(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
修正動き補償を用いて画像の符号化を行う際に符号化歪みを推定する符号化歪み推定装置であって，
符号化対象フレームを入力し，修正係数を乗じる第１の領域サイズについて修正動き補償を行い，予測誤差信号に直交変換を施す手段と，
符号化対象フレームを入力し，修正係数を乗じる前記第１の領域サイズより大きい第２の領域サイズについて修正動き補償を行い，予測誤差信号に直交変換を施す手段と，
前記直交変換の結果に基づいて，前記２種類の領域サイズの中間の領域サイズについての変換係数の電力の推定値を，前記第１の領域サイズの領域を結合して，前記中間の領域サイズおよび前記第２の領域サイズとした場合の予測誤差の増加量に従って，前記第１の領域サイズの変換係数の電力と前記第２の領域サイズの変換係数の電力とを内分することにより算出する手段と，
前記算出された変換係数の電力の推定値に基づいて，前記中間の領域サイズにおける変換係数の符号化に割り当てられる符号量を算出し，前記中間の領域サイズにおける符号化歪みを推定する手段とを備える
ことを特徴とする符号化歪み推定装置。
【請求項２】
請求項１記載の符号化歪み推定装置において，
前記符号化歪みを推定する手段により前記第１の領域サイズから前記第２の領域サイズまでの中間の複数の領域サイズについて符号化歪みを推定した結果から，符号化歪みを最小化する修正動き補償の修正係数を乗じる領域サイズを推定する手段を備える
ことを特徴とする符号化歪み推定装置。
【請求項３】
修正動き補償を用いて画像の符号化を行う際に符号化歪みを推定する符号化歪み推定方法であって，
符号化対象フレームを入力し，修正係数を乗じる第１の領域サイズおよびそれより大きい第２の領域サイズの２種類の領域サイズについて修正動き補償を行い，それぞれ予測誤差信号に直交変換を施すステップと，
前記直交変換の結果に基づいて，前記２種類の領域サイズの中間の領域サイズについての変換係数の電力の推定値を，前記第１の領域サイズの領域を結合して，前記中間の領域サイズおよび前記第２の領域サイズとした場合の予測誤差の増加量に従って，前記第１の領域サイズの変換係数の電力と前記第２の領域サイズの変換係数の電力とを内分することにより算出するステップと，
前記算出された変換係数の電力の推定値に基づいて，前記中間の領域サイズにおける変換係数の符号化に割り当てられる符号量を算出し，前記中間の領域サイズにおける符号化歪みを推定するステップとを有する
ことを特徴とする符号化歪み推定方法。
【請求項４】
請求項３記載の符号化歪み推定方法において，
前記変換係数の電力の推定値を算出するステップと前記符号化歪みを推定するステップとを，前記第１の領域サイズから前記第２の領域サイズまでの中間の複数の領域サイズについて繰り返し，複数の領域サイズについて符号化歪みを推定した結果から，符号化歪みを最小化する修正動き補償の修正係数を乗じる領域サイズを推定するステップを有する
ことを特徴とする符号化歪み推定方法。
【請求項５】
請求項３または請求項４に記載の符号化歪み推定方法を，コンピュータに実行させるための符号化歪み推定プログラム。
【請求項６】
請求項３または請求項４に記載の符号化歪み推定方法を，コンピュータに実行させるためのプログラムを記録した符号化歪み推定プログラムのコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は，動き補償（ＭＣ）ブロック直交変換に基づく高能率画像信号符号化技術に関し，特に，符号化対象フレームとＭＣ予測フレームのフレーム間相関に基づく修正係数をＭＣ予測フレームに乗じることにより，ＭＣ予測誤差電力を低減する符号化において，修正係数を乗じる領域のサイズに応じて符号化歪みを推定し，符号量の低減に最適な領域の大きさを推定する符号化歪み推定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
動画像符号化における重要な技術の一つに動き補償（ＭＣ）ブロック直交変換がある。この方法では，まず，符号化対象フレームｆt （ｐ）
（ｐ∈｛（ｘ，ｙ）｜0 ≦ｘ≦Ｘ−１，０≦ｙ≦Ｙ−１｝）をいくつかの領域に分割し，領域毎に動き補償（ＭＣ）を用いた次のようなフレーム間予測が行われる。
【０００３】
ｆ' t （ｐ）＝ｆt-1 （ｐ−ｖi ），    ｐ∈Ｂi 
ここで，ｆ' t （ｐ）はＭＣ予測フレームであり，Ｂi は第ｉ番目の領域，ｖi は次式を満たす動きベクトルである。
【０００４】
【数１】
0003950070.tif 000002
【０００５】
この式中の
【０００６】
【数２】
0003950070.tif 000003
【０００７】
は，探索範囲Ｒi において，次に続く関数を最小化するｖを返すことを表す。すなわち，探索範囲Ｒi において，領域Ｂi 内での予測誤差を最小化するｖが動きベクトルｖi として選ばれる。次に，予測誤差に直交変換が施され，最後に，得られた変換係数が可変長符号化される。
【０００８】
予測誤差の低減が変換係数の符号量低減につながることから，予測誤差の低減を目的として，次のようなフレーム間予測の改良が検討されている（非特許文献１参照）。
【０００９】
ｆ" t （ｐ）＝γi ｆt-1 （ｐ−ｖi ），    ｐ∈Ｂi             （２）
ここで，γi は，
【００１０】
【数３】
0003950070.tif 000004
【００１１】
であり，式（１）のｖi に対して，
【００１２】
【数４】
0003950070.tif 000005
【００１３】
を最小化する値として求めたものである。以下，γi を修正係数と呼び，式（２）に従う動き補償予測を修正動き補償と呼ぶ。
【００１４】
なお，後述する変換係数の符号化に用いる符号量と，達成しうる最小の符号化歪みの関係については，以下の非特許文献２に記載されている。
【００１５】
【非特許文献１】
K.H.Tzou, T.R.Hsing, and N.A.Daly:"Block-recursive matching algorithm(BRMA) for displacement estimation of video images",IEEE Int.Conf.Accost.,speech,Signal Process.,pp.359-362,1985
【非特許文献２】
N.S.Jayant and P.Noll:"Digital coding of waveforms",Prentice Hall,1984
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】
上述のように修正係数をＭＣ後のフレームに乗じる場合，問題となるのは，同一の修正係数を乗じる領域のサイズ（同領域内に含まれる画素数）である。領域サイズを小さくとれば，それだけ予測誤差電力を低減できるため，変換係数の符号量低減につながる。一方，これは，小さな領域毎に付加情報としての修正係数を持つことになるため，修正係数の総数が増加し，修正係数を表現するのに必要な情報量は増大する。つまり，領域サイズと予測誤差の符号量にはトレードオフの関係がある。
【００１７】
しかし，従来の技術では，こうしたトレードオフに関して最適な領域サイズの設定方法を与えていない。このため，最適な領域サイズを求めようとした場合，候補となる全ての領域サイズに対して符号化を実行する必要があり，処理時間の面で実用に供さなかった。
【００１８】
本発明は，このような事情に鑑みてなされたものであって，上記従来の技術の問題点を解決し，符号化歪みの推定方法を確立すること，また修正係数を乗じる最適な領域サイズの高速な決定法を確立することを目的とする。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため，本発明は，別途求めた２つの領域サイズに対する符号化結果から，その中間の領域サイズにおける動き補償信号の歪み，及び符号量を推定する。具体的には，直交変換の電力保存性に基づいて変換係数毎に内挿を行う。また，こうして得られる符号化歪みの推定値に基づき，修正係数を乗じる最適な領域サイズを与える。
【００２０】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態の詳細を説明するに先立ち，本発明の原理について説明する。本発明は，ＭＣ誤差信号の符号量と歪みの推定を通して，修正係数を乗じる最適な領域サイズを求める。
【００２１】
複数の領域Ｂi を結合した領域における修正動き補償（以下，ＭＭＣという）では，領域Ｂi 毎のＭＭＣと比較して，予測誤差が増加する。以下では，その予測誤差の増加量を解析的に示す。
【００２２】
領域Ｂi （ｉ＝ｓ＋１，…，ｓ＋ｎ）を結合した領域を，
Ｃ（ｓ，ｎ）＝ＢS+1 ∪…∪ＢS+n 
と表わす。このとき，領域Ｃ（ｓ，ｎ）において，
【００２３】
【数５】
0003950070.tif 000006
【００２４】
を最小化する値Гは，γi （ｉ＝ｓ＋１，…，ｓ＋ｎ）を用いて次のように表わされる。
【００２５】
【数６】
0003950070.tif 000007
【００２６】
ここで，σi 2 は，
【００２７】
【数７】
0003950070.tif 000008
【００２８】
である。この値Гを用いて，領域Ｃ（ｓ，ｎ）内の予測値を次のように修正する。
【００２９】
【数８】
0003950070.tif 000009
【００３０】
このとき，領域を結合したことによる予測誤差の増加量は，
【００３１】
【数９】
0003950070.tif 000010
【００３２】
となる。
【００３３】
動き補償ブロック直交変換では，予測誤差信号に対して直交変換が適用される。以下では，領域サイズに対して変換係数の符号化歪みを推定する方法を示す。ＭＭＣを行う領域サイズとして，次の３種類を考える。
【００３４】
(i)   領域Ｂi   （ｉ＝１，…，Ｉ）
(ii)  領域Ｃ（ｓj ，ｎ）  （ｊ＝１，…，Ｉ／ｎ）
(iii) 領域Ｃ（ｓj'，ｎ’）  （ｊ’＝１，…，Ｉ／ｎ’）
ここで，ｎ＜ｎ’であり，領域サイズは(i) ，(ii)，(iii) の順で大きくなっている。なお，Ｉは領域Ｂi の個数を表わす。領域サイズが(i) ，(iii) の領域を単位としてＭＭＣを行い，予測誤差信号に対して直交変換を適用する。こうして求めた２種類のＭＭＣ誤差信号に対する直交変換の結果から，領域サイズが(i) と(iii) の中間サイズである(ii)の領域について，符号化歪みを内挿により推定する。
【００３５】
次に，符号化歪みを内挿する際，動き補償信号の歪み及び符号量を，直交変換の電力保存性に基づいて変換係数毎に内挿する処理について説明する。まず，ＭＭＣ誤差電力の増加量をもとに，変換係数の各成分に対して電力の推定を行う。ここでは，変換係数の第ｋ成分の電力を，領域サイズが(i) ，(ii)，(iii) の場合について，各々ζ1 （ｋ），ζ2 （ｋ），ζ3 （ｋ）とする。このうち，直交変換の実行結果としてζ1 （ｋ）とζ3 （ｋ）は求まっている。さらに，(i) から(ii)へ領域を結合することに伴う予測誤差の増加量Δ1 および(i) から(iii) へ領域を結合することに伴う予測誤差の増加量Δ2 は，
【００３６】
【数１０】
0003950070.tif 000011
【００３７】
と計算できる。
【００３８】
ここで，δ（）に関しては，前述した式（４）により計算する。直交変換では，変換の前後で信号の電力を不変に保つため，予測誤差の増加量が，そのまま変換係数の電力の増加量となる。そこで，領域サイズが(ii)の場合のζ2 （ｋ）の推定値を，
【００３９】
【数１１】
0003950070.tif 000012
【００４０】
とする。これは，図６に示すように，領域サイズが(i) と(iii) の場合の係数電力を，電力増加量で内分したものである。なお，Ｋは直交変換の次元数を表わす。
【００４１】
次に，推定された係数の電力ζ" 2 （ｋ）を用いて，領域サイズと変換係数の符号化歪みの関係を定式化する。ＭＭＣに要する総符号量Ｒは，上述の変換係数の符号量ｒe と修正係数の符号量ｒc との和となる。このうち，修正係数の符号量ｒc は領域サイズから一意に定まる。各修正係数をρビットで符号化するとすれば，領域サイズが(ii)の場合はＩ／ｎ個の修正係数があるため，修正係数の符号量は，
ｒc ＝ρＩ／ｎ［ビット］
となる。このため，変換係数の符号化に割り当てられる符号量は
ｒe ＝Ｒ−ρＩ／ｎ［ビット］
となる。
【００４２】
上式に従い，変換係数の符号化に用いる符号量をＲ−ρＩ／ｎビットとした場合，達成しうる最小の符号化歪み（量子化誤差）は，上記非特許文献２に記載されているように，次のようになる。
【００４３】
【数１２】
0003950070.tif 000013
【００４４】
ここで，βは変換係数の分布に対応して定まる定数であり，該分布がラプラス分布の場合は，β＝４．５となる。直交変換として離散コサイン変換（ＤＣＴ）を想定した場合，変換係数の成分毎にみたヒストグラムの分布形状はラプラス分布で近似できることが経験的に知られている。
【００４５】
上述の結果を用いて，符号化歪みを最小化する領域サイズを求める。符号化歪みを最小化する領域サイズを求める問題は，
【００４６】
【数１３】
0003950070.tif 000014
【００４７】
として，式（８）を最小化するｎmin を求める問題に帰着される。したがって，ｎ＝１からｎ＝ｎ’までの中間の領域サイズについて符号化歪みＤを最小化するｎmin を求めて，最適な領域サイズとして出力する。
【００４８】
以上の例では，符号化歪みを最小化する領域サイズを求める際の動き補償自由度は，ＭＭＣの領域サイズとしたが，本発明において，符号化歪みを推定する際に対象とする動き補償自由度は，
・ＭＣサイズ（８×８，１６×１６，…［画素］），
・動きベクトルの探索精度（１，１／２，１／４，１／８，…［画素］），
などであってもよく，処理は同様である。
【００４９】
以下に，図を用いて，本発明の実施の形態の具体例について説明する。図１は，本発明を実現する装置構成の概要を示す図である。点線で囲まれた１は符号化歪み推定装置，１１は上記(i) のサイズの領域（ｎ＝１）に対してＭＭＣを行う第１のＭＭＣ部，１２は上記(iii) のサイズの領域（ｎ＝ｎ’）に対してＭＭＣを行う第２のＭＭＣ部，１３は最適な領域サイズの推定を行う最適領域サイズ推定部，１４は上記(ii)のサイズの領域に対してＭＭＣを行う第３のＭＭＣ部である。
【００５０】
最適領域サイズ推定部１３において，１３０は第１のＭＭＣ部１１および第２のＭＭＣ部１２からの出力に基づいて，上記(ii)のサイズの領域についての変換係数の電力を推定する変換係数電力推定部，１３１は推定された変換係数の電力に基づいて符号化歪みＤを推定する符号化歪み推定部，１３２は上記(i) から(iii) までの領域サイズの中間の領域サイズについて推定された符号化歪みに基づいて最適領域サイズを算出する最適領域サイズ算出部である。
【００５１】
まず，符号化対象となるフレームが入力されると，第１のＭＭＣ部１１は，上記(i) の領域サイズ（ｎ＝１）についてＭＭＣを行い，最適な領域サイズの推定に必要なパラメータを算出し，出力する。また，第２のＭＭＣ部１２は，上記(iii) の領域サイズ（ｎ＝ｎ’）についてＭＭＣを行い，最適な領域サイズの推定に必要なパラメータを算出し，出力する。具体的には，第１のＭＭＣ部１１は，量子化後の変換係数と予測値の電力と修正係数を出力し，第２のＭＭＣ部１２は，量子化後の変換係数を出力する。ｎ’はあらかじめ定められた３以上の整数値である。
【００５２】
最適領域サイズ推定部１３では，変換係数電力推定部１３０が，各ＭＭＣ部１１，１２が出力した上記パラメータに基づいて，前記式（７）を用いて上記(ii)の領域サイズ，すなわち上記(i) から上記(iii) までの中間の複数の領域サイズについての変換係数の電力を推定し，符号化歪み推定部１３１が，推定された変換係数の電力に基づいて，前記式（８）を用いて，符号化歪みＤを推定する。そして，最適領域サイズ算出部１３２が，推定された符号化歪みＤに基づいて，前記式（９）を用いて，最適な領域サイズｎmin を求める。最後に，第３のＭＭＣ部１４が，領域サイズｎmin に対するＭＭＣを行い，量子化後の変換係数および修正係数を出力する。この符号化結果は，全体としての符号量が低減されたものとする。
【００５３】
図２は，第１のＭＭＣ部１１の構成の一例を示す図である。図２において，１１０は入力フレーム信号から予測値修正部１１８からの予測値信号を減じて予測誤差を求める減算部，１１１は予測誤差を直交変換する直交変換部，１１２は直交変換部１１１で得られた変換係数を量子化する量子化部，１１３は量子化部１１２で得られた量子化変換係数を逆量子化する逆量子化部，１１４は逆量子化した係数を逆直交変換する逆直交変換部，１１５は逆直交変換部１１４で得られた差分画像に予測値修正部１１８からの予測値を加算する加算部，１１６は予測値が加算された復号画像が格納されるフレームメモリ，１１７はフレームメモリ１１６に格納された復号画像を参照フレームとして，動き補償を行う動き補償部，１１８は動き補償の結果に基づき修正係数による予測値の修正を行う予測値修正部である。
【００５４】
はじめに，直交変換部１１１が，減算部１１０で得られた予測誤差を直交変換し，量子化部１１２が，変換係数を量子化する。ここで，量子化後の変換係数が出力される。続いて，この量子化された変換係数に対して，逆量子化部１１３，逆直交変換部１１４が，それぞれ逆量子化，逆直交変換を行い，その結果に加算部１１５が予測値修正部１１８からの予測値を加算する。その結果得られた復号画像をフレームメモリ１１６に格納する。
【００５５】
動き補償部１１７は，フレームメモリ１１６に格納された復号画像を参照フレームとして用いて，動き補償を行う。最終的に，予測値修正部１１８が，動き補償後に得られた予測フレームを上記式（３）により修正する。式（３）におけるｎは，領域サイズを表すパラメータとして入力される。図１においてｎ＝１として第１のＭＭＣ部１１に入力したパラメータがこれに当たる。ここで，修正係数と修正された予測値の電力が出力される。
【００５６】
図３は，第２のＭＭＣ部１２の構成の一例を示す図である。図３において，１２０は入力フレーム信号から予測値修正部１２８からの予測値信号を減じて予測誤差を求める減算部，１２１は予測誤差を直交変換する直交変換部，１２２は直交変換部１２１で得られた変換係数を量子化する量子化部，１２３は量子化部１２２で得られた量子化変換係数を逆量子化する逆量子化部，１２４は逆量子化した係数を逆直交変換する逆直交変換部，１２５は逆直交変換部１２４で得られた差分画像に予測値修正部１２８からの予測値を加算する加算部，１２６は予測値が加算された復号画像が格納されるフレームメモリ，１２７はフレームメモリ１２６に格納された復号画像を参照フレームとして，動き補償を行う動き補償部，１２８は動き補償の結果に基づき修正係数による予測値の修正を行う予測値修正部である。
【００５７】
上記のように，第２のＭＭＣ部１２は，第１のＭＭＣ部１１と基本的な構成は同じであるが，出力が量子化後の変換係数のみである点が異なる。
【００５８】
図４は，第３のＭＭＣ部１４の構成の一例を示す図である。図４において，１４０は入力フレーム信号から予測値修正部１４８からの予測値信号を減じて予測誤差を求める減算部，１４１は予測誤差を直交変換する直交変換部，１４２は直交変換部１４１で得られた変換係数を量子化する量子化部，１４３は量子化部１４２で得られた量子化変換係数を逆量子化する逆量子化部，１４４は逆量子化した係数を逆直交変換する逆直交変換部，１４５は逆直交変換部１４４で得られた差分画像に予測値修正部１４８からの予測値を加算する加算部，１４６は予測値が加算された復号画像が格納されるフレームメモリ，１４７はフレームメモリ１４６に格納された復号画像を参照フレームとして，動き補償を行う動き補償部，１４８は動き補償の結果に基づき修正係数による予測値の修正を行う予測値修正部である。
【００５９】
第３のＭＭＣ部１４も，第１のＭＭＣ部１１と基本的な構成は同じである。ただし，その出力は量子化後の変換係数および修正係数である。第３のＭＭＣ部１４は，図１の最適領域サイズ推定部１３によって推定された最適領域サイズｎmin に対するＭＭＣを行う。このＭＭＣの結果の変換係数および修正係数の出力が，図１の装置における最終的な出力となる。
【００６０】
図５は，本発明の実施の形態における最適領域サイズ算出処理フローの一例を示す図である。まず，２種類の領域サイズ（ｎ＝１，ｎ＝ｎ’）について，ＭＭＣを行い，それぞれ予測誤差信号に直交変換を施す（ステップＳ１）。上記ＭＭＣは，式（２）に従って行う。また，ステップＳ１においてＭＭＣを行う前記(i) ，(iii) の領域サイズとしては，例えば，前記(i) のＢi を８×８の正方形領域とし，前記(iii) のＣ（ｓj'，ｎ’）をフレームと同じ大きさの矩形領域とすることが考えられる。ステップＳ１における直交変換により予測誤差信号が変換符号化される。
【００６１】
次に，レジスタｎmin ，Ｄmin を初期化する（ステップＳ２）。この初期化では，ステップＳ１で得られたｎ＝１，ｎ＝ｎ’の各々に対する変換係数の電力を用いて，式（８）に従い変換係数の符号化歪みを求める。ただし，同式におけるζ”2 （ｋ），（ｋ＝０，１，…，Ｋ−１）は，各々の場合の変換係数の電力に置き換える。こうして得た２つの符号化歪みのうち，小さな値をＤmin とし，対応するｎの値をｎmin とする。次に，領域サイズを決定するパラメータｎを初期化し，ｎ＝２とする（ステップＳ３）。その後，前記式（４），（５），（６）に従い，領域の結合による予測誤差の増加量を求める（ステップＳ４）。次に，前記式（７）に従い，ステップＳ４で求めた予測誤差の増加量をもとに，変換係数の電力の推定値を求める（ステップＳ５）。
【００６２】
続いて，前記式（８）に従い，変換係数の符号化歪みＤn の推定値を求める（ステップＳ６）。求めた結果のＤn がレジスタＤmin の値より小さいか否かを判定し（ステップＳ７），Ｄn がＤmin の値よりも小さければ，Ｄmin にＤn の値を格納し，ｎmin にｎの値を格納する（ステップＳ８）。
【００６３】
その後，領域サイズを決定するパラメータｎをインクリメントし，一つ大きな値とする（ステップＳ９）。そして，ｎがｎ’より小さい間は，ステップＳ４からステップＳ９までの処理を繰り返す。パラメータｎがｎ’と等しくなれば，繰り返しを終了し（ステップＳ１０），最適領域サイズｎmin を出力して（ステップＳ１１），処理を終了する。
【００６４】
以上の処理は，コンピュータとソフトウェアプログラムとによって実現することができ，そ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提供することも，ネットワークを通して提供することも可能である。
【００６５】
【発明の効果】
従来の手法では，符号化歪みを知るには実際に，符号化を実行するしかなかった。これに対し，本発明は領域サイズに対応する符号化歪みを推定する手段を持つ。したがって，本発明を用いることにより，領域サイズ毎に逐一，符号化を実行することなしに符号化歪みを推定し，例えば修正動き補償の最適な領域サイズを求めることができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を実現する装置構成の概要を示す図である。
【図２】第１のＭＭＣ部の構成の一例を示す図である。
【図３】第２のＭＭＣ部の構成の一例を示す図である。
【図４】第３のＭＭＣ部の構成の一例を示す図である。
【図５】最適領域サイズ算出処理フローの一例を示す図である。
【図６】変換係数の電力の内挿を示す図である。
【符号の説明】
１    符号化歪み推定装置
１１  第１のＭＭＣ部
１２  第２のＭＭＣ部
１３  最適領域サイズ推定部
１４  第３のＭＭＣ部
１１０，１２０，１４０  減算部
１１１，１２１，１４１  直交変換部
１１２，１２２，１４２  量子化部
１１３，１２３，１４３  逆量子化部
１１４，１２４，１４４  逆直交変換部
１１５，１２５，１４５  加算部
１１６，１２６，１４６  フレームメモリ
１１７，１２７，１４７  動き補償部
１１８，１２８，１４８  予測値修正部
１３０  変換係数電力推定部
１３１  符号化歪み推定部
１３２  最適領域サイズ算出部
【図１】
0003950070.tif 000015
【図２】
0003950070.tif 000016
【図３】
0003950070.tif 000017
【図４】
0003950070.tif 000018
【図５】
0003950070.tif 000019
【図６】
0003950070.tif 000020