメージの各ユークリッド距離が最小である状態を求め、その状態に対応する２値データを出力することで、Ｓ／Ｎ比が悪化している時にも正確な２値化が行える。
【００５３】
なお、目標記憶手段１０３は各状態の目標イメージを全て記憶すると記載したが、目標イメージのデータ“０”に対応する目標輝度Ｕ＿Ｌと、データ“１”に対応する目標輝度Ｕ＿Ｈの目標イメージの輝度情報のみを記憶しても良い。この時、図１０の数４を用いた状態Ｓ０距離演算手段１０４１１の、高輝度目標抽出手段９０１はデータ“１”に対応する目標輝度であるＵ＿Ｈを入力しそのまま出力するもので、低輝度目標抽出手段９０２はデータ“０”に対応する目標輝度であるＵ＿Ｌを入力しそのまま出力するものであってもよい。このように、ユークリッド距離の規格化によって、回路を削減しても同等の機能を持つ場合には、回路規模を縮小できる。
【００５４】
なお、２値データ選択手段１０５は、２ｘ２の２値データを出力すると前述したが、ビットデータを出力しても良い。例えば、図７において、指標値が状態Ｓ０を表す０（ｄｅｃｉｍａｌ）であった時には、２次元変調符号の復号結果である“００”を出力する。
【００５５】
なお、本実施例では１−４符号を用いて説明を行ったが、２次元符号を適用後の２次元データを小領域に分割した時、複数の状態に分けられる符号であれば良く、例えば、符号語が４ｘ４セルになる３−１６符号（３  Ｂｒｉｇｈｔ  Ｂｉｔｓ  ｏｎ  １６  Ｃｅｌｌｓ）を用いても良く本実施例に限定されるものではない。
【００５６】
なお、本実施例ではハードウェアの構成を説明したが、同等の機能を持ったソフトウェア、または同等の機能を持ったプログラムを記憶する媒体でも良い。
【実施例２】
【００５７】
図１１は、本実施例におけるデジタルイメージ２値化装置の構成図を示す。図１１において、２次元の変調符号を適用された２次元データに対応するデジタルイメージ１００１を画像分割手段１００２に入力し、画像分割手段１００２はデジタルイメージ１００１を小領域に分割し分割イメージを生成する。生成された分割イメージは順次、指標演算手段１００４へ入力される。また、目標記憶手段１００３には、分割イメージが採りうる全ての状態の目標イメージのデータ“１”に対応する輝度である高輝度目標１００３１と、データ“０”に対応する輝度である低輝度目標１００３２が記憶されている。これらの輝度目標は指標演算手段１００４へ入力される。指標演算手段１００４は、入力された分割イメージが各目標イメージである確率をそれぞれ演算する確率演算手段１００４１を備えている、確率演算手段１００４１は、状態Ｓ０尤度演算手段１００４１１、状態Ｓ１尤度演算手段状態１００４１２、状態Ｓ２尤度演算手段１００４１３、状態Ｓ３尤度演算手段１００４１４、状態Ｓ４尤度演算手段１００４１５を用いて各状態の規格化された確率である尤度を演算する。演算された尤度は、指標演算手段１００４内の最大確率指標演算手段１００４２へ入力される。最大確率指標演算手段１００４２は各状態の尤度の内、最も確からしい状態（Ｓ０〜Ｓ４）を指標値として出力する。指標値は、２値データ選択手段１００５へ入力され、２値データ選択手段１００５は、指標値に対応する２値データを出力する。
【００５８】
まず、デジタルイメージ１００１について説明する。デジタルイメージ１００１は２次元の変調符号を適用された２次元データに対応するイメージである。本実施例では２次元符号として、３−１６符号と呼ばれるものを用いた場合について説明する。３−１６符号とは、８ビットのデータを４ｘ４セルの２次元データに変換する符号で、変換された２次元データは４ｘ４セル合計１６セルのうち３セルが“１”、残りの１３セルが“０”になるものである。また、本実施例で使用する３−１６符号はこの４ｘ４セルを２ｘ２セル４つに分割したとき、分割した３つの２ｘ２セルに“１”が１つずつ存在し、残り１つの２ｘ２セルには“１”が存在しないものとする。この符号の符号化後の２次元データの特徴としては、（１）“０”に比べて“１”のデータが少ない。（２）隣り合うセルのデータが両方“１”になる確率が低いといった特徴を持っている。図１２に３−１６符号化の例を示す。図１２において、符号化器は、ビットデータ系列から８ビットずつを抜き出し、符号化テーブルから、抜き出した８ビットに対応する４ｘ４セルの２次元データを出力する。３−１６符号の符号語の総数は２５６である。
【００５９】
次に、画像分割手段１００２について説明する。画像分割手段１００２はデジタルイメージ１００１を小領域に分割する。本実施例では、分割を２ｘ２画素の領域で行うことにする。図１３にデジタルイメージ１００１を分割した様子を示す。３−１６符号では符号語は４ｘ４セルで構成されているので、それに対応するデジタルイメージ１００１の符号語に対応する範囲も４ｘ４画素である。このデジタルイメージ１００１を２ｘ２画素ずつに分割する。図１３のデジタルイメージ１００１の４隅の明るい輝度が偏っているパターンはマーカーであって、このマーカーによって分割を開始する位置を検出できる。つまり、マーカーの隣から分割を始めればよい。マーカー自身は情報を含んでいないので、分割する必要は無い。また、図１３のデジタルイメージ１００１の４辺の暗い輝度は背景であって、これも情報を含んでいないので、分割する必要は無い。画像分割手段１００２の構成は、デジタルイメージ１００１が格納されている図示しないメモリから、図１３の分割イメージＡ１、分割イメージＡ２・・・、分割イメージＢ１・・を構成する輝度情報を順次読み出し、出力する構成である。図１３の様に分割されたデジタルイメージ１００１である分割イメージは順次、指標演算手段１００４へ入力される。なお、図１３に示すデジタルイメージ１００１は、実際は多階調の輝度差を持つグレイスケールのイメージである。
【００６０】
次に目標記憶手段１００３について説明する。目標記憶手段１００３は、目標イメージのデータ“１”、データ“０”に対応する輝度がそれぞれ、高輝度目標１００３１、低輝度目標１００３２として格納されている。３−１６符号で符号化された２次元データを２ｘ２セルで分割すると図１４に示す５つの状態となる。つまり、３−１６符号を用い、画像分割手段１００２によって２ｘ２画素でデジタルイメージ１００１を分割した場合、符号語の総数２５６に対して、５つの状態で表せるので、符号語単位４ｘ４セルで分割するときと比較して回路規模を大幅に削減できる。また、デジタルイメージ１００１はデータ“０”に対する輝度が１０（ｄｅｃｉｍａｌ）付近にデータ“１”に対する輝度が２００（ｄｅｃｉｍａｌ）付近に図示しない階調補正手段によって調整されている。ただし、図１３に示すように雑音は残っている。この輝度の調整は、図示しない階調補正手段で行われ、図示しない階調補正手段は一般的な階調補正を行って実現してもよい。この様な場合、目標イメージは、図１４に示す５つの状態のイメージになる。図１４において、状態Ｓ０の２次元データに対する目標イメージは、状態Ｓ０目標イメージの様になる。また、符号語の状態Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４の２次元データに対する目標イメージは、それぞれ状態Ｓ１目標イメージ、状態Ｓ２目標イメージ、状態Ｓ３目標イメージ、状態Ｓ４目標イメージの様になる。各目標イメージのデータ“１”に対する輝度２００（ｄｅｃｉｍａｌ）とデータ“０”に対する輝度１０（ｄｅｃｉｍａｌ）は、それぞれ高輝度目標１００３１、低輝度目標１００３２として目標記憶手段１００３に記憶されていて、指標演算手段１００４に入力される。
【００６１】
次に、指標演算手段１００４について説明する。指標演算手段１００４は、入力された分割イメージが、どの状態の目標イメージであるか判断し、最も確からしい状態（Ｓ０からＳ４）を指標値として出力するものである。指標演算手段１００４は、分割イメージが各状態の目標イメージである確率をそれぞれ演算する確率演算手段１００４１と、確率演算手段１００４１で演算された規格化された確率である尤度を元に、最も確からしい状態を指標値として出力する最大確率指標演算手段１００４２とで構成されている。
【００６２】
次に、確率演算手段１００４１について説明する。確率演算手段１００４１は、分割イメージが各状態の目標イメージである確率をそれぞれ演算する。確率演算手段１００４１は、分割イメージが図１４に示す状態Ｓ０目標イメージである確率を規格化した規格化確率を演算する状態Ｓ０尤度演算手段１００４１１と、分割イメージが状態Ｓ１目標イメージである規格化確率を演算する状態Ｓ１距離演算手段１０４１２と、分割イメージが分割イメージと状態Ｓ２目標イメージである規格化確率を演算する状態Ｓ２距離演算手段１０４１３と、分割イメージが状態Ｓ３目標イメージである規格化確率を演算する状態Ｓ３距離演算手段１０４１４と、分割イメージが状態Ｓ４目標イメージである規格化確率を演算する状態Ｓ４距離演算手段１０４１５を備えていて、分割イメージがそれぞれの状態である確率を演算する。なお、本実施例において確率を規格化したものを規格化確率もしくは尤度と称す。
【００６３】
次に、状態Ｓ０尤度演算手段１００４１１、状態Ｓ１尤度演算手段１００４１２、状態Ｓ２尤度演算手段１００４１３、状態Ｓ３尤度演算手段１００４１４、状態Ｓ４尤度演算手段１００４１５について説明する。状態Ｓ０尤度演算手段１００４１１は分割イメージが状態Ｓ０目標イメージである確率を演算する。確率について、図８を用いて説明する。分割イメージの２ｘ２画素の各輝度要素を図８の様にＺ００、Ｚ０１、Ｚ１０、Ｚ１１と表す。同様に、各状態の目標イメージの２ｘ２画素の各輝度要素をＵ００、Ｕ０１、Ｕ１０、Ｕ１１と表す。よって、分割イメージが状態Ｓ０目標イメージである確率を、正規分布の確率密度関数から求めると数５となる。ここで、σ００〜σ１１は分割イメージの２ｘ２画素の左上（要素００）の分散、右上（要素０１）の分散、左下（要素１０）の分散、右下（要素１１）の分散である。
【００６４】
【数５】
2006259816.tif 000007
【００６５】
デジタルイメージ１００１は、雑音が無い場合には、データ“０”に対する輝度が１０（ｄｅｃｉｍａｌ）付近にデータ“１”に対する輝度が２００（ｄｅｃｉｍａｌ）付近になっているが、光路上に乗る光雑音や、光電変換後の電気回路に乗る電気雑音の影響で、ばらついている。このばらつきを、正規分布の確率密度関数と対応させることで、分割イメージが、それぞれの目標イメージである確率を求めることが可能である。また、状態Ｓ０においては数６が成りたつ。
【００６６】
【数６】
2006259816.tif 000008
【００６７】
つまり、データ“０”に対応する輝度目標は全て等しい。また、データ“０”に対応する輝度の分散も全て等しいことが仮定する。これは、前述したように、データ“１”に対する輝度のばらつきと、データ“０”に対する輝度のばらつきとが異なる場合が多いからである。よって、状態Ｓ０からＳ４の確率は数７の様になる。
【００６８】
【数７】
2006259816.tif 000009
【００６９】
図８においてＵ＿Ｌは１０（ｄｅｃｉｍａｌ）であり、Ｕ＿Ｈは２００（ｄｅｃｉｍａｌ）である。数７を簡素化すると規格化確率である数１１となる。簡素化はまず、数７の右辺と数８を乗算し、両辺の対数を取る。その後、右辺と数９を乗算し、最後に右辺から数１０を減算する。
【００７０】
【数８】
2006259816.tif 000010
【００７１】
【数９】
2006259816.tif 000011
【００７２】
【数１０】
2006259816.tif 000012
【００７３】
【数１１】
2006259816.tif 000013
【００７４】
図１５に数１１を用いた状態Ｓ０尤度演算手段１００４１１の構成を示す。図１５において、入力要素１１抽出手段１４０１は、分割イメージから図８の要素Ｚ１１を抽出するものである。減算器１４０２は、要素Ｚ１１から高輝度目標１００３１を減算するものである。減算器１４０３は、要素Ｚ１１から低輝度目標１００３２を減算するものである。乗算器１４０４は減算器１４０２の出力を２乗するものである。乗算器１４０５は減算器１４０３の出力を２乗するものである。分散比率記憶手段１４０６は、データ“０”に対応する輝度の分散とデータ“１”に対応する輝度の分散の比率を記憶する手段である。乗算器１４０７は乗算器１４０４の出力に、分散比率記憶手段１４０６に記憶されている分散の比率を重み付けするものである。分散比率記憶手段１４０６に記憶される分散の比率は実際のデジタルイメージ１００１から予め求めておくと良い。つまり、既知の２次元データに対応するデジタルイメージ１００１のデータ“０”に対応する輝度の分散と、データ“１”に対応する輝度の分散をそれぞれ求め、その比率を記憶しておく。輝度の分散は次のようにして求める。既知の２次元データを媒体に記録し、それを図示しないイメージセンサーで撮影することで、既知の２次元データに対応するデジタルイメージ１００１を取得する。次に、既知の２次元データとデジタルイメージ１００１を比較することで、データ“０”に対応するデジタルイメージ１００１の輝度系列と、データ“１”に対応するデジタルイメージ１００１の輝度系列とを得る。そして、データ“０”、“１”それぞれの輝度系列の分散を求め、その比率を分散比率記憶手段１４０６に記憶する。
【００７５】
減算器１４０８は乗算器１４０７の出力から乗算器１４０５の出力を減算するもので、分割イメージが状態Ｓ０である尤度を出力する。この様に、図１５は数１１のＰ＿Ｓ０を演算するものである。状態Ｓ１尤度演算手段１００４１２、状態Ｓ２尤度演算手段１００４１３、状態Ｓ３尤度演算手段１００４１４も数１１を演算する構成で実現できる。状態Ｓ４尤度演算手段１００４１５は数１１に従い０を出力する。このように数１１を用いることで、データ“１”に対応する輝度の分散と、データ“０”に対応する輝度の分散とが異なる場合であっても正確な確率演算ができる。また、数１１のように効率的に式を簡素化できれば回路規模を縮小できる。
【００７６】
次に、最大確率指標演算手段１００４２について説明する。最大確率指標演算手段１００４２は、状態Ｓ０尤度演算手段１００４１１、状態Ｓ１尤度演算手段１００４１２、状態Ｓ２尤度演算手段１００４１３、状態Ｓ３尤度演算手段１０４１４、状態Ｓ４尤度演算手段１０４１５で演算された尤度を基に、最も確率の高い状態を指標値として出力するものである。数１１を用いる場合には数７からの簡素化の時に負の符号をかけたので、状態Ｓ０尤度演算手段１００４１１などから出力される尤度が小さい方が確率は高くなる。例えば、状態Ｓ０尤度演算手段１００４１１の出力が最も小さい時にはＳ０を示す０（ｄｅｃｉｍａｌ）を出力し、状態Ｓ１尤度演算手段１０００４１１の出力が最も小さい時にはＳ１を示す１（ｄｅｃｉｍａｌ）を出力する。簡素化の時に負の符号をかけていない時には、状態Ｓ０尤度演算手段１００４１１などから出力される尤度が大きい方が確率は高くなる。
【００７７】
次に、２値データ選択手段１００５は、最大確率指標演算手段１００４２から出力された指標値に基づいて２値データを選択し出力する。図１４を用いて説明すると、指標値が０（ｄｅｃｉｍａｌ）の時、状態Ｓ０が最も確率が高いデータであるので、左上（要素００）が“０”、右上（要素０１）が“０”、左下（要素１０）が“０”、右下（要素１１）が“１”の２ｘ２の２値データを出力する。この２ｘ２の２値データは３−１６符号で変調された４ｘ４の２値データを４分割した物の内のひとつであるので、順次２ｘ２の２値データを出力していき、２値の２次元データを図示しないメモリインターフェイスで図示しないメモリに再構成すると、自動的に、３−１６符号のデータに戻る。
【００７８】
以上の様に、２次元符号を適用した結果、分割イメージが採りうる全ての目標イメージである確率をそれぞれ求め、その確率または規格化した確率である尤度に基づいて最も確からしい状態を求め、その状態に対応する２値データを出力することで、Ｓ／Ｎ比が悪化している時にも正確な２値化が行える。確率密度関数を用いれば、データ“０”に対応する輝度の分散と、データ“１”に対応する輝度の分散を考慮できるので正確な２値化が行える。
【００７９】
なお、本実施例では３−１６符号を用いて説明を行ったが、２次元符号を適用後の２次元データを小領域に分割した時、複数の状態に分けられる符号であれば良く、例えば、符号語が２ｘ２セルになる１−４符号を用いても良く本実施例に限定されるものではない。
【００８０】
なお、本実施例ではハードウェアの構成を説明したが、同等の機能を持ったソフトウェア、または同等の機能を持ったプログラムを記憶する媒体でも良い。
【実施例３】
【００８１】
図１６は、本実施例におけるデジタルデータ再生装置の構成図を示す。図１６において、イメージセンサー１５０１によって撮影されたイメージは、アンプ１５０２によって増幅される。アンプ１５０２のゲインはゲイン制御手段１５０３から設定される。増幅されたイメージはＡＤ変換手段１５０４によってサンプリングされ、メモリＩ／Ｆ１５０５を介してメモリ１５０６のデジタルイメージ領域１５０６１へ格納される。デジタルイメージ領域１５０６１へ格納されたデジタルイメージはメモリＩ／Ｆ１５０５を介して画像処理手段１５０７の輝度値演算手段１５０７１と輝度補正手段１５０７２へ入力される。
【００８２】
輝度値演算手段１５０７１は、デジタルイメージの評価値を演算する。演算された明るい輝度の評価値と暗い輝度の評価値はゲイン調整手段１５０３と輝度補正手段１５０７２へ入力される。輝度補正手段１５０７２は、入力された輝度情報と目標設定手段１５０８からの輝度目標値を入力し、デジタルイメージの輝度を補正する。補正されたデジタルイメージは、平面座標補正手段１５０７３へ入力され、平面座標補正手段１５０７３は、デジタルイメージを適切なＸＹ位置でリサンプリングすることで平面座標の補正を行う。リサンプリングされたデジタルイメージはメモリＩ／Ｆ１５０５を介してワーク領域１５０６２へ格納される。リサンプリングされたデジタルイメージは、ワーク領域１５０６２からメモリＩ／Ｆ１５０５を介して空間フィルタ１５０７４へ入力される。
【００８３】
空間フィルタ１５０７４は、フィルタ特性設定手段１５０９から設定される特性で、まず、デジタルイメージを行方向へフィルタリングする。行方向へフィルタリングされたデジタルイメージは、メモリＩ／Ｆ１５０５を介してワーク領域１５０６２へ格納される。行方向へフィルタリングされたデジタルイメージは、ワーク領域１５０６２からメモリＩ／Ｆ１５０５を介して再度空間フィルタ１５０７４へ入力される。空間フィルタ１５０７４は、フィルタ特性設定手段１５０９から設定される特性で、デジタルイメージを今度は列方向へフィルタリングする。行方向および列方向にフィルタリングされたデジタルイメージはデジタルイメージ２値化装置１５１０へ入力される。
【００８４】
デジタルイメージ２値化装置１５１０は、目標設定手段１５０８から輝度目標値を設定され、デジタルイメージを確からしいデータに２値化し、メモリＩ／Ｆ１５０５を介して２値データ領域１５０６３へ格納される。２値データ領域１５０６３へ格納された２値データは、図示しない記録符号復号手段で復号し、図示しない誤り訂正手段で誤り訂正を行ったあと、図示しないホストＩ／Ｆを介してホストへ転送される。ゲイン調整手段１５０３は、次のデジタルイメージを読む時のために、輝度値演算手段１５０７１から出力される輝度情報と、目標設定手段１５０８から出力される輝度目標値を入力し、これらに基づいてアンプ１５０２のゲインを調整する。
【００８５】
まず、イメージセンサー１５０１、アンプ１５０２、ＡＤ変換手段１５０４について説明する。イメージセンサー１５０１は図示しないレンズなどを介して撮像面に当たった光を光電変換するＣＣＤである。アンプ１５０２は、イメージセンサー１５０１によって撮影されたイメージの輝度情報を増幅するためのものである。これは、ＡＤ変換手段１５０４のサンプリング時に十分なダイナミックレンジを確保するためのもので、そのゲインはゲイン調整手段１５０３から設定される。ＡＤ変換手段１５０４は、輝度情報をサンプリングして各画素の輝度を多ビットのデジタルデータ（デジタルイメージ）に変換する。
【００８６】
次に、メモリＩ／Ｆ１５０５とメモリ１５０６について説明する。メモリＩ／Ｆ１５０５は後述するメモリ１５０６へアクセスするためのインターフェイスである。メモリ１５０６は例えばＳＤＲＡＭ（Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）を用いる。メモリ１５０６にはデジタルイメージ領域１５０６１、ワーク領域１５０６２、２値データ領域１５０６３の３つの領域が構成されている。デジタルイメージ領域１５０６１はイメージセンサー１５０１で撮影されＡＤ変換手段１５０４でサンプリングされたデジタルイメージを格納する領域であって、撮影されたイメージはこの領域に格納され管理される。ワーク領域１５０６２は、画像処理手段１５０７が処理を行うときに一時的に処理中のデジタルイメージを格納する領域である。２値データ領域１５０６３は、デジタルイメージ２値化装置１５１０で２値化されたデータを格納する領域である。
【００８７】
次に、輝度値演算手段１５０７１について説明する。輝度値演算手段１５０７１は、デジタルイメージ領域１５０６１に格納されたイメージの輝度情報である明るい輝度の評価値と暗い輝度の評価値を演算するものである。デジタルイメージ領域１５０６１へ格納されたデジタルイメージはメモリＩ／Ｆ１５０５を介して、輝度値演算手段１５０７１へ入力され、輝度値演算手段１５０７１は明るい輝度の評価値と暗い輝度の評価値を出力する。輝度値演算手段１５０７１は、例えば、図１７の様に、デジタルイメージの輝度のヒストグラムを演算し、そのヒストグラムの輝度の最大値から画素数の頻度が１０％となる輝度をデータ“１”に対応する明るい輝度の評価値とし、ヒストグラムの輝度の小さい方から画素数の頻度が１０％となる輝度をデータ“０”に対応する暗い輝度の評価値とする。このようにすることで、デジタルイメージの輝度情報である明るい輝度の評価値と暗い輝度の評価値が演算できる。以降、明るい輝度の評価値をライト値、暗い輝度の評価値をダーク値と称す。
【００８８】
次に、目標設定手段１５０８と、輝度補正手段１５０７２について説明する。輝度補正手段１５０７２は、デジタルイメージ領域１５０６１に格納されているデジタルイメージをメモリＩ／Ｆ１５０５を介して入力し、輝度値演算手段１５０７１で演算したダーク値、ライト値を目標設定手段１５０８から設定するライト値の輝度目標値（ライト輝度目標値）およびダーク値の輝度目標値（ダーク輝度目標値）に調整するものである。輝度補正手段１５０７２の構成例を図１８に示す。減算器１７０１はライト輝度目標値からダーク輝度目標値を減算することで輝度目標値の幅を求めている。減算器１７０２は輝度値演算手段１５０７１で演算したライト値からダーク値を減算することで、デジタルイメージの輝度値の幅を求めている。除算器１７０３は減算器１７０１の出力を減算器１７０２の出力で除算することで、輝度を補正するためのゲインを求めている。デジタルイメージは減算器１７０４へ入力され、減算器１７０４はデジタルイメージからダーク値を減算することで、ダーク値のオフセットが０になるようにデジタルイメージを調整する。乗算器１７０５は除算器１７０３で演算したゲインを減算器１７０４の出力に乗算することで輝度の補正をしている。加算器１７０６は乗算器１７０５の出力にダーク輝度目標値を加算することでオフセットの調整をしている。このようにして、デジタルイメージのダーク値、ライト値をそれぞれの輝度目標値に補正することができる。
【００８９】
次に平面座標補正手段１５０７３について説明する。平面座標補正手段１５０７３は、デジタルイメージを正確に２値化するため、デジタルイメージを適切なＸＹ位置でリサンプリングするものである。デジタルイメージはイメージセンサーの回転や記録媒体の傾きなどよって歪みや回転が発生する場合がある。そのため、この歪みや回転を考慮し、正確に２値化するため、適切なサンプル位置でリサンプリングする必要がある。これらの歪みや回転を補正する方法は多く開示されているが、ここでは一般的な２次元バーコードリーダーで用いられる手法により補正を行う。例えば、図１３のデジタルイメージには４隅に特定のパターンであるマーカーがある。このマーカーはデータを記録媒体に書き込むときに付加したデータである。このマーカーが存在する位置を検出することで、デジタルイメージがどのように歪んでいるか検出する。例えば、デジタルイメージを（ｍ，ｎ）行列とし、左上のマーカーが（１２，１０）の位置にあり、右上のマーカーが（１７，２０３）の位置にあり、左下のマーカーが（１８０，１４）の位置にあり、右下のマーカーが（１８７，１８６）の位置にそれぞれ存在し、２次元符号化データのマーカーの間隔が１００セル毎に存在するデータフォーマットである時、左上と右上とのマーカー間距離、左上と左下とのマーカー間距離、同様に右上と右下、左下と右下とのマーカー間距離が全て１００画素になるように２次元補間をする。適切なＸＹ位置でリサンプリングされたデジタルイメージはメモリＩ／Ｆ１５０５を介して、ワーク領域１５０６２へ格納される。
【００９０】
次に空間フィルタ１５０７４について説明する。空間フィルタ１５０７４は、リサンプリングされたデジタルイメージを２値化し易いように、望みの特性にフィルタリングするものである。リサンプリングされたデジタルイメージはワーク領域１５０６２からメモリＩ／Ｆ１５０５を介して空間フィルタ１５０７４へ入力される。空間フィルタ１５０７４は、デジタルイメージの１行目を、左上の輝度から順番に右へ向かってＩ（１，１）、Ｉ（１，２）、Ｉ（１，３）・・・と時系列に入力していき、続いて２行目、３行目もＩ（２，１）、Ｉ（２，２）、Ｉ（２，３）・・・Ｉ（３，１）、Ｉ（３，２）・・・と入力していく。Ｉ（ｙ，ｘ）はデジタルイメージの各位置での輝度である。空間フィルタ１５０７４の構成例を図１９に示す。
【００９１】
図１９はＦＩＲ（Ｆｉｎｉｔｅ  Ｉｍｐｕｌｓｅ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）フィルタと呼ばれる構成になっている。空間フィルタ１５０７４に入力されたデジタルイメージの輝度系列は遅延器１８０１、１８０２、１８０３、１８０４によって遅延されタップ入力となる。タップ入力とフィルタ特性設定手段１５０９から入力されるフィルタ係数との乗算が乗算器１８０５、１８０６、１８０７、１８０８、１８０９で行われ、その出力が加算器１８１０で総和され出力される。ＦＩＲフィルタは入力系列にフィルタ係数に対応する特性を適用することができる。つまり、コントラストが悪く白と黒がはっきりしないイメージであっても、この空間フィルタ１５０７４でフィルタリングすることで、コントラストが良いデジタルイメージが得られる。空間フィルタ１５０７４によって行方向にフィルタリングされたデジタルイメージはメモリＩ／Ｆ１５０５を介してワーク領域１５０６２へ格納される。
【００９２】
行方向にフィルタリングされたデジタルイメージは、ワーク領域１５０６２からメモリＩ／Ｆ１５０５を介してから空間フィルタ１５０７４へ再度読み出され今度は列方向に同様のフィルタリングを行う。このように行方向、列方向にそれぞれフィルタリングすることによって、デジタルイメージは適切な特性にフィルタリングされる。このフィルタリングによって、コントラストのはっきりしたデジタルイメージが得られる。
【００９３】
なお、本実施例では空間フィルタ１５０７４でのフィルタリングを行方向、列方向に分けて行ったが、２次元フィルタを用いて１度だけフィルタリングする構成でも良い。
【００９４】
次に、フィルタ特性設定手段１５０９について説明する。フィルタ特性設定手段１５０９は空間フィルタ１５０７４の特性を設定する手段である。つまり、ＦＩＲフィルタの係数を設定するものである。フィルタ特性設定手段１５０９のフィルタ係数は、例えば、既知の２次元データを本願発明のデータ再生装置に入力したデジタルデータと、元となる雑音の無いデジタルイメージとを用いて白（ライト値）と黒（ダーク値）のコントラストが明瞭になるようなウィーナー解を求め、それに基づいてフィルタ係数を決定する。ウィーナー解は、目標値とフィルタ入力があれば求めることができる。目標値は雑音の無いデジタルイメージで、これは既知の２次元データのデータ“１”をライト輝度目標値に、データ“０”をダーク輝度目標値にしたものである。フィルタ入力は既知の２次元データを媒体に記録し、それをイメージセンサー１５０１で撮影して取得したイメージに順次処理を行い、平面座標補正手段１５０７３によって、適切なＸＹ位置でリサンプリングされたデジタルイメージである。ウィーナー解は目標値とフィルタ入力の２乗平均誤差を最小にするフィルタ係数であって、目標値とフィルタ入力との、自己相関、相互相関を求めることで計算できる。
【００９５】
次にデジタルイメージ２値化装置１５１０について説明する。デジタルイメージ２値化装置１５１０は、デジタルイメージからデータを読み出すために２値化するものであって、実施例１または実施例２で開示したデジタルイメージ２値化装置を用いる。例えば実施例２の図１１において、目標記憶手段１００３の高輝度目標１００３１には、図１６の目標設定手段１５０８からライト輝度目標値が、低輝度目標１００３２には目標設定手段１５０８からダーク輝度目標値がそれぞれ設定される。そして、デジタルイメージ２値化装置１５１０は、画像処理手段１５０７によって適切に補正されたデジタルイメージを入力し、ユークリッド距離または確率密度関数に基づいて、確からしい２値データを演算する。
【００９６】
デジタルイメージ２値化装置１５１０から出力される２値データはメモリＩ／Ｆ１５０５を介して２値データ領域１５０６３へ格納される。２値データ領域１５０６３へ格納された２値データは、図示しない記録符号復号手段で復号し、図示しない誤り訂正手段で誤り訂正を行ったあと、図示しないホストＩ／Ｆを介してホストへ転送される。
【００９７】
次にゲイン調整手段１５０３について説明する。ゲイン調整手段１５０３は、次のイメージをＡＤ変換手段１５０４でサンプリングする時に、ＡＤ変換手段１５０４でのダイナミックレンジが十分取れるようにアンプ１５０２のゲインを調整するものである。ゲイン調整手段１５０３の構成は、図１８の輝度補正手段１５０７２のゲインを演算する構成と同じである。輝度補正手段１５０７２は輝度値演算手段１５０７１から出力される輝度情報と、目標設定手段１５０８から出力される輝度目標値に基づいて、アンプ１５０２のゲインを調整する。デジタルイメージの輝度が全体的に小さくＡＤ変換手段１５０４でのダイナミックレンジが大きく取れない場合には性能の悪化を招く。よって、前のデジタルイメージの輝度情報からアンプ１５０２のゲインを調整し、次のイメージをサンプリングすることで、この性能の悪化を防ぐことができる。
【００９８】
以上のように、画像処理手段１５０７でデジタルイメージを適切に補正し、実施例１または実施例２のようなデジタルイメージ２値化装置で２値化を行うことで、正確なデータの再生ができる。
【００９９】
なお、本実施例ではイメージセンサーとして、ＣＣＤを用いて説明を行ったがＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｉｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）素子を利用しても良く本実施例に限定されるものではない。
【０１００】
なお、本実施例ではハードウェアの構成を説明したが、同等の機能を持ったソフトウェア、または同等の機能を持ったプログラムを記憶する媒体でも良い。
【産業上の利用可能性】
【０１０１】
本発明にかかるデジタルイメージ２値化装置、デジタルイメージ２値化方法及びデジタルデータ再生装置によれば、イメージの２値化を行う画像処理機器や、イメージからエラーの少ないデータ再生を行うストレージ機器等に有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１０２】
【図１】本発明の実施例１におけるデジタルイメージ２値化装置の構成図
【図２】本発明の実施例１における２次元符号を説明する図
【図３】本発明の実施例１における２次元符号化されたデータを表わす図
【図４】本発明の実施例１における２次元符号化されたデータに対応するイメージ図
【図５】本発明の実施例１における光電変換を説明する図
【図６】本発明の実施例１におけるデジタルイメージの分割を説明する図
【図７】本発明の実施例１における状態と目標イメージを説明する図
【図８】本発明の実施例１における分割イメージと目標イメージの要素を説明する図
【図９】本発明の実施例１における状態Ｓ０ユークリッド距離演算手段の構成図
【図１０】本発明の実施例１における状態Ｓ０規格化ユークリッド距離演算手段の構成図
【図１１】本発明の実施例２におけるデジタルイメージ２値化装置の構成図
【図１２】本発明の実施例２における２次元符号を説明する図
【図１３】本発明の実施例２におけるデジタルイメージの分割を説明する図
【図１４】本発明の実施例２における状態と目標イメージを説明する図
【図１５】本発明の実施例２における状態Ｓ０尤度演算手段の構成図
【図１６】本発明の実施例３におけるデータ再生装置の構成図
【図１７】本発明の実施例３における階調補正を説明する図
【図１８】本発明の実施例３における輝度補正手段の構成図
【図１９】本発明の実施例３における空間フィルタの構成図
【図２０】従来の中心位置検出を説明する図
【図２１】従来の２値化のフローチャート
【図２２】従来の２値化のフローチャート
【符号の説明】
【０１０３】
１０１  デジタルイメージ
１０２  画像分割手段
１０３  目標記憶手段
１０３１  状態Ｓ０目標イメージ
１０３２  状態Ｓ１目標イメージ
１０３３  状態Ｓ２目標イメージ
１０３４  状態Ｓ３目標イメージ
１０４  指標演算手段
１０４１  距離演算手段
１０４１１  状態Ｓ０距離演算手段
１０４１２  状態Ｓ１距離演算手段
１０４１３  状態Ｓ２距離演算手段
１０４１４  状態Ｓ３距離演算手段
１０４１  最小距離指標演算手段
１０５  ２値データ選択手段
８０１  入力要素００抽出手段
８０２  入力要素０１抽出手段
８０３  入力要素１０抽出手段
８０４  入力要素１１抽出手段
８０５  目標要素００抽出手段
８０６  目標要素０１抽出手段
８０７  目標要素１０抽出手段
８０８  目標要素１１抽出手段
８０９〜８１２  減算器
８１３〜８１６  乗算器
８１７  加算器
８１８  平方根演算手段
９０１  高輝度目標抽出手段
９０２  低輝度目標抽出手段
９０３、９０４  減算器
９０５、９０６  乗算器
９０７  減算器
１００１  デジタルイメージ
１００２  画像分割手段
１００３  目標記憶手段
１００３１  高輝度目標
１００３２  低輝度目標
１００４  指標演算手段
１００４１  確率演算手段
１００４１１  状態Ｓ０尤度演算手段
１００４１２  状態Ｓ１尤度演算手段
１００４１３  状態Ｓ２尤度演算手段
１００４１４  状態Ｓ３尤度演算手段
１００４１５  状態Ｓ４尤度演算手段
１００４２  最大確率指標演算手段
１４０１  入力要素１１抽出手段
１４０２、１４０３  減算器
１４０４、１４０５  乗算器
１４０６  分散比率記憶手段
１４０７  乗算器
１４０８  減算器
１５０１  イメージセンサー
１５０２  アンプ
１５０３  ゲイン調整手段
１５０４  ＡＤ変換手段
１５０５  メモリＩ／Ｆ
１５０６  メモリ
１５０６１  デジタルイメージ領域
１５０６２  ワーク領域
１５０６３  ２値データ領域
１５０７  画像処理手段
１５０７１  輝度値演算手段
１５０７２  輝度補正手段
１５０７３  平面座標補正手段
１５０７４  空間フィルタ
１５０８  目標設定手段
１５０９  フィルタ特性設定手段
１５１０  デジタルイメージ２値化装置
１７０１、１７０２、１７０４  減算器
１７０３  除算器
１７０５  乗算器
１７０６  加算器
１８０１〜１８０４  遅延器
１８０５〜１８０９  乗算器
１８１０  加算器
１９０１  ＣＣＤ
１９０２  ２次元バーコード
【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】
2006259816.tif 000029
【図１７】
2006259816.tif 000030
【図１８】
2006259816.tif 000031
【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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