(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力階調毎に、誤差拡散処理で用いる誤差拡散係数を決定する画像処理装置であって、
前記入力階調毎に、複数の候補誤差拡散係数を生成する生成手段と、
前記入力階調毎に、前記生成手段により生成された複数の候補誤差拡散係数を用いて入力画像に対して誤差拡散処理を施して多値画像データを生成し、該多値画像データに基づき２値画像を生成する２値画像生成手段と、
前記入力階調毎に、前記２値画像生成手段により生成された、前記複数の候補誤差拡散係数毎の２値画像の画質を評価する評価手段と、
前記入力階調毎に、前記評価手段による評価結果に基づいて、前記複数の候補誤差拡散係数の中から１の候補誤差拡散係数を決定する決定手段とを有し、
前記決定手段は、注目階調の前記評価結果と、該注目階調の近隣階調の前記評価結果とに基づいて、該注目階調の候補誤差拡散係数を決定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
入力階調毎に、誤差拡散処理で用いる誤差拡散係数を決定する画像処理方法であって、
前記入力階調毎に、複数の候補誤差拡散係数を生成する生成工程と、
前記入力階調毎に、前記生成工程により生成された複数の候補誤差拡散係数を用いて入力画像に対して誤差拡散処理を施して多値画像データを生成し、該多値画像データに基づき２値画像を生成する２値画像生成工程と、
前記入力階調毎に、前記２値画像生成工程により生成された、前記複数の候補誤差拡散係数毎の２値画像の画質を評価する評価工程と、
前記入力階調毎に、前記評価工程による評価結果に基づいて、前記複数の候補誤差拡散係数の中から１の候補誤差拡散係数を決定する決定工程とを有し、
前記決定工程は、注目階調の前記評価結果と、該注目階調の近隣階調の前記評価結果とに基づいて、該注目階調の候補誤差拡散係数を決定することを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力された多階調画像を、入力画像の階調数より少ない階調数を有する画像に変換する画像処理方法及びその装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、多値画像データを２値画像（または２値以上で入力階調数より少ない階調数を有する画像）に変換する手段としてR.Floydらによる誤差拡散法("An  adaptive algorithm for spatial gray scale",SID International Symposium Digest of Technical Papers,vol4.3,1975,pp.36-37)がある。この誤差拡散法は、ある画素で生じた２値化誤差を以降の複数画素へ拡散することにより擬似的に階調表現を行うものであり、高画質な２値化が可能となるが、処理時間がかかるという欠点がある。また多値画像の１画素を複数の２値画素で表す濃度パターン法を用いて２値化を行った場合には高速な２値化を行うことはできるが、２値化の際に発生する誤差を伝搬することができず階調表現に限界が発生するため画質面で問題が残る。
【０００３】
ここで、特開平７−３８７６６で開示されているような多値データを入力する入力手段と、入力多値データに誤差データを加算し、誤差補正データを演算する演算手段と、前記誤差補正データに基づき、所定のドットパターンを選択する選択手段と、ドットパターン別の所定値と、前記誤差補正データとの差を演算する誤差演算手段と、前記差を誤差データとしてメモリに格納する格納手段とを有することを特徴とする画像処理装置を用いることにより、高速で高画質な２値画像を得ることができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、誤差拡散係数を固定とする一般的な誤差拡散法では、ハイライト及びシャドー部においてドットが均一に分散されず、鎖状に連なって発生するなどの問題点がある。このため、上記画像処理装置を用いたとしても、誤差拡散法の問題点が出力２値画像に影響し、望ましい処理結果が得られないという欠点があった。さらに、上記ドットパターンと誤差拡散係数を個別に設定した場合、組み合わせによっては好ましい２値化結果が得られないという問題点がある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、多値画像の２値化処理に際し、全階調において良好な処理結果を得られる画像処理装置及び画像処理方法を提供することを目的とする。
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明にかかる画像処理装置は、入力階調毎に、誤差拡散処理で用いる誤差拡散係数を決定する画像処理装置であって、
前記入力階調毎に、複数の候補誤差拡散係数を生成する生成手段と、
前記入力階調毎に、前記生成手段により生成された複数の候補誤差拡散係数を用いて入力画像に対して誤差拡散処理を施して多値画像データを生成し、該多値画像データに基づき２値画像を生成する２値画像生成手段と、
前記入力階調毎に、前記２値画像生成手段により生成された、前記複数の候補誤差拡散係数毎の２値画像の画質を評価する評価手段と、
前記入力階調毎に、前記評価手段による評価結果に基づいて、前記複数の候補誤差拡散係数の中から１の候補誤差拡散係数を決定する決定手段とを有し、
前記決定手段は、注目階調の前記評価結果と、該注目階調の近隣階調の前記評価結果とに基づいて、該注目階調の候補誤差拡散係数を決定することを特徴とする。
【０００７】
また、入力階調毎に、誤差拡散処理で用いる誤差拡散係数を決定する画像処理方法は、
前記入力階調毎に、複数の候補誤差拡散係数を生成する生成工程と、
前記入力階調毎に、前記生成工程により生成された複数の候補誤差拡散係数を用いて入力画像に対して誤差拡散処理を施して多値画像データを生成し、該多値画像データに基づき２値画像を生成する２値画像生成工程と、
前記入力階調毎に、前記２値画像生成工程により生成された、前記複数の候補誤差拡散係数毎の２値画像の画質を評価する評価工程と、
前記入力階調毎に、前記評価工程による評価結果に基づいて、前記複数の候補誤差拡散係数の中から１の候補誤差拡散係数を決定する決定工程とを有し、
前記決定工程は、注目階調の前記評価結果と、該注目階調の近隣階調の前記評価結果とに基づいて、該注目階調の候補誤差拡散係数を決定することを特徴とする。
【０００８】
【発明の実施の形態】
［第１実施形態］
以下、図面を参照しながら本発明に係る実施の形態を詳細に説明する。図１は本発明にかかる実施形態である画像処理装置のブロック図である。同図において、１０は画像生成ユニットであり、同ユニットにおいて生成された入力画像データは１１の画像メモリに格納される。１２は画像２値化ユニットであり、後述する方法により画像メモリ１１に格納されている多値画像データの２値化を行う。１３は拡散係数テーブルであり、画素の量子化誤差配分処理を行う際の階調データ毎の重み付け（拡散係数）が格納されたテーブルである。１４は候補拡散係数生成ユニットであり、拡散係数テーブル１３に格納する係数の候補として検討する拡散係数を順次生成する。
【０００９】
１５は２値画像メモリであり、画像２値化ユニット１２において２値化された画像データが格納される。１６は２値画像評価値演算ユニットであり、２値画像の評価値を求める。同ユニットにおいて求めた２値画像評価値データは２値画像評価値メモリ１７に格納される。１８は２値画像評価値メモリ１７に格納された２値画像評価値データをもとに、侯補拡散係数の中から一つの拡散係数を選択する拡散係数選択ユニットであり、同ユニットにおいて選ばれた拡散係数が最終的に拡散係数テーブル１３に格納される。
【００１０】
図２は、本実施形態にかかる誤差拡散係数テーブル１３の一例を示す図である。図示するように、横一列の各ます目の値が注目画素の量子化誤差を周辺画素に分配する際の拡散係数であり、０から１の範囲内の実数が格納される。欄外左の数字は入力画素値を表す。また、欄上の文字は量子化誤差を分配する画素の注目画素に対する位置を表す。
【００１１】
図３は、本実施形態にかかる画像２値化ユニット１２の構成を示したブロック図である。同図において、２０はデータ入力端子であり、０から２５５の範囲内の８ビットの入力値を読み込む。２１は入力バッファであり、入力画像の一ライン分の入力データを記憶する。２２は入力補正ユニットであり、１画素分の入力データに処理済みの画素からの累積誤差を加算する。２３はレベル分けテーブルであり、補正後データをレベル分けするための閾値が格納されたテーブルである。２４は出力濃度レベル決定ユニットであり、入力補正ユニット２２において補正された入力データの出力濃度レベルを決定する。
【００１２】
２５は差分演算ユニットであり、注目画素に対する量子化誤差を求める。２６は誤差配分ユニットであり、差分演算ユニット２５で求めた量子化誤差を周辺画素に拡散する処理を行う。２７は誤差バッファであり、注目画素の周辺画素に拡散した誤差を記憶するＲＡＭである。２８は出力濃度レベル別のドットパターンが格納されたレベル別パターンテーブルである。２９は出力濃度レベル決定ユニット２４によって決定された誤差補正後のデータのレベルに応じてレベル別パターンテーブル２８に格納されているドットパターンを決定するパターン決定ユニットである。３０は出力レベル０または２５５の二値信号の出力端子である。
【００１３】
なおここでの入力画像とは、各画素が８ビットで０から２５５の範囲内の値をもつ多値画像データを指す。また、図示されない方法により入力画像の横サイズ（画素数）Ｗ、縦サイズＨが指定されているものとする。
【００１４】
図４は、本実施形態における入力バッファ２１を示す図である。各ます目内の値が入力データであり、０から２５５のいずれかの整数値が記憶される。
【００１５】
図５は、本実施形態における誤差バッファ２７を示す図である。各ます目内の値が２値化処理済みの画素からの累積誤差であり、−８から８の範囲の実数が記憶される。また本バッファには、ライン端の処理に対応するために入力画像の横サイズＷよりも２画素分余裕をもたせている。
【００１６】
図６は、図１の画像処理装置により入力画像を２値画像に変換する手順を示したフローチャートである。このフローチャートでは、副走査方向のライン番号をｙ、主走査方向のドット番号をｘとし、２値化の処理は画像左上端から右下へ順に行うものとする。
【００１７】
図６に従って本画像処理装置の２値化手順を説明する。まず、ライン番号ｙを０に初期化し、図５の誤差バッファのＥ（１）からＥ（Ｗ＋２）の値を０に設定する（ステップＳ１００）。
【００１８】
次に、ｙの値をインクリメントし（ステップＳ１０１）、ｙライン目の画素値データを入力バッファ２１に読み込む（ステップＳ１０２）。即ちｙライン目のｘドット目の入力データをＩ(ｘ)に代入する作業をｘ＝１からｘ＝Ｗについて行う。
【００１９】
こうして一ライン分の入力データを読み込んだ後、画素位置ｘと誤差バッファのＥtempを初期値０に設定する（ステップＳ１０３）。その後、ｘの値をインクリメントし（ステップＳ１０４）、ｘ番目の入力データＩ(ｘ)に後述する処理済み画素からの拡散誤差Ｅ(ｘ＋１)を加え、補正データＩ'(ｘ)とする処理を行う（ステップＳ１０５）。この補正データＩ'(ｘ)に応じてレベル分けテーブル２３を参照し、出力濃度レベルＬを求める（ステップＳ１０６）。図７は、レベル分けテーブルの一例を示した図である。こうして求めた出力濃度レベルＬと注目画素の補正データＩ'(ｘ)との差分を、量子化誤差Ｅｒｒとして求める（ステップＳ１０７）。
【００２０】
次にこの量子化誤差Ｅｒｒを周辺画素に分配する処理を行う。このとき、配分の重み付け（拡散係数）は入力データＩ(ｘ)によって異なる。まず入力データの値Ｉ(ｘ)の値に対応する拡散係数を拡散係数テーブル１３より読み込み（ステップＳ１０８）、その重み付けに従い量子化誤差Ｅｒｒを周辺画素に分配する処理を行う。この実施形態では、拡散係数テーブル１３より読み込んだ拡散係数Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3、Ｋ4を、図８に示すように注目画素周辺の未処理画素に量子化誤差Ｅｒｒを分配する。分配した誤差は、誤差バッファに次のように格納される（ステップＳ１０９）。
【００２１】
Ｅ(ｘ＋２)＝Ｅ(ｘ＋２)＋Ｋ1・Ｅｒｒ
Ｅ(ｘ)＝Ｅ(ｘ)＋Ｋ2・Ｅｒｒ
Ｅ(ｘ＋１)＝Ｅtemp＋Ｋ3・Ｅｒｒ
Ｅtemp＝Ｋ4・Ｅｒｒ
その後、パターン決定ユニット３１において出力濃度レベルＬのドットパターンをレベル別パターンテーブル２８より選択し、出力する（ステップＳ１１０）。図９は出力ドットパターンの一例を示す図であり、各パターン下の数字が出力濃度レベルを表す。
【００２２】
次に、注目画素位置ｘがラインの端まで到達しているかを判断し（ステップＳ１１１）、到達していなければ、ステップＳ１０４からステップＳ１１０の処理を繰り返す。端まで処理が終了した時点で、ライン番号ｙが最大値Ｈに到達したかを判断する（ステップＳ１１２）。ｙがＨより小さければ、ステップＳ１０１からステップＳ１１２の処理を繰り返す。ｙがＨに到達していれば、本処理を終了する。
【００２３】
なお本実施形態では、一ラインを処理する方向は固定としたが、ライン毎に左右交互あるいは予め定められた順序で方向を切り替えてもよい。右端から左方向に２値化処理を行う場合は、２値化の誤差を図１０のように、図８の拡散係数の位置を左右逆にした位置に分配する。
【００２４】
次に、本実施形態による拡散係数テーブル１３の作成方法について説明する。
【００２５】
図１１は、侯補拡散係数生成ユニット１４において生成される全侯補拡散係数を示したものであり、「＊」は注目画素を表す。各階調データ値毎に、この全候補拡散係数の中から一つの係数が選ばれ、拡散係数テーブル１３に格納される。
【００２６】
図１２は、図１の実施形態による拡散係数設定の手順を示したフローチャートである。まず階調データ値ｇの初期値を０に設定する（ステップＳ２００）。その後、ｇをインクリメントし（ステップＳ２０１）する。
【００２７】
次に、図１１に示した全候補拡散係数について順次以下の処理を行う。まず候補拡散係数を設定し（ステップＳ２０２）、拡散係数テーブルのｇに対応する位置に格納する。全画素値がｇである縦５１２画素、横１２８画素の入力画像を作成し（ステップＳ２０３）、この画像データを前述の方法により２値化した後、図１３に示す様に下中央部分の縦横２５６画素分を切り取る（ステップＳ２０４）。
【００２８】
こうして作成された縦横２５６画素の二値画像の画質評価値を後述する方法によって計算し、２値画像評価値メモリ１７に格納する（ステップＳ２０５）。その後、全候補拡散係数分の評価値演算が終了したかを確認し（ステップＳ２０６）、終了していなければステップＳ２０２からステップＳ２０６の処理を繰り返す。全候補拡散係数についての評価値演算が終了していれば、階調データ値ｇと２５５を比較する（ステップＳ２０７）。ｇが２５５より小さければ、ステップＳ２０１からステップＳ２０７の処理を繰り返す。
【００２９】
ｇの値が２５５に達していれば、２値画像評価値メモリ１７に格納された評価値をもとに、階調データ値ｇ毎に全候補拡散係数の中から後述の方法により一つの拡散係数を選択し、拡散係数テーブルに格納する（ステップＳ２０８）。その後、ＥＮＤに抜けて拡散係数テーブル作成過程を終了する。なお階調データ値ｇが０の場合の拡散係数はｇ＝１の際と同じ拡散係数、またｇの値が２５５の場合はｇ＝２５４における拡散係数を拡散係数テーブル１３に格納する。
【００３０】
次に、２値画像評価値演算ユニット１６における評価値演算方法について説明する。図１４は、本実施形態における２値画像の評価値演算処理を示すフローチャートである。
【００３１】
まず図１２ステップＳ２０４において作成された２値画像を読み込む（ステップＳ３００）。その後、この２値画像の２次元フーリエ変換を行い、２次元パワースペクトルＰＷ(i,j)を求める（ステップＳ３０１）。ｉ，ｊは−１２８から１２８の範囲の値であり、２次元パワースペクトル上の位置を表す。図１５に、２次元パワースペクトルの一例を示す。
【００３２】
こうして求めた２値画像の２次元パワースペクトルを１次元化する（ステップＳ３０２）。図１６に示すように、２次元パワースペクトルＰＷ(i,j)を同心円状の輪帯で区切り、周波数帯域ｆ毎のパワースペクトルの平均値を求める。即ち、１式の値を求める。
【００３３】
【数１】
0003990860.tif 000002
【００３４】
ＩＮＴは小数点以下の切り上げ処理を表す。周波数ｆは０から１８１までの整数、Ｎ(f)はｆ＝ＩＮＴ（（ｉ2＋ｊ2）(1/2)）を満たす画素位置（ｉ，ｊ）の数である。図１７は、横軸に周波数ｆ、縦軸に各輪帯内のパワースペクトル平均値ＲＡＰＳ(f)をとったグラフの一例である。
【００３５】
こうして一次元化したパワースペクトルＲＡＰＳ(f)に対して、視覚特性フィルタ（ＶＴＦ）処理を行う（ステップＳ３０３）。本実施形態で用いる視覚特性フィルタは、次の式で表される。
【００３６】
【数２】
0003990860.tif 000003
【００３７】
ここでｆ'は空間周波数であり、視野角１度あたりの周期(cycles/degree)として与えられている。観察距離を３００ｍｍとし、２値画像の解像度を１２００ｄｐｉに設定した場合、ｆ'を前述したｆに変換すると、上式は次のようになる。
【００３８】
【数３】
0003990860.tif 000004
【００３９】
図１８は、ｆを横軸、ＶＴＦ(f)を縦軸にとったグラフである。
【００４０】
こうして求めた視覚特性フィルタＶＴＦ(f)を用いて、ＲＡＰＳ(f)に視覚特性フィルタ処理を行い、Filtered＿ＲＡ(f)を求める。即ち、０から１８１までのｆまでの値について次の演算を行うのである。
【００４１】
Filtered＿ＲＡ(f)＝ＶＴＦ2(f)×ＲＡＰＳ(f)
０≦ｆ≦１８１
こうして視覚特性フィルタ処理を行った１次元パワースペクトルFiletered_Raps(f)の総和を求め（直流成分は除く）、２値画像評価値とする（ステップＳ３０４）。つまり、４式で表される値を求め、２値画像評価値演算処理を終了する。
【００４２】
【数４】
0003990860.tif 000005
【００４３】
次に、拡散係数選択ユニット１８における拡散係数選択方法について説明する。
【００４４】
図１９は、本実施形態における拡散係数選択の方法を示したフローチャートである。まず、階調データ値ｇを１に初期化する（ステップＳ４００）。次に、２値画像評価値メモリ１７に格納された全候補拡散係数についての２値画像評価値を読み込み、同評価値が最小となる候補拡散係数を拡散係数テーブル１３のｇ番目に格納する（ステップＳ４０１）。ｇの値をインクリメントし（ステップＳ４０２）、ｇと２５５を比較する（ステップＳ４０３）。ｇが２５５よりも小さければステップＳ４０１からＳ４０３を繰り返す。ｇが２５５に達していれば、本処理を終了する。
【００４５】
このように、第１実施形態によれば、多値誤差拡散処理後、濃度パターン法による２値化処理を行った画像をもとに評価関数を用いて入力階調毎に誤差拡散処理時の拡散係数を選ぶことにより、濃度別パターンとの組み合わせを含め、入力各階調に適した２値化処理を行うことが可能となる。
【００４６】
［第２実施形態］
第１実施形態では、拡散係数選択ユニット１８において各階調毎の拡散係数を決定する際に、該当する一階調の評価値データのみを参照するものとしたが、第２実施形態では複数の階調における評価値データを参照する。
【００４７】
図２０は、本実施形態における拡散係数選択方法を示したフローチャートである。まず、階調データ値ｇを１に初期化し、評価範囲を示す値ＩＮＴＶＬを設定する（ステップＳ４００）。本実施形態では、ＩＮＴＶＬを４とした。次に、２値画像評価値メモリ１７に格納された２値画像評価値を読み込み、候補拡散係数毎に階調ｇ−ＩＮＴＶＬからｇ＋ＩＮＴＶＬにおける２値画像評価値の和Ｓを求める（ステップＳ５０２）。このとき、ｇがＩＮＴＶＬよりも小さい場合は、階調１からｇ＋ＩＮＴＶＬまでの評価値の和をＳとする。ｇが２５５−ＩＮＴＶＬよりも小さい場合は、階調ｇ−ＩＮＴＶＬから２５４までの評価値の和をＳとする。即ち、各候補係数について５式の値を求める。
【００４８】
【数５】
0003990860.tif 000006
【００４９】
その後、Ｓが最小となる候補拡散係数を求め、拡散係数テーブル１３のｇ番目に格納する（ステップＳ５０３）。ｇの値をインクリメントし（ステップＳ５０４）、ｇと２５５を比較する（ステップＳ５０５）。ｇが２５５よりも小さければステップＳ５０２からステップＳ５０３の処理を繰り返す。ｇが２５５に達していれば、本処理を終了する。
【００５０】
このように、第２実施形態によれば、一階調だけでなく近隣の階調における２値化画像評価値も考慮することにより、選ばれる係数が１階調ごとに大きく変化することがなくなる。このため、階調変化が滑らかな画像の２値化が可能となる。
【００５１】
また、本発明の目的は前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラム読出し実行することによつても、本発明の目的が達成されることは言うまでもない。
【００５２】
この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【００５３】
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピーディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。
【００５４】
また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００５５】
さらに、記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００５６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明にかかる画像処理装置及び画像処理方法によれば、入力階調毎に最適な拡散係数を用いることにより、全階調にわたって良好な２値化処理結果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態である画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】拡散係数テーブル１３の一例を示す図である。
【図３】画像２値化ユニット１２の構成を示すブロック図である。
【図４】入力バッファ２１の構成例を示す図である。
【図５】誤差バッファ２７の構成例を示す図である。
【図６】第1実施形態の２値化処理を示すフローチャートである。
【図７】レベル分けテーブル２３の一例を示す図である。
【図８】誤差拡散を説明する図である。
【図９】出力ドットパターンの一例を示す図である。
【図１０】誤差拡散の処理方向を逆にした処理の説明図である。
【図１１】候補拡散係数を説明する図である。
【図１２】拡散係数テーブル１３の作成方法を説明する図である。
【図１３】２値画像評価の対象とする部分を示す図である。
【図１４】２値画像の評価値演算処理を示すフローチャートである。
【図１５】２次元パワースペクトルの一例を示す図である。
【図１６】２次元パワースペクトルの一次元化を説明する図である。
【図１７】１次元パワースペクトルの一例を示す図である。
【図１８】視覚特性フィルタの一例を示す図である。
【図１９】第1実施形態における拡散係数選択を示すフローチャートである。
【図２０】第2実施形態における拡散係数選択を示すフローチャートである。
【図１】
0003990860.tif 000007
【図２】
0003990860.tif 000008
【図３】
0003990860.tif 000009
【図４】
0003990860.tif 000010
【図５】
0003990860.tif 000011
【図６】
0003990860.tif 000012
【図７】
0003990860.tif 000013
【図８】
0003990860.tif 000014
【図９】
0003990860.tif 000015
【図１０】
0003990860.tif 000016
【図１１】
0003990860.tif 000017
【図１２】
0003990860.tif 000018
【図１３】
0003990860.tif 000019
【図１４】
0003990860.tif 000020
【図１５】
0003990860.tif 000021
【図１６】
0003990860.tif 000022
【図１７】
0003990860.tif 000023
【図１８】
0003990860.tif 000024
【図１９】
0003990860.tif 000025
【図２０】
0003990860.tif 000026