(57)【要約】【課題】低コストで精度よく固定パターンノイズを低減させること。【解決手段】ＦＰＮ抽出部と、ＦＰＮ低減部とを備えるように映像処理装置を構成する。ＦＰＮ抽出部は、所定数の画素からなる分割領域で複数個に分割された入力画像について、上記分割領域ごとに算出された画素の輝度値に関する特徴量に基づいて上記入力画像に含まれる固定パターンノイズを抽出する。ＦＰＮ低減部は、ＦＰＮ抽出部によって抽出された固定パターンノイズを入力画像から差し引くことによって低減させる。【選択図】        図３
2013207788.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定数の画素からなる分割領域で複数個に分割された入力画像について、前記分割領域ごとに算出された前記画素の輝度値に関する特徴量に基づいて前記入力画像に含まれる固定パターンノイズを抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された前記固定パターンノイズを前記入力画像から差し引くことによって低減させる低減部と
を備えることを特徴とする映像処理装置。
【請求項２】
前記抽出部は、
前記特徴量に含まれる前記輝度値の平均値が所定の上限値以下である前記分割領域を前記固定パターンノイズの抽出対象とする
ことを特徴とする請求項１に記載の映像処理装置。
【請求項３】
前記抽出部は、
前記特徴量に含まれる前記輝度値の分散値が所定の範囲内の値をとる前記分割領域を前記固定パターンノイズの抽出対象とする
ことを特徴とする請求項１または２に記載の映像処理装置。
【請求項４】
前回までの前記固定パターンノイズを示す輝度値であるフィードバック値を前記画素ごとに記憶する記憶部
をさらに備え、
前記抽出部は、
前記分割領域における各画素の前記輝度値から前記平均値を差し引いた差分値と、前記フィードバック値との加重平均値を今回の前記固定パターンノイズとして抽出するとともに、今回の前記固定パターンノイズで前記フィードバック値を更新する
ことを特徴とする請求項２または３に記載の映像処理装置。
【請求項５】
前回までの前記固定パターンノイズを示す輝度値であるフィードバック値を前記画素ごとに記憶する記憶部
をさらに備え、
前記抽出部は、
前記特徴量に含まれる前記輝度値の最小値が前記フィードバック値より小さい場合に、該最小値を今回の前記固定パターンノイズとして抽出するとともに、今回の前記固定パターンノイズで前記フィードバック値を更新する
ことを特徴とする請求項１に記載の映像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の実施形態は、映像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＣＭＯＳ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor）イメージセンサなどのようにマトリクス状に配列された固体撮像素子（以下、「撮像素子」と記載する）を用いて撮像した撮像映像には、筋状の固定パターンノイズがあらわれやすいことが知られている。
【０００３】
かかる固定パターンノイズは、撮像素子に入射光のない状態であっても、撮像素子から出力されてしまう電流である「暗電流」に基づいて生じる。
【０００４】
そこで、かかる固定パターンノイズを低減させるため、撮像素子を制御することによって撮像素子に入射光のない状態を作り出し、かかる状態から出力される暗電流に基づいて固定パターンノイズを検出する手法が提案されている（たとえば、特許文献１参照）。
【０００５】
また、撮像素子からの信号について、所定の画像領域ごとにノイズ度合いを判定するフィルタを用いることによって固定パターンノイズを検出する手法も提案されている（たとえば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−０２４０９６号公報
【特許文献２】特開２００６−３１４０６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、従来技術には、低コストで精度よく固定パターンノイズを低減させるという点で改善の余地がある。
【０００８】
たとえば、前述の撮像素子を制御する手法を用いた場合、撮像素子の制御機構を必要とするため、コスト性に優れなかった。
【０００９】
また、たとえば、前述のフィルタを用いる手法を用いた場合、時系列上のちらつきとしてあらわれるランダムノイズが含まれるような場合に、かかるランダムノイズと固定パターンノイズとを切り分けて固定パターンノイズのみを低減させることが難しかった。
【００１０】
実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、低コストで精度よく固定パターンノイズを低減させることができる映像処理装置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】
実施形態の一態様に係る映像処理装置は、所定数の画素からなる分割領域で複数個に分割された入力画像について、前記分割領域ごとに算出された前記画素の輝度値に関する特徴量に基づいて前記入力画像に含まれる固定パターンノイズを抽出する抽出部と、前記抽出部によって抽出された前記固定パターンノイズを前記入力画像から差し引くことによって低減させる低減部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
実施形態の一態様によれば、低コストで精度よく固定パターンノイズを低減させることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、実施形態に係るＦＰＮ低減手法の概要を示す図である。
【図２Ａ】図２Ａは、第１の実施形態に係る映像処理装置の全体構成の一例を示す図（その１）である。
【図２Ｂ】図２Ｂは、第１の実施形態に係る映像処理装置の全体構成の一例を示す図（その２）である。
【図３】図３は、第１の実施形態に係る映像処理回路の構成を示すブロック図である。
【図４Ａ】図４Ａは、パラメータ情報の一例を示す図（その１）である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、パラメータ情報の一例を示す図（その２）である。
【図５Ａ】図５Ａは、領域分割部における領域分割処理の説明図（その１）である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、領域分割部における領域分割処理の説明図（その２）である。
【図６】図６は、ＦＰＮ推定部におけるＦＰＮ推定処理の説明図である。
【図７Ａ】図７Ａは、ＦＰＮ抽出部におけるＦＰＮ抽出処理の説明図（その１）である。
【図７Ｂ】図７Ｂは、ＦＰＮ抽出部におけるＦＰＮ抽出処理の説明図（その２）である。
【図８Ａ】図８Ａは、ＦＰＮ補正部におけるＦＰＮ補正処理の説明図である。
【図８Ｂ】図８Ｂは、フィルタの一例を示す図（その１）である。
【図８Ｃ】図８Ｃは、フィルタの一例を示す図（その２）である。
【図８Ｄ】図８Ｄは、フィルタの一例を示す図（その３）である。
【図９Ａ】図９Ａは、ＦＰＮ低減部におけるＦＰＮ低減処理の説明図（その１）である。
【図９Ｂ】図９Ｂは、ＦＰＮ低減部におけるＦＰＮ低減処理の説明図（その２）である。
【図１０】図１０は、第１の実施形態に係る映像処理回路が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【図１１Ａ】図１１Ａは、第２の実施形態に係るＦＰＮ補正部におけるＦＰＮ補正処理の説明図（その１）である。
【図１１Ｂ】図１１Ｂは、第２の実施形態に係るＦＰＮ補正部におけるＦＰＮ補正処理の説明図（その２）である。
【図１２】図１２は、第３の実施形態に係る映像処理回路の構成を示すブロック図である。
【図１３Ａ】図１３Ａは、アンダーシュート領域判別部におけるアンダーシュート領域判別処理の説明図（その１）である。
【図１３Ｂ】図１３Ｂは、アンダーシュート領域判別部におけるアンダーシュート領域判別処理の説明図（その２）である。
【図１３Ｃ】図１３Ｃは、アンダーシュート領域判別部におけるアンダーシュート領域判別処理の説明図（その３）である。
【図１４】図１４は、第３の実施形態に係る映像処理回路が実行する処理手順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】
【００１４】
以下、添付図面を参照して、本願の開示する映像処理装置の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１５】
また、以下では、映像処理装置が、車両に搭載される車載型の映像処理装置であるものとし、入力映像は車両後方などを撮像する車載カメラから入力されるものとして説明を行う。また、映像処理装置は、入力映像を１枚の静止画（１フレーム）ごとに処理するものとする。
【００１６】
ここで、以下の説明を分かりやすくする観点から、固定パターンノイズの特性について述べておく。固定パターンノイズは、撮像素子のばらつきによって生じる暗電流などに起因する個体特有のノイズである。
【００１７】
視覚的には、特定の画素部分に常に一定の明るさ（すなわち、輝度値）であらわれやすく、一般には縦筋状の暗色線となることが多い。なお、以下では、説明の便宜上、「固定パターンノイズ」を「ＦＰＮ」（Fixed  Pattern  Noise）と記載する場合がある。
【００１８】
また、以下では、実施形態に係るＦＰＮ低減手法の概要について図１を用いて説明した後に、実施形態に係るＦＰＮ低減手法を適用した映像処理装置について、図２Ａ〜図１４を用いて説明することとする。
【００１９】
まず、実施形態に係るＦＰＮ低減手法の概要について図１を用いて説明する。図１は、実施形態に係るＦＰＮ低減手法の概要を示す図である。
【００２０】
図１に示すように、実施形態に係るＦＰＮ低減手法では、カメラ３からの入力映像信号に対して、「ＦＰＮ推定」、「ＦＰＮ抽出」および「ＦＰＮ低減」の３つに大別した信号処理を施し、出力映像として出力する。
【００２１】
以下、具体的に説明する。まず、Ｓｔｅｐ１の「ＦＰＮ推定」処理において、入力映像の１フレームにつき、ＦＰＮが含まれていると推定される「分割領域」を抽出する。「分割領域」は、１フレームを所定数の画素で区画した場合の１区画に相当する領域であり、「ＦＰＮ推定」処理は、かかる「分割領域」ごとに行われる。
【００２２】
なお、図１に示すように、「ＦＰＮ推定」処理においては、「分割領域」を構成する画素の輝度値に関する特徴量が算出され、かかる特徴量に基づいて「分割領域」にＦＰＮが含まれているか否かが判定される。なお、特徴量としては、「分割領域」における輝度値の平均値や分散値を用いることができる。「ＦＰＮ推定」処理の詳細については、図６を用いて後述する。
【００２３】
次に、Ｓｔｅｐ２の「ＦＰＮ抽出」処理において、ＦＰＮが含まれていると推定される「分割領域」についてＦＰＮを抽出する。図１に示すように、かかる「ＦＰＮ抽出」処理においては、前回までのＦＰＮを示す「ＦＰＮフィードバック分」との加重平均をとることによって今回のＦＰＮを抽出する。
【００２４】
すなわち、前回分との加重平均をとることで、時系列上のちらつきとしてあらわれるランダムノイズとＦＰＮとを切り分け、ＦＰＮのみを抽出することが可能となる。「ＦＰＮ抽出」処理の詳細については、図７Ａおよび図７Ｂを用いて後述する。
【００２５】
次に、Ｓｔｅｐ３の「ＦＰＮ低減」処理において、入力映像からＦＰＮを低減させ、出力映像を生成する。図１に示すように、かかる「ＦＰＮ低減」処理においては、入力映像からＳｔｅｐ２で抽出されたＦＰＮが差し引かれることとなる。「ＦＰＮ低減」処理の詳細については、図９Ａおよび図９Ｂを用いて後述する。
【００２６】
このように、実施形態に係るＦＰＮ低減手法では、カメラ３（換言すれば、それに含まれる撮像素子）を制御する制御部を必要とすることなく、入力映像への信号処理のみによってＦＰＮを低減させるので、映像処理装置を低コストで構成することができる。
【００２７】
また、実施形態に係るＦＰＮ低減手法では、「ＦＰＮフィードバック分」との加重平均をとることによってランダムノイズとＦＰＮとを切り分けることができるので、精度よくＦＰＮを低減することができる。
【００２８】
なお、実施形態に係るＦＰＮ低減手法では、上述のように「分割領域」ごとにＦＰＮを抽出するので、「分割領域」の境界で輝度値の急峻な変化が生じる場合が想定される。そこで、図１のＳｔｅｐ１とＳｔｅｐ２との間で、かかる急峻な変化を平滑化するような補正処理を施すこととしてもよい。かかる補正処理については、図８Ａ〜図８Ｄを用いて後述する。
【００２９】
以下では、図１を用いて説明したＦＰＮ低減手法を適用した映像処理装置についての実施形態を「第１の実施形態」として、図２〜図１０を用いて詳細に説明する。
【００３０】
なお、抽出したＦＰＮを弱めに適用することによって誤検出を防止するような方策をとってもよい。以下では、かかる場合の実施形態を「第２の実施形態」として、図１１Ａおよび図１１Ｂを用いて詳細に説明する。
【００３１】
また、上述の特徴量として、輝度値の最小値を用いることとしてもよい。以下では、かかる場合の実施形態を「第３の実施形態」として、図１２〜図１４を用いて詳細に説明する。
【００３２】
なお、以下の説明において、画素の輝度値をあらわす場合、輝度値は、「０」〜「２５５」の値をとるものとして説明を行う。ここで、「０」は、輝度値の最小値に対応し、最も暗い色をあらわすものとする。また、「２５５」は、輝度値の最大値に対応し、最も明るい色をあらわすものとする。
【００３３】
（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態について説明する。図２Ａおよび図２Ｂは、第１の実施形態に係る映像処理装置１の全体構成の一例を示す図である。なお、図２Ａおよび図２Ｂでは、説明に必要な構成要素のみを示しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。
【００３４】
図２Ａに示すように、映像処理装置１は、ディスプレイ基板４と、表示部５とを備える。ディスプレイ基板４は、表示部５の制御部品であり、映像処理回路１０をさらに備える。
【００３５】
映像処理回路１０は、いわゆるＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）として搭載され、図１で説明したＦＰＮ低減手法を用いた信号処理をカメラ３からの入力映像へ施し、出力映像として表示部５へ出力する。
【００３６】
なお、車載型である場合、図２Ｂに示すように、たとえば、カーナビゲーション装置２が映像処理回路１０−１および映像処理回路１０−２を備える場合もある。映像処理回路１０−１は、カーナビゲーション機能を制御するナビ基板６に配設されるＡＳＩＣであり、映像処理回路１０−２は、ディスプレイ基板４に配設されるＡＳＩＣである。
【００３７】
かかる場合、図１で説明したＦＰＮ低減手法を用いた信号処理は、映像処理回路１０−１および映像処理回路１０−２のいずれか一つで実行されればよい。
【００３８】
なお、本実施形態、および、後述するその他の各実施形態では、図２Ａに示した映像処理装置１が備える映像処理回路１０を主に例示して説明を行うこととする。
【００３９】
図３は、第１の実施形態に係る映像処理回路１０の構成を示すブロック図である。なお、図３では、映像処理回路１０の特徴を説明するために必要な構成要素のみを示しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。
【００４０】
また、図３を用いた説明では、図３に示す各ブロックをそれぞれ概略的に説明することとし、各ブロックにおける処理の詳細については、図４Ａ以降を用いて後述する。
【００４１】
図３に示すように、映像処理回路１０は、制御部１１と、記憶部１２とを備える。制御部１１は、領域分割部１１ａと、ＦＰＮ推定部１１ｂと、ＦＰＮ抽出部１１ｃと、縮小部１１ｄと、拡大部１１ｅと、ＦＰＮ補正部１１ｆと、ＦＰＮ低減部１１ｇとをさらに備える。
【００４２】
記憶部１２は、パラメータ情報１２ａと、フレームメモリ１２ｂと、フィルタ係数１２ｃとを記憶する。
【００４３】
制御部１１は、映像処理回路１０の全体制御を行う。領域分割部１１ａは、カメラ３からの入力映像を上述の分割領域に分割する処理を行う処理部である。かかる分割には、パラメータ情報１２ａに含まれる分割パラメータが用いられる。
【００４４】
ＦＰＮ推定部１１ｂは、領域分割部１１ａが分割した分割領域ごとにＦＰＮが含まれるか否かを推定する処理を行う処理部である。また、ＦＰＮ推定部１１ｂは、推定結果をＦＰＮ抽出部１１ｃへ出力する。また、ＦＰＮ推定部１１ｂは、かかる推定処理において算出した分割領域ごとの輝度値の平均値を、ＦＰＮ抽出部１１ｃおよびＦＰＮ低減部１１ｇへそれぞれ出力する。
【００４５】
ＦＰＮ抽出部１１ｃは、ＦＰＮ推定部１１ｂからの推定結果および平均値と、カメラ３からの入力映像とに基づき、フレームメモリ１２ｂにフィードバック分として格納されている前回までのＦＰＮとの加重平均をとって今回のＦＰＮを抽出する処理を行う処理部である。
【００４６】
なお、加重平均にあたっては、パラメータ情報１２ａに含まれる加重平均パラメータによる重み付けが行われる。また、ＦＰＮ抽出部１１ｃは、抽出した今回のＦＰＮをＦＰＮ補正部１１ｆへ出力するとともに、今回のＦＰＮでフレームメモリ１２ｂのフィードバック分を更新する。
【００４７】
なお、本実施形態では、フレームメモリ１２ｂには、１フレーム分の画像データ、すなわち、前回のフレームに適用されたＦＰＮのイメージデータが格納されているものとする。なお、フレームメモリ１２ｂに十分な容量が確保可能であれば、過去複数回分のイメージデータが格納されていてもよい。
【００４８】
縮小部１１ｄは、フレームメモリ１２ｂの容量が１フレーム分についても確保できない場合などに、今回のＦＰＮのイメージデータを縮小し、あらたなフィードバック分としてフレームメモリ１２ｂへ格納する処理を行う処理部である。
【００４９】
一方、拡大部１１ｅは、縮小部１１ｄによって縮小されて格納されたフィードバック分を取り出すにあたって、拡大する処理を行う処理部である。なお、縮小部１１ｄおよび拡大部１１ｅにおける縮小処理や拡大処理には、ニアレストネイバー方式などの一般的なデータ補間方式を用いることができる。
【００５０】
ＦＰＮ補正部１１ｆは、ＦＰＮ抽出部１１ｃから受け取った今回のＦＰＮに対して、分割領域の境界にあらわれる輝度値の急峻な変化を平滑化するといった補正処理を施す処理部である。かかる補正処理には、フィルタ係数１２ｃに含まれる種々のフィルタが用いられる。また、ＦＰＮ補正部１１ｆは、補正後の今回のＦＰＮをＦＰＮ低減部１１ｇへ出力する。
【００５１】
ＦＰＮ低減部１１ｇは、ＦＰＮ補正部１１ｆから受け取った今回のＦＰＮを、カメラ３からの入力映像から差し引いてＦＰＮを低減した出力映像を生成する処理部である。
【００５２】
なお、このとき、ＦＰＮ低減部１１ｇは、ＦＰＮ推定部１１ｂから受け取った分割領域ごとの輝度値の平均値に応じたＦＰＮの低減処理を行う。かかる低減処理には、パラメータ情報１２ａに含まれる係数変換テーブルが用いられる。係数変換テーブルについては、図４Ｂを用いて後述する。また、ＦＰＮ低減部１１ｇは、生成した出力映像を表示部５へ出力する。
【００５３】
記憶部１２は、不揮発性メモリ、レジスタといった記憶デバイスで構成される記憶部である。
【００５４】
パラメータ情報１２ａは、一部を既に述べたが、領域分割部１１ａ、ＦＰＮ抽出部１１ｃおよびＦＰＮ低減部１１ｇにおいて用いられる各種パラメータを含む情報である。
【００５５】
ここで、パラメータ情報１２ａの一例について述べておく。図４Ａおよび図４Ｂは、パラメータ情報１２ａの一例を示す図である。図４Ａに示すように、パラメータ情報１２ａは、領域分割部１１ａにおいて用いられる分割パラメータを含む。
【００５６】
図４Ａに示すように、分割パラメータは、たとえば、分割領域の「行」および「列」においてそれぞれ確保される画素数である。なお、以下の説明では、図４Ａに示すように、かかる分割パラメータの「行」を「Ｎ」と、「列」を「Ｍ」と、それぞれ記載する場合がある。
【００５７】
また、パラメータ情報１２ａは、ＦＰＮ抽出部１１ｃにおいて用いられる重み係数である加重平均パラメータを含む。なお、以下の説明では、かかる加重平均パラメータを、図４Ａに示すように「Ｗ」と記載する場合がある。
【００５８】
また、図４Ｂに示すように、パラメータ情報１２ａは、ＦＰＮ低減部１１ｇにおいて用いられる係数変換テーブルを含む。図４Ｂに示すように、かかる係数変換テーブルは、分割領域ごとの輝度の平均値「ＡＶＥ」に応じたＦＰＮ低減用係数Ｃを出力するテーブルである。
【００５９】
図４Ｂに示すように、ＦＰＮ低減用係数Ｃは、たとえば、平均値ＡＶＥが「０」〜「４８」の区間では「１．０」となり、「４８」〜「１２８」の区間では減少傾向となり、「１２８」〜「２５５」の区間では「０．０」となる。
【００６０】
すなわち、分割領域が暗い場合には大きな値として出力され、分割領域が明るい場合には小さな値が、それぞれ出力されることとなる。この点の詳細については、図９Ｂを用いて後述する。
【００６１】
なお、パラメータ情報１２ａは、入力映像の種別などに応じた複数種類があらかじめ用意されていてもよい。たとえば、カメラ３による入力映像のようにＦＰＮがあらわれやすいものについてはこれに応じたパラメータ情報１２ａを適用し、放送波の受信映像などについてはＦＰＮの低減をあまり考慮しない標準的なパラメータ情報１２ａを適用するような切り替えを行なってもよい。
【００６２】
図３の説明に戻るが、フレームメモリ１２ｂについては既に述べたため、ここでの記載を省略する。フィルタ係数１２ｃは、ＦＰＮ補正部１１ｆにおいて用いられる各種フィルタを含む情報である。各種フィルタについては、図８Ｂ〜図８Ｄを用いて後述する。
【００６３】
以下、図３に示した各ブロックにおける処理の詳細について説明する。まず、領域分割部１１ａにおける領域分割処理について説明する。図５Ａおよび図５Ｂは、領域分割部１１ａにおける領域分割処理の説明図である。
【００６４】
図５Ａに示すように、入力映像の１フレームを入力画像Ｐｉｃとする。領域分割部１１ａは、かかる入力画像Ｐｉｃを、所定数の画素からなる分割領域Ｘで複数個に分割する。
【００６５】
ここで、分割領域Ｘは、上述のパラメータ情報１２ａの分割パラメータに基づいて規定される。すなわち、図５Ｂに示すように、分割領域Ｘは、行Ｎ×列Ｍ（図４Ａ参照）の領域として規定される。たとえば、図５Ｂには、行Ｎおよび列Ｍのいずれもが「８」で定義された場合の、「６４」画素からなる分割領域Ｘが規定された場合を示している。
【００６６】
なお、分割領域Ｘは、ＦＰＮが筋状にあらわれた場合に、かかるＦＰＮを包括する程度の所定幅を有することが好ましい。たとえば、ＦＰＮが５〜６画素程度の幅を有しているならば、分割領域Ｘは、図５Ｂに示す一例のように８画素程度の所定幅を有することが好適である。
【００６７】
なお、図５Ｂに示すように、以下では、任意の行Ｎを変数ｉで、任意の列Ｍを変数ｊでそれぞれあらわすこととし、分割領域Ｘに含まれる任意の１画素を記載する場合には、かかる変数ｉ，ｊを用いてＸi,jと記載することとする。
【００６８】
次に、ＦＰＮ推定部１１ｂにおけるＦＰＮ推定処理ついて説明する。図６は、ＦＰＮ推定部１１ｂにおけるＦＰＮ推定処理の説明図である。
【００６９】
ＦＰＮ推定部１１ｂは、領域分割部１１ａにおいて分割された分割領域Ｘのそれぞれについて、分割領域Ｘを構成する各画素の輝度値の平均値ＡＶＥおよび分散値ＶＡＲを算出する。
【００７０】
ここで、平均値ＡＶＥについては、たとえば、下記の式（１）を用いて算出することができる。
【数１】
2013207788.tif 000003
【００７１】
また、分散値ＶＡＲについては、たとえば、下記の式（２）を用いて算出することができる。
【数２】
2013207788.tif 000004
【００７２】
そして、ＦＰＮ推定部１１ｂは、算出した平均値ＡＶＥおよび分散値ＶＡＲに基づき、分割領域ＸにＦＰＮが含まれているか否かを推定する。かかる推定は、図６に示す条件を満たしているか否かによって行われる。
【００７３】
すなわち、図６の条件（１）に示すように、平均値ＡＶＥは、下限平均値および上限平均値の示す所定の範囲内にあることが必要となる。ここで、下限平均値は、暗すぎる分割領域Ｘを除外するための閾値である。また、上限平均値は、明るすぎる分割領域Ｘを除外するための閾値である。
【００７４】
これは、ＦＰＮは、一定の輝度値の暗色線としてあらわれるという前提から、明らかにＦＰＮのとる輝度値のレンジから外れる分割領域Ｘについては処理コスト削減のために除外するという趣旨である。なお、下限平均値としては「１６」程度の値を、上限平均値としては「６４」程度の値を、それぞれ採用することが好適である。
【００７５】
同様に、図６の条件（２）に示すように、分散値ＶＡＲは、下限分散値および上限分散値の示す所定の範囲内にあることが必要となる。ここで、下限分散値は、暗すぎる分割領域Ｘを含めることで最終的に抽出するＦＰＮが薄まるのを防止するための閾値である。また、上限分散値は、視覚的に明確にあらわれるエッジ部分に相当する分割領域Ｘを除外するための閾値である。
【００７６】
なお、下限分散値としては「１０」程度の値を、上限分散値としては「１００」程度の値を、それぞれ採用することが好適である。
【００７７】
そして、図６に示すように、ＦＰＮ推定部１１ｂは、かかる条件（１）および条件（２）がともに「真」であるならば、その分割領域ＸにＦＰＮが含まれていると推定し、かかる分割領域ＸについてのＦＰＮ推定フラグｆｌｇをオンにする。
【００７８】
次に、ＦＰＮ抽出部１１ｃにおけるＦＰＮ抽出処理について説明する。図７Ａおよび図７Ｂは、ＦＰＮ抽出部１１ｃにおけるＦＰＮ抽出処理の説明図である。なお、ＦＰＮ抽出処理は、分割領域Ｘの各画素単位で行われる処理である。
【００７９】
図７Ａに示すように、ＦＰＮ抽出部１１ｃは、減算部１１ｃａと、加重平均部１１ｃｂとをさらに備える。減算部１１ｃａは、入力映像の分割領域Ｘの各画素の輝度値と、ＦＰＮ推定部１１ｂからの平均値ＡＶＥとを入力し、かかる輝度値から平均値ＡＶＥを差し引いた差分値（Ｘ−ＡＶＥ）を出力する。
【００８０】
加重平均部１１ｃｂは、かかる差分値（Ｘ−ＡＶＥ）と、ＦＰＮ推定部１１ｂからのＦＰＮ推定フラグｆｌｇと、フレームメモリ１２ｂからのフィードバック分ＦＰＮ＿Ａと、パラメータ情報１２ａからの重み係数Ｗとを入力する。
【００８１】
そして、加重平均部１１ｃｂは、差分値（Ｘ−ＡＶＥ）とフィードバック分ＦＰＮ＿Ａとの加重平均値を算出し、今回抽出したＦＰＮ（以下、「ＦＰＮ＿Ｅ」と記載する）として出力する。
【００８２】
具体的には、図７Ｂに示すように、加重平均部１１ｃｂは、ＦＰＮ推定フラグｆｌｇがオンである場合に、式（３）「ＦＰＮ＿Ｅ＝Ｗ＊（Ｘ−ＡＶＥ）＋（１−Ｗ）＊ＦＰＮ＿Ａ」による演算を行う。
【００８３】
また、加重平均部１１ｃｂは、ＦＰＮ推定フラグｆｌｇがオン以外である場合に、式（４）「ＦＰＮ＿Ｅ＝ＦＰＮ＿Ａ」による演算を行う。
【００８４】
なお、式（３）から分かるように、重み係数Ｗが１に近づくほど、すなわち、重みを大きくするほど、入力映像の影響が大きくなるので、ＦＰＮ＿Ｅは大きく変化する。逆に、重み係数Ｗが０に近づくほど、すなわち、重みを小さくするほど、入力映像の影響が小さくなるので、ＦＰＮ＿Ｅはあまり変化しない。
【００８５】
したがって、通常、撮像素子の個体の特性として一定の輝度値を示しやすいＦＰＮが、ＦＰＮ抽出部１１ｃにおける加重平均処理を繰り返して一定の値に収束したのであれば、かかる収束値をもって重み係数Ｗを０に固定してもよい。
【００８６】
また、加重平均部１１ｃｂは、演算の結果得られたＦＰＮ＿ＥをＦＰＮ補正部１１ｆへ出力するとともに、ＦＰＮ＿Ｅでフレームメモリ１２ｂの該当する画素の輝度値を示すフィードバック値を更新する。
【００８７】
次に、ＦＰＮ補正部１１ｆにおけるＦＰＮ補正処理について説明する。図８Ａは、ＦＰＮ補正部１１ｆにおけるＦＰＮ補正処理の説明図である。
【００８８】
図８Ａに示すように、ＦＰＮ補正部１１ｆは、フィルタ処理部１１ｆａをさらに備える。フィルタ処理部１１ｆａは、ＦＰＮ抽出部１１ｃにおいて今回抽出されたＦＰＮ＿Ｅを含むすべての画素について所定のフィルタを適用し、輝度値が急峻に変化する部位の平滑化（すなわち、ぼかし処理）などを行う。
【００８９】
ここで、所定のフィルタの一例について述べておく。図８Ｂ〜図８Ｄは、フィルタの一例を示す図である。図８Ｂ〜図８Ｄに示すように、フィルタｆ１〜ｆ３は、たとえば、５×５タップの２次元フィルタで構成することができる。
【００９０】
ここで、縦筋状のＦＰＮに対しては、図８Ｂに示す縦方向のぼかしを実現するフィルタｆ１が好適となる。
【００９１】
また、横筋状のＦＰＮに対しては、図８Ｃに示す横方向のぼかしを実現するフィルタｆ２が好適となる。
【００９２】
なお、図８Ｄに示す、全方向のぼかしを実現するフィルタｆ３を用いるのも有効である。
【００９３】
そして、フィルタ処理部１１ｆａは、フィルタ適用後のＦＰＮを補正後固定パターンノイズＦＰＮ＿ＸとしてＦＰＮ低減部１１ｇへ出力する。
【００９４】
次に、ＦＰＮ低減部１１ｇにおけるＦＰＮ低減処理について説明する。図９Ａおよび図９Ｂは、ＦＰＮ低減部１１ｇにおけるＦＰＮ低減処理の説明図である。
【００９５】
図９Ａに示すように、ＦＰＮ低減部１１ｇは、テーブル変換部１１ｇａと、乗算部１１ｇｂと、減算部１１ｇｃとをさらに備える。
【００９６】
テーブル変換部１１ｇａは、ＦＰＮ推定部１１ｂからの平均値ＡＶＥと、パラメータ情報１２ａからの係数変換テーブルとを入力し、ＦＰＮ低減用係数Ｃを乗算部１１ｇｂへ出力する。
【００９７】
乗算部１１ｇｂは、ＦＰＮ補正部１１ｆからのＦＰＮ＿Ｘと、テーブル変換部１１ｇａからのＦＰＮ低減用係数Ｃとを入力し、乗算値（ＦＰＮ＿Ｘ＊Ｃ）を減算部１１ｇｃへ出力する。
【００９８】
減算部１１ｇｃは、入力映像の分割領域Ｘの各画素の輝度値と、乗算部１１ｇｂからの乗算値（ＦＰＮ＿Ｘ＊Ｃ）とを入力し、かかる輝度値から乗算値（ＦＰＮ＿Ｘ＊Ｃ）を差し引くことによって出力映像Ｚを生成する。
【００９９】
すなわち、ＦＰＮ低減部１１ｇは、入力映像の画素ごとに、図９Ｂに示す式（５）「Ｚ＝Ｘ−ＦＰＮ＿Ｘ＊Ｃ」による演算を行う。
【０１００】
なお、上述の図４Ｂを用いた説明でも触れたが、ＦＰＮ低減用係数Ｃは、平均値ＡＶＥの小さい、すなわち、暗い分割領域Ｘについては大きな値をとり、平均値ＡＶＥの大きい、すなわち、明るい分割領域Ｘについては小さな値をとる（ただし、「Ｃ：０〜１」）。
【０１０１】
したがって、式（５）からも分かるように、ＦＰＮ低減部１１ｇにおいては、補正後の固定パターンノイズであるＦＰＮ＿Ｘは、暗い分割領域Ｘについてはそのまま差し引かれ、明るい分割領域Ｘについては抑制して差し引かれる。これは、明るい分割領域ＸについてはＦＰＮ＿Ｘがあらわれにくいとの前提から、抑制して差し引いても十分な精度は得られるためである。
【０１０２】
そして、図９Ａに示すように、ＦＰＮ低減部１１ｇは、生成した出力映像Ｚを表示部５へ出力することとなる。
【０１０３】
次に、第１の実施形態に係る映像処理回路１０が実行する処理手順について説明する。図１０は、第１の実施形態に係る映像処理回路１０が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【０１０４】
図１０に示すように、まず、映像処理回路１０は、入力映像がカメラ３からの入力映像であるか否かを判定する（ステップＳ１０１）。なお、かかる判定は、たとえば、カメラ３が車両後方確認用の車載カメラである場合、ギアがバックギアとなったときの制御信号などに基づいて行うことが可能である。
【０１０５】
ここで、ステップＳ１０１の判定条件を満たす場合（ステップＳ１０１，Ｙｅｓ）、映像処理回路１０は、カメラ映像用のパラメータ情報１２ａを設定する（ステップＳ１０２）。また、ステップＳ１０１の判定条件を満たさない場合（ステップＳ１０１，Ｎｏ）、映像処理回路１０は、標準用のパラメータ情報１２ａを設定する（ステップＳ１０３）。
【０１０６】
そして、ＦＰＮ推定部１１ｂが、領域分割部１１ａにおいて分割されたブロック（すなわち、分割領域Ｘ）ごとの特徴量に基づいてＦＰＮを推定する（ステップＳ１０４）。
【０１０７】
そして、ＦＰＮ抽出部１１ｃが、分割領域Ｘの画素毎の加重平均に基づき、ＦＰＮを抽出する（ステップＳ１０５）。
【０１０８】
そして、ＦＰＮ補正部１１ｆが、抽出されたＦＰＮをフィルタ処理によって補正する（ステップＳ１０６）。
【０１０９】
そして、ＦＰＮ低減部１１ｇが、補正されたＦＰＮを入力映像から差し引いて低減し（ステップＳ１０７）、処理を終了する。
【０１１０】
上述してきたように、第１の実施形態では、ＦＰＮ抽出部（抽出部）と、ＦＰＮ低減部（低減部）とを備えるように映像処理装置を構成した。ＦＰＮ抽出部は、所定数の画素からなる分割領域で複数個に分割された入力画像について、上記分割領域ごとに算出された画素の輝度値に関する特徴量に基づいて上記入力画像に含まれる固定パターンノイズを抽出する。ＦＰＮ低減部は、ＦＰＮ抽出部によって抽出された固定パターンノイズを入力画像から差し引くことによって低減させる。
【０１１１】
したがって、第１の実施形態に係る映像処理装置によれば、低コストで精度よく固定パターンノイズを低減させることができる。
【０１１２】
ところで、入力映像に対して、ＦＰＮと区別のつきにくい低輝度値の画素が頻繁に含まれうることは言うまでもない。かかる場合、ＦＰＮの誤検出によって出力映像中に画素抜けなどが生じるのを防止するために、たとえば、ＦＰＮを弱めに適用することとしてもよい。
【０１１３】
以下では、かかる場合の実施形態を「第２の実施形態」として、図１１Ａおよび図１１Ｂを用いて詳細に説明する。なお、第２の実施形態では、第１の実施形態で説明したＦＰＮ補正部１１ｆに対応するＦＰＮ補正部１１ｆＡを主に例示して説明を行う。また、上述した第１の実施形態と同一の構成要素については、同一の符号を付している
【０１１４】
（第２の実施形態）
図１１Ａおよび図１１Ｂは、第２の実施形態に係るＦＰＮ補正部１１ｆＡにおけるＦＰＮ補正処理の説明図である。
【０１１５】
図１１Ａに示すように、第２の実施形態に係るＦＰＮ補正部１１ｆＡは、減算部１１ｆｇをさらに備える点が、上述した第１の実施形態に係るＦＰＮ補正部１１ｆとは異なる。
【０１１６】
ＦＰＮ補正部１１ｆＡにおけるフィルタ処理部１１ｆａは、フィルタ処理後の固定パターンノイズＦＰＮ＿Ｆを減算部１１ｆｇへ出力する。
【０１１７】
減算部１１ｆｇは、たとえば、パラメータ情報１２ａにさらに含まれる一定量減算係数ｄｉｆｆと、フィルタ処理部１１ｆａからのＦＰＮ＿Ｆとを入力して、かかるＦＰＮ＿Ｆからｄｉｆｆを差し引いた差分値をＦＰＮ＿Ｘ（図８Ａ参照）としてＦＰＮ低減部１１ｇへ出力する。
【０１１８】
具体的には、図１１Ｂに示すように、減算部１１ｆｇは、ＦＰＮ＿Ｆ≧０の場合には、式（６）「ＦＰＮ＿Ｘ＝ＦＰＮ＿Ｆ−ｄｉｆｆ」（ただし、ＦＰＮ＿Ｘ≧０）によってＦＰＮ＿Ｘを演算する。
【０１１９】
また、減算部１１ｆｇは、ＦＰＮ＿Ｆ＜０の場合には、式（７）「ＦＰＮ＿Ｘ＝ＦＰＮ＿Ｆ＋ｄｉｆｆ」（ただし、ＦＰＮ＿Ｘ＜０）によってＦＰＮ＿Ｘを演算する。
【０１２０】
すなわち、ＦＰＮ補正部１１ｆＡからは、必要に応じて一定量減算されることによって弱める傾向に補間されたＦＰＮ＿Ｘが出力されることとなるので、固定パターンノイズと低輝度値画素との区別がつきにくい場合であっても、一定の品質を保ったＦＰＮ低減処理を行うことが可能となる。
【０１２１】
上述してきたように、第２の実施形態では、ＦＰＮ補正部が、さらに減算部を備えるように映像処理装置を構成した。減算部は、フィルタ処理後の固定パターンノイズから一定量の減算係数を減算する。したがって、第２の実施形態に係る映像処理装置によれば、低コストで一定の品質を保った固定パターンノイズの低減を行うことができる。
【０１２２】
ところで、上述した各実施形態では、輝度値に関する特徴量として平均値および分散値を用いる場合について説明したが、たとえば、輝度値の最小値を用いることとしてもよい。以下では、かかる場合の実施形態を「第３の実施形態」として、図１２〜図１４を用いて詳細に説明する。
【０１２３】
（第３の実施形態）
まず、第３の実施形態において前提となる考え方について述べておく。ＦＰＮが、黒画が入力されたときのカメラからの出力とほぼ等価であるならば、フレームごとの輝度値の最小値をフィードバックしながら学習することでカメラへ黒画が入力された状態を擬制することができ、ＦＰＮの抽出が可能となる。
【０１２４】
図１２は、第３の実施形態に係る映像処理回路１０Ａの構成を示すブロック図である。なお、図１２は、図３に対応しており、図３に示した第１の実施形態に係る映像処理回路１０と同一の構成要素には同一の符号を付している。したがって、かかる同一の構成要素については、説明を省略するか、簡略化した説明にとどめる場合がある。
【０１２５】
図１２に示すように、第３の実施形態に係る映像処理回路１０Ａは、アンダーシュート領域判別部１１ｈと、ＦＰＮ抽出部１１ｃＡと、ＦＰＮ低減部１１ｇＡとを備える。なお、ＦＰＮ抽出部１１ｃＡは、第１の実施形態で示したＦＰＮ抽出部１１ｃ（図３参照）に、ＦＰＮ低減部１１ｇＡは、同じくＦＰＮ低減部１１ｇ（図３参照）に、それぞれ対応する。
【０１２６】
図１２に示すアンダーシュート領域判別部１１ｈは、たとえば、カメラ３の内部であらかじめ輪郭処理などが施された場合に、エッジ周辺の画素に生じた黒潰れ（すなわち、アンダーシュート領域）を判別する処理を行う処理部である。
【０１２７】
なお、アンダーシュート領域判別部１１ｈは、アンダーシュート領域において輝度値の最小値が検出された場合に正しくＦＰＮが抽出されないことを防止する観点から、アンダーシュート領域を精査するものである。
【０１２８】
ここで、図１３Ａ〜図１３Ｃを用いて、アンダーシュート領域判別部１１ｈにおけるアンダーシュート領域判別処理について詳細に説明する。図１３Ａ〜図１３Ｃは、アンダーシュート領域判別部におけるアンダーシュート領域判別処理の説明図である。
【０１２９】
ここで、図示していないが、まず、アンダーシュート領域判別部１１ｈは、フィルタ係数１２ｃ（図１２参照）に含まれるエッジ検出フィルタなどを用いて入力映像におけるエッジを検出する。
【０１３０】
ここで、図１３Ａに示すように、画素Ｘｉ，ｊにエッジが検出されたものとする。アンダーシュート領域判別部１１ｈは、かかる画素Ｘｉ，ｊの周辺８画素に対して、図中の（１３−１）に示す「輝度値＜黒潰れ閾値？」の判定を行う。なお、黒潰れ閾値（第１の閾値）は、あらかじめ設定された黒潰れ画素の判別用閾値である。
【０１３１】
ここで、図１３Ａに示すように、画素Ｘｉ−１，ｊが（１３−１）の判定条件を満たしたものとする。かかる場合、アンダーシュート領域判別部１１ｈは、画素Ｘｉ−１，ｊを黒潰れ候補画素とみなし、つづいてかかる画素Ｘｉ−１，ｊを中心とする周辺８画素について同様の処理を繰り返す（図中の（１３−２）参照）。かかる繰り返しは、黒潰れ候補画素が検出されなくなるまで行われる。
【０１３２】
そして、図１３Ｂに示すように、アンダーシュート領域判別部１１ｈは、検出されたすべての黒潰れ候補画素について、アンダーシュート領域フラグをオンとし、以降、これらを黒潰れ画素として取り扱う。
【０１３３】
そして、図１３Ｃに示すように、輝度値が黒潰れ閾値より小さい最小輝度閾値（第２の閾値）を下回る黒潰れ画素については（すなわち、（アンダーシュート領域フラグがオン）∧（輝度値＜最小輝度閾値）が「真」の場合）、かかる黒潰れ画素の輝度値に対応する変数「最小輝度値」へ、たとえば、最大輝度を示す「２５５」を格納する（図中の式（８）参照）。
【０１３４】
また、図１３Ｃに示すように、上記以外の場合には、変数「最小輝度値」へ、処理中の画素の輝度値を格納する（図中の式（９）参照）。
【０１３５】
これにより、アンダーシュート領域における、いわば黒すぎる黒潰れ画素をＦＰＮの抽出の対象からは除外することができるので、輝度値の特徴量の最小値を用いる場合であってもＦＰＮの誤検出を防止することが可能となる。
【０１３６】
図１２の説明に戻る。ＦＰＮ抽出部１１ｃＡは、前回のフレームの各画素の「最小輝度値」と今回のフレームの各画素の「最小輝度値」とを比較して、より小さい方の値をＦＰＮとして抽出するとともに、かかる値でフレームメモリ１２ｂを更新する。
【０１３７】
なお、ＦＰＮ抽出部１１ｃＡにおけるさらなる処理の内容は、図１４のフローチャートに示すこととする。この点は、ＦＰＮ低減部１１ｇＡについても同様とする。
【０１３８】
また、図１２には、アンダーシュート領域判別部１１ｈが、カメラ３からの入力映像を直接処理する場合を例示しているが、第１の実施形態で示した領域分割部１１ａを介してもよい。すなわち、第１の実施形態の場合と同様に、分割領域Ｘごとに輝度値の最小値を抽出することとしてもよい。
【０１３９】
次に、第３の実施形態に係る映像処理回路１０Ａが実行する処理手順について説明する。図１４は、第３の実施形態に係る映像処理回路１０Ａが実行する処理手順を示すフローチャートである。
【０１４０】
図１４に示すように、映像処理回路１０Ａでは、まず、アンダーシュート領域判別部１１ｈが、アンダーシュート領域を判別する（ステップＳ２０１）。
【０１４１】
そして、ＦＰＮ抽出部１１ｃＡが、今回のフレーム（現フレーム）の「最小輝度値」が前回のフレーム（前フレーム）の「最小輝度値」より小さいか否かを判定する（ステップＳ２０２）。
【０１４２】
ここで、ステップＳ２０２の判定条件を満たす場合（ステップＳ２０２，Ｙｅｓ）、ＦＰＮ抽出部１１ｃＡは、現フレームの「最小輝度値」でフレームメモリ１２ｂを更新する（ステップＳ２０３）。そして、ＦＰＮ抽出部１１ｃＡは、更新累計回数をカウントアップする（ステップＳ２０５）。
【０１４３】
一方、ステップＳ２０２の判定条件を満たさない場合（ステップＳ２０２，Ｎｏ）、ＦＰＮ抽出部１１ｃＡは、フレームメモリ１２ｂを更新せずに（ステップＳ２０４）、ステップＳ２０６の処理へ制御を移す。
【０１４４】
そして、ＦＰＮ低減部１１ｇＡが、更新累計回数が学習終了の指標となる所定値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２０６）。ここで、ステップＳ２０６の判定条件を満たす場合（ステップＳ２０６，Ｙｅｓ）、ＦＰＮ低減部１１ｇＡは、フレームメモリ１２ｂの「最小輝度値」をＦＰＮとして学習を終了する（ステップＳ２０７）。
【０１４５】
そして、ＦＰＮ低減部１１ｇＡは、ＦＰＮを入力映像から差し引いて低減し（ステップＳ２０８）、処理を終了する。
【０１４６】
なお、ステップＳ２０６の判定条件を満たさない場合（ステップＳ２０６，Ｎｏ）、ステップＳ２０１からの処理を繰り返して学習処理を継続する。
【０１４７】
上述してきたように、第３の実施形態では、アンダーシュート領域判別部と、ＦＰＮ抽出部と、ＦＰＮ低減部とを備えるように映像処理装置を構成した。アンダーシュート領域判別部は、アンダーシュート領域を判別し、かかるアンダーシュート領域における暗すぎる領域をＦＰＮの抽出対象から除外する。ＦＰＮ抽出部は、今回のフレームと前回のフレームとの最小輝度値を比較して、常に小さい値をとる方をＦＰＮとして学習する。ＦＰＮ低減部は、学習の結果得られたＦＰＮを、入力映像から差し引く。
【０１４８】
したがって、第３の実施形態に係る映像処理装置によれば、入力映像の各画素の輝度値の最小値を用いた場合であっても、低コストで精度よく固定ノイズパターンを低減させることができる。
【０１４９】
ところで、固定パターンノイズは、温度変化の影響を受けやすいことが知られている。そこで、映像処理装置に温度センサを設けることとしたうえで、かかる温度センサによって取得した温度変化に応じて、上述の各実施形態で示したパラメータ情報を切り替えながら固定パターンノイズを抽出するようにしてもよい。
【０１５０】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【０１５１】
１    映像処理装置
２    カーナビゲーション装置
３    カメラ
４    ディスプレイ基板
５    表示部
６    ナビ基板
１０    映像処理回路
１０Ａ  映像処理回路
１１    制御部
１１ａ    領域分割部
１１ｂ    ＦＰＮ推定部
１１ｃ    ＦＰＮ抽出部
１１ｃＡ  ＦＰＮ抽出部
１１ｃａ  減算部
１１ｃｂ  加重平均部
１１ｄ    縮小部
１１ｅ    拡大部
１１ｆ    ＦＰＮ補正部
１１ｆＡ  ＦＰＮ補正部
１１ｆａ  フィルタ処理部
１１ｆｇ  減算部
１１ｇ    ＦＰＮ低減部
１１ｇＡ  ＦＰＮ低減部
１１ｇａ  テーブル変換部
１１ｇｂ  乗算部
１１ｇｃ  減算部
１１ｈ    アンダーシュート領域判別部
１２    記憶部
１２ａ    パラメータ情報
１２ｂ    フレームメモリ
１２ｃ    フィルタ係数
【図１】
2013207788.tif 000005
【図２Ａ】
2013207788.tif 000006
【図２Ｂ】
2013207788.tif 000007
【図３】
2013207788.tif 000008
【図４Ａ】
2013207788.tif 000009
【図４Ｂ】
2013207788.tif 000010
【図５Ａ】
2013207788.tif 000011
【図５Ｂ】
2013207788.tif 000012
【図６】
2013207788.tif 000013
【図７Ａ】
2013207788.tif 000014
【図７Ｂ】
2013207788.tif 000015
【図８Ａ】
2013207788.tif 000016
【図８Ｂ】
2013207788.tif 000017
【図８Ｃ】
2013207788.tif 000018
【図８Ｄ】
2013207788.tif 000019
【図９Ａ】
2013207788.tif 000020
【図９Ｂ】
2013207788.tif 000021
【図１０】
2013207788.tif 000022
【図１１Ａ】
2013207788.tif 000023
【図１１Ｂ】
2013207788.tif 000024
【図１２】
2013207788.tif 000025
【図１３Ａ】
2013207788.tif 000026
【図１３Ｂ】
2013207788.tif 000027
【図１３Ｃ】
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【図１４】
2013207788.tif 000029