(57)【要約】【課題】検索対象画像内でテンプレート画像と類似している画像領域を高速に検索することができる画像検索装置を提供する。【解決手段】検索対象画像内において、テンプレート画像と類似している画像領域を検索する画像検索装置であって、検索対象画像とテンプレート画像とを入力する画像入力手段と、テンプレート画像と検索対象画像間において検索位置を移動しながら、粗い類似尺度の値を求め、求めた類似尺度の値が最良となる検索位置を特定し、該検索位置における詳細な類似尺度の値を求める初期閾値設定手段と、初期閾値設定手段により求めた検索位置における詳細な類似尺度の値を検索閾値の初期値として用いて、画像領域の検索を行う画像検索手段とを備えた。【選択図】図１
2012037923.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索対象画像内において、テンプレート画像と類似している画像領域を検索する画像検索装置であって、
前記検索対象画像と前記テンプレート画像とを入力する画像入力手段と、
前記テンプレート画像と前記検索対象画像間において検索位置を移動しながら、粗い類似尺度の値を求め、求めた類似尺度の値が最良となる前記検索位置を特定し、該検索位置における詳細な類似尺度の値を求める初期閾値設定手段と、
前記初期閾値設定手段により求めた前記検索位置における詳細な類似尺度の値を検索閾値の初期値として用いて、前記画像領域の検索を行う画像検索手段と
を備えたことを特徴とする画像検索装置。
【請求項２】
前記粗い類似尺度は、ｓｅａ距離またはｍｓｅａ距離のいずれかであり、前記詳細な類似尺度は、ＳＡＤであることを特徴とする請求項１に記載の画像検索装置。
【請求項３】
前記粗い類似尺度は、ｍｎｃｃであり、前記詳細な類似尺度は、ＮＣＣであることを特徴とする請求項１に記載の画像検索装置。
【請求項４】
前記粗い類似尺度及び詳細な類似尺度を算出する際に、前記テンプレート画像及び前記検索対象画像の積分画像及び２乗値の積分画像を用いることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の画像検索装置。
【請求項５】
検索対象画像内において、テンプレート画像と類似している画像領域を検索するために、前記検索対象画像と前記テンプレート画像とを入力する画像入力手段と、初期閾値設定手段と、画像検索手段とを備える画像検索装置における画像検索方法であって、
前記初期閾値設定手段が、前記テンプレート画像と前記検索対象画像間において検索位置を移動しながら、粗い類似尺度の値を求め、求めた類似尺度の値が最良となる前記検索位置を特定し、該検索位置における詳細な類似尺度の値を求める初期閾値設定ステップと、
前記画像検索手段が、前記初期閾値設定ステップにより求めた前記検索位置における詳細な類似尺度の値を検索閾値の初期値として用いて、前記画像領域の検索を行う画像検索ステップと
を有することを特徴とする画像検索方法。
【請求項６】
前記粗い類似尺度は、ｓｅａ距離またはｍｓｅａ距離のいずれかであり、前記詳細な類似尺度は、ＳＡＤであることを特徴とする請求項５に記載の画像検索方法。
【請求項７】
前記粗い類似尺度は、ｍｎｃｃであり、前記詳細な類似尺度は、ＮＣＣであることを特徴とする請求項５に記載の画像検索方法。
【請求項８】
前記粗い類似尺度及び詳細な類似尺度を算出する際に、前記テンプレート画像及び前記検索対象画像の積分画像及び２乗値の積分画を用いることを特徴とする請求項５から請求項７のいずれかに記載の画像検索方法。
【請求項９】
検索対象画像内において、テンプレート画像と類似している画像領域を検索するために、前記検索対象画像と前記テンプレート画像とを入力する画像入力手段を備える画像検索装置上のコンピュータに画像検索を行わせる画像検索プログラムであって、
前記テンプレート画像と前記検索対象画像間において検索位置を移動しながら、粗い類似尺度の値を求め、求めた類似尺度の値が最良となる前記検索位置を特定し、該検索位置における詳細な類似尺度の値を求める初期閾値設定ステップと、
前記初期閾値設定ステップにより求めた前記検索位置における詳細な類似尺度の値を検索閾値の初期値として用いて、前記画像領域の検索を行う画像検索ステップと
を前記コンピュータに行わせることを特徴とする画像検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索対象画像内においてテンプレート画像と類似の部分を高速に検索する画像検索装置、画像検索方法及び画像検索プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
検索対象画像内でテンプレート画像と類似している画像領域を高速に検索する画像処理技術として、フルサーチ法が最も使用されている。このフルサーチ法では、検索対象画像上でテンプレート画像を１ピクセル間隔にシフトし、各位置で検索対象画像とテンプレート画像間の類似尺度として、例えば絶対差分値和Ｓｕｍ  ｏｆ  Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ（ＳＡＤ）を用いて計算し、最小のＳＡＤを与える検索画像内のテンプレート画像の位置を見つけるものである。テンプレート画像Ａにおける位置（ｉ，ｊ）での画素値をａ（ｉ，ｊ）（１≦ｉ≦Ｎ，１≦ｊ≦Ｍ）、検索対象画像Ｂにおける位置（ｉ，ｊ）での画素値をｂ（ｉ，ｊ）（１≦ｉ≦Ｘ，１≦ｊ≦Ｙ，Ｎ≦Ｘ，Ｍ≦Ｙ）、検索位置としてテンプレート画像の座標（１，１）と同じ位置の検索対象画像の座標値を（ｃ，ｄ）（１≦ｃ≦Ｘ−Ｎ＋１，１≦ｄ≦Ｙ−Ｍ＋１）とすると、検索位置（ｃ，ｄ）でのＳＡＤは（１）式により求めることができる。
【数１】
2012037923.tif 000003
【０００３】
フルサーチ法における計算時間を削減する手法の一つとして、Ｃｏａｒｓｅ−ｔｏ−ｆｉｎｅ法が提案されている。この手法はテンプレート画像を１画素間隔でシフトしてＳＡＤを計算するフルサーチ法とは異なり、まず粗い画素間隔で検索対象画像全体を探索して、最小のＳＡＤを与える位置を粗く推定し、その後探索で得られた位置の周囲をより細かい画素間隔で探索して最適位置を推定するという、ｃｏａｒｓｅ−ｔｏ−ｆｉｎｅの探索戦略に基づいて最小のＳＡＤを与える検索画像内のテンプレート画像の位置を見つけるものである。
【０００４】
また、フルサーチ法より高速な検索をするための手法として、Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ  Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＳＳＤＡ法）が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。ＳＳＤＡ法は、ＳＡＤの値が計算に用いた画素数が増えるに従い単調に増加する性質を使用し、全ての画素の計算をし終える前に、それまでの検索で得られた最小のＳＡＤ値であるＳＡＤｍｉｎと比較し、ＳＡＤｍｉｎより大きな値を取った場合に計算を打ち切ることにより、計算回数を削減し処理を高速化する手法である。検索位置（ｃ，ｄ）において、ＳＳＤＡ法でＳＡＤの計算途中まで得られた値をｓｓｄａ（ｃ，ｄ）とすると、（２）式により求めることができる。
【数２】
2012037923.tif 000004
ここで、１≦ｎ≦Ｎ，１≦ｍ≦Ｍである。ｓｓｄａ（ｃ，ｄ）をＳＡＤｍｉｎと比較し、ｓｓｄａ（ｃ，ｄ）≧ＳＡＤｍｉｎであれば、これ以上の計算は不要と判断し、検索位置（ｃ，ｄ）をスキップし、次の検索位置に移る。
【０００５】
また、フルサーチ法より高速な検索をするための別の手法として、Ｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅ  Ｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＳＥＡ法）が提案されている（例えば、非特許文献２参照）。ＳＥＡ法は、三角不等式｜ａ＋ｂ｜≦｜ａ｜＋｜ｂ｜を用いて、各検索位置においてＳＡＤを計算する必要があるか否かを判定することによりＳＡＤを計算する回数を削減して、検索処理を高速化する手法である。図７は、ＳＥＡ法の処理動作を示すフローチャートである。図７に示すように、ＳＥＡ法においては、各検索位置においてｓｅａ距離であるｓｅａ（ｃ，ｄ）を、（３）式により計算する（ステップＳ３１）。
【数３】
2012037923.tif 000005
【０００６】
次に、このｓｅａ距離がそれまでの検索で得られた最小のＳＡＤ値であるＳＡＤｍｉｎより大きいか否かを判定し（ステップＳ３２）、ｓｅａ（ｃ，ｄ）≧ＳＡＤｍｉｎであれば検索位置（ｃ，ｄ）をスキップし、次の検索位置に移る。ｓｅａ（ｃ，ｄ）＜ＳＡＤｍｉｎあれば、この検索位置でＳＡＤ（ｃ，ｄ）を計算し（ステップＳ３３）、このＳＡＤ（ｃ，ｄ）のＳＡＤｍｉｎに対する大小を判定する（ステップＳ３４）。ＳＡＤ（ｃ，ｄ）≧ＳＡＤｍｉｎの場合、次の検索位置に移る。ＳＡＤ（ｃ，ｄ）＜ＳＡＤｍｉｎの場合は、ＳＡＤｍｉｎをこのＳＡＤ（ｃ，ｄ）を用いて更新し、この検索位置を記録する（ステップＳ３５）。この処理を全ての検索位置で実施し（ステップＳ３６、Ｓ３７）、最後の検索位置まで検索が終了した後、ＳＡＤｍｉｎが得られた検索位置（ｃ，ｄ）及びＳＡＤｍｉｎを検索結果として出力する（ステップＳ３８）。
【０００７】
また、画像を複数の矩形に複数の階層で等分割し、閾値を超えるようになるまでより深い階層の矩形毎にｓｅａ距離及びｍｓｅａ距離を計算するＭｕｌｔｉｌｅｖｅｌ  Ｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅ  Ｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＭＳＥＡ法）が提案されている（例えば、非特許文献３参照）。図８は、ＭＳＥＡ法の処理動作を示すフローチャートである。図８に示すように、ＭＳＥＡ法においては、ＳＥＡ法と同様に、各検索位置においてｓｅａ距離であるｓｅａ（ｃ，ｄ）を計算する（ステップＳ４１）。
【０００８】
次に、このｓｅａ距離がそれまでの検索で得られた最小のＳＡＤ値であるＳＡＤｍｉｎより大きいか否かを判定し（ステップＳ４２）、ｓｅａ（ｃ，ｄ）≧ＳＡＤｍｉｎであれば検索位置（ｃ，ｄ）をスキップし、次の検索位置に移る。ｓｅａ（ｃ，ｄ）＜ＳＡＤｍｉｎの場合、この検索位置で第一段階のｍｓｅａ距離であるｍｓｅａ（ｃ，ｄ）を、（４）式と（５）式とにより計算する（ステップＳ４３）。
【数４】
2012037923.tif 000006
ここで、Ｐ１（１）＝０，Ｐ１（２）＝Ｎ／２，Ｐ１（３）＝Ｎ，Ｑ１（１）＝０，Ｑ１（２）＝Ｎ／２，Ｑ１（３）＝Ｍである。
【０００９】
ｍｓｅａ距離は、テンプレート画像を分割した矩形領域内で個別に計算したｓｅａ距離であるｐｓｅａ距離を総計した値である。ＭＳＥＡ法では、矩形領域はテンプレート画像をｘ軸方向及びｙ軸方向ごとに等分割することにより得られる。
【００１０】
次に、このｍｓｅａ距離がＳＡＤｍｉｎより大きいか否かを判定し（ステップＳ４４）、ｍｓｅａ（ｃ，ｄ）≧ＳＡＤｍｉｎであれば検索位置（ｃ，ｄ）をスキップし、次の検索位置に移る。ｍｓｅａ（ｃ，ｄ）＜ＳＡＤｍｉｎの場合、この検索位置で次の段階のｍｓｅａ距離を、（６）式と（７）式とを用いて計算する。
【数５】
2012037923.tif 000007
ここで、Ｐ２（１）＝０，Ｐ２（２）＝Ｎ／４，Ｐ２（３）＝２×Ｎ／４，Ｐ２（４）＝３×Ｎ／４，Ｐ２（５）＝Ｎ，Ｑ２（１）＝０，Ｑ２（２）＝Ｎ／４，Ｑ２（３）＝２×Ｎ／４，Ｑ２（４）＝３×Ｎ／４，Ｑ２（５）＝Ｍである。
【００１１】
第２段階目のｍｓｅａ距離は、第１段階目の各矩形領域を更に等分割して得られる矩形領域を用いて計算する。続いて、同様に、このｍｓｅａ距離とＳＡＤｍｉｎとの大小関係により、検索をスキップするか、次の段階のｍｓｅａ距離を計算するかを判定する（ステップＳ４５）。事前に設定した全ての段階まで、矩形分割及びｍｓｅａ距離算出を繰り返し、最後の段階において得られたｍｓｅａ距離がｍｓｅａ（ｃ，ｄ）＜ＳＡＤｍｉｎの場合、この検索位置でＳＡＤ（ｃ，ｄ）を計算し（ステップＳ４６）、このＳＡＤ（ｃ，ｄ）のＳＡＤｍｉｎに対する大小を判定する（ステップＳ４７）。
【００１２】
ＳＡＤ（ｃ，ｄ）≧ＳＡＤｍｉｎの場合、次の検索位置に移る。ＳＡＤ（ｃ，ｄ）＜ＳＡＤｍｉｎの場合は、ＳＡＤｍｉｎをこのＳＡＤ（ｃ，ｄ）を用いて更新し、この検索位置を記録する（ステップＳ４８）。この処理を全ての検索位置で実施し（ステップＳ４９、Ｓ５０）、最後の検索位置まで検索が終了した後、ＳＡＤｍｉｎが得られた検索位置（ｃ，ｄ）及びＳＡＤｍｉｎを検索結果として出力する（ステップＳ５１）。
【００１３】
また、ＳＥＡ法及びＭＳＥＡ法に対し、ｓｅａ距離若しくはｍｓｅａ距離を用いて、検索対象画像中でｓｅａ距離若しくはｍｓｅａ距離が最小若しくはそれに類する値となる複数位置を検出し、この位置に対してのみＳＡＤを計算し、最小のＳＡＤをとる位置を検索結果とすることにより、ＳＡＤの計算処理回数を削減するＧｌｏｂａｌ  Ｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＧＥＡ法）が提案されている（例えば、特許文献４参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１４】
【非特許文献１】D. Barnea and H. Silverman 「A class of algorithms for fast digital image registration」IEEE Transaction on Computers, vol.C-21, no.2 pp.179-186, 1972
【非特許文献２】W. Li and E. Salari 「Successive Elimination Algorithm for Motion Estimation」IEEE Transactions on Image Processing, vol. 4, no.1, pp. 105-107, January 1995
【非特許文献３】X.Q. Gao, C.J. Duanmu, and C.R. Zou 「A Multilevel Successive Elimination Algorithm for Block Matching Motion Estimation」IEEE Transactions on Image Processing, vol.9, no. 3, pp. 501-504, March 2000
【非特許文献４】Y.W. Huang, S.Y. Chien, B.Y. Hsieh, and L.G. Chen 「Global Elimination Algorithm and Architecture Design for Fast Block Matching Motion Estimation」IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol.14, no.6, pp.898-907, June 2004
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
しかしながら、フルサーチ法では、必ず検索対象画像内で最小のＳＡＤ及び最適な位置が得られるが、ＳＡＤの計算処理に時間が掛かるという問題がある。また、Ｃｏａｒｓｅ−ｔｏ−ｆｉｎｅ法では、フルサーチ法より高速に検索処理が実施できるが、粗い画素間隔で探索するために、必ずしも最適な位置が得られる保証がないという問題がある。
【００１６】
また、ＧＥＡ法も同様に、フルサーチ法より高速に検索処理が実施できるが、ｓｅａ距離若しくはｍｓｅａ距離が小さい位置が、必ずしもＳＡＤｍｉｎなる位置とは限らないため、必ずしも最適な位置が得られる保証がないという問題がある。
【００１７】
また、ＳＳＤＡ法ではｓｓｄａ距離を、ＳＥＡ法ではｓｅａ距離を、ＭＳＥＡ法ではｍｓｅａ距離を、各々それまでの検索で得られたＳＡＤｍｉｎと比較して、この検索位置での計算処理の途中打ち切り、若しくはＳＡＤ計算の回避をすることにより、より少ない計算処理で最適な類似位置の検索が可能となる。したがって、ＳＡＤｍｉｎの値が小さいほど、より効率的に処理量が削減されることになる。
【００１８】
しかしながら、最小のＳＡＤｍｉｎが得られる正解の検索位置が検索対象画像中のどこに存在するかは不明のため、検索開始位置に近い場所で正解位置で得られる最小のＳＡＤｍｉｎが得られれば、その後の検索位置での計算打ち切り回数や計算削減量がより多くなるが、最小のＳＡＤｍｉｎが得られる位置が検索開始位置より遠い場合には、その後の検索位置での計算打ち切り回数や計算削減量は少なくなる。そのため、どの程度ＳＡＤの計算を打ち切り若しくはスキップできるかは、検索対象画像及びテンプレート画像に依存しており、適用例によってはあまり高速な検索処理できないという問題がある。
【００１９】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、検索対象画像内でテンプレート画像と類似している画像領域を検索する場合に、ＳＡＤｍｉｎの初期値を通常の検索処理の過程で得られる値より小さい値に設定してから検索を開始することにより、検索開始位置からより速い段階で計算処理の途中打ち切り、若しくはより少ない計算及び比較回数でＳＡＤ計算を回避して次の検索位置へのスキップを可能とし、検索対象画像内でテンプレート画像と類似している画像領域を高速に検索することができる画像検索装置、画像検索方法及び画像検索プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
本発明は、検索対象画像内において、テンプレート画像と類似している画像領域を検索する画像検索装置であって、前記検索対象画像と前記テンプレート画像とを入力する画像入力手段と、前記テンプレート画像と前記検索対象画像間において検索位置を移動しながら、粗い類似尺度の値を求め、求めた類似尺度の値が最良となる前記検索位置を特定し、該検索位置における詳細な類似尺度の値を求める初期閾値設定手段と、前記初期閾値設定手段により求めた前記検索位置における詳細な類似尺度の値を検索閾値の初期値として用いて、前記画像領域の検索を行う画像検索手段とを備えたことを特徴とする。
【００２１】
本発明は、前記粗い類似尺度は、ｓｅａ距離またはｍｓｅａ距離のいずれかであり、前記詳細な類似尺度は、ＳＡＤであることを特徴とする。
【００２２】
本発明は、前記粗い類似尺度は、ｍｎｃｃであり、前記詳細な類似尺度は、ＮＣＣであることを特徴とする。
【００２３】
本発明は、前記粗い類似尺度及び詳細な類似尺度を算出する際に、前記テンプレート画像及び前記検索対象画像の積分画像及び２乗値の積分画像を用いることを特徴とする。
【００２４】
本発明は、検索対象画像内において、テンプレート画像と類似している画像領域を検索するために、前記検索対象画像と前記テンプレート画像とを入力する画像入力手段と、初期閾値設定手段と、画像検索手段とを備える画像検索装置における画像検索方法であって、前記初期閾値設定手段が、前記テンプレート画像と前記検索対象画像間において検索位置を移動しながら、粗い類似尺度の値を求め、求めた類似尺度の値が最良となる前記検索位置を特定し、該検索位置における詳細な類似尺度の値を求める初期閾値設定ステップと、前記画像検索手段が、前記初期閾値設定ステップにより求めた前記検索位置における詳細な類似尺度の値を検索閾値の初期値として用いて、前記画像領域の検索を行う画像検索ステップとを有することを特徴とする。
【００２５】
本発明は、前記粗い類似尺度は、ｓｅａ距離またはｍｓｅａ距離のいずれかであり、前記詳細な類似尺度は、ＳＡＤであることを特徴とする。
【００２６】
本発明は、前記粗い類似尺度は、ｍｎｃｃであり、前記詳細な類似尺度は、ＮＣＣであることを特徴とする。
【００２７】
本発明は、前記粗い類似尺度及び詳細な類似尺度を算出する際に、前記テンプレート画像及び前記検索対象画像の積分画像及び２乗値の積分画を用いることを特徴とする。
【００２８】
本発明は、検索対象画像内において、テンプレート画像と類似している画像領域を検索するために、前記検索対象画像と前記テンプレート画像とを入力する画像入力手段を備える画像検索装置上のコンピュータに画像検索を行わせる画像検索プログラムであって、前記テンプレート画像と前記検索対象画像間において検索位置を移動しながら、粗い類似尺度の値を求め、求めた類似尺度の値が最良となる前記検索位置を特定し、該検索位置における詳細な類似尺度の値を求める初期閾値設定ステップと、前記初期閾値設定ステップにより求めた前記検索位置における詳細な類似尺度の値を検索閾値の初期値として用いて、前記画像領域の検索を行う画像検索ステップとを前記コンピュータに行わせることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、検索正解位置で得られるＳＡＤ等の検索結果の判定に用いられる類似尺度の値と同等若しくはこの類似尺度の値により近い値を、判定処理で閾値として用いる類似尺度の最良値の初期値として設定して画像検索を実行することにより、検索開始時からより速い段階でのＳＡＤ等の類似尺度の計算の打ち切りやより少ない計算処理及び比較回数で、類似尺度の計算をするか、若しくはこの検索位置をスキップするか否かの判定ができ、検索対象画像内でテンプレート画像と類似している画像領域をより高速に検索することができるという効果が得られる。また、本発明による初期値設定を用いて網羅的な検索処理を実行することにより、Ｃｏａｒｓｅ−ｔｏ−ｆｉｎｅ法やＧＥＡ法とは異なり、必ず最適な検索結果を得ることが可能になるという効果も得られる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の一実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す画像検索装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】図２に示すステップＳ２における処理の詳細動作を示すフローチャートである。
【図４】検索対象画像の一例を示す図である。
【図５】テンプレート画像の一例を示す図である。
【図６】テンプレート画像の一例を示す図である。
【図７】従来技術による画像検索の処理動作（ＳＥＡ法）を示すフローチャートである。
【図８】従来技術による画像検索の処理動作（ＭＳＥＡ法）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】
【００３１】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態による画像検索装置を説明する。図１は同実施形態の構成を示すブロック図である。この図において、符号１００は、コンピュータ装置で構成し、検索対象画像内でテンプレート画像と類似している画像領域を検索する画像検索装置である。画像検索装置１００は、入力部１０、初期閾値設定部２０、画像検索部３０及び出力部４０から構成する。入力部１０は、検索対象画像とテンプレート画像とを入力する。初期閾値設定部２０は、検索対象画像上にテンプレート画像と同じ大きさの領域（検索位置）を設定し、検索位置を１画素ずつ移動させながら、各検索位置における検索対象画像とテンプレート画像との類似尺度を計算する。
【００３２】
初期閾値設定部２０は、処理量が少ない類似尺度を用いて、この類似尺度が最良となる検索位置を検索し、この検索位置で画像検索処理の最終結果の判定に用いる詳細な類似尺度（ＳＡＤ等）の値を計算し、この計算した類似尺度の値を画像検索部３０に出力する。出力した値は、画像検索部３０での検索時に各種判定処理の閾値として用いられる類似尺度の最良値の初期閾値として利用される。ここで、処理量が少ない類似尺度とは、たとえば、ｓｅａ距離またはｍｓｅａ距離のことである（分割０の場合がｓｅａ距離である）。また、後述の画像検索部３０における画像検索の最終結果の判定で用いる詳細な類似尺度とは、たとえば、ＳＡＤ距離である。
【００３３】
なお、類似尺度が最良となる画像領域とは、テンプレート画像とのｓｅａ距離またはｍｓｅａ距離やＳＡＤ距離が最小となる画像領域を意味する。また、初期閾値設定部２０は、検索対象画像内の各検索位置との計算量の少ない類似尺度を計算する場合に、検索対象画像に対しての積分画像とテンプレート画像とに対しての積分画像とをそれぞれ生成する。そして、初期閾値設定部２０は、生成した検索位置に対しての積分画像とテンプレート画像に対しての積分画像とを用いて、類似尺度を計算しても良い。
【００３４】
画像検索部３０は、初期閾値設定部２０から出力された類似尺度の値を、それまで検索して得られた類似尺度の最良値の初期閾値として設定し、入力部１０に入力された検索対象画像においてテンプレート画像と同じ大きさの画像領域を切り出し、この切り出した画像領域（検索位置）において詳細な類似尺度を用いてこの類似尺度が最良となる位置の検索を実行する。例えば、検索方法としてＳＳＤＡ法を用いる場合、テンプレート画像と検索位置との類似尺度の計算途中のｓｓｄａ値とそれまで検索して得られた類似尺度の最良値（ＳＡＤｍｉｎ）を比較し、ｓｓｄａ値が類似尺度の最良値を上回った場合は検索位置をスキップする。この検索位置において、一度もスキップせず類似尺度の計算を終えた場合は、最後に得られた類似尺度（ｓｓｄａ値＝ＳＡＤ）とそれまで検索して得られた類似尺度の最良値とを比較し、この類似尺度がこれまでの検索で得られた類似尺度の最良値よりも高い場合のみ、類似尺度の最良値の値をこの詳細な類似尺度を用いて更新する。
【００３５】
また、検索方法としてフルサーチ法を用いた場合は、テンプレート画像と検索位置と間のＳＡＤを類似尺度の最良値（ＳＡＤｍｉｎ）と比較し、ＳＡＤ値が類似尺度の最良値を上回った場合は検索位置をスキップする。そうでない場合は、類似尺度の最良値（ＳＡＤｍｉｎ）の値を現在のＳＡＤ値に更新する。この処理を検索対象画像上で検索位置をずらしながら繰り返し、テンプレート画像との類似尺度の最良値を持つ検索位置を、検索対象画像内でテンプレート画像と最も類似している画像領域として検索する。
【００３６】
また、検索手法としてＳＥＡ法若しくはＭＳＥＡ法を用いる場合、テンプレート画像と検索位置との各分割段階での類似尺度を計算し、求めた類似尺度とこれまでの検索で得られた類似尺度の最良値、ＳＡＤを用いた場合はＳＡＤｍｉｎを比較することにより、この検索対象画像の検索位置についてテンプレート画像との詳細な類似尺度を計算するか否かを決定する。このとき、各検索位置において、最終段階での類似尺度がこれまでの検索で得られた類似尺度の最良値よりも高い場合、詳細な類似尺度を計算し、この詳細な類似尺度がこれまでの検索で得られた類似尺度の最良値よりも高い場合のみ、類似尺度の最良値をこの詳細な類似尺度を用いて更新する。この処理を検索対象画像上で検索位置をずらしながら繰り返し、テンプレート画像との類似尺度が最良値をとる検索位置を、検索対象画像内でテンプレート画像と最も類似している画像領域として検索する。
【００３７】
出力部４０は、画像検索部３０により検索された結果を出力する。すなわち、出力部４０は、検索対象画像内でテンプレート画像と類似している画像領域を示す情報を出力する。なお、この画像領域を示す情報とは、検索対象画像内でテンプレート画像と類似している画像領域の、検索対象画像内における位置を示す情報であってもよい。
【００３８】
次に、図２を参照して、図１に示す画像検索装置１００の処理動作を説明する。図２は、図１に示す画像検索装置１００の処理動作を示すフローチャートである。まず、入力部１０は、検索対象画像を入力する。そして、入力部１０は、検索クエリーであるテンプレート画像を入力する（ステップＳ１）。画像入力された後、初期閾値設定部２０は、入力部１０において入力したテンプレート画像に対して、処理量の少ない識別尺度を用いて、この識別尺度が最良となる位置を検出する（ステップＳ２）。
【００３９】
次に、初期閾値設定部２０は、画像検索の結果を判定するための識別尺度を求める（ステップＳ３）。続いて、画像検索部３０は、この識別尺度の値を、それまでの検索で得られた類似尺度の最良値の初期閾値として設定し、画像検索部でこの閾値を用いて画像検索処理を行い（ステップＳ４）、出力部４０は、検索結果を出力する（ステップＳ５）。この動作により、画像検索装置１００は、検索対象画像内でテンプレート画像と類似している画像領域を検索することができる。
【００４０】
次に、図３を参照して、図２に示すステップＳ２における初期閾値算出部２０による処理について詳細に説明する。まず、初期閾値設定部２０は、処理量の少ない類似尺度及び詳細な類似尺度を算出する際に画素値の積分値を高速に求めるため、テンプレート画像及び検索対象画像から各々に対応する積分画像を作成する。例えば、テンプレート画像ａに対する積分画像ａｉの座標（ｉ，ｊ）における積分値ａｉ（ｉ，ｊ）は、（８）式により算出する。
ａｉ（ｉ，ｊ）＝ａ（ｉ，ｊ）＋ａｉ（ｉ−１，ｊ）＋ａｉ（ｉ，ｊ−１）−ａｉ（ｉ−１，ｊ−１）  ・・・（８）
但し、ａ（０，０）＝ａ（０，１）＝ａ（１，０）＝０である。
【００４１】
同様に、検索対象画像ｂに対する積分画像ｂｉの座標（ｉ，ｊ）における積分値ｂｉ（ｉ，ｊ）は、（９）式により算出する。
ｂｉ（ｉ，ｊ）＝ｂ（ｉ，ｊ）＋ｂｉ（ｉ−１，ｊ）＋ｂｉ（ｉ，ｊ−１）−ｂｉ（ｉ−１，ｊ−１）  ・・・（９）
但し、ｂ（０，０）＝ｂ（０，１）＝ｂ（１，０）＝０である。
【００４２】
次に、初期閾値設定部２０は、検索対象画像上にテンプレート画像と同じ大きさの領域（検索位置）を設定し、検索位置を１画素ずつ移動させながら、各検索位置における検索対象画像とテンプレート画像との間の計算量の少ない識別尺度を計算する（ステップＳ２１）。この処理量の少ない識別尺度は、画像検索部３０における閾値検索向けの類似尺度であり、ｓｅａ距離である（３）式や、ｍｓｅａ距離である（４）式などを利用する。以下のステップでは、ｓｅａ距離及び１段階目のｍｓｅａ距離を利用する場合について説明する。
【００４３】
初期閾値設定部２０は、検索対象画像の検索位置（ｃ，ｄ）で求められたｓｅａ距離を算出する処理を行う。続いて、初期閾値設定部２０は、このｓｅａ距離がそれまでの検索で得られた最小の閾値であるＴＨｍｉｎより大きいか否かを判定する（ステップＳ２２）。検索を始める前の初期値として、通常ＴＨｍｉｎは十分に大きい値に設定してある。この判定の結果、ｓｅａ（ｃ，ｄ）≧ＴＨｍｉｎであれば、初期閾値設定部２０は、検索位置（ｃ，ｄ）をスキップし、全ての位置での検索が終了しているか否かを判定する（ステップＳ２６）。ステップで判定した結果が、全ての位置での検索が終了していない場合、初期閾値設定部２０は、次の検索位置に移る（ステップＳ２７）。
【００４４】
一方、ステップＳ２２の判定結果が、ｓｅａ（ｃ，ｄ）≧ＴＨｍｉｎでない場合、初期閾値設定部２０は、この検索位置で第一段階のｍｓｅａ距離であるｍｓｅａ（ｃ，ｄ）を（１０）式により計算する（ステップＳ２３）。
【数６】
2012037923.tif 000008
【００４５】
ここで、初期閾値設定部２０は、各ｐｓｅａ距離を高速に算出するために、先に作成した積分画像ａｉ及びｂｉを用いる。ここで、Ｕ１（ｋ）＜ｘ≦Ｕ１（ｋ＋１）及びＶ１（ｋ）＜ｙ≦Ｖ１（ｋ＋１）のｐｓｅａ距離は、（１１）式、（１２）式および（１３）式により算出する。
【００４６】
ｐｓｅａ（ｋ，ｌ）＝｜ｉｉａ（ｋ，ｌ）−ｉｉｂ（ｋ＋ｃ，ｌ＋ｄ）｜  ・・・（１１）
ｉｉａ（ｋ，ｌ）＝ａｉ（Ｕ１（ｋ＋１），Ｖ１（ｌ＋１））＋ａｉ（Ｕ１（ｋ），Ｖ１（ｌ））−ａｉ（Ｕ１（ｋ），Ｖ１（ｌ＋１））−ａｉ（Ｕ１（ｋ＋１），Ｖ１（ｌ））  ・・・（１２）
ｉｉｂ（ｋ＋ｃ，ｌ＋ｄ）＝ｂｉ（Ｕ１（ｋ＋１）＋ｃ，Ｖ１（ｌ＋１）＋ｄ）＋ｂｉ（Ｕ１（ｋ）＋ｃ＋ｃ，Ｖ１（ｌ）＋ｄ）−ｂｉ（ｕ１（ｋ）＋ｃ，Ｖ１（ｌ＋１）＋ｄ）−ｂｉ（Ｕ１（ｋ＋１）＋ｃ，Ｖ１（ｌ）＋ｄ）  ・・・（１３）
【００４７】
このＵ１（１），…，Ｕ２（３）は、第１段階のｍｓｅａを求める場合におけるｘ軸方向の分割位置の各座標である。また、Ｖ１（１），…，Ｖ１（３）も、Ｕ１（１），…，Ｕ２（３）と同様に、第１段階のｍｓｅａ距離を求める場合におけるｙ軸方向の分割位置の座標である。
【００４８】
次に、初期閾値設定部２０は、求めたｍｓｅａ距離がＴＨｍｉｎより大きいか否かを判定する（ステップＳ２４）。この判定した結果がｍｓｅａ（ｃ，ｄ）≧ＴＨｍｉｎの場合、初期閾値設定部２０は、検索位置（ｃ，ｄ）をスキップし、次の検索位置に移る（ステップＳ２６、Ｓ２７）。一方、判定した結果がｍｓｅａ（ｃ，ｄ）≧ＳＡＤｍｉｎでない場合（ｍｓｅａ（ｃ，ｄ）＜ＳＡＤｍｉｎの場合）、初期閾値設定部２０は、ＴＨｍｉｎをこのｍｓｅａ（ｃ，ｄ）を用いて更新し、この検索位置（ｃ，ｄ）を記録する（ステップＳ２５）。初期閾値設定部２０は、このような処理を検索対象画像における全ての検索位置で実行する（ステップＳ２６、Ｓ２７）。このようにして、検索対象画像における最後の検索位置まで検索が終了する。
【００４９】
次に、画像検索部３０の処理動作（ステップＳ４）の詳細を説明する。初期閾値設定部２０は、ＴＨｍｉｎが得られた検索位置（ｃ，ｄ）において、ＳＡＤ（ｃ，ｄ）を計算し、得られたＳＡＤを画像検索部３０に出力する。これを受けて、画像検索部３０は、初期閾値設定部２０が出力したＳＡＤを受取り、それまでの検索で得られた最小のＳＡＤであるＳＡＤｍｉｎ（類似尺度の最良値）の初期値としてこのＳＡＤの値を設定する。画像検索部は３０は、このＳＡＤｍｉｎを閾値として用いて、検索対象画像に対する画像検索を各検索位置で実行する。
【００５０】
画像検索部３０は、例えば公知のＭＳＥＡ法（図８参照）を用いて、画像検索処理を行う。ここで画像検索部３０は、ＳＡＤｍｉｎを閾値として用いることにより、計算処理量の削減が可能である画像検索方法であれば、ＭＳＥＡ法でなくとも良い。例えば、ＳＥＡ法（図７を参照）やＳＳＤＡ法により画像検索処理を実行してもよい。その後、画像検索部３０は、ＳＡＤｍｉｎが得られた検索位置（ｃ，ｄ）及びＳＡＤｍｉｎを検索結果として、出力部４０を介して出力する。
【００５１】
なお、前述した説明においては、全ての検索位置において、ｓｅａ距離及びｍｓｅａ距離の計算を行うが、ＳＡＤを用いたフルサーチ法とは異なり、極めて少ない計算量で実行することが可能である。またＳＥＡ法及びＭＳＥＡ法での検索結果の出力とは、ＳＡＤの計算を実施しない点が異なる。
【００５２】
以上説明したように、図１に示す画像検索装置１００は、初期閾値設定部２０が、検索対象画像に対して、処理量の少ない識別尺度を用いて、この識別尺度が最小となる検索位置を検出する。そして、この検索位置において、最終的な画像検索の判定に用いる識別尺度であるＳＡＤを計算する。次に、このＳＡＤを画像検索部３０に出力する。そして、画像検索部４０は、所期閾値設定部２０から出力されたＳＡＤを、それまでに得られた最良のＳＡＤ値であるＳＡＤｍｉｎの初期値として設定し、検索対象画像内において、複数の画像領域との類似尺度が最も高い画像領域を、検索対象画像内でテンプレート画像と類似している画像領域として検索する。
【００５３】
これにより、画像検索装置１００は、検索対象画像内でテンプレート画像と類似している画像領域を検索する場合に、より少ない階層及び処理回数でＳＡＤを計算するかこの検索位置をスキップするか否かの判定や、より少ない計算回数でのｓｓｄａ距離の計算の打ち切りを可能とし、検索対象画像内でテンプレート画像と類似している画像領域を高速に検索することができる。
【００５４】
また、初期閾値設定部２０において、矩形領域内の画素値の積算値を、積分画像を用いて計算することにより、ｓｅａ距離及びｍｓｅａ距離の高速な計算が可能である。また、前述した説明では、処理量の少ない類似尺度としてｓｅａ距離及びｍｓｅａ距離の第１段階を用いたが、ｓｅａ距離のみ、若しくはｍｓｅａ距離の第２段階以降の距離を使用することも可能である。
【００５５】
また、前述した説明では、画素値の積分値を算出する際に積分画像を用いたが、当然ながら処理時間は増えるものの、都度画素値の加算処理を実行する手法も使用可能である。また、前述した説明では、画像検索部３０の検索処理方法としてＭＳＥＡ法を用いたが、類似尺度の最良値（ＳＡＤｍｉｎ等）を閾値として用いることにより検索処理の高速化を図る検索処理方法（ＳＳＤＡ法やＳＥＡ法等）であれば、本発明を適用することが可能である。
【００５６】
これらにより、従来手法より早い分割段階でＳＡＤ等の画像検索の最終結果の判定に用いる類似尺度の計算の途中打ち切りや、この類似尺度の計算を省略する回数が増加し、より高速な画像検索処理が可能となる。またＣｏａｒｓｅ−ｔｏ−ｆｉｎｅ法と異なり、画像検索部３０で網羅的な検索を実行することで、必ず最適な結果を得ることが可能である。また、本発明による画像検索装置１００は、画像検索のみならず、ブロックマッチング動き予測法の手法として、ビデオシーケンスの圧縮処理において、２つの隣り合う時間軸の画面上で現在処理中のブロックに最も近いブロックをサーチする目的にも利用可能である。
【００５７】
また、前述した説明では、初期閾値設定部２０において、処理量の少ない画像間の類似性を判定する尺度としてｓｅａ距離およびｍｓｅａ距離を用い、画像検索部３０における検索結果を判定する識別尺度としてＳＡＤを用いたが、違う類似尺度や判定基準を用いることも可能である。
【００５８】
以下に例えば、ＳＡＤの代わりに正規化相関（ＮＣＣ）を、ｓｅａ距離及びｍｓｅａ距離の代わりに、コーシー・シュワルツの不等式から得られるＮＣＣの近似値を使う方法について説明する。ＮＣＣは（１４）式で与えられる。
【数７】
2012037923.tif 000009
【００５９】
ここで、
【数８】
2012037923.tif 000010
である。また、ここで‖Ａ‖は最初に一度計算、‖Ｂ（ｃ，ｄ）‖は各検索箇所で１度計算すれば、以後の計算は不要である。
【００６０】
コーシー・シュワルツの不等式は、（１８）式で与えられる。
【数９】
2012037923.tif 000011
【００６１】
この場合、φ（ｃ，ｄ）にコーシー・シュワルツの不等式を適用すると、（１９）式となる。
【数１０】
2012037923.tif 000012
【００６２】
第ｑ段目に分割された状態から得られる値をｍｃｃｌｅｖｅｌｑとすると、
【数１１】
2012037923.tif 000013
となるので、ＭＳＥＡの場合と同様に、
【数１２】
2012037923.tif 000014
の関係が得られる。
【００６３】
上記値に、‖Ａ‖と‖Ｂ（ｃ，ｄ）‖を用いて、検索位置のｍｎｃｃ（ｃ，ｄ）を（２２）式により計算する。
【数１３】
2012037923.tif 000015
【００６４】
したがって、例えば前述の例における初期閾値設定部２０における検索でのｓｅａ距離及びｍｓｅａ距離の代わりに、ｍｎｃｃを第０段目から予め指定した段階まで利用して、最もｍｎｃｃが大きい位置を検出し、この検出位置で得られるＮＣＣを、画像検索部３０に出力し、画像検索部３０でそれまでに得られている最大のＮＣＣであるＮＣＣｍａｘの初期値として、初期閾値設定部２０より出力されたＮＣＣの値を設定し、この閾値を用いて画像検索部３０において、画像検索結果を判定する類似尺度としてＮＣＣを用いて、画像検索処理をすることにより、より少ない計算量で画像検索を実行することが可能となる。
【００６５】
また、ＳＡＤの時に事前に積分画像を作成しておくことで、各矩形領域内の値の加算（＝積分）を高速に計算可能なことと同様に、事前に２乗値の積分画像を作成しておけば、容易に各矩形領域内の２乗値の加算（＝積分）を計算可能となる。具体的には、テンプレート画像ａに対する２乗値積分画像ａｉ２の座標（ｉ，ｊ）における積分値ａｉ２（ｉ，ｊ）は、（２３）式により算出する。
ａｉ２（ｉ，ｊ）＝ａ（ｉ，ｊ）２＋ａｉ２（ｉ−１，ｊ）＋ａｉ（ｉ，ｊ−１）−ａｉ２（ｉ−１，ｊ−１）  ・・・（２３）
ただし、ａｉ２（０，０）＝ａｉ２（１，０）＝ａｉ２（０，１）＝０である。
【００６６】
同様に、検索対象画像ｂに対する積分画像ｂｉ２の座標（ｉ，ｊ）における積分値ｂｉ２（ｉ，ｊ）は、（２４）式により算出される。
ｂｉ２（ｉ，ｊ）＝ｂ（ｉ，ｊ）２＋ｂｉ２（ｉ−１，ｊ）＋ｂｉ（ｉ，ｊ−１）−ｂｉ２（ｉ−１，ｊ−１）  ・・・（２４）
ただし、ｂｉ２（０，０）＝ｂｉ２（１，０）＝ｂｉ２（０，１）＝０である。各座標値に囲まれた２乗積分値もＳＡＤを用いた場合の積分画像の例と同様の方法で求められる。
【００６７】
次に、手法別の実行時間の比較結果について説明する。表１は、従来手法としてフルサーチ法、ＳＳＤＡ法、ＭＳＥＡ法を、本発明の手法を適用したＳＳＤＡ法及びＭＳＥＡ法、類似性は判定する尺度としてＳＡＤを用い、図４に示す検索対象画像と、その中の一部を抜き出し３０ｄＢのガウシアンノイズを人工的に付加して作成したテンプレート画像１（図５）及びテンプレート画像２（図６）を用いて、検索を実行した結果である。各数値は検索の実行時間［ｍｓ］を表す。
【表１】
2012037923.tif 000016
【００６８】
表１に示すように、フルサーチ法に対して、従来のＳＳＤＡ法及びＭＳＥＡ法も検索処理の高速化が実現されているが、本発明手法を適用したＳＳＤＡ法及びＭＳＥＡ法による検索では、適用前のＳＳＤＡ法及びＭＳＥＡ法より非常に高速な検索が実現されており、本発明手法の有効性が分かる。
【００６９】
なお、図１における画像検索装置１００が備えている入力部１０、初期閾値設定部２０、画像検索部３０、または、出力部４０という各構成は、専用のハードウェアにより実現されるものであってもよく、また、メモリおよびマイクロプロセッサにより実現させるものであってもよい。また、この各構成は、メモリおよびＣＰＵ（中央演算装置）により構成され、各構成の機能を実現するためのプログラムをメモリにロードして実行することによりその機能を実現させるものであってもよい。
【００７０】
以上説明したように、本発明では、テンプレート画像と検索対象画像間で、計算処理量が少ない類似尺度を用いてこの類似尺度が最良となる位置を検索し、この検索位置でＳＡＤ他の最終的な検索処理結果の判定に用いられる類似尺度を計算し、この類似尺度の値を画像検索の各種判定処理に閾値として用いる類似尺度の最小値の初期値として設定し、この初期値を用いて再度通常の検索処理を検索開始位置から実行し、計算量が少ない類似尺度としてｓｅａ距離やｍｓｅａ距離若しくはコーシー・シュワルツの不等式から得られるＮＣＣの近似値であるｍｎｃｃを用い、さらにｓｅａ距離やｍｓｅａ距離及びｍｎｃｃを積分画像を用いて計算するようにした。
【００７１】
これにより、検索正解位置で得られるＳＡＤ等の検索結果の判定に用いられる類似尺度の値と同等若しくはこの類似尺度の値により近い値を、判定処理で閾値として用いる類似尺度の最良値の初期値として設定して画像検索を実行することにより、検索開始時からより速い段階でのＳＡＤ等の類似尺度の計算の打ち切りや、より少ない計算処理及び比較回数で類似尺度の計算をするか、この検索位置をスキップするか否かの判定ができ、検索対象画像内でテンプレート画像と類似している画像領域をより高速に検索することができる。また、本発明による初期値設定を用いて網羅的な検索処理を実行することにより、Ｃｏａｒｓｅ−ｔｏ−ｆｉｎｅ法やＧＥＡ法とは異なり、必ず最適な検索結果を得ることが可能になる。
【００７２】
なお、図１における各処理部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより画像検索処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【００７３】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
以上、この発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【産業上の利用可能性】
【００７４】
検索対象画像内においてテンプレート画像と類似の部分を高速に検索することが不可欠な用途に適用できる。
【符号の説明】
【００７５】
１００・・・画像検索装置、１０・・・入力部、２０・・・初期閾値設定部、３０・・・画像検索部、４０・・・出力部
【図１】
2012037923.tif 000017
【図２】
2012037923.tif 000018
【図３】
2012037923.tif 000019
【図７】
2012037923.tif 000020
【図８】
2012037923.tif 000021
【図４】
2012037923.tif 000022
【図５】
2012037923.tif 000023
【図６】
2012037923.tif 000024