(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ピクセル表現を発生すべく走査されたフィルムの少なくとも１つの部分におけるデータを処理するデータ処理方法において、
（ａ）前記ピクセル表現のうち、喪失データを示すカラーから所定の色空間上の距離以内のものを、前記喪失データとして識別するステップと、
（ｂ）前記識別された喪失データの各領域に関して、面積／周囲長さ比を計算するステップと、
（ｃ）所定の最大値より小さな面積／周囲長さ比を有する前記識別された喪失データの各領域に動径基底関数フィルタ処理を施して、当該領域におけるピクセル値を隣接するピクセル値から推定するステップと、
を有していることを特徴とするデータ処理方法。
【請求項２】
ピクセル表現を発生すべく走査されたフィルムの少なくとも１つの部分におけるデータを処理するデータ処理装置において、
前記ピクセル表現のうち、喪失データを示すカラーから所定の色空間上の距離以内のものを、前記喪失データとして識別するセグメント化モジュールと、
前記識別された喪失データの各領域に関して、面積／周囲長さ比を計算する計算器と、
所定の最大値より小さな面積／周囲長さ比を有する前記識別された喪失データの各領域に動径基底関数フィルタ処理を施して、当該領域におけるピクセル値を隣接するピクセル値から推定する動径基底関数フィルタと、
を有していることを特徴とする装置。
【請求項３】
ピクセル表現を発生すべく走査されたフィルムの少なくとも１つの部分におけるデータを処理することをマシンに指示する命令のプログラムであって、当該命令のプログラムが、
（ａ）前記ピクセル表現のうち、喪失データを示すカラーから所定の色空間上の距離以内のものを、前記喪失データとして識別する命令と、
（ｂ）前記識別された喪失データの各領域に関して、面積／周囲長さ比を計算する命令と、
（ｃ）所定の最大値より小さな面積／周囲長さ比を有する前記識別された喪失データの各領域に動径基底関数フィルタ処理を施して、当該領域におけるピクセル値を隣接するピクセル値から推定する命令と、
を有していることを特徴とするプログラム。
【請求項４】
請求項３に記載のプログラムを記録したコンピュータによって読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、走査されたフィルムから日付、及び／又は当該フィルム上のシミ、掻き傷又は折り目の結果であり得るような喪失データ領域を除去する技術に関する。装置及び／又は方法において実施化することができる本発明の技術は、“太い”掻き傷のような大きな喪失データの領域を扱うように特に設計されている。また、本発明は装置又はマシンに、これら技術を実行するように指令する命令のプログラムにも関する。
【０００２】
【関連技術の説明】
走査されたフィルムから掻き傷を除去する現在の方法は、数ピクセルの幅に過ぎない細い掻き傷用に設計されている。これらのアーチファクトの除去には、典型的には、メジアン（中央値）フィルタ処理又は平均フィルタ処理の何れかが含まれる。しかしながら、これら両方法には大きな損失データ領域が関わる場合に欠点が存在する。その問題は、メジアンフィルタが、近隣のピクセルのカラーヒストグラムのみに感知的であり、これらピクセルの空間分布には感知的でない点にある。従って、メジアンフィルタを大きな損失データの領域に適用すると、“ブロック状の”アーチファクトを生じる傾向がある。一方、平均フィルタ処理は大きな損失データ領域を除去しようとする過程において領域及び境界をぼかす傾向にある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
従って、本発明の目的は上述したような問題を克服することにある。
【０００４】
また、本発明の他の目的は、損失データ領域（データフィールド内の文字を含むことができる）を識別すると共に複数のフィルタ処理を実行し、これらフィルタ処理の１つが“最近動径基底関数（closest to radial basis function）”（ＣＲＢＦ）法を用いて実行されるような技術を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明の一態様は、ピクセル表現を発生すべく走査されたフィルムの少なくとも１つの部分におけるデータを処理する方法に関するものである。該方法は、前記ピクセル表現の少なくとも１つの部分をセグメント化して、喪失データの少なくとも１つの領域を識別するステップと；該識別された喪失データの各領域に関して、面積／周囲比を計算するステップと；所定の最大値より小さな面積／周囲比を有する前記識別された喪失データの各領域に最近動径基底関数フィルタ処理を施して、当該領域におけるピクセル値を隣接するピクセル値から推定するステップとを有している。
【０００６】
上記セグメント化するステップの好ましい態様は、前記各部分におけるピクセルの三次元カラー空間を一次元線分に写像するステップを含む。また、該セグメント化するステップは、好ましくは、前記各部分に対して基準カラーを確立するステップと；該確立された基準カラーに基づいて、対応するアンカカラー（anchor color）を決定するステップとを含み、前記一次元線分は、一端において前記基準カラーにより他端において前記アンカカラーにより定義される。更に、前記セグメント化するステップは、好ましくは、前記一次元線分を各々がビン・インデックスにより識別されるような複数のビンに量子化するステップと；前記各部分に関して同時生起マトリクスＭ[ｉ][ｊ]を生成するステップであって、Ｍ[ｉ][ｊ]が、現ピクセルがビン・インデックスｉを有すると共に該現ピクセルの右又は下の隣接ピクセルがビン・インデックスｊを持つような当該部分におけるピクセル位置の数に等しいようなステップと；該同時生起マトリクスにおいて２つの領域を形成し、且つ、これら２つの領域の各々におけるデータのエントロピを最大化するような閾値を選択するステップと；該閾値よりも大きなビン・インデックスを持つピクセルを喪失データとして識別するステップとを含む。
【０００７】
好ましくは、前記計算するステップは成分フィルタ処理を実行するステップを有するものとする。
【０００８】
好ましくは、前記推定された各ピクセル値に対し、前記最近動径基底関数フィルタ処理は、隣接するピクセルのカラー値を使用して、如何なる新たなカラーも導入することなく、当該ピクセル値を推定すると共に前記喪失データの各領域を充填するステップを有するものとする。また、前記最近動径基底関数フィルタ処理は、前記喪失データの各領域を充填するためのピクセル値を推定する際に空間分布及びカラー分布情報を考慮するものとする。
【０００９】
本発明の他の態様によれば、ピクセル表現を発生すべく走査されたフィルムの少なくとも１つの部分におけるデータを処理する装置が提供される。該装置は、前記ピクセル表現の少なくとも１つの部分をセグメント化して、喪失データの少なくとも１つの領域を識別するセグメント化モジュールと；前記識別された喪失データの各領域に関して、面積／周囲比を計算する計算器と；所定の最大値より小さな面積／周囲比を有する前記識別された喪失データの各領域に最近動径基底関数フィルタ処理を施して、当該領域におけるピクセル値を隣接するピクセル値から推定する最近動径基底関数フィルタとを有している。
【００１０】
好ましくは、前記セグメント化モジュールの機能は、前記各部分におけるピクセルの三次元カラー空間を一次元線分に写像するステップを含む。また、該セグメント化モジュールは、好ましくは、前記各部分に対して基準カラーを確立すると共に；該確立された基準カラーに基づいて対応するアンカカラーを決定するものとし；前記一次元線分は、一端において前記基準カラーにより、他端において前記アンカカラーにより定義される。更に、前記セグメント化モジュールは、好ましくは、前記一次元線分を、各々がビン・インデックスにより識別されるような複数のビンに量子化し；前記各部分に関して同時生起マトリクスＭ[ｉ][ｊ]を生成し、ここでＭ[ｉ][ｊ]は、現ピクセルがビン・インデックスｉを有すると共に該現ピクセルの右又は下の隣接ピクセルがビン・インデックスｊを持つような当該部分におけるピクセル位置の数に等しく；該同時生起マトリクスにおいて２つの領域を形成し、且つ、これら２つの領域の各々におけるデータのエントロピを最大化するような閾値を選択し；及び該閾値よりも大きなビン・インデックスを持つピクセルを喪失データとして識別するものとする。
【００１１】
好ましくは、上記計算器は成分フィルタ処理を実行するものとする。
【００１２】
また、前記推定された各ピクセル値に対し、前記最近動径基底関数フィルタ処理は、好ましくは、隣接するピクセルのカラー値を使用して、如何なる新たなカラーも導入することなく、当該ピクセル値を推定すると共に前記喪失データの各領域を充填するようにする。また、該最近動径基底関数フィルタ処理は、前記喪失データの各領域を充填するためのピクセル値を推定する際に空間分布及びカラー分布情報を考慮する。
【００１３】
本発明の更なる態様によれば、上述した方法又は斯かる方法のステップの何れかを、実行のためにコンピュータ又は他のプロセッサ制御装置に記憶し又は伝送することが可能な命令のプログラム（即ち、ソフトウェア）において具現化することができる。他の例として、上記方法又は斯かる方法のステップは、機能的に等価なハードウェア部品又はソフトウェアとハードウェアとの組合せを用いて実施化することができる。
【００１４】
本発明の他の目的及び利点並びに完全な理解は、下記の記載及び請求項を添付図面と共に参照することにより明らかになると共に理解されるであろう。
【００１５】
尚、図面において、同様の符号は同様の部分を示している。
【００１６】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の技術を使用することが可能な典型的な画像処理システム１０の構成要素を図示している。図１に示すように、該システムは計算資源を提供すると共に該コンピュータを制御するような中央処理ユニット（ＣＰＵ）１１を含んでいる。ＣＰＵ１１は、マイクロプロセッサ等を用いて実施化することができると共に、グラフィックスプロセッサ及び／又は算術計算用の浮動小数点コプロセッサを含むこともできる。システム１０は、更に、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）及び読取専用メモリ（ＲＯＭ）の形態であり得るようなシステムメモリ１２を含んでいる。
【００１７】
多数のコントローラ及び周辺装置も、図１に示すように設けられている。入力コントローラ１３は、キーボード、マウス又はスタイラス等の１以上の入力装置１４に対するインターフェースを表している。写真画像を含む文書をデジタル化するためのスキャナ１６又は同等の装置と通信するコントローラ１５も存在する。記憶コントローラ１７は１以上の記憶装置１８とインターフェースし、これら記憶装置の各々は、オペレーティングシステム、ユーティリティ、及び本発明の種々の態様を実施化するプログラムの実施例を含み得るアプリケーション用の命令のプログラムを記録するために使用することができる磁気テープ若しくはディスクのような記憶媒体又は光媒体を含むことができる。記憶装置１８は本発明により処理されるべきデータを記憶するために使用することもできる。表示コントローラ１９は表示装置２１に対するインターフェースを提供し、該表示装置は陰極線管（ＣＲＴ）又は薄膜トランジスタ（ＴＦＴ）ディスプレイとすることができる。プリンタインターフェース２２も、プリンタ２３と通信して、本発明により処理された写真画像を含む文書を印刷するように設けられている。通信コントローラ２４は通信装置２５とインターフェースし、該通信装置は当該システム１０が、インターネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）及び広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含む種々のネットワークの何れかを介して、又は赤外線信号を含む何れかの適切な電磁搬送信号を介して遠隔装置と接続するのを可能にする。
【００１８】
図示の実施例において、全ての主要な構成要素は、２以上の物理的バスを表すことができるバス２６に繋がっている。例えば、幾つかのパーソナルコンピュータは所謂工業規格アーキテクチャ（ＩＳＡ）バスのみを組み込んでいる。他のコンピュータは、ＩＳＡバス及び広帯域バスを組み込んでいる。
【００１９】
全てのシステム構成要素は互いに近接して配置することができるが、斯かる配置は本発明の要件ではない。例えば、スキャナ１６はプロセッサ１１から遠くに配置することができる。また、本発明の種々の態様を実施化するプログラムは、ネットワークを介して遠隔位置（例えば、サーバ）からアクセスすることもできる。このように、走査されたデータ、又は本発明の種々の態様を実施化するプログラムを具現化するソフトウェアは、磁気テープ若しくはディスク又は光ディスクを含む種々のマシン読み取り可能な媒体（これらの何れも、システムメモリ１２又は記憶装置１８を実施化するために使用することができる）、ネットワーク信号、又は赤外線信号を含む他の好適な電磁搬送信号の何れかを介してプロセッサ１１に伝送することができる。
概要
本発明の技術は、喪失データ領域（データフィールドにおける文字を含み得る）をセグメント化する。セグメント化された全ての喪失データ領域のうち、或る閾値より小さな面積／周囲比を有するもののみが更なる処理のために保持される。これらの領域は、“最近動径基底関数（closest to radial basis function）”（ＣＲＢＦ）法を用いてフィルタ処理される。喪失データ領域は、隣接ピクセルよりも明るいか又は暗い場合があり得る。例えば、掻き傷のついたフィルムネガは“暗い”掻き傷を示す一方、スキャナベッド上の糸くずは走査された表現上では“明るい”掻き傷を示す。写真上では明るい掻き傷が典型的には現れるが、古い写真は“暗い”シミを呈することがある。本発明において使用されるセグメント化及びフィルタ処理は全ての斯様な汚損を扱うように設計される。
【００２０】
全体の処理パイプラインが図２に示されている。１以上の喪失データの領域を有する写真又はネガフィルムがブロック３１において走査される。ブロック３２においては、結果としてのデジタル表現のピクセルに対して、比較的小さなカーネル（例えば、３ｘ３）を持つ適切なメジアンフィルタが適用される。次いで、ブロック３３においては、汚損又は喪失データ領域を識別するために、当該表現がセグメント化される。次いで、これら領域には２つの型式のフィルタ処理、即ち成分フィルタ処理（ブロック３４）及びＣＲＢＦフィルタ処理（ブロック３５）が施される。次いで、当該表現は、上記セグメント化処理において識別された喪失データ領域が充填された形で再現される。以下、上記セグメント化処理、成分フィルタ処理及びＣＲＢＦフィルタ処理を更に詳細に説明する。
セグメント化
（ｉ）上記表現のうちの、喪失データ領域に概ね一致する特定の副部分に関して、基準カラー（ＲＧＢref）が確立される。基準カラーは当該表現の２以上の副部分に対して確立することもでき、その場合には、以下に説明する処理が各副部分について反復される。ＲＧＢrefは、多数の予め記憶されたカラーの１つとするか、又は処理されている特定の画像のプリビュー走査における関心のあるカラーをユーザがクリックすることにより供給することができる。例えば、写真上の日付が除去されるべき場合、ＲＧＢrefは、典型的には、当該フィルム上に日付を重ねるために使用されたカラーとする。次いで、ＲＧＢanchor、即ち当該ＲＧＢカラー空間立方体においてＲＧＢrefから最も遠いカラー、が下記の式から決定される：
【００２１】
【数１】
0004214507.tif 000002
ＲＧＢanchorはＲＧＢカラー立方体の頂点の１つである。ＲＧＢカラー空間におけるこれらカラー点及びＲＧＢanchorからＲＧＢrefへ延びる線分（“基準軸”と称す）が図３に示されている。
【００２２】
次いで、当該ＲＧＢカラー空間が該一次元基準軸上に投影関数Ｐ()を用いて、Ｐ(ＲＧＢanchor)＝０及びＰ(ＲＧＢref)＝１となるように投影される。何れかの角（コーナ）がＴprojectより大なる数（０＜Ｔproject＜１）に投影される場合、該角は上記基準軸に対して、当該投影が典型的には０.７５に等しいようなＴprojectに等しくなるまで平行に移動される。この処理の結果として、上記３Ｄカラー空間は両端にＲＧＢanchor及びＲＧＢrefを持つ１Ｄカラー線分に写像される。次元の減少は、セグメント化アルゴリズムの速度を上昇させる。また、ＲＧＢrefは日付フィールドに関しては比較的明るく、掻き傷等に関しては比較的暗いので、如何なるカラー空間歪（Ｔproject＞１なる場合に発生する）も厳し過ぎるものとはならない。上記の基準及びアンカ点決定方法並びに上記投影処理は、他の例として、ＣＩＥLab等のような他のカラー空間においても実施することができる。
（ii）次に、上記基準軸が、図４に示されるように、Ｋ（典型的にはＫ＝２５６）個のビン（bin）に量子化される。かくして、当該画像内の各カラーはビン・インデックス（Ｋ＝２５６の場合、０から２５６の範囲となる）により識別される。
（iii）“同時生起（co-occurrence）”マトリクスＭ[Ｋ][Ｋ]が作成される。Ｍ[ｉ][ｊ]は、現ピクセルがビン・インデックスｉを持ち、且つ、該ピクセルの右又は下の隣接ピクセルがビン・インデックスｊを持つような、ピクセル位置の数に等しい。マトリクスＭにおいて、図５に示すＭ[ｉ][ｉ]ラインの周りに群がるピクセルが、類似のカラーを持つ連結された領域に属する。
（iv）図６に示すように、Ｍにおいて２つの領域Ａ及びＢを形成するような閾値ｔ（ここで、０＜ｔ＜Ｋ）が選択される。当該セグメント化アルゴリズムは、可能性のある各ｔを考察して、Ａ及びＢの各々において連続した領域に概ね対応するようなピクセルデータの別個の群が見付かるようなｔを選択する。該アルゴリズムは、Ａ及びＢの各々におけるデータのエントロピを最大化するｔが選択されるように、“平たさ（flatness）”又は“最大エントロピ”規準を使用する。数学的には、この処理は以下のように記載される。
【００２３】
【数２】
0004214507.tif 000003
とし、ここでｒは領域Ａ又はＢを示す。
【００２４】
ｔを、
【００２５】
【数３】
0004214507.tif 000004
のように選択し、ここでＮｒは領域ｒにおけるピクセル数である。ビン・インデックス＞ｔとなるような全ピクセルが“喪失データ”として印される。
【００２６】
他の例として、当該セグメント化ステップはユーザに半径Ｒ＊を指定させることにより実行することもできる。この場合、‖ＲＧＢ−ＲＧＢref‖＜Ｒ＊となる全カラーが“喪失データ”として分類される。
【００２７】
該セグメント化ステップは、前記表現の１つの副部分に対してのみ実行することができるか、又は当該画像の如何なる数の副部分に対しても個別に実行することができる。
成分フィルタ処理
喪失データ領域として識別された時間領域の殆どは、事実、そのようとなる。しかしながら、時には、そうでない場合にも、領域が喪失データ領域として識別される。このような状況を扱う１つの方法は、単に該領域を喪失データ領域として扱い、ＣＲＢＦフィルタ処理にカラーを推定させるもので、これは処理される画像の品質に対し余り影響を有しそうにないと思われる。
【００２８】
しかしながら、他の好ましい方法は、喪失データ領域と誤って識別された如何なる領域も識別するために、成分フィルタ処理を実行することである。これを実行するため、前記セグメント化ステップにおいて識別された各喪失データ領域の面積及び周囲長が計算される。面積／周囲比が所定の閾値以上となる如何なる領域も、“喪失データ領域”リストから破棄される。上記閾値未満の面積／周囲比を持つ領域のみが、更なる処理のために保持される。上記閾値は、例えば０.９４に設定することができるか、又はユーザにより設定することができる。ユーザは、例えばスクリーン上のスライダを用いて上記閾値を調整することができる。ＣＲＢＦフィルタ処理
保持された各喪失データ領域には、ここで、当該領域を充填するために使用されるべきカラーを隣接ピクセルから推定するために、最近動径基底関数（ＣＲＢＦ）フィルタ処理が施される。ＲＢＦは、φ(ｘ１，ｘ２)＝φ(‖ｘ１−ｘ２‖)となるような関数φ(ｘ１，ｘ２)である。φと‖ｘ１−ｘ２‖との間の関係は、図７の（ａ）及び（ｂ）に各々示すように、ガウス的輪郭又は線形輪郭とすることができる。該ＣＲＢＦフィルタの１つの利点は、該フィルタがピクセルＮbdに関する空間分布及びカラー分布の両情報を合成する点にある。更に、ＣＲＢＦ法によれば、当該画像には新たなカラーが導入されることがない。該処理は下記のようになる：
（ｉ）各喪失データ領域に対して“距離層”マップが図８に示されるように生成される。喪失データ領域における各ピクセルには、最も近い非喪失データピクセルへのマンハッタン距離を表すような層番号が割り当てられる。
（ii）層Ｌにおける各ピクセルｐij毎に、各カラーチャンネルに関して、Ｎbdij = {prs: Layer_number(prs) < L 及び |i-r|+|j-s|＜D}とし、ここでＤは典型的には１又は２である。各ｒ，ｓ∈Ｎbdijに対して、φrsなるＲＢＦが関連付けられる。
【００２９】
λrsを、
【００３０】
【数４】
0004214507.tif 000005
のように推定する。
（iii）ｐijが、
【００３１】
【数５】
0004214507.tif 000006
により推定される。
（iv）i,jピクセルに対するピクセル値が、
【００３２】
【数６】
0004214507.tif 000007
のように選択される。
斯様なＲＢＦフィルタは、有利にも、ピクセルＮbdに関する空間分布及びカラー分布情報を合成する。ＣＲＢＦ法を用いると、当該画像には新たなカラーは導入されない。
【００３３】
当該ＣＲＢＦフィルタ処理におけるステップ（iv）においてi,jピクセルに対するピクセル値を選択する他の方法は、
【００３４】
【数７】
0004214507.tif 000008
を
【００３５】
【数８】
0004214507.tif 000009
の代わりに推定値として使用することである。しかしながら、処理された画像は当該喪失データ領域において一層ぼやけたものとなる傾向がある。
【００３６】
上記記載が示すように、スキャナ及びパーソナルコンピュータ又は他の処理装置上で動作するソフトウェアを用いて都合良く実施することが可能な、走査されたフィルム用の効果的な掻き傷及び日付除去技術を提供する。本発明の技術は、１以上の特定用途集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ又はプログラム制御プロセッサ等のようなハードウェア構成部品を用いて実施化することもできる。ソフトウェアとハードウェアとの組合せも、該写真抽出技術を実施化するのに使用することができる。これらの実施化代替案を考慮すると、前記ブロック及び流れ図は特定の機能の作用及びそれらの関係を示すものであると理解されるべきである。これらの機能ブロックの境界は、本明細書では説明の便宜上定義されたものである。これら特定の機能が果たされ、且つ、それらの間の関係が適切に維持される限り、他の境界も定義することができる。前記各図及び付帯説明は、所要の処理を実行するためのプログラムコード（即ち、ソフトウェア）を書き又は回路（即ち、ハードウェア）を製作するのに当業者が要するであろう機能的情報を提供するものである。
【００３７】
以上、本発明を幾つかの特定の実施例に関連して説明したが、当業者には上記説明に照らして多数の他の代替例、修正例、変形例及び適用例が明らかとなろう。このように、ここに説明した本発明は、添付請求項の趣旨及び範囲内に入るであろうように、全ての斯様な代替例、修正例、変形例及び適用例を含むことを意図するものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明の態様を実施化するのに使用することができる例示的な画像処理／再生システムにおける構成要素を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施例による全体の処理を示すブロック及び流れ図である。
【図３】図３は、ＲＧＢカラー空間内のカラー点ＲＧＢanchor及びＲＧＢref並びにこれらカラー点間に延びる線分（“基準軸”）の概念図である。
【図４】図４は、セグメント化処理に使用するＫ個のセグメントに量子化された基準軸の概念図である。
【図５】図５は、セグメント化処理に使用する同時生起マトリクスの概念図である。
【図６】図６は、閾値ｔにより生成された２つの領域Ａ及びＢを示す同時生起マトリクスの概念図である。
【図７】図７は、ＲＢＦ関数φと、該関数の２つの変数の間の絶対差分‖ｘ１−ｘ２‖との間の関係を示し、該関係は（ａ）に示すようにガウス的であるか、又は（ｂ）に示すように線形であり得る。
【図８】図８は、ＣＲＢＦフィルタ処理に使用される距離層マップの概念図である。
【符号の説明】
１０：画像処理システム
１１：ＣＰＵ
１２：システムメモリ
１３：入力コントローラ
１４：入力装置
１５：スキャナコントローラ
１６：スキャナ
１７：記憶コントローラ
１８：記憶装置
１９：表示コントローラ
２１：表示装置
２２：プリンタコントローラ
２３：プリンタ
２４：通信コントローラ
２５：通信装置
２６：バス
３１：走査
３２：メジアンフィルタ
３３：セグメント化
３４：成分フィルタ
３５：ＣＲＢＦフィルタ
【図１】
0004214507.tif 000010
【図２】
0004214507.tif 000011
【図３】
0004214507.tif 000012
【図４】
0004214507.tif 000013
【図５】
0004214507.tif 000014
【図６】
0004214507.tif 000015
【図７】
0004214507.tif 000016
【図８】
0004214507.tif 000017