(57)【要約】【課題】  異なる画像に渡って文字が写っていると、文字列の全体が１枚の画像には収まらず、文字列の全体を把握することが困難であった。【解決手段】  異なる画像から抽出されたそれぞれの文字領域画像の類似度または位置に基づいて、合成対象とする文字領域画像の組を決定し、決定された文字領域画像の組を画像特徴量が類似する重複領域画像をつなぎ合わせて合成することにより、異なる画像に渡って写っている文字を把握しやすくする。【選択図】  図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像から文字領域画像を抽出する抽出手段と、
異なる画像から前記抽出手段で抽出されたそれぞれの文字領域画像の類似度に基づいて、合成対象とする文字領域画像の組を決定する決定手段と、
前記決定された文字領域画像の組を画像特徴量が類似する重複領域画像をつなぎ合わせて合成する合成手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記決定手段は、前記抽出手段で抽出された文字領域画像と既に合成された文字領域画像との類似度に基づいて、合成対象とする文字領域画像の組を決定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記合成手段は、前記重複領域画像それぞれのダイナミックレンジを比較し、ダイナミックレンジの大きい前記重複領域画像を用いて合成することを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記合成された文字領域画像を表示する表示手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至３何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記合成された文字領域画像の文字認識を行う文字認識手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至３何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記文字認識手段は、前記ダイナミックレンジの大きい文字領域の文字認識を行うことを特徴とする請求項３または５記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記合成手段は、既に合成された文字領域画像のダイナミックレンジが所定の閾値よりも低い場合に、前記重複領域画像それぞれのダイナミックレンジを比較し、ダイナミックレンジの大きい前記重複領域画像を用いて合成することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記類似度は、Ｈａｒｒｉｓ作用素を作用させて得られた特徴点と該特徴点に対応する特徴量とを用いて得られる類似度であることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記抽出手段は、前記画像の二値化画像の黒画素が連続している領域の黒画素密度に基づいて文字領域を抽出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記画像は、動画像のフレーム画像であることを特徴とする請求項１乃至９何れか１項記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記異なる画像は、異なるフレーム画像であることを特徴とする請求項１０記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記抽出手段が前記異なるフレーム画像を抽出する間隔を、異なる画像から前記抽出手段で抽出されたそれぞれの文字領域画像に重複領域画像が存在する間隔に設定する設定手段を有することを特徴とする請求項１１記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記抽出手段が前記異なるフレーム画像を抽出する間隔を、前記重複領域画像の面積から算出される重複率が所定の重複率になるように設定する設定手段を有することを特徴とする請求項１１記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記設定手段が、前記異なるフレーム画像を抽出する間隔を、前記重複率の変化に従って設定することを特徴とする請求項１３記載の画像処理装置。
【請求項１５】
画像から文字領域画像を抽出する抽出手段と、
異なる画像から前記抽出手段で抽出されたそれぞれの文字領域画像の位置に基づいて、合成対象とする文字領域画像の組を決定する決定手段と、
前記決定された文字領域画像の組で画像特徴量が類似する重複領域画像をつなぎ合わせて合成する合成手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１６】
画像から文字領域画像を抽出する抽出工程と、
異なる画像から前記抽出工程で抽出されたそれぞれの文字領域画像の類似度に基づいて、合成対象とする文字領域画像の組を決定する決定工程と、
前記決定された文字領域画像の組を画像特徴量が類似する重複領域画像をつなぎ合わせて合成する合成工程と、
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１７】
画像から文字領域画像を抽出する抽出工程と、
異なる画像から前記抽出工程で抽出されたそれぞれの文字領域画像の位置に基づいて、合成対象とする文字領域画像の組を決定する決定工程と、
前記決定された文字領域画像の組で画像特徴量が類似する重複領域画像をつなぎ合わせて合成する合成工程と、
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１８】
コンピュータを
画像から文字領域画像を抽出する抽出手段と、
異なる画像から前記抽出手段で抽出されたそれぞれの文字領域画像の類似度に基づいて、合成対象とする文字領域画像の組を決定する決定手段と、
前記決定された文字領域画像の組を画像特徴量が類似する重複領域画像をつなぎ合わせて合成する合成手段と、として機能させるためのプログラム。
【請求項１９】
コンピュータを
画像から文字領域画像を抽出する抽出手段と、
異なる画像から前記抽出手段で抽出されたそれぞれの文字領域画像の位置に基づいて、合成対象とする文字領域画像の組を決定する決定手段と、
前記決定された文字領域画像の組で画像特徴量が類似する重複領域画像をつなぎ合わせて合成する合成手段と、として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像から、文字列を抽出する画像処理装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラやデジタルカムコーダで動画を撮影する際、広角で撮っても一画面に収まらないような幅や高さの長い看板は、パンやチルトをしながら撮影する。また、文字がスクロールする電光掲示板・ディスプレイを撮影する場合は、カメラは固定して撮影し、撮影画面の中で文字が移動する。また、テレビ放送画面では、テロップの文字列が画面内でスクロールする。いずれの場合も、文字列の全体は一画面には収まらず、文字列の全体を把握するには、複数のフレームに渡って写っている文字列を抽出する必要がある。
【０００３】
特許文献１では、複数枚の画像を結合して全体画像を合成する。全体画像が得られれば、従来の技術により、合成後の全体画像から文字認識を行うことが可能なものもある。
【０００４】
また、特許文献２では、一画面に収まらない文字の書かれた物体を動画で撮影している。文字認識を行う際は、各フレーム画像の文字認識を行ってその文字認識結果を結合している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許２９８９３６４号
【特許文献２】特許２８５８５６０号
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Ｃ．Ｈａｒｒｉｓ  ａｎｄ  Ｍ．Ｊ．  Ｓｔｅｐｈｅｎｓ，“Ａ  ｃｏｍｂｉｎｅｄ  ｃｏｒｎｅｒ  ａｎｄ  ｅｄｇｅ  ｄｅｔｅｃｔｏｒ，”  Ｉｎ  Ａｌｖｅｙ  Ｖｉｓｉｏｎ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，ｐａｇｅｓ  １４７−１５２，  １９８８．
【非特許文献２】Ｄａｖｉｄ  Ｇ．  Ｌｏｗｅ，  “Ｄｉｓｔｉｎｃｔｉｖｅ  Ｉｍａｇｅ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ  ｆｒｏｍ  Ｓｃａｌｅ−Ｉｎｖａｒｉａｎｔ  Ｋｅｙｐｏｉｎｔｓ，”  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ，  ６０，  ２  （２００４），  ｐｐ．９１−１１０．
【非特許文献３】Ｍ．  Ａ．  Ｆｉｓｃｈｌｅｒ  ａｎｄ  Ｒ．  Ｃ．  Ｂｏｌｌｅｓ，  “Ｒａｎｄｏｍｓａｍｐｌｅ  ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ：  Ａ  ｐａｒａｄｉｇｍ  ｆｏｒｍｏｄｅｌ  ｆｉｔｔｉｎｇ  ｗｉｔｈ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｔｏ  ｉｍａｇｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  ａｕｔｏｍａｔｅｄ  ｃａｒｔｏｇｒａｐｈｙ，”  Ｃｏｍｍｕｎ．  ＡＣＭ，  ｎｏ．２４，  ｖｏｌ．６，  ｐｐ．３８１−３９５，  Ｊｕｎｅ  １９８１．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１の発明は、幅や高さの長い看板をパンやチルトをしながら撮影する場合には有効である。しかしながら、文字がスクロールする電光掲示板・ディスプレイを撮影する場合には、電光掲示板・ディスプレイ以外の背景を一致させるように複数枚の画像が結合される。したがって、電光掲示板・ディスプレイ内部に関しては、スクロールしていた複数の文字が重なっている状態になり、電光掲示板・ディスプレイの内部を抽出しても文字を読み取ることはできず、文字認識も不可能である。また、テレビ放送のテロップに関しては、テロップ表示部分の動きとは無関係に背景画像も動くため、背景を一致させるように結合しても、電光掲示板・ディスプレイと同様に複数の文字が重なっている状態になり、テロップの表示部分を抽出しても文字を読み取ることはできず、文字認識も不可能である。
【０００８】
更に、画像が大きい場合には、画像の結合に多大な計算時間を要し、画像の結合によって生成される全体画像を保持するための大容量メモリが必要である。全体画像内の文字認識を行う場合は、全体画像が大きいため、文字認識を行う文字領域の抽出に多大な計算時間を要する。
【０００９】
特許文献２の発明では、各フレーム画像の文字認識結果が光の加減やブレなどによって、ばらつく可能性がある。その信頼度を上げるために、文字コード同士の類似距離を定義して誤り修正したり、単語辞書を使用したりしている。辞書に載っていないような語句（新語、造語）があった場合は、結合に失敗するという課題がある。特に看板や電光掲示板には、当て字を使った店名などが表示されている場合があり、誤認識する可能性がある。
【００１０】
本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであり、異なる画像に渡って文字が写っていて１枚の画像からは文字列が抽出できない場合でも、効率良く文字列をつなぎ合わせて抽出する画像処理装置を提供することを目的とする。また、その方法、及び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】
本発明に係る画像処理装置は以下の構成を備える。即ち、画像から文字領域画像を抽出する抽出手段と、異なる画像から前記抽出手段で抽出されたそれぞれの文字領域画像の類似度に基づいて、合成対象とする文字領域画像の組を決定する決定手段と、前記決定された文字領域画像の組を画像特徴量が類似する重複領域画像をつなぎ合わせて合成する合成手段。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、異なる画像から抽出された文字領域画像を効率良くつなぎ合わせて合成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態における画像処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態における処理対象となる動画の一例である。
【図４】本発明の実施形態における処理対象となる動画の一例である。
【図５】本発明の実施形態における処理対象となる動画の一例である。
【図６】本発明の実施形態における文字領域抽出処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態における文字領域分割処理により得られる領域データ例を示す図である。
【図８】本発明の第１の実施形態における合成画像有無の判断処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図９】本発明の実施形態における縮小画像を生成する処理の一例を示す図である。
【図１０】本発明の実施形態における画像合成処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図１１】本発明の実施形態におけるフレーム画像抽出間隔候補算出処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図１２】本発明の第２の実施形態における文字領域追跡処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図１３】本発明の第３の実施形態における合成画像有無の判断処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
［実施形態１］
以下、添付の図面を参照して本発明の好適な実施形態を説明する。
【００１５】
＜画像処理装置の制御構成＞
図１は、本実施形態における画像処理装置を含んだシステム構成を示すブロック図である。図１に示す各構成における動作の詳細については、図２のフローチャートを用いて後述する。
【００１６】
図１において、画像処理装置１０１は本実施形態における動画から文字列を抽出する。動画入力装置１０２は動画を入力するデジタルビデオ、デジタルカムコーダ、テレビチューナ等である。画像表示装置１０３は文字列抽出後の文字列画像を表示する。文字列表示装置１０４は文字認識結果を表示する。
【００１７】
画像処理装置１０１において、入力部１０５は動画入力装置１０２との入力インタフェースとなる。記憶部１０６は処理中のデータを記憶するメモリ・ＨＤＤ等である。フレーム画像抽出部１０７は入力された動画から処理対象となるフレーム画像を抽出する。文字領域抽出部１０８は抽出されたフレーム画像から文字領域を抽出する。
【００１８】
合成画像組み合わせ決定部１０９は１枚のフレーム画像から複数の文字領域が抽出された場合に、合成に使用する画像の組み合わせを決定する。異なるフレーム画像から抽出された文字領域の画像どうしを合成する場合は、どの文字領域の画像とどの文字領域の画像を合成させるべきか、その組み合わせを決定する。すでに合成された合成画像と新たなフレーム画像から抽出された文字領域の画像を合成する場合は、どの文字領域の画像とどの合成済み合成画像とを合成させるべきか、その組み合わせを決定する。
【００１９】
合成画像生成部１１０は異なるフレーム画像間の文字領域の画像を合成する。画像表示装置１０３には合成画像生成部１１０にて合成された画像を表示する。
【００２０】
文字認識部１１１は合成画像の文字認識を行う。文字表示装置１０４には文字認識部１１１にて認識された文字を表示する。
【００２１】
出力部１１２は画像表示装置１０３、文字表示装置１０４との出力インタフェースとなる。これら各構成は、不図示のＣＰＵにより統括的に制御されている。
【００２２】
尚、ＣＰＵはプログラムを実行することで各種の手段として機能することが可能である。なお、ＣＰＵと協調して動作するＡＳＩＣなどの制御回路がこれらの手段として機能してもよい。また、ＣＰＵと画像処理装置の動作を制御する制御回路との協調によってこれらの手段が実現されてもよい。また、ＣＰＵは単一のものである必要はなく、複数であってもよい。この場合、複数のＣＰＵは分散して処理を実行することが可能である。また、複数のＣＰＵは単一のコンピュータに配置されていてもよいし、物理的に異なる複数のコンピュータに配置されていてもよい。なお、ＣＰＵがプログラムを実行することで実現する手段が専用の回路によって実現されてもよい。
【００２３】
以下、画像処理装置１０１における画像処理を図２のフローチャートを参照して、説明する。また、処理対象となる動画の例を図３〜図５に示し、フローチャートの流れに沿って、それらの例がどのように処理されていくかを説明する。以下、フローチャートは、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現されるものとする。
【００２４】
ここで、図３（ａ）は、横長の看板を、動画入力装置１０２をパンさせながら撮影する例である。図４（ａ）は、文字列がスクロールする電光掲示板を、動画入力装置１０２を静止した状態で撮影する例である。図５（ａ）は、文字列がスクロールするテレビテロップのある番組を視聴、録画する例である。
【００２５】
まずステップＳ２０１で、動画入力装置１０２により動画を、入力部１０５を介して画像処理装置１０１に入力する。なお、入力動画は記憶部１０６の作業用メモリに記憶される。
【００２６】
次に、ステップＳ２０２で動画の最初のフレームを処理対象フレームに設定し、ステップＳ２０３でフレーム画像抽出間隔を１秒に設定する。ここで、フレーム画像抽出間隔は１秒に限定するものではなく、毎フレームが処理対象フレームになるような間隔に設定してもよいし、その初期値を設定ファイルにて設定できるようにしてもよい。
【００２７】
次にステップＳ２０４に進み、フレーム抽出部１０７において、動画から処理対象フレームとするフレーム画像を抽出する。ここで、図３（ｂ）、図４（ｂ）、図５（ｂ）は、動画からフレーム画像を抽出した例である。
【００２８】
ステップＳ２０５では、文字領域抽出部１０８において、フレーム画像中から文字領域を抽出する。文字領域抽出処理の詳細については図６のフローチャートを用いて後述する。ここで、図３（ｃ）、図４（ｃ）、図５（ｃ）は、フレーム画像中から文字領域を抽出した例である。
【００２９】
次に、ステップＳ２０５にて抽出された文字領域の領域数分、ステップＳ２０６からステップＳ２１１までを繰り返す。ステップＳ２０７では、処理対象の文字領域の画像に対して合成先の画像（合成済みの画像）があるか判断する。ここでは、既に合成済みの画像を合成先の画像とできるか、即ち、既に合成済みの画像と処理対象の文字領域の画像とつなぎ合わせることができるかどうかを判断する。この判断処理に関しては図８のフローチャートを用いて後述する。
【００３０】
ステップＳ２０７にて合成先の画像（合成済みの画像）が無い場合はステップＳ２０８に進み、処理対象の文字領域の画像を新たに合成済みの画像とみなすと設定し、ステップＳ２１１に進む。ステップＳ２０８で合成済みの画像とみなされると、フレーム画像抽出間隔後の次のフレーム画像の文字領域の画像に対して、合成先の画像とできるかが判断されることになる。ステップＳ２０７にて合成先の画像（合成済みの画像）がある場合は、ステップＳ２０９に進み、合成画像生成部１１０において、合成先の画像と処理対象の文字領域の画像との合成画像を生成する。画像合成処理の詳細については図１０のフローチャートを用いて後述する。
【００３１】
次に、ステップＳ２１０において次に処理対象とするフレーム画像を決定するためのフレーム画像抽出間隔候補を算出し、ステップＳ２１１に進む。フレーム画像抽出間隔候補算出処理の詳細については図１１のフローチャートを用いて後述する。なお、フレーム画像抽出間隔候補算出処理を行わずに、ステップＳ２０３にて設定したフレーム画像抽出間隔を常に用いて、フレーム画像を抽出することも可能である。その場合は、本ステップの処理は不要である。ステップＳ２１１で、フレーム内のすべての文字領域に対しての処理が終了した場合は、ステップＳ２１２へ進む。
【００３２】
次に、ステップＳ２１２では、ステップＳ２１０で算出されたフレーム画像抽出間隔候補のうち、最も短いものをフレーム画像抽出間隔として決定する。なお、フレーム画像抽出間隔候補算出処理を行わずに、ステップＳ２０３にて設定したフレーム画像抽出間隔を常に用いて、フレーム画像を抽出する場合は、本ステップの処理は不要である。
【００３３】
ステップＳ２１３では、ステップＳ２１２で決定したフレーム画像抽出間隔後のフレームを処理対象フレームに設定する。ステップＳ２１４では、ステップＳ２１３で設定された処理対象フレームが動画の最終フレームより前であるかを判断し、最終フレームより前の場合はステップＳ２０４に戻り、最終フレームを超えてしまった場合はステップＳ２１５に進む。ここまでの処理で、すべての文字領域の合成画像の生成は完了する。ここで、図３（ｄ）、図４（ｄ）、図５（ｄ）は、文字領域の合成画像の例である。
【００３４】
ステップＳ２１５では、文字領域の合成画像を、出力部１１２を介して画像表示装置１０３に出力する。ステップＳ２１６では、文字認識部１１１において文字領域の合成画像の文字認識を行い、ステップＳ２１７において文字認識結果を、出力部１１２を介して文字表示装置１０４に出力する。
【００３５】
＜文字領域抽出処理の詳細＞
次に、図２のステップＳ２０５で示した文字領域抽出処理の一例について、図６のフローチャートを用いて詳細に説明する。フローチャートは、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現される。
【００３６】
まず、ステップＳ６０１で、処理対象となるフレーム画像を作業用メモリに入力する。ステップＳ６０２で処理対象となるフレーム画像をグレースケール画像に変換して、各画素の輝度値のヒストグラムを作成する。ステップＳ６０３で輝度ヒストグラムを参照して二値化閾値を決定する。二値化閾値の決定にあたっては、極小点を求めて二値化閾値とする従来の手法を用いることができる。予め設定してある二値化閾値を用いても良い。次にステップＳ６０４においてフレーム画像を単純二値化する。フレーム画像の二値化画像を作ることになる。
【００３７】
次に、ステップＳ６０５ではｍ×ｎ画素を１ブロックとし、その１ブロックを１つの画素値で表して入力画像を間引き、領域分割用の画像を生成する。この時、ｍ×ｎ画素中に１つでも黒色画素が存在していれば、該ｍ×ｎ画素を黒の１画素値で表すこととする。
【００３８】
そしてステップＳ６０６では、領域分割用画像の全画素について、黒画素が上下、左右、斜めの方向に所定数連続している領域を一つの領域として、領域分割を行なう。その際、領域の検出順に番号を付すことにより、各領域に対するラベル付けを行なう。
【００３９】
次にステップＳ６０７において、各領域の幅、高さ、面積、領域内の黒画素密度により領域を分類し、属性のラベル付けを行う。領域の属性としては、詳細は図７の例を用いて後述するが、「テキスト」、「テーブル」、「外枠」、「写真画像」、「線画像」等がある。
【００４０】
そしてステップＳ６０８では、「テキスト」とラベル付けされた全ての領域の幅と高さの平均を算出し、得られた平均幅が平均高さより大きい場合には処理画像は横書きの文書であるとみなし、逆の場合は縦書きの文書であるとみなすことにより、文字組みを判断する。同時に、横書きならば平均高さを、縦書きならば平均幅をもって、一文字の文字サイズとする。
【００４１】
また、領域分割用画像上の縦方向（横書き時）または横方向（縦書き時）の「テキスト」領域全ての輝度ヒストグラムから、文章の段組、行間隔、が検出される。そしてステップＳ６０９では、何の関連もなくばらばらに存在したままの「テキスト」領域を、周りの領域との間隔に応じて併合し、一つのまとまった領域とする。次にステップＳ６１０において、領域毎に属性、原画像における座標や大きさ等の領域データを記憶部１０６に出力し、記憶する。
【００４２】
以上の処理を行うことにより、本実施形態ではフレーム画像の領域分割処理を行い、各領域データが得られる。文字領域抽出処理に関しては、上記に記載の手法以外に知られている手法を用いてもよい。
【００４３】
図７に、上述した領域データの例を示す。図７に示す各領域データ項目について、以下説明する。
・「番号」：領域の検出順序を示す。
・「属性」：領域の属性情報を示し、以下に示す５通りが用意されている。
「テキスト」            文字領域であることを示す。
「テーブル」            表領域であることを示す。
「外枠」                罫線等の領域であることを示す。
「写真画像」            写真領域であることを示す。
「線画像」              線画像領域であることを示す。
・「始点座標」：原画像における領域開始のＸ，Ｙ座標を示す。
・「終点座標」：原画像における領域終了のＸ，Ｙ座標を示す。
・「画素数」：領域内の全画素数を示す。
・「文字組情報」：縦書き，横書き，不明の３通りの文字組情報を示す。
【００４４】
以上説明したようにして、本実施形態では領域分割処理が行われる。尚、図４に示した領域データは本実施形態を適用した一例にすぎず、画像処理装置に応じて例えば他の情報を適宜追加しても良いし、または減らしても良い。
【００４５】
＜合成先画像有無の判断処理の詳細＞
次に、図２のステップＳ２０７で示した合成先の画像有無の判断処理について、図８のフローチャートを用いて詳細に説明する。フローチャートは、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現される。
【００４６】
まず、ステップＳ８０１において、処理対象となる文字領域の画像の局所特徴点を抽出する（非特許文献１参照）。具体的には、Ｈａｒｒｉｓ作用素を作用させて得られた画像上の画素について、当該画素及び当該画素の８近傍にある画素（合計９画素）の画素値を調べる。そして、当該画素値が局所極大になる（当該９画素の中で当該画素の画素値が最大になる）点を局所特徴点として抽出する。尚、局所特徴点を抽出可能な方法であれば、上述のＨａｒｒｉｓ作用素による特徴点抽出方法に限らず、どのような特徴点抽出方法でも適用可能である。
【００４７】
次に、ステップＳ８０２において、ステップＳ８０１で抽出された各局所特徴点とその周辺の画像情報とに基づいて、当該特徴点に対応する局所特徴量を算出する（非特許文献２参照）。具体的には、局所特徴点周辺の所定範囲を４×４の１６ブロックに分割し、それぞれのブロックについて、それぞれ４５度ずつ異なる８方向の勾配方向ヒストグラムを作成する。その１２８次元の特徴ベクトルを局所特徴量とする。尚、局所特徴量を算出可能な方法であれば、上述したような特徴量算出方法に限らず、どのような特徴量算出方法でも適用可能である。
【００４８】
局所特徴量を利用する手法においては、局所特徴量を回転不変、拡大・縮小不変となる複数の要素で構成される情報として定義する。これにより、画像を回転させたり、拡大又は縮小させたりした場合であっても、回転・拡縮の影響を受けずに（或いは最小にして）画像の比較をすることを可能にする。
【００４９】
局所特徴量は一般的にベクトルとして表現される。ただし、局所特徴量が回転不変、拡大・縮小不変であることは理論上の話であり、実際のデジタル画像においては、画像の回転や拡大・縮小処理前の局所特徴量と処理後の対応する局所特徴量との間に若干の変動が生じる。
【００５０】
回転不変の局所特徴量を算出するために、たとえば非特許文献２のように、局所特徴点周辺の局所領域の画素パターンから主方向を算出し、局所特徴量算出時に主方向を基準に局所領域を回転させて方向の正規化を行う。
【００５１】
また、拡大・縮小不変の局所特徴量を算出するために、異なるスケールの画像を内部で生成し、各スケールの画像からそれぞれ局所特徴点の抽出と局所特徴量の算出を行う。
【００５２】
ここで、内部で生成した一連の異なるスケールの画像集合は一般的にスケールスペースと呼ばれ、図９にその概要を示す。各特徴点の特徴量には、方向の正規化の際の回転角度および特徴量を算出したスケールスペースも記憶する。
【００５３】
その後、すでに生成済みの合成画像数分、ステップＳ８０３からステップＳ８１１の処理を繰り返す。これにより、今回の処理対象フレーム中の文字領域の画像を、前のフレームまでに合成した合成済み画像のどの合成済み画像と合成すべきかを判断している。
【００５４】
ステップＳ８０４では、合成済み画像の生成に利用した前のフレーム画像の文字領域と、今回の処理対象となる文字領域との位置関係の重なり度を次式によって算出する。このようにするのは、フレーム中のほぼ同じ箇所に文字領域が存在すると考えられるからである。
【００５５】
重なっている面積＝ｍａｘ（０，ｍｉｎ（ＸＲ１，ＸＲ２）−ｍａｘ（ＸＬ１，ＸＬ２））
×ｍａｘ（０，ｍｉｎ（ＹＢ１，ＹＢ２）−ｍａｘ（ＹＴ１，ＹＴ２））・・・（１）
前フレームの対象文字領域面積＝（ＸＲ１−ＸＬ１）×（ＹＢ１−ＹＴ１）・・・（２）
今フレームの対象文字領域面積＝（ＸＲ２−ＸＬ２）×（ＹＢ２−ＹＴ２）・・・（３）
重なり度＝（重なっている面積）／
ｍｉｎ（前フレームの対象文字領域面積，今フレームの対象文字領域面積）・・・（４）
ここで、（ＸＬ１，ＹＴ１）、（ＸＲ１，ＹＢ１）はそれぞれ合成画像の生成に利用した前のフレーム画像の文字領域の左上、右下の座標である。また、（ＸＬ２，ＹＴ２）、（ＸＲ２，ＹＢ２）はそれぞれ今回の処理対象となる文字領域の左上、右下の座標である。
【００５６】
なお、位置関係の重なり度の算出に関しては、上式に限定するものではない。前フレームの対象文字領域面積と今フレームの対象文字領域面積の最小値を分母とせずに、どちらかを固定的に分母としてもよい。また、本実施形態では、重なり度を幾何学的な位置関係度として用いているが、文字領域の座標を比較して、幾何学的な位置関係度を算出してもよい。
【００５７】
次にステップＳ８０５で、重なり度が所定の値よりも大きいか比較し、所定の値よりも大きい場合はステップＳ８０６に進み、所定の値よりも小さい場合はステップＳ８１１に進む。重なり度が所定の値よりも大きい場合は、フレーム中のほぼ同じ箇所に文字領域が存在することを意味するので、処理対象文字領域に対して、合成先の画像が有る可能性が高いからである。この場合の所定の値とは、例えば、８０％等である。
【００５８】
ステップＳ８０６では、合成済み画像の局所特徴点を抽出する。合成済み画像は、文字領域を合成してつなぎ合わせた画像である。前のフレーム画像の文字領域の画像に絞って局所特徴点を抽出しても良い。局所特徴点抽出処理の詳細は、ステップＳ８０１と同等である。既に画像合成時に抽出した局所特徴点を記憶しておくことにより、本処理を省略することも可能である。
【００５９】
ステップＳ８０７では、ステップＳ８０６で抽出された各局所特徴点について、局所特徴量を算出する。局所特徴量算出処理は、ステップＳ８０２と同等である。
【００６０】
ステップＳ８０８では、前のフレーム画像の文字領域の画像と、今回の処理対象となる文字領域の画像との、特徴量の比較を行い、類似度を算出する。合成済みの画像と今回の処理対象となる文字領域の画像との特徴量の比較を行っても良い。これは、今回の処理対象の文字領域の画像が前のフレーム画像の文字領域の画像には類似していないため、合成してつなぎ合わせることができないが、合成済みの画像に類似している領域があることがあるからである。動画入力装置１０２を一方向に動かす場合には、今回の処理対象となる文字領域の画像と前のフレーム画像の文字領域の画像とが類似する。動画入力装置１０２を揺らしたり戻り方向に動かしたりズームしたりして文字領域を撮影している場合には、今回の処理対象となる文字領域の画像は、前のフレーム画像の文字領域の画像に類似しない。合成済みの画像に、今回の処理対象となる文字領域の画像と類似している領域が存在することになる。
【００６１】
局所特徴点／局所特徴量の比較に基づく画像の照合方法にはいろいろあるが、ここではＲＡＮＳＡＣ（非特許文献３）を利用した方法を説明する。
【００６２】
まず、処理対象文字領域の画像の各局所特徴点と、特徴間距離が最小となる合成済み画像中の局所特徴点（以降、対応点）を探索し、そのペア（以降、対応点ペア）を記憶する。
【００６３】
次に、処理対象文字領域の画像から３個の局所特徴点をランダムに選択する。合成済み画像中からも該３個の局所特徴点の対応点を抽出する。そして、３組の対応点ペアの座標をもとに、アフィン変換行列を求める。
【００６４】
このアフィン変換行列を用い、処理対象文字領域の画像の残りの局所特徴点の座標を合成済み画像の座標に変換し、その近傍に上記対応点が存在するかを確認し、存在すれば１票投票し、存在しなければ投票しない。この投票数を処理対象文字領域の画像の局所特徴点数で除算し、類似度を算出する。
【００６５】
上記のような、処理対象文字領域の画像から３個の局所特徴点をランダムに選択し、類似度を算出する一連の処理を、定められた反復回数行う。つまり、アフィン変換行列が定められた反復回数の数だけ作られ、そのアフィン変換行列を用いた時の類似度が算出される。
【００６６】
最終的に、最も似ているとされる類似度を処理対象文字領域の画像と合成済み画像との類似度として出力する。また、そのときのアフィン変換行列と特徴間距離が最小となる局所特徴点の３組の対応点ペアのうちの任意の１組を出力する。
【００６７】
次にステップＳ８０９で、類似度が所定の値よりも大きいか比較し、所定の値よりも大きいので似ていると判断される場合はステップＳ８１０に進み、所定の値よりも小さい場合はステップＳ８１１に進む。この場合の所定値とは、例えば、８０％等である。
【００６８】
ステップＳ８１０では、今回の判断に利用している合成済み画像を、処理対象文字領域の画像と合成する合成先画像候補の１つに設定する。
【００６９】
ステップＳ８１１では、生成済みの合成画像数分の繰り返しが終了したら、ステップＳ８１２へ進む。
【００７０】
ステップＳ８１２において、合成先画像候補がある場合はステップＳ８１３に進み、合成先画像候補が無い場合はステップＳ８１４に進む。
【００７１】
ステップＳ８１３では、合成先画像候補の中から最も類似度の高い候補を、合成先画像に決定し、処理を終了する。処理対象の文字領域画像と合成先の画像とが画像合成処理する合成対象画像である。ステップＳ８１４では、合成先画像が無かったと決定し、処理を終了する。
【００７２】
＜画像合成処理の詳細＞
図２のステップＳ２０９で示した画像合成処理の一例について、図１０のフローチャートを用いて詳細に説明する。フローチャートは、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現される。
【００７３】
まず、ステップＳ１００１で、処理対象文字領域の画像の局所特徴点を抽出する。本処理は、図８のステップＳ８０１における処理対象文字領域の画像の局所特徴点抽出処理と同じである。次にステップＳ１００２で、処理対象文字領域の画像の各局所特徴点の局所特徴量を算出する。本処理は、図８のステップＳ８０２における処理対象文字領域の画像の各局所特徴点の局所特徴量算出処理と同じである。
【００７４】
ステップＳ１００３では、合成先画像の局所特徴点を抽出する。本処理は、図８のステップＳ８０６における合成先画像の局所特徴点抽出処理と同じである。次にステップＳ１００４で、合成先画像の各局所特徴点の局所特徴量を算出する。本処理は、図８のステップＳ８０７における合成先画像の各局所特徴点の局所特徴量算出処理と同じである。ステップＳ１００３、ステップＳ１００４では、前のフレーム画像の文字領域の画像に絞って局所特徴点、局所特徴量を求めても良い。ステップＳ１００１からステップＳ１００４の処理は、合成先の画像有無の判断処理で用いた局所特徴点、局所特徴量を記憶しておくことにより、省略することが可能である。
【００７５】
次に、ステップＳ１００５において、２つの画像を合成するための対応点ペア、変換行列の算出を行う。対応点ペア・変換行列算出処理は、ステップＳ８０８と同等の処理を行う。対応点ペアは、２つの画像の類似度算出処理で出力された特徴間距離が最小となる局所特徴点の対応点ペアである。また、変換行列は、ステップＳ８０８と同じ処理で出力されたアフィン変換行列である。ステップＳ８０８で既に求めていれば、同じアフィン変換行列を使う。
【００７６】
ステップＳ１００６では、ステップＳ１００５で得られた変換行列を用いて、処理対象文字領域の画像の変換を行う。本処理によって、処理対象文字領域の変換画像は、合成先画像と水平・垂直、かつ、拡大縮小率が一致する。
【００７７】
ステップＳ１００７では、ステップＳ１００５で得られた対応点ペアを用いて、処理対象文字領域の変換画像と合成先画像との重複領域の、それぞれの画像における始点座標、幅、高さを得る。合成先画像の重複領域画像の始点座標を（Ｘａｄ，Ｙａｄ）、処理対象文字領域の変換画像の重複領域の始点座標を（Ｘｂｄ，Ｙｂｄ）、重複領域の幅をＷｄ、重複領域の高さをＨｄとすると、これらは、次式により求められる。
【００７８】
Ｘａｄ＝Ｘａ１−ｍｉｎ（Ｘａ１，Ｘｂ１）・・・（５）
Ｘｂｄ＝Ｘｂ１−ｍｉｎ（Ｘａ１，Ｘｂ１）・・・（６）
Ｗｄ＝ｍｉｎ（Ｗａ−Ｘａｄ，Ｗｂ−Ｘｂｄ）・・・（７）
Ｙａｄ＝Ｙａ１−ｍｉｎ（Ｙａ１，Ｙｂ１）・・・（８）
Ｙｂｄ＝Ｙｂ１−ｍｉｎ（Ｙａ１，Ｙｂ１）・・・（９）
Ｈｄ＝ｍｉｎ（Ｈａ−Ｙａｄ，Ｈｂ−Ｙｂｄ）・・・（１０）
ここで、（Ｘａ１，Ｙａ１）は対応点ペアの合成先画像における座標であり、（Ｘｂ１，Ｙｂ１）は対応点ペアの処理対象文字領域の変換画像における座標である。Ｗａ、Ｈａは合成先画像の幅、高さであり、Ｗｂ、Ｈｂは処理対象文字領域の変換画像の幅、高さである。
【００７９】
ステップＳ１００８では、合成後の画像サイズ、すなわち、幅Ｗｃと高さＨｃを次式によって求める。
【００８０】
Ｗｃ＝ｍａｘ（Ｘａ１，Ｘｂ１）＋ｍａｘ（Ｗａ−Ｘａ１，Ｗｂ−Ｘｂ１）・・・（１１）
Ｈｃ＝ｍａｘ（Ｙａ１，Ｙｂ１）＋ｍａｘ（Ｈａ−Ｙａ１，Ｈｂ−Ｙｂ１）・・・（１２）
ここで、（Ｘａ１，Ｙａ１）は対応点ペアの合成先画像における座標であり、（Ｘｂ１，Ｙｂ１）は対応点ペアの処理対象文字領域の変換画像における座標である。Ｗａ、Ｈａは合成先画像の幅、高さであり、Ｗｂ、Ｈｂは処理対象文字領域の変換画像の幅、高さである。
【００８１】
ステップＳ１００９で、合成後の画像を格納するメモリを確保する。ステップＳ１０１０では、合成先画像の重複領域以外の画像を合成後画像用メモリにコピーし、ステップＳ１０１１では、処理対象文字領域の変換画像の重複領域以外の画像を合成後画像用メモリにコピーする。
【００８２】
次に、ステップＳ１０１２では、合成先画像と処理対象文字領域の変換画像において、重複領域の輝度ヒストグラムを作成し、ステップＳ１０１３において、各輝度ヒストグラムのハイライトポイント・シャドウポイントを得る。最高輝度から所定の割合（例えば５％）の画素が含まれる輝度範囲の最低輝度をハイライトポイントと設定し、最低輝度から所定の割合（例えば５％）の画素が含まれる輝度範囲の最高輝度をシャドウポイントと設定する。
【００８３】
ステップＳ１０１４において、各重複領域のハイライトポイントとシャドウポイントの差を算出することによって、各重複領域のダイナミックレンジを得る。
【００８４】
ステップＳ１０１５では、処理対象文字領域の変換画像の重複領域のダイナミックレンジと合成先画像の重複領域のダイナミックレンジを比較する。処理対象文字領域の変換画像の重複領域のダイナミックレンジの方が大きい場合は、ステップＳ１０１６において処理対象文字領域の変換画像の重複領域の画像を合成後画像用メモリにコピーし、処理を終了する。合成先画像の重複領域のダイナミックレンジの方が大きい場合は、ステップＳ１０１７において合成先画像の重複領域の画像を合成後画像用メモリにコピーし、処理を終了する。ダイナミックレンジが大きい方の画像を用いて画像合成することにより、文字部分と背景部分の濃淡の差が大きくなるので分離がしやすくなり、ステップＳ２１６における文字認識の精度を向上することができる。
【００８５】
なお、本実施形態では、合成先画像と処理対象文字領域の変換画像との重複領域のダイナミックレンジを比較したが、合成先画像全体のダイナミックレンジを比較に用いてもよいし、処理対象文字領域の変換画像全体のダイナミックレンジを比較に用いてもよい。また、合成先画像のダイナミックレンジが所定の値よりも小さい場合にのみ、ダイナミックレンジの比較を行うようにしてもよい。この場合の合成先画像のダイナミックレンジは、合成先画像全体のダイナミックレンジでもよいし、合成先画像における処理対象文字領域の変換画像との重複領域のダイナミックレンジでもよい。また、ダイナミックレンジの比較を行わず、すでに合成済みの画像はそのまま用いて、重複領域でない部分のみを処理対象文字領域の変換画像からコピーして使用することも可能である。
【００８６】
＜フレーム画像抽出間隔候補算出処理の詳細＞
次に、図２のステップＳ２１０におけるフレーム画像抽出間隔候補算出処理について、図１１のフローチャートを用いて詳細に説明する。フローチャートは、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現される。
【００８７】
２枚の画像を合成する際に、ある程度の領域が重複していないと、正しく合成することができない。フレーム画像抽出間隔を狭くすると、重複している割合は高くなり合成しやすいが、合成処理の回数が増え、多くの処理時間を要する。一方、フレーム画像抽出間隔を広くすると、合成処理の回数は減るが、重複している割合が低くなり合成できない場合も発生する。
【００８８】
したがって、合成処理が可能で、かつ、なるべく合成処理の回数を減らすことができるよう、フレーム画像抽出間隔を設定することが望ましい。本処理は、フレーム画像抽出間隔を動的に設定するための準備処理である。フレーム画像抽出間隔は、適宜、広くなったり狭くなったりする。
【００８９】
まず、ステップＳ１１０１にて、処理対象文字領域の変換画像と合成先画像との重複領域の面積の、処理対象文字領域の変換画像の面積における割合（重複率）を求める。重複率は次式で求められる。
【００９０】
重複率＝重複領域の面積／処理対象文字領域の変換画像の面積・・・（１３）
次に、ステップＳ１１０２において、単位時間において、重複率がどれだけ減少したかを求める。単位時間あたりの平均重複減少率は次式で求められる。
【００９１】
単位時間あたりの平均重複減少率＝（１−重複率）／現在のフレーム画像抽出間隔・・・（１４）
次に、ステップＳ１１０３において、フレーム画像抽出間隔候補を算出する。フレーム画像抽出間隔候補は、合成処理が可能で、かつ、なるべく少ない重複率（必要重複率）を用いて、次式で求められる。必要重複率は、合成処理が可能な最低限の重複率ではなく、ある程度の余裕を持って定める。
【００９２】
フレーム画像抽出間隔候補＝（１−必要重複率）／単位時間あたりの平均重複減少率・・・（１５）
以上のように実施形態１では、動画像から文字領域を抽出する画像処理装置について説明した。動画のフレーム画像から抽出した文字領域画像を合成することで複数のフレームに渡って文字が写っていて１枚のフレーム画像からは文字列の全体が抽出できない動画から、効率よく文字をつなぎ合わせて文字列全体を抽出することができる。
【００９３】
［実施形態２］
実施形態１では、合成先画像有無の判断処理について、文字領域の重なり度と局所特徴量の類似度を用いたが、両方を用いるのではなく、文字領域の重なり度のみを用いてもよい。その場合は、図２のステップＳ２１３とステップＳ２１４の処理の間に、図１２のフローチャートに示す文字領域追跡処理を行う。図１２のフローが終了するとステップＳ２１４に進む。
【００９４】
ところで、動画処理装置１０２を水平・垂直に動かしていないために、偶然、異なるフレーム画像中のほぼ同じ箇所に全く違う文字列の文字領域が生じることがある。実施形態２のように、合成先画像有無の判断処理を文字領域の位置関係の重なり度のみで行う場合、そのような全く違う文字列を合成先の画像と間違って判断しないようにしなければならない。そこで、異なるフレーム画像中の文字領域の位置関係が重なり続けているか追跡する処理を行っている。この文字領域追跡処理は、ステップＳ２１２で決定されたフレーム画像抽出間隔より短い間隔で行う。
【００９５】
なお、本実施形態に係る画像処理装置を含んだシステム構成は、図１に示す構成と同じである。フローチャートは、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現される。
【００９６】
図１２において、ステップＳ１２０１では、以前に文字領域追跡処理を実行した際の処理対象フレームから所定フレーム後のフレームを、次の文字領域追跡処理の処理対象フレームに設定する。ここで、所定フレームは、図２のステップＳ２１２で決定されたフレーム画像抽出間隔より短い間隔を設定する。次にステップＳ１２０２において、文字領域追跡処理対象フレームがステップＳ２１２で決定されたフレーム画像抽出間隔で抽出されるフレーム（以降、画像合成処理対象フレーム）以前であるかを判断する。文字領域追跡処理対象フレームが画像合成処理対象フレーム以前の場合はステップＳ１２０３に進み、画像合成処理対象フレームよりも後ろの場合は文字領域追跡処理を終了する。
【００９７】
ステップＳ１２０３、ステップＳ１２０４は、図２のステップＳ２０４、ステップＳ２０５と同等である。
【００９８】
次に、ステップＳ１２０４で抽出された文字領域の領域数分、ステップＳ１２０５からステップＳ１２１２を繰り返す。さらに、以前の画像合成処理で合成された合成済み画像数分、ステップＳ１２０６からステップＳ１２１０を繰り返す。
【００９９】
ステップＳ１２０７では、合成済み画像と対応付けられていて、前に文字領域追跡処理を実行した際に利用したフレーム画像の文字領域と、文字領域追跡処理の処理対象フレーム画像の文字領域との位置関係の重なり度を算出する。位置関係の重なり度の算出方法は、ステップＳ８０４と同等である。合成済み画像と対応付けられているとは、合成済み画像と位置関係が重なり続けていることが確認されていることを意味する。
【０１００】
ステップＳ１２０８で、位置関係の重なり度が所定の値よりも大きいか比較し、所定の値よりも大きい場合はステップＳ１２０９に進み、所定の値よりも小さい場合はステップＳ１２１０に進む。この場合の所定の値とは、例えば、８０％等である。位置関係の重なり度が所定の値よりも大きいということは、異なるフレーム画像中の文字領域の位置関係が重なり続けていることを意味する。
【０１０１】
ステップＳ１２０９では、今回の判断に利用している合成済み画像を、処理対象フレーム画像の文字領域の画像と対応付ける候補の１つに設定する。
【０１０２】
ステップＳ１２１０では、繰り返し処理が終了したら、ステップＳ１２１１へ進む。
【０１０３】
ステップＳ１２１１では、文字領域と対応付ける合成画像の候補の中から最も重なり度の高い合成済み画像の候補を、今回の繰り返し処理で対象としている文字領域と対応付けて記憶する。
【０１０４】
ステップＳ１２１２では、文字領域数分の繰り返し処理が終了したら、ステップＳ１２０１に戻る。
【０１０５】
また、実施形態２において、図２のステップＳ２０７では、図１２のフローで合成済み画像と処理対象フレーム画像の文字領域とが対応付けられていれば、処理対象フレーム画像の文字領域を合成済み画像に合成できると判断を行う。
【０１０６】
また、画像合成処理において、ステップＳ１００３，ステップＳ１００４を省略せずに実行する。合成先画像有無の判断の処理において、局所特徴点、局所特徴量を求めていないからである。
【０１０７】
［実施形態３］
実施形態１では、合成先画像有無の判断処理について、文字領域の重なり度と局所特徴量の類似度を用いた。また、実施形態２では、文字領域の重なり度のみを用いたが、局所特徴量の類似度のみを用いてもよい。その場合は、合成先画像有無の判断の処理手順は、図１３のフローチャートの流れになる。
【０１０８】
なお、本実施形態に係る画像処理装置を含んだシステム構成は、図１に示す構成と同じである。フローチャートは、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現される。
【０１０９】
ここで、ステップＳ１３０１からステップＳ１３０３は、ステップＳ８０１からステップＳ８０３と同等である。また、ステップＳ１３０６からステップＳ１３１４はステップＳ８０６からステップＳ８１４と同等である。
【０１１０】
以上、実施形態を詳述したが、本発明は上述の実施形態に限定されるのではなく、本発明の趣旨を逸脱しない限りにおいて適宜変更が可能である。
【０１１１】
本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
【０１１２】
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【符号の説明】
【０１１３】
１０１  画像処理装置
１０２  動画入力装置
１０３  画像表示装置
１０４  文字表示装置
１０５  入力部
１０６  記憶部
１０７  フレーム画像抽出部
１０８  文字領域抽出部
１０９  合成画像組み合わせ決定部
１１０  合成画像生成部
１１１  文字認識部
１１２  出力部
【図１】
2013250932.tif 000003
【図２】
2013250932.tif 000004
【図３】
2013250932.tif 000005
【図４】
2013250932.tif 000006
【図５】
2013250932.tif 000007
【図６】
2013250932.tif 000008
【図７】
2013250932.tif 000009
【図８】
2013250932.tif 000010
【図９】
2013250932.tif 000011
【図１０】
2013250932.tif 000012
【図１１】
2013250932.tif 000013
【図１２】
2013250932.tif 000014
【図１３】
2013250932.tif 000015