(57)【要約】【課題】画像データが表す画像内に表現された被写体を特定する精度を向上する。【解決手段】画像処理装置は、分割部と、判定部と、特定部と、を備える。分割部は、画像を表す画像データを解析して、画像を構成する各画素を分類することによって、画像を複数の画像領域に分割する。判定部は、複数の画像領域のそれぞれについて、その画像領域の画像中における位置に基づいて、主要被写体を特定する特定処理の対象とするか否かの判定を行う。特定部は、画像データのうち、対象とすると判定された画像領域に対応する画像データに対して特定処理を実行する。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像中の主要被写体を特定する画像処理装置であって、
前記画像を表す画像データを解析して、画像を構成する各画素を分類することによって、前記画像を複数の画像領域に分割する分割部と、
前記複数の画像領域のそれぞれについて、その画像領域の画像中における位置に基づいて、前記主要被写体を特定する特定処理の対象とするか否かの判定を行う判定部と、
前記画像データのうち、前記対象とすると判定された画像領域に対応する画像データに対して前記特定処理を実行する特定部と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記判定部は、画像中における位置に応じて予め定められた重み分布を用いて、前記複数の画像領域のそれぞれについて評価値を算出し、前記算出された評価値に基づいて前記判定を行う画像処理装置。
【請求項３】
画像中の主要被写体を特定する画像処理装置であって、
前記画像を表す画像データを解析して、画像を構成する各画素を分類することによって、前記画像を複数の画像領域に分割する分割部と、
前記複数の画像領域のそれぞれについて、その画像領域の所定の特徴を示す特徴量に基づいて、前記主要被写体を特定する特定処理の対象とするか否かの判定を行う判定部と、
前記画像データのうち、前記対象とすると判定された画像領域に対応する画像データに対して前記特定処理を実行する特定部と、
を備える画像処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像処理装置において、
前記判定部は、前記画像領域の特徴量が、予め定められた範囲に含まれるか否かに基づいて、前記判定を行う画像処理装置。
【請求項５】
画像中の主要被写体を特定する画像処理装置であって、
前記画像を表す画像データを解析して、画像を構成する各画素を分類することによって、前記画像を複数の画像領域に分割する分割部と、
前記複数の画像領域のそれぞれについて、その画像領域の合焦状態に基づいて、前記主要被写体を特定する特定処理の対象とするか否かの判定を行う判定部と、
前記画像データのうち、前記対象とすると判定された画像領域に対応する画像データに対して前記特定処理を実行する特定部と、
を備える画像処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の画像処理装置において、
前記画像データには、撮影時における合焦点または合焦領域を特定するための合焦情報が関連付けられており、
前記判定の対象である領域の合焦状態は、前記合焦情報を用いて判断される画像処理装置。
【請求項７】
請求項５に記載の画像処理装置において、
前記判定の対象である領域の合焦状態は、前記画像データを解析して判断される画像処理装置。
【請求項８】
請求項５に記載の画像処理装置において、
前記分割部は、前記画像データが表す画像を、少なくとも前記合焦状態の良い領域と、前記合焦状態の悪い領域に分割し、
前記判定部は、前記合焦状態の良い領域について、前記特定処理の対象とすると判定し、前記合焦状態の悪い領域について、前記特定処理の対象としないと判定する画像処理装置。
【請求項９】
画像中の主要被写体を特定する画像処理方法であって、
前記画像を表す画像データを解析して、画像を構成する各画素を分類することによって、前記画像を複数の画像領域に分割し、
前記複数の画像領域のそれぞれについて、その画像領域の画像中における位置に基づいて、前記主要被写体を特定する特定処理の対象とするか否かの判定を行い、
前記画像データのうち、前記対象とすると判定された画像領域に対応する画像データに対して前記特定処理を実行する、画像処理方法。
【請求項１０】
画像中の主要被写体を特定する画像処理方法であって、
前記画像を表す画像データを解析して、画像を構成する各画素を分類することによって、前記画像を複数の画像領域に分割し、
前記複数の画像領域のそれぞれについて、その画像領域の所定の特徴を示す特徴量に基づいて、前記主要被写体を特定する特定処理の対象とするか否かの判定を行い、
前記画像データのうち、前記対象とすると判定された画像領域に対応する画像データに対して前記特定処理を実行する、画像処理方法。
【請求項１１】
画像中の主要被写体を特定する画像処理方法であって、
前記画像を表す画像データを解析して、画像を構成する各画素を分類することによって、前記画像を複数の画像領域に分割し、
前記複数の画像領域のそれぞれについて、その画像領域の合焦状態に基づいて、前記主要被写体を特定する特定処理の対象とするか否かの判定を行い、
前記画像データのうち、前記対象とすると判定された画像領域に対応する画像データに対して前記特定処理を実行する、画像処理方法。
【請求項１２】
コンピュータに、画像中の主要被写体を特定させるコンピュータプログラムであって、
前記画像を表す画像データを解析して、画像を構成する各画素を分類することによって、前記画像を複数の画像領域に分割する第１の機能と、
前記複数の画像領域のそれぞれについて、その画像領域の画像中における位置に基づいて、前記主要被写体を特定する特定処理の対象とするか否かの判定を行う第２の機能と、
前記画像データのうち、前記対象とすると判定された画像領域に対応する画像データに対して前記特定処理を実行する第３の機能部と、
を前記コンピュータに実現させるコンピュータプログラム。
【請求項１３】
コンピュータに、画像中の主要被写体を特定させるコンピュータプログラムであって、
前記画像を表す画像データを解析して、画像を構成する各画素を分類することによって、前記画像を複数の画像領域に分割する第１の機能と、
前記複数の画像領域のそれぞれについて、その画像領域の所定の特徴を示す特徴量に基づいて、前記主要被写体を特定する特定処理の対象とするか否かの判定を行う第２の機能と、
前記画像データのうち、前記対象とすると判定された画像領域に対応する画像データに対して前記特定処理を実行する第３の機能と、
を前記コンピュータに実現させるコンピュータプログラム。
【請求項１４】
コンピュータに、画像中の主要被写体を特定させるコンピュータプログラムであって、
前記画像を表す画像データを解析して、画像を構成する各画素を分類することによって、前記画像を複数の画像領域に分割する第１の機能と、
前記複数の画像領域のそれぞれについて、その画像領域の合焦状態に基づいて、前記主要被写体を特定する特定処理の対象とするか否かの判定を行う第２の機能と、
前記画像データのうち、前記対象とすると判定された画像領域に対応する画像データに対して前記特定処理を実行する第３の機能と、
を前記コンピュータに実現させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理の技術に関し、特に、画像内に表現された被写体を特定するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像に表現された被写体が何であるかを自動的に特定することが試みられている。この技術は、例えば、電子図鑑などとして機能する画像処理装置に適用される。
【０００３】
従来、被写体が表現された画像を用いて特徴量を算出し、該特徴量と、予め準備された複数の対象物の複数の基準特徴量のそれぞれと、を用いて得られる複数の類似度を用いて、最大の類似度に対応する対象物が被写体として決定されていた。例えば、２枚の画像データを比較することにより、特定の対象となる被写体部分と背景部分とを分離し、被写体部分の特徴量を用いて被写体を特定する技術が知られている（特許文献１）。こうすれば、背景部分の影響を除去して、被写体の特定精度を向上させることができる。
【０００４】
【特許文献１】特開平７−３０２３４３号公報
【特許文献２】特開平６−２００４９号公報
【特許文献３】特開平２０００−３１４６２０号公報
【特許文献４】特開平２００５−１３６７２７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記従来技術では、１つの画像データから被写体部分と、背景部分とを分離することは考慮されていない。したがって、画像データにおいて、被写体部分と、背景部分とを分離することができず、被写体の特定精度を向上させることができない場合があった。
【０００６】
この発明は、従来技術における上述の課題を解決するためになされたものであり、画像データが表す画像内に表現された被写体を特定する精度を向上することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述の課題の少なくとも一部を解決するため、本発明の第１の態様は、画像中の主要被写体を特定する画像処理装置を提供する。本発明の第１の態様に係る画像処理装置は、前記画像を表す画像データを解析して、画像を構成する各画素を分類することによって、前記画像を複数の画像領域に分割する分割部と、前記複数の画像領域のそれぞれについて、その画像領域の画像中における位置に基づいて、前記主要被写体を特定する特定処理の対象とするか否かの判定を行う判定部と、前記画像データのうち、前記対象とすると判定された画像領域に対応する画像データに対して前記特定処理を実行する特定部と、を備える。
【０００８】
本発明の第１の態様に係る画像処理装置によれば、画像中における位置に基づいて主要被写体を特定する処理の対象にする画像領域を決定する。この結果、被写体特定処理による被写体の特定精度を向上することができる。
【０００９】
本発明の第１の態様に係る画像処理装置において、前記判定部は、画像中における位置に応じて予め定められた重み分布を用いて、前記複数の画像領域のそれぞれについて評価値を算出し、前記算出された評価値に基づいて前記判定を行っても良い。こうすれば、重み分布を適切にさだめることにより、さらに、被写体特定処理による被写体の特定精度を向上することができる。
【００１０】
本発明の第２の態様は、画像中の主要被写体を特定する画像処理装置を提供する。本発明の第２の態様に係る画像処理装置は、前記画像を表す画像データを解析して、画像を構成する各画素を分類することによって、前記画像を複数の画像領域に分割する分割部と、前記複数の画像領域のそれぞれについて、その画像領域の所定の特徴を示す特徴量に基づいて、前記主要被写体を特定する特定処理の対象とするか否かの判定を行う判定部と、前記画像データのうち、前記対象とすると判定された画像領域に対応する画像データに対して前記特定処理を実行する特定部とを備える。
【００１１】
本発明の第２の態様に係る画像処理装置によれば、画像領域の所定の特徴を示す特徴量に基づいて主要被写体を特定する処理の対象にする画像領域を決定する。この結果、被写体特定処理による被写体の特定精度を向上することができる。
【００１２】
本発明の第２の態様に係る画像処理装置において、前記画像領域の特徴量が、予め定められた範囲に含まれるか否かに基づいて、前記判定を行っても良い。こうすれば、特徴量の範囲を適切にさだめることにより、さらに、被写体特定処理による被写体の特定精度を向上することができる。
【００１３】
本発明の第３の態様に係る画像処理装置は、画像中の主要被写体を特定する画像処理装置を提供する。本発明の第３の態様に係る画像処理装置は、前記画像を表す画像データを解析して、画像を構成する各画素を分類することによって、前記画像を複数の画像領域に分割する分割部と、前記複数の画像領域のそれぞれについて、その画像領域の合焦状態に基づいて、前記主要被写体を特定する特定処理の対象とするか否かの判定を行う判定部と、
前記画像データのうち、前記対象とすると判定された画像領域に対応する画像データに対して前記特定処理を実行する特定部と、を備える。
【００１４】
本発明の第３の態様に係る画像処理装置によれば、画像領域の合焦状態に基づいて主要被写体を特定する処理の対象にする画像領域を決定する。この結果、被写体特定処理による被写体の特定精度を向上することができる。
【００１５】
本発明の第３の態様に係る画像処理装置において、前記画像データには、撮影時における合焦点または合焦領域を特定するための合焦情報が関連付けられており、前記判定の対象である領域の合焦状態は、前記合焦情報を用いて判断されても良い。また、前記判定の対象である領域の合焦状態は、前記画像データを解析して判断されても良い。こうすれば、容易に、画像領域の合焦状態を判断することができる。
【００１６】
本発明の第３の態様に係る画像処理装置において、前記分割部は、前記画像データが表す画像を、少なくとも前記合焦状態の良い領域と、前記合焦状態の悪い領域に分割し、前記判定部は、前記合焦状態の良い領域について、前記特定処理の対象とすると判定し、前記合焦状態の悪い領域について、前記特定処理の対象としないと判定しても良い。こうすれば、画像を分割する処理と、領域を特定処理の対象とするか否かを判定する処理をいずれも、合焦状態を用いて行うため、画像処理時間の短縮を図ることができる。
【００１７】
この発明は、種々の形態で実現することが可能であり、画像処理装置、被写体特定装置などの装置発明としての態様の他、例えば、画像処理方法、被写体特定方法などの方法発明として実現することができる。さらに、これらの方法または装置の機能を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体、そのコンピュータプログラムを含み搬送波内に具現化されたデータ信号、等の形態で実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
Ａ．実施例：
・画像処理装置の構成：
次に、本発明の実施の形態を実施例に基づき説明する。図１は、電子図鑑として機能する画像処理装置（パーソナルコンピュータ）２００を示す説明図である。この装置を用いることにより、ユーザは画像内に表現された被写体（例えば花）が何であるかが分からない場合に、被写体の正確な特定結果を容易に得ることができると共に、被写体の詳細情報を得ることができる。
【００１９】
画像処理装置２００は、ＣＰＵ２１０と、ＲＯＭやＲＡＭなどの内部記憶装置２２０と、外部記憶装置２４０と、表示部２６０と、マウスやキーボードなどの操作部２７０と、インタフェース部（Ｉ／Ｆ部）２９０と、を備えている。Ｉ／Ｆ部２９０は、外部に設けられた種々の機器との間でデータ通信を行う。例えば、Ｉ／Ｆ部２９０は、デジタルカメラ３００から画像データを受け取る。
【００２０】
外部記憶装置２４０には、植物や、動物、昆虫などのカテゴリ毎に分類された複数の図鑑データベース２４２が格納されている。各図鑑データベース２４２には、複数種の対象物の詳細情報が登録されている。なお、各対象物の詳細情報は、各対象物の名称と対応付けて登録されている。例えば、植物の図鑑データベースには、対象物毎にすなわち植物の種類毎に、種々の角度から撮影された植物の画像や、花の色および形状、葉の色および形状、茎の色および形状、棲息地、棲息環境、発芽や開花の時期などの詳細情報が登録されている。
【００２１】
また、外部記憶装置２４０には、複数の図鑑データベース２４２に対応する複数の基準特徴量データベース２４４と、領域判定用情報２４５が格納されている。各基準特徴量データベース２４４には、各図鑑データベース２４２に登録された複数種の対象物に対応する複数の基準特徴量が登録されている。なお、各対象物の基準特徴量は、各対象物の名称と対応付けて登録されている。ここで、基準特徴量は、対象物の特徴を示す数値情報である。
【００２２】
本実施例では、各対象物の基準特徴量として、ＭＰＥＧ−７において採用されている色配置（Ｃｏｌｏｒ  Ｌａｙｏｕｔ）の手法を用いて算出される値を用いている。図２は、本実施例に用いる特徴量を説明する概念図である。基準特徴量は、計算機により対象物である被写体Ｓを有する画像データＲＧを解析することにより算出される。画像データＲＧにおいて、被写体Ｓの背景Ｂは、例えば、特徴のない単色（例えば、黒色）の領域とされる。具体的には、計算機は、図２（ａ）に示すように、対象物を被写体とする画像データＲＧを８×８の小ブロックに分割し、各小ブロックを構成する画素データの値（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の平均値（Ｒave、Ｇave、Ｂave）を各小ブロックの代表値（Ｒrep、Ｇrep、Ｂrep）として算出する。計算機は、求めた代表値を用いて８×８の画素データから構成される縮小画素データを作成する。計算機は、作成した縮小画像データ（ＲＧＢデータ）をＹＣｂＣｒデータに変換し、更に、輝度Ｙおよび２つの色差Ｃｂ、Ｃｒの各成分について離散コサイン変換（ＤＣＴ）を行う。ＤＣＴによって、画像データは周波数成分に変換される。なお、離散コサイン変換は当業者において周知な変換処理であるから詳細な説明は省略する。
【００２３】
例えば、図２（ｂ）に示すように、Ｙ、Ｃｂ、Ｃｒの各成分について８×８の係数値が基準特徴量として算出される。すなわち、
Ｙｃ[8][8]＝{yc00, yc01, yc02…yc76,yc77}
Ｃｂｃ[8][8]＝{cbc00, cbc01, cbc02…cbc76,cbc77}
Ｃｒｃ[8][8]＝{crc00, crc01, crc02…crc76,crc77}
の値が、その対象物に対応する基準特徴量となる。
【００２４】
図３は、基準特徴量データベース２４４の一例を示す概略図である。図３には、あるカテゴリの図鑑データベース２４２に対応する基準特徴量データベース２４４が示されており、その図鑑データベース２４２に登録されている５種類の対象物「ObjA」〜「ObjE」ごとに基準特徴量Ｙｃ[8][8]、Ｃｂｃ[8][8]、Ｃｒｃ[8][8]が記録されていることが解る。対象物の種類に応じて、基準特徴量の値は異なっている。本実施例では、この特徴を利用することによって、画像内に表現された被写体がいずれの対象物であるかが特定される。なお、５種類の対象物「ObjA」〜「ObjE」としては、例えば、植物についての図鑑データベース２４２に登録されている５種類の花が想定される。
【００２５】
領域判定用情報２４５は、後述する領域判定処理に用いる情報である。領域判定用情報２４５は、領域判定処理の実施例ごとに異なるので、各実施例について説明する際に詳述する。
【００２６】
内部記憶装置２２０（図１）には、画像処理部２３０として機能するコンピュータプログラムが格納されている。なお、画像処理部２３０の機能は、ＣＰＵ２１０がコンピュータプログラムを実行することによって実現される。コンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録された形態で提供される。
【００２７】
画像処理部２３０は、対象画像取得部２３１、画像分割部２３２と、領域判定部２３３と、被写体特定部２３４と、詳細情報提供部２３５と、を備えている。
【００２８】
対象画像取得部２３１は、処理対象画像を表す画像データを取得する。画像分割部２３２は、取得された画像データを解析して、処理対象画像を構成する各画素を分類することによって、処理対象画像を複数の画像領域に分割する。領域判定部２３３は、各画像領域について、その画像領域を後述する被写体特定処理の対象とするか否かを判定する。被写体特定部２３４は、画像中の主要被写体を特定する被写体特定処理を実行する。具体的には、被写体特定部２３４は、処理対象画像の主要被写体が、基準特徴量データベース２４４に登録された複数の対象物のうちのいずれであるかを決定する。詳細情報提供部２３５は、被写体特定部２３４によって特定された被写体（対象物）に対応する詳細情報を図鑑データベース２４２から読み出して、該詳細情報を表示部２６０に表示させる。
【００２９】
・画像処理部２３０の処理：
図４は、画像処理部２３０によって実行される一連の処理の処理ルーチンを示すフローチャートである。本処理によって、画像処理装置２００は、電子図鑑として機能する。
【００３０】
画像処理部２３０の対象画像取得部２３１は、処理対象画像を表す画像データを取得する（ステップＳ１０２）。例えば、対象画像取得部２３１は、ユーザによって選択された処理対象画像を表す画像データを、外部記憶装置２４０や、デジタルカメラ３００の記憶装置（例えば、メモリカード）から、取得する。
【００３１】
続いて、画像処理部２３０は、ユーザからの入力に応じて、外部記憶装置２４０に格納されている複数の図鑑データベース２４２の中から、使用する図鑑データベース２４２を選択する（ステップＳ１０４）。
【００３２】
続いて、画像処理部２３０の画像分割部２３２は、処理対象画像を複数の画像領域に分割する（ステップＳ１０６）。
【００３３】
図５は、処理対象画像の分割について説明する概念図である。図５（ａ）には、ステップＳ１０２において取得された画像データによって表される処理対象画像の一例として画像ＳＧが示されている。画像ＳＧには、図に示すように、主要被写体としての被写体Ｓ（植物）と、非主要被写体としての被写体Ｂ１（地面）、Ｂ２（石）が表されている。本ステップの処理によって、画像ＳＧは、図５（ｂ）に示すように、例えば、Ａ１〜Ａ４の４つの領域に分割される。領域Ａ１およびＡ２は、主要被写体に対応する領域である。領域Ａ３〜Ａ４は、非主要被写体に対応する領域である。
【００３４】
処理対象画像ＳＧの分割は、ＩＳＯＤＡＴＡ法（Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques A）と呼ばれるアルゴリズムを用いて行われる。ＩＳＯＤＡＴＡ法は、画素データなどの複数のデータを複数のクラスタに分類するための方法であり、非階層的クラスタリングと呼ばれる分類方法の一種である。画像分割部２３２は、適当な色空間、例えば、ＲＧＢ色空間や、ＹＣＣ色空間に、処理対象画像ＳＧを構成する画素を配置する。画像分割部２３２は、ＩＳＯＤＡＴＡ法を用いて、その色空間に、適当な初期設定数のクラスタ中心を配置し、各画素がどのクラスタに属するかを決定する。画像分割部２３２は、各クラスタに属する画素群を少しずつ組み替えながら、最適なクラスタ構成を求める。ＩＳＯＤＡＴＡ法は、周知の方法であるので、詳細な説明は省略する。ＩＳＯＤＡＴＡ法の詳細は、新編画像解析ハンドブック（高木幹雄／東京大学出版会）Ｐ１５７６〜Ｐ１５７９に記述されている。画像分割部２３２は、ＩＳＯＤＡＴＡ法により定められた一のクラスタに属する画素群により形成される領域を、一の画像領域とすることにより、処理対象画像ＳＧを複数の画像領域に分割することができる。
【００３５】
処理対象画像ＳＧが、複数の画像領域に分割されると、画像処理部２３０の領域判定部２３３は、各画像領域について、後述する被写体特定処理（ステップＳ１１０〜Ｓ１１４）の対象とするか否かを判定する（ステップＳ１０８）。本ステップにおける処理を領域判定処理と呼ぶ。領域判定処理では、図５（ｂ）に示す５つの領域のうち、Ａ１およびＡ２は、被写体特定処理の対象とされる領域と判定され、Ａ３〜Ａ５は、被写体特定処理から除外される領域と判定される。領域判定処理は、画像処理部２３０の特徴的処理であり、詳細については、後述することとし、先に被写体特定処理（ステップＳ１１０〜Ｓ１１４）を説明する。
【００３６】
領域判定処理が終了されると、画像処理部２３０の被写体特定部２３４は、処理対象画像ＳＧの特徴量を算出する（ステップＳ１１０）。本ステップにおいて算出される処理対象画像ＳＧの特徴量を対象特徴量と呼ぶ。被写体特定部２３４は、領域判定処理において被写体特定処理の対象とされる領域と判定された画像領域Ａ１およびＡ２に対応する画像データのみを用いて、対象特徴量を算出する。具体的には、まず、被写体特定部２３４は、処理対象画像ＳＧにおいて、被写体特定処理から除外される領域Ａ３〜Ａ４に対応する画像を特徴のない単色（例えば、黒色）の背景に置換する。図６は、対象特徴量を算出するために加工された処理対象画像ＳＧを示す概念図である。図６において、処理対象画像ＳＧは、被写体特定処理の対象とされる領域Ａ１、Ａ２に対応する被写体Ｓと、単色の背景Ｂとから構成される画像に加工されている。ここで、背景Ｂの色は、上述した基準特徴量の算出に用いられた画像ＲＧ（図２（ａ））における背景Ｂの色と同一の色とされる。
【００３７】
被写体特定部２３４は、加工済みの処理対象画像ＳＧを、８×８の小ブロックに分割し、上述した基準特徴量の算出と同様の方法によって対象特徴量を算出する。すなわち、対象特徴量は、Ｙ、Ｃｂ、Ｃｒの各成分について８×８の係数値、Ｙｃ[8][8]、Ｃｂｃ[8][8] 、Ｃｒｃ[8][8]となる。
【００３８】
対象特徴量が算出されると、被写体特定部２３４は、算出された対象特徴量と、基準特徴量データベース２４４に登録された各基準特徴量（図３）と、を用いて類似度を算出する（ステップＳ１１２）。本実施例では、類似度Ｒとして、画像特徴量のユークリッド距離Ｄの逆数が用いられる（Ｒ＝１／Ｄ）。ユークリッド距離Ｄは、以下の式によって算出される。
【００３９】
【数１】
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【００４０】
なお、Ｙｃｐ，Ｃｂｃｐ，Ｃｒｃｐは基準特徴量（係数）を、Ｙｃｑ，Ｃｂｃｑ，Ｃｒｃｑは対象特徴量（係数）をそれぞれ示しており、変数ｉ，ｊは、共に０〜７（ｎ＝７）の整数値を採る。ユークリッド距離Ｄが小さいほど、両画像は類似性が高いことを示しており、ユークリッド距離Ｄが大きいほど、両画像は類似性が低いことを示している。したがって、ユークリッド距離Ｄの逆数である類似度Ｒが大きい程、両画像は類似性が高く、類似度Ｒが小さいほど、両画像は類似性が低いことを示している。
【００４１】
被写体特定部２３４は、ステップＳ１１２で得られた複数の類似度Ｒの中から、最大の類似度Ｒに対応する対象物を主要被写体として特定する（ステップＳ１１４）。
【００４２】
主要被写体が特定されると、画像処理部２３０の詳細情報提供部２３５は、被写体として決定された対象物の詳細情報を図鑑データベース２４２から読み出して、表示部２６０に表示する（ステップＳ１１６）。
【００４３】
次に、領域判定処理（図４：ステップＳ１０８）の３つの態様をそれぞれ、第１実施例〜第３実施例として説明する。
・領域判定処理の第１実施例：
図７〜図８を参照して、領域判定処理の第１実施例について説明する。図７は、領域判定処理の第１実施例の処理ルーチンを示すフローチャートである。図８は、領域判定処理の第１実施例の概要を説明する図である。領域判定処理が開始されると、画像処理部２３０の領域判定部２３３は、判定の対象とする領域（対象領域）を選択する（ステップＳ２０２）。領域判定部２３３は、画像分割部２３２によって定められた画像領域Ａ１〜Ａ４のうちの１つを、対象領域として選択する。
【００４４】
対象領域が選択されると、領域判定部２３３は、対象領域の重要度を表す評価値を算出する（ステップＳ２０４）。第１実施例では、上述した領域判定用情報２４５として、重み分布ＤＳが記録されている。重み分布ＤＳは、画像中における位置に応じて、重要度を表す係数ＩＰの分布を記録したものである。図８（ａ）は、重み分布ＤＳの一例を示している。重み分布ＤＳは、例えば、植物や、動物、昆虫などの、図鑑データベース２４２のカテゴリごとに用意される。図８（ａ）に示す重み分布ＤＳは、花を有する植物用の重み分布の例を示している。花を有する植物を撮影する撮影者は、花の部分を画像の略中心に位置させると考えられる。また、一般的に、花を有する植物の形状は、花部分と花部分から下方に延びる茎・葉部分とによって構成されている。こうした、撮影者による傾向や、所定カテゴリに属する物の一般的な形状などを考慮して、重み分布ＤＳが決定される。図８（ａ）に示す重み分布ＤＳにおいて、画像の略中央部から画像の下端に至る領域Ｄ１は、花を有する植物が主要被写体である画像において、主要被写体が存在する確率が高い領域であるので、領域Ｄ１には大きな係数ＩＰ＝０．８が設定されている。一方、領域Ｄ１の周囲に存在する領域Ｄ２は、主要被写体が存在する確率が低い領域であるので、領域Ｄ２には小さな係数ＩＰ＝０．１が設定されている。重み分布ＤＳは、図８（ａ）に示すように、領域ごとに非連続的な係数が設定されたものに限られない。例えば、重み分布ＤＳは、画像中の座標に応じて、０〜１の間で連続的に滑らかに変化する係数が設定されていても良い。
【００４５】
対象領域の重要度の評価値Ｅは、例えば、以下の式によって、算出される。
Ｅ＝｛Σ（ＩＰn）｝／ＴＮ          …（２）
ここで、ＩＰnは、対象領域内に含まれる画素ｎについての係数ＩＰを表し、分布ＤＳを参照して求められる値である。Σ（ＩＰn）は、対象領域内に含まれる全ての画素についての係数ＩＰの総和を表している。重みＴＮは、対象領域内に含まれる画素の総数を表している。
【００４６】
例えば、図５（ｂ）に示す画像領域Ａ２は、葉の端部に相当する部分が、領域Ｄ２に属し、他の部分は、領域Ｄ１に属している。領域Ｄ２に属する部分が、画像領域Ａ２全体の３割であり、領域Ｄ１に属する部分が画像領域Ａ２全体の７割であるとすると、画像領域Ａ２の評価値Ｅは、０．１×０．３＋０．８×０．７＝０．５９と算出される。一方、画像領域Ａ１は、全てが領域Ｄ１に属しているので、Ａ２の評価値Ｅは、０．８と算出される。同様にして、例えば、領域Ａ３の評価値Ｅ＝０．３、領域Ａ４の評価値Ｅ＝０．１が算出される。
【００４７】
対象領域の評価値Ｅが算出されると、領域判定部２３３は、評価値Ｅを予め定められた閾値Ｅrefを比較する（ステップＳ２０６）。領域判定部２３３は、評価値Ｅが、閾値Ｅrefより大きいと判断すると（ステップＳ２０６：ＹＥＳ）、当該対象領域は被写体特定処理の対象とする領域であると判定する（ステップＳ２０８）。一方、領域判定部２３３は、評価値Ｅが、閾値Ｅrefより小さいと判断すると（ステップＳ２０６：ＮＯ）、当該対象領域は被写体特定処理から除外する領域であると判定する（ステップＳ２１０）。閾値Ｅrefは、主要被写体を含む画像領域を、被写体特定処理の対象とする領域であると判定し、主要被写体を含まない領域（例えば、背景）を、被写体特定処理から除外する領域であると判定できるように、経験的に定められる。例えば、本実施例では、Ｅref＝０．５と設定される。こうすれば、上述した画像領域Ａ１、Ａ２は、被写体特定処理の対象とする領域であると判定され、画像領域Ａ３、Ａ４は、被写体特定処理から除外する領域であると判定される。
【００４８】
続いて、領域判定部２３３は、全ての画像領域の中に、判定の対象領域として未選択の画像領域は在るか否かを判断する（ステップＳ２１２）。領域判定部２３３は、未選択の画像領域が在ると判断すると（ステップＳ２１２：ＹＥＳ）、未選択の画像領域を新たな対象領域として選択し（ステップＳ２０２）、上述のステップを繰り返す。領域判定部２３３は、未選択の画像領域は無いと判断すると（ステップＳ２１２：ＮＯ）、領域判定処理を終了する。
【００４９】
以上説明した領域判定処理の第１実施例を採用した画像処理装置２００によれば、主要被写体を含む領域を被写体特定処理の対象とすると共に、主要被写体とは無関係の領域を被写体特定処理の対象から適切に除外できる。この結果、被写体特定処理による被写体の特定精度を向上することができる。例えば、処理対象画像ＳＧ（図５）に対する被写体特定処理において、地面Ｂ１や、石Ｂ２を含んだ画像から、対象特徴量が算出されると、対象特徴量に地面Ｂ１や、石Ｂ２の特徴が織り込まれてしまう。この結果、基準特徴量との正確な比較が困難になり、被写体の特定精度が劣化してしまう。画像処理装置２００によれば、かかる弊害を除去し、被写体の特定精度を向上することができる。
【００５０】
さらに、無関係の領域を被写体特定処理の対象から除外することにより、被写体特定処理の処理速度を向上することができる。例えば、対象特徴量を算出するために要する時間を大幅に短縮することができる。
【００５１】
さらに、１つの画像データを解析して、被写体特定処理の対象とする領域と、対象から除外する領域とを決定するので、ユーザの利便性が向上すると共に、画像処理装置の汎用性が向上する。
【００５２】
・領域判定処理の第２実施例：
図９を参照して、領域判定処理の第２実施例について説明する。図９は、領域判定処理の第２実施例の処理ルーチンを示すフローチャートである。領域判定処理が開始されると、第１実施例と同様に、画像処理部２３０の領域判定部２３３は、判定の対象とする領域（対象領域）を選択する（ステップＳ３０２）。
【００５３】
対象領域が選択されると、領域判定部２３３は、対象領域の平均色の値を算出する（ステップＳ３０４）。具体的には、領域判定部２３３は、対象領域に含まれる画素の画素データ（ＲＧＢデータ）を、ＹＣｂＣｒデータに変換する。領域判定部２３３は、対象領域に含まれる全ての画素のＹＣｂＣｒデータを用いて、各成分Ｙ、Ｃｂ、Ｃｒについて、平均値Ｙ_ave、Ｃｂ_ave、Ｃｒ_aveをそれぞれ算出する。
【００５４】
つづいて、領域判定部２３３は、算出されたＹＣｂＣｒ色空間における平均色（Ｙ_ave、Ｃｂ_ave、Ｃｒ_ave）が、予め定められた除外対象範囲にあるか否かを判断する（ステップＳ３０６）。第２実施例では、上述した領域判定用情報２４５として、除外対象範囲が記録されている。除外対象範囲は、例えば、ＹＣｂＣｒ色空間に定義される複数の平面によって、規定される。例えば、ｎ個の平面により規定される範囲は、以下のようなｎ個の式によって表現される。
Ａ1Ｙ＋Ｂ1Ｃｂ＋Ｃ1Ｃｒ＜Ｋ1
Ａ2Ｙ＋Ｂ2Ｃｂ＋Ｃ2Ｃｒ＜Ｋ2
・・・
ＡnＹ＋ＢnＣｂ＋ＣnＣｒ＜Ｋn
…（３）
ここで、Ａi、Ｂi、Ｃi、Ｋi（ｉはｎ以下の整数）は、予め定められた係数である。除外対象範囲は、重み分布ＤＳと同様に、例えば、植物や、動物、昆虫などの、図鑑データベース２４２のカテゴリごとに用意される。具体的には、植物に関する図鑑データベースと関連付けられている除外対象範囲は、例えば、植物の背景として写りやすい被写体（例えば、地面や石）の色を含む。一方、植物には、花のように彩度が高い色を有するものが比較的多いと考えられるので、所定値以上の彩度を有する色は、除外対象範囲に含まれないようにされる。このように、除外対象範囲は、所定カテゴリに属する物の色、その物と共に被写体となりやすい物の色等を考慮して、その範囲が定められる。
【００５５】
領域判定部２３３は、上記（３）式の変数（Ｙ、Ｃｂ、Ｃｒ）に、算出された平均色（Ｙ_ave、Ｃｂ_ave、Ｃｒ_ave）の値を代入し、例えば、上述のｎ個の式のいずれかが満たされる場合に、その平均色を有する画像領域（対象領域）は、除外対象範囲にあると判断する。一方、領域判定部２３３は、例えば、上述のｎ個の式の全てが満たされない場合に、その平均色を有する画像領域（対象領域）は、除外対象範囲にないと判断する。
【００５６】
領域判定部２３３は、平均色が、除外対象範囲にあると判断すると（ステップＳ３０６：ＹＥＳ）、当該対象領域は被写体特定処理から除外する領域であると判定する（ステップＳ３１０）。一方、領域判定部２３３は、平均色が、除外対象範囲にないと判断すると（ステップＳ３０６：ＮＯ）、当該対象領域は被写体特定処理の対象とする領域であると判定する（ステップＳ３０８）。
【００５７】
続いて、第１実施例と同様にして、領域判定部２３３は、全ての画像領域の中に、判定の対象領域として未選択の画像領域は在るか否かを判断し（ステップＳ３１２）。未選択の画像領域が在ると判断すると（ステップＳ３１２：ＹＥＳ）、ステップＳ３０２に戻る。領域判定部２３３は、未選択の画像領域は無いと判断すると（ステップＳ３１２：ＮＯ）、領域判定処理を終了する。
【００５８】
以上説明した領域判定処理の第２実施例を採用した画像処理装置２００によれば、領域判定処理の第１実施例を採用した画像処理装置２００と同様の作用・効果を得ることができる。すなわち、被写体の特定精度、および、特定速度が向上すると共に、画像処理装置の汎用性、ユーザの利便性が向上する。
【００５９】
・領域判定処理の第３実施例：
図１０〜図１１を参照して、領域判定処理の第３実施例について説明する。図１０は、領域判定処理の第２実施例の処理ルーチンを示すフローチャートである。図１１は、エッジ量の算出を説明するための説明図である。領域判定処理が開始されると、第１実施例と同様に、画像処理部２３０の領域判定部２３３は、判定の対象とする領域（対象領域）を選択する（ステップＳ４０２）。
【００６０】
対象領域が選択されると、領域判定部２３３は、対象領域のエッジ量ＥＡを算出する（ステップＳ４０４）。対象領域のエッジ量ＥＡは、例えば、対象領域に含まれる全ての画素位置におけるエッジ量ＥＧの平均値が用いられ得る。画素位置におけるエッジ量ＥＧは、その画素位置における輝度値の変化の大きさを示す値である。画素位置におけるエッジ量ＥＧは、その画素位置の近傍における各画素の輝度値の差分を用いることができる。このような差分の計算方法としては、様々な方法を用いることができ、例えば、Ｐｒｅｗｉｔｔオペレータを用いることができる。図１１に示すように、複数の画素がＸ軸方向と、それと直行するＹ軸方向とに沿って配置され、さらに、Ｐ（ｉ，ｊ）が、Ｘ軸に沿ってｉ番目、Ｙ軸に沿ってｊ番目の画素の輝度値を表すとする。この場合、Ｐｒｅｗｉｔｔオペレータによる、画素位置（ｉ，ｊ）におけるエッジ量ＥＧ（ｉ，ｊ）のは以下の式を用いて算出される。
【００６１】
【数２】
2007102307.tif 000004
【００６２】
対象領域のエッジ量ＥＡは、その対象領域の合焦状態に関する評価値として用いることができる。対象領域のエッジ量ＥＡが大きいほど、その対象領域の合焦状態が良い（ピントが合っている）ことを表しており、対象領域のエッジ量ＥＡが小さいほど、その対象領域の合焦状態が悪い（ピントが合っていない）ことを表している。
【００６３】
対象領域のエッジ量ＥＡが算出されると、領域判定部２３３は、エッジ量ＥＡがを予め定められた閾値ＥＡrefを比較する（ステップＳ４０６）。領域判定部２３３は、エッジ量ＥＡが、閾値ＥＡrefより大きいと判断すると（ステップＳ４０６：ＹＥＳ）、当該対象領域は被写体特定処理の対象とする領域であると判定する（ステップＳ４０８）。一方、領域判定部２３３は、エッジ量ＥＡが、閾値ＥＡrefより小さいと判断すると（ステップＳ４０６：ＮＯ）、当該対象領域は被写体特定処理から除外する領域であると判定する（ステップＳ４１０）。閾値ＥＡrefは、主要被写体を含む画像領域を、被写体特定処理の対象とする領域であると判定し、主要被写体を含まない領域（例えば、背景）を、被写体特定処理から除外する領域であると判定できるように、経験的に定められる。一般的に、画像の撮影は、主要被写体にピントを合わせて行われるため、撮影画像において、主要被写体部分は合焦状態が良く、それ以外の被写体（背景など）は合焦状態が悪い。従って、対象領域の合焦状態を評価することにより、その領域を被写体特定処理の対象とするか否かを判断することができる。
【００６４】
続いて、第１実施例と同様にして、領域判定部２３３は、全ての画像領域の中に、判定の対象領域として未選択の画像領域は在るか否かを判断し（ステップＳ４１２）。未選択の画像領域が在ると判断すると（ステップＳ４１２：ＹＥＳ）、ステップＳ４０２に戻る。領域判定部２３３は、未選択の画像領域は無いと判断すると（ステップＳ４１２：ＮＯ）、領域判定処理を終了する。
【００６５】
以上説明した領域判定処理の第３実施例を採用した画像処理装置２００によれば、領域判定処理の第１および第２実施例を採用した画像処理装置２００と同様の作用・効果を得ることができる。すなわち、被写体の特定精度、および、特定速度が向上すると共に、画像処理装置の汎用性、ユーザの利便性が向上する。
【００６６】
Ｂ．変形例：
・第１変形例：
上記領域判定処理の第３実施例では、画像データを解析して、対象領域の合焦状態を評価したが、これに代えて、画像データの付属情報を用いても良い。図１２は、画像データと共に、画像データと関連付けられた付属情報を含む画像ファイルの一例を概念的に示す説明図である。画像ファイル５００は、画像データを格納する画像データ格納領域５０１と、付属情報を格納する付属情報格納領域５０２を備えている。付属情報は、例えば、ＴＩＦＦ（Tagged Image File Format）形式に従って、タグを用いて、付属情報としての各種パラメータを特定できるように格納されている。付属情報は、ディジタルスチルカメラ等の画像データ生成装置において、画像データが生成された時（撮影時）の画像に関する情報であり、図１２に示すように、合焦情報を含んでいる場合がある。合焦情報は、例えば、図１２に示すように、画像中における焦点位置を表す水平座標Ｘ、垂直座標Ｙの値として記録されている。焦点位置情報は、１つの焦点位置についての情報に限らず、複数の焦点位置を示す情報を含んでいても良いし、所定の大きさを持つ焦点範囲を示す情報を含んでいても良い。
【００６７】
係る場合には、領域判定処理において、これらの合焦情報を利用しても良い。例えば、領域判定部２３３は、合焦情報により特定される位置および範囲を含む画像領域は、少なくとも被写体特定処理の対象とすると判定することとしても良い。係る場合には、合焦情報を利用して、領域判定処理の判定精度を向上することができる。もちろん、合焦情報の利用は、領域判定処理の第３実施例だけでなく、領域判定処理の第１実施例および第２実施例と組み合わせて補助的に利用しても良い。
【００６８】
・第２変形例：
上記実施例では、画像分割処理を、ＩＳＯＤＡＴＡ法を用いて実行しているが、他の方法を用いても良い。第２変形例として、図１３を参照して、合焦状態に応じて、画像を構成する各画素を分類して、処理対象画像ＳＧを分割する方法を説明する。図１３は、合焦状態に応じて、複数の画像領域に分割された画像の一例を示す図である。
【００６９】
具体的には、画像処理部２３０の画像分割部２３２は、処理対象画像ＳＧを構成する各画素について、上述した式（４）を用いて、画素位置ごとのエッジ量ＥＧを算出する。画像分割部２３２は、各画素位置のエッジ量を予め定められた閾値ＥＧ_refと比較する。そして、画像分割部２３２は、そして、閾値ＥＧ_ref以上のエッジ量ＥＧを有する画素位置に対応する画素を合焦画素であると判断する。一方、画像分割部２３２は、閾値ＥＧ_ref未満のエッジ量ＥＧを有する画素位置に対応する画素を非合焦画素であると判断する。合焦画素は、合焦状態の良い画像領域（合焦画像領域）を構成する画素を意味する。非合焦画素は、合焦状態の悪い画像領域（非合焦画像領域）を構成する画素を意味する。この結果、処理対象画像ＳＧは、図１３に示すように、合焦画素によって形成される合焦画像領域Ｃ１と、非合焦画素によって構成される非合焦画像領域Ｃ２とに分割される。
【００７０】
領域判定部２３３は、合焦画像領域Ｃ１を、被写体特定処理の対象とする領域と判定すると共に、非合焦画像領域Ｃ２を、被写体特定処理から除外する領域と判定する。
【００７１】
・その他の変形例：
上記領域判定処理の第１〜第３実施例および変形例を組み合わせて、領域判定処理のアルゴリズムを構築しても良い。例えば、領域判定処理の第１実施例と同様に重み分布ＤＳを用いて、被写体特定処理の対象とすると判定された画像領域を、さらに、ＩＳＯＤＡＴＡ法を用いて、複数のサブ画像領域に分割しても良い。そして、サブ画像領域のそれぞれについて、領域判定処理の第２実施例と同様に、サブ画像領域の平均色が除外対象範囲に在るか否かによって、さらに、最終的に領域特定処理の対象とするか否かを判定しても良い。かかる場合には、重み分布ＤＳに規定される各係数ＩＰを領域判定処理の第１実施例より、大きめに設定して、おおまかな判定を行い、サブ画像領域の平均色による判定によって、厳密な判定を行う等、領域判定処理に用いるパラメータを調節して最適なアルゴリズムを構築する。このような領域判定処理のアルゴリズムは、図鑑データベース２４２のカテゴリ（動物、植物、昆虫など）によって異なっていても良く、カテゴリに属する対象物の特性に応じて構築されても良い。
【００７２】
画像分割処理のアルゴリズムは、上述したＩＳＯＤＡＴＡ法や、合焦状態（エッジ量）に基づく方法に限られない。例えば、画像分割部２３２は、階層的クラスタリング法（例えば、最短距離法、メディアン法、重心法、群平均法）、多次元ヒストグラム法、二分法等、周知の様々なアルゴリズムを利用することができる。
【００７３】
被写体特定処理の手法は、上記実施例において説明した手法に限られない。上記実施例では、被写体特定処理において、ＭＰＥＧ−７において採用されている色配置（Ｃｏｌｏｒ  Ｌａｙｏｕｔ）を表す値を基準特徴量および対象特徴量として用いているが、例えば、これに代えて、あるいは、これと共に、色ヒストグラムの値や、被写体（および対象物）の形状に基づく値を、基準特徴量および対象特徴量として利用してもよい。
【００７４】
上述した領域判定処理の第２実施例では、平均色を対象領域の特徴量として用いて、対象領域の判定を実行しているが、これに代えて、あるいは、これと共に、他のパラメータを特徴量として用いても良い。例えば、上述した平均色（Ｙ_ave、Ｃｂ_ave、Ｃｒ_ave）に対象領域における輝度Ｙの分散Ｙσを加えた、４次元ベクトル（Ｙ_ave、Ｃｂ_ave、Ｃｒ_ave、Ｙσ）を、対象領域の特徴量として用いても良い。用いる特徴量に応じて、除外対象範囲を定義する式も変更されることは当然である。例えば、ｍ次元ベクトルで表される特徴量を、対象領域の特徴量として用いる場合には、除外対象範囲を定義する式は、例えば、以下のように表される。
Ａ1Ｘ1＋Ｂ1Ｘ2＋…＋γ1Ｘm＜Ｋ1
Ａ2Ｘ1＋Ｂ2Ｘ2＋…＋γ1Ｘm＜Ｋ1
・・・
ＡnＸ1＋ＢnＸ2＋…＋γnＸm＜Ｋn
…（５）
ここで、Ａi、Ｂi、Ｃi、・・・、γi、Ｋi（ｉはｎ以下の整数）は、予めさだめられた係数である。Ｘ1、Ｘ2・・・Ｘmは、ｍ次元ベクトルで表される特徴量の各成分値を代入するための変数である。
【００７５】
上記実施例において、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置き換えてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部をハードウェアに置き換えてもよい。
【００７６】
以上、実施例、変形例に基づき本発明について説明してきたが、上記した発明の実施の形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明は、その趣旨並びに特許請求の範囲を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】電子図鑑として機能する画像処理装置を示す説明図。
【図２】本実施例に用いる特徴量を説明する概念図。
【図３】基準特徴量データベース２４４の一例を示す概略図。
【図４】画像処理部によって実行される一連の処理の処理ルーチンを示すフローチャート。
【図５】処理対象画像の分割について説明する概念図。
【図６】対象特徴量を算出するために加工された処理対象画像を示す概念図である。
【図７】領域判定処理の第１実施例の処理ルーチンを示すフローチャート。
【図８】領域判定処理の第１実施例の概要を説明する図。
【図９】領域判定処理の第２実施例の処理ルーチンを示すフローチャート。
【図１０】領域判定処理の第２実施例の処理ルーチンを示すフローチャート。
【図１１】エッジ量の算出を説明するための説明図。
【図１２】付属情報を含む画像ファイルの一例を概念的に示す説明図。
【図１３】合焦状態に応じて複数の画像領域に分割された画像の一例を示す図。
【符号の説明】
【００７８】
２００…画像処理装置
２１０…ＣＰＵ
２２０…内部記憶装置
２３０…画像処理部
２３１…対象画像取得部
２３２…画像分割部
２３３…領域判定部
２３４…被写体特定部
２３５…詳細情報提供部
２４０…外部記憶装置
２４２…図鑑データベース
２４４…基準特徴量データベース
２４５…領域判定用情報
２６０…表示部
２７０…操作部
３００…デジタルカメラ
５００…画像ファイル
５０１…画像データ格納領域
５０２…付属情報格納領域
【図１】
2007102307.tif 000005
【図２】
2007102307.tif 000006
【図３】
2007102307.tif 000007
【図４】
2007102307.tif 000008
【図５】
2007102307.tif 000009
【図６】
2007102307.tif 000010
【図７】
2007102307.tif 000011
【図８】
2007102307.tif 000012
【図９】
2007102307.tif 000013
【図１０】
2007102307.tif 000014
【図１１】
2007102307.tif 000015
【図１２】
2007102307.tif 000016
【図１３】
2007102307.tif 000017