(57)【要約】【課題】動きベクトルの検出精度を向上させることである。【解決手段】画像処理装置は、第１の画像と第２の画像に対して、第１の画像処理を行う第１の画像処理手段と、第１の画像処理が行われた第１の画像と第２の画像とを基に、第１の動きベクトルを検出する第１の動きベクトル検出手段と、第１の動きベクトルの信頼度を算出する第１の信頼度算出手段と、第１の動きベクトルの信頼度を基に、第１の画像と第２の画像に対して、第２の画像処理を行う第２の画像処理手段と、第２の画像処理が行われた第１の画像と第２の画像とを基に、第２の動きベクトルを検出する第２の動きベクトル検出手段と、第２の動きベクトルの信頼度を算出する第２の信頼度算出手段と、第１の動きベクトルと、第２の動きベクトルと、第１の動きベクトルの信頼度と、第２の動きベクトルの信頼度とを基に、第３の動きベクトルを決定する動きベクトル決定手段とを有する。【選択図】図１
2019145992.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の画像と第２の画像に対して、第１の画像処理を行う第１の画像処理手段と、
前記第１の画像処理が行われた第１の画像と第２の画像とを基に、第１の動きベクトルを検出する第１の動きベクトル検出手段と、
前記第１の動きベクトルの信頼度を算出する第１の信頼度算出手段と、
前記第１の動きベクトルの信頼度を基に、前記第１の画像と前記第２の画像に対して、第２の画像処理を行う第２の画像処理手段と、
前記第２の画像処理が行われた第１の画像と第２の画像とを基に、第２の動きベクトルを検出する第２の動きベクトル検出手段と、
前記第２の動きベクトルの信頼度を算出する第２の信頼度算出手段と、
前記第１の動きベクトルと、前記第２の動きベクトルと、前記第１の動きベクトルの信頼度と、前記第２の動きベクトルの信頼度とを基に、第３の動きベクトルを決定する動きベクトル決定手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
第１の画像と第２の画像の少なくとも一方の画像を解析する画像解析手段と、
前記画像の解析の結果に応じて、前記第１の画像と前記第２の画像に対して、第１の画像処理を行う第１の画像処理手段と、
前記画像の解析の結果に応じて、前記第１の画像と前記第２の画像に対して、前記第１の画像処理とは異なる第２の画像処理を行う第２の画像処理手段と、
前記第１の画像処理が行われた第１の画像と第２の画像とを基に、第１の動きベクトルを検出する第１の動きベクトル検出手段と、
前記第２の画像処理が行われた第１の画像と第２の画像とを基に、第２の動きベクトルを検出する第２の動きベクトル検出手段と、
前記第１の動きベクトルの信頼度を算出する第１の信頼度算出手段と、
前記第２の動きベクトルの信頼度を算出する第２の信頼度算出手段と、
前記第１の動きベクトルと、前記第２の動きベクトルと、前記第１の動きベクトルの信頼度と、前記第２の動きベクトルの信頼度とを基に、第３の動きベクトルを決定する動きベクトル決定手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
第１の画像と第２の画像の少なくとも一方の画像を解析する画像解析手段と、
前記画像の解析の結果に応じて、前記第１の画像と前記第２の画像に対して、第１の画像処理を行う第１の画像処理手段と、
前記第１の画像処理が行われた第１の画像と第２の画像とを基に、第１の動きベクトルを検出する第１の動きベクトル検出手段と、
前記第１の動きベクトルの信頼度を算出する第１の信頼度算出手段と、
前記第１の動きベクトルの信頼度を基に、前記第１の画像と前記第２の画像に対して、第２の画像処理を行う第２の画像処理手段と、
前記第２の画像処理が行われた第１の画像と第２の画像とを基に、第２の動きベクトルを検出する第２の動きベクトル検出手段と、
前記第２の動きベクトルの信頼度を算出する第２の信頼度算出手段と、
前記第１の動きベクトルと、前記第２の動きベクトルと、前記第１の動きベクトルの信頼度と、前記第２の動きベクトルの信頼度とを基に、第３の動きベクトルを決定する動きベクトル決定手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
前記第１の動きベクトル検出手段は、前記第１の画像処理が行われた第１の画像と第２の画像とを基に、第１の相関値を算出し、前記第１の相関値を基に、前記第１の動きベクトルを検出し、
前記第２の動きベクトル検出手段は、前記第２の画像処理が行われた第１の画像と第２の画像とを基に、第２の相関値を算出し、前記第２の相関値を基に、前記第２の動きベクトルを検出し、
前記第１の信頼度算出手段は、前記第１の相関値を基に、前記第１の動きベクトルの信頼度を算出し、
前記第２の信頼度算出手段は、前記第２の相関値を基に、前記第２の動きベクトルの信頼度を算出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第１の動きベクトル検出手段は、前記第１の画像処理が行われた第１の画像と第２の画像とを基に、画素毎の第１の相関値を算出し、前記第１の相関値を基に、前記第１の動きベクトルを検出し、
前記第１の信頼度算出手段は、前記第１の相関値の最小値の逆数を基に、前記第１の動きベクトルの第１の信頼度を算出し、前記第１の相関値の最大値と最小値との差分に対する、前記第１の相関値の平均値と最小値との差分の比を基に、前記第１の動きベクトルの第２の信頼度を算出し、
前記第２の画像処理手段は、前記第１の動きベクトルの第１の信頼度が閾値より低く、前記第１の動きベクトルの第２の信頼度が閾値より低い場合には、前記第１の画像と前記第２の画像に対して、テクスチャを強調する処理を行うことを特徴とする請求項１又は３に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記第１の動きベクトル検出手段は、前記第１の画像処理が行われた第１の画像と第２の画像とを基に、画素毎の第１の相関値を算出し、前記第１の相関値を基に、前記第１の動きベクトルを検出し、
前記第１の信頼度算出手段は、前記第１の相関値の最小値の逆数を基に、前記第１の動きベクトルの第１の信頼度を算出し、前記第１の相関値の最大値と最小値との差分に対する、前記第１の相関値の平均値と最小値との差分の比を基に、前記第１の動きベクトルの第２の信頼度を算出し、
前記第２の画像処理手段は、前記第１の動きベクトルの第１の信頼度が閾値より高く、前記第１の動きベクトルの第２の信頼度が閾値より低い場合には、前記第１の画像と前記第２の画像に対して、ノイズを低減する処理を行うことを特徴とする請求項１、３、５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記第１の動きベクトル検出手段は、前記第１の画像処理が行われた第１の画像と第２の画像とを基に、画素毎の第１の相関値を算出し、前記第１の相関値を基に、前記第１の動きベクトルを検出し、
前記第１の信頼度算出手段は、前記第１の相関値の最大値と最小値との差分を基に、前記第１の動きベクトルの信頼度を算出し、
前記第２の画像処理手段は、前記第１の動きベクトルの信頼度が閾値より低い場合には、前記第１の画像と前記第２の画像に対して、テクスチャの強調とコントラストの強調を行うことを特徴とする請求項１、３、５、６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記第１の動きベクトル検出手段は、前記第１の画像処理が行われた第１の画像と第２の画像とを基に、画素毎の第１の相関値を算出し、前記第１の相関値を基に、前記第１の動きベクトルを検出し、
前記第１の信頼度算出手段は、前記第１の相関値の最小の極小値と他の極小値との差分を基に、前記第１の動きベクトルの信頼度を算出し、
前記第２の画像処理手段は、前記第１の動きベクトルの信頼度が閾値より低く、テクスチャの繰り返しパターンが存在する場合には、前記第１の画像と前記第２の画像に対して、繰り返しパターンを除去する処理を行うことを特徴とする請求項１、３、５〜７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記第１の動きベクトル検出手段は、前記第１の画像処理が行われた第１の画像と第２の画像とを基に、画素毎の第１の相関値を算出し、前記第１の相関値を基に、前記第１の動きベクトルを検出し、
前記第１の信頼度算出手段は、前記第１の相関値の最小の極小値と他の極小値との差分を基に、前記第１の動きベクトルの信頼度を算出し、
前記第２の画像処理手段は、前記第１の動きベクトルの信頼度が閾値より低く、テクスチャのエッジパターンが存在する場合には、前記第１の画像と前記第２の画像に対して、エッジを抑圧する処理を行うことを特徴とする請求項１、３、５〜８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記画像解析手段は、画像の画素毎の輝度値を解析することを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記第１の画像処理手段は、前記輝度値の最大値と最小値との差分が閾値より小さい場合には、コントラストの強調とテクスチャの強調を行うことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記第１の画像処理手段は、前記輝度値の繰り返し回数が閾値より多い場合には、テクスチャの繰り返しパターンを除去する処理を行うことを特徴とする請求項１０又は１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記画像解析手段は、画像の輝度値の高周波成分を抽出し、前記抽出した高周波成分の周波数を検出し、
前記第１の画像処理手段は、前記高周波成分の周波数が閾値より高い場合には、前記高周波成分を低減する処理を行うことを特徴とする請求項１０〜１２のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記第１の画像処理手段は、画像の輝度値のエッジパターンが存在する場合には、前記エッジを抑圧する処理を行うことを特徴とする請求項１０〜１３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記相関値は、差分絶対値和、差分二乗和、又は正規化相互相関であることを特徴とする請求項４〜９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
第１の画像と第２の画像に対して、第１の画像処理を行う第１の画像処理ステップと、
前記第１の画像処理が行われた第１の画像と第２の画像とを基に、第１の動きベクトルを検出する第１の動きベクトル検出ステップと、
前記第１の動きベクトルの信頼度を算出する第１の信頼度算出ステップと、
前記第１の動きベクトルの信頼度を基に、前記第１の画像と前記第２の画像に対して、第２の画像処理を行う第２の画像処理ステップと、
前記第２の画像処理が行われた第１の画像と第２の画像とを基に、第２の動きベクトルを検出する第２の動きベクトル検出ステップと、
前記第２の動きベクトルの信頼度を算出する第２の信頼度算出ステップと、
前記第１の動きベクトルと、前記第２の動きベクトルと、前記第１の動きベクトルの信頼度と、前記第２の動きベクトルの信頼度とを基に、第３の動きベクトルを決定する動きベクトル決定ステップと
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１７】
第１の画像と第２の画像の少なくとも一方の画像を解析する画像解析ステップと、
前記画像の解析の結果に応じて、前記第１の画像と前記第２の画像に対して、第１の画像処理を行う第１の画像処理ステップと、
前記画像の解析の結果に応じて、前記第１の画像と前記第２の画像に対して、前記第１の画像処理とは異なる第２の画像処理を行う第２の画像処理ステップと、
前記第１の画像処理が行われた第１の画像と第２の画像とを基に、第１の動きベクトルを検出する第１の動きベクトル検出ステップと、
前記第２の画像処理が行われた第１の画像と第２の画像とを基に、第２の動きベクトルを検出する第２の動きベクトル検出ステップと、
前記第１の動きベクトルの信頼度を算出する第１の信頼度算出ステップと、
前記第２の動きベクトルの信頼度を算出する第２の信頼度算出ステップと、
前記第１の動きベクトルと、前記第２の動きベクトルと、前記第１の動きベクトルの信頼度と、前記第２の動きベクトルの信頼度とを基に、第３の動きベクトルを決定する動きベクトル決定ステップと
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１８】
第１の画像と第２の画像の少なくとも一方の画像を解析する画像解析ステップと、
前記画像の解析の結果に応じて、前記第１の画像と前記第２の画像に対して、第１の画像処理を行う第１の画像処理ステップと、
前記第１の画像処理が行われた第１の画像と第２の画像とを基に、第１の動きベクトルを検出する第１の動きベクトル検出ステップと、
前記第１の動きベクトルの信頼度を算出する第１の信頼度算出ステップと、
前記第１の動きベクトルの信頼度を基に、前記第１の画像と前記第２の画像に対して、第２の画像処理を行う第２の画像処理ステップと、
前記第２の画像処理が行われた第１の画像と第２の画像とを基に、第２の動きベクトルを検出する第２の動きベクトル検出ステップと、
前記第２の動きベクトルの信頼度を算出する第２の信頼度算出ステップと、
前記第１の動きベクトルと、前記第２の動きベクトルと、前記第１の動きベクトルの信頼度と、前記第２の動きベクトルの信頼度とを基に、第３の動きベクトルを決定する動きベクトル決定ステップと
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１９】
コンピュータを、請求項１〜１５のいずれか１項に記載された画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルスチルカメラやデジタルビデオカメラ等の撮像装置を用いて撮影された映像に対して手ぶれ補正を施すためには、フレーム画像間の動き量を検出して複数枚の画像に対して位置合わせを行う必要がある。フレーム画像間の動き量を検出する方法としては、ジャイロセンサのような外部機器の情報を用いたり、撮影されたフレーム画像から動き量を推定したりする方法等がある。
【０００３】
フレーム画像を用いた動き量推定の方法は種々提案されているが、その代表的なものとして、テンプレートマッチングによる動きベクトル検出がある。テンプレートマッチングでは、まず映像中のある２枚のフレーム画像の一方を基準画像、もう一方を参照画像とする。そして、基準画像上に配置した所定の大きさの矩形領域をテンプレートブロックとし、参照画像の各位置においてテンプレートブロック内の画素値の分布との相関を求める。このとき、参照画像中で最も相関が高くなる位置がテンプレートブロックの移動先であり、基準画像上でのテンプレートブロックの位置を基準とした時の移動先への向きと移動量が動きベクトルとなる。このとき、入力画像に対してプレ処理を行うことで、テンプレートマッチングの精度の向上を行う手法が知られている。
【０００４】
特許文献１には、プレ処理として、入力された画像から解像度が互いに異なる複数の階層画像を生成し、最も低解像度の階層画像から動きベクトルを検出し、その動きベクトルを参照しながら高解像度の階層画像へと動きベクトルを検出する技術が開示されている。このとき、各階層で動きベクトル毎に信頼度を判定し、高解像度の階層画像で動きベクトル検出を行うか否か判断し、処理時間の向上を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−２８８１１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に開示された技術のように、低解像度の階層画像で信頼度の低い動きベクトルに対して、高解像度の階層画像を使用し、動きベクトルを検出するだけでは、動きベクトルの信頼度が向上しない場合がある。例えば、格子のような繰り返しパターンのテクスチャが原因で、信頼度が低い動きベクトルが検出された場合、高解像度の階層画像にすることによって、より信頼度が低い動きベクトルが検出されやすくなる。他にも、ノイズが原因で信頼度が低い場合や、エッジパターンのテクスチャにより信頼度が低い場合は、画像の高解像度化だけでは信頼度が向上しない場合がある。このように、信頼度が低くなる原因によっては、画像を高解像度化するだけでは、信頼度を向上させることができない場合がある。
【０００７】
本発明の目的は、動きベクトルの検出精度を向上させることができるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の画像処理装置は、第１の画像と第２の画像に対して、第１の画像処理を行う第１の画像処理手段と、前記第１の画像処理が行われた第１の画像と第２の画像とを基に、第１の動きベクトルを検出する第１の動きベクトル検出手段と、前記第１の動きベクトルの信頼度を算出する第１の信頼度算出手段と、前記第１の動きベクトルの信頼度を基に、前記第１の画像と前記第２の画像に対して、第２の画像処理を行う第２の画像処理手段と、前記第２の画像処理が行われた第１の画像と第２の画像とを基に、第２の動きベクトルを検出する第２の動きベクトル検出手段と、前記第２の動きベクトルの信頼度を算出する第２の信頼度算出手段と、前記第１の動きベクトルと、前記第２の動きベクトルと、前記第１の動きベクトルの信頼度と、前記第２の動きベクトルの信頼度とを基に、第３の動きベクトルを決定する動きベクトル決定手段とを有する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、動きベクトルの検出精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１の実施形態による画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】画像処理を説明するためのフローチャートである。
【図３】テンプレートマッチングを説明するための図である。
【図４】相関値マップを説明するための図である。
【図５】相関値マップの表現方法を説明するための図である。
【図６】信頼度を表す相関値指標を説明するための図である。
【図７】相関値マップを使用したエッジパターン判定を説明するための図である。
【図８】信頼度の算出方法を説明するための図である。
【図９】第２の実施形態による画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図１０】画像処理を説明するためのフローチャートである。
【図１１】輝度値と画像特性指標を説明するための図である。
【図１２】輝度値を使用したエッジパターン判定を説明するための図である。
【図１３】第３の実施形態による画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図１４】画像処理を説明するためのフローチャートである。
【図１５】信頼度と画像処理及び画像特性と画像処理の組み合わせを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態による画像処理装置１００の構成例を示すブロック図である。画像処理装置１００は、画像入力部１０１と、画像メモリ１０２と、第１の画像処理部１０３と、第１の動きベクトル検出部１０４と、第１の信頼度判定部１０５とを有する。さらに、画像処理装置１００は、第２の画像処理部１０６と、第２の動きベクトル検出部１０７と、第２の信頼度判定部１０８と、動きベクトル決定部１０９とを有する。
【００１２】
画像入力部１０１は、複数フレームの画像を順に入力する。画像メモリ１０２は、画像入力部１０１により入力された１フレーム又は複数のフレームの画像を一時的に記憶する。第１の動きベクトル検出部１０４及び第２の動きベクトル検出部１０７は、画像入力部１０１により入力された画像を基準画像とし、画像メモリ１０２に記憶された画像を参照画像とし、現在のフレーム画像から過去のフレーム画像への動きベクトルを検出する。なお、基準画像と参照画像は、入れ替えてもよく、その場合は、第１の動きベクトル検出部１０４及び第２の動きベクトル検出部１０７は、過去のフレーム画像から現在のフレーム画像への動きベクトルを検出する。
【００１３】
第１の画像処理部１０３は、画像入力部１０１により入力された基準画像と、画像メモリ１０２に記憶された参照画像に対して、画像処理を行う。第１の動きベクトル検出部１０４は、第１の画像処理部１０３により処理された基準画像と、第１の画像処理部１０３により処理された参照画像とを基に、例えばテンプレートマッチングにより動きベクトルを検出する。第１の信頼度判定部１０５は、第１の信頼度算出部であり、第１の動きベクトル検出部１０４により検出された動きベクトルの信頼度を算出する。
【００１４】
第２の画像処理部１０６は、画像入力部１０１により入力された基準画像と、画像メモリ１０２に記憶された参照画像に対して、第１の信頼度判定部１０５により算出された信頼度に基づいて、画像処理を行う。第２の動きベクトル検出部１０７は、第２の画像処理部１０６により処理された基準画像と、第２の画像処理部１０６により処理された参照画像とを基に、例えばテンプレートマッチングにより動きベクトルを検出する。第２の信頼度判定部１０８は、第２の信頼度算出部であり、第２の動きベクトル検出部１０７により検出された動きベクトルの信頼度を算出する。
【００１５】
動きベクトル決定部１０９は、第１の動きベクトル検出部１０４及び第２の動きベクトル検出部１０７により検出された動きベクトルと、第１の信頼度判定部１０５及び第２の信頼度判定部１０８により算出された信頼度に基づいて、画像の動きベクトルを決定する。
【００１６】
図２は、画像処理装置１００の画像処理方法を説明するためのフローチャートである。ステップＳ２０１では、画像入力部１０１は、撮影された複数フレームの画像を順に入力する。画像メモリ１０２は、画像入力部１０１により入力された複数フレームの画像を順に記憶する。本実施形態では、画像メモリ１０２に記憶された画像を参照画像とし、画像メモリ１０２に記憶される前の画像を基準画像とする。
【００１７】
ステップＳ２０２では、第１の画像処理部１０３は、画像入力部１０１により入力された基準画像と、画像メモリ１０２に記憶されている参照画像に対して、第１の画像処理を施す。テンプレートマッチングでは、ノイズやＤＣ成分は外乱となるため、第１の画像処理部１０３は、基準画像及び参照画像に対して、ノイズ除去と画像強調を同時に行うためのバンドパスフィルタをかける。
【００１８】
ステップＳ２０３では、第１の動きベクトル検出部１０４は、第１の画像処理部１０３により処理された基準画像と参照画像との間の動きベクトルを、テンプレートマッチングにより算出する。
【００１９】
図３（ａ）及び（ｂ）は、テンプレートマッチングを説明するための図である。図３（ａ）は基準画像を示し、図３（ｂ）は参照画像を示す。第１の動きベクトル検出部１０４は、図３（ａ）の基準画像にテンプレート領域３０１を配置し、図３（ｂ）の参照画像にサーチ領域３０２を配置し、テンプレート領域３０１とサーチ領域３０２との相関値を算出する。ここで、テンプレート領域３０１は、図３（ａ）の基準画像の任意の座標に配置される。サーチ領域３０２は、テンプレート領域３０１を上下左右均等に包含するように所定の大きさで配置される。テンプレート領域３０１の配置は、予め決められている座標を中心として配置してもよいし、特徴点を算出し特徴点を中心にして配置してもよい。本実施形態では、相関値の算出方法として、差分絶対値和（Sum of Absolute Difference：以下、ＳＡＤと略す）を使用する。ＳＡＤの計算式を式（１）に示す。
【００２０】
【数１】
2019145992.tif 000003
【００２１】
式（１）において、ｆ（ｉ，ｊ）は、テンプレート領域３０１内の座標（ｉ，ｊ）での輝度値を示している。また、ｇ（ｉ，ｊ）は、サーチ領域３０２内において、相関値の算出対象となる相関値算出領域３０３内の各座標での輝度値を示す。第１の動きベクトル検出部１０４は、輝度値ｆ（ｉ，ｊ）及びｇ（ｉ，ｊ）の差の絶対値を計算し、その総和を求めることにより、相関値Ｓ＿ＳＡＤを得る。相関値Ｓ＿ＳＡＤの値が小さいほど、テンプレート領域３０１と相関値算出領域３０３のテクスチャの類似度が高いことを表す。なお、相関値の算出方法として、ＳＡＤ以外の方法を用いてもよく、例えば差分二乗和（ＳＳＤ）や正規化相互相関（ＮＣＣ）を用いてもよい。
【００２２】
第１の動きベクトル検出部１０４は、サーチ領域３０２の全域において、相関値算出領域３０３を移動させて、相関値Ｓ＿ＳＡＤを算出する。そして、第１の動きベクトル検出部１０４は、サーチ領域３０２に対して、図４（ａ）及び（ｂ）に示すような相関値マップを生成する。
【００２３】
図４（ａ）は、サーチ領域３０２の座標系で算出した相関値マップを示しており、Ｘ軸とＹ軸は相関値マップ座標を表し、Ｚ軸は各座標での相関値の大きさを表している。図４（ｂ）は、図４（ａ）の等高線を示したものである。図４（ａ）及び（ｂ）において、相関値が最も小さいのは極小値４０１である。第１の動きベクトル検出部１０４は、サーチ領域３０２内で極小値４０１が算出された領域には、テンプレート領域３０１と非常に類似したテクスチャが存在していると判定できる。極小値４０２は２番目に小さい極小値、極小値４０３は３番目に小さい極小値を表している。極小値４０２及び４０３は、極小値４０１に次いで類似したテクスチャが存在していることを意味する。
【００２４】
このように、第１の動きベクトル検出部１０４は、テンプレート領域３０１とサーチ領域３０２との間で相関値Ｓ＿ＳＡＤを算出し、その値が最も小さくなる相関値算出領域３０３の位置を判定する。これにより、第１の動きベクトル検出部１０４は、基準画像上のテンプレート領域３０１の参照画像上での移動先を特定することができる。そして、第１の動きベクトル検出部１０４は、基準画像上でのテンプレート領域３０１の位置を基準とした参照画像上での移動先への方向及び移動量を、方向及び大きさとした動きベクトルを検出することができる。
【００２５】
ステップＳ２０４では、第１の信頼度判定部１０５は、第１の動きベクトル検出部１０４により算出された相関値を用いて、第１の動きベクトル検出部１０４により検出された動きベクトルの信頼度を算出する。
【００２６】
図５は、図４（ｂ）の２次元相関値マップにおいて、相関値をラスタ順４０４に並べ、１次元の画素アドレスで表した相関値を示す図である。図５の縦軸は相関値を示し、横軸は相関値マップのＸ座標とＹ座標により一意に定まる画素アドレスである。以降、信頼度を算出するため、図５の表現を用いる。なお、相関値５０１は、図４（ａ）及び（ｂ）の極小値に対応する。動きベクトル検出部１０４及び１０７は、画素アドレスで表される画素毎の相関値を算出し、相関値を基に、動きベクトルを検出する。
【００２７】
図６（ａ）〜（ｄ）は、信頼度を表す相関値の指標の一例を示す。図６の横軸は画素アドレスを示し、縦軸は相関値を示す。図６（ａ）では、信頼度の指標として、相関値の最小値Ｄａを用いる。最小値Ｄａが大きい場合、テンプレート領域３０１とサーチ領域３０２の類似度が低いと考えられ、一致度が低く、信頼度が低いことを表す。最小値Ｄａと信頼度は、反比例の関係にあるため、最小値Ｄａの逆数（１／Ｄａ）を信頼度の指標とする。
【００２８】
図６（ｂ）では、信頼度の指標として、相関値の最大値と最小値との差分Ａに対する、相関値の平均値と最小値との差分Ｂの比Ｄｂ（＝Ｂ／Ａ）を用いる。比Ｄｂは、最大相関値の急峻性を表している。比Ｄｂが小さい場合、テンプレート領域３０１とサーチ領域３０２の類似度が低いと考えられ、信頼度が低いことを示す。
【００２９】
図６（ｃ）では、信頼度の指標として、相関値の最大値と最小値との差分Ｄｃを用いる。差分Ｄｃは、相関値マップのレンジを表している。差分Ｄｃが小さい場合、テクスチャのコントラストが低いことが考えられ、信頼度が低いことを示す。
【００３０】
図６（ｄ）では、信頼度の指標として、相関値の最小の極小値６０１と２番目に小さい極小値６０２との差分Ｄｄを用いる。ここで、最小の極小値６０１は、最小値であり、図４（ａ）及び（ｂ）の最小の極小値４０１に対応する。極小値６０２は、図４（ａ）及び（ｂ）の２番目に小さい極小値４０２に対応する。極小値６０３は、図４（ａ）及び（ｂ）の３番目に小さい極小値４０３に対応する。よって、図６（ｄ）は、図４（ｂ）の等高線において、相関値の最小値と類似した極小値が存在しないかを確認することを意味している。差分Ｄｄは、相関値マップの周期性を表している。差分Ｄｄが閾値より小さい場合、テクスチャが繰り返しパターンやエッジパターンなどであることが考えられ、信頼度が低いことを示す。なお、ここでは、最小の極小値６０１と２番目に小さい極小値６０２を選択したが、相関値マップの周期性を判定できればよいため、その他の極小値を選択してもよい。差分Ｄｄが閾値より小さい場合、図７の等高線のように、相関値の最小値７０１を基準として水平方向もしくは垂直方向もしくは斜め方向に極小値７０２が続く場合は、テクスチャのエッジパターンが存在すると判断し、差分Ｄｄを信頼度の指標Ｄｄ２とする。そうでなければ、テクスチャの繰り返しパターンが存在すると判断し、差分Ｄｄを信頼度の指標Ｄｄ１とする。
【００３１】
上記で説明した相関値の指標は、そのまま信頼度として用いることができるが、例えば、図８のように、相関値の指標と信頼度の対応付けを行ってもよい。図８の横軸は相関値指標Ｄ（上述の１／Ｄａ，Ｄｂ，Ｄｃ，Ｄｄ１、Ｄｄ２のいずれか）を示し、縦軸は信頼度Ｒを示す。この例では、２つの閾値Ｔ１及びＴ２を設ける。相関値指標Ｄが閾値Ｔ１以下である場合には、信頼度Ｒを０にする。相関値指標Ｄが閾値Ｔ２以上である場合には、信頼度Ｒを１とする。閾値Ｔ１及びＴ２は、相関値指標毎に変更してもよい。閾値Ｔ１及びＴ２の間の区間は、相関値指標Ｄと信頼度Ｒを線形に対応付けてもよいし、非線形に対応付けてもよい。以降の説明では、各相関値指標１／Ｄａ，Ｄｂ，Ｄｃ，Ｄｄ１、Ｄｄ２から得られる信頼度をＲａ，Ｒｂ，Ｒｃ，Ｒｄ１，Ｒｄ２と表現する。ここで、Ｒａ＝ｆ（１／Ｄａ）、Ｒｂ＝ｆ（Ｄｂ）、Ｒｃ＝ｆ（Ｄｃ）、Ｒｄ１＝ｆ（Ｄｄ１）、Ｒｄ２＝ｆ（Ｄｄ２）の関係にある。
【００３２】
最終的な信頼度Ｒは、これらＲａ，Ｒｂ，Ｒｃ，Ｒｄ１，Ｒｄ２を組み合わせて算出すればよい。ここでは、重み付け加算に基づく組み合わせ方法を説明する。重み付け加算による組み合わせでは、Ｒａ，Ｒｂ，Ｒｃ，Ｒｄ１，Ｒｄ２の重みをそれぞれＷａ，Ｗｂ，Ｗｃ，Ｗｄ１，Ｗｄ２とすれば、信頼度Ｒは、式（２）のように計算される。
【００３３】
【数２】
2019145992.tif 000004
【００３４】
例えば、重みＷａ＝０．４，Ｗｂ＝０．３，Ｗｃ＝０．２，Ｗｄ１＝０．０５，Ｗｄ２＝０．０５とする。全ての信頼度が十分に高く、Ｒａ＝Ｒｂ＝Ｒｃ＝Ｒｄ１＝Ｒｄ２＝１の場合には、式（２）より、Ｒ＝１．０となる。また、Ｒａ＝０．６，Ｒｂ＝０．５，Ｒｃ＝０．７，Ｒｄ１＝０．７，Ｒｄ２＝０．７のような場合には、式（２）より、Ｒ＝０．６となる。
【００３５】
ステップＳ２０５では、第２の画像処理部１０６は、画像入力部１０１により入力された基準画像と、画像メモリ１０２に記憶されている参照画像に対して、第１の信頼度判定部１０５により算出された信頼度に基づいて、適応的に画像処理を施す。
【００３６】
図１５（ａ）は、信頼度と画像処理の組み合わせの例を示す図である。第２の画像処理部１０６は、信頼度Ｒａが閾値より低く、信頼度Ｒｂが閾値より低いと判定した場合は、バンドパスフィルタを使用し、テクスチャを強調する画像処理を行う。類似度が低い理由は、画像のテクスチャが不鮮明である場合やノイズなどの影響などが考えられる。信頼度Ｒａ及びＲｂがともに閾値より低い場合は、画像のテクスチャが不鮮明であると考えられるので、第２の画像処理部１０６のバンドパスフィルタの特性を第１の画像処理部１０３のものよりも高周波を残すようにする。これにより、第２の画像処理部１０６は、基準画像と参照画像に対して、テクスチャを強調する処理を行うことができる。信頼度Ｒａは閾値より高いが、信頼度Ｒｂが閾値より低い場合は、ノイズにより間違った相関値が高くなっている可能性があるので、第２の画像処理部１０６のバンドパスフィルタの特性を第１の画像処理部１０３のものよりも、高周波を落とすような特性にする。この場合、第２の画像処理部１０６は、基準画像と参照画像に対して、ノイズを低減することができる。これにより、画像のテンプレート領域３０１とサーチ領域３０２の類似度を上げることができる。
【００３７】
第２の画像処理部１０６は、信頼度Ｒｃが閾値より低いと判定した場合は、画像領域内の輝度値の明るい部分をより明るく、暗い部分をより暗くする処理を行うことで、画像にコントラストをつける処理を行う。また、第２の画像処理部１０６は、ハイパスフィルタを使用することで、画像のテクスチャ情報を残すような処理も行い、コントラスト強調とテクスチャ強調を行う。
【００３８】
第２の画像処理部１０６は、信頼度Ｒｄ１が閾値より低いと判定した場合は、ノッチフィルタを使用し、繰り返しパターンの除去を行う。また、第２の画像処理部１０６は、信頼度Ｒｄ２が閾値より低いと判定した場合は、微分フィルタを使用し、微分フィルタによりエッジを抽出し、抽出したエッジの長さに応じて、微分フィルタの応答値を下げることでエッジの除去（抑圧）を行う。
【００３９】
ステップＳ２０６では、第２の動きベクトル検出部１０７は、第２の画像処理部１０６により処理された基準画像と参照画像との間の動きベクトルを、テンプレートマッチングにより検出する。この処理は、ステップＳ２０３の処理と同様であるため、説明を省略する。
【００４０】
ステップＳ２０７では、第２の信頼度判定部１０８は、第２の動きベクトル検出部１０７により算出された相関値を用いて、第２の動きベクトル検出部１０７により検出された動きベクトルの信頼度を算出する。この処理は、ステップＳ２０４の処理と同様であるため、説明を省略する。
【００４１】
ステップＳ２０８では、動きベクトル決定部１０９は、第１の動きベクトル検出部１０４及び第２の動きベクトル検出部１０７により検出された動きベクトルと、第１の信頼度判定部１０５及び第２の信頼度判定部１０８により算出された信頼度を入力する。そして、動きベクトル決定部１０９は、その入力した２つの動きベクトル及び２つの信頼度を使用し、動きベクトルを決定する。動きベクトル決定部１０９は、単純に、２つの信頼度のうちの信頼度の高い方の動きベクトルを選択してもよいし、式（３）のように、信頼度Ｒ１及びＲ２を重みとして動きベクトルＶを決めてもよい。式（３）において、Ｖは、最終的に決定する動きベクトルである。Ｖ１は、ステップＳ２０３において検出した動きベクトルである。Ｒ１は、ステップＳ２０４において算出した信頼度である。Ｖ２は、ステップＳ２０６において検出した動きベクトルである。Ｒ２は、ステップＳ２０７において算出した信頼度である。
【００４２】
【数３】
2019145992.tif 000005
【００４３】
以上説明したように、本実施形態では、画像処理装置１００は、第１の動きベクトル検出部１０４により検出された動きベクトルの信頼度に応じて、第２の画像処理部１０６の画像処理を適応的に行う。これにより、第２の動きベクトル検出部１０７は、高精度で動きベクトルを検出することができる。動きベクトル決定部１０９は、第１の信頼度判定部１０５及び第２の信頼度判定部１０８により算出された信頼度Ｒ１及びＲ２を基に、第１の動きベクトル検出部１０４及び第２の動きベクトル検出部１０７により検出された動きベクトル重みづけを行う。これにより、第１の画像処理部１０３及び第２の画像処理部１０６の画像処理では対処しきれない低信頼度の動きベクトルに対しても、動きベクトルの信頼度を向上させることができる。
【００４４】
（第２の実施形態）
図９は、本発明の第２の実施形態による画像処理装置９００の構成例を示すブロック図である。図９において、図１に示した構成要素と共通するものについては、同じ符号を付す。画像処理装置９００は、画像入力部１０１と、画像メモリ１０２と、画像解析部９０１と、第１の画像処理部９０２と、第１の動きベクトル検出部１０４と、第１の信頼度判定部１０５とを有する。さらに、画像処理装置９００は、第２の画像処理部９０３と、第２の動きベクトル検出部１０７と、第２の信頼度判定部１０８と、動きベクトル決定部１０９とを有する。
【００４５】
画像解析部９０１は、画像入力部１０１により入力された基準画像と、画像メモリ１０２に記憶された参照画像の少なくともどちらか一方の画像の特性を解析する。画像の特性の解析は、動きベクトル検出部１０４又は１０７で使用するテンプレート領域３０１又はサーチ領域３０２毎に行われる。
【００４６】
第１の画像処理部９０２は、画像入力部１０１により入力された基準画像と、画像メモリ１０２に記憶された参照画像を、画像解析部９０１により解析された画像特性に基づいて、画像処理を行う。第１の動きベクトル検出部１０４は、第１の画像処理部９０２により処理された基準画像と、第１の画像処理部９０２により処理された参照画像に対して、例えばテンプレートマッチングにより動きベクトルを検出する。
【００４７】
第２の画像処理部９０３は、画像入力部１０１により入力された基準画像と、画像メモリ１０２に記憶された参照画像を、画像解析部９０１により解析された画像特性に基づいて、画像処理を行う。第２の動きベクトル検出部１０７は、第２の画像処理部９０３により処理された基準画像と、第２の画像処理部９０３により処理された参照画像に対して、例えばテンプレートマッチングにより動きベクトルを検出する。
【００４８】
第１の画像処理部９０２と第２の画像処理部９０３は、相互に異なる画像処理を行う。例えば、画像解析部９０１が解析した画像特性が低コントラストの場合、画像処理部９０２及び９０３は、ハイパスフィルタを施すが、フィルタのピーク帯域が高すぎる場合、テクスチャだけではなくノイズも強調されてしまう。そこで、画像処理部９０２及び９０３は、テクスチャ強調を優先する帯域と、テクスチャを強調しつつノイズを抑制するような帯域の２種類の特性のフィルタを適応的に施す。このように、画像処理部９０２及び９０３は、２種類の特性のフィルタにより画像処理を行うことで、フィルタ特性により相関値が変わるため、一方のフィルタ特性では信頼度が低くなる場合でも、もう一方のフィルタ特性では信頼度が高くなる可能性がある。
【００４９】
図１０は、画像処理装置９００の画像処理方法を説明するためのフローチャートである。図１０において、図２に示したステップと共通するものについては、図２と同じ符号を付し、説明を省略する。
【００５０】
ステップＳ２０１の後、ステップＳ１００１では、画像解析部９０１は、画像入力部１０１により入力された基準画像と、画像メモリ１０２に記憶されている参照画像に対して画像解析を行い、輝度値に基づいて、画像の特性を決定する。
【００５１】
図１１（ａ）〜（ｃ）及び図１２は、画像特性を表す輝度値の指標の一例を示す。図１１（ａ）〜（ｃ）の横軸は、画像のＸ座標とＹ座標により一意に定まる画素アドレスであり、図１１（ａ）〜（ｃ）の縦軸は輝度値である。画像解析部９０１は、画像の画素毎の輝度値を解析する。図１２において、１つの四角は画素を表し、矢印は隣接する画素との輝度値の勾配を表し、矢印の大きさは、輝度値の変化の大きさを表し、矢印の方向は輝度値の変化の方向を表す。
【００５２】
図１１（ａ）では、指標として輝度値の最大値と最小値との差分Ｄａを用いる。画像解析部９０１は、差分Ｄａが閾値より小さい場合、テクスチャのコントラストが低いと判定する。
【００５３】
図１１（ｂ）では、指標として輝度値の繰り返し回数Ｄｂを用いる。画像解析部９０１は、フィルタを使用し、閾値より応答の高い周波数を抽出することにより、繰り返し回数Ｄｂを検出する。画像解析部９０１は、繰り返し回数Ｄｂが閾値より多い場合、繰り返しパターンのテクスチャがあると判定する。
【００５４】
図１１（ｃ）では、指標として輝度値の高周波の周波数Ｄｃを用いる。画像解析部９０１は、ハイパスフィルタを使用することで画像の輝度値の高周波成分を抽出し、抽出した高周波成分の周波数Ｄｃを検出し、周波数Ｄｃが閾値より高い場合、画像にノイズが乗っていると判定する。
【００５５】
図１２では、輝度値の勾配が最大の勾配１２０１に対して、輝度値の勾配の方向が同一でかつ大きさの変化が一定範囲以内にある輝度値の勾配１２０２が、水平方向、垂直方向又は斜め方向に続く場合、指標として輝度値の勾配１２０２の個数Ｄｄを用いる。画像解析部９０１は、個数Ｄｄが閾値より多い場合、画像の輝度値のエッジパターンが存在すると判定する。
【００５６】
ステップＳ１００２では、第１の画像処理部９０２は、画像入力部１０１により入力された基準画像と、画像メモリ１０２に記憶されている参照画像に対して、画像解析部９０１により解析された画像特性に応じて適応的に画像処理を施す。
【００５７】
図１５（ｂ）は、画像特性と画像処理の組み合わせの例を示す図である。第１の画像処理部９０２は、差分（低コントラスト）Ｄａが閾値より小さいと判定した場合は、画像領域内の輝度値の明るい部分をより明るく、暗い部分をより暗くする処理を行うことにより、画像にコントラストをつける処理を行う。また、第１の画像処理部９０２は、ハイパスフィルタを使用することより、画像のテクスチャ情報を残すような処理を行い、コントラスト強調とテクスチャ強調を行う。
【００５８】
また、第１の画像処理部９０２は、繰り返し回数Ｄｂが閾値より多いと判定した場合は、ノッチフィルタを使用し、テクスチャの繰り返しパターンの除去を行う。また、第１の画像処理部９０２は、周波数（ノイズ）Ｄｃが閾値より高いと判定した場合は、ローパスフィルタを使用することにより、高周波成分であるノイズ成分の除去（低減）を行う。
【００５９】
また、第１の画像処理部９０２は、個数（エッジパターン）Ｄｄが閾値より多いと判定した場合は、画像の輝度値のエッジパターンが存在するので、微分フィルタを使用する。第１の画像処理部９０２は、微分フィルタによりエッジを抽出し、抽出したエッジの長さに応じて微分フィルタの応答値を下げることでエッジの除去（低減）を行う。
【００６０】
画像処理装置９００は、ステップＳ１００２の後、ステップＳ２０３及びＳ２０４の処理を行う。
【００６１】
ステップＳ１００３では、第２の画像処理部９０３は、画像入力部１０１により入力された基準画像と、画像メモリ１０２に記憶されている参照画像に対して、画像解析部９０１により解析された画像特性に応じて適応的に画像処理を施す。第２の画像処理部９０３は、ステップＳ１００２と同様に、図１５（ｂ）に示すように、画像特性に応じた画像処理を行う。ただし、第２の画像処理部９０３は、第１の画像処理部９０２とは異なる画像処理を行う。
【００６２】
第２の画像処理部９０３は、低コントラストＤａが閾値より小さいと判定した場合は、第１の画像処理部９０２に比べ、画像領域内の輝度値の明るい部分をさらに明るくし、暗い部分をさらに暗くする処理を行うことで画像のコントラストを極端につける処理を行う。また、第２の画像処理部９０３は、第１の画像処理部９０２に比べ、使用するハイパスフィルタのピーク帯域をより高周波にすることにより、画像のテクスチャをより強調する処理を行う。
【００６３】
また、第２の画像処理部９０３は、繰り返し回数Ｄｂが閾値より多いと判定した場合は、第１の画像処理部９０２に比べ、ノッチフィルタで除去する帯域をより狭くすることにより、特定の繰り返しパターンだけを除去するようにする。
【００６４】
また、第２の画像処理部９０３は、周波数（ノイズ）Ｄｃが閾値より高いと判定した場合は、第１の画像処理部９０２に比べ、ローパスフィルタのピーク帯域をより低周波にすることにより、より高周波成分を低減する処理を行う。
【００６５】
また、第２の画像処理部９０３は、個数（エッジパターン）Ｄｄが多いと判定された場合は、第１の画像処理部９０２に比べ、微分フィルタの応答値を上げることにより、より輝度値の勾配が低いエッジも抽出する。そして、第２の画像処理部９０３は、抽出したエッジの長さに応じて微分フィルタの応答値を下げることにより、より輝度値の勾配が低いエッジも除去できるような処理を行う。
【００６６】
画像処理装置９００は、ステップＳ１００３の後、ステップＳ２０６〜Ｓ２０８の処理を行う。以上説明したように、本実施形態では、画像処理部９０２及び９０３は、画像特性に基づき画像処理を適応的に行うことで、第１の実施形態とは異なり、共に、適応的な画像処理を行うことが可能である。また、第１の画像処理部９０２及び第２の画像処理部９０３は、相互に異なる画像処理を行うことにより、第１の信頼度判定部１０５及び第２の信頼度判定部１０８が算出する信頼度に差がでる。そのため、第１の信頼度判定部１０５及び第２の信頼度判定部１０８は、第１の実施形態よりも、片方の信頼度が低くなる場合でも、もう一方の信頼度が高くなる可能性があり、動きベクトルの信頼度を向上させることができる。
【００６７】
（第３の実施形態）
図１３は、本発明の第３の実施形態による画像処理装置１３００の構成例を示すブロック図である。図１３において、図１又は図９に示した構成要素と共通するものについては、同じ符号を付す。画像処理装置１３００は、画像入力部１０１と、画像メモリ１０２と、画像解析部９０１と、第１の画像処理部９０２と、第１の動きベクトル検出部１０４と、第１の信頼度判定部１０５とを有する。さらに、画像処理装置１３００は、第２の画像処理部１０６と、第２の動きベクトル検出部１０７と、第２の信頼度判定部１０８と、動きベクトル決定部１０９とを有する。
【００６８】
図１４は、画像処理装置１３００の画像処理方法を説明するためのフローチャートである。図１４において、図２又は図１０に示したステップと共通するものについては、同じ符号を付し、説明を省略する。第３の実施形態は、第１の実施形態と第２の実施形態を組み合わせた実施形態である。
【００６９】
ステップＳ２０１の後、ステップＳ１００１では、画像解析部９０１は、第２の実施形態と同様に、画像入力部１０１により入力された基準画像と、画像メモリ１０２に記憶されている参照画像に対して画像解析を行い、輝度値に基づいて、画像の特性を決定する。
【００７０】
ステップＳ１００２では、第１の画像処理部９０２は、第２の実施形態と同様に、画像入力部１０１により入力された基準画像と、画像メモリ１０２に記憶されている参照画像に対して、画像解析部９０１により解析された画像特性に応じて適応的に画像処理を施す。
【００７１】
その後、画像処理装置１３００は、第１の実施形態と同様に、ステップＳ２０３〜Ｓ２０８の処理を行う。すなわち、ステップＳ２０５では、第２の画像処理部１０６は、画像入力部１０１により入力された基準画像と、画像メモリ１０２に記憶されている参照画像に対して、第１の信頼度判定部１０５により算出された信頼度に基づいて、適応的に画像処理を施す。
【００７２】
以上説明したように、本実施形態では、第１の画像処理部９０２は、画像特性に基づき適応的に画像処理を行い、第２の画像処理部１０６は、第１の信頼度判定部１０５により算出された信頼度に基づき適応的に画像処理を行う。そのため、本実施形態は、第１の実施形態に比べ、第１の信頼度判定部１０５の信頼度が向上する。また、本実施形態は、第２の実施形態に比べ、第２の画像処理部１０６では、画像解析の結果を含めた第１の信頼度判定部１０５の信頼度を用いるため、第２の信頼度判定部１０８の信頼度が向上する。
【００７３】
（その他の実施形態）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読み出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【００７４】
なお、上記実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【符号の説明】
【００７５】
１００  画像処理装置、１０１  画像入力部、１０２  画像メモリ、１０３  第１の画像処理部、１０４  第１の動きベクトル検出部、１０５  第１の信頼度判定部、１０６  第２の画像処理部、１０７  第２の動きベクトル検出部、１０８  第２の信頼度判定部、１０９  動きベクトル決定部
【図１】
2019145992.tif 000006
【図２】
2019145992.tif 000007
【図３】
2019145992.tif 000008
【図４】
2019145992.tif 000009
【図５】
2019145992.tif 000010
【図６】
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【図７】
2019145992.tif 000012
【図８】
2019145992.tif 000013
【図９】
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【図１０】
2019145992.tif 000015
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
2019145992.tif 000019
【図１５】
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