(57)【要約】【課題】評価対象の目立ちを色の差異を反映して定量的に評価する。【解決手段】評価対象を撮像した撮像画像に対し、前記評価対象と周囲の色度が等しい場合に目立ちが無いと評価し、前記評価対象と前記周囲の色度対比が大の場合に、その大きさの度合いに応じて前記評価対象の目立ちを高く評価する色度目立ち評価部２９と、前記色度目立ち評価部２９の評価結果に基づいて、前記撮像画像の色度の目立ちの分布を示す目立ち画像を生成する画像化部２５とを備えることを特徴とする目立ち画像生成装置１１を構成した。【選択図】図２
2011002336.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象を撮像した撮像画像に対し、前記評価対象と周囲の色度が等しい場合に目立ちが無いと評価し、前記評価対象と前記周囲の色度対比が大の場合に、その大きさの度合いに応じて前記評価対象の目立ちを高く評価する色度目立ち評価部と、
前記色度目立ち評価部の評価結果に基づいて、前記撮像画像の色度の目立ちの分布を示す目立ち画像を生成する画像化部と
を備えることを特徴とする目立ち画像生成装置。
【請求項２】
前記色度目立ち評価部は、
前記撮像画像の画素ごとに、該画素から所定距離だけ離れた画素のそれぞれとの色度対比を反映した色度対比量を複数の前記所定距離ごとに算出し、該所定距離ごとの色度対比量を加算して前記画素ごとの色度対比量を算出し、前記画素ごとの色度対比量に基づいて目立ちを評価することを特徴とする請求項１に記載の目立ち画像生成装置。
【請求項３】
前記色度目立ち評価部は、
前記撮像画像を、均等色空間に属する表色系で複数の色度に分解して前記色度ごとに色度分布画像を生成し、各色度分布画像について前記評価を行い、各色度分布画像についての評価結果を合わせて前記撮像画像の色度の目立ちを評価することを特徴とする請求項１又は２に記載の目立ち画像生成装置。
【請求項４】
前記評価対象を撮像した撮像画像に対し、前記評価対象と周囲の輝度が等しい場合に目立ちが無いと評価し、前記評価対象と前記周囲の輝度対比が大の場合に、その大きさの度合いに応じて前記評価対象の目立ちを高く評価する輝度目立ち評価部を備え、
前記画像化部は、
前記色度目立ち評価部と前記輝度目立ち評価部の評価結果に基づいて、前記撮像画像の色度及び輝度の目立ちの分布を示す目立ち画像を生成する
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の目立ち画像生成装置。
【請求項５】
コンピューターを、
評価対象を撮像した撮像画像に対し、前記評価対象と周囲の色度が等しい場合に目立ちが無いと評価し、前記評価対象と前記周囲の色度対比が大の場合に、その大きさの度合いに応じて前記評価対象の目立ちを高く評価する手段、及び、
前記色度目立ち評価部の評価結果に基づいて、前記撮像画像の色度の目立ちの分布を示す目立ち画像を生成する手段
として機能させることを特徴とする目立ち画像生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象物の目立ちの度合いを評価する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、照明や自然光によって作り出される光環境を評価する技術として、評価対象の光環境を撮像した撮像画像に基づいて、光環境の輝度分布を示す輝度分布画像を生成し、この輝度分布画像を参照して光環境を評価する技術が知られている。
近年では、光環境について、人間が感じる明るさ知覚の分布を定量的に示した明るさ画像を輝度分布画像から生成し、明るさ知覚の画像に基づいて光環境を評価する技術も知られている。この技術では、予め定めた輝度と明るさ知覚との対応関係に基づいて、輝度分布画像の輝度を明るさ知覚に変換して評価対象の明るさ知覚を定量的に示す画像を生成している（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開２００６／１３２０１４号パンフレット
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、光環境において、評価対象が人間に知覚されやすいかどうか、すなわち、光環境の中で評価対象が目立っているかどうかは、評価対象の明るさ知覚だけで判別することはできない。
例えば、評価対象の輝度が低い場合であっても、評価対象の色が周囲と異なっているときには、その色の異なりによっては、当該評価対象が目立っていると知覚され得る。
より具体的には、均一高輝度を有する、無模様の面が視野全体に広がっている場合、明るさは知覚されうるが、目立ち知覚は検出されない。なぜなら、目立ちにおいては、輝度の絶対量は重視されず、あくまで対比の有無が重要だからである。
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、評価対象の目立ちを色の差異を反映して定量的に評価できる目立ち画像生成装置及び目立ち画像生成プログラム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】
【０００５】
上記目的を達成するために、本発明は、評価対象を撮像した撮像画像に対し、前記評価対象と周囲の色度が等しい場合に目立ちが無いと評価し、前記評価対象と前記周囲の色度対比が大の場合に、その大きさの度合いに応じて前記評価対象の目立ちを高く評価する色度目立ち評価部と、前記色度目立ち評価部の評価結果に基づいて、前記撮像画像の色度の目立ちの分布を示す目立ち画像を生成する画像化部とを備えることを特徴とする目立ち画像生成装置を提供する。
【０００６】
また本発明は、上記発明において、前記色度目立ち評価部は、前記撮像画像の画素ごとに、該画素から所定距離だけ離れた画素のそれぞれとの色度対比を反映した色度対比量を複数の前記所定距離ごとに算出し、該所定距離ごとの色度対比量を加算して前記画素ごとの色度対比量を算出し、前記画素ごとの色度対比量に基づいて目立ちを評価することを特徴とする。
【０００７】
また本発明は、上記発明において、前記色度目立ち評価部は、前記撮像画像を、均等色空間に属する表色系で複数の色度に分解して前記色度ごとに色度分布画像を生成し、各色度分布画像について前記評価を行い、各色度分布画像についての評価結果を合わせて前記撮像画像の色度の目立ちを評価することを特徴とする。
【０００８】
また本発明は、上記発明において、前記評価対象を撮像した撮像画像に対し、前記評価対象と周囲の輝度が等しい場合に目立ちが無いと評価し、前記評価対象と前記周囲の輝度対比が大の場合に、その大きさの度合いに応じて前記評価対象の目立ちを高く評価する輝度目立ち評価部を備え、前記画像化部は、前記色度目立ち評価部と前記輝度目立ち評価部の評価結果に基づいて、前記撮像画像の色度及び輝度の目立ちの分布を示す目立ち画像を生成することを特徴とする。
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明は、コンピューターを、評価対象を撮像した撮像画像に対し、前記評価対象と周囲の色度が等しい場合に目立ちが無いと評価し、前記評価対象と前記周囲の色度対比が大の場合に、その大きさの度合いに応じて前記評価対象の目立ちを高く評価する手段、及び、前記色度目立ち評価部の評価結果に基づいて、前記撮像画像の色度の目立ちの分布を示す目立ち画像を生成する手段として機能させることを特徴とする目立ち画像生成プログラムを提供する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、評価対象を撮像した撮像画像に対し、前記評価対象と周囲の色度が等しい場合に目立ちが無いと評価し、前記評価対象と前記背景の色度対比が大の場合に、その大きさの度合いに応じて前記評価対象の目立ちを高く評価し、この評価結果に基づいて、撮像画像から目立ちを反映した目立ち画像を生成する構成としたため、評価対象が背景に対して、どの程度目立っているかを目立ち画像から定量的に把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施形態に係る目立ち評価システムの構成を示す図である。
【図２】目立ち画像生成装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】色度目立ち評価部の機能的構成を示すブロック図である。
【図４】画素と周囲画素の関係を示す図である。
【図５】輝度目立ち評価部の機能的構成を示すブロック図である。
【図６】画像化部の機能的構成を示すブロック図である。
【図７】マグニチュード推定法に用いた刺激のサンプルを示す図である。
【図８】ターゲット領域のサイズ及び色度を可変したときのマグニチュード推定法による評価結果の一例を示す図であり、（Ａ）はターゲット領域のサイズを可変した場合、（Ｂ）は色度を可変した場合を示す。
【図９】ターゲット領域のサイズ及び輝度比を可変したときのマグニチュード推定法による評価結果の一例を示す図であり、（Ａ）はターゲット領域のサイズを可変した場合、（Ｂ）は輝度比を可変した場合を示す。
【図１０】試験に用いた色のｘｙ色度図の座標値である。
【図１１】目立ち画像生成処理のフローチャートである。
【図１２】ウェーブレット分解を説明するための図である。
【図１３】ウェーブレット分解を用いた周囲画素との対比の一例を示す図である。
【図１４】ウェーブレット分解のレベルに応じた目立ち画像の生成を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
図１は、本実施形態に係る目立ち評価システム１の構成を示す図である。
目立ち評価システム１は、カメラ７と、目立ち画像生成装置１１と、表示装置１３とを備えている。
カメラ７は、目立ちの評価対象を含む光環境３を撮像し、撮像画像のデジタルデータ（以下、「撮像画像データ５」と言う）を目立ち画像生成装置１１に入力する。この撮像画像データ５には、光環境３の撮像画像の印刷画をスキャナー装置で読み取ってデジタルデータ化したデータを用いることもできる。
【００１３】
目立ち画像生成装置１１は、撮像画像データ５に基づいて目立ち画像データ９を生成し表示装置１３に出力する。目立ち画像データ９は、光環境３に含まれる評価対象の目立ちを定量化して示す目立ち画像のデータである。この目立ち画像には、人が評価対象を視認したときに感じられる目立ちの程度を、擬似カラーを用いて領域ごとに色づけして表現したカラーマッピング画像が用いられる。
表示装置１３は、目立ち画像データ９に基づいて目立ち画像を表示する。この表示装置１３の表示により、ユーザーは、光環境３の評価対象の目立ちを定量的に把握できる。なお、この目立ち画像データ９をプリンター装置に出力して画像化しても良い。
【００１４】
図２は、目立ち画像生成装置１１の機能的構成を示すブロック図である。
目立ち画像生成装置１１は、画像入力部２１と、目立ち評価部２３と、画像化部２５と、画像出力部２７とを備えている。画像入力部２１は、撮像画像データ５を出力するカメラ７に接続され、このカメラ７から出力された撮像画像データ５を目立ち評価部２３に出力する。この画像入力部２１には、カメラ７の他にも、撮像画像データ５を出力する任意の機器を接続できる。目立ち評価部２３は、撮像画像データ５に基づいて評価対象の目立ちを評価し、目立ち評価結果を画像化部２５に出力する。画像化部２５は、目立ち評価結果に基づいて、評価対象の目立ちを画像化した目立ち画像データ９を生成し、画像出力部２７に出力する。画像出力部２７は、目立ち画像データ９を表示装置１３に出力する。
また、目立ち評価部２３は、評価対象の色度に基づいて目立ちを評価する色度目立ち評価部２９と、評価対象の輝度に基づいて目立ちを評価する輝度目立ち評価部３０とを備え、評価対象の色及び輝度の両方を用いて総合的に目立ちを評価する。
なお、この目立ち画像生成装置１１は、ＣＰＵやＲＡＭ、ＲＯＭを備えた、いわゆるパーソナルコンピューターに、上記の各機能ブロックを実現するための目立ち画像生成プログラム１５（図１）を実行させることで実施される。
【００１５】
図３は、色度目立ち評価部２９の機能的構成を示す図である。
色度目立ち評価部２９は、評価対象の色度に基づいて目立ちを評価するために、カラー画像（ＲＧＢ情報）として撮像画像の各画素の値を色度情報に変換して目立ちを評価する。この色度情報には、均等色空間に属する表色系の座標情報が用いられる。均等色空間とは、色空間上での距離・間隔が、知覚的な色の距離・間隔に類似するよう設計された色空間であり、この均等色空間に属するｕ’ｖ’色度図の座標情報が色度情報に用いられている。これにより、ｕ’ｖ’色度図での色の距離と知覚的な色の距離（異なり感）とが類似するため、色の異なりと目立ち感との関係を、例えば後述する重回帰分析から容易に求めることができる。
【００１６】
図３に示すように、色度目立ち評価部２９は、撮像画像をｕ’色度及びｖ’色度に分解し、それぞれの色度について目立ちを評価すべく、撮像画像データ５をｕ’色度分布画像データに変換するｕ’画像変換部３１と、撮像画像データ５をｖ’色度分布画像データに変換するｖ’画像変換部３３とを備えている。さらにｕ’画像変換部３１及びｖ’画像変換部３３の後段には、それぞれＷａｖｅｌｅｔ（ウェーブレット）分解部３５、符号変換部３７、係数処理部３９及びＷａｖｅｌｅｔ合成部４１が設けられており、また、ｕ’色度分布画像及びｖ’色度分布画像ごとの計算結果を統合して色の目立ちを評価するために加算部４３が設けられている。
【００１７】
ｕ’画像変換部３１及びｖ’画像変換部３３は、それぞれカメラ７から取得されるＲＧＢ情報を色度（ｕ’、ｖ’）に変換する近似マトリクス情報に基づいて撮像画像データ５を変換する。この近似マトリクス情報は予め較正実験で求められる。
Ｗａｖｅｌｅｔ分解部３５、符号変換部３７、係数処理部３９及びＷａｖｅｌｅｔ合成部４１のそれぞれは、処理対象の画像データが異なるのみで、その構成は略同様である。以下では、ｕ’色度分布画像データを処理するものを代表して説明する。
【００１８】
Ｗａｖｅｌｅｔ分解部３５は、ｕ’色度分布画像の各画素について、該画素を取り囲む画素（以下、「周囲画素」と言う）との各々との色度対比を反映した色度対比量Ｑを算出する。周囲画素Ｐは、図４に示すように、算出対象の画素Ｏを中心とする半径Ｒの円上の画素として定義される。すなわち、画素Ｏを取り囲む周囲画素Ｐから成る色度分布と画素Ｏの色度対比が色度対比量Ｑとして求められる。このとき、画素Ｏが周囲画素Ｐよりも色度が高い場合（正対比）に色度対比量Ｑの符号が正となり、色度が低い場合（逆対比）に負となる。
したがって、この色度対比量Ｑの値は、周囲画素Ｐの全てに対して画素Ｏの色度対比が大きい場合に、その絶対値は最大となり、画素Ｏとの色度対比が小さい画素が周囲画素Ｐに含まれるほど、絶対値は小さくなる。また、周囲画素Ｐの全てが画素Ｏと色度が同じ場合には、色度対比の絶対値が最小となる。
【００１９】
また色度対比量Ｑは、画素Ｏと周囲画素Ｐの間の距離によっても値が変わる。例えば、画素Ｏの周囲に、該画素Ｏと同じ色度の画素が連続している状態を想定すると、この連続範囲内の画素が周囲画素Ｐに設定されたときには、色度対比量Ｑは小さくなる。これとは逆に、連続範囲外に周囲画素Ｐが設定されたときには、色度対比量Ｑは大きくなる。
このように画素Ｏと周囲画素Ｐまでの距離の違いを色度対比量Ｑに反映すべく、本実施形態では、半径Ｒの大きさをレベル１〜Ｎ（本実施形態ではＮ＝９）の多段階に定義し、これらのレベルごとに、色度対比量Ｑを求めることとしている。
ここで、同一色度となる画素の連続範囲は、撮像画像に写った一つの物体と推定される。すなわち、半径Ｒをレベル１〜Ｎに分けて色度対比量Ｑを求めることは、物体のサイズに応じた色度対比量Ｑを求めているとも言える。
Ｗａｖｅｌｅｔ分解部３５は、レベルごとの色度対比量Ｑ１〜ＱＮ（添字１〜Ｎはレベルを示す）の算出を、Ｗａｖｅｌｅｔ分解を用いて行っている。この結果、レベルごとのＷａｖｅｌｅｔ分解画像（細部画像）が計Ｎ枚生成される。この細部画像では、各画素の値が色度対比量Ｑに相当する。後に詳述するが、係るＷａｖｅｌｅｔ分解を用いて色度対比量Ｑを算出することで、画素Ｏと周囲画素Ｐとの色度対比に加え、画素Ｏと周囲画素Ｐとの間に存在する各画素と、画素Ｏとの色度対比をも反映した値が色度対比量Ｑとして求められる。
【００２０】
色度においては、正対比及び逆対比の違いによる目立ちの符号分けが意味をなさないため、符号変換部３７は、Ｎ枚のＷａｖｅｌｅｔ分解画像について、色度対比量Ｑの絶対値を算出して色度対比量Ｑの値を正の値に変換し、係数処理部３９に出力する。
係数処理部３９は、各レベルのＷａｖｅｌｅｔ分解画像に対し、色度対比量Ｑｕ１〜ＱｕＮのそれぞれに、レベルに応じたｕ’色度についての重回帰係数αｕ１〜αｕＮを乗じる。これにより、レベルごとに、Ｗａｖｅｌｅｔ分解画像の各画素の値を色度用の中間生成値ＩＱｕ１〜ＩＱｕＮに変換した画像データが生成され、これらの画像データがＷａｖｅｌｅｔ合成部４１に出力される。
中間生成値ＩＱｕ１〜ＩＱｕＮは、各画素のｕ’色度についての色度対比に基づく目立ちの程度を示す値でありマグニチュード推定法により得られた値である。なお、重回帰係数α及びマグニチュード推定法の詳細については後述する。
なお、同図では、色度対比量Ｑ、重回帰係数α及び中間生成値ＩＱについて、ｕ’色度分布画像に関する場合にはｕを添字に使用し、ｖ’色度分布画像に関する場合にはｖを添字に使用して区別している。
【００２１】
Ｗａｖｅｌｅｔ合成部４１は、係数処理部３９から出力されたｕ’色度についてのＮ枚の画像データをＷａｖｅｌｅｔ合成し、色度目立ち画像８５（図１４）として画像化部２５に出力する。この色度目立ち画像８５は、ｕ’色度分布画像の各画素の値を、各レベルの中間生成値ＩＱｕ１〜ＩＱｕＮを合算した値に変換した画像に相当する。
加算部４３は、ｕ’色度についての色度目立ち画像８５の各画素の中間生成値ＩＱｕと、ｖ’色度についての色度目立ち画像８５の各画素の中間生成値ＩＱｖとを画素ごとに合算し、ｕ’色度及びｖ’色度の両方を反映した色度目立ち予測値ＭＱを各画素に格納した色度目立ち画像を画像化部２５に出力する。
【００２２】
図５は、輝度目立ち評価部３０の機能的構成を示すブロック図である。
輝度目立ち評価部３０は、対数輝度分布画像生成部４５と、Ｗａｖｅｌｅｔ分解部４７と、係数処理部４９と、Ｗａｖｅｌｅｔ合成部５１とを備えている。
対数輝度分布画像生成部４５は、撮像画像データ５に基づいて光環境３の輝度分布を示す輝度分布画像を生成し、該輝度分布画像の各画素の輝度値の対数をとって対数輝度分布画像を生成し、Ｗａｖｅｌｅｔ分解部４７に出力する。
【００２３】
輝度分布画像の生成には、幅広い輝度レンジにて輝度値を生成できるように、例えば写真測光法（photographic photometry）が用いられる。すなわち、対数輝度分布画像生成部４５は、露出条件（例えばシャッタースピード）を異ならせて光環境３を撮像した複数の撮像画像データ５を取得し、各撮像画像データ５について、撮像画像の各画素値の階調値を輝度値に変換して輝度データを生成し、各撮像画像データ５の輝度データを合成して輝度分布画像を生成する。
【００２４】
Ｗａｖｅｌｅｔ分解部４７は、色度目立ち評価部２９のＷａｖｅｌｅｔ分解部３５と同様にＷａｖｅｌｅｔ分解を用いて、対数輝度分布画像の各画素について、該画素の周囲画素Ｐの各々との輝度対比を反映した輝度対比量Ｌを、周囲画素Ｐまでの距離に相当する複数のレベル１〜Ｎ（本実施形態ではＮ＝９）のそれぞれについて算出する。この輝度対比量Ｌの値は、画素Ｏの輝度が周囲画素Ｐよりも高い場合（正対比）に正となり、輝度が低い場合（逆対比）には負となる。また、輝度対比量Ｌの値は、周囲画素Ｐの全てに対して画素Ｏの輝度対比が大きい場合に、その絶対値が最大となり、画素Ｏとの輝度対比が小さい画素が周囲画素Ｐに含まれるほど、絶対値が小さくなる。また、周囲画素Ｐの全てが画素Ｏと輝度が同じ場合には、輝度対比の絶対値が最小となる。
【００２５】
係数処理部４９は、色度目立ち評価部２９の係数処理部３９と同様に、各レベルの輝度対比量Ｌ１〜ＬＮのそれぞれに、レベルに応じた重回帰係数β１〜βＮを乗じることで、撮像画像の各画素の値を輝度用の中間生成値ＩＬに変換した画像データをレベルごとに生成し、Ｗａｖｅｌｅｔ合成部５１に出力する。中間生成値ＩＬ１〜ＩＬＮは、各画素の輝度対比についての目立ちの程度を示す値であり、輝度が異なる各種刺激を被験者に提示して行われる後述のマグニチュード推定法により得られた値である。また重回帰係数βは、輝度対比量Ｌを説明変数としマグニチュード推定法による目立ち評価値を目的変数として重回帰分析により予め求められた係数であり、各レベルの輝度対比量Ｌ１〜ＬＮごとに予め求められている。
【００２６】
Ｗａｖｅｌｅｔ合成部５１は、係数処理部４９から出力されたＮ枚の画像データをＷａｖｅｌｅｔ合成し、輝度目立ち画像を画像化部２５に出力する。輝度目立ち画像は、対数輝度分布画像の各画素に、各レベルの中間生成値ＩＬ１〜ＩＬＮを合算した輝度目立ち予測値ＭＬを格納した画像である。
【００２７】
図６は、画像化部２５の機能的構成を示すブロック図である。
画像化部２５は、色度目立ち評価部２９から出力された色度目立ち画像８５と、輝度目立ち評価部３０から出力された輝度目立ち画像とを合成して、色度及び輝度の両方を統合的に判断した目立ち度を示す目立ち画像を生成し、画像出力部２７に出力する。具体的には、画像化部２５は、輝度目立ち予測値符号変換部６５と、色度・輝度目立ち合成部６７と、多段階評価値変換部６９と、評価値符号変換部７１とを備えている。
【００２８】
輝度目立ち予測値符号変換部６５は、符号概念を持たない色度目立ちと輝度目立ちとの合算を可能にするため、輝度目立ち画像の各画素で輝度目立ち予測値ＭＬの絶対値をとり、負符号の輝度目立ち予測値ＭＬを正符号に変化し、輝度・色度目立ち合成部６７に出力する。
色度・輝度目立ち合成部６７は、輝度目立ち画像の輝度目立ち予測値ＭＬと、色度目立ち画像８５の色度目立ち予測値ＭＱとを画素ごとに合算して、色度及び輝度を反映した目立ち値Ｕに変換し、多段階評価値変換部６９に出力する。
【００２９】
なお、本実施形態では、画像化部２５が色度目立ち予測値ＭＱと輝度目立ち予測値ＭＬとを加算して目立ち値Ｕを求めているが、これに限らない。すなわち、目立ち値Ｕ≒ｆ（色度目立ち予測値ＭＱ、輝度目立ち予測値ＭＬ）を十分に満たす関数ｆであれば、任意の関数ｆを用いることができる。
【００３０】
多段階評価値変換部６９は、目立ち画像の各画素の目立ち値Ｕを多段階評価値（本実施形態では１３段階）に変換し、各評価値に擬似カラーを対応付けて目立ちの程度を色づけして表現したカラーマッピング画像たる目立ち画像を生成し、評価値符号変換部７１に出力する。
評価値符号変換部７１は、輝度目立ち予測値符号変換部６５で正符号化した画素の多段階評価値に負符号を付与して、輝度の正対比及び逆対比を区別した目立ち画像を生成し、画像出力部２７に出力する。これにより、撮像画像について目立ちの分布を示した目立ち画像の目立ち画像データ９が画像出力部２７から例えば表示装置１３等の外部出力装置に出力される。
【００３１】
ここで、目立ち値Ｕから多段階評価値への変換は、予め実験により求められた関係が用いられる。より具体的には、被験者に対して評価刺激を提示し、その評価刺激から感じられる目立ちを、「非常に良く目立つ」、「良く目立つ」、「目立つ」、「やや目立つ」、「かろうじて目立つ」、「目立たない」、「視認できない」の７つの評価語句、及び、これら評価語句の各々の中間の１３段階で評価させた。この評価刺激は、上記輝度目立ち予測値ＭＬ及び色度目立ち予測値ＭＱ（すなわち、目立ち値Ｕ）が既知の刺激である。このような評価試験を多数の被験者に対し多数の評価刺激を用いて行い、これらの評価刺激の目立ち値Ｕと１３段階の評価との相関関係を求めている。この相関関係が多段階評価値変換部６９による目立ち値Ｕから１３段階評価値への変換に用いられる。
【００３２】
次いで、色度対比量Ｑと色度目立ち予測値ＭＱの相関関係、及び、輝度対比量Ｌと輝度目立ち予測値ＭＬの相関関係を求めるために本実施形態で採用した上述のマグニチュード推定法について説明する。
このマグニチュード推定法においては、はじめに、被験者に基準刺激を観察させる。被験者には、この基準刺激の目立ちの度合いを１００点とするよう、予め指示する。次いで、被験者に対して評価刺激を提示し、この評価刺激の目立ちの程度を点数で評価させた。このとき、評価０点は、評価刺激のターゲットが視認できなかった場合に限り応答するものとし、負の値は評価には用いないものとした。また、評価点数の上限は特に設けなかった。係るマグニチュード推定法により得られた点数が評価刺激に対する目立ち予測値となる。
【００３３】
基準刺激には、図７（Ａ）に示すように、一辺が視覚９０．０［ｄｅｇ］の正方形（背景領域７０）の中心に、１７［ｃｄ／ｍ２］及び直径２０．０［ｄｅｇ］の円形のターゲット領域７２を描画したサンプルを用いた。背景領域７０及びターゲット領域７２の色度はともに無彩色とした。
色度対比量Ｑと色度目立ち予測値ＭＱの相関関係を求める実験においては、ターゲット領域７２の色度対比とサイズの違いが目立ちに与える影響を調べるべく、ターゲット領域７２の色度（例えば図７（Ｂ））やサイズを可変したものを評価刺激として被験者に提示した。このとき、輝度対比の影響を除くべく、基準刺激及び評価刺激のいずれも、背景領域７０及びターゲット領域７２が共に２０．０［ｃｄ／ｍ２］となるように輝度を調整した。
また輝度対比量Ｌと輝度目立ち予測値ＭＬの相関関係を求める実験においては、ターゲット領域７２の輝度比とサイズの違いが目立ちに与える影響を調べるべく、ターゲット領域７２の輝度やサイズを可変したもの（例えば図７（Ｃ））を評価刺激として被験者に提示した。このとき、色度比の影響を除くべく、基準刺激及び評価刺激のいずれも、背景領域７０及びターゲット領域７２の色を無彩色（図１０の色７）とした。
【００３４】
このマグニチュード推定法による評価試験は、被験者が座位した位置から１６０［ｍｍ］離れたＰＣモニタに基準刺激及び評価刺激を映し出し、これを被験者が観察することで行われている。このとき、暗幕により被験者の周囲を遮蔽することで、被験者の周囲を暗室環境としている。
【００３５】
図８は、ターゲット領域７２のサイズ及び色度を可変したときのマグニチュード推定法による評価結果の一例を示す図であり、図８（Ａ）はターゲット領域７２のサイズを可変した場合、図８（Ｂ）は色度を可変した場合を示す。図８（Ａ）の実験結果は、図１０にｘｙ色度図の座標値で示した色２を背景領域７０の色とし、ターゲット領域７２の色を、色１、色３〜色６としたときの結果である。なお、図１０においてＹは輝度［ｃｄ／ｍ２］を示す。
同図に示す結果から、ターゲット領域７２の色に拘わらず、ターゲット領域７２のサイズが大きくなるほど評価点が高くなる傾向が読み取れる。この傾向は、背景領域７０の色が色２以外の他の色１〜７でも同じであった。
【００３６】
図８（Ｂ）は、ターゲット領域７２及び背景領域７０のそれぞれの色を、ｕ’ｖ’色度におけるｕ’ｖ’色空間上のユークリッド距離で表し、このユークリッド距離を横軸、評価点の平均値を縦軸としてターゲット領域のサイズごとにプロットしたものである。この図からは、ユークリッド距離が大きくなるほど評価点が高くなる傾向が認められる。しかしながら、同−ユークリッド距離を有する条件内での評価点の変動が激しく、ユークリッド距離を説明変数とし評価点の平均値を説明することが難しいことも示されている。同一ユークリッド距離を有する条件が複数発生するのは、例えば背景領域７０を色１、ターゲット領域７２を色２とした場合と、背景領域７０を色２、ターゲット領域７２を色１とした場合など、背景領域７０とターゲット領域７２とで色を入れ替えた場合が含まれるからである。
【００３７】
図９は、ターゲット領域７２のサイズ及び輝度比を可変したときのマグニチュード推定法による評価結果の一例を示す図であり、図９（Ａ）はターゲット領域７２のサイズを可変した場合、図９（Ｂ）は輝度比を可変した場合を示す。
同図に示す結果から、ターゲット領域７２のサイズが大きくなるほど、或いは、輝度比が強くなるほど評価点が高くなることが読み取れる。
【００３８】
色度についての重回帰係数α、及び、輝度についての重回帰係数βは、上記のマグニチュード推定法による評価結果に対して重回帰分析を行うことで導出される。
すなわち色度の重回帰係数αを導出する場合は、色度についてのマグニチュード推定法において、ｔ番目に被験者に与えた評価刺激をＤＱｔ、この評価刺激ＤＱｔに対する評価点の平均点をＣＱｔとする。そして、色度目立ち評価部２９のｕ’画像変換部３１及びｖ’画像変換部３３と同様にして、ｕ’色度分布画像及びｖ’色度分布画像をそれぞれ生成し、各画像をＷａｖｅｌｅｔ分解部３５と同様にして、レベル９までＷａｖｅｌｅｔ分解し、ｕ’色度分布画像及びｖ’色度分布画像ごとに９枚の画像（細部画像）を得る。そして、ｕ’色度及びｖ’色度ごとに、細部画像の中心の画素の値（色度対比量）を説明変数とし、評価平均点ＣＱｔを被説明変数として重回帰分析を実行する。これにより、レベルごとに人間の知覚を反映したαｕ１〜αｕ９及びαｖ１〜αｖ９の１８個の重回帰係数が得られる。これらレベルは、同一色度が連続する範囲（サイズ）を示しており、該サイズ及び色度対比量Ｑと目立ちとが上記重回帰係数αにより対応付けられると言える。
【００３９】
また、輝度の重回帰係数βを導出する場合は、輝度についてのマグニチュード推定法において、ｔ番目に被験者に与えた評価刺激をＤＬｔ、この評価刺激ＤＬｔに対する評価点の平均点をＣＬｔとする。ここで、ターゲット領域輝度／背景領域輝度が１．００以下となるような評価刺激ＤＬｔに対する評価平均点ＣＬｔについては負符号を加えた。評価平均点ＣＬｔに負符号を加えることで、ターゲット領域輝度／背景領域輝度が１．００以上となる刺激（正対比刺激）及びその対比（正対比）により生じる目立ち（正対比目立ち）と、ターゲット領域輝度／背景領域輝度が１．００以下となる刺激（逆対比刺激）及びその対比（逆対比）により生じる目立ち（逆対比目立ち）との違いが符号により表現される。
【００４０】
そして、輝度目立ち評価部３０の対数輝度分布画像生成部４５と同様にして、評価刺激ＤＬｔの対数輝度分布画像を生成し、また、Ｗａｖｅｌｅｔ分解部４７と同様にして、対数輝度分布画像をレベル９までＷａｖｅｌｅｔ分解し、計９枚の画像（細部画像）を得る。そして、細部画像の中心の画素の値（対数輝度値の対比量）を説明変数とし、評価平均点ＣＬｔを被説明変数として重回帰分析を実行する。これにより、各レベルについて、人間の知覚を反映したβ１〜β９までの９個の重回帰係数が得られる。なお、これらレベルは、上記のように、同一輝度が連続する範囲（サイズ）を示しており、該サイズ及び輝度対比量Ｌと目立ちとが上記重回帰係数βにより対応付けられると言える。
【００４１】
次いで、目立ち画像生成装置１１による目立ち画像生成処理を説明する。
図１１は、目立ち画像生成処理のフローチャートである。
目立ち画像生成装置１１は、撮像画像データ５が入力されると（ステップＳ１）、色度についての目立ちと輝度についての目立ちとを、それぞれ個別に評価する。
すなわち、色度目立ち評価においては、色度目立ち評価部２９の画像変換部３１が撮像画像データ５に基づいてｕ’色度分布画像を生成する（ステップＳ２）。次に、Ｗａｖｅｌｅｔ分解部３５がｕ’色度分布画像を９レベルまでＷａｖｅｌｅｔ分解することで、各画素に色度対比量Ｑを格納した９枚の画像データを生成する（ステップＳ３）。
【００４２】
このＷａｖｅｌｅｔ分解には、例えばｓｙｍｌｅｔ６などの略対称な形状の関数が直交系のＷａｖｅｌｅｔとして用いられ、ｕ’色度分布画像に対し、レベルを１つずつ上げながらレベルＮ（本実施形態ではＮ＝９）までＷａｖｅｌｅｔ分解が行われる。
例えばレベル１のＷａｖｅｌｅｔ分解では、図１２に示すように、ｕ’色度分布画像８１が、ＬＬ（Ｌｖ１）（Ｌ：Low-pass components）、ＨＬ（Ｌｖ１）（Ｈ：High-pass components）、ＬＨ（Ｌｖ１）、ＨＨ（Ｌｖ１）の４つのサブバンド画像（細部画像）８３ＬＬ、８３ＨＬ、８３ＬＨ、及び８３ＨＨに分解される。
ＬＬ（Ｌｖ１）のサブバンド画像８３ＬＬは、ｕ’色度分布画像における色度変化の低周波数成分を抽出したものであり、ｕ’色度分布画像の画像サイズを１／４倍に縮小したような粗い画像に相当する。
また、ＨＬ（Ｌｖ１）、ＬＨ（Ｌｖ１）、ＨＨ（Ｌｖ１）のサブバンド画像８３ＨＬ、８３ＬＨ、８３ＨＨは、それぞれｕ’色度分布画像８１における色度変化のうち、垂直方向の高周波成分、水平方向の高周波成分、斜め方向の高周波成分を抽出したものである。これらのサブバンド画像８３ＨＬ、８３ＬＨ、８３ＨＨは、それぞれの画素の値が、ｕ’色度分布画像８１の各画素についての垂直方向、水平方向、及び斜め方向のレベル１における色度対比量Ｑ１を与えている。
このとき、ｓｙｍｌｅｔ６のような、いわゆるメキシカンハットに近い形状（ガウス分布を２次微分して得られる形状）の関数をＷａｖｅｌｅｔに用いるため、画素の色度が周囲画素Ｐの色度よりも高い場合（正対比）には色度対比量Ｑが正の値となり、これとは逆に、低い場合（逆対比）には色度対比量Ｑが負の値となる。
さらに、例えば図１３に示すように、ドーナツ形状（但し半径＜Ｒ）に色度が分布している場合には、該ドーナツ形状の中心の画素Ｏと、この画素Ｏから半径Ｒ離れた、ドーナツ形状の外側の周囲画素Ｐとの間には色度対比がないものの、ドーナツ形状により逆対比が発生している。この場合でも、ｓｙｍｌｅｔ６のような関数を用いたＷａｖｅｌｅｔ分解によれば、色度対比量Ｑが単純にゼロにはならず、図１４（Ｂ）に示すように、コンボリューションにより画素Ｏと周囲画素Ｐとの色度対比量Ｑが算出されるため、あるレベルで相当量の負の対比（逆対比）が算出される。
【００４３】
次のレベル２のＷａｖｅｌｅｔ分解では、図１２に示すように、ＬＬ（Ｌｖ１）のサブバンド画像８３ＬＬに関してＷａｖｅｌｅｔ分解が施され、ＬＬ（Ｌｖ２）、ＨＬ（Ｌｖ２）、ＬＨ（Ｌｖ２）、及びＨＨ（Ｌｖ２）の４つのサブバンド画像８３ＬＬ、８３ＨＬ、８３ＬＨ、及び８３ＨＨに分解される。
以降同様にして、レベル１からレベルを１つずつ上げながらレベルＮに達するまで、次々とＬＬ（Ｌｖｎ（ｎ＝１〜Ｎ））のサブバンド画像８３ＬＬのみにＷａｖｅｌｅｔ分解が施され、これにより、各レベルについてサブバンド画像８３ＬＬ、８３ＨＬ、８３ＬＨ、及び８３ＨＨが生成される。
【００４４】
このとき、ＬＬ（Ｌｖｎ（ｎ＝１〜Ｎ））のサブバンド画像８３ＬＬに対してＷａｖｅｌｅｔ分解が繰り返されることで、Ｗａｖｅｌｅｔ分解のたびに、ｕ’色度分布画像８１を順次１／４倍に縮小したような粗いサブバンド画像８３ＬＬが生成される。この結果、Ｗａｖｅｌｅｔ分解のレベルが上がるほど、Ｗａｖｅｌｅｔの関数に対して画像が相対的に大きくなることから、ｕ’色度分布画像８１の各画素については、レベルが上がるほど、より遠くの周囲画素Ｐとの色度対比が求められる。
前掲図１１に戻り、ステップＳ３において、ＮレベルまでのＷａｖｅｌｅｔ分解が行われると、色度の目立ちにおいては逆対比と正対比を区別する必要性が乏しいため、符号変換部３７が負の色度対比量Ｑ（分解値）を全て正の値に変換する（ステップＳ４）。
【００４５】
次いで、係数処理部３９は、ｕ’色度分布画像８１の全画素について各レベルの水平方向、垂直方向、及び斜め方向の色度対比量Ｑと、そのレベルに対応した重回帰係数αに基づいて、ｕ’色度分布画像８１の全画素について、各レベルの色度の中間生成値ＩＱｕ１〜ＩＱｕＮを求める（ステップＳ５）。
例えば、レベル３のＷａｖｅｌｅｔ分解で得られたサブバンド画像８３ＬＬ、８３ＨＬ、８３ＬＨ、及び８３ＨＨを対象とした場合、図１４に示すように、ＬＬ（Ｌｖ３）のサブバンド画像８３ＬＬの全画素値を「０」とし、また、斜線で示したＨＬ（Ｌｖ３）、ＬＨ（Ｌｖ３）及びＨＨ（Ｌｖ３）の全画素に対し、それぞれレベル３に対応する重回帰係数αｕ３が乗じられる。
そして、レベル３の各サブバンド画像８３ＬＬ、８３ＨＬ、８３ＬＨ、及び８３ＨＨが、Ｗａｖｅｌｅｔ分解に用いられた直交ウェーブレット（例えばｓｙｍｌｅｔ６）によりＷａｖｅｌｅｔ合成される。
以降、原画像レベル（０レベル）まで１つずつレベルを下げながらＷａｖｅｌｅｔ合成が繰り返されるが、このとき、各レベルにおけるサブバンド画像８３ＨＬ、８３ＬＨ、及び８３ＨＨの全画素の値を「０」として合成が繰り返される。
この結果、ｕ’色度分布画像８１の全画素に、レベル３相当のｕ’色度についての中間生成値ＩＱｕ３が格納されたレベル３相当の色度目立ち画像８５が得られる。
これと同様にして、１〜Ｎレベルについて、各レベル相当の色度目立ち画像を生成し、それぞれのレベル相当の色度目立ち画像を合成することで（各目立ち画像の対応する画素の値を加算することで）、ｕ’色度分布画像８１の全画素に中間生成値ＩＱｕが格納された色度目立ち画像８５のデータが生成される（ステップＳ６）。
【００４６】
ｖ’色度についても同様に、ｖ’色度分布画像の生成（ステップＳ７）、Ｗａｖｅｌｅｔ分解部３５による各レベルでの色度対比量Ｑの算出（ステップＳ８）、符号変換部３７での正符号への変換（ステップＳ９）、係数処理部３９によるｖ’色度についての中間生成値ＩＱｖ１〜ＩＱｖ９の算出（ステップＳ１０）、及び、Ｗａｖｅｌｅｔ合成部４１によるＷａｖｅｌｅｔ合成（ステップＳ１１）が順次行われる。これにより、撮像画像の全画素にｖ’色度の中間生成値ＩＱｖが格納されたｖ’色度の目立ち画像が生成される。
このようにして、ｕ’色度及びｖ’色度のそれぞれについて算出された中間生成値ＩＱｕ、ＩＱｖを加算部４３により足し合わせ、撮像画像の全画素に色度目立ち予測値ＭＱが格納された色度目立ち画像を生成する（ステップＳ１２）。
【００４７】
次いで輝度目立ち評価について説明すると、輝度目立ち評価部３０の対数輝度分布画像生成部４５が撮像画像データ５に基づいて対数輝度分布画像を生成する（ステップＳ１３）。次いで、Ｗａｖｅｌｅｔ分解部４７が、色度目立ち評価部２９のＷａｖｅｌｅｔ分解部３５と同様にして、対数輝度分布画像を、ｓｙｍｌｅｔ６を用いてレベル９までＷａｖｅｌｅｔ分解し、各レベルでの輝度対比量Ｌを求める（ステップＳ１４）。
次いで、係数処理部４９が各レベルでのサブバンド画像８３に、レベルに対応する重回帰係数β１〜β９を乗じることで中間生成値ＩＬ１〜ＩＬ９を求め（ステップＳ１５）、Ｗａｖｅｌｅｔ合成部５１が、これら各レベルのサブバンド画像８３をＷａｖｅｌｅｔ合成して、対数輝度分布画像の全画素に輝度目立ち予測値ＭＬが格納された輝度目立ち画像を生成する（ステップＳ１６）。
【００４８】
次いで、画像化部２５の輝度目立ち予測値符号変換部６５により、輝度目立ち画像において、負符号の輝度目立ち予測値ＭＬを全て正にし（ステップＳ１７）、色度・輝度目立ち合成部６７により、輝度目立ち予測値ＭＬと色度目立ち予測値ＭＱと加算して目立ち値Ｕを算出する（ステップＳ１８）。そして、多段階評価値変換部６９により、目立ち値Ｕを１３段階評価値に変換する（ステップＳ１９）。次いで、輝度の正対比と逆対比による目立ちの違いを明示すべく、評価値符号変換部７１がステップＳ１７において輝度目立ち予測値ＭＬが負符号だった画素の１３段階評価値に負符号を加える（ステップＳ２０）。これにより、撮像画像の全画素に、「＋１３」から「−１３」までの多段階評価値が格納された目立ち画像生成され、係る目立ち画像のデータが画像出力部２７から出力される（ステップＳ２１）。この目立ち画像においては、評価値ごとに擬似カラーに色分けされる。これにより、撮像画像に写した評価対象の目立ちを定量的に把握することが可能となる。
【００４９】
以上説明したように本実施形態によれば、評価対象を撮像した撮像画像に対し、評価対象と周囲の色度が等しい場合に目立ちが無いと評価し、評価対象と周囲の色度対比が大の場合に、その大きさの度合いに応じて評価対象の目立ちを高く評価し、この評価に基づいて、撮像画像から色度目立ち画像を生成する構成とした。
この構成により、評価対象と周囲との色度対比に基づいた目立ちを、色度目立ち画像から定量的に評価することができる。
【００５０】
特に本実施形態によれば、撮像画像の画素Ｏごとに、該画素Ｏから半径Ｒだけ離れた周囲画素Ｐの全部の画素との色度対比を反映した色度対比量Ｑを、複数の半径Ｒごとに算出し、該半径Ｒごとの色度対比量Ｑを加算して画素Ｏごとの色度対比量Ｑとする構成とした。この構成により、撮像画像の画素Ｏごとに、周囲の色度分布、及び、画素Ｏと同じ色度が広がっている範囲（サイズ）を反映した色度対比量Ｑが求められる。さらに、この色度対比量Ｑに基づいて色度の目立ちを評価するため、周囲の色度との関係及びサイズを反映した目立ちが統合的に評価される。
【００５１】
また本実施形態によれば、撮像画像を、均等色空間に属する表色系の一例であるｕ’色度及びｖ’色度に分解して、これら色度ごとに色度分布画像を生成し、各色度分布画像について目立ち予測値ＭＱを求め、各色度分布画像についての目立ち予測値ＭＱを加算し、この目立ち予測値ＭＱに基づいて撮像画像の色度の目立ちを評価した。
これにより、表色系での色の距離と知覚的な色の距離（異なり感）とが類似するため、色の異なりと目立ち感との関係が容易に求められる。
【００５２】
また本実施形態によれば、評価対象を撮像した撮像画像に対し、評価対象と周囲の輝度が等しい場合に目立ちが無いと評価し、評価対象と周囲の輝度対比が大の場合に、その大きさの度合いに応じて評価対象の目立ちを高く評価し、色度の目立ちと輝度の目立ちの評価結果に基づいて、撮像画像の色度及び輝度の目立ちの分布を示す目立ち画像を生成した。これにより、色度及び輝度のそれぞれの違いによる目立ちを定量的に評価することができる。
特に、従来技術においては、評価対象を輝度により評価する際、その明るさによって評価しているため、評価対象が暗いほど目立たないと評価される。しかし実際には、評価対象の周囲が明るい場合、評価対象が暗いほど逆対比により目立っており、このように従来技術では実際とは異なる評価結果がでてしまうことがある。また、評価対象が明るい場合でも、周囲が同等に明るい場合には、評価対象は目立たなくなるものの、従来技術では目立つという評価結果がでてしまう。このような従来技術に対して本実施形態によれば、周囲との輝度対比により輝度の目立ちが評価されるため、評価対象の目立ちを正確に評価することができる。
【００５３】
また、本実施形態では、輝度の逆対比による目立ちを負符号で示し、輝度の正対比による目立ちとを正符号で示すことで、これらを分けて目立ち画像に画像化している。これにより、評価対象が正対比及び逆対比のいずれによって目立っているのかを判別することができる。
【００５４】
なお、上述した各実施形態は、あくまでも本発明の一態様を示すものであり、本発明の範囲内で任意に変形および応用が可能である。
例えば、上述した実施形態では、ウェーブレット変換を用いて、対数輝度分布画像の各画素について輝度対比量Ｌを求める場合を例示したが、これに限らず、例えば、対数輝度分布画像に対する大きさ（フィルターの適用範囲（画素数））を各レベルに応じて異ならせた複数のＮフィルターを用いてもレベルごとの輝度対比量Ｌを求めることができる。
【００５５】
また例えば、本発明の目立ち評価システム１を用いることで、広告や看板、道路交通標識、視線誘導灯などの周囲に対して目立たせる事が望まれる対象物が、その設置環境で目立っているかを評価する事が可能になる。特に、日中と夜間との両方で目立ちを評価することで、周囲の明るさなどの異なる状態での目立ちを定量的に評価することが可能となる。また、この評価を参考にして、より目立たせるための照明環境を設計、提案などすることができる。
これとは逆に、例えばスポーツ施設のナイター照明用の投光器を近隣住居からみたときの目立ちを評価することで、この投光器が近隣住居に対して光害となるかどうかを評価することも可能である。
【００５６】
また例えば、上述した目立ち画像生成プログラム１５を、例えばＣＤやＤＶＤなどのコンピューター読み取り可能な記録媒体に記録して実施しても良く、また、インターネットなどの電気通信回線を介して配布するなどの実施をすることも可能である。
【符号の説明】
【００５７】
１  評価システム
３  光環境
５  撮像画像データ
９  目立ち画像データ
１１  目立ち画像生成装置
１５  目立ち画像生成プログラム
２３  目立ち評価部
２５  画像化部
２９  色度目立ち評価部
３０  輝度目立ち評価部
３５、４７  Ｗａｖｅｌｅｔ分解部
３９、４９  係数処理部
４１、５１  Ｗａｖｅｌｅｔ合成部
４３  加算部
６７  色度・輝度目立ち合成部
６９  目立ち画像生成部
８１  色度分布画像
８３  サブバンド画像
８５  目立ち画像
Ｌ  輝度対比量
Ｑ  色度対比量
Ｐ  周囲画素
Ｕ  目立ち値
ＭＬ  輝度目立ち予測値
ＭＱ  色度目立ち予測値
α、β  重回帰係数
【図１】
2011002336.tif 000003
【図２】
2011002336.tif 000004
【図３】
2011002336.tif 000005
【図４】
2011002336.tif 000006
【図５】
2011002336.tif 000007
【図６】
2011002336.tif 000008
【図７】
2011002336.tif 000009
【図８】
2011002336.tif 000010
【図９】
2011002336.tif 000011
【図１０】
2011002336.tif 000012
【図１１】
2011002336.tif 000013
【図１２】
2011002336.tif 000014
【図１３】
2011002336.tif 000015
【図１４】
2011002336.tif 000016