(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
原画像から、当該原画像が複数の平滑化度合いで平滑化された複数の平滑化画像を生成する平滑化画像生成手段と、
前記複数の平滑化画像を、少なくとも１つの平滑化画像の重みが異なる重み付けで用いて、前記原画像の照明成分を画素値とする照明画像を生成する照明画像生成手段と、
前記原画像と、前記照明画像とに基づいて、当該原画像の反射率成分を画素値とする反射率画像を生成する反射率画像生成手段と、
少なくとも、前記反射率画像と、前記原画像の反射率成分の強調度合いを表す強調度合い情報とに基づいて、当該原画像の視認性が高まるように再現された再現画像を生成する再現画像生成手段と、
前記原画像の視認性に対する暗部領域の影響度合いを示す特徴量が大きいほど、低い平滑化度合いで平滑化された平滑化画像の重みが小さい前記重み付けを設定する設定手段と
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
原画像から、当該原画像が複数の平滑化度合いで平滑化された複数の平滑化画像を生成する平滑化画像生成手段と、
前記複数の平滑化画像を、少なくとも１つの平滑化画像の重みが異なる重み付けで用いて、前記原画像の照明成分を画素値とする照明画像を生成する照明画像生成手段と、
前記原画像と、前記照明画像とに基づいて、当該原画像の反射率成分を画素値とする反射率画像を生成する反射率画像生成手段と、
少なくとも、前記反射率画像と、前記原画像の反射率成分の強調度合いを表す強調度合い情報とに基づいて、当該原画像の視認性が高まるように再現された再現画像を生成する再現画像生成手段と、
前記原画像の視認性に対する明部領域の影響度合いを示す特徴量が大きいほど、高い平滑化度合いで平滑化された平滑度画像の重みが小さい前記重み付けを設定する設定手段と
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
原画像から、当該原画像が複数の平滑化度合いで平滑化された複数の平滑化画像を生成する平滑化画像生成手段と、
前記複数の平滑化画像を、少なくとも１つの平滑化画像の重みが異なる重み付けで用いて、前記原画像の照明成分を画素値とする照明画像を生成する照明画像生成手段と、
前記原画像と、前記照明画像とに基づいて、当該原画像の反射率成分を画素値とする反射率画像を生成する反射率画像生成手段と、
少なくとも、前記反射率画像と、前記原画像の反射率成分の強調度合いを表す強調度合い情報とに基づいて、当該原画像の視認性が高まるように再現された再現画像を生成する再現画像生成手段と、
前記原画像の視認性に対する暗部領域の影響度合いを示す特徴量、及び、前記原画像の視認性に対する明部領域の影響度合いを示す特徴量が、予め定められた基準よりも大きい場合に、低い平滑化度合いで平滑化された平滑度画像の重み及び高い平滑化度合いで平滑化された平滑度画像の重みが小さい前記重み付けを設定する設定手段と
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
コンピュータに、
原画像から、当該原画像が複数の平滑化度合いで平滑化された複数の平滑化画像を生成する機能と、
前記複数の平滑化画像を、少なくとも１つの平滑化画像の重みが異なる重み付けで用いて、前記原画像の照明成分を画素値とする照明画像を生成する機能と、
前記原画像と、前記照明画像とに基づいて、当該原画像の反射率成分を画素値とする反射率画像を生成する機能と、
少なくとも、前記反射率画像と、前記原画像の反射率成分の強調度合いを表す強調度合い情報とに基づいて、当該原画像の視認性が高まるように再現された再現画像を生成する機能と、
前記原画像の視認性に対する暗部領域の影響度合いを示す特徴量が大きいほど、低い平滑化度合いで平滑化された平滑化画像の重みが小さい前記重み付けを設定する機能と
を実現させるためのプログラム。
【請求項５】
コンピュータに、
原画像から、当該原画像が複数の平滑化度合いで平滑化された複数の平滑化画像を生成する機能と、
前記複数の平滑化画像を、少なくとも１つの平滑化画像の重みが異なる重み付けで用いて、前記原画像の照明成分を画素値とする照明画像を生成する機能と、
前記原画像と、前記照明画像とに基づいて、当該原画像の反射率成分を画素値とする反射率画像を生成する機能と、
少なくとも、前記反射率画像と、前記原画像の反射率成分の強調度合いを表す強調度合い情報とに基づいて、当該原画像の視認性が高まるように再現された再現画像を生成する機能と、
前記原画像の視認性に対する明部領域の影響度合いを示す特徴量が大きいほど、高い平滑化度合いで平滑化された平滑度画像の重みが小さい前記重み付けを設定する機能と
を実現させるためのプログラム。
【請求項６】
コンピュータに、
原画像から、当該原画像が複数の平滑化度合いで平滑化された複数の平滑化画像を生成する機能と、
前記複数の平滑化画像を、少なくとも１つの平滑化画像の重みが異なる重み付けで用いて、前記原画像の照明成分を画素値とする照明画像を生成する機能と、
前記原画像と、前記照明画像とに基づいて、当該原画像の反射率成分を画素値とする反射率画像を生成する機能と、
少なくとも、前記反射率画像と、前記原画像の反射率成分の強調度合いを表す強調度合い情報とに基づいて、当該原画像の視認性が高まるように再現された再現画像を生成する機能と、
前記原画像の視認性に対する暗部領域の影響度合いを示す特徴量、及び、前記原画像の視認性に対する明部領域の影響度合いを示す特徴量が、予め定められた基準よりも大きい場合に、低い平滑化度合いで平滑化された平滑度画像の重み及び高い平滑化度合いで平滑化された平滑度画像の重みが小さい前記重み付けを設定する機能と
を実現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、画像処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｍｕｌｔｉ  Ｓｃａｌｅ  Ｒｅｔｉｎｅｘ処理において、処理対象となる原画像の画素値レベルに応じて、スケールの異なる複数の周辺関数から生成されるぼけ具合の異なる複数のぼけ画像からいずれかを画素毎に選択することで、合成ぼけ画像を作成し、合成ぼけ画像に対してローパスフィルタを施すことによって、不自然な境界の不連続の発生を防止し、Ｒｅｔｉｎｅｘ処理を行なう技術は知られている（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】特開２００５−４５０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、反射率成分を強調することで原画像の視認性が高まるように再現された再現画像を生成するために、原画像が複数の平滑化度合いで平滑化された複数の平滑化画像を用いて照明画像を生成する際は、複数の平滑化画像の単純平均をとることにより照明画像を生成する構成を採用することが考えられる。しかしながら、そのような構成を採用した場合は、再現画像において、ノイズ、白飛び又はハロー効果が発生する可能性があった。
【０００５】
本発明の目的は、複数の平滑化画像の単純平均をとることにより照明画像を生成する場合に比較して、反射率成分を強調することで原画像の視認性が高まるように再現された再現画像において、ノイズ、白飛び又はハロー効果が発生する可能性を低減することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の発明は、原画像から、当該原画像が複数の平滑化度合いで平滑化された複数の平滑化画像を生成する平滑化画像生成手段と、前記複数の平滑化画像を、少なくとも１つの平滑化画像の重みが異なる重み付けで用いて、前記原画像の照明成分を画素値とする照明画像を生成する照明画像生成手段と、前記原画像と、前記照明画像とに基づいて、当該原画像の反射率成分を画素値とする反射率画像を生成する反射率画像生成手段と、少なくとも、前記反射率画像と、前記原画像の反射率成分の強調度合いを表す強調度合い情報とに基づいて、当該原画像の視認性が高まるように再現された再現画像を生成する再現画像生成手段と、前記原画像の視認性に対する暗部領域の影響度合いを示す特徴量が大きいほど、低い平滑化度合いで平滑化された平滑化画像の重みが小さい前記重み付けを設定する設定手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置である。
請求項２に記載の発明は、原画像から、当該原画像が複数の平滑化度合いで平滑化された複数の平滑化画像を生成する平滑化画像生成手段と、前記複数の平滑化画像を、少なくとも１つの平滑化画像の重みが異なる重み付けで用いて、前記原画像の照明成分を画素値とする照明画像を生成する照明画像生成手段と、前記原画像と、前記照明画像とに基づいて、当該原画像の反射率成分を画素値とする反射率画像を生成する反射率画像生成手段と、少なくとも、前記反射率画像と、前記原画像の反射率成分の強調度合いを表す強調度合い情報とに基づいて、当該原画像の視認性が高まるように再現された再現画像を生成する再現画像生成手段と、前記原画像の視認性に対する明部領域の影響度合いを示す特徴量が大きいほど、高い平滑化度合いで平滑化された平滑度画像の重みが小さい前記重み付けを設定する設定手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置である。
請求項３に記載の発明は、原画像から、当該原画像が複数の平滑化度合いで平滑化された複数の平滑化画像を生成する平滑化画像生成手段と、前記複数の平滑化画像を、少なくとも１つの平滑化画像の重みが異なる重み付けで用いて、前記原画像の照明成分を画素値とする照明画像を生成する照明画像生成手段と、前記原画像と、前記照明画像とに基づいて、当該原画像の反射率成分を画素値とする反射率画像を生成する反射率画像生成手段と、少なくとも、前記反射率画像と、前記原画像の反射率成分の強調度合いを表す強調度合い情報とに基づいて、当該原画像の視認性が高まるように再現された再現画像を生成する再現画像生成手段と、前記原画像の視認性に対する暗部領域の影響度合いを示す特徴量、及び、前記原画像の視認性に対する明部領域の影響度合いを示す特徴量が、予め定められた基準よりも大きい場合に、低い平滑化度合いで平滑化された平滑度画像の重み及び高い平滑化度合いで平滑化された平滑度画像の重みが小さい前記重み付けを設定する設定手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置である。
請求項４に記載の発明は、コンピュータに、原画像から、当該原画像が複数の平滑化度合いで平滑化された複数の平滑化画像を生成する機能と、前記複数の平滑化画像を、少なくとも１つの平滑化画像の重みが異なる重み付けで用いて、前記原画像の照明成分を画素値とする照明画像を生成する機能と、前記原画像と、前記照明画像とに基づいて、当該原画像の反射率成分を画素値とする反射率画像を生成する機能と、少なくとも、前記反射率画像と、前記原画像の反射率成分の強調度合いを表す強調度合い情報とに基づいて、当該原画像の視認性が高まるように再現された再現画像を生成する機能と、前記原画像の視認性に対する暗部領域の影響度合いを示す特徴量が大きいほど、低い平滑化度合いで平滑化された平滑化画像の重みが小さい前記重み付けを設定する機能とを実現させるためのプログラムである。
請求項５に記載の発明は、コンピュータに、原画像から、当該原画像が複数の平滑化度合いで平滑化された複数の平滑化画像を生成する機能と、前記複数の平滑化画像を、少なくとも１つの平滑化画像の重みが異なる重み付けで用いて、前記原画像の照明成分を画素値とする照明画像を生成する機能と、前記原画像と、前記照明画像とに基づいて、当該原画像の反射率成分を画素値とする反射率画像を生成する機能と、少なくとも、前記反射率画像と、前記原画像の反射率成分の強調度合いを表す強調度合い情報とに基づいて、当該原画像の視認性が高まるように再現された再現画像を生成する機能と、前記原画像の視認性に対する明部領域の影響度合いを示す特徴量が大きいほど、高い平滑化度合いで平滑化された平滑度画像の重みが小さい前記重み付けを設定する機能とを実現させるためのプログラムである。
請求項６に記載の発明は、コンピュータに、原画像から、当該原画像が複数の平滑化度合いで平滑化された複数の平滑化画像を生成する機能と、前記複数の平滑化画像を、少なくとも１つの平滑化画像の重みが異なる重み付けで用いて、前記原画像の照明成分を画素値とする照明画像を生成する機能と、前記原画像と、前記照明画像とに基づいて、当該原画像の反射率成分を画素値とする反射率画像を生成する機能と、少なくとも、前記反射率画像と、前記原画像の反射率成分の強調度合いを表す強調度合い情報とに基づいて、当該原画像の視認性が高まるように再現された再現画像を生成する機能と、前記原画像の視認性に対する暗部領域の影響度合いを示す特徴量、及び、前記原画像の視認性に対する明部領域の影響度合いを示す特徴量が、予め定められた基準よりも大きい場合に、低い平滑化度合いで平滑化された平滑度画像の重み及び高い平滑化度合いで平滑化された平滑度画像の重みが小さい前記重み付けを設定する機能とを実現させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００７】
請求項１の発明によれば、複数の平滑化画像の単純平均をとることにより照明画像を生成する場合に比較して、反射率成分を強調することで原画像の視認性が高まるように再現された再現画像の暗部領域におけるノイズの発生を抑制することができる。
請求項２の発明によれば、複数の平滑化画像の単純平均をとることにより照明画像を生成する場合に比較して、反射率成分を強調することで原画像の視認性が高まるように再現された再現画像の明部領域における白飛びの発生を抑制することができる。
請求項３の発明によれば、複数の平滑化画像の単純平均をとることにより照明画像を生成する場合に比較して、反射率成分を強調することで原画像の視認性が高まるように再現された再現画像の暗部領域におけるノイズの発生及び明部領域における白飛びの発生を抑制することができる。
請求項４の発明によれば、複数の平滑化画像の単純平均をとることにより照明画像を生成する場合に比較して、反射率成分を強調することで原画像の視認性が高まるように再現された再現画像の暗部領域におけるノイズの発生を抑制することができる。
請求項５の発明によれば、複数の平滑化画像の単純平均をとることにより照明画像を生成する場合に比較して、反射率成分を強調することで原画像の視認性が高まるように再現された再現画像の明部領域における白飛びの発生を抑制することができる。
請求項６の発明によれば、複数の平滑化画像の単純平均をとることにより照明画像を生成する場合に比較して、反射率成分を強調することで原画像の視認性が高まるように再現された再現画像の暗部領域におけるノイズの発生及び明部領域における白飛びの発生を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施の形態における画像処理装置の機能構成例を示したブロック図である。
【図２】原画像がＲＧＢ画像である場合の多層画像生成部による多層画像の生成の様子を示した図である。
【図３】（ａ）〜（ｃ）は、σの値によって多層画像の各層の画像の周波数が異なることを示した図である。
【図４】原画像が輝度色度画像である場合の多層画像生成部による多層画像の生成の様子を示した図である。
【図５】スケールの重みを異ならせることの意義の説明に用いる風景画像の例を示した図である。
【図６】レティネックス処理を行った場合の風景画像の部分の画素値の変化の例を示した図である。
【図７】スケールの重みを異ならせることの意義の説明に用いる風景画像の例を示した図である。
【図８】レティネックス処理を行った場合の風景画像の部分の画素値の変化の例を示した図である。
【図９】ユーザインタラクションに応じてスケールの重みを決定する方法の例を示した図である。
【図１０】ユーザインタラクションに応じてスケールの重みを決定する方法の例を示した図である。
【図１１】暗部領域の空間的な凝集度の例を示した図である。
【図１２】暗部領域の空間的な凝集度の例を示した図である。
【図１３】暗部領域の空間的な凝集度の例を示した図である。
【図１４】暗部領域の凝集度について説明するための風景画像の例を示した図である。
【図１５】暗部領域の凝集度について説明するための風景画像の例を示した図である。
【図１６】暗部領域の凝集度について説明するための風景画像を２値化した画像の例を示した図である。
【図１７】暗部領域の凝集度について説明するための風景画像を２値化した画像の例を示した図である。
【図１８】凝集度と小スケールの重みとを対応付けた関数の例を示した図である。
【図１９】暗部ノイズ度の算出方法を説明するための風景画像の例を示した図である。
【図２０】（ａ）〜（ｄ）は、暗部ノイズ度を算出するために用いる領域を拡大したときの各画素の明暗の例を示した図である。
【図２１】本発明の実施の形態における画像処理装置の動作例を示したフローチャートである。
【図２２】本発明の実施の形態における画像処理装置のハードウェア構成例を示したブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００１０】
［実施の形態の背景］
画像を扱って文書を作成する作業は、ＰＣ（Personal Computer）を駆使してモニタを観ながら行うのが一般的である。このような作業においては、近年急速に普及しているタブレット等のＩＣＴ（Information and Communication Technology）デバイスを用いるユーザも増えている。
【００１１】
一般に、事務作業やＤＴＰ（DeskTop Publishing）作業の現場のようなオフィス環境では、環境光の変化に左右されることは少ない。一方で、快適に持ち運べるＩＣＴデバイスには、場所を問わず作業できるという利点はあるが、環境光の変化等、持ち運んだ先に大きく左右されるという欠点もある。
【００１２】
また、画像を扱う作業には、上記のような文書を作成する作業の他にも、ユーザがカメラ付きタブレット等で撮影した画像をそれぞれのデバイスに保存する作業がある。ユーザが互いに画像を見せ合ったり画像で状況を説明したりするシーンもよく見られるようになった。
【００１３】
このように、近年のモニタ環境の特徴としては、従来のモニタ環境とは違って、「手軽に使え」、「使用場所が多様」であることが挙げられる。そして、この近年のモニタ環境では、使用方法や使用環境が従来とは異なることから、色合わせよりも「視認性」の方が重視されている。
【００１４】
「視認性」とは、視対象がはっきり見えるか否かの特性である。画像の視認性を高める方法には、ガンマ補正、ヒストグラムイコライゼーション、ダイナミックレンジ圧縮等に代表される画像処理分野の基本手法がある。
【００１５】
ガンマ補正では、暗部や対象となる領域を盛り上げるカーブを生成し、画素値に適用することで、暗部を明るくする。ヒストグラムイコライゼーションでは、画像のヒストグラムの偏りをなくすカーブを生成し、画素値に適用することで、ヒストグラムが平滑化される再現を行う。ダイナミックレンジ圧縮では、画像の周辺輝度に応じて補正量を変えることで、コントラストを低下させることなく低輝度及び高輝度を表現する。
【００１６】
また、視覚特性を利用した視認性向上の方法には、レティネックス原理を利用したものもある。レティネックスは、人間が反射率によってシーンを知覚しているという考え方に基づき、反射率成分を強調することで視認性を高める基本原理である。
【００１７】
レティネックス処理では、反射率成分を推定するために、照明成分を推定する必要がある。現在のところ、平滑化を行った平滑化画像を照明成分として用いるのが一般的である。この平滑化画像を用いる手法としては、単一の平滑化画像を用いるＳＳＲ（Single-Scale Retinex）、及び、複数の平滑化画像を用いるＭＳＲ（Multi-Scale Retinex）やＩＭＳＲ（Integrated Multi-Scale Retinex）がある。ＳＳＲでは、単一の平滑化画像を用いるため、平滑化度合いが小さければ暗部領域にノイズが発生する場合があり、平滑化度合いが大きければ明暗差が大きい境界領域で不自然な帯状のディフェクト（ハロー効果）が発生する場合がある。これに対し、ＭＳＲやＩＭＳＲでは、平滑化画像を多層にするので、ノイズやハロー効果の発生は低減されると言われている。
【００１８】
しかしながら、ＭＳＲやＩＭＳＲは複数の平滑化画像の単純平均をとることで合成した照明成分を用いているため、画像によっては依然としてノイズやハロー効果等が発生してしまう。
【００１９】
そこで、本実施の形態では、レティネックス処理で照明成分を推定するために用いる多層の平滑化画像の重みを画像の特徴量に応じて変えることで、暗部領域のノイズやハロー効果等の発生を抑制する。
【００２０】
一方で、ユーザによっては、ハロー効果を気にしない、ノイズはあってもよいのでコントラストを上げたい等の好みがあるかもしれない。画像の特徴量に応じた重みを付けることも重要であるが、そのような方法では、ユーザごとの好みの画像への調整を行うことはできない。近年、タブレット端末の普及によって、ユーザが簡易に好みの画像に調整することも重要視されてきている。
【００２１】
そこで、本実施の形態では、多層の平滑化画像の重みの変更をユーザインタラクションによっても行えるようにすることで、暗部領域のノイズやハロー効果等の発生を制御可能とする。
【００２２】
［実施の形態の構成］
図１は、本発明の実施の形態における画像処理装置１０の機能構成例を表すブロック図である。図示するように、本実施の形態における画像処理装置１０は、多層画像生成部１１と、重み決定部１２と、照明推定部１３と、反射率推定部１４と、画像再現部１５とを備える。
【００２３】
多層画像生成部１１は、主に、原画像を平滑化して平滑化画像を生成する処理を行う。これは、後段の反射率の推定のために行われる。平滑化は、例えば、移動平均法又は以下のガウス関数で表されるコンボリューションを行うことにより実施される。
【００２４】
【数１】
0006690125.tif 000002
【００２５】
ここで、ｘ，ｙはある画素の位置を表し、ｋは画像処理のフィルタサイズの画素分で積分した場合に結果が１になるように正規化する係数を表し、σは平滑化度合い（スケール）を表す。尚、上記の関数は一例であり、結果として画像が平滑化されるフィルタであれば如何なるものを用いてもよい。例えば、数式１を変形した関数によるフィルタで、エッジ保存を行う平滑化フィルタとして知られるバイラテラルフィルタがあるが、これを用いてもよいものとする。
【００２６】
多層画像生成部１１による多層画像の生成の様子を図２に示す。図２には、原画像がＲＧＢの３プレーンから構成される場合において、多層画像として、スケール１からスケールＮまでのＮ層の画像が生成される例を示している。ここで、スケール１、スケール２、・・・、スケールＮの層は、数式１のσを変化させることにより得られる層であるため、平滑化度合いが異なることになる。図３（ａ）〜（ｃ）に示すように、σを変化させると画像の周波数が変化する。具体的には、（ａ）に示すようにσが小さいと高周波になり、（ｃ）に示すようにσが大きいと低周波になり、（ｂ）に示すようにσが中程度だと周波数も中程度になる。
【００２７】
以上のように、多層画像はＲＧＢの３プレーンのＮ層でもよいが、図４のようなものでもよい。図４は、ＲＧＢ画像を予めＹＣｂＣｒ画像のような輝度色度画像に変換しておく例を示したものであり、この例では、輝度を表すＹの１プレーンのみを多層画像に変換している。これは、輝度のみで照明成分の推定を行う場合があるためである。尚、ここでは、輝度色度で表される色空間としてＹＣｂＣｒ色空間を用いたが、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間、ＨＳＶ色空間（但し、ＨＳは色度座標へ変換する）等を用いてもよい。Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間を用いた場合はＬ＊を、ＨＳＶ色空間を用いた場合はＶを、それぞれ輝度画像として用いればよい。
【００２８】
本実施の形態では、複数の平滑化画像の一例として、多層画像を用いており、原画像から複数の平滑化画像を生成する平滑化画像生成手段の一例として、多層画像生成部１１を設けている。
【００２９】
重み決定部１２は、多層画像における各スケールの重みを決定する。その際、各スケールの重みが異なるようにする。本実施の形態では、重み付けを設定する設定手段の一例として、重み決定部１２を設けている。尚、この重み決定部１２については、後で詳細に説明する。
【００３０】
照明推定部１３は、多層画像生成部１１が生成した多層画像と、重み決定部１２が決定した各スケールの重みとに基づいて、原画像の照明成分を推定する（以下、この推定された照明成分の画像を「照明推定画像」という）。例えば、複数の異なるスケールを用いた場合、照明成分の推定は数式２で表される。
【００３１】
【数２】
0006690125.tif 000003
【００３２】
ここで、Ｌ（ｘ，ｙ）は照明推定画像の画素値を表し、Ｇｎ（ｘ，ｙ）はスケールｎに対する数式１を表し、Ｉ（ｘ，ｙ）は原画像の画素値を表し、「×」を「○」で囲んだ記号は畳み込みを表す。また、Ｗｎは、重み決定部１２が決定したスケールｎの重みを表す。但し、Ｗｎは、以下の条件を満たすものとする。
【００３３】
【数３】
0006690125.tif 000004
【００３４】
本実施の形態では、原画像の照明成分を画素値とする照明画像の一例として、照明推定画像を用いており、照明画像を生成する照明画像生成手段の一例として、照明推定部１３を設けている。
【００３５】
反射率推定部１４は、原画像の画素値の照明推定画像の画素値に対する比を求めることにより原画像の反射率を推定する。具体的には、以下のように反射率を表す画像（以下、「反射率推定画像」という）を求める。
【００３６】
【数４】
0006690125.tif 000005
【００３７】
ここで、Ｒ（ｘ，ｙ）は反射率推定画像の画素値を表し、Ｉ（ｘ，ｙ）は原画像の画素値を表し、Ｌ（ｘ，ｙ）は照明推定画像の画素値を表す。尚、ＲＧＢの３プレーンのそれぞれで照明推定画像を算出した場合は、数式４も、Ｒ（ｘ，ｙ）がＲＧＢの３プレーン分できるものとして解釈される。また、輝度成分（ＹＣｂＣｒのＹ、Ｌ＊ａ＊ｂ＊のＬ、ＨＳＶのＶ）のみを用いる場合は、１プレーンについて数式４を用いればよい。
【００３８】
本実施の形態では、原画像の反射率成分を画素値とする反射率画像の一例として、反射率推定画像を用いており、反射率画像を生成する反射率画像生成手段の一例として、反射率推定部１４を設けている。
【００３９】
画像再現部１５は、反射率推定部１４が生成した反射率推定画像と、原画像とに基づいて、反射率成分を強調する処理を行う。例えば、以下のような再現式により、反射率成分を強調した再現画像を生成する。
【００４０】
【数５】
0006690125.tif 000006
【００４１】
ここで、Ｉ＾（ｘ，ｙ）は再現画像の画素値を表す。また、αは強調度合いを表すパラメータであり、図１の強調パラメータ（強調度合い情報）に相当する。Ｉ＾（ｘ，ｙ）は、α＝１の場合、反射率成分そのものとなり、α＝０の場合、原画像の画素値となる。本実施の形態において、αは０から１までの如何なる値でもよいものとする。尚、本明細書では、ハット記号を、数式中では文字の真上に付すが、文中では文字の後ろに付すものとする。
【００４２】
また、再現式は、数式５に限らず、以下のような式であってもよい。
【００４３】
【数６】
0006690125.tif 000007
【００４４】
ここで、αは反射率のゲインを表すパラメータであり、βは再現式の切片を表すパラメータである。図１は、画像再現部１５が原画像を用いて再現画像を生成する場合について示したが、この数式６を用いた場合、画像再現部１５は原画像を用いずに再現画像を生成することになる。また、αは図１の強調パラメータに相当するが、βは図１には示されていないパラメータである。
【００４５】
尚、本実施の形態では、画像再現部１５が数式５又は数式６を用いて画像を再現することとしたが、反射率を強調する式であれば如何なる式を用いて画像を再現することとしてもよい。
【００４６】
本実施の形態では、再現画像を生成する再現画像生成手段の一例として、画像再現部１５を設けている。
【００４７】
［重み決定部］
まず、重み決定部１２によって各スケールの重みが異なるようにする意義について説明する。
【００４８】
図５は、木の葉の部分が暗くて視認性が悪い画像を示す。ここでは、この画像に対して、レティネックス処理を行うことを考える。図６は、図５の木の葉の部分の画素値の変化の例を示した図である。尚、この図では、画素値を明度の値で示し、最も明るい画素の明度の値が２５５になるように正規化している。（ａ）は、原画像における画素値の分布（画素分布）である。（ｂ）は、（ａ）の画素分布に対して図３（ａ）のようにσを小さくして平滑化を行った場合の照明推定画像の画素分布である。この場合、各画素は周辺の明るい画素の影響をあまり受けないので、（ｂ）の画素分布は、（ａ）の画素分布とあまり変わらない。一方、（ｃ）は、（ａ）の画素分布に対して図３（ｃ）のようにσを大きくして平滑化を行った場合の照明推定画像の画素分布である。この場合、各画素は周辺の明るい画素の影響を受けるので、（ｃ）の画素分布は、（ａ）の画素分布よりも明るくなっている。
【００４９】
また、（ｄ），（ｅ）は、それぞれ、照明推定画像の画素分布が（ｂ），（ｃ）のようになっている場合に、これと（ａ）の画素分布とから算出した反射率推定画像の画素分布である。（ｄ）の画素分布は、画素値が大きいので全体的に明るいものの、各画素値の差が大きいのでノイズが目立つ画像を示すものとなっている。一方、（ｅ）の画素分布は、（ａ）の画素分布より明るく、かつ、各画素値の差も（ｄ）の画素分布に比べて小さいので、ノイズが目立たず良好な画像を示すものとなっている。
【００５０】
図７は、暗い背景の中に明るい塔がある画像を示す。ここでは、この画像に対して、レティネックス処理を行うことを考える。図８は、図７の背景と塔との境界部分の画素値の変化の例を示した図である。尚、この図でも、画素値を明度の値で示し、最も明るい画素の明度の値が２５５になるように正規化している。（ａ）は、原画像における画素分布である。（ｂ）は、（ａ）の画素分布に対して図３（ａ）のようにσを小さくして平滑化を行った場合の照明推定画像の画素分布である。この場合、各画素は周辺の暗い画素の影響をあまり受けないので、（ｂ）の画素分布は、境界領域で（ａ）の画素分布と同じく差がある画素分布になっている。一方、（ｃ）は、（ａ）の画素分布に対して図３（ｃ）のようにσを大きくして平滑化を行った場合の照明推定画像の画素分布である。この場合、各画素は周辺の暗い画素の影響を受けるので、（ｃ）の画素分布は、境界領域の画素差が分からない画素分布になっている。
【００５１】
また、（ｄ），（ｅ）は、それぞれ、照明推定画像の画素分布が（ｂ），（ｃ）のようになっている場合に、これと（ａ）の画素分布とから算出した反射率推定画像の画素分布である。（ｅ）では境界領域がぼけて、ハロー効果が発生していることが分かる。
【００５２】
以上のことから、ＩＭＳＲのように多層画像を単純に平均化しても、暗部領域のノイズや境界領域のハロー効果を抑制することはできない。従って、シーンに応じてスケールの重みを変えることは有効である。
【００５３】
次に、重み決定部１２によって各スケールの重みを決定する方法について説明する。この重みを決定する方法としては、如何なる方法を採用してもよいが、ここでは、ユーザインタラクションに応じて決定する方法及び原画像の特徴量に応じて決定する方法について説明する。
【００５４】
（１）ユーザインタラクションに応じて決定する方法
ユーザインタラクションに応じて決定する方法としては、２つの方法を説明する。尚、以下の説明では、３つの異なるスケールに対応する３つの多層画像を用いるものとする。また、ここでは、ユーザ（操作者）は指で指示するものとするが、指は指示手段の一例であり、タッチペン等、他の如何なる指示手段で指示するものとしてもよい。
【００５５】
第１の方法は、ユーザが指示した軌跡に連動して、スケールの重みを決定する方法である。
【００５６】
例えば、図９（ａ）のように、表示された原画像上でユーザが指を右上がりに直線で移動させたとする。この場合、重み決定部１２は、指の軌跡により、図９（ｂ）に示すようなグラフが指示されたと判断する。即ち、指が右上がりに移動したことにより、大きいスケールの重みを大きくし、小さいスケールの重みを小さくする。また、指が直線状に移動したことにより、大きいスケールの重みから小さいスケールの重みまでの各重みを線形で決定する。
【００５７】
また、図９（ｃ）のように、表示された原画像上でユーザが指を右下がりに非線形に移動させたとする。この場合、重み決定部１２は、指の軌跡により、図９（ｄ）に示すようなグラフが指示されたと判断する。即ち、指が右下がりに移動したことにより、小さいスケールの重みを大きくし、大きいスケールの重みを小さくする。また、指が非線形に移動したことにより、大きいスケールの重みから小さいスケールの重みまでの各重みを非線形関数に基づいて決定する。ここで、非線形関数としては、例えば、以下の式で表されるロジスティック関数の中から軌跡に形状が近いものを選択して用いるとよい。
【００５８】
【数７】
0006690125.tif 000008
【００５９】
この関数を選択した場合、小さいスケールの重みは非常に大きく、大きいスケールの重みは非常に小さく、その中間のスケールの重みは中間の大きさになる。
【００６０】
更に、図９（ｅ）のように、表示された原画像上でユーザが指を移動させたとすると、図９（ｆ）に示すように、中程度のスケールの重みは非常に大きく、小さいスケールの重み及び大きいスケールの重みは非常に小さくなる。
【００６１】
尚、ここでは、ユーザが指示した軌跡を、スケールと重みとの関係を示すグラフとして解析することにより、重みを決定したが、これには限られない。即ち、ユーザが指示した軌跡に対して如何なる解析を行って重みを決定してもよい。例えば、ユーザが指示した軌跡から、接触した座標位置や移動した距離等を判定し、これにより重みを決定してもよい。
【００６２】
第２の方法は、ユーザが指示した方向の組み合わせに応じて、スケールの重みと図１の強調パラメータとを決定する方法である。
【００６３】
例えば、図１０では、表示された原画像上でユーザが指を左右方向に移動させることにより、スケールの重みを変化させるようにしている。具体的には、ユーザが指を左に移動させると、小さいスケールの重みを大きくし、ユーザが指を右に移動させると、大きいスケールの重みを大きくしている。或いは、図示した方法以外に、左下をタップすると小さいスケールの重みを大きくし、右下をタップすると大きいスケールの重みを大きくする方法を採用してもよい。
【００６４】
また、図１０では、表示された原画像上でユーザが指を上下方向に移動させることにより、図１の強調パラメータを制御する。具体的には、ユーザが指を上に移動させると、強調パラメータを大きくして反射率成分を強調し、ユーザが指を下に移動させると、強調パラメータを小さくして反射率成分を強調しないようにしている。
【００６５】
更に、図１０では、表示された原画像上でユーザが指を左上方向に移動させることにより、スケールの重みと図１の強調パラメータとの両方を制御するようにしてもよい。
【００６６】
尚、ここでは、１回のユーザインタラクションにより、図１の強調パラメータの制御も行うようにしたが、これは必ずしも行わなくてよい。従って、この第２の方法は、ユーザが指示した方向又は位置に予め対応付けられた重みをスケールの重みとして決定することの一例と捉えてよい。
【００６７】
（２）原画像の特徴量に応じて決定する方法
この方法で用いる原画像の特徴量としては、種々のものが考えられる。
【００６８】
第一に、原画像全体に関する特徴量として、原画像全体の明度の平均値、明度のばらつき等がある。
【００６９】
第二に、暗部領域に関する特徴量として、暗部領域の凝集度（凝集度合い）、暗部ノイズ度、暗部領域の平均画素値、暗部領域の面積等がある。尚、これらの特徴量は、暗部領域に関する特徴量の中でも、特に、原画像の視認性に対する暗部領域の影響度合いを示す特徴量の一例である。
【００７０】
ここで、暗部領域の特徴量の一例として、暗部領域の凝集度について説明する。
【００７１】
暗部領域の空間的な凝集度合いを、図１１〜図１３に示す。暗部領域を黒いドットとすると、暗部領域の分布状態としては、例えば、図１１のように集中分布している状態と、図１２のように分散分布している状態と、図１３のようにランダム分布している状態とがある。そこで、本実施の形態では、その凝集度合いを連続的に定量化した特徴量を指標とする。そのような特徴量としては、平均最近隣距離等がある。平均最近隣距離とは、各点から最も近い点までの距離の全ての点についての平均値である。よって、この特徴量Ｋは、点ｉから最も近い点までの距離ｄｉと、点の数ｎとを用いて、以下の式で求めることができる。
【００７２】
【数８】
0006690125.tif 000009
【００７３】
尚、他の特徴量としては、予め定められた範囲内の点の数等も考えられるが、領域の空間的な凝集度を定量化した特徴量であれば、どのような特徴量を指標としても構わない。
【００７４】
図１４及び図１５の風景画像における暗部領域の凝集度を用いて説明する。図１４では、木の部分が、視認性が悪く暗部領域であり、図１５では、建物の部分が、視認性が悪く暗部領域である。図１６及び図１７は、それぞれ、図１４及び図１５を２値化した画像である。この例では、図１６よりも図１７の方が暗部領域の固まりが大きく、凝集している。そのため、レティネックス処理を行うと、図１５の方が暗部のノイズが目立つ。従って、重み決定部１２は、図１５の画像の方が、図１４の画像よりも、小さいスケールの重みが小さくなるように、重みを決定する。例えば、図１８に示すようなロジスティック関数を用いて、凝集度に応じてスケールの重みを決定してもよい。尚、上記の２値化の方法としては、視認性の悪い暗部領域を抽出できるものであれば、判別分析法等、如何なる方法を用いても構わない。
【００７５】
また、暗部領域の特徴量の別の例として、暗部ノイズ度について説明する。
【００７６】
暗部領域のノイズは平坦領域で発生すると目立つため、暗部領域でありかつ平坦領域である暗部平坦領域に関する特徴量を算出する。
【００７７】
例として、図１９の領域（ａ）〜（ｄ）を用いて説明する。図１９の領域（ａ）〜（ｄ）は、注目画素及び周辺画素を含む領域であり、これらの領域を拡大したときの各画素の明暗を、それぞれ、図２０（ａ）〜（ｄ）に示す。図では、淡い色ほど明るい画素であり、濃い色ほど暗い画素であることを示している。即ち、図２０（ａ），（ｂ）は明るい画素を中心に構成されており、図２０（ｃ），（ｄ）は暗い画素を中心に構成されている。また、図２０（ｂ），（ｄ）に比べて、図２０（ａ），（ｃ）の方が暗い画素や明るい画素が混在しているため、画素値のばらつきが大きい。つまり、暗部平坦領域とは、図２０（ｄ）のように、注目画素及び周辺画素が、暗い画素を中心に構成され、かつ、画素値のばらつきが小さい領域のことである。
【００７８】
ここで、画素値のばらつきは、例えば、領域内の画素数をМ×Ｎとし、領域内の位置（ｉ，ｊ）の画素値をｆ（ｉ，ｊ）とし、数式９の平均値μを用いて、数式１０の標準偏差σで表せばよい。
【００７９】
【数９】
0006690125.tif 000010
【００８０】
重み決定部１２は、原画像上で注目画素を１画素ずつずらして、全画素について標準偏差σを算出し、標準偏差σが閾値以下である領域を平坦領域に決定する。
【００８１】
また、重み決定部１２は、画素値の平均値μや注目画素の画素値が閾値以下である領域を暗部領域に決定する。
【００８２】
このように暗部領域及び平坦領域が決定されると、重み決定部１２は、これらの両方の領域である暗部平坦領域の面積（画素数）を暗部ノイズ度とする。そして、算出した暗部ノイズ度に応じて、スケールの重みを決定することとなる。
【００８３】
更に、重み決定部１２は、暗部領域の平均画素値（例えば、明度の平均値）や、暗部領域の面積（例えば、画素数）に応じて、スケールの重みを決定してもよい。
【００８４】
更にまた、重み決定部１２は、複数の特徴量を用いてスケールの重みを決定してもよい。具体的には、重みＷは、特徴量をＫ１，Ｋ２，Ｋ３，…，Ｋｎとすると、以下のように、ｂ１，ｂ２，ｂ３，…，ｂｎを係数とした線形和で表される。
【００８５】
【数１０】
0006690125.tif 000011
【００８６】
尚、重みＷは、このような線形和に限らず、どのような関数を用いて決定してもよい。
【００８７】
尚、このような重みの決定方法は、暗部領域に関する特徴量が大きいほど、低い平滑化度合いで平滑化された平滑化画像の重みが小さくなるように重みを決定することの一例である。但し、これは、暗部領域に関する特徴量が予め定められた基準よりも大きい場合に、低い平滑化度合いで平滑化された平滑化画像ほど重みが小さくなるように重みを決定することの一例と捉えてもよい。或いは、予め定められた基準よりも低い平滑化度合いで平滑化された平滑化画像について、暗部領域に関する特徴量が大きいほど重みが小さくなるように重みを決定することの一例と捉えてもよい。
【００８８】
第三に、明部領域に関する特徴量として、明部領域の凝集度（凝集度合い）、明部領域の平均画素値（例えば、明度の平均値）、明部領域の面積（例えば、画素数）等がある。尚、これらの特徴量は、明部領域に関する特徴量の中でも、特に、原画像の視認性に対する明部領域の影響度合いを示す特徴量の一例である。
【００８９】
図８から分かるように、スケールを大きくして平滑化を行うと、比較的明るい領域では、画素値が飽和して白く飛ぶ所謂白飛びが発生することがある。そのため、重み決定部１２は、暗部領域の場合と同じように、凝集度、平均画素値、面積等に応じて、大きいスケールの重みを小さくする。
【００９０】
尚、このような重みの決定方法は、明部領域に関する特徴量が大きいほど、高い平滑化度合いで平滑化された平滑化画像の重みが小さくなるように重みを決定することの一例である。但し、これは、明部領域に関する特徴量が予め定められた基準よりも大きい場合に、高い平滑化度合いで平滑化された平滑化画像ほど重みが小さくなるように重みを決定することの一例と捉えてもよい。或いは、予め定められた基準よりも高い平滑化度合いで平滑化された平滑化画像について、明部領域に関する特徴量が大きいほど重みが小さくなるように重みを決定することの一例と捉えてもよい。
【００９１】
第四に、暗部領域に関する特徴量及び明部領域に関する特徴量の両方を用いてもよい。暗部領域に関する特徴量及び明部領域に関する特徴量の両方が予め定められた基準よりも大きい場合は、暗部領域のノイズ及び白飛びが生じ易いので、小さいスケール及び大きいスケールの重みを小さくする。
【００９２】
尚、このような重みの決定方法は、暗部領域に関する特徴量及び明部領域に関する特徴量が予め定められた基準よりも大きい場合に、低い平滑化度合いで平滑化された平滑化画像の重み及び高い平滑化度合いで平滑化された平滑化画像の重みが小さくなるように重みを決定することの一例である。具体的には、平滑化度合いが低い方の平滑化画像については、低い平滑化度合いで平滑化された平滑化画像ほど重みが小さくなるように重みを決定し、平滑化度合いが高い方の平滑化画像については、高い平滑化度合いで平滑化された平滑化画像ほど重みが小さくなるように重みを決定すればよい。
【００９３】
第五に、特定領域に関する特徴量として、図８で説明した明暗差を考慮してもよい。明暗差が大きい画像ではハロー効果が生じ易いので、大きいスケールの重みを小さくする。ここで、明暗差としては、画像全体ではなく局所領域の画素の標準偏差等を用いればよい。
【００９４】
尚、このような重みの決定方法は、暗部領域と明部領域との境界における明暗差に関する特徴量が予め定められた基準よりも大きい場合に、高い平滑化度合いで平滑化された平滑度画像の重みが小さくなるように重みを決定することの一例である。具体的には、高い平滑化度合いで平滑化された平滑化画像ほど重みが小さくなるように重みを決定すればよい。
【００９５】
このように、原画像の特徴量に応じてスケールの重みを変えることで、暗部領域のノイズやハロー効果等が抑制される。
【００９６】
［実施の形態の動作］
図２１は、本発明の実施の形態における画像処理装置１０の動作例を表すフローチャートである。
【００９７】
原画像が入力されると、まず、多層画像生成部１１が、図２及び図４に示したように、原画像から、複数の平滑化された画像を含む多層画像を生成する（ステップ１０１）。また、重み決定部１２が、図９乃至図２０を参照して述べたように、ユーザインタラクション又は原画像の特徴量に応じて、多層画像におけるスケールの重みを決定する（ステップ１０２）。ここで、ステップ１０１及びステップ１０２はこの順序で実行されることとしたが、如何なる順序で実行されてもよい。或いは、ステップ１０１と、ステップ１０２とは、並行に実行されるものであってもよい。
【００９８】
次に、照明推定部１３が、ステップ１０１で生成された複数の多層画像を、ステップ１０２で決定した重みで用いて、照明推定画像を生成する（ステップ１０３）。
【００９９】
次いで、反射率推定部１４が、原画像と、ステップ１０３で生成された照明推定画像とに基づいて、反射率推定画像を生成する（ステップ１０４）。
【０１００】
最後に、画像再現部１５が、原画像と、ステップ１０４で生成された反射率推定画像と、強調パラメータとに基づいて、再現画像を生成する（ステップ１０５）。尚、ここでは、数式５を用いて再現画像を生成する場合を想定して原画像を用いることとしたが、数式６を用いて再現画像を生成する場合は、ステップ１０５で原画像を用いなくてもよい。
【０１０１】
［変形例］
本実施の形態では、重み決定部１２が、原画像上でのユーザインタラクション又は原画像の特徴量に応じてスケールの重みを決定するようにしたが、これには限らない。
【０１０２】
例えば、重み決定部１２は、再現画像上でのユーザインタラクションに応じてスケールの重みを再調整して決定するようにしてもよい。このような構成によって、ユーザはスケールの重みを微調整することができ、より視認性の高い再現画像が得られる。
【０１０３】
また、重み決定部１２を２つに分け、第１の重み決定部１２が、原画像の特徴量に応じてスケールの重みを決定し、第２の重み決定部１２が、再現画像上でのユーザインタラクションに応じてスケールの重みを決定してもよい。即ち、まず、第１の重み決定部１２が、原画像の特徴量に応じてスケールの重みを決定することにより視認性の高い再現画像を取得し、次に、第２の重み決定部１２が、一旦取得した再現画像に対してユーザの指示により微調整を行う。このような構成によって、ユーザは微調整を行うだけで済むので、より視認性の高い再現画像が容易に得られる。
【０１０４】
［画像処理装置のハードウェア構成］
本実施の形態における画像処理装置１０は、例えばＰＣにインストールされた画像処理ソフトウェアとしても実現され得るが、典型的には、画像読取り及び画像形成を行う画像処理装置１０として実現される。
【０１０５】
図２２は、このような画像処理装置１０のハードウェア構成例を示した図である。図示するように、画像処理装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）２２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）２３と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）２４と、操作パネル２５と、画像読取部２６と、画像形成部２７と、通信インターフェース（以下、「通信Ｉ／Ｆ」と表記する）２８とを備える。
【０１０６】
ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２３等に記憶された各種プログラムをＲＡＭ２２にロードして実行することにより、後述する各機能を実現する。
【０１０７】
ＲＡＭ２２は、ＣＰＵ２１の作業用メモリ等として用いられるメモリである。
【０１０８】
ＲＯＭ２３は、ＣＰＵ２１が実行する各種プログラム等を記憶するメモリである。
【０１０９】
ＨＤＤ２４は、画像読取部２６が読み取った画像データや画像形成部２７における画像形成にて用いる画像データ等を記憶する例えば磁気ディスク装置である。
【０１１０】
操作パネル２５は、各種情報の表示やユーザからの操作入力の受付を行うタッチパネルである。ここで、操作パネル２５は、各種情報が表示されるディスプレイと、指やスタイラスペン等で指示された位置を検出する位置検出シートとからなる。
【０１１１】
画像読取部２６は、紙等の記録媒体に記録された画像を読み取る。ここで、画像読取部２６は、例えばスキャナであり、光源から原稿に照射した光に対する反射光をレンズで縮小してＣＣＤ（Charge Coupled Devices）で受光するＣＣＤ方式や、ＬＥＤ光源から原稿に順に照射した光に対する反射光をＣＩＳ（Contact Image Sensor）で受光するＣＩＳ方式のものを用いるとよい。
【０１１２】
画像形成部２７は、記録媒体に画像を形成する。ここで、画像形成部２７は、例えばプリンタであり、感光体に付着させたトナーを記録媒体に転写して像を形成する電子写真方式や、インクを記録媒体上に吐出して像を形成するインクジェット方式のものを用いるとよい。
【０１１３】
通信Ｉ／Ｆ２８は、ネットワークを介して他の装置との間で各種情報の送受信を行う。
【０１１４】
尚、本実施の形態を実現するプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１１５】
１０…画像処理装置、１１…多層画像生成部、１２…重み決定部、１３…照明推定部、１４…反射率推定部、１５…画像再現部
【図１】
0006690125.tif 000012
【図２】
0006690125.tif 000013
【図３】
0006690125.tif 000014
【図４】
0006690125.tif 000015
【図５】
0006690125.tif 000016
【図６】
0006690125.tif 000017
【図７】
0006690125.tif 000018
【図８】
0006690125.tif 000019
【図９】
0006690125.tif 000020
【図１０】
0006690125.tif 000021
【図１１】
0006690125.tif 000022
【図１２】
0006690125.tif 000023
【図１３】
0006690125.tif 000024
【図１４】
0006690125.tif 000025
【図１５】
0006690125.tif 000026
【図１６】
0006690125.tif 000027
【図１７】
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【図１８】
0006690125.tif 000029
【図１９】
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【図２０】
0006690125.tif 000031
【図２１】
0006690125.tif 000032
【図２２】
0006690125.tif 000033