(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像に対する評価値を出力するニューラルネットワークに対して、画像データを入力する画像入力部と、
前記画像データ及び前記画像データに基づく画像勾配データに対して周波数解析を行う周波数解析部と、
前記ニューラルネットワークが提供する関数に基づいて、前記評価値が一定の方向に変化するように前記画像データを補正する画像補正部と、
を有し、
前記画像補正部は、前記周波数解析の結果において、第１周波数より高周波数である第２周波数の前記画像勾配データを除外して、前記画像勾配データを用いて前記画像データを補正するサーバ。
【請求項２】
前記画像補正部は、単一のスカラーである前記評価値が一定の方向に変化するように前記画像データを補正する、請求項１に記載のサーバ。
【請求項３】
前記画像補正部は、参照画像を用いずに前記画像データを補正する、請求項１又は２に記載のサーバ。
【請求項４】
前記関数を用いて、前記画像勾配データを算出する画像勾配算出部をさらに有し、
前記画像補正部は、前記画像勾配データに基づいて前記画像データを補正する、請求項１乃至３のいずれか一に記載のサーバ。
【請求項５】
前記周波数解析部は、前記周波数解析として離散コサイン変換を行う、請求項１に記載のサーバ。
【請求項６】
入力画像に対する評価値を出力するニューラルネットワークに対して、画像データを入力し、
前記画像データ及び前記画像データに基づく画像勾配データに対して周波数解析を行い、
前記ニューラルネットワークが提供する関数に基づいて、前記評価値が一定の方向に変化するように、かつ、前記周波数解析の結果において、第１周波数より高周波数である第２周波数の前記画像勾配データを除外して、前記画像勾配データを用いて前記画像データを補正することをコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項７】
入力画像に対する評価値を出力するニューラルネットワークに対して、画像データを入力し、
前記画像データ及び前記画像データに基づく画像勾配データに対して周波数解析を行い、
前記ニューラルネットワークが提供する関数に基づいて、前記評価値が一定の方向に変化するように、かつ、前記周波数解析の結果において、第１周波数より高周波数である第２周波数の前記画像勾配データを除外して、前記画像勾配データを用いて前記画像データを補正する方法。
【請求項８】
入力画像に対する評価値を出力するニューラルネットワークを提供し、
前記ニューラルネットワークに入力された画像データ及び前記画像データに基づく画像勾配データに対して周波数解析を行い、
前記ニューラルネットワークが提供する関数に基づいて、前記評価値が一定の方向に変化するように、かつ、前記周波数解析の結果において、第１周波数より高周波数である第２周波数の前記画像勾配データを除外して、前記画像勾配データを用いて前記画像データを補正するシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はサーバ、プログラム、方法及びシステムに関する発明である。特に、本発明は、入力された画像データを、入力された画像データよりも評価値が良い画像に補正するための画像処理サーバ、画像処理プログラム、画像処理方法及び画像処理システムに関する発明である。
【背景技術】
【０００２】
近年、人工知能の技術革新に伴い、大量のデータ及び人工知能によって新たな産業革命の実現が期待されている。大量のデータの分析及び学習は人工知能関連技術の機械学習によって実施される。機械学習には様々なものがあるが、近年では、コンピュータの飛躍的な計算性能の向上により、様々なタイプのニューラルネットワークが実現されてきている。このようなニューラルネットワークによって構成される学習済みモデル（例えば、特許文献１）は、未知のデータに対しても正解を出力することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−７４３６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の学習済みモデルや特許文献１のような一般的な学習済みモデルは、入力された画像データに対して、質問に対する正解や画像データに関連する事項を出力するものであった。つまり、上記のような学習済みモデルは、ユーザが入力する画像データに対して何らかの解を導くことしかできなかった。
【０００５】
本発明の一実施形態は、上記の課題に鑑みてなされたものであって、入力された画像データを、入力された画像データよりも評価値が良い画像に補正するためのサーバ、プログラム、方法及びシステムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一実施形態にかかるサーバは、入力画像に対する評価値を出力するニューラルネットワークに対して、画像データを入力する画像入力部と、前記ニューラルネットワークが提供する関数に基づいて、前記評価値が一定の方向に変化するように前記画像データを補正する画像補正部と、を有する。
【０００７】
前記画像補正部は、単一のスカラーである前記評価値が一定の方向に変化するように前記画像データを補正してもよい。
【０００８】
前記画像補正部は、参照画像を用いずに前記画像データを補正してもよい。
【０００９】
前記関数を用いて、前記画像データに基づく画像勾配データを算出する画像勾配算出部をさらに有し、前記画像補正部は、前記画像勾配データに基づいて前記画像データを補正してもよい。
【００１０】
前記画像データ及び前記画像勾配データに対して周波数解析を行う周波数解析部をさらに有し、前記画像補正部は、前記周波数解析の結果において、第１周波数より高周波数である第２周波数の前記画像勾配データを除外して、前記画像勾配データを用いて前記画像データを補正してもよい。
【００１１】
前記周波数解析部は、前記周波数解析として離散コサイン変換を行ってもよい。
【００１２】
本発明の一実施形態にかかるプログラムは、入力画像に対する評価値を出力するニューラルネットワークに対して、画像データを入力し、前記ニューラルネットワークが提供する関数に基づいて、前記評価値が一定の方向に変化するように前記画像データを補正することをコンピュータに実行させる。
【００１３】
本発明の一実施形態にかかる方法は、入力画像に対する評価値を出力するニューラルネットワークに対して、画像データを入力し、前記ニューラルネットワークが提供する関数に基づいて、前記評価値が一定の方向に変化するように前記画像データを補正する。
【００１４】
本発明の一実施形態にかかるシステムは、入力画像に対する評価値を出力するニューラルネットワークを提供し、前記ニューラルネットワークが提供する関数に基づいて、前記評価値が一定の方向に変化するように前記画像データを補正する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の一実施形態によれば、入力された画像データを、入力された画像データよりも評価値が良い画像に補正するためのサーバ、プログラム、方法及びシステムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の一実施形態に係る画像処理システムの概要を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る画像処理システムに用いられるサーバのハードウェア構成を示す概略図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る画像処理システムに用いられる通信端末のハードウェア構成を示す概略図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る画像処理システムに用いられるサーバの機能構成を示す概略図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る画像処理システムの動作を示すフローチャートである。
【図６】本発明の一実施形態に係る画像処理システムの画像補正の動作シーケンスを示す図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る画像処理システムに用いられるニューラルネットワーク関数及び入力された画像データに対して出力された評価値の一例を示す図である。
【図８】図７で得られた評価値及び関数に基づく解析結果を示す図である。
【図９】図８の解析結果に基づく画像補正方法を示す図である。
【図１０】本発明の一実施形態に係る画像処理システムに用いられるサーバの機能構成を示す概略図である。
【図１１】本発明の一実施形態に係る画像処理システムの画像補正方法を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の一実施形態に係る画像処理システムの周波数解析方法を示す概念図である。
【図１３】本発明の一実施形態に係る画像処理システムの概要を示す図である。
【図１４】本発明の一実施形態に係る画像処理システムの動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照して本発明の一実施形態における画像処理システム、並びに、当該システムに用いられる情報処理装置（サーバ）、通信端末、及びこれらの機能について説明する。但し、本発明の一実施形態における画像処理システム等は多くの異なる態様で実施することが可能であり、以下に示す例の記載内容に限定して解釈されない。なお、本実施の形態で参照する図面において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号又は同一の符号の後にアルファベットを付し、その繰り返しの説明は省略する。
【００１８】
以下の実施形態において、画像を見る向きに画像データを表示させたときの横方向を水平方向といい、縦方向を垂直方向という。通信端末に画像を表示する場合、通信端末のディスプレイの長手方向を垂直方向に合わせて使用する場合が多いため、当該ディスプレイの長手方向を垂直方向といい、短手方向を水平方向という場合がある。ただし、上記の表現は、本実施形態における画像データの垂直方向をディスプレイの長手方向に合わせて表示する場合に限定するものではない。
【００１９】
以下の実施形態では、第１サーバ１００が、ニューラルネットワークを提供し、当該ニューラルネットワークが提供する関数（以下、「ニューラルネットワーク関数」という）及びニューラルネットワーク関数によって得られた評価値に基づいて画像データの補正を行う構成を例示するが、この構成に限定されない。例えば、第１サーバ１００の機能が通信端末２００にインストールされたプログラムによって実行されてもよい。なお、第１サーバ１００の機能が複数のサーバに分散されていてもよい。つまり、複数のサーバが協働することで第１サーバ１００の機能が実現されてもよい。また、第１サーバ１００と通信を行い、画像処理を要求する通信端末２００として携帯通信端末が用いられた構成を例示するが、例えばデスクトップパソコンのような据え置きの通信端末が通信端末２００として用いられてもよい。また、特に技術的な矛盾が生じない限り、異なる実施形態間の技術を組み合わせることができる。
【００２０】
〈第１実施形態〉
図１〜図１０を用いて、本発明の第１実施形態に係る画像処理システム１０、画像処理システム１０に用いる第１サーバ１００及び通信端末２００、並びに、これらを動作させるためのプログラムについて説明する。
【００２１】
［画像処理システム１０の概要］
図１は、本発明の一実施形態に係る画像処理システムの概要を示す図である。図１に示すように、第１実施形態に示す画像処理システム１０は、ネットワーク４００を介して第１サーバ１００及び通信端末２００が通信可能に接続された構成を有している。第１サーバ１００は第１データベース（ＤＢ）１０２に接続されている。
【００２２】
本実施形態において、第１サーバ１００は、入力された画像データに対して評価値を出力するニューラルネットワークを提供する情報処理装置である。本実施形態において、ニューラルネットワークに入力される画像データは、画像データの水平方向及び垂直方向の各画素の画素値を並べた多次元配列である。画像データがカラー画像の場合、各画素は、例えば赤色成分、緑色成分、及び青色成分の３つの色成分の強さ（例えば、輝度又は階調）の値を並べたものとして表現される。なお、上記の色成分の組み合わせは一例であり、上記以外の色成分の組み合わせで表現されてもよい。色成分の組み合わせは４つ以上の色成分の組み合わせであってもよい。
【００２３】
例えば、画像データがカラーのフルＨＤの場合、画像データは、「垂直方向の画素（１０８０個）×水平方向の画素（１９２０個）×色成分（３色）」の値を並べたものとして表されるため、（１０８０×１９２０×３）次元の配列である。画像データが上記のニューラルネットワークに入力されると、当該ニューラルネットワークは、当該画像に対する評価値を出力する。つまり、ニューラルネットワーク関数の引数は（垂直方向の画素数×水平方向の画素数×色成分数）個のスカラーを並べたものであり、その出力は入力された画像に対する評価値（の−１倍）である。
【００２４】
本実施形態では、ニューラルネットワーク関数は（評価値）を出力する。評価値が大きければ良い評価であり、評価値が小さければ悪い評価である。ニューラルネットワーク関数をｆ（ｉｍｇ）とすると、ｆ（ｉｍｇ）は以下の式で表される。
ｆ（ｉｍｇ）＝（評価値）
なお、（ｉｍｇ）は上記の多次元配列である。
【００２５】
上記のニューラルネットワークが出力する評価値は単一のスカラーである。つまり、当該ニューラルネットワークは、多次元の入力に対して１次元の結果を出力する。評価値は、例えばＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）において、あるユーザの投稿に対する他のユーザからの評価を示す値（例えば「いいね」の数）であってもよく、ある評価基準における得点であってもよい。
【００２６】
第１サーバ１００は、画像データをニューラルネットワークに入力し、ニューラルネットワーク関数に基づいて画像データを補正する。具体的には、ニューラルネットワークの出力として得られた評価値及びニューラルネットワーク関数に基づいて、当該評価値が一定の方向に変化するように画像データを補正する。本実施形態では、第１サーバ１００によって入力された画像データに基づいて、関数ｆ（ｉｍｇ）が（評価値）を出力し、出力された（評価値）及び関数ｆ（ｉｍｇ）に基づいて、評価が良くなる方向（つまり、評価値が大きくなる方向）に画像データを補正する。
【００２７】
通信端末２００は、第１サーバ１００に対して画像処理要求を送信する通信端末である。通信端末２００は、第１サーバ１００によって画像処理が行われる対象の画像データを第１サーバ１００に送信し、第１サーバ１００の画像処理によって評価値が良くなるように補正された補正後の画像データを受信する。通信端末２００は、第１サーバ１００が提供するサービスを利用するユーザが利用する通信端末である。
【００２８】
以下の説明において、第１サーバ１００は情報処理装置である。通信端末２００は、例えばスマートフォンやタブレット端末などのモバイル用の通信端末である。ただし、通信端末２００はデスクトップ型パソコン（ＰＣ）などのモバイル用ではない通信端末であってもよい。また、第１サーバ１００の機能が通信端末２００にインストールされたプログラムによって実行されてもよい。
【００２９】
第１データベース１０２には、第１サーバ１００に備えられた機能を実行させるためのプログラム及びコンテンツデータ等が記憶されている。また、第１データベース１０２には、通信端末２００から送信された画像処理対象の画像データ、及び補正後の画像データが記憶されている。なお、これらの画像データは、少なくとも一時的に第１データベース１０２に記憶されればよい。また、第１データベース１０２には、画像データを送信した通信端末２００に関する情報が、これらの画像情報と関連付けられて記憶されていてもよい。
【００３０】
また、第１データベース１０２には、ニューラルネットワークの提供に必要な情報等が記憶されている。ニューラルネットワークの提供に必要な情報として、例えば、入力層、出力層、及び隠れ層のような各層に関する情報、各層の間をつなぐ人工ニューロンに関する情報、及び人工ニューロン同士のつながりの強さを示す重みに関する情報等の情報が含まれる。
【００３１】
第１サーバ１００及び通信端末２００はそれぞれネットワーク４００に接続されている。本実施形態では、ネットワーク４００は一般的なＷｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ（ＷＷＷ）のようなインターネット、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、又は社内ＬＡＮなどのＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）である。通信端末２００はネットワーク４００を介して第１サーバ１００と通信する。
【００３２】
なお、複数のサーバが協働することで第１サーバ１００の機能を実現する場合、通信端末２００と画像データの送受信を行う機能を備えたサーバが、通信端末２００と通信可能にネットワーク４００に接続されており、ニューラルネットワークを提供する機能及び評価値に基づいて画像データの補正を行う機能を備えたサーバが、ネットワーク４００には接続されずに、画像データの送受信を行うサーバとローカルネットワークで接続されていてもよい。
【００３３】
図１では、第１データベース１０２が第１サーバ１００に直接接続された構成を例示したが、この構成に限定されない。例えば、第１データベース１０２が直接ネットワーク４００に接続され、第１サーバ１００と第１データベース１０２との間のデータの送受信がネットワーク４００を介して行われていてもよい。
【００３４】
［第１サーバ１００のハードウェア構成］
図２は、本発明の一実施形態に係る画像処理システムに用いられるサーバのハードウェア構成を示す概略図である。図２に示すように、第１サーバ１００は、サーバ制御部１１０、サーバ記憶部１２０、及びサーバ通信部１３０を有する。
【００３５】
サーバ制御部１１０は、中央演算処理装置（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、画像処理装置（ＧＰＵ：Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、当該ＣＰＵ及びＧＰＵに接続されたレジスタやメモリなどの記憶装置を含む。サーバ制御部１１０は、メモリに一時的に記憶されたプログラムをＣＰＵ及びＧＰＵによって実行し、通信端末２００からの各種要請信号に応じて演算処理を行い、通信端末２００にコンテンツデータを提供する。
【００３６】
サーバ記憶部１２０は大容量のデータを記憶することができる記憶装置である。サーバ記憶部１２０には、演算処理に必要なプログラム及びコンテンツデータなどが記憶されている。サーバ記憶部１２０に記憶されているプログラムは、サーバ制御部１１０によって読み出され、サーバ制御部１１０の記憶装置に一時的に記憶される。サーバ記憶部１２０はハードディスクであってもよく、揮発性又は不揮発性のメモリであってもよい。なお、上記のサーバ記憶部１２０に記憶される情報は、サーバ記憶部１２０の代わりに第１データベース１０２に記憶されてもよい。
【００３７】
サーバ通信部１３０は、外部機器に対してデータを送受信可能に接続することができる制御装置であり、ネットワーク４００に対するデータの送受信を制御する。
【００３８】
［通信端末２００のハードウェア構成］
図３は、本発明の一実施形態に係る画像処理システムに用いられる通信端末のハードウェア構成を示す概略図である。図３に示すように、通信端末２００は、端末記憶部２１０、端末制御部２２０、端末通信部２３０、ディスプレイ２４０、操作ボタン２５０、カメラ２６０、スピーカ２７０、及びマイク２８０を有する。
【００３９】
端末記憶部２１０は、通信端末２００に特定の機能を実行させるためのプログラム、及び画像処理対象の画像データを記憶する。端末記憶部２１０として、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリ及びＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ等の揮発性メモリが用いられる。プログラム等のデータは不揮発性メモリに記憶され、プログラムを実行する際に不揮発性メモリから読み出されて揮発性メモリに一時的に記憶される。
【００４０】
端末制御部２２０は、ＣＰＵなどの演算回路や、当該ＣＰＵに接続されたメモリ及びレジスタなどの記憶回路を有する。端末制御部２２０は、端末記憶部２１０に記憶されたプログラムをＣＰＵによって実行し、通信端末２００に入力された命令信号に応じて、通信端末２００の各種機能を実現する。
【００４１】
端末通信部２３０は、外部機器に対してデータを送受信可能に接続することができる制御装置であり、ネットワーク４００に対するデータの送受信を制御する。
【００４２】
ディスプレイ２４０として、液晶ディスプレイ及び有機ＥＬディスプレイなどのディスプレイを用いることができる。また、ディスプレイ２４０はタッチセンサを有している。タッチセンサは、抵抗膜方式、静電容量方式、光学式のセンサなどを使用することができる。タッチセンサは、ユーザによる画面操作を検知し、ユーザの操作に基づく検知信号を端末制御部２２０に送信する。本実施形態では、ディスプレイ２４０に設けられたタッチセンサを用いて、指示内容の選択及び入力などの操作を行う。
【００４３】
操作ボタン２５０は、ディスプレイ２４０の下方に設けられている。操作ボタン２５０は物理的なボタンであってもよく、上記のようなタッチセンサであってもよい。ディスプレイ２４０のタッチセンサに代えて、操作ボタン２５０を用いて指示内容の選択及び入力などの操作を行ってもよい。
【００４４】
図３では、通信端末２００がカメラ２６０、スピーカ２７０、及びマイク２８０を有する構成を例示したが、この構成に限定されない。必要がなければ、これらの構成は省略されてもよい。
【００４５】
図３では、通信端末２００の一例として、スマートフォンを示したが、画像処理システム１０に用いるこれらの通信端末はスマートフォンに限定されない。画像処理システム１０に用いる通信端末として、スマートフォン以外にも携帯電話、タブレットＰＣ、ＰＤＡ、ＰＨＳ、ノート型ＰＣ、デスクトップ型ＰＣなどが用いられてもよい。
【００４６】
［第１サーバ１００の機能構成］
図４は、本発明の一実施形態に係る画像処理システムに用いられるサーバの機能構成を示す概略図である。図４に示すように、第１サーバ１００は、画像入力部１５０、画像補正部１６０、及び画像勾配算出部１７０を有する。これらの機能部は、例えばバスを介して互いに通信可能に接続されている。
【００４７】
第１サーバ１００のサーバ制御部１１０（例えばＣＰＵ）が、サーバ記憶部１２０に記憶されたプログラムを実行することで、上記の各機能部の機能が実現される。なお、本実施形態では、１つの第１サーバ１００に上記の全ての機能部が含まれる構成を例示したが、この構成に限定されない。例えば、これらの機能部が異なるサーバに設けられ、これらのサーバが協働することで画像処理システム１０の機能が実現されてもよい。
【００４８】
画像入力部１５０は、入力画像に対する評価値を出力するニューラルネットワークに対して、画像データを入力する。図４に示すように、画像入力部１５０は、対象画像受信部１５１及び対象画像入力部１５３を有する。
【００４９】
対象画像受信部１５１は、通信端末２００によって送信された画像処理対象の画像データを受信する。対象画像受信部１５１は、受信した画像データの水平方向及び垂直方向の画素数を認識してもよい。対象画像受信部１５１は、後述する最急降下法において画像補正の回数（イテレーション数）を規定するパラメータ、及び１回の補正における画素の色成分の変化量を規定する学習率を通信端末２００から受信してもよい。また、対象画像受信部１５１は、画像データとともに、画像データを送信したユーザＩＤ等のユーザに関連する情報を受信してもよい。対象画像受信部１５１が上記のデータを受信した場合は、互いに関連付けられて第１データベース１０２に記憶される。
【００５０】
対象画像入力部１５３は、画像処理対象の画像データをニューラルネットワークに入力する。対象画像入力部１５３は、通信端末２００から受信した画像データをそのままニューラルネットワークに入力してもよく、ニューラルネットワークへの入力に適した形式に変換してからニューラルネットワークに入力してもよい。例えば、ニューラルネットワークへの入力サイズ（水平方向及び垂直方向の画素数）に制限があり、通信端末２００から受信した画像データのサイズが当該入力サイズに適合しない場合、対象画像入力部１５３は受信した画像データサイズを入力サイズに調整する機能を有していてもよい。
【００５１】
画像補正部１６０は、評価値を出力するニューラルネットワーク関数に基づいて、評価値が一定の方向に変化するように画像データを補正する。画像補正部１６０は、単一のスカラーである上記の評価値が一定の方向（例えば、評価が良くなる方向）に変化するように画像データを補正する。なお、評価値が一定の方向に変化するとは、例えば、スカラーが大きくなる方向又は小さくなる方向に変化することを意味する。なお、単一のスカラーが大きくなるとは、１つの評価軸における評価値が大きくなることを意味する。換言すると、評価値が１次元で表現される場合、評価値が一定の方向に変化するとは、評価値が正の方向又は負の方向に変化することを意味する。また、単一のスカラーを単一の評価値ということができる。また、画像補正部１６０は上記の評価値に基づいて画像データを補正することができるため、補正のために参照画像を用いる必要がない。例えば、画像データの雰囲気をある画像の雰囲気に近づけるように画像補正する場合、雰囲気を近づけたい対象の参照画素を準備する必要がある。この参照画素は、本実施形態における画像データと同様に水平方向及び垂直方向の各画素の画素値を並べた多次元配列（ベクトル）であり、本実施形態の評価値（スカラー）とは異なる。なお、画像補正部１６０は、後述する画像勾配算出部１７０によって算出された画像勾配データに基づいて画像データを補正する。図４に示すように、画像補正部１６０は、補正量決定部１６１及び補正完了決定部１６３を有する。
【００５２】
補正量決定部１６１は、ニューラルネットワーク関数に基づいて補正量を決定する。ここで、ニューラルネットワークに画像データが入力されると、当該画像データに対する評価値が得られる。この評価値は、当該画像データを入力とした場合における上記関数の出力に該当する。したがって、評価値が得られた点における上記関数の傾き（勾配方向）を求めることで、評価値を良くするために画像データを補正すべき方向を知ることができる。つまり、補正量決定部１６１は、上記関数の傾きに基づいて評価を良くするために画像データを補正すべき方向を決定する。
【００５３】
補正量決定部１６１は、入力された画像データを１回の補正によって適正な評価値を有する画像データに補正するのではなく、複数回の補正によって徐々に適正な評価値を有する画像データに補正する。ここで、補正量決定部１６１は、１回の画像補正で行われる画像データの補正量を決定する。例えば、補正量決定部１６１は、評価値が得られた点におけるニューラルネットワーク関数の傾きに応じて、１回分の補正量を決定することができる。より具体的には、評価値が得られた点における上記関数の傾きが大きいときは１回の補正量を相対的に大きく設定し、上記関数の傾きが小さいときは１回の補正量を相対的に小さく設定することができる。つまり、評価値が得られた点における上記関数の傾き及び定数（例えば、学習率）に基づいて補正量が算出される。このように、補正量決定部１６１は、１回の補正で画像データが変化する量を決定する。
【００５４】
補正完了決定部１６３は、予め設定されたイテレーション数を規定するパラメータ、又は、補正量決定部１６１によって決定された１回のイテレーションにおける補正量に基づいて、画像の補正が完了するタイミングを決定する。つまり、補正完了決定部１６３は、画像データの補正回数が設定されたイテレーション数に達した場合、又は、１回のイテレーションにおける補正量がしきい値以下だった場合に画像の補正を完了させる。
【００５５】
画像勾配算出部１７０は、ニューラルネットワーク関数の偏微分係数を用いて、画像データに基づく画像勾配データを算出する。具体的には、画像勾配算出部１７０は、補正量決定部１６１が評価を良くするために画像データを補正すべき方向を決定するために用いる上記関数について、その傾きを算出する。画像勾配算出部１７０は、評価値が得られた点において上記関数の偏微分係数を算出する。当該偏微分係数は、関数ｆ（ｉｍｇ）の引数の各々について算出される。各引数について得られた偏微分係数を並べたものを画像勾配データという。つまり、画像勾配データは、画像データと同じ多次元配列である。評価値が得られた点において算出された画像勾配データは、評価値が得られた点における上記関数の傾きに相当する。なお、画像勾配データは、ｆ（ｉｍｇ）をｆ（ｘ１，．．．，ｘｎ）とした場合に、以下の式（数１）で表される。
【００５６】
【数１】
0006804613.tif 000002
【００５７】
補正量決定部１６１は、上記の画像勾配データに基づいて、関数ｆ（ｉｍｇ）の極小値を探索する。つまり、補正量決定部１６１は、最急降下法によって補正すべき方向を決定する。ただし、補正量決定部１６１は、例えば確率的勾配降下法（ＳＧＤ；Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｄｅｓｃｅｎｔ）、Ｍｏｍｅｎｔｕｍ、ＲＭＳｐｒｏｐ、Ａｄａｍ（Ａｄａｐｔｉｖｅ  ｍｏｍｅｎｔ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）などの手法を用いて、評価を良くするために画像データを補正すべき方向を決定してもよい。また、画像勾配算出部１７０は、上記に示す方法以外で関数ｆ（ｉｍｇ）の傾きを示す情報を算出してもよい。
【００５８】
［画像処理システム１０の動作］
図５を用いて、画像処理システム１０の動作について説明する。図５は、本発明の一実施形態に係る画像処理システムの動作を示すフローチャートである。
【００５９】
まず、自己の保有する画像データの評価を良くすることを希望するユーザが、通信端末２００を用いて第１サーバ１００に対して画像処理要求を送信する（ステップＳ５２１）。画像処理要求に対して、第１サーバ１００は通信端末２００に対して画像処理要求対象の画像データを第１サーバ１００に送信するためのインターフェースを提供する（ステップＳ５１１）。通信端末２００によってインターフェースに画像データが登録されることで、当該画像データが通信端末２００から第１サーバ１００に送信される（ステップＳ５２２）。
【００６０】
第１サーバ１００は、Ｓ５２２で送信された画像データを受信すると、当該画像データを、ニューラルネットワークに入力する（ステップＳ５１２）。ニューラルネットワークに画像データが入力されると、当該画像データに対応した評価値、及び当該評価値における偏微分係数が出力される（ステップＳ５３１）。
【００６１】
第１サーバ１００は、Ｓ５３１で出力された評価値及び偏微分係数に基づいて補正方向及び補正量を決定し、画像データを補正する（ステップＳ５１３）。上記のように、補正量はニューラルネットワーク関数の傾き及び学習率に基づいて決定される。そして、補正された画像データを、再度ニューラルネットワークに入力する（ステップＳ５１４）。補正された画像データがニューラルネットワークに入力されると、補正された画像データに対応した評価値及び偏微分係数が出力される（ステップＳ５３２）。
【００６２】
第１サーバ１００は、Ｓ５３２で出力された評価値及び偏微分係数に基づいて補正方向及び補正量を決定し、画像データを補正する（ステップＳ５１５）。Ｓ５１５の補正後に、画像データの補正回数が設定されたイテレーション数に達した場合、又は、１回のイテレーションにおける補正量がしきい値以下だった場合に画像の補正を完了する（ステップＳ５１６）。そして、補正された画像が第１サーバ１００から通信端末２００に送信される（ステップＳ５１７）。上記のステップを経て、通信端末２００は補正された画像データを得ることができる（ステップＳ５２３）。
【００６３】
なお、上記の動作フローでは、Ｓ５２１（画像処理要求）の後にＳ５２２（画像送信）が行われる構成を例示したが、Ｓ５２１の前にＳ５２２が行われていてもよい。つまり、既に第１サーバ１００にアップロードされた画像を用いて画像処理が行われてもよい。また、上記の動作フローでは、Ｓ５１５（画像補正）の後にＳ５１６（画像補正完了）のステップに進んでいるが、Ｓ５１５の後に画像の補正を完了する条件を満たしていない場合は、Ｓ５１２〜Ｓ５１３のステップが繰り返されてもよい。
【００６４】
［画像補正の動作シーケンス］
図６を用いて、図５のＳ５１２〜Ｓ５１６の動作シーケンスについて詳細に説明する。図６は、本発明の一実施形態に係る画像処理システムの画像補正の動作シーケンスを示す図である。図６のステップＳ５４１〜Ｓ５４４は、それぞれ図５のステップＳ５１２（Ｓ５１４）、Ｓ５３１（Ｓ５３２）、Ｓ５１３（Ｓ５１５）、Ｓ５１６に対応するステップである。図６に示すように、Ｓ５４２でニューラルネットワークから評価値及び偏微分係数が出力されると、これらの値に基づいて画像データの補正方向及び補正量が決定され、これらに基づいて画像データが補正される（ステップＳ５４３）。この補正方向及び補正量の決定は補正量決定部１６１（図４参照）によって行われる。Ｓ５４３で画像データの補正が行われると、画像補正が完了したか否かの判断が行われる（ステップＳ５４４）。この判断は補正完了決定部１６３（図４参照）によって行われる。Ｓ５４４で画像補正が完了したと判断された場合（Ｓ５４４の「Ｙｅｓ」）、画像補正の動作は完了し、図５のＳ５１７に進む。一方、Ｓ５４４で画像補正が完了していないと判断された場合（Ｓ５４４の「Ｎｏ」）、Ｓ５４１の画像データ入力に戻る。
【００６５】
図７〜図９を用いてＳ５４３（補正量決定）の具体的な算出方法について説明する。なお、図７〜図９では、発明の理解を容易にするために、画像データがモノクロかつ１画素だけで構成された場合（Ａ）と、画像データがモノクロかつ２画素で構成された場合（Ｂ）とを例示して説明する。また、説明の便宜上、最急降下法を用いて、評価値が小さくなるように画像を補正する例について説明するが、評価値に「−１倍」したものに対して下記と同様の処理を行うことで、評価値が大きくなるように画像を補正することができる。以下に説明するように、画像データがモノクロかつ１画素の場合は、引数が「１（画素Ｐ１）×モノクロ（１色）」なので、引数に対する評価値のグラフは２次元平面中の曲線として描かれている。また、画像データがモノクロかつ２画素の場合は、引数が「２（画素Ｐ１，画素Ｐ２）×モノクロ（１色）」なので、引数に対する評価値のグラフは３次元空間中の曲面として描かれている。つまり、例えば画像データがカラーかつフルＨＤの場合は、引数が（１０８０×１９２０×３）なので、引数に対する評価値のグラフは（１０８０×１９２０×３＋１）次元空間中の超曲面として表現される。なお、図７〜図９の各グラフにおいて、曲線はニューラルネットワーク関数のグラフ６０１、６１１を示し、黒点は入力された画像データと、それに対して出力された評価値の組み合わせ（以下、評価値６０３、６１３という）を示す。また、図７〜図９では、説明の便宜上、ニューラルネットワーク関数のグラフ６１１が曲線で描かれているが、当該関数は引数が２次元の関数のグラフなので実際は曲面で表現される。
【００６６】
図７は、本発明の一実施形態に係る画像処理システムに用いられるニューラルネットワーク関数及び入力された画像データに対して出力された評価値の一例を示す図である。図７の（Ａ）は、画素Ｐ１の画素値を０〜２５５まで変化させたときの評価値６０３を示す。図７の（Ｂ）は、画素Ｐ１及び画素Ｐ２の各々の画素値を０〜２５５まで変化させたときの評価値６１３を示す。図７の（Ｂ）では、入力された画像データが（画素Ｐ１，画素Ｐ２）＝（２３０，２３０）である場合の評価値を示す。
【００６７】
図８は、図７で得られた評価値及び関数に基づく解析結果を示す図である。図８に示された、評価値６０３、６１３を始点とする矢印（偏微分係数６０５、６１５）は、それぞれ評価値６０３、６１３におけるニューラルネットワーク関数のグラフ６０１、６１１の傾き（接線又は接平面）に対応する。なお、矢印の向きは、画像データを補正しようとする方向を意味している。上記のように、これらの傾きは、評価値６０３、６１３におけるニューラルネットワーク関数のグラフ６０１、６１１の偏微分係数を求めることで算出することができる。この偏微分係数の算出は画像勾配算出部１７０（図４参照）によって行われる。
【００６８】
図９は、図８の解析結果に基づく画像補正方法を示す図である。図９の白点は図７及び図８に示した補正前の画像データ（画素Ｐ１）、（画素Ｐ１，画素Ｐ２）の評価値６０３、６１３を示す。図９の黒点は補正後の画像データ（画素Ｐ１’）、（画素Ｐ１’，画素Ｐ２’）と、それらに対して出力された評価値の組み合わせ（以下、評価値６０７、６１７という）を示す。図８及び図９に示すように、補正前の画像データ（画素Ｐ１）、（画素Ｐ１，画素Ｐ２）は、評価値６０３、６１３及び偏微分係数６０５、６１５に基づいて補正方向及び補正量が決定される。このように決定された補正方向及び補正量に基づいて評価値６０３、６１３が評価値６０７、６１７になるように画像データが（画素Ｐ１）、（画素Ｐ１，画素Ｐ２）から（画素Ｐ１’）、（画素Ｐ１’，画素Ｐ２’）に補正される。
【００６９】
以上のように、本実施形態に係る画像処理システム１０によると、入力された画像データを、入力された画像データよりも評価値が良い画像に補正することができる。
【００７０】
〈第２実施形態〉
図１０〜図１２を用いて、第２実施形態に係る画像処理システム１０Ａについて説明する。図１０〜図１２に示す画像処理システム１０Ａの構成は、図１〜図４に示す画像処理システム１０の構成と類似しているが、図１０に示す画像処理システム１０Ａに含まれる第１サーバ１００Ａの機能が第１サーバ１００の機能（図４参照）と相違する。以下の実施形態の説明において、第１実施形態と同様の構成については説明を省略し、両者の相違点について説明する。
【００７１】
［第１サーバ１００Ａの機能構成］
図１０は、本発明の一実施形態に係る画像処理システムに用いられるサーバの機能構成を示す概略図である。図１０に示すように、第１サーバ１００Ａは画像入力部１５０Ａ、画像補正部１６０Ａ、及び画像勾配算出部１７０Ａに加えて、周波数解析部１８０Ａを有する。これらの機能部は、例えばバスを介して互いに通信可能に接続されている。
【００７２】
周波数解析部１８０Ａは、画像データ及び画像勾配データに対して周波数解析を行う。図１０に示すように、周波数解析部１８０Ａは、基底変換部１８１Ａ、フィルタリング部１８３Ａ、及び逆変換部１８５Ａを有する。
【００７３】
基底変換部１８１Ａは、画像データ及び画像勾配データに対して基底変換処理を行う。基底変換処理によって、画像データ及び画像勾配データを周波数成分に変換する。本実施形態では、当該基底変換処理として離散コサイン変換（ＤＣＴ）が行われる。ただし、基底変換処理として、ウェーブレット変換、離散フーリエ変換などの手法が用いられてもよい。
【００７４】
フィルタリング部１８３Ａは、基底変換部１８１Ａによって基底変換処理された画像データ及び画像勾配データに対してフィルタリング処理を行い、一部の周波数帯のデータを無効化する。ここで、無効化とは、画像勾配データを用いて画像データを補正する際に、一部の範囲の周波数帯の画像勾配データを用いずに補正を行うことを意味する。具体的には、フィルタリング部１８３Ａは基底変換処理された画像勾配データのうち高周波成分の画像勾配データをゼロとして補正を行う、又は画像勾配データ×学習率（補正量）の低周波成分のみを画像データから減算する。つまり、フィルタリング部１８３Ａがフィルタリング処理を行った場合、画像補正部１６０Ａは、周波数解析の結果において、第１周波数よりも高周波数である第２周波数の画像データ及び画像勾配データの一方又は両方を除外して、画像勾配データを用いて画像データを補正する。
【００７５】
ここで、基底変換処理された上記のデータにおいて、高周波成分では隣接する画素間の画素値の変化量が大きく、低周波成分では隣接する画素間の画素値の変化量が小さい。画像データにおいて、例えば対象物の輪郭で、隣接する画素間の画素値の変化量が大きくなる。一方、対象物や背景の色合いで、隣接する画素間の画素値の変化量が小さくなる。つまり、基底変換処理されたデータにおいて高周波成分を除外して画像補正を行うと、対象物の輪郭は変化しにくい傾向があり、対象物や背景の色合いが変化しやすい傾向がある。換言すると、上記の画像補正を行うことで、画像の雰囲気を優先的に変化させることができる。
【００７６】
［本発明に至る過程で認識された課題］
ここで、本発明に至る過程で新たに認識された課題について説明する。以下に示す課題は、本発明に至る過程において、発明者の鋭意研究によって新たに見出された課題であって、画像処理に係る技術分野において一般的に知られていた課題ではない。
【００７７】
画像データを入力として評価値を出力するニューラルネットワーク関数は、有限のサンプル画像に基づいて構成された関数なので、出力される評価値は完璧なものではない。したがって、ニューラルネットワーク関数に基づいて画像補正をした場合に、ある特定の画素において画素値の異常を示す場合があった。その結果、補正をした後の画像においてノイズが多く発生する現象が発生していた。このような画素値の異常が発生する位置と補正前の画像パターンとの間には明らかな相関は確認されず、補正前の画像パターンに起因するものではないと考えられた。そこで、発明者は、画像補正後の画素値の異常発生がニューラルネットワーク関数に起因するものであることを解明し、基底変換処理されたデータにおいて高周波成分を除外して画像補正を行うことで、上記の異常発生を抑制することに成功した。
【００７８】
［画像補正の動作シーケンス］
図１１及び図１２を用いて、本実施形態における画像補正の動作シーケンスについて説明する。図１１は、本発明の一実施形態に係る画像処理システムの画像補正の動作シーケンスを示す図である。図１１に示す動作シーケンスは図６に示す動作シーケンスに類似しているが、Ｓ５４２Ａ（評価値及び偏微分係数の出力）とＳ５４３Ａ（画像補正）との間に基底変換処理（ステップＳ５４６Ａ）及びフィルタリング処理（ステップＳ５４７Ａ）が設けられている点、及びＳ５４３Ａ（画像補正）の後かつ補正が完了していない場合に逆変換処理（ステップＳ５４８Ａ）が設けられている点において、図６に示す動作シーケンスと相違する。以下の説明において、図６と同様の構成については説明を省略し、両者の相違点について説明する。なお、以下の説明では、基底変換処理としてＤＣＴ処理が用いられた場合について説明する。
【００７９】
図１１及び図１２に示すように、Ｓ５４２Ａでニューラルネットワークから評価値及び偏微分係数が出力されると、Ｓ５４６Ａで補正前の画像データ７１０Ａ及び当該画像データに基づいて得られた画像勾配データ７２０Ａ（図１２参照）の両方のデータに対してＤＣＴ処理が行われる。このＤＣＴ処理は基底変換部１８１Ａ（図１０参照）によって行われる。図１２に示すように、当該ＤＣＴ処理によってＤＣＴ画像データ７３０Ａ及びＤＣＴ画像勾配データ７４０Ａが生成される。ＤＣＴ画像データ７３０Ａ及びＤＣＴ画像勾配データ７４０Ａでは、元のデータがそれぞれ周波数成分に変換されている。
【００８０】
図１１のＳ５４６Ａの後に、Ｓ５４７ＡでＤＣＴ画像データ７３０Ａ及びＤＣＴ画像勾配データ７４０Ａに対してフィルタリング処理が行われる。このフィルタリング処理では、図１２に示すように、ＤＣＴ画像勾配データ７６０Ａの高周波成分が無効化される。図１２のＤＣＴ画像データ７５０Ａ及びＤＣＴ画像勾配データ７６０Ａにおいて、「ｆｒｅｑ（ｘ）」及び「ｆｒｅｑ（ｙ）」の矢印の方向はそれぞれの周波数成分が大きくなる方向であり、ＤＣＴ画像勾配データ７６０Ａの斜線部分が無効化された領域である。ただし、フィルタリングする領域は、上記の例に限定されず、任意に設定することができる。例えば、ｘ方向及びｙ方向のいずれか一方だけを無効化してもよく、高周波成分に加えて低周波成分の一部が無効化されてもよい。
【００８１】
図１１のＳ５４７Ａの後に、Ｓ５４３Ａで画像データの補正方向及び補正量が決定され、これらに基づいて画像データが補正される。Ｓ５４３Ａでは、無効化されていない低周波成分のＤＣＴ画像勾配データ７６０Ａを用いたＤＣＴ画像データ７５０Ａの画像補正が行われる。つまり、対象物の輪郭に相当する箇所やニューラルネットワーク関数に起因する箇所は補正されずに、対象物や背景の色合いだけが補正される。
【００８２】
Ｓ５４３Ａ（画像補正）の後の画像補正が完了したか否かの判断（Ｓ５４４Ａ）で画像補正が完了していないと判断されると（Ｓ５４４Ａの「Ｎｏ」）、Ｓ５４８Ａで逆離散コサイン変換（ＩＤＣＴ）処理が行われ、補正後の画像データ７７０Ａがニューラルネットワークに入力される。一方、Ｓ５４４Ａで画像補正が完了していると判断されると（Ｓ５４４Ａの「Ｙｅｓ」）、画像補正の動作は終了する。なお、この場合もＩＤＣＴ処理が行われる。
【００８３】
以上のように、本実施形態に係る画像処理システムによると、第１実施形態と同様の効果に加え、対象物の輪郭は変化せずに対象物や背景の色合いを変化させることができ、ニューラルネットワーク関数に起因する異常の発生を抑制することができる。
【００８４】
〈第３実施形態〉
図１３は、本発明の一実施形態に係る画像処理システムの概要を示す図である。図１３に示すように、第１実施形態に示す画像処理システム１０Ｂは、ネットワーク４００Ｂを介して第１サーバ１０１Ｂ、第２サーバ１０３Ｂ、及び通信端末２００Ｂが通信可能に接続された構成を有している。第１サーバ１０１Ｂは第１データベース（ＤＢ）１０４Ｂに接続されている。第２サーバ１０３Ｂは第２データベース（ＤＢ）１０６Ｂに接続されている。
【００８５】
本実施形態における第１サーバ１０１Ｂ及び第２サーバ１０３Ｂが協働することで、第１実施形態の第１サーバ１００と同様の機能を実現する。具体的には、第１サーバ１０１Ｂは、図４の画像入力部１５０と同様の機能を有する。第２サーバ１０３Ｂは、図４の画像補正部１６０及び画像勾配算出部１７０と同様の機能を有する。
【００８６】
図１４は、本発明の一実施形態に係る画像処理システムの動作を示すフローチャートである。図１４は、ステップＳ５２２Ｂまでは図５と同様である。第１サーバ１０１Ｂは、Ｓ５２２Ｂで通信端末２００Ｂから送信された画像データを受信する。そして、通信端末２００Ｂからの画像処理要求に従って、補正を行う対象の画像データを第２サーバ１０３Ｂに送信する（ステップＳ５４１Ｂ）。なお、図１４では、Ｓ５１１Ｂの後にＳ５２２Ｂが行われる構成を例示したが、Ｓ５２２ＢはＳ５１１Ｂよりも前に行われていてもよい。
【００８７】
第２サーバ１０３Ｂは、Ｓ５４１Ｂで送信された画像データを受信すると、Ｓ５１２Ｂ〜Ｓ５１６Ｂの処理を行う。これらの処理は、図５のＳ５１２〜Ｓ５１６の処理と同様の処理なので、詳細な説明を省略する。Ｓ５１６Ｂで画像補正が完了すると、第２サーバ１０３Ｂは第１サーバ１０１Ｂに補正された画像データを送信する。そして、第１サーバ１０１Ｂは、当該補正された画像データを通信端末２００Ｂに送信する（ステップＳ５４２Ｂ）。
【００８８】
上記のように、第１サーバ１０１Ｂは通信端末２００Ｂとの間で画像データの送受信を行い、通信端末２００Ｂの要求に応じて第２サーバ１０３Ｂに補正をする対象の画像データを送信する機能を備えている。また、第２サーバ１０３Ｂはニューラルネットワークを用いた演算処理及び画像補正処理を行う機能を備えている。このように、それぞれの機能を異なるサーバに分散することで、各サーバの負担を軽減することができる。
【００８９】
以上、本発明の一実施形態について図面を参照しながら説明したが、本発明は上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、本実施形態の画像処理システムを基にして、当業者が適宜構成要素の追加、削除もしくは設計変更を行ったものも、本発明の要旨を備えている限り、本発明の範囲に含まれる。さらに、上述した各実施形態は、相互に矛盾がない限り適宜組み合わせが可能であり、各実施形態に共通する技術事項については、明示の記載がなくても各実施形態に含まれる。
【００９０】
上述した各実施形態の態様によりもたらされる作用効果とは異なる他の作用効果であっても、本明細書の記載から明らかなもの、又は、当業者において容易に予測し得るものについては、当然に本発明によりもたらされるものと解される。
【符号の説明】
【００９１】
１０：画像処理システム、    １００：第１サーバ、    １０２：第１データベース、    １１０：サーバ制御部、    １２０：サーバ記憶部、    １３０：サーバ通信部、    １５０：画像入力部、    １５１：対象画像受信部、    １５３：対象画像入力部、    １６０：画像補正部、    １６１：補正量決定部、    １６３：補正完了決定部、    １７０：画像勾配算出部、    １８０Ａ：周波数解析部、    １８１Ａ：基底変換部、    １８３Ａ：フィルタリング部、    １８５Ａ：逆変換部、    ２００：通信端末、    ２１０：端末記憶部、    ２２０：端末制御部、    ２３０：端末通信部、    ２４０：ディスプレイ、    ２５０：操作ボタン、    ２６０：カメラ、    ２７０：スピーカ、    ２８０：マイク、    ３００：第２サーバ、    ３０２：第２データベース、    ４００：ネットワーク、    ６０３、６０７、６１３、６１７：評価値、    ６２１：第１評価値、    ６２３：第２評価値、    ６２５：第３評価値、    ６２７：第４評価値、    ７１０Ａ、７３０Ａ、７５０Ａ、７７０Ａ：画像データ、    ７２０Ａ、７４０Ａ、７６０Ａ：画像勾配データ、    Ｐ１、Ｐ２：画素
【要約】
【課題】入力された画像データを、入力された画像データよりも評価値が良い画像に補正すること。
【解決手段】サーバは、入力画像に対する評価値を出力するニューラルネットワークに対して、画像データを入力する画像入力部と、前記ニューラルネットワークが提供する関数に基づいて、前記評価値が一定の方向に変化するように前記画像データを補正する画像補正部と、を有する。前記画像補正部は、単一のスカラーである前記評価値が一定の方向に変化するように前記画像データを補正してもよい。
【選択図】図４【図１】
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【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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