(57)【要約】【課題】誤った動きベクトルが検出されてしまうことがある。【解決手段】評価部４４は、動きベクトルの検出に先立ち、複数の動きベクトル候補のうち、少なくとも二つの動きベクトル候補のなす角度に基づいて、動きベクトルの信頼性を評価する。演算部４２は、動きベクトルを検出すべき対象ブロックと、参照画面内における複数の候補ブロックとの誤差評価値をそれぞれ算出してもよい。この場合、評価部４４は、演算部４２により算出された複数の誤差評価値から所定の基準に基づいて少なくとも二つを抽出し、それら誤差評価値に対応する複数の動きベクトル候補のなす角度に応じて、対象ブロックの動きベクトルの信頼性を評価してもよい。【選択図】図１
2009080623.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動きベクトルの検出に先立ち、複数の動きベクトル候補のうち、少なくとも二つの動きベクトル候補のなす角度に基づいて、前記動きベクトルの信頼性を評価する評価部を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記動きベクトルを検出すべき対象ブロックと、参照画面内における複数の候補ブロックとの誤差評価値をそれぞれ算出する演算部をさらに備え、
前記評価部は、前記演算部により算出された複数の誤差評価値から所定の基準に基づいて少なくとも二つを抽出し、それら誤差評価値に対応する複数の動きベクトル候補のなす角度に応じて、前記対象ブロックの動きベクトルの信頼性を評価することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記評価部は、前記複数の誤差評価値のうち、最小値と、その最小値に隣接する値または略隣接する値の少なくとも一つとを抽出することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
対象画素の動きベクトルをオプティカルフローとして検出すべく、所定の評価関数を最小にする動きベクトル候補を、弛緩法に基づく反復演算により算出する演算部、をさらに備え、
前記評価部は、前記反復演算のうちｎ（ｎは２以上の整数）回目の演算で算出された動きベクトル候補と、ｎ回目より前の演算で算出された少なくとも一つの動きベクトル候補とのなす角度に応じて、前記対象画素の動きベクトルの信頼性を評価することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
画像を取得する撮像部と、
前記撮像部により取得された画像を処理する請求項１から４のいずれかに記載の画像処理装置と、
を備えることを特徴とする撮像装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動きベクトルを検出する画像処理装置およびそれを搭載した撮像装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車載カメラや監視カメラが広く普及してきている。それらカメラの中には、撮像した画像内から動体を検知する機能を搭載するものもある。画像内から動体を検知するための手法として、ブロックマッチング法や勾配法に基づく動きベクトル検出がある。ブロックマッチング法に基づく動きベクトル検出は、ＭＰＥＧ（Moving Picture Experts Group）シリーズやＨ．２６４／ＡＶＣなどの圧縮符号化規格にも採用され、画面間予測符号化する際の動き補償のためにも利用されている。
【０００３】
特許文献１は、動画像表示装置を開示し、この動画像表示装置は、ブロックマッチングの際に相関値演算部から出力された相関値群に対し、相関値評価部において相関値の分布や相関値の分散および相関値の平均値を用いることにより、動きの速い領域、ベタ領域および動きベクトルが正確に求まる領域の三つの領域に分類する。
【特許文献１】特開２００１−３４２２３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
たとえば、ブロックマッチング法に基づく動きベクトル検出において、以下のような場合、誤った動きベクトルが検出されてしまうことがある。画像内に棒状の物体があると、それが動いていなくても、それに沿った動きベクトルが検出されてしまうことがある。物体の輪郭の直線部分や円弧についても、同様にそれに沿った動きベクトルが検出されてしまうことがある。
【０００５】
本発明はこうした状況に鑑みなされたものであり、その目的は、検出された動きベクトルの信頼性を精度よく判定することができる画像処理装置、およびそれを搭載した撮像装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明のある態様の画像処理装置は、動きベクトルの検出に先立ち、複数の動きベクトル候補のうち、少なくとも二つの動きベクトル候補のなす角度に基づいて、前記動きベクトルの信頼性を評価する評価部を備える。
【０００７】
なお、以上の構成要素の任意の組み合わせ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、検出された動きベクトルの信頼性を精度よく判定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
図１は、本発明の実施の形態１に係る画像処理部２０を搭載した撮像装置１００の構成を示すブロック図である。撮像装置１００は、撮像部１０、画像処理部２０および報知部６０を備える。画像処理部２０は、フレームバッファ３０、動きベクトル検出部４０および動体検出部５０を含む。画像処理部２０の構成は、ハードウェア的には、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウェア的にはメモリにロードされた画像処理プログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組み合わせによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。
【００１０】
撮像部１０は、ＣＣＤ（Charge Coupled Devices）センサやＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）センサなどの図示しない撮像素子、およびその素子から出力される信号を処理する図示しない信号処理回路を備える。撮像部１０は、取得した画像をフレーム単位で画像処理部２０に出力する。ここで、撮像部１０により取得される画像は、時系列に取得される動画像である。本実施の形態に係る撮像装置１００が車載カメラとして利用される場合、たとえば、撮像部１０は車両の前方に取り付けられ、進行方向の空間を撮像する。
【００１１】
フレームバッファ３０は、対象フレーム格納部３２および参照フレーム格納部３４を含む。フレームバッファ３０は、撮像部１０から入力される画像をフレーム単位で一時記憶する。対象フレーム格納部３２は、現在、処理対象とすべきフレーム（以下、対象フレームと表記する）を格納する。参照フレーム格納部３４は、対象フレームとの比較において参照されるべきフレーム（以下、参照フレームと表記する）を格納する。
【００１２】
参照フレームは、対象フレームより時間的に前後するフレームである。以下の説明では、対象フレームの一枚前のフレームを参照フレームとするものとする。もちろん、二枚以上前のフレームでもよい。
【００１３】
動きベクトル検出部４０は、演算部４２および評価部４４を含む。動きベクトル検出部４０は、参照フレームとの関係において、対象フレーム内のブロックまたは点の動きベクトルを検出する。演算部４２は、動きベクトルの検出に先立ち、複数の動きベクトル候補の評価値を算出する。評価部４４は、動きベクトルの検出に先立ち、複数の動きベクトル候補のうち、少なくとも二つの動きベクトル候補のなす角度に基づいて、動きベクトルの信頼性を評価する。より具体的には、評価部４４は、演算部４２により算出された複数の評価値から所定の基準に基づいて少なくとも二つを抽出し、それら評価値に対応する複数の動きベクトル候補のなす角度に応じて、動きベクトルの信頼性を評価する。所定の基準の詳細は、対象フレーム内のブロックの動きベクトルを検出する場合と、対象フレーム内の点または画素の動きベクトルを検出する場合とで異なるため、後述する。以下、実施の形態１で前者を、実施の形態２で後者を説明する。
【００１４】
本実施の形態では、演算部４２は、動きベクトルを検出すべき、対象フレーム内の対象ブロックと、参照フレーム内における複数の候補ブロックとの誤差評価値をそれぞれ算出する。
【００１５】
図２は、実施の形態１に係る複数の誤差評価値を算出する様子を示す図である。演算部４２は、対象フレームＴＦ内の対象ブロックＴＢの動きベクトルを求める際、その対象ブロックＴＢと、参照フレームＲＦの探索範囲ＳＡ内における複数の候補ブロックとの誤差評価値をそれぞれ算出する。ここで、探索範囲ＳＡは、対象フレームＴＦ内の対象ブロックＴＢに対応する、参照フレームＲＦ内の領域を包含し、その領域の上下左右にそれぞれ数画素、たとえば八画素、拡張した領域であってもよい。
【００１６】
演算部４２は、上記誤差評価値として、対象ブロックＴＢと候補ブロックとの間で、全画素を対象とした差分二乗和または差分絶対値和を算出する。したがって、上記誤差評価値がゼロのとき、両ブロックが完全に一致することを示し、上記誤差評価値が小さいほど、両ブロックの相関が強いことを示す。なお、演算量を低減するため、全画素を対象とせずに、画素を適宜間引いて、差分二乗和または差分絶対値和を算出してもよい。
【００１７】
図３は、実施の形態１に係る誤差評価値のランキングを示す図である。複数の誤差評価値は、演算部４２により、対象ブロックと複数の候補ブロックとの間で算出されたものである。図３にて、縦軸は誤差評価値をとり、横軸はランキングをとる。複数の誤差評価値は、最小値から最大値まで小さい順に整列される。
【００１８】
評価部４４は、誤差評価値が最小となったブロックを、対象ブロックと最も相関が強いブロックと判定し、両ブロック間の動きベクトルを当該対象ブロックの動きベクトルに決定する。評価部４４は、それと共に、その動きベクトルの信頼性を評価する。
【００１９】
より具体的には、評価部４４は、演算部４２により算出された複数の誤差評価値から所定の基準に基づいて少なくとも二つを抽出し、それら誤差評価値に対応する複数の動きベクトル候補のなす角度に応じて、対象ブロックの動きベクトルの信頼性を評価する。ここで、所定の基準とは、複数の誤差評価値から少なくとも二つを抽出するための基準であり、複数の誤差評価値のうち、最小値と、その最小値に隣接する値または略隣接する値の少なくとも一つを抽出するための基準であってもよい。略隣接する値とは、複数の誤差評価値のうち、二番目から五番目に小さい値のいずれかであってもよい。また、上記所定の基準とは、複数の誤差評価値から少なくとも二つを抽出するための基準であり、複数の誤差評価値のうち、最大値と、その最大値に隣接する値または略隣接する値の少なくとも一つを抽出するための基準であってもよい。略隣接する値とは、複数の誤差評価値のうち、二番目から五番目に大きい値のいずれかであってもよい。
【００２０】
図３では、評価部４４は、複数の誤差評価値のうち、最小値に対応する動きベクトル候補ＭＶ１と、二番目に小さい値に対応する動きベクトル候補ＭＶ２とのなす角度θを求める。この角度θと所定の閾値とを比較し、対象ブロックの動きベクトルの信頼性を評価する。二番目に小さい値に対応する動きベクトル候補ＭＶ２の代わりに、三番目、四番目または五番目に小さい値に対応する動きベクトル候補であってもよい。
【００２１】
上記角度θが狭いほど信頼性が高く、広いほど信頼性が低いと判断することができる。たとえば、静止している棒状の物体において、上記角度θが約１８０°と検出されることがある。これは、誤検出と判定することができる。ここで、上記所定の閾値は、設計者による実験やシミュレーションに基づき設定される。たとえば、９０°でもよい。この所定の閾値は、後段の動体検出部５０による動体検出処理が要求する精度も参酌される。たとえば、車載カメラの用途では安全性を重視し、誤検出に起因する運転者の錯誤を回避するため、若干狭めの角度を設定することが望ましい。
【００２２】
以上、最小値に対応する動きベクトル候補ＭＶ１と、最小値に隣接する値に対応する動きベクトル候補ＭＶ２との角度θを直接求めて、対象ブロックの動きベクトルの信頼性を判定する例を説明した。以下、上記角度θを直接求めず、間接的に推測して、当該動きベクトル候補ＭＶ１と当該動きベクトル候補ＭＶ２との関係を推測して、上記信頼性を判定する例を三つ挙げる。
【００２３】
図４は、実施の形態１の実施例１に係る評価方法を説明するための図である。
評価部４４は、上記角度θを間接的に推測すべく、上記複数の動きベクトル候補から二つの動きベクトルを選出してなる少なくとも一つの動きベクトルの組において、二つの動きベクトル候補ＭＶ１、ＭＶ２のＸ成分の極性が異なり、かつＹ成分の極性も異なる場合、対象ブロックＴＢの動きベクトルを無効と評価する。なお、第１候補ブロックＲＢ１に対する第１動きベクトル候補ＭＶ１は、複数の誤差評価値のうちの最小値に対応するものとする。第２候補ブロックＲＢ２に対応する第２動きベクトル候補ＭＶ２は、複数の誤差評価値のうちの二〜五番目に小さい値のいずれかに対応するものとする。なお、二〜五番目に小さい値のうちのそれぞれとの間で極性を評価し、いずれか一つでもＸ成分およびＹ成分の極性が両方異なる場合、無効と評価してもよい。
【００２４】
逆に、二つの動きベクトル候補ＭＶ１、ＭＶ２のＸ成分およびＹ成分の少なくとも一方の極性が同じ場合、対象ブロックＴＢの動きベクトルを有効と評価する。ここで、対象ブロックＴＢの動きベクトルを無効と評価するとは、後段の動体検出処理において、その対象ブロックＴＢの動きベクトルを使用不可とすることを指す。逆に、有効と評価された場合、その動体検出処理において、使用可能な状態を指す。
【００２５】
図４では、二つの動きベクトル候補ＭＶ１、ＭＶ２のＸ成分およびＹ成分の極性が両方異なる。すなわち、第１動きベクトル候補ＭＶ１のＸ成分は正であり、第２動きベクトル候補ＭＶ２のＸ成分は負であって互いに極性が異なり、また、第１動きベクトル候補ＭＶ１のＹ成分は正であり、第２動きベクトル候補ＭＶ２のＹ成分は負であって互いに極性が異なる。よって、評価部４４は、その対象ブロックＴＢの動きベクトルを無効と評価する。
【００２６】
図５は、実施の形態１の実施例２に係る評価方法を説明するための図である。
評価部４４は、上記角度θを間接的に推測すべく、上記複数の動きベクトル候補から二つの動きベクトルを選出してなる少なくとも一つの動きベクトルの組において、二つの動きベクトル候補ＭＶ１、ＭＶ２のＸ成分およびＹ成分のうち、一方の成分の絶対値が両方とも第１設定値以下であり、他方の成分の極性が異なり、かつ二つの動きベクトルの差における上記他方の成分の絶対値が第２設定値以上である場合、対象ブロックの動きベクトルを無効と評価する。実施例２では、二つの動きベクトル候補ＭＶ１、ＭＶ２のＸ成分ｘ１、ｘ２の絶対値が両方とも第１設定値以下であり、Ｙ成分の極性が異なり、かつ二つの動きベクトルの差におけるＹ成分の絶対値Δｙが第２設定値以上である場合、対象ブロックの動きベクトルを無効と評価する。逆に、この三つの条件のいずれかを満たさない場合、有効と評価する。
【００２７】
なお、二つの動きベクトル候補ＭＶ１、ＭＶ２の特定方法は、実施例１と同様である。また、第１設定値および第２設定値は、設計者による実験やシミュレーションに基づき設定される。
【００２８】
図６は、実施の形態１の実施例３に係る評価方法を説明するための図である。
実施例３は、実施例２と比較し、Ｘ成分とＹ成分とを置換した構成である。すなわち、評価部４４は、二つの動きベクトル候補ＭＶ１、ＭＶ２のＹ成分ｙ１、ｙ２の絶対値が両方とも第３設定値以下であり、Ｘ成分の極性が異なり、かつ二つの動きベクトルの差におけるＸ成分の絶対値Δｘが第４設定値以上である場合、対象ブロックの動きベクトルを無効と評価する。逆に、この三つの条件のいずれかを満たさない場合、有効と評価する。
【００２９】
図１に戻り、動体検出部５０は、対象フレーム格納部３２から対象フレームを受け、動きベクトル検出部４０から当該対象フレームの動きベクトルを受ける。その動きベクトルを参照することにより、当該対象フレーム内から動体を検出する。動体検出部５０は、既存の動体検知アルゴリズムのいずれを用いてもよい。たとえば、各ブロックまたは各画素の動きベクトルを参照し、その長さおよび方向、ならびに複数の動きベクトルの配置を参照して、所定の動体を検知する。その際、評価部４４により無効と判定された、ブロックまたは画素の動きベクトルを判断データから外す。
【００３０】
動体検出部５０は、人など動体を検知した場合、その旨をユーザに報知するよう報知部６０に通知する。その際、動体の推定速度に応じて、緊急度情報を付加してもよい。
【００３１】
報知部６０は、動体検出部５０から通知を受け、所定の動体が検知されたことをユーザに報知する。たとえば、ディスプレイに動きベクトルを表示してもよいし、所定の動体が検知されたことを音声で出力してもよい。この際、上記通知に緊急度情報が付加されている場合、緊急度レベルが高いほど、大きな音量で出力してもよい。また、通常、表示しかしない設計においても、緊急度レベルが高い場合、音声出力を併用してもよい。
【００３２】
以上説明したように実施の形態１によれば、ブロックマッチングにより検出された動きベクトルの信頼性を精度よく判定することができる。とくに、複数の動きベクトル候補の中から抽出した二つの動きベクトル候補のなす角度を考慮するため、棒状の物体および物体の輪郭などによる誤検出を抑制することができる。上記実施例１〜３を二つまたはすべて適用すれば、単体で適用する場合より、さらに精度を向上させることができる。
【００３３】
つぎに実施の形態２について説明する。実施の形態１ではブロックの動きベクトルを検出したが、実施の形態２では点または画素の動きベクトルをオプティカルフローとして検出する。実施の形態２に係る画像処理部２０を搭載した撮像装置１００の構成は、図１に示した構成と基本的に同様であるため省略する。実施の形態２は、動きベクトル検出部４０の検出対象が、ブロックの動きベクトルから画素の動きベクトルに変更された点が実施の形態１と異なる。以下、相違点を中心に説明する。
【００３４】
演算部４２は、対象画素の動きベクトルをオプティカルフローとして検出すべく、所定の評価関数を最小にする動きベクトル候補を、弛緩法に基づく反復演算により算出する。以下、具体的に説明する。
【００３５】
動画つまり時系列画像からオプティカルフロー推定を行う場合には正則化手法が用いられている。これは入力画像上の点（ｘ，ｙ）とその動きベクトルつまりオプティカルフロー（ｕ，ｖ）との間には、画像の空間的な明るさの勾配を（Ｉｘ，Ｉｙ）、時系列画像間の明るさの勾配をＩｔとしたときに、下記式（１）が成立することを用いた解析手法である。
【００３６】
【数１】
2009080623.tif 000003
【００３７】
しかしながら、上記式（１）だけからは未知数ｕ，ｖを推定することができず、他の拘束条件が必要となる。これについては、たとえば、「Determining Optical Flow」（Artificial Intelligence 17 185〜203頁（1981））に記載された技術を利用することができる。この技術においては、「画像中の移動物体が剛体である」および「画像中の近傍領域でのオプティカルフロー分布は滑らかである」という２つの仮定をそれぞれ評価関数で表し、弛緩法を用いてこれら二つの評価関数の和を最小化させることによってオプティカルフローの推定を行っている。具体的には、αを正則化パラメータとして、繰り返し演算によって下記式（２）を最小にするｕ，ｖを求めている。
【００３８】
【数２】
2009080623.tif 000004
【００３９】
すなわち、上記式（２）の右辺において、Ｅaは移動物体の剛体性を反映した評価関数であり、画像中の移動物体が完全な剛体、つまり、変形せずそれ自体の輝度も変化しない物に近いほど、上記式（１）が成立し易くなり、Ｅaはゼロに近づく。また、Ｅｂはオプティカルフローの空間分布の滑らかさを反映した評価関数であり、オプティカルフローの空間分布が完全に滑らかな、つまり、オプティカルフローが空間的に変化しない状態に近いほど、Ｅｂはゼロに近づく。ようするに、上記式（２）の右辺は、画像の積分領域における移動物体の剛体性とオプティカルフローの空間分布の滑らかさとを統合的に評価した関数であり、その積分範囲の領域で上記二つの仮定「画像中の移動物体が剛体である」および「画像中の近傍領域でのオプティカルフロー分布は滑らかである」が良好に成立するほど、上記式（２）の右辺は小さい値となる。換言すれば、画像のある点の近傍領域で上記二つの仮定が成立するなら、その近傍領域で上記式（２）の関数を最小にするようなｕ，ｖがその点における妥当なオプティカルフローと推定される。
【００４０】
演算部４２は、弛緩法における反復終了回数Ｎ、反復回数ｎを設定する。また、水平方向のオプティカルフローｕの初期値と垂直方向のオプティカルフローｖの初期値を０に設定する。つぎに、入力画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）に対し、下記式（３）で示されるｘ，ｙ，ｔ方向の輝度勾配画像Ｉx（ｘ，ｙ，ｔ）、Ｉy（ｘ，ｙ，ｔ）、Ｉt（ｘ，ｙ，ｔ）を生成する。ここで、ｘとｙは画像空間の水平軸と垂直軸上の座標値を、ｔは時間軸上の座標値をそれぞれ示す。
【００４１】
【数３】
2009080623.tif 000005
【００４２】
つぎに、演算部４２は、ｘ，ｙ，ｔ方向の輝度勾配画像から、下記式（４）で示される水平方向のフローｕと垂直方向のフローｖとを弛緩法で求める。
【００４３】
【数４】
2009080623.tif 000006
【００４４】
ここで、画像の任意の空間座標（ｉ，ｊ）における水平方向のフローおよび垂直方向のフローｕ，ｖは、それぞれ（ｕij，ｖij）と表されるが、上記式（４）では簡単のために（ｕ，ｖ）と略記している。
【００４５】
評価部４４は、上記式（４）における反復演算のうちｎ回目の演算で算出された動きベクトル候補と、ｎ回目より前の演算で算出された少なくとも一つの動きベクトル候補とのなす角度に応じて、対象画素の動きベクトルの信頼性を評価する。とくに、Ｎ回目の動きベクトル候補と（Ｎ−１）回目の動きベクトル候補とのなす角度を用いることが好ましい。動きベクトルが正常に検出される場合、弛緩法に基づく反復演算を行うと、上記角度は収束する方向に向かう。したがって、反復最終回数の動きベクトル候補とその一つ前の動きベクトル候補とのなす角度は非常に小さくなることが一般的である。よって、その角度を参照することにより、対象画素の動きベクトルの信頼性を精度よく判定することができる。
【００４６】
以上説明したように実施の形態２によれば、勾配法により検出された動きベクトルの信頼性を精度よく判定することができる。
【００４７】
以上、本発明をいくつかの実施の形態をもとに説明した。この実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
【００４８】
たとえば、実施の形態１では、複数の誤差評価値から最小値と、その最小値に隣接する値または略隣接する値を抽出する例を説明した。この点、複数の誤差評価値のうち、二番目に小さい値と、三〜五番目に小さい値のいずれかとを抽出してもよい。その他、最小値から五番目に小さい値の範囲内で、任意の二つを抽出してもよい。
【００４９】
また、実施の形態２では画像内のすべての画素についてオプティカルフローを検出するモデルを示したが、画像内の特徴点のみついてオプティカルフローを検出してもよい。これによると、演算量を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明の実施の形態１に係る画像処理部を搭載した撮像装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１に係る複数の誤差評価値を算出する様子を示す図である。
【図３】実施の形態１に係る誤差評価値のランキングを示す図である。
【図４】実施の形態１の実施例１に係る評価方法を説明するための図である。
【図５】実施の形態１の実施例２に係る評価方法を説明するための図である。
【図６】実施の形態１の実施例３に係る評価方法を説明するための図である。
【符号の説明】
【００５１】
１  撮像部、  ２０  画像処理部、  ３０  フレームバッファ、  ３２  対象フレーム格納部、  ３４  参照フレーム格納部、  ４０  動きベクトル検出部、  ４２  演算部、  ４４  評価部、  ５０  動体検出部、  ６０  報知部、  １００  撮像装置。  
【図１】
2009080623.tif 000007
【図２】
2009080623.tif 000008
【図３】
2009080623.tif 000009
【図４】
2009080623.tif 000010
【図５】
2009080623.tif 000011
【図６】
2009080623.tif 000012