(57)【要約】【課題】  つなぎ目補正処理に最適な補正処理を行うことができる画像読取装置を提供すること。【解決手段】  画像情報を認識し、画像が文字画像であった場合には、オーバーラップ部分に任意の重み付け係数２１０〜２１３を選択して乗算し、そのまま加算処理を行う。一方、画像が網点であった場合には、オーバーラップ部分には補正処理がなされないような重み付け係数を選択して乗算し、さらに個々データにおいてＭＴＦ特性に差がある場合には、ＭＴＦ特性の良い側のデータに平滑フィルタ処理を施し、加算処理を行って補正後のデータとしている。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数個のイメージセンサを千鳥状に配置し、且つ隣接するイメージセンサの読み取り部分を所定の画素数だけ主走査方向にオーバーラップして配置した画像読取装置において、
前記各イメージセンサからのオーバーラップ部分の画像データを取得し、各イメージセンサのつなぎ目部分の画像データの補正処理を行うつなぎ目補正手段と、
前記オーバーラップ部分の画像データが網点画像であるか非網点画像であるかを認識する網点検出手段と
前記各オーバーラップ部分の画像領域のＭＴＦ特性を比較するＭＴＦ比較手段と、備え、
前記つなぎ目補正手段は、前記網点検出手段の判定結果および前記ＭＴＦ比較手段の比較結果に応じて、つなぎ目補正処理を行うことを特徴とする画像読取装置。
【請求項２】
前記つなぎ目補正手段は、各隣接するイメージセンサからの画像データ双方に対して主走査方向に応じた重み付け係数を乗算する重み付け係数乗算手段と、
各隣接するイメージセンサからの画像データ双方に対して平滑フィルタ補正処理を行うフィルタ処理手段と、
各隣接するイメージセンサからの画像データ双方データを加算する加算手段とを備えることを特徴とする請求項１に記載の画像読取装置。
【請求項３】
前記重み付け係数乗算手段は、複数の重み付け係数を有することを特徴とする請求項２に記載の画像読取装置。
【請求項４】
前記重み付け係数乗算手段は、前記網点検出手段の判定結果に基づいて、重み付け係数を選択することを特徴とする請求項３に記載の画像読取装置。
【請求項５】
前記フィルタ処理手段は、前記網点検出手段の判定結果が網点であると判定され、かつ前記ＭＴＦ比較手段の比較結果により、フィルタ処理後データを出力するか、スルーデータを出力するかを選択出力することを特徴とする請求項２に記載の画像読取装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタル画像処理を行う複写機・スキャナ等において、複数個のイメージセンサを千鳥状に配列して原稿画像を分割して読み取る画像読取装置のつなぎ目補正処理に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
原稿画像を読み取る画像読取装置においては、読み取り特性を保証するために、一般的に公知技術であるシェーディング補正を行って、主走査方向データのバラツキを補正している。複数のイメージセンサを千鳥状に配列した画像読取装置では、イメージセンサそれぞれが有している出力特性にバラツキがあり、全面均一な濃度出力を得ることが困難である。また、千鳥状に配置した上流側（先に原稿を読み取る側）のイメージセンサは、画像データを一時メモリ蓄積し、下流側（後に原稿を読み取る側）のイメージセンサのデータラインに合わせ込むように調整している。しかし、原稿搬送時の送りむら等により下流側のイメージセンサと上流側のイメージセンサのデータに副走査方向のラインずれが生じてしまう場合がある。
さらに、イメージセンサ個々のＭＴＦ特性のバラツキやシートスルータイプの原稿搬送装置に特有な原稿搬送時の原稿のバタツキによるイメージセンサの焦点ずれによるＭＴＦ特性の劣化により、網点画像を読み込んだ場合には、隣接するイメージセンサのつなぎ目部分の濃度差として現れてしまうという問題があった。
このような問題を解決するために、以下の特許文献に記載する技術が提案されている。
【特許文献１】特開２００３−４６７３６公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、この特許文献１記載の技術では、文字や線などの画像や均一なハーフトーン濃度の画像には良好であるが、網点などで構成されたハーフトーン画像の場合などでは、画像情報に合わせた補正ではない。そのため、副走査方向にラインが数ラインずれた場合には、つなぎ目部分の網点のピーク濃度が保存されず、濃度の低下やかすれを生ずる場合がある。
【０００４】
そこで、本発明の第１の目的は、つなぎ目補正処理を行わせる場合に、文字やハーフトーン濃度においては副走査方向のズレやセンサ間の濃度バラツキの緩和を行い、網点部分においては濃度の低下やかすれを防止し、さらにイメージセンサ間のＭＴＦ差がある場合の緩和を行うことができる画像読取装置を提供することである。
本発明の第２の目的は、つなぎ目補正処理に最適な補正処理を行うことができる画像読取装置を提供することである。
本発明の第３の目的は、画像情報に適した重み付け係数の選択可能なつなぎ目補正処理を行うことができる画像読取装置を提供することである。
本発明の第４の目的は、網点検出結果と重み付け係数を対応づけることで、網点検出結果が網点であった場合に、重み付け係数には補正処理がかからない係数（補正なし）を選択し、つなぎ目網点の濃度低下やかすれを防止するつなぎ目補正処理を行うことができる画像読取装置を提供することである。
本発明の第５の目的は、網点検出結果が網点であった場合には隣接するイメージセンサ個々のＭＴＦ特性や原稿浮きによるＭＴＦの差が生じている場合を考慮し、ＭＴＦ特性の良い側の画像データに平滑フィルタ処理を施すことによりつなぎ目網点部分のＭＴＦ差を緩和できるようなつなぎ目補正処理を行うことができる画像読取装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１記載の発明では、複数個のイメージセンサを千鳥状に配置し、且つ隣接するイメージセンサの読み取り部分を所定の画素数だけ主走査方向にオーバーラップして配置した画像読取装置において、前記各イメージセンサからのオーバーラップ部分の画像データを取得し、各イメージセンサのつなぎ目部分の画像データの補正処理を行うつなぎ目補正手段と、前記オーバーラップ部分の画像データが網点画像であるか非網点画像であるかを認識する網点検出手段と、前記各オーバーラップ部分の画像領域のＭＴＦ特性を比較するＭＴＦ比較手段と、を備え、前記つなぎ目補正手段は、前記網点検出手段の判定結果および前記ＭＴＦ比較手段の比較結果に応じて、つなぎ目補正処理を行うことにより、前記第１の目的を達成する。
【０００６】
請求項２記載の発明では、請求項１記載の発明において、前記つなぎ目補正手段は、各隣接するイメージセンサからの画像データ双方に対して主走査方向に応じた重み付け係数を乗算する重み付け係数乗算手段と、各隣接するイメージセンサからの画像データ双方に対して平滑フィルタ補正処理を行うフィルタ処理手段と、各隣接するイメージセンサからの画像データ双方データを加算する加算手段とを備えることにより、前記第２の目的を達成する。
請求項３記載の発明では、請求項２記載の発明において、前記重み付け係数乗算手段は、複数の重み付け係数を有することにより、前記第３の目的を達成する。
【０００７】
請求項４記載の発明では、請求項３記載の発明において、前記重み付け係数乗算手段は、前記網点検出手段の判定結果に基づいて、重み付け係数を選択することにより、前記第４の目的を達成する。
請求項５記載の発明では、請求項２記載の発明において、前記フィルタ処理手段は、前記網点検出手段の判定結果が網点であると判定され、かつ前記ＭＴＦ比較手段の比較結果により、フィルタ処理後データを出力するか、スルーデータを出力するかを選択出力することにより、前記第５の目的を達成する。
【発明の効果】
【０００８】
請求項１記載の発明によれば、つなぎ目部分に補正処理を行わせる場合にオーバーラップ部分の画像認識（網点検出）及びＭＴＦ比較を行っているので、文字やハーフトーン濃度においては副走査方向のズレやセンサ間の濃度バラツキの緩和を行うことができ、また網点画像においては濃度の低下やかすれを防止し、さらにイメージセンサ間のＭＴＦ差がある場合の緩和を行うことができるといったように画像情報に適したつなぎ目補正処理を行わせることができる。
【０００９】
請求項２記載の発明によれば、つなぎ目補正処理に最適な処理方法としているので、良好な補正データを得ることができる。
請求項３記載の発明によれば、つなぎ目補正処理の重み付け係数を複数用意しているので、網点検出結果に対応づけて補正処理を施すことができる。
【００１０】
請求項４記載の発明によれば、網点検出手段の判定結果に基づいて、重み付け係数を選択しているので原稿画像に適した重み付け係数で補正処理を行わせることができる。
請求項５記載の発明によれば、ＭＴＦ比較手段の比較結果により、フィルタ処理後データを出力するか、スルーデータを出力するかを選択出力されるようにしているので、つなぎ目が網点原稿でＭＴＦ特性の差があった場合にはその差分を緩和することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の好適な実施の形態を図１ないし図１２を参照して詳細に説明する。
図１は本発明の実施例に係る画像読取装置の概略を示したブロック図である。この画像読取装置１００は、ＣＳＩ（イメージセンサ）１〜５、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換器１０１〜１０５、メモリ１１１〜１１４、ライン合成処理ブロック１２０およびメモリ１３０より構成されている。
この画像読取装置１００では、５つのイメージセンサＣＩＳ１〜ＣＩＳ５を、それぞれ隣り合うセンサと主走査方向にオーバーラップして読み取るように配置してある。また、センサＣＩＳ１、ＣＩＳ３、ＣＩＳ５が副走査方向について上流側に、センサＣＩＳ２、ＣＩＳ４が下流側にある間隔をもって千鳥状に配置されている。
【００１２】
各イメージセンサＣＩＳ１〜５から出力される画像データは、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換器１０１〜１０５によりデジタル信号に変換され、ＣＩＳ１及びＣＩＳ３〜ＣＩＳ５のデータは副走査方向遅延あわせのため一時メモリ１１１〜１１４に蓄積される。なお、ＣＩＳ２は最下流側のためメモリには蓄積せずにデータ転送される。一方、ＣＩＳ４はＣＩＳ２と同一線上にあるが、調整容易化のため数ライン上流側に配置されているため、メモリ１０４蓄積している。
各ＣＩＳ１〜５毎に所望のライン遅延されたデータは、ライン合成処理ブロック１２０に送られる。ここで、つなぎ目部分の補正処理、並びに並列に流れてきた各ＣＩＳ１〜５のデータに対して１ライン化処理を行い後段の処理に渡している。
【００１３】
次に、図２を参照してライン合成処理ブロックを説明する。
図２に示すように、ライン合成処理ブロック１２０は、つなぎ目補正処理回路２０１、網点検出回路２０２、ＭＴＦ比較回路２０３、より構成されている。
各ＣＳＩ１〜５（イメージセンサ）のオーバーラップ部分の画像データは、つなぎ目補正処理回路２０１に同時に入力され、網点検出回路２０２からの結果Ａにより決定された重み付け係数２１０〜２１３を設定し乗算回路２２０・２２１により乗算される。網点検出回路２０２からの結果Ａが文字（０）の場合には重み付け係数２１０・２１１が選択される。
また、網点検出回路２０２からの結果Ａが網点文字（１）の場合には、重み付け係数２１２・２１３が選択される。この重み付け係数２１０〜２１３の詳細は後述する。
【００１４】
乗算後データは、平滑フィルタ処理２３０・２３１およびスルー処理をしてセレクタ２４０・２４１に送られる。セレクタ２４０・２４１は、網点検出回路２０２からの結果ＡおよびＭＴＦ比較回路２０３からの結果Ｂを基にスルー出力するかフィルタ演算後のデータを出力するかを選択して出力する。
例えば、網点検出結果Ａが文字（０）の場合には、セレクタ２４０・２４１のセレクト信号はＡＮＤ回路２５０・２５１の出力が常に０となるためＤ１、Ｄ２双方とも重み付け乗算処理後のデータをスルー出力する。
また、網点検出結果Ａが網点（１）の場合には、セレクタ２４０・２４１のセレクト信号はＡＮＤ回路２５０・２５１の出力かＭＴＦ比較回路２０３からの信号による出力か選択される。
【００１５】
ＭＴＦ特性がＤ１＝Ｄ２の場合には、ＡＮＤ回路２５０・２５１の出力は０であるためＤ１からのデータ・Ｄ２からのデータ双方ともスルーデータが出力される。
またＤ１＞Ｄ２の場合には、ＡＮＤ回路２５０の出力は１となるためＤ１からのデータは平滑フィルタ処理２３０後のデータが出力され、ＡＮＤ回路２５１の出力は０となるためＤ２からのデータはスルーデータが出力される。またＤ１＜Ｄ２の場合にはＡＮＤ回路２５０の出力は０となるためＤ１からのデータはスルーデータが出力され、ＡＮＤ回路２５１の出力は１となるためＤ２からのデータは平滑フィルタ処理２３１後のデータが出力されることになる。
【００１６】
そして、セレクタ２４０・２４１からの出力は加算回路２６０により加算処理が行われ、補正後のデータとして出力される。
以上説明したことを要約すると、画像情報を認識し、画像が文字画像であった場合には、オーバーラップ部分に任意の重み付け係数２１０〜２１３を選択して乗算し、そのまま加算処理を行う。一方、画像が網点であった場合には、オーバーラップ部分には補正処理がなされないような重み付け係数選択して乗算し、さらに個々データにおいてＭＴＦ特性に差がある場合には、ＭＴＦ特性の良い側のデータに平滑フィルタ処理を施し、加算処理を行って補正後のデータとしている。
【００１７】
次に、網点検出回路２０２からの判定結果が文字であった場合の具体例を説明する。
図３では、ＣＩＳ１とＣＩＳ２のつなぎ目を例に挙げて説明する。なお、ＣＩＳ２とＣＩＳ３、ＣＩＳ３とＣＩＳ４、ＣＩＳ４とＣＩＳ５のつなぎ目においても同様の処理を行う。
網点検出回路２０２からの判定結果が文字であった場合には、つなぎ合わさる左右のオーバーラップ部分を１２８画素もうけ、１６画素単位でＣＩＳ１からのデータにおいては左側から順に７／８、６／８、・・・１／８の重み付け係数（図２の２１０）が選択され、乗算回路で演算処理される。
ＣＩＳ２からのデータにおいては、逆にオーバーラップする部分の右側より７／８、６／８、・・・１／８の重み付け係数（図２の２１１）が選択され、乗算回路で演算処理される。
【００１８】
網点検出結果からの判定結果が文字であるため、平滑フィルタ処理後のデータは選択されず、ＣＩＳ１・２それぞれ重み付け演算後の濃度がそのまま加算回路に入力されて加算され、つなぎ目のオーバーラップ部分の画像濃度としている。本方式により読み取り時の画像濃度をつなぎ目補正処理後にも保存できるようになっている。
【００１９】
さらに、図４にＣＩＳ１とＣＩＳ２で濃度差がある場合のつなぎ目補正処理後の画像濃度を示してある。図４に示してあるように、濃度差がある場合においてもオーバーラップ部分の濃度を段階的に除々につなぐことによって濃度段差を吸収することが可能である。
【００２０】
次に、網点検出回路２０２からの判定結果が網点であった場合の具体例を説明する。
図５に示すように、ＣＩＳ１からのデータにおいては、オーバーラップ部分の左側からオーバーラップ中心まで１の重み付け係数（図２の２１０）が設定される。また、オーバーラップ中心から右側に関しては０の重み付け係数（図２の２１２）が設定され、乗算回路で演算される。
一方、ＣＩＳ２からのデータにおいては、逆にオーバーラップ部分の右側よりオーバーラップ中心まで１の重み付け係数（図２の２１１）が設定され、オーバーラップ中心から左側に関しては０の重み付け係数（図２の２１３）が設定され、乗算回路で演算される。
【００２１】
さらに、ＭＴＦ比較回路２０３からの情報によりＣＩＳ１およびＣＩＳ２からのデータのＭＴＦ差がない場合には、そのまま加算処理が行われる。ＣＩＳ１からのデータのＭＴＦ特性がよい場合には、ＣＩＳ１側のデータが平滑処理され、ＣＩＳ２のデータと加算される。すなわち、つなぎ合わされる。
ＣＩＳ２からのデータのＭＴＦ特性がよい場合には、ＣＩＳ２側のデータが平滑処理され、ＣＩＳ１のデータと加算される。
図６にＣＩＳ１のデータのＭＴＦ特性が良い場合の具体例を示してある。
【００２２】
次に、図７につなぎ目補正処理の重み付けの係数を複数とした場合のその他の一例を示してある。
ＣＩＳ１においては、オーバーラップ部分の左側から順にオーバーラップ中心まで１５／１６、１４／１６、・・・１２／１６の重み付けをかけていく。そして、オーバーラップ中心から右側に関しては４／１６、３／１６・・・１／１６の重み付けをかけていく。一方、ＣＩＳ２においては、逆にオーバーラップする部分の右側よりオーバーラップ中心まで１５／１６、１４／１６、・・・１２／１６の重み付けをかけていき、オーバーラップ中心から左側に関しては４／１６、３／１６・・・１／１６の重み付けをかけていく。
【００２３】
そして、ＣＩＳ１・２それぞれ重み付け演算後の濃度を加算して、つなぎ目オーバーラップ部分の画像濃度としている。重み付け係数を変更しても、読み取り時の画像濃度をつなぎ目濃度補正処理後にも保存できるようにしている。
本重み付け係数ではオーバーラップ部分のオーバーラップ中心より左側（ＣＩＳ１側）はＣＩＳ１の画像濃度データに重みをおき、オーバーラップ中心より右側（ＣＩＳ２側）はＣＩＳ２の画像濃度データに重みをおくようにしている。
【００２４】
さらに、網点検出結果を３段階にわけ、「（１）字（非網点）（２）中間領域（３）網点」として、（１）の場合には図３に表される重み付け係数を使用して補正処理を行い、（２）の場合は図７に表される重み付け係数を使用して補正処理を行い、（３）の場合には図５に表される重み付け係数を使用して補正処理を行わないようにもできる。
【００２５】
本実施例では３通りの重み付け係数を示したが、本例では１／８単位および１／１６単位で重み付け係数を用いたが、さらに細分化してもよい。また、オーバーラップ部分の分割数に関しても今回の実施例では８ブロックであるが、これに関してもさらに細分化して実施することも可能である。
【００２６】
次に、網点検出処理の具体例を説明する。なお、本例は網点検出処理の１例を示したもので、本方法以外にもさまざまな方法が考えられ、これらの方法に本発明は制約を受けるものではない。
図８に網点検出処理の詳細図を示してある。網点検出処理では、つなぎ目部分の画像データを入力し、まずフィルタ処理８００を行う。このフィルタ係数の１例を図９に示してある。次に、フィルタ処理８００後の画像に対して単純２値化処理８０１を行う。さらに単純２値化した画像データに対して注目領域内の画像の変化点（白→黒（０→１）ｏｒ黒→白（１→０））の数が一定値（任意の閾値）以上であれば網点と判定し、一定値未満であれば非網点と判断する。図１０にこの判定方法を説明してある。この例では判定結果は２通りとなる。
【００２７】
さらに、判定結果においては、変化点の閾値を２つ設け（Ｔｈ１及びＴｈ２）、（１）Ｔｈ１未満（非網点）、（２）Ｔｈ１以上Ｔｈ２未満（中間領域）、（３）Ｔｈ２以上（網点）として判定結果の出力を３通り用意することもできる。さらに、変化点の閾値設定を複数設けて、判定結果を複数出力してもよい。要するに網点の線数を判別できるようにしておいてもよい。
この場合には前述のつなぎ目補正処理の重み付け係数をこの網点検出結果に対応して変更するようにする。この処理を図１１に示す表にまとめてある。
網点検出を行う範囲は、オーバーラップ領域を網点検出範囲とし、ＣＩＳ上流側あるいはＣＩＳ下流側のどちらか一方のデータを使用すればよい。または、ＣＩＳ上流側あるいはＣＩＳ下流側の両方のデータに対して網点検出を行い、それぞれの検出結果を組み合わせて最終的な検出結果としてもよい。例えば網点検出結果が２通りの場合（網点ｏｒ非網点）、論理積をとることで、両方とも網点と判断された場合には最終出力は網点とし、それ以外は非網点とする。
【００２８】
次に、ＭＴＦ比較処理の具体例を説明する。ここでは、ＭＴＦ比較処理の１例を示し、本方法以外にもさまざまな方法が可能であり、この方法に本発明は制約を受けるものではない。
図１２にＭＴＦ比較処理回路２０３の詳細図を示してある。ＭＴＦ比較処理回路２０３では、つなぎ目部分の画像データを入力し、ＣＩＳ上流側（Ｄ１）および下流側（Ｄ２）双方のオーバーラップ部分の１２８画素のデータの最大値および最小値を最大値検出回路（１１０１、１１０４）および最小値検出回路（１１００、１１０３）にて検出する。
【００２９】
さらに、この最大値と最小値の差分（Δｄ１およびΔｄ２）を差分演算回路（１１０２，１１０５）にて求め、比較判定回路１１０６により差分の大小を判別することによりＭＴＦの大小を判断することとする。
例えばΔｄ１＞Δｄ２であれば、Ｄ１からのデータの方がＭＴＦがよいと判断し、出力には１を出力する。Δｄ１＜Δｄ２であれば、Ｄ２からのデータの方がＭＴＦがよいと判断し、出力には２を出力する。Δｄ１＝Δｄ２であればＭＴＦは同じと判断し、出力には０を出力するといった具合である。
さらにΔｄ１とΔｄ２の差分量を出力するようにしてもよい。例えば｜Δｄ１―Δｄ２｜＜＝Ｔｈ１０（任意）の時には差分量として０を出力する。Ｔｈ２０（任意）＞＝｜Δｄ１―Δｄ２｜＞Ｔｈ１０（任意）の時には差分量として１を出力する。｜Δｄ１―Δｄ２｜＞Ｔｈ２０（任意）の時には差分量として２を出力する。これは隣接したイメージセンサのＭＴＦの差がどれくらい違うかの目安になるので、このパラメータを利用して平滑フィルタの係数を変更することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明に係る実施例の画像読取装置の概略を示した図である。
【図２】本発明に係る実施例の画像読取装置の詳細を示した構成図である。
【図３】ＣＩＳ１とＣＩＳ２のつなぎ目の例を示した図である。
【図４】ＣＩＳ１とＣＩＳ２で濃度差がある場合のつなぎ目補正処理後の画像濃度を示した図である。
【図５】ＣＩＳ１からのデータにおいて、オーバーラップ部分の乗算回路を示した図である。
【図６】ＣＩＳ１のデータのＭＴＦ特性が良い場合の具体例を示した図である。
【図７】つなぎ目補正処理の重み付けの係数を複数とした場合のその他の一例を示した図である。
【図８】網点検出処理の詳細を示した図である。
【図９】フィルタ係数の１例を示した図である。
【図１０】網点検出を行う範囲を示した図である。
【図１１】本実施例における網点検出結果とつなぎ目補正処理の関係を示した図である。
【図１２】ＭＴＦ比較処理の詳細を示した図である。
【符号の説明】
【００３１】
１〜５    ＣＳＩ（イメージセンサ）
１００    画像読取装置
１０１〜１０５  Ａ／Ｄ変換器
１１１〜１１４    メモリ
１２０    ライン合成処理ブロック
１３０    メモリ
２０１    つなぎ目補正処理回路
２０２    網点検出回路
２０３    ＭＴＦ比較回路
２１０〜２１３    重み付け係数
２２０、２２１    乗算回路
２３０、２３１    平滑フィルタ処理
２４０、２４１    セレクタ
２５０、２５１    ＡＮＤ回路
２６０    加算回路
【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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