(57)【要約】ビデオ処理方法及びシステムの最適化は、利用可能な演算資源について得られる最良のビデオ品質のためのアルゴリズムを選択する。ビデオストリームの入力を処理するためのビデオ処理モジュールであって、前記ビデオ処理モジュールはカスケード式ビデオ関数の順序を確認するためのアーキテクチャパラメータから構成され、且つ利用可能な演算資源の値を用いて補正する関連した複雑さレベルに従って任意の連続したカスケード式関数のデータ間のビット精度を確定する、ビデオ処理モジュール。オプティマイザモジュールは、ビデオストリームの処理を最適化し、各々が関連した複雑さレベルを有する複数の最適化エンジンを含んでいる。オプティマイザモジュールは、利用可能な演算資源の値を用いて補正する複雑さレベルに従って最適化エンジンを選択する。対象物画像品質（ＯＩＱ）エバリュエータモジュールは、ビデオ処理モジュールからのビデオストリームの出力の画像品質を評価する。ＯＩＱエバリュエータモジュールは、関連した複雑さレベルを有する複数の対象物画像品質メトリックを含む。ＯＩＱエバリュエータモジュールは、利用可能な演算資源の前記値のための補正係数と複雑さレベルに従ってメトリックを選択する。
2004527172.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ビデオストリームの入力を処理するためのビデオ処理モジュールであって、前記ビデオ処理モジュールはカスケード式ビデオ関数の順序を確認するためのアーキテクチャパラメータから構成され、且つ利用可能な演算資源の値を用いて補正する関連した複雑さレベルに従って任意の連続したカスケード式関数のデータ間のビット精度を確定する、ビデオ処理モジュール；
前記ビデオストリームの処理を最適化するためのオプティマイザモジュールであって、前記ビデオ処理モジュールと通信し、各々が関連する複雑さレベルを有する複数の最適化エンジンから構成され、且つ利用可能な演算資源の前記値を用いて補正する複雑さレベルに従って最適化エンジンを選択するための手段を含む、オプティマイザモジュール；並びに
前記ビデオ処理モジュールからの前記ビデオストリームの画像品質を評価するための対象物画像品質（ＯＩＱ）エバリュエータモジュールであって、関連した複雑さレベルを有する複数の対象物画像品質メトリックから構成され、且つ利用可能な演算資源の前記値のための複雑さレベルと補正係数Ｒとに従って前記複数の対象物メトリックからメトリックを選択するための手段を含む、対象物画像品質（ＯＩＱ）エバリュエータモジュール；
から構成されることを特徴とする最適化ビデオ処理システム。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムであって、前記ＯＩＱエバリュエータモジュールによりメトリックを選択するための前記手段は次式
【数１】
2004527172.tif 000006
により確定される補正係数Ｒを確定することを含み、ここで、Ｆは、システムにより判定されるビデオの品質についての最終的メトリックであり、重み付けｗｉのセットを見つけることにより確定されるＦは、前記複数の対象物のメトリック（ｆｉは１乃至ｎの範囲内）の各々の個々のメトリックにより掛け合わされるとき、所定の対象物の評価を用いて補正係数Ｒを最大化する、ことを特徴とするシステム。
【請求項３】
請求項１に記載の最適化ビデオ処理システムであって、前記ビデオ処理モジュール、前記オプティマイザモジュール及び前記ＯＩＱエバリュエータモジュールの少なくとも１つの関連する複雑さレベルを選択するための演算資源アナライザから更に構成される、ことを特徴とする最適化ビデオ処理システム。
【請求項４】
請求項１に記載のシステムであって、前記オプティマイザモジュールは決定性最適化エンジン及び非決定性最適化エンジンの両者を含む、ことを特徴とするシステム。
【請求項５】
請求項４に記載のシステムであって、前記オプティマイザモジュールは、遺伝的アルゴリズム手法（ＧＡ）、シミュレーテドアニーリング手法（ＳＡ）、タブー探索手法（ＴＳ）、シミュレーテドエボリューション手法（ＳＥ）及び確率的進化手法を含む、ことを特徴とするシステム。
【請求項６】
請求項２に記載のシステムであって、前記オプティマイザモジュールは、遺伝的アルゴリズム手法（ＧＡ）、シミュレーテドアニーリング手法（ＳＡ）、タブー探索手法（ＴＳ）、シミュレーテドエボリューション手法（ＳＥ）及び確率的進化手法を含む、ことを特徴とするシステム。
【請求項７】
請求項１に記載の最適化ビデオ処理システムであって、前記オプティマイザモジュールは拡張可能である、ことを特徴とする最適化ビデオ処理システム。
【請求項８】
請求項２に記載の最適化ビデオ処理システムであって、前記オプティマイザモジュールは拡張可能である、ことを特徴とする最適化ビデオ処理システム。
【請求項９】
請求項１に記載の最適化ビデオ処理システムであって、前記ＯＩＱエバリュエータモジュールは拡張可能である、ことを特徴とする最適化ビデオ処理システム。
【請求項１０】
請求項２に記載の最適化ビデオ処理システムであって、前記ＯＩＱエバリュエータモジュールは拡張可能である、ことを特徴とする最適化ビデオ処理システム。
【請求項１１】
請求項７に記載の最適化ビデオ処理システムであって、前記ＯＩＱエバリュエータモジュールは拡張可能である、ことを特徴とする最適化ビデオ処理システム。
【請求項１２】
請求項２に記載の最適化ビデオ処理システムであって、前記ビデオ処理モジュール、前記オプティマイザモジュール及び前記ＯＩＱエバリュエータモジュールの少なくとも１つのために利用可能な演算資源を見つけることにより、前記演算資源アナライザモジュールは、前記ビデオ処理モジュール、前記オプティマイザモジュール、及び前記ＯＩＱエバリュエータモジュールの少なくとも１つのために複雑さレベルを選択する、ことを特徴とする最適化ビデオ処理システム。
【請求項１３】
利用可能な演算資源のためのビデオアルゴリズムを最適化するための方法であって：
（ａ）利用可能な演算資源の値を用いて補正する関連した複雑さレベルに従って前記ビデオ処理モジュールにビデオストリーム入力を処理するためにビデオ処理モジュールによりカスケード式ビデオ関数の順序を確認する段階；
（ｂ）ビデオストリームの処理を最適化するために最適化方法を選択する段階であって、前記最適化方法は、利用可能な演算資源の前記値を補正する関連した複雑さレベルに従って複数の最適化方法から選択される、最適化方法を選択する段階；並びに
（ｃ）ビデオストリームが前記ビデオ処理モジュールから出力された後に、ビデオストリームの対象物画像品質を評価する段階；
とから構成され、
ビデオストリームの前記対象物画像品質を評価する段階は、補正係数Ｒと演算資源の前記値のための関連した複雑さレベルに従った複数のメトリックからメトリックを選択することにより確定され；
ことを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の方法であって、段階（ｃ）における前記対象物画像品質を評価する段階は、次式
【数２】
2004527172.tif 000007
により前記補正係数Ｒを確定する手順を含み、ここで、Ｆは、システムにより判定されるビデオの品質についての最終的メトリックであり、重み付けｗｉのセットを見つけることにより確定されるＦは、前記複数のメトリック（ｆｉは１乃至ｎの範囲内）の各々の個々のメトリックにより掛け合わされるとき、所定の対象物の評価を用いて補正係数Ｒを最大化する、ことを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ビデオ品質を最適化するための方法及びシステムに関する。本発明は、特に、画像品質を改善するために用いられるビデオアルゴリズムの拡張可能なシーンに関する。
【背景技術】
【０００２】
ビデオ処理システムにおいて、ビデオ信号は数多くのビデオ関数により処理される（例えば、シャープネスエンハンスメント、ノイズ低減、色補正のために）。これらの関数の各々は（少数の又は多数の）制御パラメータを必要とすることとなる。
【０００３】
しかしながら、これらのパラメータの幾つかは、ピクチャ品質に実質的に効果を発揮し、他方、他のパラメータは余り効果的ではない。更に、種々の関数を適用する順序はパラメータ（ソフトウェアによりモデル化してビデオ処理関数を実行するハードウェアを構築する前、又は非常に柔軟性に富んだ再構成可能なハードウェアを用いる場合）となり、又はビデオシステムは固定的であり且つ変化されないものである。
【０００４】
ビデオ処理関数に加えて、２つの他のモジュールがあり、それらの複雑さレベルは最終的なビデオシステムの品質を決定する。
【０００５】
対象物画像品質（ＯＩＱ：Objective Image Quality）エバリュエータユニットは、簡単な信号の簡単な測定から、かなり複雑な人間視覚システム（ＨＶＳ：Human Vision System）の精神物理をシミュレートするシステムに至るまで、複雑さを変えることが可能である。最適化プロセスは、貪欲な徹底探索エンジン（莫大なコンピュータ資源を必要とするが、殆どの実際の状況においてそれを実現することはほぼ不可能である）から、あまりコンピュータを必要としない賢明なヒューリスティック探索方法論まで、複雑さを変えることが可能である。このように、ビデオ処理の最適化の問題をモデル化することが可能である数多くの方法がある。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に従ったビデオ品質を最適化するためのシステムは、利用可能演算資源に対して最良の達成可能な対象物の画像を提供するための拡張可能な最適化パラダイムを含む。
【０００７】
本発明のビデオストリームの入力を処理するためのビデオ処理モジュールは、前記ビデオ処理モジュールはカスケード式ビデオ関数の順序を確認するためのアーキテクチャパラメータから構成され且つ利用可能な演算資源の値を用いて補正する関連した複雑さレベルに従って任意の連続したカスケード式関数のデータ間のビット精度を確定するビデオ処理モジュールと、前記ビデオストリームの処理を最適化するためのオプティマイザモジュールであって前記ビデオ処理モジュールと通信し、各々が関連する複雑さレベルを有する複数の最適化エンジンから構成され且つ前記利用可能な演算資源の値を用いて補正する複雑さレベルに従って最適化エンジンを選択するための手段を含むオプティマイザモジュールと、前記ビデオ処理モジュールからの前記ビデオストリームの画像品質を評価するための対象物画像品質（ＯＩＱ）エバリュエータモジュールであって関連した複雑さレベルを有する複数の対象物画像品質メトリックから構成され且つ前記利用可能な演算資源の値のための複雑さレベルと補正係数Ｒとに従って前記複数の対象物メトリックからメトリックを選択するための手段を含む対象物画像品質（ＯＩＱ）エバリュエータモジュールと、から構成される。
【０００８】
前記ＯＩＱエバリュエータモジュールによりメトリックを選択するための前記手段は次式
【０００９】
【数３】
2004527172.tif 000003
により確定される補正係数Ｒを確定することを含み、ここで、Ｆは、システムにより判定されるビデオの品質についての最終的メトリックであり、重み付けｗｉのセットを見つけることにより確定されるＦは、前記複数の対象物のメトリック（ｆｉは１乃至ｎの範囲内）の各々の個々のメトリックにより掛け合わされるとき、所定の対象物の評価を用いて補正係数Ｒを最大化する。
【００１０】
本発明のシステムは、ビデオ処理モジュール、オプティマイザモジュール及びＯＩＱエバリュエータモジュールの少なくとも１つの関連する複雑さレベルを選択するための演算資源アナライザから更に構成される。
【００１１】
オプティマイザモジュールは決定性最適化エンジン及び非決定性最適化エンジンの両者を含む。
【００１２】
オプティマイザモジュールは、遺伝的アルゴリズム手法（ＧＡ）、シミュレーテドアニーリング手法（ＳＡ）、タブー探索手法（ＴＳ）、シミュレーテドエボリューション手法（ＳＥ）及び確率的進化手法を含む。
【００１３】
ビデオ処理モジュールの少なくとも１つにおいて、オプティマイザモジュール及びＯＩＱエバリュエータモジュールは拡張可能である。
【００１４】
ビデオ処理モジュール、オプティマイザモジュール及びＯＩＱエバリュエータモジュールの少なくとも１つのために利用可能な演算資源を見つけることにより、演算資源アナライザモジュールは、ビデオ処理モジュール、オプティマイザモジュール、及び前記ＯＩＱエバリュエータモジュールの少なくとも１つのために複雑さレベルを選択する。
【００１５】
利用可能な演算資源のためのビデオアルゴリズムを最適化するための方法は、
（ａ）利用可能な演算資源の値を用いて補正する関連した複雑さレベルに従ってビデオ処理モジュールにビデオストリーム入力を処理するためにビデオ処理モジュールによりカスケード式ビデオ関数の順序を確認する段階と、（ｂ）ビデオストリームの処理を最適化するために最適化方法を選択する段階であって、前記最適化方法は、利用可能な演算資源の値を補正する関連した複雑さレベルに従って複数の最適化方法から選択される、最適化方法を選択する段階と、（ｃ）ビデオストリームがビデオ処理モジュールから出力された後に、ビデオストリームの対象物画像品質を評価する段階とから構成され、ビデオストリームの対象物画像品質を評価する段階は、補正係数Ｒと演算資源の値のための関連した複雑さレベルに従った複数のメトリックからメトリックを選択することにより確定される。
【００１６】
段階（ｃ）における対象物画像品質を評価する段階は、次式
【００１７】
【数４】
2004527172.tif 000004
により補正係数Ｒを確定する手順を含み、ここで、Ｆは、システムにより判定されるビデオの品質についての最終的メトリックであり、重み付けｗｉのセットを見つけることにより確定されるＦは、複数のメトリック（ｆｉは１乃至ｎの範囲内）の各々の個々のメトリックにより掛け合わされるとき、所定の対象物の評価を用いて補正係数Ｒを最大化する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
図１は、本発明の実施形態に従った拡張性のある最適化システムの概略図である。図１のよると、最適化システムは、ビデオ処理モジュール１００、システム最適化モジュール２００、目的画像品質エバリュエータモジュール３００及び任意の演算資源アナライザモジュール４００から構成される。
【００１９】
ビデオ処理モジュール１００は、カスケード式ビデオ関数の順序を確認し且つ
何れかの連続的なカスケード式関数のデータ間のビット精度を確定するためのアーキテクチャパラメータから構成される。
【００２０】
図１に示すように、たくさんのビデオ処理関数１０２（Ｆ１からＦｎまで）があり、各々の関数はアーキテクチャパラメータＰｉ１０５のセットを有し、ＰｉにはＰ１からＰｎまである。アーキテクチャパラメータＰｉ（ここで、１≦ｉ≦ｎ）のセットは、結果的に得られる画像品質に関するそれらの効果について昇順にソーティングされる。
【００２１】
図２は、図１に示されたオプティマイザモジュール１１０の詳細な例を示している。このモジュールは、最適化モジュール２２０と呼ぶことができ、複雑さ、表示及び必要とされる演算資源において変化する、たくさんの最適化エンジン（ｍ個の探索エンジン）から構成される。最適化方法２２０は、簡単な徹底探索方法論（この方法論の値域に亘って全ての予め規定されたパラメータを変調させる）とたくさんのヒューリスティック探索エンジンとから構成される。
【００２２】
オプティマイザモジュールは又、各々の方法の推定される複雑さレベルの記録を表２３０に保存する。他の方法の他の複雑さレベルとの相対的な複雑さレベルが規定される限り、何れかの探索されたエンジンをオプティマイザモジュールに適用することが可能であるため、オプティマイザモジュールは拡張可能である。利用可能な資源から供給されることが可能である適切な複雑さレベルに基づいて、オプティマイザモジュールにおけるパラメータ及び制御信号ディスパッチャ２３５は適切な最適化エンジンを呼び出す。ディスパッチャは、適切な方法（即ち、エンジン）とアーキテクチャパラメータを呼び出すための制御信号を含む。この実施形態においては、推奨される複雑さレベルは、演算資源アナライザ１３０（図１参照）により選択され、及び／又は供給されるが、演算資源アナライザはオプション関数である。推奨される複雑さレベルは、例えば、オプティマイザモジュールにより選択されることが可能である。
【００２３】
例として、ただし限定されるものではないが、オプティマイザモジュールにおける方法の一部は、貪欲な方法から変えることができるヒューリスティック方法とすることが可能であり、例えば、遺伝的アルゴリズム手法（ＧＡ）、シミュレーテドアニーリング手法（ＳＡ）、タブー探索手法（ＴＳ）、シミュレーテドエボリューション手法（ＳＥ）、確率的進化手法（ＳＥ：Stochastic Evolution）及びこれらの方法の何れかの組み合わせ等のより局所的なヒューリスティック探索方法に対して、良好な解が段階的に構築される。
【００２４】
オプティマイザモジュールに関して、上述の幾つかのヒューリスティック探索方法の例について、ここで、更に詳しく開示することとする。しかしながら、これらの方法については、当業者に遍く知られている。
【００２５】
ビデオ処理アルゴリズムは、ヒューリスティック探索方法が用いられるとき、例えば、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）を用いることが可能である。ＧＡ方法は、最適な画像品質を得ることが可能であるシステム構成の方向に進化するであろう。
【００２６】
ＧＡは、有力な“候補”の解の群を維持する反復法であり、適合度を評価し且つ割り当てることができる。ＧＡは複雑な問題を解くため方法としてよく知られており、これについては、ＫｒｏｎｓｊｏとＳｈｕｍｓｈｅｓｕｄｄｉｎにより１９９０年に著された、“Advances in Parallel Algorithm”と題された本の章“Genetic Algorithm in Optimization and Adaptation”の２２７ページ乃至２７６ページを参照することができる。
【００２７】
ＧＡは、染色体文字列の形態でコード化された候補の解の集合を維持する反復法である。各々の染色体は、異なるビデオ処理モジュールが接続され、それ故、シーケンスがプロセスとして進行する特定の方法を規定する。又、各々の染色体はたくさんの遺伝子から構成され、ビデオの最適化プロセスの場合、遺伝子はそれらの順序と共にビデオ処理関数である。
【００２８】
シミュレーテドアニーリング手法は方法論であって、固定されたアルゴリズムではなく、全体の最小が、オプティマイザモジュールにより用いられる複雑さレベルに関する解のために演算される。
【００２９】
タブー探索手法は、組み合わせ最適化問題を解くために用いられる適応手法であり、前の最適化に戻って後退することなく、降順ヒル（descending hill）の探索を継続するためにヒューリスティックを方向付けることが可能である。
【００３０】
シミュレーテドエボリューション手法は、一連の世代に亘る複雑さレベルについて適合を確定するために一連の式を用いることによる方法である。
【００３１】
確率的進化手法は、遺伝プログラミングにおける時間を表すパラメータに、普通、依存する遺伝確率変数を用いる方法である。
【００３２】
図３Ａは，ＯＩＱエバリュエータモジュールの詳細について示す図である。ＯＩＱエバリュエータモジュール３００は、複雑さによって変化する、たくさんの対象物画像品質メトリック（Ｋ個のメトリック３２０）からなる。ＯＱＩモジュールは、一貫したメトリックの方法及び表３３０における各々の方法の推定される複雑さレベルの記録を保持する。任意の提案されたメトリックを添えることが可能であるため、相対的複雑さレベルが予め規定される限り、ＯＩＱモジュールは拡張可能である。利用可能な資源により得ることが可能である適切な複雑さレベルに基づいて、ＯＩＱモジュールにおけるビデオストリームディスパッチャ３１０は適切なＯＩＱメトリックを呼び出す。
【００３３】
メトリックに関して、各々の対象物のメトリック３２０は、性能指数（figure of merit）と呼ばれる、性能の所望レベル及び許容される複雑さに従った評定を有する。換言すれば、性能指数は個々のメトリックに基づくビデオ信号の品質を表す。人間の知覚による補正が規定されている限り、ビデオ品質についての人間の知覚による補正係数及び新しい対象物のメトリックがシステムに追加され又はシステムから取り除かれることが可能である。
【００３４】
図３Ｂは、図３Ａに示した拡張可能な対象物のメトリック３２０であって、複雑さレベルについての表３３０を更に詳細に示す図である。各々のメトリックは補正係数（Ｒ，１≦ｉ≦ｎ）であって、このとき、第１のメトリックｆ１の“１”と最終のメトリックｆｎの“ｎ”である。次式に従って、各々の信号補正係数に基づいて、エバリュエータは各々の性能指数に対して重み付けｗｉを与え、所定の主観的結果を伴って最終的な複合したメトリックＦの全体的な補正係数Ｒを最大化することを試みる。
【００３５】
【数５】
2004527172.tif 000005
速いシステム（リアルタイム）のためには、複雑なメトリックはオフにされることが可能であり、意思決定は複雑なメトリックについての性能指数が欠如した状態で下される。更に多くの時間を必要とされるシミュレーション及びビデオチェーン最適化の目的のためには、より複雑なメトリックがオンにされ、より複雑なメトリックの結果は最終的な対象物の測定に寄与する。
【００３６】
オプションである演算資源アナライザモジュール４００は、利用可能な演算資源の探索のために備えることが可能であり、適切なアナライザの複雑さレベルと共にＯＩＱモジュールのための適切な複雑さレベルを確定することが可能である。
【００３７】
このようにして、リアルタイムの考慮のために、特定の複雑なメトリックはオフにされることが可能であるとき、演算資源は利用可能能力を上回っているため、演算資源の利用可能性の値を、選択することにより特定のメトリックを取り除くためにＯＩＱに与えることが可能である。この値は又、システムオプティマイザモジュール２００により受け取られることが可能であり、これにより、選択された最適化方法２２０は、所定の利用可能な演算資源において適合されることとなる。
【００３８】
最終結果は、選択されたアルゴリズムが、最良の対象物の画像品質を達成するために利用可能な演算資源に従って最適化されたものである。この対象物の画像品質は、又、人間視覚システムの対象物の画像品質と相互に関連がある。
【００３９】
任意の所定の時点における演算資源の利用可能性に依存して、異なるアルゴリズム及び／又は異なるメトリックを所定の画像に対して選択することが可能である。固定的なシステムを用いて、演算資源の利用可能性を超過することがないようにアルゴリズム及びメトリックを選択することに関する堅実な閾値が必要とされるため、この柔軟性のある方法により最高品質の画像を得ることができる。アルゴリズム又はメトリックの必要性により演算資源の利用可能性が超過する場合、所定の時点で演算資源の能力の範囲内で適合するために代替のアルゴリズムが選択されている間に、システムの中断が生じる可能性があり、ごく稀には、人間視覚システムにより視覚可能な大きなミスが生じることがある。
【００４０】
図４及び５は、本発明の実施形態に従った方法の基本的な概観を示すフローチャートである。
【００４１】
段階（ａ）においては、カスケード式のビデオ関数の順序を確認する。
【００４２】
段階（ｂ）においては、ビデオストリームの処理を最適化するための最適化の方法を選択する。
【００４３】
段階（ｃ）においては、補正係数及び演算資源の値に対して関連する複雑さレベルに従ってメトリックを選択することによりビデオ処理モジュールからビデオストリームが出力された後、ビデオストリームの対象物の画像品質を評価する。
【００４４】
図５は、予め列挙された式に従った補正を確定することにより、段階（ｃ）において対象物の画像品質を評価することを詳細に示している。
【００４５】
上述のように、オプティマイザモジュール及び／又はＯＩＱモジュールの一方／両方の特定の複雑さレベルを支持することを所望する場合、演算資源モジュールはバイパスすることが可能である。
【００４６】
本発明の主旨及び請求の範囲の適用範囲から逸脱することなく、上述のシステム及び方法に対する種々の改良を実施することが可能であることは、当業者には十分理解されることであろう。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明の実施形態に従った拡張可能な最適かシステムの概略図である。
【図２】図１に示したオプティマイザモジュールの詳細を示す図である。
【図３Ａ】図１に示した対象物画像品質エバリュエータの詳細を示す図である。
【図３Ｂ】拡張可能な動的対象物メトリックの流れを示す図である。
【図４】本発明の実施形態の方法を示すフローチャートである。
【図５】図４に示したフローチャートの拡張部分を示す図である。
【図１】
2004527172.tif 000008
【図２】
2004527172.tif 000009
【図３Ａ】
2004527172.tif 000010
【図３Ｂ】
2004527172.tif 000011
【図４】
2004527172.tif 000012
【図５】
2004527172.tif 000013
【国際公開パンフレット】
2004527172.tif 000014
2004527172.tif 000015
2004527172.tif 000016
2004527172.tif 000017
2004527172.tif 000018
2004527172.tif 000019
2004527172.tif 000020
2004527172.tif 000021
2004527172.tif 000022
2004527172.tif 000023
2004527172.tif 000024
2004527172.tif 000025
2004527172.tif 000026
2004527172.tif 000027
2004527172.tif 000028
2004527172.tif 000029
【国際調査報告】
2004527172.tif 000030
2004527172.tif 000031
2004527172.tif 000032