(57)【要約】【課題】ノイズリダクション処理を行って、より高画質な動画を生成することができるようにする。【解決手段】空領域は残像が発生する可能性が低いためノイズ除去を優先し、巡回係数を通常の巡回係数よりも大きくする。一方、人領域は、仮に撮像装置が静止していたとしても被写体自身の動きなどによって残像が発生しやすく、また、残像も目立つため、巡回係数を通常の巡回係数よりも小さくする。また、木領域及び芝生領域については、符号化係数が所定値以上か否かによって巡回係数を決定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
動画における被写体の種類を認識する認識手段と、
前記動画におけるフレーム間のノイズリダクション処理を行う画像処理手段とを有し、
前記画像処理手段は、前記認識手段によって認識された被写体の種別に応じて、前記ノイズリダクション処理の強度を画像内で部分的に変更することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像処理手段は、前記認識手段によって認識された被写体の種別から前記被写体が動く可能性を判定し、前記動く可能性が高いほど当該被写体を含む領域における前記ノイズリダクション処理の強度を小さく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】
前記画像処理手段は、前記認識手段によって認識された被写体が所定の種別である場合に、さらに画面全体の符号量が所定値よりも小さい場合は、前記所定の種別である被写体を含む領域における前記ノイズリダクション処理の強度を前記符号量が所定値以上である場合よりも小さくすることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記画像処理手段は、前記被写体の時間方向の輝度分散に基づいて前記被写体の動きの有無を判定し、動きがあると判定した場合は、前記動きが判定された被写体を含む領域における前記ノイズリダクション処理の強度を動きがないと判定した場合よりも小さく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５】
前記画像処理手段は、第１の被写体の時間方向の輝度分散に基づいて設定した閾値と、前記第１の被写体とは別の第２の被写体の時間方向の輝度分散を比較することで、前記第２の被写体の動きの有無を判定することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記動画を撮影する撮像手段と、
前記撮像手段の読み出し駆動を制御する制御手段とをさらに有し、
前記画像処理手段は、前記制御手段によって制御された読み出し駆動が加算または間引き駆動である場合は、前記ノイズリダクション処理の強度を画像内で部分的に変更しないようにすることを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記動画を撮影する撮像手段と、
前記撮像手段の読み出し駆動を制御する制御手段とをさらに有し、
前記認識手段は、前記制御手段によって制御された読み出し駆動に応じた学習データを用いて被写体の種類を認識することを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記画像処理手段は、フレーム間の巡回型ノイズリダクションフィルタを用いてノイズリダクション処理を行うことを特徴とする請求項１〜７の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
動画における被写体の種類を認識する認識工程と、
前記動画におけるフレーム間のノイズリダクション処理を行う画像処理工程とを有し、
前記画像処理工程においては、前記認識工程において認識された被写体の種別に応じて、前記ノイズリダクション処理の強度を画像内で部分的に変更することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
動画における被写体の種類を認識する認識工程と、
前記動画におけるフレーム間のノイズリダクション処理を行う画像処理工程とをコンピュータに実行させ、
前記画像処理工程においては、前記認識工程において認識された被写体の種別に応じて、前記ノイズリダクション処理の強度を画像内で部分的に変更す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、特に、ノイズ低減処理を行うために用いて好適な画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、被写体認識技術を用いて撮影シーンを判別し、撮影シーンに最適な画像処理を行うことにより高画質な動画像を撮影する技術が開発されている。例えば、被写体が人物である場合には、ポートレートに適した処理を行う画像処理装置などが知られている。さらに近年では、被写体認識技術の進歩に伴い、より詳細に被写体情報を入手することができるようになっている。例えば被写体に木や林などの植物が含まれることを判別し、解像感や彩度を制御したり、人体部分を検出して露出やピントを制御などの撮像制御を行ったりする撮像装置などが開発されている。
【０００３】
また、人及び木といった組合せなど、複数の被写体が撮影画像内に含まれる場合に、前述の被写体認識技術により検出された被写体の種類と位置情報とを元に、画像内の場所ごとに異なる画像処理を行う装置も開示されている（特許文献１参照）。このような装置では、被写体の場所ごとにエッジの強調やノイズリダクションなどの性能を変えることができ、被写体の特性に応じて最適な画像処理を行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−２７８５２４号公報
【特許文献２】特開２０１０−４５６１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ここで、一般的に動画像に関する画像処理では、画像平面内でＬＰＦ（ローパスフィルタ）や画素平均処理などを行うフレーム内のノイズリダクション処理と、複数のフレーム間の重み付け平均処理などによるフレーム間のノイズリダクション処理とがある。以下、フレーム間のノイズリダクション処理を巡回型ノイズリダクション処理と称す。従来、これらのノイズリダクション処理によって画像のノイズを除去し、高品質な画像を提供する装置が開発されている。
【０００６】
前述した巡回型ノイズリダクション処理では、時間方向にＬＰＦをかけることにより、ノイズを大きく低減することができる。しかしながら、動いている被写体に対しては、被写体位置の異なる２枚のフレーム間を重み付け加算平均処理することにより、残像が生じてしまうという課題がある。そこで、巡回型ノイズリダクションを行う一般の画像処理装置に使用されるアルゴリズムにおいては、まず、フレーム間の画像差分や画角変化などを検知することにより被写体の動きの有無を判別する。そして、判別した被写体の動きの有無に応じて巡回型ノイズリダクションの強弱を調節している。
【０００７】
しかしながら、動きによって巡回型ノイズリダクションの強弱を調節するアルゴリズムにおいては、その動き判定の閾値を厳しく設定すると、残像を防ぐことができるが、振幅の大きなノイズを除去できなくなる可能性がある。また、動き判定の閾値を緩く設定すると、エッジの弱い被写体で残像が生じてしまうという問題点がある。このことから、設計者が両者のバランスを取って全体として最適な画質が得られるように留意する必要性があり、画面内に含まれる複数の被写体のそれぞれに最適な設定を行うことが困難である。
【０００８】
本発明は前述の問題点に鑑み、ノイズリダクション処理を行って、より高画質な動画を生成できるようにすることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る画像処理装置は、動画における被写体の種類を認識する認識手段と、前記動画におけるフレーム間のノイズリダクション処理を行う画像処理手段とを有し、前記画像処理手段は、前記認識手段によって認識された被写体の種別に応じて、前記ノイズリダクション処理の強度を画像内で部分的に変更することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、ノイズリダクション処理を行って、より高画質な動画を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施形態に係る撮像装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態において、現像処理から記録されるまでの処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態に係る巡回型ノイズリダクション回路の詳細な構成例を示す図である。
【図４】被写体として人、木、芝生及び空を含む撮影画像の一例を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施形態において、巡回係数Ｋを決定する手順を説明するための図である。
【図６】本発明の第２の実施形態において、被写体ごとの輝度分散σを示す図である。
【図７】離散信号をダウンサンプリングした場合の周波数特性の差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】
（第１の実施形態）
以下、本発明の好ましい第１の実施形態について、添付の図面に基づいて詳細に説明する。
図１は、本実施形態に係る撮像装置１の構成例を示すブロック図である。
図１において、撮像素子５は、撮影レンズ２、メカニカルシャッター３、及び絞り４を介して得られた光学像を電気信号に変換する。ＣＤＳゲイン回路６は撮像素子５から出力された信号にゲインをかける回路であり、Ａ／Ｄ変換器７はアナログ信号をデジタル信号に変換する。また、本実施形態に係る撮像装置１は、撮像素子５のリセットタイミングを制御することによって、電子シャッターとして蓄積時間を制御することが可能であり、動画撮影などに使用することができる。
【００１３】
画像処理回路８は、Ａ／Ｄ変換器７から出力された画像データに対して所定の画素補間処理や色変換処理を行う。また、画像処理回路８は、撮像して得られた画像データを用いて所定の演算処理を行う。そして、得られた演算結果に基づいてシステム制御回路９が絞り駆動回路１０、メカニカルシャッター駆動回路１１、及びレンズ駆動回路１２に対して制御を行い、ＡＥ処理及びＡＦ処理を行う。さらに、画像処理回路８においては、撮像して得られた画像データを用いて所定の演算処理を行い、得られた演算結果に基づいてＡＷＢ（オートホワイトバランス）処理を行う。
【００１４】
また、画像処理回路８は、被写体認識回路２０及び巡回型ノイズリダクション回路２１を有しており、撮影した画像の解析やノイズリダクション、エッジ強調機能などの各種信号処理を行う。
【００１５】
また、画像処理回路８によって前述した所定の現像処理が施された画像データは、圧縮・伸張回路１３により圧縮され、記録媒体Ｉ／Ｆ１４を介してメモリカードやハードディスク等の記録媒体１５に書き込まれる。圧縮・伸張回路１３では、静止画の場合にはＪＰＥＧ方式を用い、動画の場合はＭｏｔｉｏｎＪＰＥＧ方式やＨ．２６４／ＡＶＣ方式などを用いる。特にＨ．２６４／ＡＶＣに代表される圧縮方式は、フレーム間の参照などを使用することにより、高圧縮率を実現できるようにしている。
【００１６】
画像表示部１６は、ＶＲＡＭ１７に書き込まれた表示用の画像データに係る画像を表示する。なお、撮像して得られた画像データに係る画像をライブ画像として画像表示部１６に逐次表示することにより、電子ファインダー機能を実現することも可能である。このとき、ＡＥにおける測光領域情報や、ＡＦにおける測距領域情報をライブ画像に重畳して表示することも可能である。さらに、被写体の認識状況として、人物顔や主被写体の認識結果を示す枠を被写体領域に重畳させて表示することも可能である。
【００１７】
一時記憶メモリ１８は、静止画データや動画データを格納するためのメモリであり、所定枚数の静止画像データや所定時間の動画データを格納するのに十分な記憶量を備えている。また、一時記憶メモリ１８は、システム制御回路９の作業領域としても使用することが可能である。操作部１９は、電源スイッチ３１、シャッタースイッチ３２、撮影モード切り替えスイッチ３３、及びパラメータ選択ボタン３４を備えている。
【００１８】
操作部１９に具備するシャッタースイッチ３２がＯＮにされて撮影が指示されると、ＡＥ処理で決定された露光時間分、撮像素子５を露光させ、Ａ／Ｄ変換器７を介して一時記憶メモリ１８に画像データを書き込む。そして、画像処理回路８において現像処理を行い、圧縮・伸張回路１３において圧縮を実行し、記録媒体Ｉ／Ｆ１４を介して記録媒体１５に画像データを書き込む。
【００１９】
次に、本実施形態に係る被写体認識処理及び動画に対するノイズリダクションのアルゴリズムについて説明する。撮影モード切り替えスイッチ３３によって動画撮影モードに設定された状態でシャッタースイッチ３２がＯＮにされて撮影が指示されると、撮像素子５に露光されたデータが所定のフレームレートで順次読み出され、画像処理回路８へ送られる。ここで、画像処理回路８に送られるデータはＲＧＢのベイヤ配列に代表される画像フォーマットに従った信号であるものとする。そして、画像処理回路８によってホワイトバランス（ＷＢ）処理、ノイズ除去処理、エッジ強調処理などの処理が行われてＹＵＶ信号へ変換され、圧縮・伸張回路１３によって符号化されて記録媒体１５に記録される。
【００２０】
図２は、画像処理回路８による処理から記録媒体１５に記録されるまでの処理手順の一例を示すフローチャートである。以下、図２を参照しながら本実施形態に係る被写体認識処理とノイズリダクション処理との関係について説明する。
【００２１】
まず、ステップＳ２０１において、前述したように入力された画像データに対して画像処理回路８によりＷＢ処理などを行ってＹＵＶ信号に変換する。そして、ステップＳ２０２において、被写体認識回路２０は、画像内に含まれる被写体の種類を判別する。なお、被写体を認識するアルゴリズムとしては、例えば特許文献２に記載された方法を用いる。この方法によれば、画像から色・輝度のヒストグラム、空間周波数などを特徴量として抽出し、特徴量とカテゴリ分類のラベルとを対応させて教師データとして分類方法を学習させる。
【００２２】
以上の被写体認識アルゴリズムにより、被写体認識回路２０は画像内に含まれる被写体の種別を特定する。なお、本実施形態においては、それ以外の被写体認識アルゴリズムを用いてもよい。また、被写体認識回路２０によって判別された被写体情報は、次フレーム以降を処理する場合の画像処理回路８の動作へフィードバックされ、被写体に最適なエッジ強調処理や、フレーム内ノイズリダクション処理などを行うことも可能である。
【００２３】
次に、ステップＳ２０３において、巡回型ノイズリダクション回路２１は、巡回型ノイズリダクションフィルタにより巡回型ノイズリダクション処理を行う。ここで、巡回型ノイズリダクションフィルタとは、時系列に並んだ二つの画像の重み付け加算により、時間方向のＬＰＦ処理を行い、ランダムノイズを除去する処理であり、動画のノイズリダクション処理として広く用いられている手法である。
【００２４】
次に、ステップＳ２０４において、圧縮・伸張回路１３は、画像処理回路８により現像処理が施された画像データに対して圧縮処理を行う。そして、ステップＳ２０５において、記録媒体Ｉ／Ｆ１４を介してメモリカードやハードディスク等の記録媒体１５に画像データを書き込み、処理を終了する。
【００２５】
次に、本実施形態における巡回型ノイズリダクション処理について詳細に説明する。
図３は、巡回型ノイズリダクション回路２１の詳細な構成例を示す図である。
図３において、Ｓ（ｔ）はｔフレーム目の画像信号であり、Ｓ（ｔ−１）は一時記憶メモリ１８に保持された（ｔ−１）フレーム目の画像信号を示している。このように１フレーム前の画像信号は一時記憶メモリ１８に保持されている。また、巡回型ノイズリダクション回路２１は、後述する巡回係数Ｋを設定する巡回係数決定回路２２を備えている。
【００２６】
図３に示すように、（ｔ−１）フレーム目の画像信号Ｓ（ｔ−１）とｔフレーム目の画像信号Ｓ（ｔ）とを用いて、ノイズ除去された画像信号Ｓ'（ｔ）を得る。すなわち、画像信号Ｓ'（ｔ）は、以下の式（１）により算出される。また、画像信号Ｓ'（ｔ）は一時記憶メモリ１８に保持され、（ｔ＋１）フレーム目の処理に使用される。
Ｓ'（ｔ）＝（１−Ｋ）Ｓ（ｔ）＋Ｋ・Ｓ（ｔ−１）      ・・・（１）
【００２７】
ここで、巡回係数Ｋは０以上１未満の値であり、巡回係数Ｋが大きいほどノイズ低減処理の強度は大きいが、ノイズが収束するまで多くの時間がかかり、残像が発生しやすくなる。一方、巡回係数Ｋを小さくすると残像は起きにくいが、ノイズ低減効果が小さくなり、巡回係数Ｋを０に設定すると、何も処理がなされないこととなる。このように、被写体に最適なノイズリダクション処理を行うためには、巡回係数決定回路２２が動きや被写体の種類に対し最適な巡回係数Ｋを決定する必要がある。
【００２８】
次に、図４及び図５を参照しながら巡回係数決定回路２２の動作について詳細に説明する。巡回係数決定回路２２は、前述の被写体認識回路２０の判定結果を受けて、画面内の被写体ごとに最適な巡回係数Ｋを部分的に設定する。以下、図４に示すように、人、木、芝生、空などの複数の被写体が画像に含まれている場合を例に説明する。
【００２９】
ここで、図４に示す空領域４００のように画角が多少変動しても残像が発生しないような被写体もあれば、人領域４０１や木領域４０２のように画角変動や被写体の動きによって残像の発生する可能性が高い被写体もある。また、木や芝生などの高周波成分を含む被写体は多少のノイズが存在していても、視聴者にとって気にならないことが多いが、人の肌などはノイズが存在していると、視聴者に違和感を与えることが多い。
【００３０】
そこで本実施形態においては、巡回係数決定回路２２は、被写体固有の特性を考慮して被写体領域ごとに固有の巡回係数（Ｋｓ、Ｋｈ、Ｋｔ・・・）をそれぞれ設定する。ここで、Ｋｓは空領域の巡回係数を表し、Ｋｈは人領域の巡回係数を表し、Ｋｔは木領域及び芝生領域の巡回係数を表している。
【００３１】
図５は、巡回係数決定回路２２が被写体領域ごとに巡回係数を決定する方法の一例を説明するための図である。図５に示すように、空領域４００は、前述の通り残像が発生する可能性が低いためノイズ除去を優先し、巡回係数Ｋｓを通常の巡回係数Ｋよりも大きくする。また、人領域４０１は、仮に撮像装置１が静止していたとしても被写体自身の動きなどによって残像が発生しやすく、また、残像も目立つため、巡回係数Ｋｈを通常の巡回係数Ｋよりも小さくする。
【００３２】
次に、木領域及び芝生領域については、人物と同様に画角変化や風の影響などによって動いている可能性が高いため、基本的に巡回係数Ｋｔを下げて残像を防ぐことが望ましい。しかしながら、画面の大部分が木や芝生などの高周波被写体で占められているようなシーンの場合は、画像内に含まれる情報量が多く、更に動いている場合フレーム間の相関が低くなる。このため、巡回係数Ｋｔを下げてノイズリダクション処理を行うと、圧縮・伸張回路１３による符号化の際に効率良く符号化を行うことができなくなる可能性がある。したがって、動画の記録ビットレートを所定の値に抑えるためには、符号化による情報量の欠如が避けられず、ブロックノイズなどの符号化ノイズが発生し画質を劣化させてしまう。
【００３３】
そこで、このような場合には、残像によって画質が劣化することを防止するよりも、フレーム間のＬＰＦ効果によるノイズ低減効果及びフレーム間の重み付け加算によりフレーム間の相関を高め、圧縮・伸張回路１３の符号化処理を補助する。図５に示すように、符号化係数Ｑが所定値以上（閾値Ｑ＿Ｔｈ以上）である場合は、巡回係数Ｋｔを通常の巡回係数Ｋ以上の値に設定し、画面全体の圧縮処理によるブロックノイズを低減する。また、この処理により、画像内の他の領域に符号量を多く割り当てて画像全体の画質を向上させることができる。一方、符号化係数Ｑが所定の閾値Ｑ＿Ｔｈよりも小さい場合には、残像を防ぐことを優先し、巡回係数Ｋｔを通常の巡回係数Ｋより小さい値に設定する。
【００３４】
以上のように被写体の認識結果に応じて巡回型ノイズリダクション処理のパラメータを決定するためには、前提として、被写体の認識精度が高いことが求められる。前述の被写体認識アルゴリズムでは、画像内に含まれる被写体の色や、輝度、エッジ、周波数などの特徴量を元に学習によって被写体を特定している。
【００３５】
しかしながら、撮像装置によっては、データの読み出し速度と計算量との観点から、特定の撮影モードの場合に、撮像素子から画像信号を読み出す際に加算・間引き読み出しを行う場合がある。この場合には、被写体認識の学習データと異なる撮影環境であるため、認識精度が低下する可能性がある。以下、間引き駆動によって認識精度が低下する現象について、図７を用いて詳細に説明する。
【００３６】
図７は、ある離散信号Ｓ（ｍ）を間引き率が２でダウンサンプリングした場合の周波数特性の差を説明するための図である。ここで、間引きによるダウンサンプリングを行った場合には、本来の信号中に含まれていなかった周波数成分（エリアジング、または折りかえり）７０１により、画像内に偽信号や偽色が発生する場合がある。これにより、前述の被写体認識アルゴリズムにおいて、被写体の空間周波数や色のヒストグラムなどの特徴量を正確に求めることができない可能性があり、予め学習されたデータと異なる認識結果を示す可能性がある。また、このような折りかえり成分の強弱は撮像装置の光学特性や被写体の周波数、撮影距離などに依存するため、一般に偽信号と原信号とを区別することは困難である。
【００３７】
そこで、このように加算・間引き読み出しなどによって被写体の特徴量が変動し、被写体認識結果の信頼性が低い場合には、図５に示したような被写体認識結果に応じた巡回型ノイズリダクションのパラメータコントロールを停止してもよい。また、予め加算・間引き読み出し駆動による特徴量の変動に対応した学習データを用意しておき、撮像素子の駆動方式に応じて学習データを切り替える方法を採用してもよい。
【００３８】
以上のように本実施形態においては、画像内に含まれる被写体のそれぞれの特性に応じて、巡回型ノイズリダクションの巡回係数Ｋを適応的に決定する。これにより、図４に示すように複数の被写体が画像内に存在する場合においても、そのそれぞれに最適なノイズリダクション処理を行うことができる。
【００３９】
また、図５に示したように巡回係数Ｋを決定する方法以外にも、建物、道路、水面など、他の被写体に関して同様の処理を行ってもよい。また、巡回係数Ｋと同様に、被写体の認識結果に応じて巡回型ノイズリダクション処理に係る他のパラメータを変更してもよい。また、巡回型ノイズリダクション処理の代わりとして、フレーム間のメディアンフィルタ処理などを用いて、そのフィルタ係数や出力をゲイン調整するという方法でもよい。
【００４０】
（第２の実施形態）
被写体の認識結果に応じて巡回係数を決定する際に、被写体が木や芝生などである場合に、別の被写体と比較することで、木や芝生の被写体の動きの有無を判別した上で、巡回係数Ｋを決定することもできる。以下、図６を参照しながら本実施形態について説明する。なお、本実施形態に係る撮像装置の基本的な構成及び処理手順については第１の実施形態と同様であるため、説明は省略する。
【００４１】
まず、巡回係数決定回路２２は、図６に示す被写体の空領域の時間方向の輝度分散σ１、木領域の時間方向の輝度分散σ２、及び芝生領域の時間方向の輝度分散σ３を求める。空領域、木領域及び芝生領域などを特定する方法については、前述した通りである。空領域の時間方向の輝度分散σ１は、基本的に被写体変動を含まないため、撮像装置１が持つノイズの量を示していると考えることができる。一方、木領域及び芝生領域の時間方向の輝度分散値σ２、σ３は、撮像装置１が持つノイズ量と、風や手ぶれによる被写体変位との和を示していると考えることができる。
【００４２】
よって、輝度分散σ１、σ２が、以下の式（２）を満たす場合には、被写体が木であっても動いていないと判断し、巡回係数を低く設定しないようにする。
σ２≦σ１＋α      ・・・（２）
【００４３】
ここで、αは分散量の閾値を表している。被写体が芝生の場合も同様である。一方、以下の式（３）を満たす場合には、木や芝生は動いている可能性が高いと判断し、巡回係数Ｋを低く設定して残像を防ぐようにする。
σ２＞σ１＋α      ・・・（３）
【００４４】
以上のように本実施形態によれば、被写体の認識結果に適応的に巡回型ノイズリダクションフィルタのパラメータを変更することにより、複数の被写体を含む撮影画像においても、被写体の特性に応じた最適な画質をユーザに提供することができる。
【００４５】
（その他の実施形態）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【符号の説明】
【００４６】
８  画像処理回路
９  システム制御回路
２０  被写体認識回路
２１  巡回型ノイズリダクション回路
【図１】
2015132949.tif 000003
【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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