(57)【要約】      （修正有）【課題】画像データ中の各画素データを高精度かつ短時間で分類する。【解決手段】記録再生装置は、初期クラスタリング処理として、画素データの入力毎に、入力される画素データの特徴値が、既に入力された画素データの特徴値から所定閾値以内にあるか否かを判断し、所定閾値以内にある場合には、既に入力された画素データと同一のＩＤを付与することで、画素データを第１の数のクラスタに分類する。当該初期クラスタリング処理の後、記録再生装置は、本クラスタリング処理として、第１の数のクラスタに分類された画素データを、K-means等により、第２の数（目標数）のクラスタに分類する。上記初期クラスタリング処理により、本クラスタリング処理の対象となる画素データのクラスタ数が削減されることで、本クラスタリング処理の高速化が図られる。【選択図】図３
2009212605.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを構成する複数の画素データを逐次入力し、
前記入力される各画素データの所定の特徴値が、既入力の画素データの前記特徴値から所定範囲値内であるか否かを、前記入力毎に判定し、前記特徴値が前記所定範囲値内であると判定された画素データに、前記既入力の画素データと同一の第１の識別情報を付与し、前記特徴値が前記所定範囲値内でないと判定された画素データに、前記第１の識別情報と異なる第２の識別情報を付与して、前記複数の画素データを第１の数のクラスタに分類する
情報処理方法。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理方法であって、さらに、
前記分類により同一のクラスタに分類された前記画素データを同一の特徴値を有する画素データと見なして、前記分類された複数の画素データを所定のクラスタリング手法により前記第１の数より少ない第２の数のクラスタに分類する
情報処理方法。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理方法であって、さらに、
前記第１の数のクラスタに分類された複数の画素データのうち、所定方向上に存在する連続した複数の第１の画素データと、前記所定方向上に存在し前記第１の画素データとは異なる連続した複数の第２の画素データと、前記所定方向上に前記第１の画素データと前記第２の画素データとの間に存在する少なくとも１つの第３の画素データとを抽出し、
前記第１の画素データと前記第２の画素データの前記識別情報が同一であり、前記第３の画素データの前記識別情報が前記第１及び第２の画素データとは異なる場合に、前記第３の画素データの識別情報を、前記第１及び第２の画素データの識別情報へ置換する
情報処理方法。
【請求項４】
請求項３に記載の情報処理方法であって、さらに、
前記入力された各画素データ中の高周波成分をローパスフィルタにより除去する
情報処理方法。
【請求項５】
請求項３に記載の情報処理方法であって、さらに、
前記第２の数のクラスタに分類された複数の画素データを基に、前記画像データを任意形状の前記第２の数の領域に分割する
情報処理方法。
【請求項６】
請求項５に記載の情報処理方法であって、さらに、
前記分割された第２の数の領域毎に、複数の前記画像データ間で動きベクトルを検出し、
前記検出された動きベクトルを基に、複数の前記画像データで構成される映像データ中の、カメラ動作により生じる所定の映像特徴を検出する
情報処理方法。
【請求項７】
請求項６に記載の情報処理方法であって、
前記映像特徴を検出するステップは、
前記複数の画像データの前記第２の数の領域の画素数をそれぞれ算出し、
前記複数の画像データ中の、前記画素数が最も大きい領域間で検出された動きベクトルを基に前記映像データ中の前記所定の映像特徴を検出する
情報処理方法。
【請求項８】
請求項５に記載の情報処理方法であって、さらに、
前記分割された第２の数の領域毎に、前記画素データを符号化する
情報処理方法。
【請求項９】
請求項３に記載の情報処理方法であって、さらに、
前記分割された第２の数の領域毎に特徴ベクトルを生成し、
複数の前記画像データ間で、前記第２の数のクラスタ毎に前記生成された特徴ベクトルを比較して、前記複数の画像データ間の類似性を判断する
情報処理方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の情報処理方法であって、
前記類似性を判断するステップは、
前記複数の画像データの前記第２の数の領域の画素数をそれぞれ算出し、
前記複数の画素データ間で、前記画素数が最も大きい領域間で前記特徴ベクトルを比較して前記複数の画像データ間の類似性を判断する
情報処理方法。
【請求項１１】
請求項３に記載の情報処理方法であって、
前記第１の数のクラスタに分類するステップは、前記第１の数が所定数となるまで前記所定範囲値を可変して前記分類を繰り返す
情報処理方法。
【請求項１２】
請求項３に記載の情報処理方法であって、
前記第１の数のクラスタに分類するステップは、前記第１の数が所定数となった場合には、前記第２の数のクラスタへの分類を実行しないよう制御する
情報処理方法。
【請求項１３】
画像データを構成する複数の画素データを逐次入力する入力手段と、
前記入力される各画素データの特徴値が、既入力の画素データの特徴値から所定範囲値内であるか否かを、前記入力毎に判定し、前記特徴値が前記所定範囲値内であると判定された画素データに、前記既入力の画素データと同一の第１の識別情報を付与し、前記特徴値が前記所定範囲値内でないと判定された画素データに、前記第１の識別情報と異なる第２の識別情報を付与して、前記複数の画素データを第１の数のクラスタに分類する第１の分類手段と、
同一のクラスタに分類された前記画素データを同一の特徴値を有する画素データと見なして、前記分類された画素データを所定のクラスタリング手法により前記第１の数より少ない第２の数のクラスタに分類する第２の分類手段と
を具備する情報処理装置。
【請求項１４】
情報処理装置に、
画像データを構成する複数の画素データを逐次入力するステップと、
前記入力される各画素データの所定の特徴値が、既入力の画素データの前記特徴値から所定範囲値内であるか否かを、前記入力毎に判定し、前記特徴値が前記所定範囲値内であると判定された画素データに、前記既入力の画素データと同一の第１の識別情報を付与し、前記特徴値が前記所定範囲値内でないと判定された画素データに、前記第１の識別情報と異なる第２の識別情報を付与して、前記複数の画素データを第１の数のクラスタに分類するステップと、
同一のクラスタに分類された前記画素データを同一の特徴値を有する画素データと見なして、前記分類された画素データを所定のクラスタリング手法により前記第１の数より少ない第２の数のクラスタに分類するステップと
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データを構成する画素データを複数のクラスタに分類するための情報処理方法、情報処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、画像データを構成する画素データを、例えば色特徴、テクスチャ特徴等の所定の特徴データに基づいて分類する処理（クラスタリング処理）が知られている。このクラスタリング処理は、例えば画像データから複数の領域を抽出する画像セグメンテーション処理を実行するための代表的な手法となっている。画像セグメンテーション処理は、例えばオブジェクト符号化や画像検索等、画像処理の様々な分野で前処理として利用されている。
【０００３】
代表的なクラスタリング手法としては、例えばＫ平均法（K-means）、ファジィｃ平均法（Fussy c-means）等があるが、これらのクラスタリング手法では、データが収束してクラスタリング処理が終了するまでに膨大な時間が掛かるという問題がある。
【０００４】
そのような問題を解決する技術の１つとして、例えば下記特許文献１には、分割対象の入力画像Ｉｉを第１の間引き率Ｒａで間引いた第１の間引き画像ＩａをＫ平均アルゴリズムにより領域分割して、入力画像Ｉｉの領域のおおよその数および中心を推定し、次に、その推定結果を用いて、入力画像Ｉｉを第１の間引き率Ｒａより小さい第２の間引き率Ｒｂで間引いた第２の間引き画像ＩｂをＫ平均アルゴリズムにより領域分割して、入力画像Ｉｉの領域の数および中心を算出し、次に、その算出された領域のうちの最も適切な領域に、入力画像Ｉｉに含まれるすべての画素を配分する、画像領域分割方法が記載されている。  
【特許文献１】特開２００５−０１１３７５号公報（段落［００１２］等）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１に記載の技術では、第１の間引き画像及び第２の間引き画像をそれぞれ領域分割する際にＫ平均アルゴリズムを用いているため、間引き画像といえども、２回の領域分割処理には時間を要する。また、間引き率を高くすれば、領域分割処理時間の短縮は図れるものの、その領域分割処理の精度が低下してしまう。そして、間引き画像を用いて生成された分割領域によって、入力画像に含まれるすべての画素が配分される分割領域が確定してしまうため、間引き画像を用いた領域分割処理の精度の低下は、分割領域を用いたその後の画像処理の精度にも影響を与えてしまう。
【０００６】
以上のような事情に鑑み、本発明の目的は、画像データ中の各画素データを高精度かつ短時間で分類することが可能な情報処理方法、情報処理装置及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述の課題を解決するため、本発明の主たる観点に係る情報処理方法は、画像データを構成する複数の画素データを逐次入力し、前記入力される各画素データの所定の特徴値が、既入力の画素データの前記特徴値から所定範囲値内であるか否かを、前記入力毎に判定し、前記特徴値が前記所定範囲値内であると判定された画素データに、前記既入力の画素データと同一の第１の識別情報を付与し、前記特徴値が前記所定範囲値内でないと判定された画素データに、前記第１の識別情報と異なる第２の識別情報を付与して、前記複数の画素データを第１の数のクラスタに分類する。
【０００８】
ここで所定の特徴値とは、例えば各画素の色特徴やテクスチャ特徴等を多次元の特徴ベクトルデータとして表現したものである。
【０００９】
本発明の構成によれば、上記入力された画素データの特徴値が所定範囲値であるか否かに応じて画素データに逐次識別情報を付与することで、K-means等の従来のクラスタリング手法を用いる場合に比べて、画素データを高精度かつ短時間で分類することが可能となる。
【００１０】
上記情報処理装置は、さらに、前記分類により同一のクラスタに分類された前記画素データを同一の特徴値を有する画素データと見なして、前記分類された複数の画素データを所定のクラスタリング手法により前記第１の数より少ない第２の数のクラスタに分類してもよい。
【００１１】
ここで所定のクラスタリング手法とは、例えばＫ平均法（K-means）、ファジィｃ平均法（Fussy c-means）、エントロピー法（Entropy method）、ウォード法（Ward's method）、自己組織化写像（Self-organizing maps, SOM）等であるが、これらに限られるものではない。同一の特徴値を有する画素データとは、例えば、同一のクラスタに属する各画素データの各特徴値の平均値である。
【００１２】
また、上記既入力の画素データが複数存在する場合には、上記第１の識別情報は複数の異なる識別情報となる。識別情報付与対象の画素データの特徴値が、その複数の異なる識別情報を有するの各画素データの各特徴値のいずれからも所定範囲値内にない場合に、その画素データに第２の識別情報が付与される。この場合、上記第１の数は、３つ以上の数になる。すなわち、上記構成は、クラスタ数が２つのみであることを意味するものではなく、画素データが少なくとも２つのクラスタに分類されることを意味する。
【００１３】
本発明の構成によれば、入力された画素データを、上記特徴値が所定範囲値内であるかに応じてまず第１の数のクラスタに分類し、同一のクラスタに分類された画素データを同一の特徴値を有する画素データと見なして、画素データのクラス（種類）数を減らしておき、その上で、各画素データを第２の数のクラスタに分類することができる。このように、画素データのクラス数を一端減らしてからクラスタリングを実行することで、多数のデータを直接クラスタリングする従来のクラスタリング手法に比べて、クラスタリング処理の収束までに要する処理数及び処理時間を大幅に減らすことができる。すなわち、クラスタリング処理の処理負荷を極力軽くすることができる。
【００１４】
また、画像データを構成する全ての画素データを用いて第１の数のクラスタに分類するため、例えば画像データを所定の間引き率で間引いた画像を用いる場合に比べて、処理時間を短縮しながらも、より高精度に分類処理を実行することができる。
【００１５】
上記情報処理方法は、さらに、前記第１の数のクラスタに分類された複数の画素データのうち、所定方向上に存在する連続した複数の第１の画素データと、前記所定方向上に存在し前記第１の画素データとは異なる連続した複数の第２の画素データと、前記所定方向上に前記第１の画素データと前記第２の画素データとの間に存在する少なくとも１つの第３の画素データとを抽出し、前記第１の画素データと前記第２の画素データの前記識別情報が同一であり、前記第３の画素データの前記識別情報が前記第１及び第２の画素データとは異なる場合に、前記第３の画素データの識別情報を、前記第１及び第２の画素データの識別情報へ置換してもよい。
【００１６】
これにより、第１の画素データと第２の画素データとの間に存在する第３の画素データの識別情報が第１及び第２の画素データの識別情報と異なる場合には、第３の画素データをノイズと見なして、その識別情報を置換することで、ノイズを除去することができる。これにより、上記分類処理をより効率よく実行することができる。ここで所定方向とは、例えばＸ方向またはＹ方向である。
【００１７】
上記情報処理方法は、さらに、前記入力された各画素データ中の高周波成分をローパスフィルタにより除去してもよい。
【００１８】
これにより、上記置換処理で置換しきれなかったノイズも除去することができ、上記分類処理をさらに効率よく実行することができる。
【００１９】
上記情報処理方法は、さらに、前記第２の数のクラスタに分類された複数の画素データを基に、前記画像データを任意形状の前記第２の数の領域に分割しても構わない。
【００２０】
これにより、上記第２の数のクラスタに分類された画素データを用いて、いわゆる画像セグメンテーション処理を実行することができる。
【００２１】
上記情報処理方法は、さらに、前記分割された第２の数の領域毎に、複数の前記画像データ間で動きベクトルを検出し、前記検出された動きベクトルを基に、複数の前記画像データで構成される映像データ中の、カメラ動作により生じる所定の映像特徴を検出してもよい。
【００２２】
これにより、上記第２の数のクラスタを基に分割された第２の数の領域毎に動きベクトルを検出することで、上記映像特徴を効率よく検出することができる。ここで、カメラ動作により生じる所定の映像特徴とは、例えばパン、チルト、ズーム等の動き特徴である。
【００２３】
上記情報処理方法において、前記映像特徴を検出するステップは、前記複数の画像データの前記第２の数の領域の画素数をそれぞれ算出し、前記複数の画像データ中の、前記画素数が最も大きい領域間で検出された動きベクトルを基に前記映像データ中の前記所定の映像特徴を検出してもよい。
【００２４】
ここで、画素数（面積）の最も大きい領域間で動きベクトルを検出するのは、画像データが、映像データ中の動く物体の領域と背景映像の領域とに分割された場合、一般的に、背景映像は動く物体よりもその面積が大きいと考えられ、当該背景映像の動きがその映像データ中のカメラ動作を示していると考えられるからである。これにより、上記映像データ中に動く物体が存在していても、当該動く物体の動きを無視して、カメラの動きのみに注目して動きベクトルを検出し、映像特徴を検出することができる。
【００２５】
上記情報処理方法は、さらに、前記分割された第２の数の領域毎に、前記画素データを符号化してもよい。
【００２６】
これにより、オブジェクト符号化処理をより効率よく実行することができる。
【００２７】
上記情報処理方法は、さらに、前記分割された第２の数の領域毎に特徴ベクトルを生成し、複数の前記画像データ間で、前記第２の数のクラスタ毎に前記生成された特徴ベクトルを比較して、前記複数の画像データ間の類似性を判断してもよい。
【００２８】
これにより、ある画像データに類似する他の画像データを効率よく検索することができる。
【００２９】
上記情報処理方法において、前記類似性を判断するステップは、前記複数の画像データの前記第２の数の領域の画素数をそれぞれ算出し、前記複数の画素データ間で、前記画素数が最も大きい領域間で前記特徴ベクトルを比較して前記複数の画像データ間の類似性を判断しても構わない。
【００３０】
ここで、画素数（面積）が最も大きい領域間で特徴ベクトルを比較するのは、面積が最も大きい領域が、各画像データ間の類似性に最も影響を与えると考えられるからである。これにより、画像データ間の類似性の判断処理を、より効率よく高速に実行することが可能となる。
【００３１】
上記情報処理方法は、前記第１の数のクラスタに分類するステップは、前記第１の数が所定数となるまで前記所定範囲値を可変して前記分類を繰り返してもよい。
【００３２】
これにより、分類結果に応じて所定範囲値を可変して分類処理を繰り返すことで、最適な数までクラスタ数を減少させることが可能となる。
【００３３】
上記情報処理方法は、前記第１の数のクラスタに分類するステップは、前記第１の数が所定数となった場合には、前記第２の数のクラスタへの分類を実行しないよう制御しても構わない。
【００３４】
これにより、第１の数が十分少ない数にまで分類できたときは、それ以上分類を行わないことで、処理時間をより短縮することができる。
【００３５】
本発明の他の観点に係る情報処理装置は、画像データを構成する複数の画素データを逐次入力する入力手段と、前記入力される各画素データの特徴値が、既入力の画素データの特徴値から所定範囲値内であるか否かを、前記入力毎に判定し、前記特徴値が前記所定範囲値内であると判定された画素データに、前記既入力の画素データと同一の第１の識別情報を付与し、前記特徴値が前記所定範囲値内でないと判定された画素データに、前記第１の識別情報と異なる第２の識別情報を付与して、前記複数の画素データを第１の数のクラスタに分類する第１の分類手段と、同一のクラスタに分類された前記画素データを同一の特徴値を有する画素データと見なして、前記分類された複数の画素データを所定のクラスタリング手法により前記第１の数より少ない第２の数のクラスタに分類する第２の分類手段とを具備する。
【００３６】
ここで情報処理装置とは、例えばＰＣ（Personal Computer）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）／ＤＶＤ／ＢＤ（Blu-ray Disc）レコーダ等の記録再生装置、サーバ装置、テレビジョン装置、ゲーム機器、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、携帯電話機等の各種電子機器である。
【００３７】
本発明の構成によれば、第１の分類手段により、入力された画素データを、上記特徴値が所定範囲値内であるかに応じてまず第１の数のクラスタに分類し、同一のクラスタに分類された画素データを同一の特徴値を有する画素データと見なして、画素データのクラス（種類）数を減らしておき、その上で、第２の分類手段により、各画素データを第２の数のクラスタに分類することができる。このように、画素データのクラス数を一端減らしてからクラスタリングを実行することで、多数のデータを直接クラスタリングする従来のクラスタリング手法に比べて、クラスタリング処理の収束までに要する処理数及び処理時間を大幅に減らすことができる。すなわち、クラスタリング処理の処理負荷を極力軽くすることができる。また、画像データを構成する全ての画素データを用いて第１の数のクラスタに分類するため、例えば画像データを所定の間引き率で間引いた画像を用いる場合に比べて、処理時間を短縮しながらも、より高精度に分類処理を実行することができる。
【００３８】
本発明のさらに別の観点に係るプログラムは、情報処理装置に、画像データを構成する複数の画素データを逐次入力するステップと、前記入力される各画素データの所定の特徴値が、既入力の画素データの前記特徴値から所定範囲値内であるか否かを、前記入力毎に判定し、前記特徴値が前記所定範囲値内であると判定された画素データに、前記既入力の画素データと同一の第１の識別情報を付与し、前記特徴値が前記所定範囲値内でないと判定された画素データに、前記第１の識別情報と異なる第２の識別情報を付与して、前記複数の画素データを第１の数のクラスタに分類するステップと、同一のクラスタに分類された前記画素データを同一の特徴値を有する画素データと見なして、前記分類された複数の画素データを所定のクラスタリング手法により前記第１の数より少ない第２の数のクラスタに分類するステップとを実行させるためのものである。
【発明の効果】
【００３９】
以上のように、本発明によれば、画像データ中の各画素データを高精度かつ短時間で分類することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４０】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づき説明する。
【００４１】
［第１の実施形態］
まず、本発明の第１の実施形態について説明する。本実施形態においては、情報処理装置として記録再生装置を適用する。
【００４２】
図１は、本実施形態に係る記録再生装置１００の構成を示した図である。  
同図に示すように、記録再生装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１、ＲＡＭ（Random Access Memory）２、操作入力部３、セグメンテーション処理部２０、映像特徴検出部４、デジタルチューナ５、IEEE1394インタフェース６、Ethernet（登録商標）／無線ＬＡＮ（Local Area Network）インタフェース７、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）インタフェース８、メモリカードインタフェース９、ＨＤＤ１０、光ディスクドライブ１１、バッファコントローラ１３、セレクタ１４、デマルチプレクサ１５、ＡＶ（Audio/Video）デコーダ１６、ＯＳＤ（On Screen Display）１７、映像Ｄ／Ａ（Digital/Analog）コンバータ１８及び音声Ｄ／Ａコンバータ１９を有している。
【００４３】
ＣＰＵ１は、必要に応じてＲＡＭ２等に適宜アクセスし、記録再生装置１００の各ブロック全体を制御する。ＲＡＭ２は、ＣＰＵ１の作業用領域等として用いられ、ＯＳ（Operating System）やプログラム、処理データ等を一時的に保持するメモリである。
【００４４】
操作入力部３は、ボタン、スイッチ、キー、タッチパネルや、リモートコントローラ（図示せず）から送信される赤外線信号の受光部等で構成され、ユーザの操作による各種設定値や指令を入力してＣＰＵ１へ出力する。
【００４５】
デジタルチューナ５は、ＣＰＵ１の制御に従って、図示しないアンテナを介してデジタル放送の放送番組の放送信号を受信し、特定のチャンネルの放送信号を選局及び復調する。この放送信号は、セレクタ１４を介してデマルチプレクサ１５に出力され再生させたり、バッファコントローラ１３を介して、ＨＤＤ１０に記録されたり、光ディスクドライブ１１に挿入された光ディスク１２へ記録されたりする。
【００４６】
IEEE1394インタフェース６は、例えばデジタルビデオカメラ等の外部機器に接続可能である。例えばデジタルビデオカメラによって撮影され記録された映像コンテンツは、上記デジタルチューナ５によって受信された放送番組の映像コンテンツと同様に、再生されたり、ＨＤＤ１０や光ディスク１２へ記録されたりする。
【００４７】
Ethernet（登録商標）／無線ＬＡＮインタフェース７は、例えばＰＣや他の記録再生装置に記録された映像コンテンツを、Ethernet（登録商標）または無線ＬＡＮ経由で入力する。この映像コンテンツも、再生や、ＨＤＤ１０または光ディスク１２への記録が可能である。
【００４８】
ＵＳＢインタフェース８は、ＵＳＢを介して例えばデジタルカメラ等の機器やいわゆるＵＳＢメモリ等の外部記憶装置から映像コンテンツを入力する。この映像コンテンツも、再生や、ＨＤＤ１０または光ディスク１２への記録が可能である。
【００４９】
メモリカードインタフェース９は、例えばフラッシュメモリを内蔵したメモリカードと接続して、当該メモリカードに記録された映像コンテンツを入力する。この映像コンテンツも、再生や、ＨＤＤ１０または光ディスク１２への記録が可能である。
【００５０】
ＨＤＤ１０は、放送信号として受信したまたは外部機器から入力した各種映像コンテンツを内蔵のハードディスクに記録し、また再生時にはそれらを当該ハードディスクから読み出し、バッファコントローラ１３へ出力する。またＨＤＤ１０は、ＯＳや、後述する画像セグメンテーション処理及び映像特徴の検出処理を実行するためのプログラム、その他の各種プログラム及びデータ等も格納する。なお、記録再生装置１００は、これらＯＳや各種プログラム及びデータを、ＨＤＤ１０ではなく、フラッシュメモリ（図示せず）等の他の記録媒体に格納するようにしてもよい。
【００５１】
光ディスクドライブ１１は、上記映像コンテンツ等を光ディスク１２に記録し、また再生時にはそれらを読み出し、バッファコントローラ１３へ出力する。光ディスク１２は、例えばＤＶＤ、ＢＤ、ＣＤ等である。
【００５２】
バッファコントローラ１３は、例えば上記デジタルチューナ５やその他の各種インタフェースから連続的に供給される映像コンテンツの、ＨＤＤ１０または光ディスク１２への書き込みのタイミングやデータ量を制御し、当該映像コンテンツを断続的に書き込む。また、バッファコントローラ１３は、ＨＤＤ１０や光ディスク１２に記録された映像コンテンツの読み出しのタイミングやデータ量を制御し、断続的に読み出された映像コンテンツを、デマルチプレクサ１５へ連続的に供給する。
【００５３】
セレクタ１４は、上記デジタルチューナ５、各種インタフェース、ＨＤＤ１０及び光ディスクドライブ１１のいずれかから入力される映像コンテンツを、ＣＰＵ１からの制御信号に基づき選択する。
【００５４】
デマルチプレクサ１５は、前記バッファコントローラ１３から入力された、多重化された映像コンテンツを、映像信号と音声信号とに分離して、それらをＡＶデコーダ１６へ出力する。
【００５５】
ＡＶデコーダ１６は、例えばＭＰＥＧ（Moving Picture Expert Group）−２やＭＰＥＧ−４等の形式でエンコードされた映像信号及び音声信号をそれぞれデコードして、映像信号をＯＳＤ１７へ、また音声信号をＤ／Ａコンバータ１９へ出力する。
【００５６】
ＯＳＤ１７は、図示しないディスプレイに表示するためのグラフィックス等を生成して、上記映像信号との合成処理や切り替え処理を施し、処理後の映像信号を映像Ｄ／Ａコンバータ１８へ出力する。映像Ｄ／Ａコンバータ１８は、ＯＳＤ１７でグラフィック処理を施された映像信号をＤ／Ａ変換によりＮＴＳＣ（National Television Standards Committee）信号とし、図示しないディスプレイに出力して表示させる。
【００５７】
音声Ｄ／Ａコンバータ１９は、上記ＡＶデコーダ１６から入力された音声信号をＤ／Ａ変換して、図示しないスピーカに出力して再生させる。
【００５８】
セグメンテーション処理部２０は、ＡＶデコーダ１６によるデコード前の映像データ、または、デコード後の映像データを構成する各画像データから複数の領域（オブジェクト）を抽出する。このセグメンテーション処理の詳細は後述する。
【００５９】
映像特徴検出部４は、セグメンテーション処理された映像データから、例えばパン、チルト、ズーム等のカメラ動作によって生じる映像特徴を検出する。この映像特徴検出処理の詳細も後述する。
【００６０】
図２は、セグメンテーション処理の概要を示した図である。  
セグメンテーション処理とは、同図（Ａ）に示すように、例えば建物２１、人物２２、道路２３等のオブジェクトが含まれる原画像から、同図（Ｂ）に示すように、建物２１、人物２２、道路２３にそれぞれ相当する領域２１ａ、２２ａ及び２３ａを抽出する処理（領域２１ａ、２２ａ及び２３ａに分割する処理）である。従来のセグメンテーション処理は、原画像を構成する各画素データを、例えばK-means等のクラスタリング手法を用いて複数のクラスタに分類することで実行される。しかし、この従来のセグメンテーション処理には、クラスタリング処理によりデータが収束するまでに時間を要し、システム全体の負担となっていた。そこで本実施形態においては、後述するように、クラスタリング処理を２段階で実施して処理時間の短縮を図っている。
【００６１】
図３は、上記セグメンテーション処理部２０の構成を示した図である。  
同図に示すように、セグメンテーション処理部２０は、ＬＰＦ（ローパスフィルタ）処理部３１、ＩＤ処理部３２、閾値設定部３３、補間処理部３４、K-means処理部３５を有する。
【００６２】
ＬＰＦ処理部３１は、例えばＨＤＤ１０等から、映像データ中の各画像データを構成する画素データを逐次読み込み、各画素データ中の高周波成分（ノイズ）を除去してＩＤ処理部３２に出力する。例えば、ＬＰＦ処理部３１は、入力された画素データの値を、直前及び直後の画素データの平均値となるように補正する。
【００６３】
ＩＤ処理部３２は、ＬＰＦ処理部３１から逐次入力した画素データに対して、所定の閾値を基に、識別データ（ＩＤ）を付与することで、各画素データを所定数のクラスタに分類し、補間処理部３４へ出力する。このＩＤ処理部３２における処理の詳細については後述する。
【００６４】
閾値設定部３３は、上記ＩＤ処理部３２においてＩＤ付与の基準となる閾値（範囲）を設定する。
【００６５】
補間処理部３４は、ＩＤ処理部３２によりＩＤを付与された各画素データに対して所定の条件を基にＩＤの置換処理を実行し、K-means処理部３５へ出力する。この補間処理の詳細については後述する。
【００６６】
K-means処理部３５は、補間処理部３４から入力された画素データを、K-means法に基づくクラスタリング処理により複数のクラスタに分類し、その分類結果を、領域抽出結果として出力する。
【００６７】
本実施形態において処理される各画像データは例えばＶＧＡ（Video Graphic Array）サイズ（640×480ドット）である。したがって、上記ＬＰＦ処理部３１には、１つの画像データにつき、640×480＝307,200個の画素データが逐次入力されることとなる。つまり、この入力時点において、１つの画像データを構成する画素データのクラスタ数は、307,200である。
【００６８】
本実施形態において、画素データは、色特徴データとテクスチャ特徴データとから構成される。色特徴データは、例えば画像データのヒストグラムを基に抽出され、例えばＲＧＢの各成分が８ビット（０〜２５５）で表された３次元のデータである。もちろん、色特徴データは、色差信号（Ｙ／Ｃｂ／Ｃｒ）を基に表されてもよい。テクスチャ特徴データは、例えば、画像データ中の各画素にウェーブレット変換処理が施されることで、各画素データの周波数成分として抽出される。テクスチャ特徴データも、上記色特徴データに対応して、各８ビットの３次元のデータに正規化される。
【００６９】
上記閾値設定部３３により設定される閾値は、上記色特徴データとテクスチャ特徴データにそれぞれ設定される。色特徴データの閾値は、例えば±２程度に設定され、テクスチャ特徴データの閾値は、例えば±３程度に設定される。
【００７０】
本実施形態においては、上記ＬＰＦ処理部３１から補間処理部３４により、画素データの初期クラスタリング処理が実行され、上記K-means処理部３５により、本クラスタリング処理が実行される。上述のように入力時に307,200あった画素データのクラスタ数は、初期クラスタリング処理により、数１０程度にまで削減され、本クラスタリング処理により、５〜２０程度まで削減される。
【００７１】
図４は、上記ＩＤ処理部３２の構成を示した図である。  
同図に示すように、ＩＤ処理部３２は、データメモリ部４１、比較判定部４２、スイッチ４３、ＩＤメモリ部４４、最大ＩＤメモリ部４５及びアドレスカウンタ部４６を有する。
【００７２】
データメモリ部４１は、画素データを逐次入力して一時的に記憶し、新たな画素データが入力された場合には、その画素データとの比較判定対象としての画素データを比較判定部４２へ出力する。
【００７３】
比較判定部４２は、上記閾値設定部３３により設定される閾値を基に、入力された画素データと、データメモリ部４１に記憶された画素データとを比較して、入力された画素データが、データメモリ部４１に記憶された画素データから閾値の範囲内にあるかを判定し、その比較判定結果をスイッチ４３へ出力する。
【００７４】
スイッチ４３は、比較判定部４２による比較判定結果に応じて、比較判定対象の画素データへ、ＩＤメモリ部４４に記憶されたＩＤと同一のＩＤまたは新たなＩＤを付与してＩＤメモリ部４４及びＣＰＵ１へ出力する。
【００７５】
ＩＤメモリ部４４は、上記比較判定部４２により付与された各画素データのＩＤを記憶し、各ＩＤのうち最大ＩＤ値を最大ＩＤメモリ部４４に供給する。
【００７６】
最大ＩＤメモリ部４５は、上記最大ＩＤ値を記憶し、上記比較判定部４２により、入力された画素データが閾値の範囲外であると判定された場合に、最大ＩＤ値を１インクリメントして、スイッチ４３へ出力する。この場合スイッチ４３は、この新たな最大ＩＤ値を、入力された画素データへ付与して、ＩＤメモリ部４４へ出力する。
【００７７】
アドレスカウンタ部４６は、上記データメモリ部４１に記憶されている画素データの記憶領域のアドレスと、ＩＤメモリ部４４に記憶されている各画素データのＩＤの記憶領域のアドレスとの対応関係を管理する。
【００７８】
上記データメモリ部４１とＩＤメモリ部４４とは、物理的に別々のメモリ素子としてもよいし、１つのメモリ素子を各メモリ用に分割するようにしても構わない。
【００７９】
次に、以上のように構成された記録再生装置１００の動作について説明する。
【００８０】
図５は、本実施形態における記録再生装置１００の動作の概略的な流れを示したフローチャートである。  
同図に示すように、記録再生装置１００のセグメンテーション処理部２０は、画像データを構成する画素データを逐次入力し（ステップ５１）、当該各画素データの入力毎に初期クラスタリング処理を実行する（ステップ５２）。次いで、セグメンテーション処理部２０は、K-meansにより本クラスタリング処理を実行し（ステップ５３）、当該クラスタリング処理結果を基に各画像データから複数の領域を抽出する（ステップ５４）。
【００８１】
そして、記録再生装置１００の映像特徴検出部４は、１つの映像コンテンツを構成する複数の画像データ間で、上記抽出された領域毎に、動きベクトルを検出することで、映像コンテンツ中のカメラ特徴を検出する（ステップ５５）。
【００８２】
図６は、上記ステップ７２における初期クラスタリング処理の流れを示したフローチャートである。  
同図に示すように、セグメンテーション処理部２０のＩＤ処理部３２は、上記ＬＰＦ処理部３１から画素データを入力すると、まず、初期化処理を実行する（ステップ６１）。すなわち、ＩＤ処理部３２は、画素データ数カウント用のｎ、ＩＤ値を示すｉｄ（ｎ）及び初期クラスタリング処理が終了したことを判定するための処理済みフラグｆｌｇ（ｎ）を、それぞれｎ＝０、ｉｄ（ｎ）＝０、ｆｌｇ（ｎ）＝０に設定する。
【００８３】
続いて、ＩＤ処理部３２は、画素データｄ（ｎ）を読み込み（ステップ６２）、読み込んだ画素データを上記データメモリ部４１に書き込んで記憶する（ステップ６３）。
【００８４】
続いて、ＩＤ処理部３２は、上記ステップ６２で読み込んだ画素データと、既にデータメモリ部４１に記憶されている画素データとを比較し、上記読み込んだ画素データが、既に記憶されている画素データから閾値範囲内であるか否かを判定する（ステップ６４）。
【００８５】
ここで、この比較判定処理及びＩＤ割り当て処理の詳細について説明する。図７は、当該各処理の詳細な流れを示したフローチャートである。  
同図に示すように、まず、ＩＤ処理部３２は、読み込まれた画素データの比較対象である、既にデータメモリ部４１に記憶してある画素データのカウンタ値ｋをｋ＝０に初期化する（ステップ７１）。続いて、ＩＤ処理部３２は、上記既に記憶されている画素データｄ（ｋ）の処理済みフラグｆｌｇ（ｋ）がｆｌｇ（ｋ）＝１であるか否か、すなわち、画素データｄ（ｋ）へのＩＤ割り当て処理が済んでいるか否かを確認する（ステップ７２）。
【００８６】
ｆｌｇ（ｎ）＝０である場合（Ｙｅｓ）、すなわち画素データｄ（ｋ）へのＩＤ割り当て処理が済んでいる場合には、ＩＤ処理部３２は、当該画素データｄ（ｋ）をデータメモリ部４１から読み出す（ステップ７３）。
【００８７】
続いて、ＩＤ処理部３２は、比較判定部４２により、上記読み込まれた画素データｄ（ｎ）の値が、既に記憶されている画素データｄ（ｋ）の値から閾値ｄｔｈの範囲内にあるか否かを判定する（ステップ７４）。上述したように、閾値ｄｔｈは、画素データｄ（ｋ）の色特徴データとテクスチャ特徴データにそれぞれ設定されるため、ＩＤ処理部３２は、これら色特徴データとテクスチャ特徴データのそれぞれについて閾値ｄｔｈを判定する。
【００８８】
閾値判定の結果、読み込まれた画素データｄ（ｎ）が、記憶された画素データｄ（ｋ）から閾値以内にあると判定された場合、すなわち、｜ｄ（ｎ）−ｄ（ｋ）｜≦ｄｔｈであると判定された場合（Ｙｅｓ）には、ＩＤ処理部３２は、画素データｄ（ｎ）に対して画素データｄ（ｋ）と同一のＩＤを割り当てる（ステップ７５）。
【００８９】
閾値判定の結果、読み込まれた画素データｄ（ｎ）が、記憶された画素データｄ（ｋ）から閾値以内にないと判定された場合、すなわち、｜ｄ（ｎ）−ｄ（ｋ）｜＞ｄｔｈであると判定された場合（Ｙｅｓ）には、ＩＤ処理部３２は、上記カウンタ値ｋを１インクリメントし（ステップ７８）する。そして、ＩＤ処理部３２は、このインクリメントしたｋが画素データ数ｎよりも大きいか否か、すなわち、割り当てるべきＩＤがもうなくなったか否かを判定する（ステップ７８）。
【００９０】
ｋ＞ｎであると判定された場合、ＩＤ処理部３２は、最大ＩＤメモリ部４５から、最大ＩＤ値ｉｄｍａｘを検出し、当該最大ＩＤ値ｉｄｍａｘを１インクリメントした値を、上記画素データｄ（ｎ）のＩＤとして割り当てる（ステップ８０）。
【００９１】
ｋ≦ｎであると判定された場合、ＩＤ処理部３２は、上記ステップ７２以降の処理、すなわち、１インクリメントされた画素データｄ（ｋ）と画素データｄ（ｎ）との比較判定処理を実行する。
【００９２】
ＩＤの割り当て処理が終了した場合には、ＩＤ処理部３２は、上記画素データｄ（ｎ）についての処理済みフラグｆｌｇ（ｎ）をｆｌｇ（ｎ）＝１に設定する（ステップ７６）。
【００９３】
また、上記ステップ７２において、ｆｌｇ（ｋ）＝０である場合（Ｎｏ）には、ＩＤ処理部３２は、ステップ７７へ進み、ｋを１インクリメントして、ステップ７８以降の処理を実行する。
【００９４】
図６に戻り、ＩＤの割り当て処理が終了すると、ＩＤ処理部３２は、上記画素データｄ（ｎ）のカウンタ値ｎを１インクリメントし（ステップ６５）、インクリメント後のｎがデータ数の閾値ｎｔｈを越えたか否かを判定する（ステップ６６）。ｎ≦ｎｔｈの場合（Ｎｏ）には、ＩＤ処理部３２は、上記ステップ６２へ戻り、以降の処理を繰り返す。ｎ＞ｎｔｈの場合、すなわち、所定の画像データ中の、全ての画素データｄ（ｎ）へのＩＤの割り当てが終了した場合には、ＩＤ処理部３２は、上記補間処理部３４によるＩＤ補間処理を実行して（ステップ６７）、本クラスタリング処理へ移行する。
【００９５】
図８及び図９は、上記ＩＤ割り当て処理を概念的に示した図である。  
図８に示すように、ＩＤ処理部３２は、各画素データｄに、既に記憶されている画素データから上記閾値ｄｔｈの範囲内にあるか否かを基に、ＩＤを割り当てることにより、各画素データｄを複数のクラスタ（クラスタＡ〜Ｂ）に分類する（初期クラスタリング）。各クラスタに属する画素データは、それぞれの値は異なっていても、初期クラスタリング処理により、同一の値を有する画素データ、すなわち、例えば各クラスタに属する複数の画素データの平均値を有する画素データと見なされる。
【００９６】
図９に示すように、逐次読み込まれる画素データは、先にＩＤを付与された各クラスタに属する画素データのうち、最初に読み込まれた画素データと順に比較される。
【００９７】
すなわち、同図において、２番目に読み込まれた画素データｄ（２）は、先にＩＤ＝１を付与された画素データｄ（１）と比較され、画素データｄ（２）が当該画素データｄ（１）から閾値ｄｔｈ以内にあるため、画素データｄ（２）にＩＤ＝１が付与される。
【００９８】
３番目に読み込まれた画素データｄ（３）は、画素データｄ（１）と比較され、当該画素データｄ（３）は画素データｄ（１）から閾値ｄｔｈ以内にないため、画素データｄ（３）には、ＩＤ＝１から１インクリメントされたＩＤ＝２が付与される。
【００９９】
４番目に読み込まれた画素データｄ（４）は、ＩＤ＝１を有する画素データｄ（１）及びＩＤ＝２を有するｄ（２）と順次比較され、当該画素データｄ（４）は、画素データｄ（１）及び画素データｄ（２）のいずれからも閾値ｄｔｈ以内にないため、画素データｄ（３）には、ＩＤ＝２から１インクリメントされたＩＤ＝３が付与される。
【０１００】
５番目に読み込まれた画素データｄ（５）は、ＩＤ＝１を有する画素データｄ（１）及びＩＤ＝３を有する画素データｄ（３）のいずれからも閾値ｄｔｈ以内にある（閾値ｄｔｈの範囲がオーバーラップしている）が、この場合は、先に付与された（ＩＤのカウント値が小さい）ＩＤ＝１が画素データｄ（５）に付与される。もちろん、閾値ｄｔｈの範囲がオーバーラップする場合に、後に付与された（ＩＤのカウント値が大きい）ＩＤ（この場合ＩＤ＝３）が付与されても構わない。
【０１０１】
次に、上記図６のステップ６７におけるＩＤ補間処理の詳細について説明する。
【０１０２】
図１０は、ＩＤ補間処理の概略的な流れを示したフローチャートである。図１１は、ＩＤ補間処理を概念的に示した図である。  
図１０に示すように、ＩＤ補間処理は、画像データ中のＸ方向におけるＩＤ置換処理（ステップ１０１）と、Ｙ方向におけるＩＤ置換処理（ステップ１０２）からなる。
【０１０３】
すなわち、図１１（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、補間処理部３４は、画像データ中の、Ｘ方向及びＹ方向の各方向の画素データについて、同一のＩＤ（ＩＤ＝ｎ）を有する複数の画素データの間に存在する、異なるＩＤ（ＩＤ＝ｍ）を有する画素データのＩＤを、その両隣に存在する画素データのＩＤ＝ｎに置換する。これにより、画像データ中のノイズ成分が除去されることとなる。すなわち、補間処理部３４は、画素毎に大きくデータ値が変化することはほとんどなく、類似の画素データの間に存在する画素データも類似の画素データであるという前提の下、間に存在する画素データのＩＤが異なる場合には、当該画素データはノイズであると見なすことにしている。
【０１０４】
図１２は、上記Ｘ方向におけるＩＤ置換処理の流れを示したフローチャートであり、図１３は、上記Ｙ方向におけるＩＤ置換処理の流れを示したフローチャートである。
【０１０５】
両図において、補間処理部３４は、例えば１つの画像データの左上端部を原点と見なして、当該原点からＸ方向（右方向）及びＹ方向（下方向）に順に画素データを処理することとしている。また、Ｘ方向、Ｙ方向の各画素データの最大座標を、それぞれｘｍａｘ、ｙｍａｘとする。画像データがＶＧＡサイズである場合、Ｘ方向に６４０、Ｙ方向に４８０の画素データが存在するため、ｘｍａｘ＝６４０、ｙｍａｘ＝４８０となる。
【０１０６】
本実施形態においては、例えばＸ方向及びＹ方向において、連続する５つの画素データに着目する。この５つの画素データをｄ（ｍ）、ｄ（ｍ＋１）、ｄ（ｍ＋２）、ｄ（ｍ＋３）及びｄ（ｍ＋４）とし（ｍ≧０）、各画素データのＩＤをＩＤ（ｍ）、ＩＤ（ｍ＋１）、ＩＤ（ｍ＋２）、ＩＤ（ｍ＋３）及びＩＤ（ｍ＋４）とした場合、補間処理部３４は、前後２つのデータに挟まれた画素データｄ（ｍ＋２）のＩＤ（ｍ＋２）を置換すべきか否かを判断する。以下、処理の詳細を示す。
【０１０７】
図１２に示すように、まず、補間処理部３４は、１つの画像データ中のＹ方向の画素データの座標カウンタ値をｙ＝０に初期化する（ステップ１２１）。続いて、補間処理部３４は、画像データ中のＸ方向の画素データの座標カウンタ値をｘ＝４に初期化する。
【０１０８】
続いて、補間処理部３４は、上記５つの画素データが、Ｘ方向における置換条件を満たすか否かを判断する（ステップ１２３）。Ｘ方向の置換条件は、以下の式で表される。
【０１０９】
ＩＤ（（ｘ−４）＋ｙ・ｘｍａｘ）＝ＩＤ（（ｘ−３）＋ｙ・ｘｍａｘ）＝
ＩＤ（（ｘ−１）＋ｙ・ｘｍａｘ）＝ＩＤ（ ｘ      ＋ｙ・ｘｍａｘ）
かつ
ＩＤ（（ｘ−２）＋ｙ・ｘｍａｘ）≠ＩＤ（ ｘ      ＋ｙ・ｘｍａｘ）
【０１１０】
すなわち、５つの画素データのうち、１番目、２番目、４番目及び５番目の各画素データの各ＩＤが全て同一で、かつ、それらが３番目の画素データのＩＤと異なる、という条件が満たされているか否かが判定される。
【０１１１】
当該置換条件が満たされていると判定された場合には、補間処理部３４は、３番目の画素データのＩＤを他の４つの画素データのＩＤへ置換する（ステップ１２４）。置換条件が満たされてないと判定された場合には、補間処理部３４は、ＩＤ置換処理は実行しない。
【０１１２】
その後、補間処理部３４は、Ｘ座標のカウンタ値を１インクリメントして（ステップ１２５）、当該インクリメントしたＸ座標がｘｍａｘであるか否かを判断し（ステップ１２６）、Ｘ座標がｘｍａｘでないと判断された場合には（Ｎｏ）、Ｘ座標がｘｍａｘとなるまでＸ座標を右方向へ移動させて、上記ステップ１２３及びステップ１２４の処理を繰り返す。
【０１１３】
Ｘ座標がｘｍａｘであると判断された場合には（Ｙｅｓ）、Ｙ座標のカウンタ値を１インクリメントして（ステップ１２７）、当該インクリメントしたＹ座標がｙｍａｘであるか否かを判断し（ステップ１２８）、Ｙ座標がｙｍａｘでないと判断された場合には（Ｎｏ）、Ｙ座標がｙｍａｘとなるまでＹ座標を下方向へ移動させて、上記ステップ１２２〜ステップ１２８の処理を繰り返す。
【０１１４】
以上により、画像データを構成する全ての画素データの、Ｘ方向についてのＩＤ置換処理が終了する。
【０１１５】
図１３に示すように、Ｙ方向のについての置換処理も、図１２に示したＩＤ置換処理と同様に実行することができる。Ｙ方向の置換条件は、以下の式で表される。
【０１１６】
ＩＤ（ｘ＋（ｙ−４）・ｘｍａｘ）＝ＩＤ（ｘ＋（ｙ−３）・ｘｍａｘ）＝
ＩＤ（ｘ＋（ｙ−１）・ｘｍａｘ）＝ＩＤ（ｘ＋    ｙ   ・ｘｍａｘ）
かつ
ＩＤ（ｘ＋（ｙ−２）・ｘｍａｘ）≠ＩＤ（ｘ＋    ｙ   ・ｘｍａｘ）
【０１１７】
以上のＸ方向、Ｙ方向の各置換処理により、画像データ中のノイズ成分が除去される。これにより、初期クラスタリングにより生成されるクラスタ数が削減され、その後の本クラスタリング処理の高速化を図ることができる。
【０１１８】
なお、画像データによっては、ノイズである画素データが、連続的に含まれていたり、例えば１画素データ置きに断続的に含まれていたりする可能性もある。そのような場合には、上述のように両隣を２つずつの画素データに挟まれた１つの画素データのみについてＩＤ置換処理を実行していては、ノイズが除去できない可能性がある。しかしながら、本実施形態においては、ＩＤ処理部３２によるＩＤ処理の前に、ＬＰＦ処理部３１がノイズを除去しているため、そのようなノイズも除去することが可能となっている。もちろん、補間処理部３４は、上記連続的または断続的なノイズ除去のために、上記図１２のステップ１２３や図１３のステップ１３３のような置換条件を用いてＩＤ置換処理を実行しても構わない。
【０１１９】
図１４は、上記初期クラスタリング処理により生成されるクラスタ数と、閾値との関係を示したグラフである。  
同図に示すように、初期クラスタ数と閾値とは、反比例の関係にある。閾値が大きすぎると、画素データの分類精度が低くなり、閾値が小さすぎると、その後の本クラスタリング処理の収束時間が長くなってしまう。したがって、初期クラスタ数の許容範囲（ｎ１〜ｎ２）は、上記K-meansによる本クラスタリング処理の目標クラスタ数（ｎ０〜ｎ１）の範囲（例えば５〜２０クラスタ）に応じて、当該本クラスタリング処理の負担とならず、かつ、分類の効果を得られるような範囲（例えば２０〜５０クラスタ）に設定され、それに応じて閾値の範囲（Ｔｈ１〜Ｔｈ２）も設定される。
【０１２０】
上記閾値設定部３３は、予め閾値を固定せずに、初期クラスタリング処理の結果に応じて、初期クラスタ数が上記許容範囲（ｎ１〜ｎ２）に収まるまで閾値を可変して初期クラスタリング処理を繰り返すことで、閾値の設定許容範囲を学習するようにしても構わない。
【０１２１】
以上のように、初期クラスタリング処理（ＩＤ割り当て処理）により第１の数のクラスタに分類された（クラスタ数を削減された）画素データは、上記ＩＤ置換処理を経て、上記K-means処理部３５に供給され、本クラスタリング処理により、第１の数よりも少ない第２の数（目標クラスタ数）のクラスタに分類される。
【０１２２】
そして、セグメンテーション処理部２０は、当該本クラスタリング処理による分類されたクラスタ毎に、画像データから上記第２の数の領域を抽出する。すなわち、セグメンテーション処理部２０は、画像データを、任意形状の第２の数の領域に分割する。セグメンテーション処理部２０は、このセグメンテーション処理を、各映像コンテンツを構成する全ての画像データについて実行し、その結果を上記ＨＤＤ１０やフラッシュメモリ等に記憶する。
【０１２３】
図１５は、以上説明した本実施形態における２段階のクラスタリング処理と、従来のクラスタリング処理とを比較して示した概念図である。同図（Ａ）〜（Ｃ）は、上記画素データ（特徴データ）を、特徴ベクトルデータとして、多次元（６次元）の特徴ベクトル空間における当該特徴ベクトルデータの分布を概念的に示している。  
従来のクラスタリング処理においては、同図（Ａ）のＩ個（例えば307,200個）の初期の画素データに、上記K-means等の手法によりクラスタリング処理を施すことで、同図（Ｃ）に示すようにＫ２個（例えば５〜２０個）のクラスタに削減している。しかし、このように初期データを直接K-means等の手法により処理すると、クラスタ数が上記Ｋ２個に収束するまでに大きな時間を要してしまう。
【０１２４】
そこで本実施形態においては、同図（Ｂ）に示すように、上記ＩＤ付与による初期クラスタリング処理により、まずＫ１個（例えば２０〜５０個）のクラスタに分類してから、K-meansによる本クラスタリング処理により、同図（Ｃ）に示すＫ１個のクラスタに分類することとしている。
【０１２５】
以上説明したように、初期クラスタリング処理によりクラスタ数を削減することで、目標クラスタ数に画素データを分類するまでの時間を大幅に短縮し、記録再生装置１００への負荷も軽減することができる。
【０１２６】
次に、以上のようにセグメンテーション処理された画像データを用いた、上記図５のステップ５５におけるカメラ特徴の検出処理について説明する。
【０１２７】
図１６は、画像データ間のカメラ動作と、動きベクトルとの関係を模式的に示した図である。  
同図（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、１つの映像データ中の、時刻ｔにおける画像Ｆ１と、時刻ｔ２における画像Ｆ２とから、上記画像セグメンテーション処理により、静止物体である家の領域Ａと、動物体である車の領域Ｂと、背景である領域Ｃの３つの領域が抽出された場合を想定する。
【０１２８】
例えば、画像Ｆ１から画像Ｆ２へ、右方向へパン操作が行われた場合、同図（Ｃ）に示すように、当該パン操作を示しているのは、動物体である領域Ｂの動きベクトルではなく、静止物体である領域Ａ及び領域Ｃの動きベクトルである。また、一般的に、背景の領域は、動物体の領域よりもその画素数（面積）が大きい。
【０１２９】
そこで、映像特徴検出部４は、各抽出領域のうち、最大画素数を有する抽出領域の動きベクトルを、画像データ間における代表的な動きベクトルとして検出し、当該動きベクトルを基にカメラ特徴を判定することとしている。
【０１３０】
図１７は、映像特徴検出部４によるカメラ特徴検出処理の流れを示したフローチャートである。  
同図に示すように、まず、映像特徴検出部４は、上記セグメンテーション処理により抽出された抽出領域毎に、１つの映像コンテンツ中の複数の画像データを入力する（ステップ１７１）。続いて、映像特徴検出部４は、各画像データ毎に、複数の抽出領域の画素数を算出し、最大画素数を有する抽出領域を選択する（ステップ１７２）。上記図１６においては、領域Ａ〜Ｃの各画素数は、Ｃ＞Ａ≒Ｂであるため、領域Ｃが選択される。
【０１３１】
続いて、映像特徴検出部４は、複数の画像データの、各選択された抽出領域間でブロックマッチング処理を行い、動きベクトルを検出する（ステップ１７３）。この処理により、上記図１６の場合では、動きベクトルＶ３のみが検出される。
【０１３２】
続いて、映像特徴検出部４は、検出された動きベクトルデータを基に、重回帰分析処理を行い（ステップ１７４）、パン、チルト、ズームといった各カメラ特徴係数（アフィン係数）を算出する（ステップ１７５）。
【０１３３】
そして、映像特徴検出部４は、選択された抽出領域のカメラ特徴係数を基に、画像データ間のカメラ特徴を判定し、その結果を出力する（ステップ１７６）。上記図１６の場合、算出されたパン係数を基に、パンが行われたことが判定される。
【０１３４】
図１８は、上記ステップ１７３における動きベクトル検出処理の詳細を示したフローチャートである。  
同図に示すように、映像特徴検出部４は、１つの画像データ（以下、基準フレームと称する）において選択された抽出領域と、当該基準フレームから１フレーム間隔、１０フレーム間隔、２０フレーム間隔及び３０フレーム間隔を置いた各フレームにおいて選択された抽出領域との間で、それぞれブロックマッチング処理を実行し、それぞれ動きベクトルデータを検出する（ステップ１８１〜１８４）。各フレーム間隔を置いたフレームは、例えば、フレーム間隔毎のフレームメモリ（図示せず）に保持されており、上記基準フレームとのブロックマッチング処理の度に当該フレームメモリから読み出される。
【０１３５】
続いて、映像特徴検出部４は、各フレーム間隔について検出した動きベクトルデータを基に、所定フレーム間隔（例えば４０フレーム間隔）置いたフレーム（以下、探索フレームと称する）における動きベクトルデータを推定し（ステップ１８５）、この推定された動きベクトルデータを最終的な動きベクトルデータとして出力する（ステップ１８６）。この推定処理は、例えば、各フレーム間隔における動きベクトルデータの勾配を算出し、当該各勾配の平均値に、推定すべきフレーム間隔（例えば４０）を乗ずることで実現できる。
【０１３６】
そして、映像特徴検出部４は、１つの映像コンテンツを構成する全てのフレームの各選択された抽出領域について動きベクトルデータを出力したか否かを判断し、動きベクトルを検出すべきフレームがなくなるまで上記各ステップの処理を繰り返す（ステップ１８７）。
【０１３７】
次に、上記図１７のステップ１７４における重回帰分析処理によりアフィン係数を算出するためのアフィン変換モデルについて説明する。
【０１３８】
図１９は、アフィン変換モデルを示した図である。アフィン変換モデルは、３次元オブジェクトの平行移動、拡大／縮小、回転を、行列を用いた座標変換処理として記述するためのモデルである。上記パン、チルト、ズームといったカメラ特徴は、上記基準フレーム内の物体の平行移動、拡大／縮小であると考えられるため、アフィン変換モデルを用いることで、カメラ特徴を記述することが可能となる。
【０１３９】
ここで、映像コンテンツにおいて、フレーム間隔が大きくない場合には、回転の特徴については、回転角θが小さいものとして、以下の近似処理を行うことができる。  
ｓｉｎθ≒θ
ｃｏｓθ≒１
【０１４０】
したがって、アフィン変換モデルは、同図に示すように変形することができる。そして、上記検出した動きベクトルから、このアフィン変換モデルを用いて各係数を求めることで、カメラ特徴を検出することができる。すなわち、パン、チルト、ズームの各カメラ特徴について、所定の閾値Ｐｔｈ、Ｔｔｈ及びＺｔｈを設定しておき、上記検出された動きベクトルから処理した各アフィン係数と比較することで、各カメラ特徴を検出することができる。
【０１４１】
図２０は、重回帰分析によりアフィン係数を求める処理を示した図である。同図に示すように、映像特徴検出部４は、説明変数を、基準フレームの抽出領域における検出対象点（Ｐｎ）のｘ、ｙ座標（ｘｎ，ｙｎ）とし、非説明変数（目的変数）を、上記探索フレームの抽出領域における動きベクトルの検出位置（Ｐｍ）のｘ、ｙ座標（ｘｍ，ｙｍ）として、重回帰分析処理を行い、パン、チルト、ズームの各係数Ｐｘ、Ｐｙ、Ｚｘを求める。
【０１４２】
そして、映像特徴検出部４は、上記各係数Ｐｘ、Ｐｙ、Ｚｘと、上記閾値Ｐｔｈ、Ｔｔｈ及びＺｔｈとを比較して、各係数が各閾値よりも大きい場合には、各カメラ特徴が検出されたと見なして、当該検出を出力する。
【０１４３】
なお、映像特徴検出部４は、パン、チルト、ズームの各カメラを、それぞれ左パン／右パン、左チルト／右チルト、ズームイン／ズームアウトをそれぞれ区別して検出するようにしても構わない。この区別は、アフィン係数の正負の符号を参照することで容易に行うことができる。
【０１４４】
以上説明したように、画像セグメンテーションにより抽出された複数の領域のうち、最大画素数（面積）を有する抽出領域を基に画像データ間の動きベクトルを検出することで、動物体の動きに影響されずに、動きベクトルを高精度に検出ができ、より正確なカメラ特徴を検出することができる。
【０１４５】
記録再生装置１００は、この検出されたカメラ特徴を基に、例えばダイジェスト再生（ハイライトシーン再生）等の処理を行う。すなわち、記録再生装置１００は、映像コンテンツのうち、各カメラ特徴が検出されたフレームを撮影者が注目しているシーンと見なし、映像コンテンツ中からそのようなフレームを抽出して、ユーザにダイジェスト映像を提供することができる。
【０１４６】
［第２の実施形態］
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
【０１４７】
図２１は、本実施形態に係る記録再生装置２００の構成を示した図である。本実施形態において、記録再生装置２００は、上記画像セグメンテーション処理によって抽出された領域毎に、複数の画像データ間で類似性を判断することで、画像検索処理を実行することができる。
【０１４８】
同図に示すように、記録再生装置２００は、上記第１の実施形態の図１で示した記録再生装置１００の映像特徴検出部４に代えて、画像検索部３０を有する。その他の各部については、上記第１実施形態における記録再生装置１００と同様であるため、説明を省略する。
【０１４９】
図２２は、本実施形態に係る記録再生装置２００の動作の流れを示したフローチャートである。  
同図に示すように、記録再生装置２００は、上記セグメンテーション処理部２０により、入力された複数の画像データの各画素データについて、初期クラスタリング処理、本クラスタリング処理、領域抽出処理を実行する（ステップ２２１〜２２４）。これらの各処理については、上記第１の実施形態と同様であるため、説明を省略する。続いて、記録再生装置２００は、上記画像検索部３０により、画像検索処理を実行する（ステップ２２５）。
【０１５０】
図２３は、上記画像検索処理の詳細な流れを示したフローチャートである。また、図２４は、当該画像検索処理を概念的に示した図である。  
両図に示すように、まず、画像検索部３０は、上記セグメンテーション処理により抽出された抽出領域の画素数を算出し、最大画素数を有する抽出領域を選択する（ステップ２３１）。
【０１５１】
続いて、画像検索部３０は、選択された抽出領域の各特徴ベクトルを生成する（ステップ２３２）。すなわち、画像検索部３０は、図２４に示すように、各画像データを構成する画素データの３次元の色特徴データ（ｃｎ＝（ｄｎｒ，ｄｎｇ，ｄｎｂ））と、３次元のテクスチャ特徴データ（ｔｎ＝（ｄｎｌ，ｄｎｌｈ，ｄｎｈｌ））を基に、６次元の特徴ベクトルデータＶｎ＝（ｄｎｌｌ，ｄｎｌｈ，ｄｎｈｌ，ｄｎｌｌ，ｄｎｌｈ，ｄｎｈｌ）を作成する。
【０１５２】
続いて、画像検索部３０は、上記生成された特徴ベクトルデータのうち、１つの画像データ（基準画像）の特徴ベクトルデータを検索キーとして、基準画像の特徴ベクトルデータと、他の画像データ（探索画像）の特徴ベクトルデータとの間でベクトル間距離演算を実行することで、基準画像と探索画像との類似性を判断する（ステップ２３３）。
【０１５３】
そして、画像検索部３０は、上記判断結果を、画像検索結果として出力する（ステップ２３４）。例えば、画像検索部３０は、上記ベクトル間距離に所定の閾値を設けておき、基準画像の特徴ベクトルと探索画像の特徴ベクトルとのベクトル間距離が当該閾値以内であれば、当該探索画像を類似画像として出力する。
【０１５４】
以上説明したように、本実施形態においては、上記高速化された画像セグメンテーション処理により抽出された領域の特徴ベクトルデータを用いて画像検索処理を実行することで、特徴ベクトル生成処理の高速化を図ることができ、その結果、画像検索処理の高速化を図ることができる。
【０１５５】
［第３の実施形態］
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。
【０１５６】
本実施形態において、記録再生装置は、上記画像セグメンテーション処理による領域抽出結果を、映像データのエンコード処理におけるオブジェクト符号化処理に応用している。
【０１５７】
図２５は、本実施形態に係る記録再生装置３００の構成を示した図である。  
同図に示すように、記録再生装置２００は、上記第１及び第２の実施形態で示した記録再生装置１００及び２００と比較して、映像特徴検出部４及び画像検索部４０が廃されている。また、記録再生装置１００及び２００のＡＶデコーダ１６に代えて、映像データのＭＰＥＧ形式でのエンコード及びデコードが可能なＡＶコーデック２５１が設けられている。このＡＶコーデック２５１が、上記オブジェクト符号化処理を担う。その他の各部については、上記第１実施形態における記録再生装置１００と同様であるため、説明を省略する。
【０１５８】
図２６は、本実施形態におけるオブジェクト符号化処理の流れを示したフローチャートである。  
同図に示すように、記録再生装置１００は、上記セグメンテーション処理部２０により、入力された複数の画像データの各画素データについて、初期クラスタリング処理、本クラスタリング処理、領域抽出処理を実行する（ステップ２６１〜２６４）。これらの各処理については、上記第１及び第２の実施形態と同様であるため、説明を省略する。続いて、記録再生装置１００は、上記ＡＶコーデック２５１により、映像データのエンコード処理を実行する（ステップ２６５）。
【０１５９】
図２７は、上記ステップ２６５におけるエンコード処理の流れを示したフローチャートである。  
同図に示すように、ＡＶコーデック２５１は、上記画像セグメンテーション処理により抽出された領域毎に映像データを入力する（ステップ２７１）。
【０１６０】
続いて、ＡＶコーデック２５１は、上記抽出領域毎に動き予測を行う（ステップ２７２）。具体的には、ＡＶコーデック２５１は、入力された映像データの各画像データ（フレーム）と、フレームメモリに格納されている予測用の参照画像データとから、上記抽出領域毎に動きベクトルを検出する。次に、ＡＶコーデック２５１は、当該動きベクトルにより当該予測用参照画像データを動き補償して、予測画像を生成する。さらに、ＡＶコーデック２５１は、入力画像と予測画像との差分を、上記抽出領域毎に算出する。
【０１６１】
続いて、ＡＶコーデック２５１は、上記抽出領域毎の差分データに、ＤＣＴ変換（離散コサイン変換）処理を施し（ステップ２７３）、さらに当該ＤＣＴ変換後の差分データを量子化する（ステップ２７４）。
【０１６２】
続いて、ＡＶコーデック２５１は、量子化後の抽出領域毎の差分データに、可変長符号化（ＶＬＣ）により２次元ハフマン符号を割り当て、また上記抽出領域毎に検出された動きベクトルデータにも２次元ハフマン符号を割り当てる（ステップ２７５）。
【０１６３】
そして、ＡＶコーデック２５１は、ハフマン符号を割り当てられた差分データ及び動きベクトルデータを多重化して、符号化データとして出力する（ステップ２７６）。
【０１６４】
以上説明したように、本実施形態においては、上記高速化された画像セグメンテーション処理により抽出された領域を、オブジェクト符号化処理に利用することで、映像エンコード処理の高速化を図ることができる。
【０１６５】
本発明は上述の実施形態にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。
【０１６６】
上記第１の実施形態において、映像特徴検出部４は、最大画素数（面積）を有する抽出領域のみの動きベクトルを検出していた。しかし、映像特徴検出部４は、複数の抽出領域の動きベクトルをそれぞれ検出し、各動きベクトルのうち、最も多く検出された動きベクトルを画像データ全体間における動きベクトルとして検出してもよい。
【０１６７】
また、映像特徴検出部４は、複数の抽出領域の動きベクトルをそれぞれ検出し、各動きベクトルに抽出領域の画素数（面積）に応じた重みを付与して、画像データ全体としての動きベクトルを検出してもよい。すなわち、映像特徴検出部４は、抽出領域の画素数が大きい程高く重み付けが可能な評価関数を用いて、各抽出領域の動きベクトルデータを重み付けすることで、画像データ全体としての動きベクトルの評価値を算出しても構わない。これにより、全ての抽出領域の画素数を反映したより正確な動きベクトル検出が可能となる。
【０１６８】
さらに、映像特徴検出部４は、複数の抽出領域のうち、画素数（面積）が最小となる抽出領域間の動きベクトルを画像データ全体としての動きベクトルとしても構わない。これにより、動物体に着目した動きベクトル検出が可能となる。
【０１６９】
上記第１の実施形態において、映像特徴検出部４は、上記画像セグメンテーション処理及び動きベクトル検出処理により、カメラ特徴を検出していた。しかし、映像特徴検出部４は、この画像セグメンテーション処理及び動きベクトル検出処理を、例えば動物体を検出する処理にも応用することができる。
【０１７０】
すなわち、映像特徴検出部４は、上記画像セグメンテーション処理及び抽出領域毎の動きベクトル検出処理により、画像データ内の物体が動いているのか、静止しているのかを判定することで、動物体が含まれる画像データ（フレーム）を抽出することができる。
【０１７１】
例えば、映像特徴検出部４は、領域の占める割合が大きく、かつ、動いている物体が含まれるフレームを抽出して、そのフレーム区間をダイジェスト再生させることができる。大きい領域は、撮影者がズーム等により注目している領域、動いている領域は、アクティブな領域としてそれぞれ捉えることができるからである。
【０１７２】
上記第２の実施形態においては、画像検索部３０は、最大画素数（面積）を有する抽出領域のみの画素データ（特徴データ）から特徴ベクトルデータを生成していた。しかし、画像検索部３０は、複数の抽出領域の画素データから、それぞれ特徴ベクトルデータを生成し、各特徴ベクトルのベクトル間距離演算結果に、抽出領域の画素数（面積）に応じた重みを付与して、両画像の類似性を判断しても構わない。すなわち、画像検索部３０は、基準画像と探索画像との間での抽出領域毎のベクトル間距離演算を行い、その演算結果を、抽出領域の画素数が大きい程高く重み付けが可能な評価関数を用いて重み付けして類似性の評価値を算出しても構わない。
【０１７３】
上記第１乃至第３の実施形態において、セグメンテーション処理部２０は、ＡＶデコーダ１６（またはＡＶコーデック２５１）によるデコード後のベースバンド信号から色特徴及びテクスチャ特徴を抽出していた。しかし、セグメンテーション処理部２０は、デコード前の画像データから色特徴及びテクスチャ特徴を抽出しても構わない。この場合、セグメンテーション処理部２０は、ＤＣＴ係数のＤＣ係数を基に各特徴を抽出可能である。
【０１７４】
上記第１乃至第３の実施形態において、セグメンテーション処理部２０は、ＩＤ付与による初期クラスタリング処理と、K-meansによる本クラスタリング処理の２段階のクラスタリング処理を実行していた。しかし、セグメンテーション処理部２０は、上記K-means処理部３５を廃して、本クラスタリング処理を行わずに、初期クラスタリング処理のみで画像セグメンテーション処理を終了してもよい。また、セグメンテーション処理部２０は、K-means処理部３５を有する場合でも、初期クラスタリング処理により目標クラスタ数のクラスタに画素データを分類できた場合には、本クラスタリング処理を行わずに、その時点で画像セグメンテーション処理を終了しても構わない。
【０１７５】
上記第１乃至第２の実施形態において、記録再生装置は、本クラスタリング処理のクラスタリング手法として、K-meansを用いていた。しかし、クラスタリング手法としては、ファジィc-means、エントロピー法、ウォード法、ＳＯＭ等、他の手法が用いられても構わない。
【０１７６】
上記第１乃至第３の実施形態においては、本発明を記録再生装置に適用した例を示した。しかし、本発明は、ＰＣ、サーバ装置、テレビジョン装置、ゲーム機器、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、携帯電話機等のその他の各種電子機器にも同様に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１７７】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る記録再生装置の構成を示した図である。
【図２】セグメンテーション処理の概要を示した図である。
【図３】本発明の第１の実施形態におけるセグメンテーション処理部の構成を示した図である。
【図４】本発明の第１の実施形態におけるＩＤ処理部の構成を示した図である。
【図５】本発明の第１の実施形態における記録再生装置の動作の概略的な流れを示したフローチャートである。
【図６】本発明の第１の実施形態における初期クラスタリング処理の流れを示したフローチャートである。
【図７】本発明の第１の実施形態における初期クラスタリング処理のうち、画素データ間の比較判定処理及びＩＤの割り当て処理の詳細な流れを示したフローチャートである。
【図８】本発明の第１の実施形態におけるＩＤの割り当て処理を概念的に示した図である。
【図９】本発明の第１の実施形態におけるＩＤの割り当て処理を概念的に示した図である。
【図１０】本発明の第１の実施形態におけるＩＤ補間処理の概略的な流れを示したフローチャートである。
【図１１】本発明の第１の実施形態におけるＩＤ補間処理を概念的に示した図である。
【図１２】本発明の第１の実施形態におけるＸ方向についてのＩＤ置換処理の流れを示したフローチャートである。
【図１３】本発明の第１の実施形態におけるＹ方向についてのＩＤ置換処理の流れを示したフローチャートである。
【図１４】本発明の第１の実施形態における初期クラスタリング処理により生成されるクラスタ数と、閾値との関係を示したグラフである。
【図１５】本発明の第１の実施形態における２段階のクラスタリング処理と、従来のクラスタリング処理とを比較して示した概念図である。
【図１６】画像データ間のカメラ動作と、動きベクトルとの関係を模式的に示した図である。
【図１７】本発明の第１の実施形態における映像特徴検出部によるカメラ特徴検出処理の流れを示したフローチャートである。
【図１８】本発明の第１の実施形態における動きベクトル検出処理の詳細を示したフローチャートである。
【図１９】アフィン変換モデルを示した図である。
【図２０】重回帰分析によりアフィン係数を求める処理を示した図である。
【図２１】本発明の第２の実施形態に係る記録再生装置の構成を示した図である。
【図２２】本発明の第２の実施形態に係る記録再生装置の動作の流れを示したフローチャートである。
【図２３】本発明の第２の実施形態における画像検索処理の詳細な流れを示したフローチャートである。
【図２４】本発明の第２の実施形態における画像検索処理を概念的に示した図である。
【図２５】本発明の第３の実施形態に係る記録再生装置の構成を示した図である。
【図２６】本発明の第３の実施形態におけるオブジェクト符号化処理の流れを示したフローチャートである。
【図２７】本発明の第３の実施形態におけるエンコード処理の流れを示したフローチャートである。
【符号の説明】
【０１７８】
１…ＣＰＵ
４…映像特徴検出部
１０…ＨＤＤ
２０…セグメンテーション処理部
３０…画像検索部
３１…ＬＰＦ処理部
３２…ＩＤ処理部
３３…閾値設定部
３４…補間処理部
３５…K-means処理部
４０…画像検索部
４１…データメモリ部
４２…比較判定部
４４…ＩＤメモリ部
４５…最大ＩＤ値メモリ部
４６…アドレスカウンタ部
１００、２００、３００…記録再生装置
２５１…ＡＶコーデック
【図１】
2009212605.tif 000003
【図２】
2009212605.tif 000004
【図３】
2009212605.tif 000005
【図４】
2009212605.tif 000006
【図５】
2009212605.tif 000007
【図６】
2009212605.tif 000008
【図７】
2009212605.tif 000009
【図８】
2009212605.tif 000010
【図９】
2009212605.tif 000011
【図１０】
2009212605.tif 000012
【図１１】
2009212605.tif 000013
【図１２】
2009212605.tif 000014
【図１３】
2009212605.tif 000015
【図１４】
2009212605.tif 000016
【図１５】
2009212605.tif 000017
【図１６】
2009212605.tif 000018
【図１７】
2009212605.tif 000019
【図１８】
2009212605.tif 000020
【図１９】
2009212605.tif 000021
【図２０】
2009212605.tif 000022
【図２１】
2009212605.tif 000023
【図２２】
2009212605.tif 000024
【図２３】
2009212605.tif 000025
【図２４】
2009212605.tif 000026
【図２５】
2009212605.tif 000027
【図２６】
2009212605.tif 000028
【図２７】
2009212605.tif 000029