(57)【要約】【課題】車載カメラで撮影した市街映像や手持ちカメラで撮影したビデオ映像には、意図せざる歩行者や電柱、街路樹などの前景物が障害物として写りこむことが良くある。このようなにカメラが動くことを前提とした、映像からの障害物除去手法は、既存技術の組み合わせで実現できると考えられるが、過去に具体的なシステムとして提案された例はあまり無く、実際のシステムにおいて、高い精度で安定した除去を実現することは容易ではない。【解決手段】本発明では時空間画像解析を用いて、前景物のみを効率的に除去する手法を提案する。特に、本発明では、撮影対象物としてビルや家屋など、市街地が主に平面構造で構成されることに着目し、平面ベースでのＳＦＭを用いて、前景物体を自動的に除去する手法を提案する。時空間解析を利用することで、従来手法では難しかった屋外環境における歩行者や街路樹、電柱など複雑な障害物を効率よく除去することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
空間を移動する撮影手段にて、第１オブジェクトと、前記撮影手段との距離が前記第１オブジェクトとは異なる第２オブジェクトとを撮影することで取得された画像列から、前記第２オブジェクトを除去する画像処理装置であり、
前記第１オブジェクトが画像上の同じ座標に配置される第１画像列を積層することにより、時空間ボリュームを生成する第１計算部と、
前記時空間ボリュームにおいて時間軸方向に平行なスキャンラインの線上、または前記スキャンラインの周辺の前記時空間ボリュームにてヒストグラムを作成し、最も頻度が高い色を前記スキャンラインの色と認定し、この認定を前記第１画像列に含まれるピクセルに対して行うことで、前記第２オブジェクトが除去された第２画像列を生成する第２計算部と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第１計算部では、連続する前記画像間で、一定速度で平行移動するようにカメラを移動して撮影、または各画像を変換し、
前記第２計算部では、前記一定速度から計算される角度で傾斜するスキャンラインの線上で前記ヒストグラムを作成することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記第２計算部では、前記第１空間ボリュームの空間内にてフィルタを設定し、このフィルタに含まれる前記スキャンラインのヒストグラムを作成することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第１画像列に含まれる領域の時間の経過に伴う移動距離を求め、前記移動距離が一定以上の領域を、前記障害物が存在する可能性が高い障害物領域としてマスクを施す第３計算部を更に備え、
前記第２計算部は、前記マスクを除外した前記第１空間ボリュームを基に前記ヒストグラムを作成することを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記時空間ボリュームに対してグラフカット処理により障害物を検出しマスクを施す第４計算部を更に備え、
前記第２計算部は、前記マスクを除外した前記第１空間ボリュームを基に前記ヒストグラムを作成することを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記撮影手段により取得された前記画像列に対して平面射影変換を行うことで前記第１画像列を生成する第５計算部を更に備えることを特徴とする請求項１乃至請求項５の何れかに記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記第1計算部および前記第２計算部は、前記第１画像列に含まれる前記第１オブジェクトが備える各平面毎に複数の前記２画像列を生成し、
前記複数の第２画像列の各ピクセル座標において、最も背景らしい画像を選択することで、前記障害物が除去された第３画像列を生成する第６計算部を更に備えることを特徴とする請求項１乃至請求項６の何れかに記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記第２計算部は、前記スキャンラインの傾き、もしくは前記時空間ボリューム内の色、もしくはエッジの情報を参照として前記時空間ボリュームを複数の領域に分割し、分割された前記領域の各々に対して個別に前記第２画像列を生成することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項９】
空間を移動する撮影手段にて、第１オブジェクトと、前記撮影手段との距離が前記第１オブジェクトとは異なる第２オブジェクトとを撮影することで取得された画像列から、前記第２オブジェクトを除去する画像処理方法であり、
前記第１オブジェクトが画像上の同じ座標に配置される第１画像列を、積層することにより、時空間ボリュームを生成する第１ステップと、
前記時空間ボリュームにおいて時間軸方向に平行なスキャンラインの線上、または前記スキャンラインの周辺の前記時空間ボリュームにてヒストグラムを作成し、最も頻度が高い色を前記スキャンラインの色と認定し、この認定を前記第１画像列に含まれるピクセルに対して行うことで、前記第２オブジェクトが除去された第２画像列を生成する第２ステップと、
を備えたことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
空間を移動する撮影手段にて、第１オブジェクトと、前記撮影手段との距離が前記第１オブジェクトとは異なる第２オブジェクトとを撮影することで取得された画像列から、前記第２オブジェクトを除去する画像処理装置に、
前記第１オブジェクトが画像上の同じ座標に配置される第１画像列を、積層することにより、時空間ボリュームを生成する第１機能と、
前記時空間ボリュームにおいて時間軸方向に平行なスキャンラインの線上、または前記スキャンラインの周辺の前記時空間ボリュームにてヒストグラムを作成し、最も頻度が高い色を前記スキャンラインの色と認定し、この認定を前記第１画像列に含まれるピクセルに対して行うことで、前記第２オブジェクトが除去された第２画像列を生成する第２機能と、
を実行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、画像処理装置、画像処理方法およびプログラムに関し、特に、移動カメラで撮影された画像から前景物を除去する画像処理装置、画像処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
街などの広域空間をモデリングするために、ビルなどの建造物のみを撮影しようとしても、その建物の前にある樹木や電柱などが映り込み、対象とする建造物のみの画像が手に入らないことがよくある。このように撮影した画像上に対象物と障害物が同時に重なりあって映りこむ状況は日常的に見られる現象である。この現象は撮影者の意図通りの画像取得を妨げるだけでなく、コンピュータビジョンにおけるトラッキングや物体計測などの処理や、コンピュータグラフィックスにおける３次元都市構築における実世界のテクスチャ取得などの際にも大きな問題となる。
【０００３】
また、最近ではＧｏｏｇｌｅ  Ｓｔｒｅｅｔ  Ｖｉｅｗなどのシステムにおいて映り込んでしまった人や自動車などは、プライバシーの問題なども引き起こしている。
【０００４】
この問題の解決策として、時空間画像解析がある。例えば、カメラが等速直線運動をしている場合、エピポーラ線上での切断平面であるＥｐｉｐｏｌａｒ  Ｐｌａｎｅ  Ｉｍａｇｅ（ＥＰＩ）上では現実世界のシーンにおける３次元点が直線となって現れるため、これを利用すれば、障害物が複雑な形状や移動物体や複数個であっても、直線上の処理により障害物除去を容易に行うことができる。また、等速直線運動でない場合においても、Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ｆｒｏｍ  Ｍｏｔｉｏｎ（ＳｆＭ）などによりカメラの動きをロバストに推定する手法が多く提案されており（非特許文献１）、（非特許文献２）、これを用いれば、等速直線運動するカメラで撮影した画像へ変換することができ、同様に時空間画像解析での障害物除去が実現できる。特に、市街などにおいて車載カメラで撮影する場合には等速直線運動が成り立ちにくいため、カメラの動きを自動補正することは必須となる。
【０００５】
障害物に限らず、画像や映像上の特定の領域を違和感無く穴埋めすることは、需要も大きく長く研究されてきた。最近では、グラフィクス分野において、ｌａｚｙｓｎａｐｐｉｎｇによる簡易なインタラクティブ操作により、周辺のデータを用いて障害物領域を違和感無く埋める手法（ｉｎｐａｉｎｔｉｎｇ）などが発表されている（非特許文献３）、また、さらにこれを拡張し、ビデオ映像から不要な部分を除去する手法も提案されている（非特許文献４）。以下では、このような過去の障害物除去に関する研究を、空間および時間的な補間によるものに分類して紹介する。
【０００６】
空間的除去手法として次のものがある。単画像において、ある特定の領域を周囲の情報で穴埋めする手法は、空間的な補間による障害物除去と考えることが出来る。小幡らは、単一画像から画像の局所的な類似性とフラクタル性を利用し、不要オブジェクトを囲む僅かなベクトルと類似する領域を探索して推定、修復した（非特許文献５）。榎本らは、複数視点から対象物を撮影し、その画像を射影変換することで比較し、障害物を除去した（非特許文献６）。Ｌｉらは、ｌａｚｙ  ｓｎａｐｐｉｎｇによる簡易なインタラクティブ操作により選択した領域をグラフカットにより高精度に推定し、周辺のデータを用いて滑らかに補間する手法を提案している。
【０００７】
時間的除去手法として次のものがある。固定カメラによる背景作成の研究などは、時間的な補間による障害物除去と考えることが出来る。このような研究はこれまで非常に多く行われている。例えば、Ｋｏｒａｈらはモーションキューを使用し周りから補間する方法を提案した（非特許文献７）。また、Ｍａｔｓｕｓｈｉｔａらは、屋外に固定カメラで撮影した交差点映像から光源（太陽）の動きを考慮することで、車両などの障害物を効率よく除去する手法を提案している（非特許文献８）。
【０００８】
時空間を考慮した除去手法として、次のものがある。ビデオ映像などを対象として、時空間的な補間により障害物を除去する手法が最近提案されるようになってきている。Ｓｈｉｒａｔｏｒｉらは、ビデオ映像においてグラフカットを用いて、特定の対象物体を除去し時空間内で類似のセグメントを探索することで、滑らかにビデオ映像を補間する手法を提案した（非特許文献４）。この手法は、障害物が１つの大きな塊である場合には極めて有効と考えられるものの、障害物が複数個や不特定多数個の場合には一つ一つの領域を特定するのは難しく、本形態で想定するような街路樹や通行人などの複数の障害物をこの手法で除去することは難しいと考えられる。また、Ｔｈａｎｄａらは、ガラスなどに反射した物体をＥＰＩ上では反射層と透過層は色の線形和となって表れることを利用し、画像上から反射層を除去し、ガラスの奥の物体を映し出す手法を提案した（非特許文献９）。羽下らは、時空間画像解析を行い、障害物領域をエッジなどから抽出し、背景の傾きを分散で求め、その傾きで障害物領域の端から端へ滑らかに補間することで障害物除去した（非特許文献１０）。また、福地らは、固定首振りカメラの画像を時空間解析し、レンズに付いた水滴を除去した（非特許文献１１）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Ａ．Ｔｈｏｍａｓ，Ｖ．Ｆｅｒｒａｒｉ，Ｂ．Ｌｅｉｂｅ，Ｔ．Ｔｕｙｔｅｌａａｒｓ，ａｎｄＬ．ＶａｎＧｏｏｌ．，“Ｄｙｎａｍｉｃ  ３ｄ  ｓｃｅｎｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｆｒｏｍ  ａｍｏｖｉｎｇ  ｖｅｈｉｃｌｅ”，ＩＥＥＥ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉ−ｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  （ＣＶＰＲ’０７），  ２００７．
【非特許文献２】Ｇ．Ｂｒｏｓｔｏｗ，Ｊ．Ｓｈｏｔｔｏｎ，Ｊ．Ｆａｕｑｕｅｕｒ，ａｎｄ  Ｒ．Ｃｉｐｏｌｌａ．，“Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ｆｒｏｍｍｏｔｉｏｎ  ｐｏｉｎｔ  ｃｌｏｕｄｓ”，Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍ−ｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ（ＥＣＣＶ），２００８．
【非特許文献３】小幡恭久，剣持雪子，小谷一孔，“画像のフラクタル性を活用した局所的な画像推定法による画像復元手法”ＰＲＭＵ２００２−１２６  ｐｐ．３７−４２
【非特許文献４】榎本暁人，斎藤英雄，“複数のハンディカメラを利用したＤｉｍｉｎｉｓｈｅｄ  Ｒｅａｌｉｔｙ”，ＭＩＲＵ２００７
【非特許文献５】Ｙｉｎ  Ｌｉ，Ｊｉａｎ  Ｓｕｎ，Ｃｈｉ−Ｋｅｕｎｇ  Ｔａｎｇ  ａｎｄ  Ｈｅｕｎｇ−ＹｅｕｎｇＳｈｕｍ，“Ｌａｚｙ  Ｓｎａｐｐｉｎｇ”，ＳＩＧＧＲＡＰＨ２００４，Ｖｏｌ．２３，ｐｐ．３０３−３０８．
【非特許文献６】Ｃ．Ｒａｓｍｕｓｓｅｎ，Ｔ．Ｋｏｒａｈ，“Ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ  ｉｎｐａｉｎｔ−ｉｎｇ  ｆｏｒ  ｒｅｃｏｖｅｒｉｎｇ  ｔｅｘｔｕｒｅ  ｍａｐｓ  ｏｆ  ｐａｒｔｉａｌｌｙ  ｏｃｃｌｕｄｅｄｂｕｉｌｄｉｎｇ  ｆａｃａｄｅｓ”  Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＩＥＥＥ  ＩＣＩＰ．
【非特許文献７】Ｙａｓｕｙｕｋｉ  Ｍａｔｓｕｓｈｉｔａ，Ｋｏ  Ｎｉｓｈｉｎｏ，Ｋａｔｓｕｓｈｉ  Ｉｋｅｕｃｈｉ，Ｍａｓａｏ  Ｓａｋａｕｃｈｉ，“Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ  Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈＴｉｍｅ−Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  Ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ  Ｉｍａｇｅｓ  ｆｏｒ  Ｖｉｄｅｏ  Ｓｕｒｖｅｉｌ−ｌａｎｃｅ”，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌ．  Ｍａｃｈ．  Ｉｎｔｅｌｌ．，２６（１０）：  １３３６−１３４７  （２００４）．
【非特許文献８】Ｔａｋａａｋｉ  Ｓｈｉｒａｔｏｒｉ，Ｙａｓｕｙｕｋｉ  Ｍａｔｓｕｓｈｉｔａ，Ｓｉｎｇ  ＢｉｎｇＫａｎｇ，ａｎｄ  Ｘｉａｏｏｕ  Ｔａｎｇ，“Ｖｉｄｅｏ  ｃｏｍｐｌｅｔｉｏｎ  ｂｙ  ｍｏ−ｔｉｏｎｅｌｄ  ｔｒａｎｓｆｅｒ”，  Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＩＥＥＥ  Ｃｏｎｆｅｒ−ｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ（ＣＶＰＲ），  ｖｏｌｕｍｅ  １，  ｐａｇｅｓ  ４１１−４１８，  Ｊｕｎｅ  ２００６．
【非特許文献９】Ｔｈａｎｄａ  Ｏｏ，川崎洋，大澤裕，池内克史，“Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｒｅｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｔｒａｎｓｐａｒｅｎｃｙ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏ−ｒａｌ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｆｏｒ  Ｏｕｔｄｏｏｒ  Ｓｃｅｎｅ”，  ＩＰＳＪ  Ｖｏｌ．  ２（２００６）ｐｐ．４２８−４４０．
【非特許文献１０】羽下哲司，鷲見和彦，橋本学，関明伸，黒田伸一，“時空間画像処理による注目距離対象の強調に基づいた遠隔監視システム”，電子情報通信学会技術報告（ＰＲＭＵ９７−１２６），ｐｐ．４１−４６  （１９９７）．
【非特許文献１１】福地功，山下淳，金子透，三浦憲二郎，“カメラの回転を用いた時空間画像からの水滴除去”，第１３回画像センシングシンポジウム講演論文集，横浜，Ｊｕｎｅ  ２００７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上記した文献記載の発明には、以下のような課題が存在した。
【００１１】
非特許文献１乃至非特許文献６に記載された発明では、都市などの景観における歩行者や駐車車両などを障害物と自動認識することは難しいと考えられる。
【００１２】
非特許文献７および非特許文献８に記載された発明では、カメラが固定され静止しているため、動いている物体を障害物として自動で認識し除去することが可能であり、歩行者などの除去には適しているが、フェンスや街路樹などの除去は難しい。さらにカメラが動く場合に適用することは容易ではない。
【００１３】
非特許文献９に記載された発明では、反射層ではなく、実際に存在する対象物の除去手法に関しては述べてられていない。
【００１４】
非特許文献１０に記載された発明では、障害物の判定をエッジ検出により行っているが、障害物のエッジが必ずしも検出できるとは限らず、また、等速直線運動を仮定した手法のため、本形態の目的としている屋外環境での等速直線運動でない場合や障害物の形状が複雑な場合に利用することが難しい。
【００１５】
非特許文献１１に記載された発明では、都市などの広域空間にこのシステムでは撮影できる範囲が限られているため適用困難である。
【００１６】
本発明は、上記した課題を鑑みて成されたものであり、撮影対象物と前景物が重なった画像列から前景物を除去し、撮影対象物のみを映し出す画像列を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明の画像処理装置は、空間を移動する撮影手段にて、第１オブジェクトと、前記撮影手段との距離が前記第１オブジェクトとは異なる第２オブジェクトとを撮影することで取得された画像列から、前記第２オブジェクトを除去する画像処理装置であり、前記第１オブジェクトが画像上の同じ座標に配置される第１画像列を、積層することにより、時空間ボリュームを生成する第１計算部と、前記時空間ボリュームにおいて時間軸方向に平行なスキャンラインの線上、または前記スキャンラインの周辺の前記時空間ボリュームにてヒストグラムを作成し、最も頻度が高い色を前記スキャンラインの色と認定し、この認定を前記第１画像列に含まれるピクセルに対して行うことで、前記第２オブジェクトが除去された第２画像列を生成する第２計算部と、を備えたことを特徴とする。
【００１８】
更に、本発明の画像処理装置は、前記第１計算部では、連続する前記画像間で、一定速度で平行移動するようにカメラを移動して撮影、または各画像を変換し、前記第２計算部では、前記一定速度から計算される角度で傾斜するスキャンラインの線上で前記ヒストグラムを作成することを特徴とする。
【００１９】
更に、本発明の画像処理装置は、前記第２計算部では、前記第１空間ボリュームの空間内にてフィルタを設定し、このフィルタに含まれる前記スキャンラインのヒストグラムを作成することを特徴とする。
【００２０】
更に、本発明の画像処理装置は、前記第１画像列に含まれる領域の時間の経過に伴う移動距離を求め、前記移動距離が一定以上の領域を、前記障害物が存在する可能性が高い障害物領域としてマスクを施す第３計算部を更に備え、前記第２計算部は、前記マスクを除外した前記第１空間ボリュームを基に前記ヒストグラムを作成することを特徴とする。
【００２１】
更に、本発明の画像処理装置は、時空間ボリュームに対してグラフカット処理により障害物を検出しマスクを施す第４計算部を更に備え、前記第２計算部は、前記マスクを除外した前記第１空間ボリュームを基に前記ヒストグラムを作成することを特徴とする。
【００２２】
更に、本発明の画像処理装置は、前記撮影手段により取得された前記画像列に対して平面射影変換を行うことで前記第１画像列を生成する第５計算部を更に備えることを特徴とする。
【００２３】
更に、本発明の画像処理装置は、前記第1計算部および前記第２計算部は、前記第１画像列に含まれる前記第１オブジェクトが備える各平面毎に複数の前記２画像列を生成し、前記複数の第２画像列の各ピクセル座標において、最も背景らしい画像を選択することで、前記障害物が除去された第３画像列を生成する第６計算部を更に備えることを特徴とする。
【００２４】
更に、本発明の画像処理装置は、前記第２計算部は、前記スキャンラインの傾き、もしくは前記時空間ボリューム内の色、もしくはエッジの情報を参照として前記時空間ボリュームを複数の領域に分割し、分割された前記領域の各々に対して個別に前記第２画像列を生成することを特徴とする。
【００２５】
更に、本発明は、空間を移動する撮影手段にて、第１オブジェクトと、前記撮影手段との距離が前記第１オブジェクトとは異なる第２オブジェクトとを撮影することで取得された画像列から、前記第２オブジェクトを除去する画像処理方法であり、前記第１オブジェクトが画像上の同じ座標に配置される第１画像列を、積層することにより、時空間ボリュームを生成する第１ステップと、前記時空間ボリュームにおいて時間軸方向に平行なスキャンラインの線上、または前記スキャンラインの周辺の前記時空間ボリュームにてヒストグラムを作成し、最も頻度が高い色を前記スキャンラインの色と認定し、この認定を前記第１画像列に含まれるピクセルに対して行うことで、前記第２オブジェクトが除去された第２画像列を生成する第２ステップと、を備えたことを特徴とする。
【００２６】
更に、本発明のプログラムは、空間を移動する撮影手段にて、第１オブジェクトと、前記撮影手段との距離が前記第１オブジェクトとは異なる第２オブジェクトとを撮影することで取得された画像列から、前記第２オブジェクトを除去する画像処理装置に、前記第１オブジェクトが画像上の同じ座標に配置される第１画像列を、積層することにより、時空間ボリュームを生成する第１機能と、前記時空間ボリュームにおいて時間軸方向に平行なスキャンラインの線上、または前記スキャンラインの周辺の前記時空間ボリュームにてヒストグラムを作成し、最も頻度が高い色を前記スキャンラインの色と認定し、この認定を前記第１画像列に含まれるピクセルに対して行うことで、前記第２オブジェクトが除去された第２画像列を生成する第２機能と、を実行させることを特徴とする。
【００２７】
ここで、上記手段に含まれる「第１オブジェクト」および「第２オブジェクト」の一実施例は、以下に述べる形態の「背景」および「前景物」である。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、垣根などの複雑な形状の前景物が撮影対象物と共に移り混んだ画像列から、正しく前景物を除去できる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の画像処理装置を示す図である。
【図２】本発明の画像処理方法を示す図である。
【図３】本発明の画像処理方法を示す図であり、ボックス左平面のｎフレームから基準フレームへの射影変換を示し、（Ａ）は基準のフレームであり、（Ｂ）はｎフレームであり、（Ｃ）は射影結果である。
【図４】本発明の画像処理方法を示す図であり、ヒストグラムピークによる前景物除去を示し、（Ａ）は除去前であり、（Ｂ）は除去後である。
【図５】本発明の画像処理方法を示す図であり、（Ａ）および（Ｂ）はオブジェクトの位置関係を示す図である。
【図６】本発明の画像処理方法を示す図であり、図５の高さ（ｂ）における複雑な前景物のＥＰＩを示す図である。
【図７】本発明の画像処理方法を示す図であり、図５の高さ（ａ）における横幅のある前景物のＥＰＩを示す図である。
【図８】本発明の画像処理方法を示す図であり、複数平面の入力映像を示す画像である。
【図９】本発明の画像処理方法を示す図であり、複数平面の平面１への写像結果を示す画像である。
【図１０】本発明の画像処理方法を示す図であり、複数平面の平面２への写像結果を示す画像である。
【図１１】本発明の画像処理方法を示す図であり、複数平面の平面１のヒストグラムピーク結果を示す画像である。
【図１２】本発明の画像処理方法を示す図であり、複数平面の平面２のヒストグラムピーク結果を示す画像である。
【図１３】本発明の画像処理方法を示す図であり、複数平面の除去結果を示す画像である。
【図１４】本発明の画像処理方法を示す図であり、入力キャプチャー画像を示す。
【図１５】本発明の画像処理方法を示す図であり、図１４の３００ピクセル目のＥＰＩを示す画像である。
【図１６】本発明の画像処理方法を示す図であり、前景物除去に失敗したＥＰＩを示す画像である。
【図１７】本発明の画像処理方法を示す図であり、前景物にマスクした画像である。
【図１８】本発明の画像処理方法を示す図であり、前景物をマスクしたＥＰＩを示す画像である。
【図１９】本発明の画像処理方法を示す図であり、時空間フィルタを適用したＥＰＩを示す画像である。
【図２０】本発明の画像処理方法を示す図であり、前景物を除去した結果を示す画像である。
【図２１】本発明の画像処理方法を示す図であり、撮影された画像からフェンスを除去する事項を示す画像であり、（Ａ）は入力画像を示し、（Ｂ）は入力画像のＥＰＩ画像を示し、（Ｃ）は前景物を除去した画像を示し、（Ｄ）は前景物除去後のＥＰＩ画像を示す。
【図２２】本発明の画像処理方法を示す図であり、使用したカメラ（Ｌａｄｙｂｕｇ２と計測車を示す画像である。
【図２３】本発明の画像処理方法を示す図であり、入力される全方位画像を示す図である。
【図２４】本発明の画像処理方法を示す図であり、透視投影変換画像を示す図である。
【図２５】本発明の画像処理方法を示す図であり、図２４の３００ピクセル目におけるＥＰＩを示す画像である。
【図２６】本発明の画像処理方法を示す図であり、図２５の画像にフィルタを適用したＥＰＩを示す画像である。
【図２７】本発明の画像処理方法を示す図であり、電線の高さ（ｆ）でのＥＰＩを示す画像である。
【図２８】本発明の画像処理方法を示す図であり、時間フィルタを適用した電線の高さ（ｆ）のＥＰＩを示す画像である。
【図２９】本発明の画像処理方法を示す図であり、時間フィルタを適用した除去結果を示す画像である。
【図３０】本発明の画像処理方法を示す図であり、時空間フィルタを適用した電線の高さ（ｆ）のＥＰＩである。
【図３１】本発明の画像処理方法を示す図であり、時空間フィルタを適用した除去結果を示す画像である。
【図３２】本発明の画像処理方法を示す図であり、奥行きレベルが複数の場合を示す画像（Ａ）−（Ｃ）である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
＜第１の実施の形態：画像処理装置＞
図１を参照して、本発明の実施の形態に係る画像処理装置１０の構成を説明する。
【００３１】
本実施の形態の画像処理装置１０は、画像処理部１２と、制御部１４と、入力部１６と、記憶部１８と、表示部２０と、操作部２２とを主要に具備する。画像処理装置１０を構成する各部位は、バスを経由して相互に電気的に接続される。また、具現化された画像処理装置１０としては、所定の機能を実行するアプリケーション（プログラム）がインストールされたパーソナルコンピュータ等のコンピュータでも良いし、所定の機能を実行するように構成された画像処理専用の機器でも良い。
【００３２】
画像処理装置１０の概略的機能は、対象物と前景物とが重なり合って移り混んだ画像列を画像処理して、この前景物を画像列から除去することにある。ここで、「対象物」は「背景」等と称される場合もあり、「前景物」は「障害物」等と称される場合もある。
【００３３】
更に、詳細を後述するビデオカメラ等の撮影手段やこの撮影手段が備えられて移動する車両等を、本形態の画像処理装置の一部とみなしても良い。映像を撮影するカメラは車両に搭載され、時空間画像解析を行うために必要とされるフレームレート以上で撮影される。また、カメラの運動としては急激な変化は無いこととした。これは、カメラを車両に固定する際にゴムなどの緩衝材を用いることで容易に実現できる。
【００３４】
画像処理部１２は、主たる画像処理の機能を果たす部位であり、第１計算部１２Ａ、第２計算部１２Ｂ、第３計算部１２Ｃ、第４計算部１２Ｄ、第５計算部１２Ｅおよび第６計算部１２Ｆを含む。ここでは、画像処理部１２はこのように６個の計算部から構成されているが、必ずしもこれららの全てが必須ではなく、採用される画像処理手法や環境に応じて幾つかの計算部が除外されても良いし、更なる計算部が追加されても良い。
【００３５】
第１計算部１２Ａは、入力された第１画像列を積層させることで時空間ボリュームを生成する部位である。この第１画像列は、カメラ等の撮影手段にて使用者が撮影したものであり、撮影対象である対象物と、この対象物よりもカメラ側に配置されており対象物と重なり合う前景物とが含まれている。ここで、第１画像列は、対象物が画像上の同じ座標に配置されるように予め補正されていても良いし、この部位にて補正されても良い。
【００３６】
第２計算部１２Ｂは、スキャンラインの線上またはその周辺部にてヒストグラムを作成することにより、第１画像列に含まれるピクセルの色を認定し、このことにより画像列から前景物が除去される。
【００３７】
第３計算部１２Ｃは、第１画像列に対してマスク処理を施す部位であり、この部位が採用された場合は、第２計算部１２Ｂは当該マスクを除外した領域でヒストグラムを取る。
【００３８】
第４計算部１２Ｄは、グラフカット処理により前景物が存在する領域をマスク処理する部位であり、この場合も、第２計算部１２Ｂは当該マスクを除外した領域でヒストグラムを取る。マスク処理が施される際には、第３計算部１２Ｃまたは第４計算部１２Ｄが採用される。
【００３９】
第５計算部１２Ｅは、カメラ等の撮影手段により取得された画像列に対して、平面射影変換を施す部位であり、このことにより画像上における対象物の位置が補正される。
【００４０】
第６計算部１２Ｆは、画像列に対象物として複数の平面が含まれた場合に、第１計算部１２Ａおよび第２計算部１２Ｂにて、平面毎に生成された画像列から、最も背景らしい画像を選択する部位である。
【００４１】
上記した画像処理部を構成する各部位の詳細は、画像処理方法として以下に詳述する。
【００４２】
制御部１４は、画像処理装置１０全体（画像処理部１２、入力部１６、記憶部１８、表示部２０）の動作を制御している部位である。
【００４３】
入力部１６は、外部から画像処理装置１０に情報が入力される部位である。本実施の形態では、カメラにより撮影された動画像である画像列が入力される。
【００４４】
記憶部１８は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）に代表される固定式の記憶ディスク、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）やＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）またはＢｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｃの着脱式記憶ディスク、固定式あるいは着脱式の半導体メモリ等である。本実施の形態では、記憶部１８には、処理前の画像列、処理後の画像列または処理途中段階の画像列が記憶される。
【００４５】
更に、記憶部１８には、下記する画像処理方法を実行するために画像処理装置に指令を出すプログラムが格納される。このプログラムは、使用者が操作部２２を操作することにより呼び出されて、上記した各部位の機能を実行させる。
【００４６】
表示部２０は、例えば液晶ディスプレイ、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）、ビデオプロジェクタであり、入力された画像列や、この画像列から前景物が除去された画像列が表示される。
【００４７】
操作部２２は、例えば、キーボードやマウスであり、使用者がこの操作部２２を操作することにより、画像処理装置１０は入力された画像列を画像処理する。
【００４８】
＜第２の実施の形態：画像処理方法＞
先ず、本形態の画像処理方法の概要を説明する。ここでは、都市などの広域空間において、建物とカメラの間にある物体を前景物と定義し、これを障害物として除去する。具体的には、前景物とは、歩行者や街路樹、電線・電柱などである。また、主なターゲットとして市街地を想定しているため、シーン中で背景として残したい撮影対象物としては、建物のように平面で構成される物体か、あるいは、カメラの移動距離（ベースライン）に対して非常に遠くに存在し、無限遠平面と考えられる物体である。
【００４９】
図２に処理の流れを示す。本形態の画像処理方法は、車載したカメラで道路を走行しながら撮影し画像列を取得するステップＳ１０と、取得された画像列からカメラ運動を推定するステップＳ１１と、マスク処理を行うステップＳ１２と、各平面毎に射影行列を推定するステップＳ１３と、各平面毎に障害物を除去するステップＳ１４と、背景ピクセルを選択するステップＳ１５とを備えている。ここで、これらのステップの幾つかが省かれても良いし、更なる他のステップが含まれても良い。
【００５０】
これらの各ステップを以下にて詳述する。
【００５１】
ステップＳ１０：画像列の取得
このステップでは、車両に装着された状態にて等速で移動するビデオカメラ等の撮影手段により画像列を取得する。具体的には、例えば、図２２を参照して後述するような車両に搭載されたカメラを使用して画像列を取得する。
【００５２】
ステップＳ１１：特徴点追跡によるカメラ運動および代表的な平面群の推定
効率的な時空間画像解析のためには、撮影された画像列からカメラ運動およびシーンの形状を推定する必要がある。画像列からカメラの動きおよび形状を同時に推定する手法としてＳｆＭが知られている。本形態においても、同様の手法によりカメラの動きを推定する。ＳｆＭのために、入力画像列から特徴点を追跡する必要がある。本形態では、十分高いフレームレートによる画像系列が入力であることから、ＫＬＴによる特徴点追跡を行うこととした。
【００５３】
また、もしカメラ運動がほぼ直進に限定される場合においては、推定パラメータは速度の一つのみとなるため、処理の簡略化と安定性向上のためブロックマッチを用いて追跡することとした。このような直進のみのカメラ運動は、主要道路が直線状であることが多いことから、都市などにおけるデータ取得においては良く起こり、本形態の多くの実験においてもブロックマッチのみで精度の高い結果が得られている。この事項は、例えば「栗林宏輔，小野晋太郎，川崎洋，池内克史“時空間画像解析を利用した車載カメラ映像からの障害物除去手法”，ＣＶＩＭ研究会２００９卒論セッション」に開示されている。
【００５４】
さらに、本形態では、求めた特徴点を用いて、カメラの３次元的な運動そのものではなく、シーン中の平面ごとの射影変換行列を求める。これは、前提としてシーン中で背景として残したい対象として平面を仮定しているため、各平面ごとの射影変換行列が求まれば、後述の時空間フィルタに基づくヒストグラム処理によりシーン中の前景物（障害物）を効率良く除去できるためである。
【００５５】
得られた特徴点群から、基準のフレームと各フレーム間における平面射影変換行列を平面毎に推定する処理には、山口らの手法を用いた（山口拓真，川崎洋，古川亮，中山利宏，“画素単位のレジストレーションによる３次元形状物体画像の超解像処理”，ＭＩＲＵ２００９）。これは、特徴点群からランダムに５点選択し平面射影変換行列を推定し、その他の特徴点がどの程度この平面に乗っているかを数え上げる処理を複数回繰返し、最もたくさんの点が乗った平面を正しい平面として抽出する処理となっている。これを、全ての特徴点群がいずれかの平面に属すまで繰り返す。ただし、本形態では都市を構成する背景平面は高々５つ程度と考え、それ以外の点は前景やノイズによるものとし、５つの平面が抽出されたところで処理を打ち切るものとした。
【００５６】
ステップＳ１２：前景物のマスク処理
本形態では、障害物が画面全体を大きく覆うことも起こりうる。また、障害物が動いたり、オクルージョンを発生させることも想定される。そこで、前処理として、おおまかに障害物領域を検出しておく必要がある。前述の通り、本形態における平面抽出はロバスト処理に基づいているため、多少の誤った特徴点があってもその影響を受けにくく、障害物領域の検出も正確である必要はなく、ある程度おおまかに検出できていれば良い。これは、過去の障害物除去方法との大きな違いであり、これにより本形態では、街路樹などのように正確な障害物領域の検出が不可能な場合であっても、障害物除去が可能となる。
【００５７】
障害物領域の検出方法としてはオプティカルフローを用いる。具体的には、画像全体のオプティカルフローを求め、ステップＳ１１で求めた撮影位置から得られる各画像間の移動距離とを比較し、それより大きいフローの部分を障害物と判定しマスクする。これは、障害物として、背景よりカメラとの距離が近い位置にある前景物、と定義しているため、障害物の画像上での移動速度が速いことを利用している。
【００５８】
更に、マスク処理としては、グラフカットによる方法もある。このグラフカットとは、画像処理にグラフ理論の最大流／最小カットを適用したものであり、エネルギーを定義して、それを最小化をする「エネルギー最小化問題」である。本形態ではこれをセグメンテーションに利用している。単一画像のセグメンテーションの場合には、画素を頂点としてその画素の隣接画素と辺をつないだものに、頂点ｓ、ｔを加え、「ｓからすべての画素」と「すべての画素からｔ」への辺を加えたグラフを作成し、最小カットを求めセグメンテーションを行う（石川博，“グラフカット”，情報処理学会研究報告，２００７−ＣＶＩＭ−１５８−２６，ｐｐ．１９３−２０４，２００７．）。
【００５９】
グラフカットにより前景と背景を正確にセグメンテーションすることができれば、前景部分をマスクすることによりヒストグラムピークで背景が負けることはなくなり、スキャンライン上で1ピクセルでも撮影できていれば復元が可能である。
【００６０】
ステップＳ１３：平面候補群の推定による射影変換
カメラ運動として各フレームの各平面の射影変換行列が求まっていることから、これを用いて平面上の各画素を、最初のフレームの同じ座標位置となるように射影変換を行うことができる。その際、各射影変換行列は、特徴点をベースに計算されたものであるため、どのピクセルがどの平面に属するかはこの時点では決まらない。そこで、全フレームの全てのピクセルを平面ごとの射影変換行列により射影変換させる。これにより、ピクセルが正しく属する射影変換行列で変換された場合、そのピクセルは、異なる角度から撮影された画像を一定の角度から撮影した画像へと変換されるため、前景物はその平面の前を移動するようになる。
【００６１】
ステップＳ１４：時空間フィルタによる前景物除去
ステップＳ１２で得た射影変換した画像列の各画素は基準フレームと同じある一点を見続けていることとなる。従って、前景物がなければ、ある座標のピクセル値（ＲＧＢの組み合わせ）は、全てのフレームで全て同じとなるため、前景物が現れた場合は画素ごとにＲＧＢの組み合わせのヒストグラムピークを求め、そのＲＧＢの組み合わせを背景のＲＧＢとすることで前景物が除去できる。このような前提は、ステップＳ１１の処理により、障害物領域がおおまかに検出されマスクされていれば常に成立する。しかしながら、このマスク処理は本形態に於いて必須のものではなく、マスク処理を施さなくとも本形態の画像処理を行うことは可能である。
【００６２】
例として、図３（Ｃ）の時空間画像を、中間の高さで切断した画像が図４（Ａ）であり、これにヒストグラムピークによる補間処理を行ったものが図４（Ｂ）である。即ち、ここでは、スキャンラインの線上にてヒストグラムを作成し、最も頻度が高い色を当該スキャンラインの色と認定している。結果としての図を参照すると、正しく障害物が除去できていることが分かる。
【００６３】
しかしながら、このヒストグラムによる手法では、背景が少しでも写っており、障害物検出により、背景色が最頻値となっていれば正しく補間することができるものの、背景が一度も映っていないようなピクセルの場合、正しく補間することができない。
【００６４】
このような状況は、例えば、横幅のある障害物が常に画像上にある場合に起こり得る。例えば、図５の高さ（ｂ）で切断した場合の画像は図６であり、前述の処理で正しく除去できるものの、図５の高さ（ａ）において時空間画像を切断した画像である図７の場合には、背景が一度も見えていないため前述の手法では失敗してしまう。
【００６５】
そこで、本形態では時空間フィルタを導入することで、このような場合であっても障害物を除去する手法を提案する。前述の各ピクセルごとのヒストグラム最頻値の検出は、時間方向のみによる補間と考えることができる。そこで、各ピクセルごとの処理ではなく、その左右、あるいは上下ピクセルも考慮してヒストグラム最頻値を計算することを考える。
【００６６】
具体的には、時空間内である程度の大きさのフィルタを設定し、そのフィルタでヒストグラム最頻値を計算することで補間を行う。こうすることで、時間方向だけでは無く、空間的な補間も行われるため、図７のようなケースでも補間による障害物除去が可能となる。フィルタのサイズを大きくすると、空間的な補間の度合いが強まる反面、ぼけにより画質が劣化してしまう。そこで、等方的ではないフィルタを利用することで、このような影響を限定することができる。例えば、除去の対象物が電線のような場合、電線は細くほぼ水平に位置しているため、縦方向に長いフィルタを利用すれば画質の劣化を抑えながら、電線の除去が可能となる。
【００６７】
ステップＳ１５：背景ピクセルの選択
ステップＳ１４の処理をステップＳ１３で得た各平面候補ごとに行うことで、各平面ごとの除去結果は得られる。しかし、各平面の領域は未知なのでどの画素がどの平面に属しているかも未知である。従って、それらの画像を統合し一枚の除去結果画像へ統合することができない。そこで、各画素ごとにヒストグラムピークと平均の二つの除去推定結果のＲＧＢ値を比較し差を求め、各平面候補中で差が最も低い平面候補のヒストグラムピークのＲＧＢを採用する。これにより各平面候補ごとから得られた除去結果を統合し、一枚の除去結果が生成できる。この処理を各フレームごとに行うことにより、前景物を除去した画像列が生成できる。
【００６８】
＜第３の実施の形態：実験＞
室内実験：複数平面の実験
本形態の有効性を確認するために、室内でカメラを手に持ち、自由に動かしながら平面の背景で構成されるシーンを撮影し実験を行った。撮影した動画からキャプチャーした画像が図８である。左側のキャリブレーションボックスの平面を平面１、右側のキャリブレーションを平面２とする。平面１・２それぞれへの各フレームからの写像結果が図９・図１０である。平面１・２の写像結果の画像列からＲＧＢのヒストグラムピークを求めた結果が図１１、図１２である。そして、これらの画像からヒストグラムピークと平均の差の小さい方を選んで、統合した除去結果が図１３である。正しく前景にある障害物のみが除去されていることが分かる。
【００６９】
屋外実験：レールによる実験
次に屋外で実験を行った。ここではレールとドリーを使用し、レール上をカメラを手押しで進め撮影した。このため、カメラの運動は直進運動となり、特徴点の追跡はブロックマッチを用いてロバストに実現することができる。撮影した動画からキャプチャーした画像が図１４である。このシーンにおいては、カメラとの距離が近い垣根が障害物であり、奥の壁の下半分がほとんど撮影されていない。撮影した映像に、特徴点追跡によるカメラの速度を用いて画像を射影変換し、時空間ボリュームを構築し、その３００ｐｉｘｅｌ目の高さにおける切断面を図１５に示す。障害物は幅だけでなく奥行きもあり撮影位置によって常にデプスが変わり、時空間画像の切断面での変化が激しいことが分かる。図１５にそのまま補間処理を行うと図１６になり、障害物が背景より支配的なため、ライン毎のヒストグラムピークで障害物の色が選択されてしまい背景色の選択に失敗してしまう。
【００７０】
そこで、障害物をオプティカルフローによりマスクした画像が図１７である。図１７から時空間画像を作成すると図１８となる。障害物にマスクをしてしまったため色情報がほとんどないように見えるが、理論的には、列中に背景のみが１ｐｉｘｅｌでも残っており他に画素がなければ採用されるため、これに時空間フィルタを適用すると図１９になる。この処理をすべてのピクセルについて行い、元の画像に戻すと図２０になり、垣根が除去できたことが確認できる。
【００７１】
さらにフェンスのあるシーンにおいても障害物除去を行った。入力と結果を図２１に示す。ここで、図２１（Ａ）は入力画像を示し、図２１（Ｂ）は入力画像のＥＰＩ画像を示し、図２１（Ｃ）は前景物を除去した画像を示し、図２１（Ｄ）は前景物除去後のＥＰＩ画像を示す。フェンスのように細い障害物の除去は一般に困難であるが、正しく除去することが出来ていることが確認できる。
【００７２】
市街地実験：車載映像による実験
図２２のような全方位カメラＬａｄｙｂｕｇ２を計測車両に搭載し、走行しながら撮影を行った（Ｐ．Ｇ．Ｒ．Ｉｎｃ．：Ｌａｄｙｂｕｇ：“ｈｔｔｐ：／／ｐｔｇｒｅｙ．ｃｏｍ／．”）。全方位カメラだと、あらゆる方向の画像が一度に撮影できるため、同じ物体（建物）が長く撮影されることになり、時空間画像解析にとって都合が良い。
【００７３】
撮影した全方位画像を図２３に示す。図２３を透視投影変換したものが図２４である。図２４の３００ｐｉｘｅｌ目の高さ、および、ちょうど電線部分の高さ（ｆ）における時空間画像の切断面（ＥＰＩ）が、それぞれ図２５および図２６である。図２７を見ると、電線の影響により、ＥＰＩ全体に不規則なパターンが観測される。これに空間フィルタを適用した結果が図２８である。図２８では、白い柱の部分に黒い色が混じるなど、うまく電線が除去できてないことが分かる。この障害物除去後のＥＰＩを画像に戻すと、図２９となり、電柱は削除できているものの、電線部分が残っていることが分かる。
【００７４】
一方、図２７に対して、空間フィルタのサイズを縦一列１３ｐｉｘｅｌとした時空間フィルタを適用したＥＰＩが図３０である。先ほどと異なり、黒いノイズなどが無くなっていることが分かる。この結果復元された画像が図３１であり、時空間フィルタの使用により、電柱と電線のそれぞれが除去できたことが確認できる。
【００７５】
＜第４の実施の形態：背景の奥行きレベルが複数の場合＞
実際には例えば市街などで隣接するビルの奥ゆきが同じであるとは限らず、背景に複数の奥ゆきを持った平面が存在することがある。本形態ではこのような複数デプスの場合にも影響されずに背景を補間する方法を提案する。複数の平面を仮定したシーン図３２（Ａ）の高さ（ｅ）におけるＥＰＩを図３２（Ｂ）に示す。Ｃａｎｎｙオペレータとハフ変換によるエッジ検出で求めた傾き毎にラインの両端を求め、そのラインで挟まれた領域がデプス毎の背景領域であり、色分けして示すと、図３２（Ｃ）のようになる。それぞれの分割された領域とその傾き毎に補間処理をすることで、背景が複数デプスの場合でも障害物を除去することができる。本形態では、デプスごとの領域検出に関しては、実画像での自動処理が困難であったため、Ｃａｎｎｙオペレータとハフ変換によるエッジ検出後、手動で行った。
【００７６】
ここで、上記した背景を分割する方法としては他の方法も採用可能である。具体的には、時空間ボリュームの色、またはエッジの情報を参照として、上記した分割を行うことが出来る。
【符号の説明】
【００７７】
１０   画像処理装置
１２   画像処理部
１２Ａ 第１計算部
１２Ｂ 第２計算部
１２Ｃ 第３計算部
１２Ｄ 第４計算部
１２Ｅ 第５計算部
１２Ｆ 第６計算部
１４   制御部
１６   入力部
１８   記憶部
２０   表示部
２２   操作部
【図１】
2011118495.tif 000003
【図２】
2011118495.tif 000004
【図３】
2011118495.tif 000005
【図４】
2011118495.tif 000006
【図５】
2011118495.tif 000007
【図６】
2011118495.tif 000008
【図７】
2011118495.tif 000009
【図８】
2011118495.tif 000010
【図９】
2011118495.tif 000011
【図１０】
2011118495.tif 000012
【図１１】
2011118495.tif 000013
【図１２】
2011118495.tif 000014
【図１３】
2011118495.tif 000015
【図１４】
2011118495.tif 000016
【図１５】
2011118495.tif 000017
【図１６】
2011118495.tif 000018
【図１７】
2011118495.tif 000019
【図１８】
2011118495.tif 000020
【図１９】
2011118495.tif 000021
【図２０】
2011118495.tif 000022
【図２１】
2011118495.tif 000023
【図２２】
2011118495.tif 000024
【図２３】
2011118495.tif 000025
【図２４】
2011118495.tif 000026
【図２５】
2011118495.tif 000027
【図２６】
2011118495.tif 000028
【図２７】
2011118495.tif 000029
【図２８】
2011118495.tif 000030
【図２９】
2011118495.tif 000031
【図３０】
2011118495.tif 000032
【図３１】
2011118495.tif 000033
【図３２】
2011118495.tif 000034