(57)【要約】【課題】様々な特性のγ補正テーブルを使用する際に、簡便な方式で最適な白地の検出を行い、高精度に画像処理可能な画像処理装置を提供する。【解決手段】画像処理装置において、制御部１１は、γ補正処理部１２が施すγ補正処理特性の選択を要求する選択信号を送信し、かつ選択されたγ補正特性に基づいて白地度算出のパラメータを決定する。γ補正処理部１２は、選択されたγ補正特性に基づいて画像データにγ補正処理を施す。白地度検出部１４は、制御部１１が決定したパラメータを使用して、画像データの白地度を算出する。フィルタ処理部１３は、γ補正処理を施された画像データに対して、白地度検出部１４によって検出された白地度を使用してフィルタ処理を施す。【選択図】        図１
2005151106.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データの背景の白地度合い示す白地度を算出して前記画像データに画像処理を施す画像処理装置であって、
前記画像データにγ補正処理を施すγ補正手段と、
前記γ補正手段が施すγ補正処理特性を選択し、前記選択されたγ補正特性に基づいて前記γ補正手段にγ補正処理を施させ、かつ前記選択されたγ補正特性に基づいて前記白地度算出のパラメータを決定する制御手段と、
前記制御手段が決定したパラメータを使用して、前記画像データの白地度を算出する白地度算出手段と、
前記選択されたγ補正特性に基づいて前記γ補正手段がγ補正処理を施した画像データに対して、前記白地度算出手段によって算出された白地度を使用して画像処理を施す画像処理手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記制御手段は、前記パラメータとして、前記γ補正特性の所定の出力値に対応する入力値から選択した閾値を使用するものであ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】
前記制御手段は、前記閾値を、前記γ補正特性の低濃度側の入力値から選択するものであ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】
前記白地度算出手段は、前記選択された閾値によって、前記画像データの所定領域内の各画素を量子化し、前記量子化された所定領域内の各画素数を使用して白地度を算出するものであることを特徴とする請求項２または３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像データにおけるエッジ量を算出するエッジ量算出手段を、さらに備え、
前記白地度算出手段は、白地度算出時に参照する一定画素数からなる参照領域を規定した参照領域テーブルを複数有して、前記エッジ量算出手段によって算出されたエッジ量に従って、前記白地度算出時に前記参照領域テーブルを切り替えて参照し、前記白地度を算出するものであることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像処理手段は、前記白地度算出手段によって算出された白地度および前記エッジ量算出手段によって算出されたエッジ量を使用して、前記画像データに対して画像処理を施すものであることを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画像処理手段は、前記白地度算出手段によって算出された白地度、および前記エッジ量算出手段によって算出されたエッジ量が高いほど、前記画像データを鮮鋭化させる画像処理を施すものであることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記画像処理手段は、前記γ補正処理手段によってγ補正処理された画像データに対して、中間調処理を施すものであることを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記画像処理手段は、前記γ補正処理手段によってγ補正処理された画像データに対して、フィルタ処理を施すものであることを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項１０】
画像データの背景の白地度合い示す白地度を算出して前記画像データに画像処理を施す画像処理方法であって、
前記画像データに対して施すγ補正処理の特性を選択する第１の選択工程と、
前記第１の選択工程において選択されたγ補正処理特性に基づいて、前記白地度算出のパラメータを選択する第２の選択工程と、
前記第１の選択工程において選択されたγ補正処理特性に基づいて前記画像データにγ補正処理を施すγ補正処理工程と、
前記第２の選択工程において選択された前記パラメータを使用して、前記画像データの白地度を算出する白地度算出工程と、
前記γ補正工程においてγ補正処理が施された画像データに対して、前記白地度算出工程において算出された白地度を使用して画像処理を施す画像処理工程と、を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
前記第２の選択工程は、前記第２の選択工程において使用する前記パラメータとして、前記第１の選択工程において選択されたγ補正特性の所定の出力値に対応する入力値から選択した閾値を使用するものであることを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
請求項１０または１１に記載の画像処理方法をコンピュータに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、およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムに関し、特に原稿画像の白地度を算出して画像処理を施すデジタル方式の画像処理装置、画像処理方法、およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
デジタル複写機では一般に、スキャナによって読み取られた画像データに対して、画像処理ユニットによってフィルタ処理や中間調処理などの画像処理を施してから、プリンタで出力する。図２０−１は、従来の画像処理装置の一般的な画像処理動作の例を示すフローチャートである。スキャナが画像を読み取り（ステップＳ６０１）、読み取られた入力画像データに対して、フィルタ処理部が所望の空間周波数補正を行いフィルタ処理を施す（ステップＳ６０２）。そして、変倍処理部が、指定された倍率に変倍し（ステップＳ６０３）、γ補正処理部が所望の濃度特性となるように変換処理を施す（ステップＳ６０４）。最後に、中間調処理部がディザ処理や誤差拡散処理などの中間調処理を施し（ステップＳ６０５）、プリンタで出力する（ステップＳ６０６）。
【０００３】
図２０−２は、従来の画像処理装置の他の一般的な画像処理動作の例を示すフローチャートである。スキャナによる読み取り（ステップＳ７０１）からγ補正（ステップＳ７０４）までは、図２０−１におけるステップＳ６０１〜ステップＳ６０４と同じである。この従来の画像処理装置の例では、γ補正処理が行われた後、再びフィルタ処理が施され（ステップＳ７０５）、その後、中間調処理（ステップＳ７０６）が施され、プリンタ出力される（ステップＳ７０７）。
【０００４】
一般に、このような処理においては、自動的に、あるいは、操作者が目視により、読み取った画像データの画像特徴を判別し、その判別結果に応じてフィルタ処理や中間調処理などのパラメータを切り換える作業を行う。
【０００５】
読み取った画像データに対する画像処理方法として、例えば、エッジ判定と白地判定の結果を用いて、誤差拡散法の閾値を制御することによって、白地平坦部での不要ドットの発生を抑制する技術が提案されている。一般に、γ補正処理後に施される画像処理において、γ補正処理におけるγ補正テーブルの特性によって、白地として扱う領域が異なってくる。例えば、比較的リニアなγ補正テーブルを用いた場合には、低濃度の色地はそのまま色地として残る。しかし、Ｓ字曲線様のγ補正テーブルでγ補正を行った場合、低濃度の色地はγ補正によって白となる。つまり、γ補正処理後においては、白地として扱う領域は必ずしも本来の原稿の白地（地肌）部分だけではなく、低濃度の色地も白地として扱われてしまう場合がある（特許文献１参照）。
【０００６】
【特許文献１】特開２００１−２９２３２０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
白地検出処理をγ補正処理後に行えば、上記のようなγ補正テーブルの影響を受けることはない。それ故、白地検出処理はγ補正処理後に施すことが望ましい。その反対に、白地の検出と同時に行えば装置規模を小さくすることができて便利である。一方、画像におけるエッジ検出については、γ補正処理前に行うことが望ましい。その理由は、Ｓ字曲線のγ補正テーブルのようにγ補正テーブルが急激に変化する特性をもっている場合、γ補正処理後の画像データにおいてエッジを検出する場合、本来エッジでない部分までをエッジとして検出してしまう可能性があるからである。
【０００８】
このように、白地の検出はγ補正処理後が好ましく、反対にエッジの検出はγ補正処理前に施すことが好ましい。しかしながら、白地とエッジの検出をγ補正処理の前後に分けて行うとすれば、ハード規模の増大を招く。
【０００９】
さらに、γ補正特性を示すγ補正テーブルは、画像出力モードなどによって切り替えられ、またユーザーによって作成された任意のγ補正テーブルが用いられる場合もある。それ故、これらの様々なγ補正テーブルに対して、簡便な方式で最適な白地の検出を行い、高精度に画像処理する画像処理装置および画像処理方法が求められている。
【００１０】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、γ補正処理特性に基づいて白地度算出のパラメータを制御することにより、簡便な方式で正確に白地度算出を行い、高精度に画像処理する画像処理装置、画像処理方法、およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１にかかる発明は、画像データの背景の白地度合い示す白地度を算出して前記画像データに画像処理を施す画像処理装置であって、前記画像データにγ補正処理を施すγ補正手段と、前記γ補正手段が施すγ補正処理特性の選択し、前記選択されたγ補正特性に基づいて前記γ補正手段にγ補正処理を施させ、かつ前記選択されたγ補正特性に基づいて前記白地度算出のパラメータを決定する制御手段と、前記制御手段が決定したパラメータを使用して、前記画像データの白地度を算出する白地度算出手段と、前記選択されたγ補正特性に基づいて前記γ補正手段がγ補正処理を施した画像データに対して、前記白地度算出手段によって算出された白地度を使用して画像処理を施す画像処理手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１２】
この請求項１にかかる発明によれば、γ補正手段が画像データにγ補正処理を施し、制御手段がγ補正処理特性の選択し、選択されたγ補正特性に基づいてγ補正手段にγ補正処理を施させ、かつ選択されたγ補正特性に基づいて白地度算出のパラメータを決定し、白地度算出手段が決定されたパラメータを使用して画像データの白地度を算出し、画像処理手段がγ補正特性に基づいてγ補正処理された画像データに対して、算出された白地度を使用して画像処理を施す。この構成によって、種々のγ補正特性によって処理を施す前に、γ補正特性に基づいて白地度を算出することができるので、簡易な構成により高精度な白地度算出を行うことができる。
【００１３】
また、請求項２にかかる発明は、請求項１にかかる発明において、前記制御手段は、前記パラメータとして、前記γ補正特性の所定の出力値に対応する入力値から選択した閾値を使用するものであることを特徴とする。
【００１４】
この請求項２にかかる発明によれば、制御手段は、パラメータとして、γ補正特性の所定の出力値に対応する入力値から選択した閾値を使用する。この構成によって、種々のγ補正特性によって補正処理を施す前に、γ補正処理後の所定の出力値に対応する入力値を閾値として使用して白地度を算出するので、簡易な構成により高精度な白地度算出を行うことができる。
【００１５】
また、請求項３にかかる発明は、請求項２にかかる発明において、前記制御手段は、前記閾値を、前記γ補正特性の低濃度側の入力値から選択するものであることを特徴とする。
【００１６】
この請求項３にかかる発明によれば、制御手段は、閾値を、γ補正特性の低濃度側の入力値から選択する。この構成によって、原稿の低濃度を消すようなγ補正特性を適用する場合でも最適な白地度を算出することができるので、簡易な構成により高精度な白地度算出を行うことができる。
【００１７】
また、請求項４にかかる発明は、請求項２または３にかかる発明において、前記白地度算出手段は、前記選択された閾値によって、前記画像データの所定領域内の各画素を量子化し、前記量子化された所定領域内の各画素数を使用して白地度を算出するものであることを特徴とする。
【００１８】
この請求項４にかかる発明によれば、白地度算出手段は、選択された閾値によって、画像データの所定領域内の各画素を量子化し、量子化された所定領域内の各画素数を使用して白地度を算出する。この構成によって、γ補正特性に応じて選択された閾値によって所定領域内の各画素を量子化するので、高精度な白地度算出を行うことができる。
【００１９】
また、請求項５にかかる発明は、請求項１〜４のいずれか１つにかかる発明において、前記画像データにおけるエッジ量を算出するエッジ量算出手段を、さらに備え、前記白地度算出手段は、白地度算出時に参照する一定画素数からなる参照領域を規定した参照領域テーブルを複数有して、前記エッジ量算出手段によって算出されたエッジ量に従って、前記白地度算出時に前記参照領域テーブルを切り替えて参照し、前記白地度を算出するものであることを特徴とする。
【００２０】
この請求項５にかかる発明によれば、画像データにおけるエッジ量を算出するエッジ量算出手段を、さらに備え、白地度算出手段は、白地度算出時に参照する一定画素数からなる参照領域を規定した参照領域テーブルを複数有して、算出されたエッジ量に従って、白地度算出時に参照領域テーブルを切り替えて参照し、白地度を算出する。この構成によって、画像のエッジ量に応じて白地度算出手段の参照領域を切り替えて算出するので、画像の特徴に応じた白地度算出を行うことができる。
【００２１】
また、請求項６にかかる発明は、請求項５にかかる発明において、前記画像処理手段は、前記白地度算出手段によって算出された白地度および前記エッジ量算出手段によって算出されたエッジ量を使用して、前記画像データに対して画像処理を施すものであることを特徴とする。
【００２２】
この請求項６にかかる発明によれば、画像処理手段は、白地度算出手段によって算出された白地度およびエッジ量算出手段によって算出されたエッジ量を使用して、画像データに対して画像処理を施す。この構成によって、画像の白地度とエッジ量とを使用して画像処理を施すので、画像の特徴に応じて最適な画像処理が可能となり、高品質な画像を出力できる。
【００２３】
また、請求項７にかかる発明は、請求項６にかかる発明において、前記画像処理手段は、前記白地度算出手段によって算出された白地度、および前記エッジ量算出手段によって算出されたエッジ量が高いほど、前記画像データを鮮鋭化させる画像処理を施すものであることを特徴とする。
【００２４】
この請求項７にかかる発明によれば、画像処理手段は、白地度算出手段によって算出された白地度、およびエッジ量算出手段によって算出されたエッジ量が高いほど、画像データを鮮鋭化させる画像処理を施す。この構成によって、画像の白地度とエッジ量とを使用して画像処理を施すので、画像の特徴に応じて最適な画像処理が可能となり、高品質な画像を出力できる。
【００２５】
また、請求項８にかかる発明は、請求項１〜７のいずれか１つにかかる発明において、前記画像処理手段は、前記γ補正処理手段によってγ補正処理された画像データに対して、中間調処理を施すものであることを特徴とする。
【００２６】
この請求項８にかかる発明によれば、画像処理手段は、γ補正処理手段によってγ補正処理された画像データに対して、中間調処理を施す。この構成によって、画像の白地度とエッジ量とを使用して画像に対して中間調処理を施すので、画像の特徴に応じて最適な中間調画像の処理が可能となり、高品質な画像を出力できる。
【００２７】
また、請求項９にかかる発明は、請求項１〜８のいずれか１つにかかる発明において、前記画像処理手段は、前記γ補正処理手段によってγ補正処理された画像データに対して、フィルタ処理を施すものであることを特徴とする。
【００２８】
この請求項９にかかる発明によれば、画像処理手段は、γ補正処理手段によってγ補正処理された画像データに対して、フィルタ処理を施す。この構成によって、画像の白地度とエッジ量とを使用して画像に対してフィルタ処理を施すので、画像の特徴に応じて最適な画像のフィルタ処理が可能となり、高品質な画像を出力できる。
【００２９】
また、請求項１０にかかる発明は、画像データの背景の白地度合い示す白地度を算出して前記画像データに画像処理を施す画像処理方法であって、前記画像データに対して施すγ補正処理の特性を選択する第１の選択工程と、前記第１の選択工程において選択されたγ補正処理特性に基づいて、前記白地度算出のパラメータを選択する第２の選択工程と、前記第１の選択工程において選択されたγ補正処理特性に基づいて前記画像データにγ補正処理を施すγ補正処理工程と、前記第２の選択工程において選択された前記パラメータを使用して、前記画像データの白地度を算出する白地度算出工程と、前記γ補正工程においてγ補正処理が施された画像データに対して、前記白地度算出工程において算出された白地度を使用して画像処理を施す画像処理工程と、を含むことを特徴とする。
【００３０】
この請求項１０にかかる発明によれば、画像データの背景の白地度合い示す白地度を算出して画像データに画像処理を施す画像処理方法であって、画像データに対して施すγ補正処理の特性を選択し、γ補正処理特性に基づいて、白地度算出のパラメータを選択し、γ補正処理特性に基づいて画像データにγ補正処理を施し、パラメータを使用して画像データの白地度を算出し、γ補正処理が施された画像データに対して算出された白地度を使用して画像処理を施す。この構成によって、種々のγ補正特性に基づいて白地度を算出することができるので、簡易な構成により高精度な白地度算出を行うことができる。
【００３１】
また、請求項１１にかかる発明は、請求項１０に記載の発明において、前記第２の選択工程は、前記第２の選択工程において使用する前記パラメータとして、前記第１の選択工程において選択されたγ補正特性の所定の出力値に対応する入力値から選択した閾値を使用するものであることを特徴とする。
【００３２】
この請求項１１にかかる発明によれば、使用するパラメータとして、γ補正特性の所定の出力値に対応する入力値から選択した閾値を使用する。この構成によって、種々のγ補正特性によってγ補正処理を施す前に、γ補正処理後の所定の出力値に対応する入力値から閾値を選択して白地度を算出するので、簡易な構成により高精度な白地度算出を行うことができる。
【００３３】
また、請求項１２にかかる発明は、請求項１０または１１に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムであるので、請求項１０または１１に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させることができる。
【発明の効果】
【００３４】
本発明（請求項１）にかかる画像処理装置は、種々の特性を有するγ補正処理の前に、γ補正処理後の出力値に従って白地度を算出することができるので、簡易な構成により高精度な白地度算出を行うことができるという効果を奏する。
【００３５】
また、本発明（請求項２）にかかる画像処理装置は、種々の特性を有するγ補正処理を施す前に、γ補正処理後の出力値に対応する入力値に従って白地度を算出することができるので、簡易な構成により高精度な白地度算出を行うことができるという効果を奏する。
【００３６】
また、本発明（請求項３）にかかる画像処理装置は、原稿の低濃度を消すようなγ補正特性を適用する場合でも最適な白地度を算出することができるので、簡易な構成により高精度な白地度算出を行うことができるという効果を奏する。
【００３７】
また、本発明（請求項４）にかかる画像処理装置は、γ補正特性に応じて選択された閾値によって所定領域内の各画素を量子化するので、高精度な白地度算出を行うことができるという効果を奏する。
【００３８】
また、本発明（請求項５）にかかる画像処理装置は、画像のエッジ量に応じて白地度算出手段の参照領域を切り替えて算出するので、画像の特徴に応じた白地度算出を行うことができるという効果を奏する。
【００３９】
また、本発明（請求項６）にかかる画像処理装置は、画像の白地度とエッジ量とを使用して画像処理を施すので、画像の特徴に応じて最適な画像処理が可能となり、高品質な画像を出力できるという効果を奏する。
【００４０】
また、本発明（請求項７）にかかる画像処理装置は、画像の白地度とエッジ量とを使用して画像処理を施すので、画像の特徴に応じて最適な画像処理が可能となり、高品質な画像を出力できるという効果を奏する。
【００４１】
また、本発明（請求項８）にかかる画像処理装置は、画像の白地度とエッジ量とを使用して画像に対して中間調処理を施すので、画像の特徴に応じて最適な中間調画像の処理が可能となり、高品質な画像を出力できるという効果を奏する。
【００４２】
また、本発明（請求項９）にかかる画像処理装置は、画像の白地度とエッジ量とを使用して画像に対してフィルタ処理を施すので、画像の特徴に応じて最適な画像のフィルタ処理が可能となり、高品質な画像を出力できるという効果を奏する。
【００４３】
また、本発明（請求項１０）にかかる画像処理方法は、種々の特性を有するγ補正処理を施す前に、γ補正処理後の出力値に従って白地度を算出することができるので、簡易な構成により高精度な白地度算出を行うことができるという効果を奏する。
【００４４】
また、本発明（請求項１１）にかかる画像処理方法は、種々の特性を有するγ補正処理を施す前に、γ補正処理後の所定の出力値に対応する入力値に従って白地度を算出することができるので、簡易な構成により高精度な白地度算出を行うことができるという効果を奏する。
【００４５】
また、本発明（請求項１２）にかかるプログラムは、請求項１０または１１に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させることができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４６】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理装置および画像処理方法の最良の実施の形態を詳細に説明する。以下の実施例においては、説明の簡略化のために、モノクロ（単色）の画像処理装置およびその方法について説明する。カラー画像処理の場合は、γ補正処理の前にＲＧＢ信号の入力画像データをＣＭＹＫ信号の出力データに変換する色補正処理を行ない、γ補正処理以降の処理ではＣＭＹＫ各信号に対して処理を行う。
【００４７】
（１．実施の形態１）
（１．１．全体構成）
図１は、実施の形態１による画像処理装置の機能的ブロック図である。図２は、実施の形態１による画像処理手順を説明するフローチャートである。図１および２を参照しながら、実施の形態１による画像処理の装置全体構成とその手順を説明する。
【００４８】
実施の形態１による画像処理装置１０は、制御手段１１、γ補正処理部１２、フィルタ処理部１３、白地検出部１４、エッジ検出部１５、入出力インターフェース（ＩＦ）１６、および操作表示部１７を備える。
【００４９】
制御部１１は、入出力ＩＦ１６を介して入力された画像データに対して、所望のγ補正を施すγ補正テーブルの切り替えを要求する制御信号を出力し、γ補正処理部１２がγ補正処理を施すγ補正テーブルを選択する（ステップＳ１０１）。
【００５０】
ここで、操作者は、操作表示部１７の表示画面を見ながら、キーボードおよびマウスを操作して、表示された画像に好適なγ補正テーブルを選択して、入力する。入力された選択信号は、入出力ＩＦ１６を介して送信されて、制御部１１が受信し、γ補正処理部１２に送信する。γ補正テーブルの選択を要求する選択信号を受信したγ補正処理部１２は、選択されたγ補正テーブルを使用して、入出力ＩＦ１６を介して入力した画像データに対して、γ補正処理を施し、フィルタ処理部１３へ送る（ステップＳ１０２）。ここでは、γ補正特性はγ補正テーブルによって表現されている。
【００５１】
一方、制御部１１が選択したγ補正テーブルの特性から、制御部１１は白地閾値を決定する（ステップＳ１０３）。白地検出部１４は、制御部１１によって決定された白地閾値を使用して、入出力ＩＦ１６を介して入力した画像データに対して白地検出を行う（ステップＳ１０４）。ここで、白地検出部１４が白地を検出するのは、γ補正処理を施す前であるが、しかしながら、γ補正テーブルの出力値に対応する入力値が、白地閾値として選択されることによって、γ補正処理を施した後の画像データ（γ補正出力値によるデータ）に基づいて白地検出を施したことと実質的に同じ作用を生じる。
【００５２】
エッジ検出部１５は、γ補正処理部１２によってγ補正が施される前の画像データに対してエッジ検出を行う（ステップＳ１０５）。
【００５３】
白地検出部１４によって検出された白地データ、およびエッジ検出部１５によって検出されたエッジデータは、フィルタ処理部１３に送られる。フィルタ処理部１３は、受信した白地データおよびエッジデータを使用して、γ補正処理を施された画像データに対して、所定のフィルタを用いてフィルタ処理を施す（ステップＳ１０６）。
【００５４】
ここで、γ補正テーブルの選択は、操作者によって操作表示部１７からγ補正テーブルの選択が入力される構成とした。しかし、制御部１１が画像を自動的に解析して、文字画像あるいは写真画像であると判定し、自動的にγ補正テーブルを選択する構成とすることもできる。また、操作表示部１７の表示画面には、「文字モード」「文字写真モード」「写真モード」のような画像出力モードの選択画面が表示され、制御部１１が操作者によって選択された画像出力モードに応じたγ補正テーブルを選択する構成でも良い。
【００５５】
ここで、フィルタ処理部１３は、本発明における画像処理手段を構成する。白地検出部は、本発明における白地度算出手段を構成する。
【００５６】
（１．２．γ補正処理部）
図３−１〜３−３は、実施の形態１による画像処理装置が使用するγ補正テーブルの例を示す図である。γ補正処理部１２は、γ補正テーブルを備える。あるいはまたγ補正処理部１２は、送信されるγ補正テーブルを受信して使用することもできる。γ補正処理部１２は、制御部１１からγ補正テーブルを切り替えを要求する制御信号を受信し、γ補正テーブルを選択する。図３−１に示された比較的リニアな特性のγ補正テーブルは、写真などの絵柄を諧調性良く再現するのに適している。図３−２に示されたＳ字型のγ補正テーブルは、文字をはっきりと再現するのに適している。図３−３に示されたγ補正テーブルは、図３−１と同様に写真の再現性に優れ、かつ低濃度側を消す作用を有するものであるので裏写りを消去することができる。これら複数の補正テーブルの中から１つが選択される。γ補正処理部１２は、選択されたγ補正テーブルを用いてγ補正処理を施し、γ補正処理を施された画像データをフィルタ処理部１３へ送信する。
【００５７】
（１．３．白地検出部およびエッジ検出部）
ここで、選択されたγ補正テーブルの特性から、制御部１１は、白地閾値を決定する。この白地閾値の決定方法について説明する。γ補正処理後に白地とみなすことができる濃度レベルをＡ（例えば５）とし、この濃度レベルＡを出力する入力濃度レベルＴｈｒ＿Ａを白地閾値とする。図３−１に示したγ補正テーブルでは、Ｔｈｒ＿Ａ１はＡとほぼ同じ値となるが、図３−２および図３−３に示されたような特性のγ補正テーブルでは、Ｔｈｒ＿Ａ２、およびＴｈｒ＿Ａ３は、Ｔｈｒ＿Ａ１と比較すると、より大きな値をとる。このようにして、γ補正テーブルの特性によって、出力側の濃度レベルから入力側の白地閾値を決定することによって白地閾値を変化させる。白地検出部１４は、決定された白地閾値を用いて白地検出を行う。
【００５８】
このように、出力側の濃度レベルから入力側の白地閾値を決定して白地検出を行うことによって、実質的にγ補正処理を施した後の状態において白地検出を施すことと同じ作用を生じる。
【００５９】
図４は、実施の形態１による画像処理装置の白地検出部の白地検出を説明する図である。図４中、×印の画素は、白地であるか否かを判定しようとする注目画素を示している。
【００６０】
図５は、白地検出部による白地検出の手順を説明するフローチャートである。図４に示された注目画素を中心として５×５画素領域内の各画素を、上述の白地閾値Ｔｈｒ＿Ａで二値化する。即ち、白地閾値未満であれば白、白地閾値以上であれば黒とする（ステップＳ２０１）。そして、白となる画素数をカウントし（ステップＳ２０２）、カウントされた白画素数が所定の画素数以上で有るか否かを判定し（ステップＳ２０３）、所定の画素数以上であれば（ステップＳ２０３のＹｅｓ）、この注目画素を白地であると判定する（ステップＳ２０４）。また、カウントされた白画素数が所定の画素数に満たないと判断された場合は（ステップＳ２０３のＮｏ）、この注目画素を非白地であると判断する（ステップＳ２０５）。
【００６１】
図６は、エッジ検出部が使用するエッジ検出フィルタの例を示した図である。エッジ検出部１５は、４つのエッジ抽出フィルタ６１〜６４によって算出されるエッジ量（各フィルタの出力値の絶対値）の最大値が、所定の閾値以上であると判定した場合、その画素をエッジと判定する。また、エッジ検出部１５は、４つのエッジ抽出フィルタ６１〜６４によって算出されるエッジ量（各フィルタの出力値の絶対値）の最大値が、所定の閾値以上ではないと判定した場合、その画素をエッジではないと判定する。
【００６２】
（１．４．フィルタ処理部）
図７は、実施の形態１による画像処理装置のフィルタ処理部を説明するブロック図である。フィルタ処理部１３は、フィルタ処理部Ａ１３０１、フィルタ処理部Ｂ１３０２、およびセレクタ１３０３を備える。上述の白地検出部１４の検出結果である白地データと、エッジ検出部１５の検出結果であるエッジ検出データとが、セレクタ１３０３に送られる。
【００６３】
図８は、フィルタ処理部がフィルタ処理を施すフィルタ係数の例を示した図である。フィルタ処理部１３は、図８に示したフィルタ８１および８２から選択して使用し、γ補正処理を施した画像データに対して、フィルタ処理を施す。即ち、フィルタ処理部Ａ１３０１は、フィルタ８１を使用してフィルタ処理を施す。フィルタ処理部Ｂ１３０２は、図８のフィルタ８２を使用してフィルタ処理を施す。フィルタ８１は、画像の高周波成分を強調するフィルタである。フィルタ８２は主に、低周波成分を強調するフィルタである。
【００６４】
セレクタ１３０３は、白地検出結果が白地であると判断され、かつエッジ検出結果がエッジであると判断された場合、フィルタ処理部Ａ１３０１からの出力を選択する。即ち、高周波成分を強調したフィルタ処理を施す。
【００６５】
そして、セレクタ１３０３は、上記以外の場合、フィルタ処理部１３０２からの出力を選択する。即ち、主に低周波成分を強調したフィルタ処理を施すことになる。
【００６６】
なお、本実施例では、複数のγ補正テーブルの中から１つを選択する構成として説明したが、それ以外に、ユーザーが作成した任意のγ補正テーブルを用いてγ補正処理を行う構成の場合でも、白地閾値を決定することができる。
【００６７】
（１．５．効果）
以上の構成により、γ補正テーブルが切り替わっても、画像データにγ補正処理を施す前に、γ補正処理後の画像データの白地を正確に抽出できる。そして、白地かつエッジの領域では、高周波成分を強調するフィルタを使用して高周波成分を強調した処理を施すことによって、白地上の文字の鮮鋭性を向上させることができ、それ以外であると判定した領域では主に低周波成分を強調することによって、網点上文字などに対して、網点の強調を抑えつつ、文字の鮮鋭性を向上させることができる。
【００６８】
このようにして、γ補正処理後に施すのが好適な白地検出処理および、γ補正処理前に施すのが好適なエッジ検出処理を、γ補正テーブルの出力値から対応する入力値を閾値として選択することによって、ともにγ補正処理前に処理して、その両方の検出処理結果に基づいてγ補正処理後の画像データに対して画像処理を施すことができる。
【００６９】
（２．実施の形態２）
（２．１．全体構成）
図９は、実施の形態２による画像処理装置の機能的ブロック図である。実施の形態２による画像処理装置が、実施の形態１による画像処理装置と異なる点は、実施の形態１におけるフィルタ処理装置部１３の代わりに、中間調処理部９３を備える点である。また、他の異なる点は、実施の形態２においては、実施の形態１におけるエッジ検出部１５の代わりに、エッジ量算出部９５および最大値算出部９８を備える点である。さらに、実施の形態２における白地検出部９４は、実施の形態１における白地検出部１４と検出動作が異なる。以下、実施の形態１による画像処理装置と異なる点を中心に詳細に説明する。
【００７０】
γ補正処理部１２は、制御部１１によって選択されたγ補正テーブルを使用して、画像データに対してγ補正処理を施し、γ補正処理を施された画像データを中間調処理部９３へ送信する。また、制御部１１は、選択したγ補正テーブルの特性から、所定の出力値に対応する入力値を閾値として選択することにより、γ補正処理後において白地を検出する白地閾値を決定する。
【００７１】
エッジ量算出部９５は、図６に示した４つのエッジ抽出フィルタ６１〜６４を用いて、画像のエッジ量（各フィルタの出力値の絶対値）を算出し、算出された４つのエッジ量を白地検出部９４および最大値算出部９８へ送信する。
【００７２】
白地検出部９４は、受信したエッジ量に応じて、４つの参照領域から、検出するために最も好適な１つの参照領域を選択する。ここで参照領域とは、例えば図１１（後述）に示されたように、白地度算出時に参照する一定画素数からなる参照のための領域である。白地検出部９４は、選択された参照領域内における各画素を白地閾値で二値化し、白となる画素数が所定の画素数以上であれば、注目画素を白地であると判定する。所定の画素数以上でなければ、非白地であると判定する。
【００７３】
最大値算出部９８は、エッジ量算出部９５において算出された４つのエッジ量の最大値を算出し、中間調処理部９３へと送る。中間調処理部９３は、γ補正処理後の画像データに対して中間調処理を施す。
【００７４】
（２．２．画像処理動作）
図１０は、実施の形態２による画像処理手順を説明するフローチャートである。制御部１１は、γ補正テーブルを切り替える制御信号を出力し（ステップＳ３０１）、γ補正テーブルが選択される。γ補正処理部１２は、選択されたγ補正テーブルを使用して、画像データに対してγ補正処理を施す（ステップＳ３０２）。γ補正処理を施された画像データは、中間調処理部９３へ送信される。また、制御部１１は、選択したγ補正テーブルの特性から、白地を検出する白地閾値を決定する（ステップＳ３０３）。
【００７５】
エッジ量算出部９５は、図６に示した４つのエッジ抽出フィルタ６１〜６４を使用して、画像のエッジ量、即ち各フィルタの出力値の絶対値を算出し、その４つのエッジ量を白地検出部９４へ送信する（ステップＳ３０４）。
【００７６】
図１１は、実施の形態２による画像処理装置の白地検出部が使用する参照領域の例を説明する図である。白地検出部９４は、受信した算出済みのエッジ量に従って、図１１に示された４つの参照領域１１０１〜１１０４のうちから１つを選択する。即ち、エッジ量算出部９５によって算出された４つのエッジ量のうち、図６に示されたフィルタ６１によるエッジ量が最大のとき、図１１に示された参照領域１１０１を選択する。また同様に、フィルタ６２によるエッジ量が最大のとき、参照領域１１０２を選択する。フィルタ６３によるエッジ量が最大のとき、参照領域１１０３を選択する。フィルタ６４によるエッジ量が最大のとき、参照領域１１０４を選択する（ステップＳ３０５）。
【００７７】
白地検出部９４は、参照領域１１０１〜１１０４から選択された１つの参照領域内の各画素を白地閾値で二値化し、白となる画素数が所定の画素数以上であれば、注目画素を白地であると判定する。所定の画素数以上でないと判定した場合、注目画素を非白地であると判定する（ステップＳ３０６）。
【００７８】
図１２は、参照領域を使用するエッジ量の算出を説明する図である。図１２には白地上に線画（グレー部分１２０１）がある画像が示されている。図１２の参照領域１１０１に示す×印では、フィルタ６１（図６）によるエッジ量が最大になる。よって、参照領域１１０１（図１１）を選択すれば、５×３画素の参照領域内に６画素の白地画素を含むことになる。一方、参照領域１１０３（図１２）に示される×印においては（即ち図１２の線画１２０１の中心部に×印が来る場合）、フィルタ６３（図６）によるエッジ量が最大になる。もし、５×３の参照領域１１０１（図１１）を線画１２０１に用いた場合には、その参照領域内に白画素は存在しなくなってしまうが、参照領域１１０３（図１１）を選択すれば、７×３画素の参照領域内に参照領域１１０１の場合と同数の６画素の白地画素を含むことになる。したがって、本実施の形態２のように、参照領域を切り替えることによって、この白地上の線画を白地として検出することが可能となる。
【００７９】
最大値算出部９８は、エッジ量算出部９５が算出した４つのエッジ量の最大値を算出し、中間調処理部９３へと送る（ステップＳ３０７）。
【００８０】
図１３は、実施の形態２による画像処理装置の中間調処理部のブロック図である。中間調処理部９３は、誤差拡散処理部９３１および閾値選択部９３２を備える。閾値選択部９３２は、白地検出データおよびエッジ量データから閾値を選択する。誤差拡散処理部９３１は、選択された閾値を使用して、γ補正処理された画像データに対して、誤差拡散処理を施す。
【００８１】
図１４は、誤差拡散処理部が使用するディザ閾値マトリクスの例を示す図である。中間調処理部９３の閾値選択部９３２は、ディザ閾値マトリクス１４１および１４２から、使用するディザ閾値マトリクスを選択する。
【００８２】
閾値選択部９３２は、誤差拡散処理部９３１が使用する閾値を、例えば以下のようにして選択する。（１）白地検出結果が白地である場合は、固定閾値（例えば１２８）を選択する。（２）白地検出結果が非白地であり、かつエッジ量＜Ｔｈｒ＿Ａである場合は、ディザ閾値マトリクス１４１を選択する。（３）白地検出結果が非白地であり、かつエッジ量≧Ｔｈｒ＿Ａである場合は、ディザ閾値マトリクス１４２を選択する（ステップＳ３０８）。誤差拡散処理部９３１は、閾値選択部９３２が選択した閾値を使用して、γ補正処理された画像データに対して誤差拡散処理を施す（ステップＳ３０９）。
【００８３】
（２．３．効果）
このように、白地上の文字・線画に対しては、固定閾値で誤差拡散処理を行い、白地以外の領域に対しては、エッジ度合いに応じたディザ閾値を使用して誤差拡散処理を行うことにより、非文字画像の粒状性と文字画像の鮮鋭性とを両立した中間調処理を施すことが可能となる。
【００８４】
（３．実施の形態３）
図１５は、実施の形態３による画像処理装置の機能的ブロック図である。実施の形態３による画像処理装置１５００は、白地検出部９４のためのエッジ量算出部１５５２と、中間調処理部９３のためのエッジ量算出部１５５１とを、別々に備える。
【００８５】
実施の形態２による画像処理装置においては、白地検出部９４のためのエッジ量と中間調処理部９３のためのエッジ量とを、同じエッジ抽出フィルタを用いてエッジ量算出部９５によって算出していた（図９）。それに対して、実施の形態３による画像処理装置においては、白地検出部９４のためのエッジ量算出部１５５２と、中間調処理部９３のためのエッジ量算出部１５５１とを、別々に設けた構成とする。
【００８６】
このような構成にすることで、白地検出部９４および中間調処理部９３それぞれに最適なエッジ抽出フィルタを用いることができるので、より正確に白地を検出することができ、より精確に中間調処理を施すことができる。
【００８７】
（４．実施の形態４）
（４．１．全体構成）
実施の形態４による画像処理装置は、白地検出部が用いる白地閾値を決定する方法が実施の形態１〜３と異なる。全体の構成は実施の形態２による画像処理装置と同じであるので図９を参照して説明する。但し、実施の形態４において制御部１１は、白地閾値として２つの閾値を決定する。
【００８８】
図１６−１〜図１６−３は、実施の形態４による画像処理装置に使用するγ補正テーブルの例である。図１６−１中の、Ｔｈｒ＿Ａ１は、実施の形態１におけると同様に、γ補正処理後に白地とみなすことができる濃度レベルをＡ（例えば５）とし、この濃度レベルＡを出力する入力濃度である。第２の白地閾値は、原稿の白地（地肌）レベルに基づいて決定される値Ｔｈｒ＿Ｊである。例えば、原稿の白地をスキャナで読み取ったときの値が３であれば、Ｔｈｒ＿Ｊ＝３とすれば良い。
【００８９】
ここで第２の閾値であるＴｈｒ＿Ｊはγ補正テーブルの特性によらない値である。一方、第１の閾値であるＴｈｒ＿Ａは、γ補正テーブルの値によって変わる値である。制御部１１は、第１の白地閾値および第２の白地閾値を決定し、白地検出部９４へ送信する。一般に両閾値の大小関係は、
第１の白地閾値＞第２の白地閾値
である。
【００９０】
図１７は、実施の形態４による画像処理装置の処理手順を説明するフローチャートである。白地検出部９４は、まず参照領域内における各画素を第２の白地閾値Ｔｈｒ＿Ｊで二値化する、即ち第２の白地閾値未満であれば白、白地閾値以上であれば黒とする（ステップＳ４０１）。そして、白となる画素数をカウントし（ステップＳ４０２）、所定の画素数以上であるか否かを判定し（ステップＳ４０３）、以上であると判定されれば（ステップＳ４０３のＹｅｓ）、注目画素の白地レベルを０と判定する（ステップＳ４０４）。
【００９１】
ステップＳ４０３において、カウントされた白画素数が所定が素数以上でないと判定されれば（ステップＳ４０３のＮｏ）、参照領域内の各画素を第１の白地閾値Ｔｈｒ＿Ａで二値化する（ステップＳ４０５）。白となる画素数をカウントし（ステップＳ４０６）、カウントされた白画素数が所定の画素数以上であるか否かを判定し（ステップＳ４０７）、以上であると判定されれば（ステップＳ４０７のＹｅｓ）、注目画素の白地レベルを１と判定する（ステップＳ４０８）。ステップＳ４０７において以上ではないと判定されれば（ステップＳ４０７のＮｏ）、白地レベルを２と判定する（ステップＳ４０９）。
【００９２】
白地レベル０の領域は、本来の原稿の白地（地肌）である領域である。白地レベル１の領域は、γ補正処理によって白地となる領域である。白地レベル２の領域は、γ補正処理後も非白地である領域である。このようにして、白地レベルが３段階で決定され、判定された結果が中間調処理部９３（図９）へ送信される。
【００９３】
図１８は、実施の形態４による画像処理装置の中間調処理部が選択するディザ閾値マトリクスの例を示した図である。中間調処理部９３は、ディザ閾値マトリクス１９１〜１９３のうちから選択して、ディザ処理を施す。
【００９４】
ここで、中間調処理部９３は、白地検出部９４によって判定された上記白地レベルとエッジ量算出部９５によって算出されたエッジ量を使用してディザ閾値マトリクス１９１〜１９３のうちから選択し、選択されたディザ閾値マトリクスを使用して誤差拡散処理を施す。ディザ閾値マトリクスの選択は、以下のように行われる。（１）白地レベルが０である場合、固定閾値（例えば、１２８）が選択される。（２）白地レベルが１または２であり、かつエッジ量＜Ｔｈｒ＿Ａである場合、ディザ閾値マトリクス１９１が選択される。（３）白地レベルが１で、かつエッジ量≧Ｔｈｒ＿Ａである場合、ディザ閾値マトリクス１９２を採用する。（４）白地レベルが２であり、かつエッジ量≧Ｔｈｒ＿Ａである場合、ディザ閾値マトリクス１９３が選択される。
【００９５】
このようにして、白地上の文字・線画に対しては、固定閾値で誤差拡散処理を行い、白地以外の領域に対しては、白地度合いとエッジ度合いに応じたディザ閾値を使用して、より精細に誤差拡散処理を行うので、画像の粒状性と鮮鋭性を両立した高画質の中間調処理を施すことが可能となる。
【００９６】
（５．ハードウェア構成）
図１９は、実施の形態による画像処理装置のハードウェア構成例を示す図である。上述した画像処理装置は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現できる。コンピュータ１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１によって装置全体が制御されている。ＣＰＵ１０１には、バス１０７を介してＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ：Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）１０４、グラフィック処理装置１０５、入力インタフェース１０６が接続されている。ＲＯＭ１０２、およびＲＡＭ１０３には、ＣＰＵ１０１に実行させるＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が格納される。またＲＡＭ１０３には、ＣＰＵ１０１による処理に必要な各種データが格納される。ＨＤＤ１０４には、ＯＳ、各種ドライバプログラム、アプリケーションプログラム、検出されたデータなどが格納される。
【００９７】
グラフィック処理装置１０５には、モニタ１１１が接続されている。グラフィック処理装置１０５は、ＣＰＵ１０１からの命令に従って、画像をモニタ１１１の画面に表示させる。入力インタフェース１０６には、キーボード１１２とマウス１１３とが接続されている。入力インタフェース１０６は、キーボード１１２やマウス１１３から送られてくる信号を、バス１０７を介してＣＰＵ１０１に送信する。
【００９８】
以上のようなハードウェア構成によって、本実施の形態の処理機能を実現することができる。本実施の形態をコンピュータ１００上で実現するには、コンピュータ１００にドライバプログラムを実装する。
【００９９】
尚、本実施形態の画像処理装置で実行される画像処理プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フロッピー（Ｒ）ディスク、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。
【０１００】
また、本実施形態の画像処理プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供および配布するように構成しても良い。
【産業上の利用可能性】
【０１０１】
以上のように、本発明にかかる画像処理装置、画像処理方法、およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムは、画像処理技術に有用であり、特に、デジタル方式の画像処理技術に適している。
【図面の簡単な説明】
【０１０２】
【図１】実施の形態１による画像処理装置の機能的ブロック図である。
【図２】実施の形態１による画像処理手順を説明するフローチャートである。
【図３−１】実施の形態１による画像処理装置が使用するγ補正テーブルの例を示す図である。
【図３−２】実施の形態１による画像処理装置が使用するγ補正テーブルの例を示す図である。
【図３−３】実施の形態１による画像処理装置が使用するγ補正テーブルの例を示す図である。
【図４】実施の形態１による画像処理装置の白地検出部の白地検出を説明する図である。
【図５】白地検出部による白地検出の手順を説明するフローチャートである。
【図６】エッジ検出部が使用するエッジ検出フィルタの例を示した図である。
【図７】実施の形態１による画像処理装置のフィルタ処理部を説明するブロック図である。
【図８】フィルタ処理部がフィルタ処理を施すフィルタ係数の例を示した図である。
【図９】実施の形態２による画像処理装置の機能的ブロック図である。
【図１０】実施の形態２による画像処理手順を説明するフローチャートである。
【図１１】実施の形態２による画像処理装置の白地検出部が使用する参照領域の例を説明する図である。
【図１２】参照領域を使用するエッジ量の算出を説明する図である。
【図１３】実施の形態２による画像処理装置の中間調処理部のブロック図である。
【図１４】誤差拡散処理部が使用するディザ閾値マトリクスの例を示す図である。
【図１５】実施の形態３による画像処理装置の機能的ブロック図である。
【図１６−１】実施の形態４による画像処理装置に使用するγ補正テーブルの例を示す図である。
【図１６−２】実施の形態４による画像処理装置に使用するγ補正テーブルの例を示す図である。
【図１６−３】実施の形態４による画像処理装置に使用するγ補正テーブルの例を示す図である。
【図１７】実施の形態４による画像処理装置の処理手順を説明するフローチャートである。
【図１８】実施の形態４による画像処理装置の中間調処理部が選択するディザ閾値マトリクスの例を示した図である。
【図１９】実施の形態による画像処理装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図２０−１】従来の画像処理装置の一般的な画像処理動作の例を示すフローチャートである。
【図２０−２】従来の画像処理装置の他の一般的な画像処理動作の例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１０３】
１０、９０、１５００  画像処理装置
１１  制御部
１２  γ補正処理部
１３  フィルタ処理部
１４、９４  白地検出部
１５  エッジ検出部
１６  入出力ＩＦ
１７  操作表示部
９３  中間調処理部
９５、１５５１、１５５２  エッジ量算出部
９８  最大値算出部
【図１】
2005151106.tif 000003
【図２】
2005151106.tif 000004
【図３−１】
2005151106.tif 000005
【図３−２】
2005151106.tif 000006
【図３−３】
2005151106.tif 000007
【図４】
2005151106.tif 000008
【図５】
2005151106.tif 000009
【図６】
2005151106.tif 000010
【図７】
2005151106.tif 000011
【図８】
2005151106.tif 000012
【図９】
2005151106.tif 000013
【図１０】
2005151106.tif 000014
【図１１】
2005151106.tif 000015
【図１２】
2005151106.tif 000016
【図１３】
2005151106.tif 000017
【図１４】
2005151106.tif 000018
【図１５】
2005151106.tif 000019
【図１６−１】
2005151106.tif 000020
【図１６−２】
2005151106.tif 000021
【図１６−３】
2005151106.tif 000022
【図１７】
2005151106.tif 000023
【図１８】
2005151106.tif 000024
【図１９】
2005151106.tif 000025
【図２０−１】
2005151106.tif 000026
【図２０−２】
2005151106.tif 000027