(57)【要約】本発明は、画像に対する最適閾値（ｔo）を選択する方法であって、画像を取得するステップと、上記画像のテストセグメントを選択するステップと、複数の閾値（ｔ）のそれぞれにおいてテストセグメントに現れる特徴の平均特徴サイズ（Ｓ）を決定し、平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）を生成するステップと、平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）の関連部分集合を選択するステップと、平均特徴サイズデータの上記の部分集合の関数として最適閾値（ｔo）を決定するステップと、を含む方法から構成される画像処理方法を提供する。本発明は、本発明の方法によって決定される最適閾値（ｔo）の利用によって、二値画像を生成するための画像の閾値処理方法をさらに提供する。
2004537902.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に対する最適閾値（ｔo）を決定するための方法であって、
ａ）画像を取得するステップと、
ｂ）前記画像のテストセグメントを選択するステップと、
ｃ）複数の閾値（ｔ）のそれぞれにおいて前記画像の前記テストセグメントに現れる特徴の平均特徴サイズ（Ｓ）を決定し、平均特徴サイズデータ（Ｓ(ｔ)）を生成するステップと、
ｄ）ステップｃ）で収集された平均特徴サイズデータの部分集合を選択するステップと、
ｅ）平均特徴サイズデータの前記部分集合の関数として最適閾値（ｔo）を決定するステップと、からなる方法。
【請求項２】
ステップｅ）において、平均特徴サイズデータの前記部分集合の前記関数が、平均特徴サイズデータの前記部分集合の中間点に等しいか、または近い最適閾値（ｔo）を生じる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ステップｅ）において、平均特徴サイズ（Ｓ（ｔ））に基づいて重み付けされた平均特徴サイズデータの前記部分集合に現れる加重平均閾値（ｔ）を前記最適閾値（ｔo）とする、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
ステップｄ）において、平均特徴サイズデータの前記部分集合が、平均特徴サイズデータのすべてより少ないデータを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
ステップｄ）において、平均特徴サイズデータの前記部分集合は、Ｓ(ｔ)が平均特徴サイズデータにおいて観察されるＳの最大値（Ｓｍａｘ）の１％より大きい場合の値を除く平均特徴サイズデータのすべてを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
さらに、
ｆ）複数の閾値（ｔ）のそれぞれにおいて前記画像の前記テストセグメントに現れる特徴の数（Ｎ）を計数して、計数データ（Ｎ(ｔ)）を生成するステップと、
ｇ）前記計数データ（Ｎ(ｔ)）の関数として平均特徴サイズデータ（Ｓ(ｔ)）の部分集合を選択するステップと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
さらに、
ｆ）複数の閾値（ｔ）のそれぞれにおいて前記画像の前記テストセグメントに現れる特徴の数（Ｎ）を計数して、計数データ（Ｎ(ｔ)）を生成するステップと、
ｈ）前記計数データ（Ｎ(ｔ)）の関数としてカットオフ閾値（ｔｃ）を決定するステップと、
ｉ）カットオフ閾値（ｔｃ）の関数として平均特徴サイズデータ（Ｓ(ｔ)）の部分集合を選択するステップと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
平均特徴サイズデータ（Ｓ(ｔ)）の前記部分集合は、ｔ≧ｔｃの場合のすべての値を包含することによって選択される、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
平均特徴サイズデータ（Ｓ(ｔ)）の前記部分集合は、ｔ＞ｔｃの場合のすべての値を包含することによって選択される請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記カットオフ閾値（ｔｃ）が前記計数データ（Ｎ(t)）の関数として決定され、前記関数が、前記計数データ（Ｎ(t)）の初期雑音ピークと次の低傾斜領域との間の移行範囲にあるカットオフ閾値（ｔｃ）を選択する請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記カットオフ閾値（ｔｃ）が関数ｔｃ＝ｔＰ％によって決定され、ｔＰ％は、Ｎ(t)が前記計数データで観測されるＮの最大値（Ｎｍａｘ）のＰ％を超えない場合のｔの最大値であり、Ｐ％が１％〜１００％の間の数から選択される、請求項７に記載の方法。
【請求項１２】
Ｐ％が５０％〜９５％の間の数から選択される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記カットオフ閾値（ｔｃ）が関数ｔｃ＝２ｔＰ％−ｔＱ％によって決定され、ｔＰ％は、Ｎ(t)が前記計数データで観測されるＮの最大値（Ｎｍａｘ）のＰ％を超えない場合のｔの最小値であり、ｔＱ％は、Ｎ(t)が前記計数データで観測されるＮの最大値（Ｎｍａｘ）のＱ％を超えない場合のｔの最小値であり、Ｐ％≧Ｑ％であり、Ｐ％およびＱ％は１％〜１００％の間の数から独立に選択される、請求項７に記載の方法。
【請求項１４】
Ｐ％は５０％〜９５％の間の数から選択され、Ｑ％は５％〜９５％の間の数から選択される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
Ｐ％＝９５％およびＱ％＝５０％である、請求項１１に記載の方法。
【請求項１６】
平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）の前記部分集合は、ｔ≧ｔｃの場合のすべての値を包含することによって選択される、請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）の前記部分集合は、ｔ＞ｔｃの場合のすべての値を包含することによって選択される、請求項１３に記載の方法。
【請求項１８】
ステップｅ）において、平均特徴サイズデータの前記部分集合の前記関数が、平均特徴サイズデータの前記部分集合の中間点に等しいか、または近い結果を生じる、請求項７に記載の方法。
【請求項１９】
ステップｅ）において、平均特徴サイズ（Ｓ(t)）に基づいて重み付けされた平均特徴サイズデータの前記部分集合に現れる加重平均閾値（ｔ）を前記最適閾値（ｔo）とする、請求項７に記載の方法。
【請求項２０】
ステップｅ）において、平均特徴サイズデータの前記部分集合の前記関数が、平均特徴サイズデータの前記部分集合の中間点に等しいか、または近い結果を生じる、請求項９に記載の方法。
【請求項２１】
ステップｅ）において、平均特徴サイズ（Ｓ(t)）に基づいて重み付けされた平均特徴サイズデータの前記部分集合に現れる加重平均閾値（ｔ）を前記最適閾値（ｔo）とする、請求項９に記載の方法。
【請求項２２】
ステップｅ）において、平均特徴サイズデータの前記部分集合の前記関数が、平均特徴サイズデータの前記部分集合の中間点に等しいか、または近い結果を生じる、請求項１３に記載の方法。
【請求項２３】
ステップｅ）において、平均特徴サイズ（Ｓ(t)）に基づいて重み付けされた平均特徴サイズデータの前記部分集合に現れる加重平均閾値（ｔ）を前記最適閾値（ｔo）とする、請求項１３に記載の方法。
【請求項２４】
ステップｅ）において、平均特徴サイズデータの前記部分集合の前記関数が、平均特徴サイズデータの前記部分集合の中間点に等しいか、または近い結果を生じる、請求項１７に記載の方法。
【請求項２５】
ステップｅ）において、平均特徴サイズ（Ｓ(t)）に基づいて重み付けされた平均特徴サイズデータの前記部分集合に現れる加重平均閾値（ｔ）を前記最適閾値（ｔo）とする、請求項１７に記載の方法。
【請求項２６】
さらに、
ｊ）前記最適閾値（ｔo）を用いた前記画像の閾値処理によって二値画像を取得するステップを含む、請求項１に記載の方法を含む画像の閾値処理方法。
【請求項２７】
さらに、
ｊ）前記最適閾値（ｔo）を用いた前記画像の閾値処理によって二値画像を取得するステップを含む、請求項７に記載の方法を含む画像の閾値処理方法。
【請求項２８】
さらに、
ｊ）前記最適閾値（ｔo）を用いた前記画像の閾値処理によって二値画像を取得するステップを含む、請求項９に記載の方法を含む画像の閾値処理方法。
【請求項２９】
さらに、
ｊ）前記最適閾値（ｔo）を用いた前記画像の閾値処理によって二値画像を取得するステップを含む、請求項１３に記載の方法を含む画像の閾値処理方法。
【請求項３０】
さらに、
ｊ）前記最適閾値（ｔo）を用いた前記画像の閾値処理によって二値画像を取得するステップを含む、請求項１７に記載の方法を含む画像の閾値処理方法。
【請求項３１】
さらに、
ｊ）前記最適閾値（ｔo）を用いた前記画像の閾値処理によって二値画像を取得するステップを含む、請求項２１に記載の方法を含む画像の閾値処理方法。
【請求項３２】
さらに、
ｊ）前記最適閾値（ｔo）を用いた前記画像の閾値処理によって二値画像を取得するステップを含む、請求項２５に記載の方法を含む画像の閾値処理方法。
【請求項３３】
画像に対する最適閾値（ｔo）を決定するためのシステムであって、
ｉ）ディジタル化画像を提供するための画像素子と、
ｉｉ）データ記憶装置と、
ｉｉｉ）前記画像素子からディジタル化画像を受信し、前記データ記憶装置に書込みしたり前記データ記憶装置から読出したりすることができる中央処理装置と、
を具備し、前記中央処理装置が、
ａ）画像を取得し、
ｂ）前記画像のテストセグメントを選択し、
ｃ）複数の閾値（ｔ）のそれぞれにおいて前記画像の前記テストセグメントに現れる特徴の平均特徴サイズ（Ｓ）を決定して、平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）を生成し、
ｄ）ステップｃ）で収集された平均特徴サイズデータの部分集合を選択し、
ｅ）平均特徴サイズデータの前記部分集合の関数として最適閾値（ｔo）を決定するようにプログラムされている、システム。
【請求項３４】
ステップｅ）において、平均特徴サイズデータの前記部分集合の前記関数が、平均特徴サイズデータの前記部分集合の中間点に等しいか、または近い結果を生じる、請求項３３に記載のシステム。
【請求項３５】
ステップｅ）において、平均特徴サイズ（Ｓ(t)）に基づいて重み付けされた平均特徴サイズデータの前記部分集合に現れる加重平均閾値（ｔ）を前記最適閾値（ｔo）とする、請求項３３に記載のシステム。
【請求項３６】
ステップｄ）において、平均特徴サイズデータの前記部分集合が、平均特徴サイズデータのすべてより少ないデータを含む、請求項３３に記載のシステム。
【請求項３７】
ステップｄ）において、平均特徴サイズデータの前記部分集合は、Ｓ(t)が平均特徴サイズデータにおいて観察されるＳの最大値（Ｓｍａｘ）の１％より大きい場合の値を除く平均特徴サイズデータのすべてを含む、請求項３３に記載のシステム。
【請求項３８】
前記中央処理装置は、さらに、
ｆ）複数の閾値（ｔ）のそれぞれにおいて前記画像の前記テストセグメントに現れる特徴の数（Ｎ）を計数して、計数データ（Ｎ(t)）を生成し、
ｇ）前記計数データ（Ｎ(t)）の関数として平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）の部分集合を選択するようにプログラムされている、請求項３３に記載のシステム。
【請求項３９】
前記中央処理装置は、さらに、
ｆ）複数の閾値（ｔ）のそれぞれにおいて前記画像の前記テストセグメントに現れる特徴の数（Ｎ）を計数して、計数データ（Ｎ(t)）を生成し、
ｈ）前記計数データ（Ｎ(t)）の関数としてカットオフ閾値（ｔｃ）を決定し、
ｉ）カットオフ閾値（ｔｃ）の関数として平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）の部分集合を選択するようにプログラムされている、請求項３３に記載のシステム。
【請求項４０】
平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）の前記部分集合は、ｔ≧ｔｃの場合のすべての値を包含することによって選択される、請求項３９に記載のシステム。
【請求項４１】
平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）の前記部分集合は、ｔ＞ｔｃの場合のすべての値を包含することによって選択される、請求項３９に記載のシステム。
【請求項４２】
前記カットオフ閾値（ｔｃ）が前記計数データ（Ｎ(t)）の関数として決定され、前記関数が前記計数データ（Ｎ(t)）の初期雑音ピークと次の低傾斜領域との間の移行範囲にあるカットオフ閾値（ｔｃ）を選択する、請求項３９に記載のシステム。
【請求項４３】
前記カットオフ閾値（ｔｃ）が関数ｔｃ＝ｔＰ％によって決定され、ｔＰ％は、Ｎ(t)が前記計数データで観測されるＮの最大値（Ｎｍａｘ）のＰ％を超えない場合のｔの最高値であり、Ｐ％が１％〜１００％の間の数から選択される、請求項３９に記載のシステム。
【請求項４４】
Ｐ％が５０％〜９５％の間の数から選択される、請求項４３に記載のシステム。
【請求項４５】
前記カットオフ閾値（ｔｃ）が関数ｔｃ＝２ｔＰ％−ｔＱ％によって決定され、ｔＰ％は、Ｎ(t)が前記計数データで観測されるＮの最大値（Ｎｍａｘ）のＰ％を超えない場合のｔの最小値であり、ｔＱ％は、Ｎ(t)が前記計数データで観測されるＮの最大値（Ｎｍａｘ）のＱ％を超えない場合のｔの最小値であり、Ｐ％≧Ｑ％であり、Ｐ％およびＱ％は１％〜１００％の間の数から独立に選択される、請求項３９に記載のシステム。
【請求項４６】
Ｐ％は５０％〜９５％の間の数から選択され、Ｑ％は５％〜９５％の間の数から選択される、請求項４３に記載のシステム。
【請求項４７】
Ｐ％＝９５％およびＱ％＝５０％である、請求項４３に記載のシステム。
【請求項４８】
平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）の前記部分集合は、ｔ≧ｔｃの場合のすべての値を包含することによって選択される、請求項４５に記載のシステム。
【請求項４９】
平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）の前記部分集合は、ｔ＞ｔｃの場合のすべての値を包含することによって選択される、請求項４５に記載のシステム。
【請求項５０】
ステップｅ）において、平均特徴サイズデータの前記部分集合の前記関数が、平均特徴サイズデータの前記部分集合の中間点に等しいか、または近い結果を生じる、請求項３９に記載のシステム。
【請求項５１】
ステップｅ）において、平均特徴サイズ（Ｓ(t)）に基づいて重み付けされた平均特徴サイズデータの前記部分集合に現れる加重平均閾値（ｔ）を前記最適閾値（ｔo）とする、請求項３９に記載のシステム。
【請求項５２】
ステップｅ）において、平均特徴サイズデータの前記部分集合の前記関数が、平均特徴サイズデータの前記部分集合の中間点に等しいか、または近い結果を生じる、請求項４１に記載のシステム。
【請求項５３】
ステップｅ）において、平均特徴サイズ（Ｓ(t)）に基づいて重み付けされた平均特徴サイズデータの前記部分集合に現れる加重平均閾値（ｔ）を前記最適閾値（ｔo）する、請求項４１に記載のシステム。
【請求項５４】
ステップｅ）において、平均特徴サイズデータの前記部分集合の前記関数が、平均特徴サイズデータの前記部分集合の中間点に等しいか、または近い結果を生じる、請求項４５に記載のシステム。
【請求項５５】
ステップｅ）において、平均特徴サイズ（Ｓ(t)）に基づいて重み付けされた平均特徴サイズデータの前記部分集合に現れる加重平均閾値（ｔ）を前記最適閾値（ｔo）とする、請求項４５に記載のシステム。
【請求項５６】
ステップｅ）において、平均特徴サイズデータの前記部分集合の前記関数が、平均特徴サイズデータの前記部分集合の中間点に等しいか、または近い結果を生じる、請求項４９に記載のシステム。
【請求項５７】
ステップｅ）において、平均特徴サイズ（Ｓ(t)）に基づいて重み付けされた平均特徴サイズデータの前記部分集合に現れる加重平均閾値（ｔ）を前記最適閾値（ｔo）とする、請求項４９に記載のシステム。
【請求項５８】
前記中央処理装置は、
ｊ）前記最適閾値（ｔo）を用いた前記画像の閾値処理によって二値画像を取得するようにさらにプログラムされる、請求項３３に記載の方法を含む画像の閾値処理システム。
【請求項５９】
前記中央処理装置は、さらに、
ｊ）前記最適閾値（ｔo）を用いた前記画像の閾値処理によって二値画像を取得するようにプログラムされる、請求項３９に記載の方法を含む画像の閾値処理システム。
【請求項６０】
前記中央処理装置は、さらに、
ｊ）前記最適閾値（ｔo）を用いた前記画像の閾値処理によって二値画像を取得するようにプログラムされる、請求項４１に記載の方法を含む画像の閾値処理システム。
【請求項６１】
前記中央処理装置は、さらに、
ｊ）前記最適閾値（ｔo）を用いた前記画像の閾値処理によって二値画像を取得するようにプログラムされる、請求項４５に記載の方法を含む画像の閾値処理システム。
【請求項６２】
前記中央処理装置は、さらに、
ｊ）前記最適閾値（ｔo）を用いた前記画像の閾値処理によって二値画像を取得するようにプログラムされる、請求項４９に記載の方法を含む画像の閾値処理システム。
【請求項６３】
前記中央処理装置は、さらに、
ｊ）前記最適閾値（ｔo）を用いた前記画像の閾値処理によって二値画像を取得するようにプログラムされる、請求項５３に記載の方法を含む画像の閾値処理システム。
【請求項６４】
前記中央処理装置は、さらに、
ｊ）前記最適閾値（ｔo）を用いた前記画像の閾値処理によって二値画像を取得するようにプログラムされる、請求項５７に記載の方法を含む画像の閾値処理システム。
【請求項６５】
コンピュータへのソフトウェアの導入およびそのソフトウェアの実行によって、画像に対する最適閾値（ｔo）を決定する方法をコンピュータに実行させるソフトウェアを記録したデータ記憶媒体であって、前記方法が、
ａ）画像を取得するステップと、
ｂ）前記画像のテストセグメントを選択するステップと、
ｃ）複数の閾値（ｔ）のそれぞれにおいて前記画像の前記テストセグメントに現れる特徴の平均特徴サイズ（Ｓ）を決定し、平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）を生成するステップと、
ｄ）ステップｃ）で収集された平均特徴サイズデータの部分集合を選択するステップと、
ｅ）平均特徴サイズデータの前記部分集合の関数として最適閾値（ｔo）を決定するステップと、を含む、データ記憶媒体。
【請求項６６】
ステップｅ）において、平均特徴サイズデータの前記部分集合の前記関数が、平均特徴サイズデータの前記部分集合の中間点に等しいか、または近い最適閾値（ｔo）を生じる、請求項６５に記載のデータ記憶媒体。
【請求項６７】
ステップｅ）において、平均特徴サイズ（Ｓ(t)）に基づいて重み付けされた平均特徴サイズデータの前記部分集合に現れる加重平均閾値（ｔ）を前記最適閾値（ｔo）とする、請求項６５に記載のデータ記憶媒体。
【請求項６８】
ステップｄ）において、平均特徴サイズデータの前記部分集合が、平均特徴サイズデータのすべてより少ないデータを含む、請求項６５に記載のデータ記憶媒体。
【請求項６９】
ステップｄ）において、平均特徴サイズデータの前記部分集合は、Ｓ(t)が平均特徴サイズデータにおいて観察されるＳの最大値（Ｓｍａｘ）の１％より大きい場合の値を除く平均特徴サイズデータのすべてを含む、請求項６５に記載のデータ記憶媒体。
【請求項７０】
前記方法は、さらに、
ｆ）複数の閾値（ｔ）のそれぞれにおいて前記画像の前記テストセグメントに現れる特徴の数（Ｎ）を計数して、計数データ（Ｎ(t)）を生成するステップと、
ｇ）前記計数データ（Ｎ(t)）の関数として平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）の部分集合を選択するステップを含む、請求項６５に記載のデータ記憶媒体。
【請求項７１】
前記方法は、さらに、
ｆ）複数の閾値（ｔ）のそれぞれにおいて前記画像の前記テストセグメントに現れる特徴の数（Ｎ）を計数して、計数データ（Ｎ(t)）を生成するステップと、
ｈ）前記計数データ（Ｎ(t)）の関数としてカットオフ閾値（ｔｃ）を決定するステップと、
ｉ）カットオフ閾値（ｔｃ）の関数として平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）の部分集合を選択するステップと、を含む、請求項６５に記載のデータ記憶媒体。
【請求項７２】
平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）の前記部分集合は、ｔ≧ｔｃの場合のすべての値を包含することによって選択される、請求項７１に記載のデータ記憶媒体。
【請求項７３】
平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）の前記部分集合は、ｔ＞ｔｃの場合のすべての値を包含することによって選択される、請求項７１に記載のデータ記憶媒体。
【請求項７４】
前記カットオフ閾値（ｔｃ）が前記計数データ（Ｎ(t)）の関数として決定され、前記関数が前記計数データ（Ｎ(t)）の初期雑音ピークと次の低傾斜領域との間の移行範囲にあるカットオフ閾値（ｔｃ）を選択する、請求項７１に記載のデータ記憶媒体。
【請求項７５】
前記カットオフ閾値（ｔｃ）が関数ｔｃ＝ｔＰ％によって決定され、ｔＰ％は、Ｎ(t)が前記計数データで観測されるＮの最大値（Ｎｍａｘ）のＰ％を超えない場合のｔの最高値であり、Ｐ％が１％〜１００％の間の数から選択される、請求項７１に記載のデータ記憶媒体。
【請求項７６】
Ｐ％が５０％〜９５％の間の数から選択される、請求項７５に記載のデータ記憶媒体。
【請求項７７】
前記カットオフ閾値（ｔｃ）が関数ｔｃ＝２ｔＰ％−ｔＱ％によって決定され、ｔＰ％は、Ｎ(t)が前記計数データで観測されるＮの最大値（Ｎｍａｘ）のＰ％を超えない場合のｔの最小値であり、ｔＱ％は、Ｎ(t)が前記計数データで観測されるＮの最大値（Ｎｍａｘ）のＱ％を超えない場合のｔの最小値であり、Ｐ％≧Ｑ％であり、Ｐ％およびＱ％は１％〜１００％の間の数から独立に選択される、請求項７１に記載のデータ記憶媒体。
【請求項７８】
Ｐ％は５０％〜９５％の間の数から選択され、Ｑ％は５％〜９５％の間の数から選択される、請求項７５に記載のデータ記憶媒体。
【請求項７９】
Ｐ％＝９５％およびＱ％＝５０％である、請求項７５に記載のデータ記憶媒体。
【請求項８０】
平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）の前記部分集合は、ｔ≧ｔｃの場合のすべての値を包含することによって選択される、請求項７７に記載のデータ記憶媒体。
【請求項８１】
平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）の前記部分集合は、ｔ＞ｔｃの場合のすべての値を包含することによって選択される、請求項７７に記載のデータ記憶媒体。
【請求項８２】
ステップｅ）において、平均特徴サイズデータの前記部分集合の前記関数が、平均特徴サイズデータの前記部分集合の中間点に等しいか、または近い結果を生じる、請求項７１に記載のデータ記憶媒体。
【請求項８３】
ステップｅ）において、平均特徴サイズ（Ｓ(t)）に基づいて重み付けされた平均特徴サイズデータの前記部分集合に現れる加重平均閾値（ｔ）を前記最適閾値（ｔo）とする、請求項７１に記載のデータ記憶媒体。
【請求項８４】
ステップｅ）において、平均特徴サイズデータの前記部分集合の前記関数が、平均特徴サイズデータの前記部分集合の中間点に等しいか、または近い結果を生じる、請求項７３に記載のデータ記憶媒体。
【請求項８５】
ステップｅ）において、平均特徴サイズ（Ｓ(t)）に基づいて重み付けされた平均特徴サイズデータの前記部分集合に現れる加重平均閾値（ｔ）を前記最適閾値（ｔo）とする、請求項７３に記載のデータ記憶媒体。
【請求項８６】
ステップｅ）において、平均特徴サイズデータの前記部分集合の前記関数が、平均特徴サイズデータの前記部分集合の中間点に等しいか、または近い結果を生じる、請求項７７に記載のデータ記憶媒体。
【請求項８７】
ステップｅ）において、平均特徴サイズ（Ｓ(t)）に基づいて重み付けされた平均特徴サイズデータの前記部分集合に現れる加重平均閾値（ｔ）を前記最適閾値（ｔo）とする、請求項７７に記載のデータ記憶媒体。
【請求項８８】
ステップｅ）において、平均特徴サイズデータの前記部分集合の前記関数が、平均特徴サイズデータの前記部分集合の中間点に等しいか、または近い結果を生じる、請求項８１に記載のデータ記憶媒体。
【請求項８９】
ステップｅ）において、平均特徴サイズ（Ｓ(t)）に基づいて重み付けされた平均特徴サイズデータの前記部分集合に現れる加重平均閾値（ｔ）を前記最適閾値（ｔo）とする、請求項８１に記載のデータ記憶媒体。
【請求項９０】
前記方法は、
ｊ）前記最適閾値（ｔo）を用いた前記画像の閾値処理によって二値画像を取得するステップをさらに含む、請求項６５に記載のデータ記憶媒体。
【請求項９１】
前記方法は、
ｊ）前記最適閾値（ｔo）を用いた前記画像の閾値処理によって二値画像を取得するステップをさらに含む、請求項７１に記載のデータ記憶媒体。
【請求項９２】
前記方法は、
ｊ）前記最適閾値（ｔo）を用いた前記画像の閾値処理によって二値画像を取得するステップをさらに含む、請求項７３に記載のデータ記憶媒体。
【請求項９３】
前記方法は、
ｊ）前記最適閾値（ｔo）を用いた前記画像の閾値処理によって二値画像を取得するステップをさらに含む、請求項７７に記載のデータ記憶媒体。
【請求項９４】
前記方法は、
ｊ）前記最適閾値（ｔo）を用いた前記画像の閾値処理によって二値画像を取得するステップをさらに含む、請求項８１に記載のデータ記憶媒体。
【請求項９５】
前記方法は、
ｊ）前記最適閾値（ｔo）を用いた前記画像の閾値処理によって二値画像を取得するステップをさらに含む、請求項８５に記載のデータ記憶媒体。
【請求項９６】
前記方法は、
ｊ）前記最適閾値（ｔo）を用いた前記画像の閾値処理によって二値画像を取得するステップをさらに含む、請求項８９に記載のデータ記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
（発明の技術分野）
本発明は、画像に対する最適閾値（ｔo）を選択するための方法を含む画像処理の自動化可能な方法に関するものであり、最適閾値（ｔo）は複数の閾値（ｔ）のそれぞれにおいて画像中で検出された特徴の平均特徴サイズ（Ｓ）を表している平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）の関数として選択される。このようにして決定された最適閾値（ｔo）は、画像の閾値処理を行って低雑音二値画像を生成するために使用できる。
【０００２】
(背景技術）
一般に、「閾値処理」によって、多色画像から二値（二色）画像を導出することが公知である。閾値処理において、ピクセルすなわち画素の初期の色調（たとえば灰色の陰影）が選択された閾値（たとえば、輝度の選択レベル）の上または下のいずれかの決定に基づいて、画像のピクセルすなわち画素が２つの色調のうちの一方に（たとえば、黒色または白色）に割り当てられる。
【０００３】
同時係属中の出願で、１９９９年１０月２１日に出願された米国特許出願第０９／４２２，５８４号明細書および１９９９年１０月２１日に出願された米国特許出願第０９／４２２，５３５号明細書は、閾値処理によって画像内部の所定の特徴を識別することができることを開示している。
【０００４】
特許文献１は、ビデオ信号の閾値処理をして二値セグメント化ビデオ信号を生成する方法に関する。
【０００５】
特許文献２は、目の波面収差を自動的に測定する方法に関する。
【０００６】
非特許文献１の３９４〜９６頁および４１６〜１８頁は、ディジタル化画像における特徴検出について述べている。
【特許文献１】
米国特許第５，８３２，１１１号明細書
【特許文献２】
米国特許第６，１９９，９８６号明細書
【非特許文献１】
ジョン・Ｃ・ラス（Ｊｏｈｎ  Ｃ，Ｒｕｓｓ）著「Ｔｈｅ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｈａｎｄｂｏｏｋ（画像処理ハンドブック）」、第２版、（ＣＲＣ  Ｐｒｅｓｓ  １９９５）
【０００７】
(発明の概要）
簡単に言えば、本発明は、画像に対する最適閾値（ｔo）を選択するための自動化可能な方法であって、画像を取得するステップと、画像のテストセグメントを選択するステップと、複数の閾値（ｔ）のそれぞれにおいてテストセグメントに現れる特徴の平均特徴サイズ（Ｓ）を決定し、平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）を生成するステップと、平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）の関連部分集合を選択するステップと、平均特徴サイズデータの関連部分集合の関数として最適閾値（ｔo）を決定するステップと、を含む方法を提供する。一般的に、最適閾値（ｔo）は、平均特徴サイズデータの関連部分集合の中間点に等しいか、または近い閾値であると決定される。さらに一般的に、最適閾値（ｔo）は、平均特徴サイズ（Ｓ(t)）に基づいて重み付けされた平均特徴サイズデータの関連部分集合に現れている加重平均閾値（ｔ）と見なされる。一般的に、関連部分集合は、平均特徴サイズデータの低い閾値飽和水平域を排除するために決定される。Ｓ(t)が１％〜１００％であり、一般的に１％である平均特徴サイズデータにおいて観察されるＳの最大値（Ｓｍａｘ）の所与の百分率より大きい値を排除することによって、これを実現することができる。別法およびより一般的に、計数データ（Ｎ(t)）は、複数の閾値（ｔ）のそれぞれにおいて画像のテストセグメントに現れる特徴の数（Ｎ）を計数することによって生成され、平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）の関連部分集合は、計数データ（Ｎ(t)）の関数として選択される。一般的に、カットオフ閾値（ｔｃ）は、計数データ（Ｎ(t)）から決定され、平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）の関連部分集合を決定するために用いられる。平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）の関連部分集合は、ｔ＞ｔｃの場合のすべての値またはｔ≧ｔｃの場合のすべての値を包含することによって選択される。一般的に、カットオフ閾値（ｔｃ）は、計数データ（Ｎ(t)）の関数として決定され、この関数は、計数データ（Ｎ(t)）の初期雑音ピークと次の低傾斜領域との間の移行範囲になるカットオフ閾値（ｔｃ）を提供する。一般的に、カットオフ閾値（ｔｃ）は、関数ｔｃ＝２ｔＰ％−ｔＱ％によって決定される。式中、ｔＰ％は、Ｎ(t)が計数データで観測されるＮの最大値（Ｎｍａｘ）のＰ％を超えない場合のｔの最小値であり、ｔＱ％は、Ｎ(t)が計数データで観測されるＮの最大値（Ｎｍａｘ）のＱ％を超えない場合のｔの最小値であり、Ｐ％≧Ｑ％であり、Ｐ％およびＱ％は１％〜１００％の間の数から独立に選択される。より一般的に、Ｐ％は５０％〜９５％の間の数から選択され、Ｑ％は５％〜９５％の間の数から選択される。
【０００８】
別の態様において、本発明は、画像に対する最適閾値（ｔo）を選択するために、本願明細書に開示された任意の方法を含む画像を閾値処理するための自動化可能な方法を提供する。
【０００９】
別の態様において、本発明は、画像に対する最適閾値（ｔo）を決定するためのシステムであって、ａ）ディジタル化画像を提供するための画像素子と、ｂ）データ記憶装置と、ｃ）画像素子からディジタル化画像を受信し、データ記憶装置に書込みしたりデータ記憶装置から読出したりすることができる中央処理装置と、を具備し、中央処理装置が、画像に対する最適閾値（ｔo）を選択するために、本願明細書に開示された方法を実行するようにプログラムされているシステムを提供する。
【００１０】
別の態様において、本発明は、画像を閾値処理するためのシステムであって、ａ）ディジタル化画像を形成するための画像素子と、ｂ）データ記憶装置と、ｃ）画像素子からディジタル化画像を受信し、データ記憶装置に書込みしたりデータ記憶装置から読出したりすることができる中央処理装置と、を具備し、中央処理装置が、画像を閾値処理するために、本願明細書に開示された方法を実行するようにプログラムされているシステムを提供する。
【００１１】
別の態様において、本発明は、コンピュータへの導入およびソフトウェアの実行によって、コンピュータに画像に対する最適閾値（ｔo）を選択するための本願明細書に開示された方法を実行させるソフトウェアを記録したデータ記録媒体を提供する。
【００１２】
別の態様において、本発明は、コンピュータへの導入およびソフトウェアの実行によって、コンピュータに画像を閾値処理するための本願明細書に開示された方法を実行させるソフトウェアを記録したデータ記録媒体を提供する。
【００１３】
当業界で説明されておらず、本発明に提供されることは、平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）の関数としてｔoを選択することによって、ノイズアーティファクトを最小限に抑える画像に対する最適閾値（ｔo）を選択するための自動化可能な方法である。
【００１４】
本出願において、
「二値画像」なる語は、たとえば、灰色の陰影などの本質的に任意の中間値を含まない黒色および白色などの２色すなわち２値の画像を意味する。ディジタル画像の場合にはすべての中間値は一般的に排除されるのに対し、光化学画像では中間値の完全な排除は可能ではないと思われる。
【００１５】
「特徴」なる語は、類似の値を有する隣接するピクセルすなわち画素の群を意味する。隣接するピクセルすなわち画素は、任意の適切な態様で定義されてもよい。隣接するピクセルすなわち画素は、エッジ（４近傍則）を共有するピクセルすなわち画素のみを含んでもよく、さらに一般的には、エッジまたはコーナ（８近傍則）を共有するピクセルすなわち画素のみを含んでもよい。あるいは、隣接するピクセルすなわち画素は、任意の第３のピクセルすなわち画素を通過することなく直線セグメントによって接続できるピクセルすなわち画素として定義されてもよい。二値画像の場合には、類似の値を有するピクセルすなわち画素は、本質的に同値を有するピクセルすなわち画素である。一般的に、一値は、背景値を表し、その値の「特徴」は排除される。
【００１６】
「テストセグメント」なる語は、画像に関して、テストされるものとして選択される画像の一部を意味し、画像の１００％まで含むことができる。
【００１７】
「平均特徴サイズ」なる語は、一般的にエリアサイズ、ピクセルすなわち画素の数、または類似の測定値として表される一連の特徴の平均サイズを意味している。
【００１８】
本発明の効果は、自動化することができ、雑音を排除し、正確な特徴検出を行う画像の閾値処理方法を提供することである。
【００１９】
（好ましい実施の形態の詳細な説明）
本発明は、画像に対する最適閾値（ｔo）を選択する方法であって、画像を取得するステップと、上記画像のテストセグメントを選択するステップと、複数の閾値（ｔ）のそれぞれにおいてテストセグメントに現れる特徴の平均特徴サイズ（Ｓ）を決定し、平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）を生成するステップと、平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）の関連部分集合を選択するステップと、平均特徴サイズデータの上記の部分集合の関数として最適閾値（ｔo）を決定するステップと、を含む方法から構成される画像処理方法を提供する。
【００２０】
画像を取得するステップは、任意の適切な方法によって実現されることができる。ビデオカメラ、ディジタルカメラ、光化学カメラ、顕微鏡、視覚走査システム、探針走査システムまたは二次元アレイにおけるデータ点を生成する他の検知装置の利用によって、画像を収集することができる。一般的に、目標画像は、本質的に、明確な特徴を含むが、さらに雑音を含む可能性もある二値画像であると予測される。画像が、画像撮影装置または画像撮影装置によってディジタル形式で最初に生成されない場合には、画像は一般的に、ピクセルにディジタル化される。一般的に、本願明細書に記載された方法は、中央処理装置またはコンピュータの利用によって実現される。
【００２１】
図１は、本発明が用いることができる走査システムを示している。図１のシステムにおいて、光の集光ビームが物体を通過し、システムは結果として生じる反射光または蛍光光を検出する。このために、光源１０からの光は、光源光学素子１２を通って集光され、ミラー１４によってここではサンプル用３×４検出プレート１６として示される物体の方に偏向される。光源１０からの光は、モータ２４を用いてミラー１４の位置を変更することによって、サンプル上の異なる位置に指向されることができる。サンプル１６から発せられた蛍光またはサンプル１６からの反射光は、一般に半鍍銀鏡であるミラー１５を介して検出光学素子１８に戻される。あるいは、光源を中央に用いることができ、米国特許第５，９００，９４９号明細書に示されているように、システムの側面から放射光または蛍光光を検出することができるか、または光源がシステムの側面から用いることができ、中央で放射光または蛍光光を検出することができるか、または任意の他の類似の変形である。検出光学素子１８を通過する光は、テレビカメラ、ＣＣＤ、レーザ反射システム、光電子増倍管、アバランシェフォトダイオード、フォトダイオードまたは単光子計数モジュールなどの任意の適切な画像撮影システム２０を用いて検出され、その出力は、解析のためまたはシステム全体を制御するようにプログラムされたコンピュータ２２に供給される。コンピュータ２２は、一般的に、プログラムを実行するための中央処理装置と、ＲＡＭ、ハードディスクドライブまたはデータ記憶のための類似の装置などのシステムと、を具備している。この説明は、例示のために過ぎないことを理解されたい。本発明は、光に基づく画像だけでなく、磁気センサまたは触覚センサなどから生成された「シミュレート」画像にも、また、サンプル１６だけでなく、検査対象の任意の物体を用いて生成された画像にも等しく同様に使用できる。
【００２２】
画像のテストセグメントを選択するステップにおいて、一般的に、テストセグメントは、画像全体を代表するものを追及する。テストセグメントは新しい画像のそれぞれに関して選択されてもよく、一定のテストセグメントエリアが多数の画像のそれぞれに関して用いられてもよい。自動システムにおいて、テストセグメントは一般的に予め決定され同一のセグメント領域が処理されるすべての画像に関して用いられる。テストセグメントは、画像の１００％まで含むことができる。計算を簡単にするために、テストセグメントは画像のすべてより少ない部分を含むことができる。テスト画像が特定の特徴を含んでいると予想される場合には、テストセグメントは少なくとも１つの所期の特徴と含むことが一般的であり、４つ以上の特徴を含めばさらに一般的である。
【００２３】
平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）を生成するために、テストセグメントに現れる特徴の平均特徴サイズ（Ｓ）が、複数の閾値（ｔ）のそれぞれにおいて決定される。上述したように、「特徴」は、さまざまな方法で定義されることができる。一般的に、８近傍則が用いられる。同一の定義が一般的に、プロセス全体に用いられる。テストセグメントの境界に接している特徴は、含めてもよく排除してもよい。含められるテストセグメントの境界に接している特徴は、全体サイズに含まれてもよく、テストセグメントに含まれる一部にのみ含まれてよい。境界に接している特徴に関する同規則は一般的に、プロセス全体に用いられる。一般的に、テストセグメントの境界に接している特徴は、テストセグメントであるがテストセグメントに含まれる一部にのみに含まれる。平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）は、ｔの利用可能な値のすべてに関して算出されることができる。ｔの利用可能な値は、ディジタル画像において２５６の値であってもよい。より少ない値を用いる場合には、最良の最適閾値（ｔo）を決定する際に、精度を犠牲にして計算時間を短縮することができる。一般的に、２５６の可能な値を有するディジタル画像において、ｔのすべての４つの値に関して、平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）が算出される。
【００２４】
図３には、図２のシミュレートによる雑音を含む画像に関して得られた検出された平均特徴サイズ（Ｓ(t)）対検出レベル閾値（ｔ）（右の目盛り）を示すグラフが挙げられている。選択された閾値レベルのデータは、表Ｉに示されている。
【００２５】
【表１】
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【００２６】
本説明および本図のために、特徴は黒い背景に白い画像として表され、明るめの陰影はｔのより高い値を表すことを留意されたい。しかし、たとえば、「より大きい」および「より小さい」を逆にするなど、必要に応じて、用語を調整することによって、逆の決まりを用いてもよい。
【００２７】
図３および表Ｉはまた、複数の閾値（ｔ）のそれぞれにおいて画像に表れる特徴の数（Ｎ）の数を計数することによって得られた検出された特徴の数（Ｎ(t)）対検出レベル閾値(t)（図３の左の目盛り）として作図された計数データのグラフも含む。図３に反映された計算の場合には、テストセグメントは全体画像であり、「特徴」は８近傍則を用いて定義され、計算はｔのすべての第４の値に関して行われた。
【００２８】
図４〜９は、表Ｉに示されたように、以下の閾値レベル３５、５０、７５、１４０、２０５および２２５における図２の雑音を含む画像を閾値処理して得られた二値画像である。図７は、本発明によって決定された最適閾値（ｔo）における雑音を含む画像をして得られ、本発明による閾値処理方法の二値画像生成物を示している。
【００２９】
図４〜９の検討から、図７が最適に定義され、最も雑音の少ない二値画像であることがわかる。表Ｉの検討から、図７に関連する閾値は、Ｎ(t)（特徴の数）の浅い極小値およびＳ(t)（特徴サイズ）の浅い極大値に現れていることがわかる。このような所見は、背景および特徴エリアの両方に置いて観察される最小の雑音を含むピクセルと一致する。対照的に、図６は、背景エリアに雑音を含むピクセルを示し、図８は特徴エリアに雑音を含むピクセルを示している。
【００３０】
本発明による方法において、最適閾値（ｔo）は、図３のｔ＝７５とｔ＝２０５との間に生じる平均特徴サイズデータの中間点に等しいか、または近い閾値であると決定される。一般的に、平均特徴サイズデータの関連部分集合を得るために、最適閾値（ｔo）は、平均特徴サイズデータの低い閾値飽和水平域を排除した後に、平均特徴サイズ（Ｓ(t)）に基づいて重み付けされた平均特徴サイズデータに現れている加重平均閾値（ｔ）と見なされる。低い閾値飽和水平域は、図３ではｔ＝０とおよそｔ＝５０との間に見られる。図３および４は、画像がこのような低い閾値で「色褪め」し、特徴が１つまたは少数の連続特徴を形成するために効果的に結合され、その結果、きわめて高い平均特徴サイズを生じることを示している。Ｓ(t)が１％〜１００％であり、一般的に１％である平均特徴サイズデータにおいて観察されるＳの最大値（Ｓｍａｘ）の所与の百分率より大きい値を排除することによって、関連部分集合を得ることができる。一般的に、Ｓの最大値のサイズは画像のテストセグメント全体に近づくと予想されるため、百分率は、画像のテストセグメント全体のサイズに対する画像のテストセグメントで予想される特徴のサイズの比より幾分大きいように選択される。あるいは、低い閾値飽和水平域におけるデータを削除するために、Ｓ(t)の一定値が、カットオフ値として選択されてもよい。
【００３１】
より一般的には、カットオフ閾値（ｔｃ）は、計数データ（Ｎ(t)）から決定され、平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）の関連部分集合を決定するために用いられる。平均特徴サイズデータ（Ｓ(t)）の関連部分集合は、ｔ＞ｔｃの場合のすべての値またはｔ≧ｔｃの場合のすべての値を含むことによって選択される。一般的に、カットオフ閾値（ｔｃ）は、計数データ（Ｎ(t)）の関数として決定され、この関数は、計数データ（Ｎ(t)）の初期雑音ピークと次の水平領域との間の移行範囲になるカットオフ閾値（ｔｃ）を決定する。一般的に、カットオフ閾値（ｔｃ）は、関数ｔｃ＝２ｔＰ％−ｔＱ％によって決定される。式中、ｔＰ％は、Ｎ(t)が計数データで観測されるＮの最大値（Ｎｍａｘ）のＰ％を超えない場合のｔの最小値であり、ｔＱ％は、Ｎ(t)が計数データで観測されるＮの最大値（Ｎｍａｘ）のＱ％を超えない場合のｔの最小値であり、Ｐ％≧Ｑ％であり、Ｐ％およびＱ％は１％〜１００％の間の数から独立に選択される。より一般的に、Ｐ％は５０％〜９５％の間の数から選択され、Ｑ％は５％〜９５％の間の数から選択される。Ｐ％＝９５％およびＱ％＝５０％であれば、最も一般的である。
【００３２】
画像に対する最適閾値（ｔo）が決定された後、（ｔo）における閾値処理に対応する画像が、データとして出力されてもよく、視覚ディスプレイまたは印刷プロセスなどの任意の適切な態様で画像として出力されてもよく、元画像入力のさらなる解析用のマスクとしての出力画像の利用などさらなるデータ変換プロセスを含んでもよい。
【００３３】
一般的に、本発明は、コンピュータ技術を用いて、画像に対する最適閾値（ｔo）を選択するため、または画像を閾値処理するためのシステムを提供することによって自動化される。システムは、ａ）ディジタル化画像を提供するための画像素子と、ｂ）データ記憶装置と、ｃ）画像素子からディジタル化画像を受信し、データ記憶装置に書込みしたりデータ記憶装置から読出したりすることができる中央処理装置と、を具備することができる。本発明はまた、画像に対する最適閾値（ｔo）を選択するため、または画像を閾値処理するために、コンピュータへの導入およびソフトウェアの実行によって、コンピュータに本願明細書に開示された方法を実行させるソフトウェアを記録したデータ記録媒体も含んでいる。
【００３４】
本発明は、３次元に拡張してもよい。３次元の場合には、平均特徴サイズは面積ではなく体積を表すと理解されたい。さらに、本発明による方法の利用によって、より高次の画像およびデータ編集物も解析されることができる。多次元データ空間における雑音の低減、決定またはパターン識別のために、本発明による方法に基づく閾値処理を用いることが可能であることは明白である。
【００３５】
本発明は、光学情報の自動読取り、特にＤＮＡの検出または分類などの自動解析プロセスに含まれる可能性があるトレー、スライドなどにおけるサンプル点のマトリックスの自動読取りに有用である。
【００３６】
これらの具体的な実施形態は決して本発明の範囲を限定することはないことを理解されたい。閾値処理におけるステップは、必ずしも、個々に記載した順序を厳格に実行する必要はない。同様の目的を実現する任意の順序で行ってもよい。本発明の他の改変も前述の説明を照らせば、当業者には明白であろう。これらの説明は本発明を明確に開示する実施形態の具体的な実例を提供するために過ぎない。したがって、本発明は、説明された実施形態または本願明細書に含まれる特定の素子、寸法、材料または構成の使用に限定されるわけではない。添付の特許請求の範囲の精神および範囲を逸脱しない本発明の他の改変および変形も網羅される。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明が用いることができる原型的な走査システムの概略図である。
【図２】図１の走査システムによって撮影することができる類の２５６の灰色陰影におけるシミュレーションによる雑音を含む画像である。
【図３】本発明の方法による図２の雑音を含む画像に関して得られた検出された特徴の数（Ｎ(t)）対検出レベル閾値（ｔ）（左の目盛り）および平均特徴サイズ（Ｓ(t)）対検出レベル閾値（ｔ）（右の目盛り）を示すグラフである。
【図４】閾値レベル３５で図２の雑音を含む画像を閾値処理によって得られた二値画像である。
【図５】閾値レベル５０で図２の雑音を含む画像を閾値処理によって得られた二値画像である。
【図６】閾値レベル７５で図２の雑音を含む画像を閾値処理によって得られた二値画像である。
【図７】閾値レベル１４０で図２の雑音を含む画像を閾値処理によって得られた二値画像である。本発明による閾値処理方法の生成物を示している。
【図８】閾値レベル２０５で図２の雑音を含む画像を閾値処理によって得られた二値画像である。
【図９】閾値レベル２２５で図２の雑音を含む画像を閾値処理によって得られた二値画像である。
【図３】
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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2004537902.tif 000042
2004537902.tif 000043
【国際調査報告】
2004537902.tif 000044
2004537902.tif 000045
2004537902.tif 000046