(57)【要約】  画素のマトリックスによって定義される画像を修正する方法は：前記画素のマトリックスの色周波数分布を計算する手順(1)；各画素についてのエネルギー値を、前記画素の色周波数の重み付け関数として定義して、画像の顕著性マップ(image  saliency  map)を画定する手順(3)；前記画素のエネルギー値に基づいて前記画像を変換する手順；を有する。当該方法を応用するコンピュータソフトウエア製品、装置、及びTVセットも開示されている。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画素のマトリックスによって定義される画像を修正する方法であって：
前記画素のマトリックスの色周波数分布を計算する手順；
各画素についてのエネルギー値を、前記画素の色周波数の重み付け関数として定義して、画像の顕著性マップを画定する手順；及び、
前記画素のエネルギー値に基づいて前記画像を変換する手順；
を有する方法。
【請求項２】
前記する変換手順は、様々なアスペクト比を有する構図変更された画像への構図変更による修正である、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
各画素のエネルギー値は、前記画素の色周波数に反比例して重み付けられる、請求項1に記載の方法。
【請求項４】
前記画素のエネルギー値は、前記色周波数が所定の値未満であるときに、所定のパラメータによって重み付けられる、請求項3に記載の方法。
【請求項５】
前記画素のエネルギー値は、前記画像中での前記画素の空間位置に対して重み付けられる、請求項1に記載の方法。
【請求項６】
前記画素のエネルギー値は、前記画像の中心からの前記画素の距離の逆数によって重み付けられる、請求項5に記載の方法。
【請求項７】
平滑化された画像は、ローパスフィルタを前記画像に適用することによって計算され、かつ、
前記画素のエネルギー値は、前記平滑化された画像の対応する画素に適用される勾配関数によって重み付けられる、
請求項1に記載の方法。
【請求項８】
前記ローパスフィルタは2Dガウシアン平滑化関数である、請求項7に記載の方法。
【請求項９】
前記平滑化に係る平滑度は4乃至6の値を有する、請求項8に記載の方法。
【請求項１０】
各画素が輝度値及びクロミナンス値を少なくとも有し、かつ
前記勾配関数は前記画素の輝度に基づく、
請求項7に記載の方法。
【請求項１１】
各画素が輝度値及びクロミナンス値を少なくとも有し、かつ
前記勾配関数は前記画素のクロミナンスに基づく、
請求項7に記載の方法。
【請求項１２】
前記画像を構図変更された画像へ変換する手順が：
一組のシームの中から最小のエネルギー値のシームを選択する手順であって、前記シームは画像の一方から他方までの連続する画素の線で、前記シームのエネルギー値は前記画素のエネルギー値の合計に等しい、手順；
前記の画像中の選択されたシームを抑制又は複製することによって、前記画像のアスペクト比を修正する手順；
を有する、請求項2に記載の方法。
【請求項１３】
一組の命令を有する記録媒体上に記憶されたコンピュータソフトウエア製品であって、前記一組の命令は、前記コンピュータが前記一組の命令を実行するとき、前記コンピュータに、請求項1に記載の方法を実行することを可能にする、コンピュータソフトウエア製品。
【請求項１４】
画素のマトリックスによって定義される画像を修正する装置であって：
前記画像の色周波数分布を計算する第1計算機；
前記第1計算機と接続して各画素のエネルギー値を計算する第2計算機であって、前記エネルギー値は、画像の顕著性マップを定めるように、前記画素の色周波数の重み付け関数である、第2計算機；
前記第2計算機と接続して、前記画素のエネルギー値に基づいて前記画像を変換する画像修正装置；
を有する、装置。
【請求項１５】
第1アスペクト比を有するディスプレイ及び少なくとも元の画像を受信する入力装置を有するTVセットであって、前記元の画像を、表示されるべき前記第1アスペクト比を有する目標画像に修正する請求項13に記載の装置をさらに有する、TVセット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像修正の分野に関し、より詳細には、色周波数に基づく顕著性マップを用いて画像を修正する方法及び装置に関する。当該方法を応用するコンピュータソフトウエア製品、装置、及びTVセットも開示されている。
【背景技術】
【０００２】
ディスプレイ技術の分野における最近の発展は、ディスプレイサイズの顕著な多様性である。様々な装置について、同一の内容が、様々な寸法及びアスペクト比で表示されることが要求されている。典型的には、比が4:3の古いCRTテレビ用に記録されたビデオが、現在16:9のワイドスクリーンTVで表示されている。
【０００３】
よって本来意図されていたのとは異なるディスプレイに画像を適合させることが可能なアルゴリズムが必要とされている。
【０００４】
基本的な画像リサイズ技術は、線形スケーリング又はクロッピング(cropping)である。しかしこれらの技術は、詳細箇所の損失、異方的な圧縮又は伸張、クロッピング窓外部領域の抑制等により、画像品質の劣化を生じさせる。
【０００５】
従って画像内容を考慮した画像の有効な適合が必要である。そのような賢明な適合は、当技術分野において、「画像の構図変更(Image  retargeting)」、又はビデオを考慮するのであれば「ビデオの構図変更(Video  retargeting)」として知られている。
【０００６】
画像を「賢明に」修正するため、様々な方法が、各画素の情報値を定める顕著性マップを用いている。
【０００７】
たとえば特許文献1は、「シームカービング(Seam  Carving)」として知られている内容が知られている画像の構図変更方法を開示している。元の画像からの顕著性マップ−エネルギー画像とも呼ばれる−は、エネルギー関数−通常は輝度勾配関数−に従って生成される。エネルギー画像から、1つ以上のシームが最小関数に従って生成される。それにより各シームは最小エネルギーを有する。各シームは、そのシームを抑制又は複製することによって、元の画像に適用されることで、アスペクト比は異なるが内容を保存する目標画像が得られる。
【０００８】
特許文献1では、シームとは、画像の一方から他方まで貫く画素からなる連続した線である。
【０００９】
この手法は、3Dビデオ時空間立方体内で2Dシーム表面を定めることによって、ビデオ構図変更にも拡張された。特許文献1においては、その表面と各フレームとの交差がシームを定める。多角形のシーム表面は、シームを長い時間をかけて適合するように変化させることで、時間的コヒーレンスを維持することを可能にする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】欧州特許出願公開第1968008号明細書
【特許文献２】欧州特許出願公開第1936566号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
シームカービングが一般的には良好な画像の結果を与えるものの、シームカービングが失敗して、意図しない結果が生じたと分類される画像も存在する。たとえば、複数の関心領域が、高い頻度でテクスチャ化された領域によって分離されるとき、関心領域及びシームが、保存されるべき領域内で誤って選択されることで、シームカービングは、そのテクスチャを誤解する。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
よってシームカービングを改善することで様々な画像のカテゴリーでも良好な結果を得る、画像の修正方法を実現することは有利である。
【００１３】
1つ以上の懸念を良好に解決するため、本発明の第1態様では、画素のマトリックスによって定義される画像を修正する方法は：
前記画素のマトリックスの色周波数分布を計算する手順；
各画素についてのエネルギー値を、前記画素の色周波数の重み付け関数として定義して、画像の顕著性マップ(image  saliency  map)を画定する手順；及び、
前記画素のエネルギー値に基づいて前記画像を変換する手順；を有する。
【００１４】
よってエネルギー関数は、人が、低頻度の色を有する領域により注意を引かれるという前提に基づく。
【００１５】
特別な実施例では、変換は、様々なアスペクト比を有する構図変更された画像への構図変更による修正である。
【００１６】
人の注目を引く珍しい色を有する画像の部分を保存するため、色のヒストグラムが、色の分布を解析するのに用いられる。色のチャネルは複数のビンに離散化される。画素は、その画素が属するヒストグラムに反比例して重み付けられる。
【００１７】
関心領域の画像の焦点は一般的に大抵の画像の中心付近であり、かつその画像の境界へ向かう対象物の歪みは、中心付近での歪みと比較してそれほど悩ましいものではないので、中心での視覚上顕著な部分により重要性を与えるため、それぞれの画素のエネルギーは、それぞれの画素の空間位置に対して重み付けられる。具体的には、画素のエネルギー値は、画像の中心からの画素の距離の逆数によって重み付けられる。
【００１８】
他のパラメータが、エネルギー関数の一部として用いられても良い。たとえば、平滑化された画像は、ローパスフィルタを前記画像に適用することによって計算され、かつ、前記画素のエネルギー値は、前記平滑化された画像の対応する画素に適用される勾配関数によって重み付けられる。具体的にはローパスフィルタは、4〜6の平滑度を取り得る2Dガウシアン平滑化関数であって良い。勾配関数は、画素の輝度又は画素のクロミナンスに基づいて良い。
【００１９】
エネルギー関数は、一組のシームの中から最小のエネルギー値のシームを選択し、かつ前記画像中の選択されたシームを抑制又は複製することによって、シームカービングに用いることができる。ここで、シームとは画像の一方から他方までの連続する画素の線である。シームのエネルギー値は、その画素のエネルギー値の合計に等しい。
【００２０】
画像の種類に依存して、特別な実施例は、適合が容易なものとして、又は良好な結果を与えるものとして好適であると考えられる。しかしこれらの特別な実施例の態様は、適切若しくは必要なものとして結合又は修正されて良い。
【００２１】
本発明の第2態様では、記録媒体上に記憶されたコンピュータソフトウエア製品は一組の命令を有する。前記コンピュータが前記一組の命令を実行するとき、前記コンピュータは、当該方法を実行することが可能となる。
【００２２】
本発明の第3態様では、画素のマトリックスによって定義される画像を修正する装置は：
前記画像の色周波数分布を計算する第1計算機；
前記第1計算機と接続して各画素のエネルギー値を計算する第2計算機であって、前記エネルギー値は、画像の顕著性マップを定めるように、前記画素の色周波数の重み付け関数である、第2計算機；
前記第2計算機と接続して、前記画素のエネルギー値に基づいて前記画像を変換する画像修正装置；
を有する。
【００２３】
本発明の第4態様では、TVセットは、第1アスペクト比を有するディスプレイ及び少なくとも元の画像を受信する入力装置を有する。当該TVセットは、前記元の画像を、表示されるべき前記第1アスペクト比を有する目標画像に修正する上述の装置を有する。
【００２４】
本発明の上記及び他の態様は、単なる例として後述する実施例を参照することで明らかとなる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の一実施例による方法のフローチャートである。
【図２】A、B、Cは、エネルギーマップ及び累積のエネルギーマップを有する写真を表している。
【図３】本発明の一実施例による方法のフローチャートである。
【図４】本発明の他の実施例によるシステムを実装するTVセットの概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以降の説明では、画像の修正は、構図変更に焦点が置かれている。しかし開示されたエネルギー関数は、高い値の情報を含む領域を、バックグラウンドとしての役割を果たす他の領域から差異化することが重要となる他の画像変換にも用いられて良い。たとえば画像修正は、バックグラウンドをぼやけさせて主な対象を強調する手順で構成され、又は画像認識法における第1手順として構成されて良い。
【００２７】
本説明は、典型的な構図変更法としてシームカービングを用いる。しかし顕著性マップを用いる他の構図変更法も当業者には周知である。たとえば特許文献2は、サムネイル画像を生成する高レベルの顕著性マップを開示している。
【００２８】
典型的には図1では、画素のマトリックスによって定義される画像を修正する方法は：
手順1で、前記画素のマトリックスの色周波数分布を計算する手順；
手順3で、各画素についてのエネルギー値を、前記画素の色周波数の重み付け関数として定義して、画像の顕著性マップ(image  saliency  map)を画定する手順；及び、
手順5で、前記画素のエネルギー値に基づいて前記画像を変換する手順；
を有する。
【００２９】
特に、人間による情景の分類は、人間が、広域的な配置に関する情報と同程度に、局所的な領域に基づく情報にも依拠していることを示唆している。それに加えて、人間は、完全な情景の分類を行うのに、両種類の情報を統合しているように見える。対象は、その対象が存在する周囲の状況に依存して注意を引く。画像中の珍しい色は、人間の注目を引くように目立つ。
【００３０】
珍しい色を有する画像の一部を保存するため、画像中での色の分布を解析する色ヒストグラムが用いられる。たとえばCrチャネルとCbチャネルの各々は、10ビンに離散化される。2次元(2D)の規格化された、画像のCbCrヒストグラムが生成され、各ビン中での画素の数を算出する。続いて画像中の画素は、その画素が属するヒストグラムのビンに反比例するように重み付けられる。より具体的には、(x,y)での画素が、Hで与えられるビンのヒストグラム値に属する場合、CbCrヒストグラム解析によるエネルギーは、次式で与えられる。
【００３１】
【数１】
2012521708.tif 000003
ここで各画素のエネルギーは、0〜1の範囲で定義されることに留意して欲しい。たとえ実際には画像中の厳密な比率では識別不可能であるとしても、珍しい色が強調されるように、0.66の最大カットオフヒストグラムエネルギーが用いられる。H(ICb(x,y),ICr(x,y))≦0.015である全ての珍しい画素は、最大の重みである0.66を得る。これは、式1における分母のヒストグラム値が非常に小さいことで、eHの値が無限大になることを回避するという利点を有する。しかもヒストグラムエネルギーのそのようなカットオフ定めることによって、ヒストグラムエネルギーと勾配エネルギーとを結合するとき、端部は依然として、珍しい色の画素よりも重要なままである。
【００３２】
シームカービングは、1回で1画素だけ画像の幅若しくは高さを減少又は拡大させることによって実現される。画像の寸法は、その画像の高さ若しくは幅に沿って画素を巧く取り出す又は挿入することによって、減少又は拡大される。シームカービングは、最も目立たない状態で接続した画素のシームの発見に基づいている。高さ又は幅を減少させる一方で、そのような連続したシームを取り除くことで、関心領域を歪めることなく視覚的な認識が保存される。同様に拡大する一方で、それらの最も目立たないシームを複製することによって、関心領域はそれほど変化しないので、画像の本来の風景が維持される。
【００３３】
例として、画像の幅を減少させたいと考えると仮定する。シームカービングの基本的な考え方は、周辺と混じり合っている目立たない画素を除去することである。従ってアルゴリズムは、各画素が視覚的にどの程度重要なのかを基本的に反映するその画素についてのエネルギー関数を定義する。アルゴリズムは、エネルギーモデルを定める輝度チャネルに依存するようである。よって、Iを、n行m列のn×mの画像のグレイスケール変換であるとし、e(x,y)を、水平位置xで垂直位置yの画素のエネルギーを表すとする。シームカービングは、式1で表されているようにエネルギー関数を定める。これは、水平方向及び垂直方向における勾配の絶対値の和である（L1-norm）。
【００３４】
【数２】
2012521708.tif 000004
図2Bは、図2Aの写真のエネルギー関数を視覚化している。低エネルギー画素は、暗い画素又は目立つことなく除去可能な画素である。
【００３５】
しかし画像から画素を無作為に除去することでその画像の形状を歪めてしまう恐れがある。よって長方形形状を保存するためには、どの行又は列からも同数の画素が除去されることが必要となる。このことをすべて考慮すると、シームは、1つの画像上での上から下までの（又は左から右までの）接続した画素の線として定義される。
【００３６】
より形式的には、垂直シームは次式で定義される。
【００３７】
【数３】
2012521708.tif 000005
ここでxは、行から列へのマッピングx:[1,2,…,n]→[1,…,m]である。つまり、垂直シームは、画像中の上から下までの8つの画素が接続した線である。画像中の各列には1つの画素しか含まれていない。図2Bは複数の垂直シームを図示している。
【００３８】
同様に、yがマッピングy:[1,…,m]→[1,…,n]である場合、水平シームは次式で定義される。
【００３９】
【数４】
2012521708.tif 000006
低エネルギーの画素を除去する目的があるので、低エネルギーのシームを探索する。その目的のため、シームのコスト又はエネルギーは次式で定義される。
【００４０】
【数５】
2012521708.tif 000007
よって最適のシームs*とは、シームのコストを最小化するシームのことである。数学的にはs*は(6)式で定義される。
【００４１】
【数６】
2012521708.tif 000008
ボトムアップ法による動的プログラミングは、最適なシームを探索するのに用いられる。上から下までの画像の高さに沿ったエネルギーが積算される。シームは接続していなければならないので、前の列内の3つの隣接するシームのうちの1つを結合させる各画素での累積の最小エネルギーが計算される。第1手順では、画像は第2列から最終列まで走査され、かつどの画素位置(i,j)についても、累積最小エネルギーMが、式(7)を用いることによって計算される。ここでe(i,j)は(i,j)でのエネルギーである。
【００４２】
M(i,j)=e(i,j)+min(M(i-1,j-1),M(i-1,j),M(i-1,j+1))  (7)
この処理の終了時には、Mにおける最終列の最小値は、最小の接続した垂直シームの終点を示唆する。この最小の入力から、最適なシームの線を後方から追跡することができる。図2Cは、図2Bのエネルギーマップについての累積最小エネルギーマップを図示している。
【００４３】
水平シームについてのMの定義は、行を列として置き換えたものと同一である。
【００４４】
最適な垂直シームが発見され、n×mの画像が、最適垂直シームを除去する（取り出す）ことによって、n×(m-1)の新たなサイズに構図変更されることに留意して欲しい。このようにして繰り返しシームを除去することによって、新たなサイズを構図変更されて良い。画像を拡大するため、最適なシームは、シーム画素の左隣と右隣の平均をとることによって複製される。しかし2行以上を拡大するときには、同一のシームが繰り返し選ばれる。これにより伸張が起こる。従って拡大するためには、一組のシームが、シームを複製する前に解析される。
【００４５】
よって画素のエネルギーを計算する方法は、シームカービングの核である。
【００４６】
有効な構図変更を実現するため、人間の認識について検討する必要がある。私たちの目は、画像中の構造を知覚しようとし、かつ見慣れた対象物を認識しようとする。私たちの目は、様々なスケールでの情報を組み合わせる能力を有し、また必要なときには、微細スケールの詳細を抑制することもできる。たとえば木で作られたテーブルを見るとき、私たちは、日常生活において、その微細なスケールの模様を自動的に無視している。複数のスケールでの情報を有機的に構成することは、私たちの前の複雑な環境を単純化する方法である。
【００４７】
人間の認識のシミュレーションを行うため、エネルギー関数は、微細スケールの模様を統合又は無視することによって、複数のスケールをも考慮する。
【００４８】
目的が、高空間周波数に相当する微細パターンを抑制することであるため、ぼかし又はローパスフィルタは不要である。畳み込み変換の範囲内では、ガウシアンカーネルは、平滑化によるアーティファクトを生じさせないという利点を有する。標準偏差σが5のガウシアン平滑化カーネルは良好な結果を与える。しかし、σの値は厳密に5である必要はなく、平滑化の意図は、微細な詳細を除外して、関心領域を取り出すことにあることに留意して欲しい。小さなσの値を選ぶことは、微細な詳細に重要性を与えることを意味する。大きなσの値を選ぶことは、サイズ変更可能な大きさの詳細部を無視することで、焦点を大きな対象物に厳密に置くことを意味する。
【００４９】
よってエネルギー関数は、画像の微細スケールの勾配と粗いスケールでの規格化された勾配の組み合わせとして再定義されることで、粗いスケールに高い重みが与えられ、かつ粗いスケールが全く加えられないところにのみ微細スケールが用いられる。改善されたエネルギー関数は以下である。
【００５０】
【数７】
2012521708.tif 000009
G(I(x,y),σ)は、グレイスケール画像Iと、標準偏差がσの2Dガウシアン平滑化関数の畳み込みである。
【００５１】
一般的には、大抵の画像解析は輝度チャネル上で行われる。しかし画像の内容を解釈しようとするとき、色を無視することはできない。色は、人間の視覚系での対象物の識別及び認識において重要な役割を果たしている。対象物の分割における色の重要性から学ぶと、色の勾配は対象物の境界を強調するようだ。端部及び輪郭部に対する人間の認識の感度は高いので、対象物の境界を厳密に取り出し、かつそれを保存することで、良好な構図変更のためのさらなる視覚上の手がかりが与えられ得る。
【００５２】
また目的が、対象物の境界を強調することであって、微細な詳細部の色の特徴を強調することではないので、粗いスケールでの色勾配のみが用いられる。画像分割には複数の色空間の選択肢が存在する。輝度と色チャネルを別個に処理するため、YCbCr色空間が用いられる。式(10)は、粗いスケールの画像解析用のエネルギー関数を定義する。
【００５３】
【数８】
2012521708.tif 000010
Gは、標準偏差σ=5の2Dガウシアン平滑化関数である。
【００５４】
画像の焦点又は関心領域は、大抵の画像の中心付近である。画像のエネルギーマップを定めるとき、端部及び対象物の中心はより重要となると考えられる。画像の境界へ向かう対象物の歪みは、中心付近の対象物の歪みと比較してそれほど悩ましいものではない。
【００５５】
よって各画素のエネルギーは、画像中でのその画素の空間位置に対して重み付けされる。(xc,yc)を、n列m行の画像Iの中心とする。dE((x,y),( xc,yc))は、(x,y)での画素pと中心(xc,yc)との間のユークリッド距離であるとする。最大距離dEは、画像の隅の1つと中心との間の距離であり、かつ式(11)で定義することができる。境界へ向かう特徴部と比較して、中心部での視覚的に顕著な特徴部に対してより重要度を与えるため、エネルギーマップwspatialは次式で定義される。
【００５６】
【数９】
2012521708.tif 000011
まとめると、画素のマトリックスによって定義される元の画像を構図変更する方法は、図3に示されているように：
手順10において、ローパスフィルタを適用することによって前記元の画像の平滑化された画像を計算する手順；
手順12において、各画素について、エネルギー値を、前記画素に適用された第1勾配関数と、前記平滑化された画像の対応する画素に適用された第2勾配関数の重み付けされた和として定義する手順；
手順14において、一組のシームのうち最小エネルギー値のシームを選択する手順であって、シームは、前記画像の一方から他方までの連続する画素の線であり、前記シームのエネルギー値は前記シームの画素のエネルギーの総和に等しい、手順；
手順16において、前記の元の画像において選択されたシームを抑制又は複製することで、前記画像のアスペクト比を修正する手順；
を有する。
【００５７】
当該方法は、図4に図示されたTVセットにも実装されて良い。当該TVセットは、第1アスペクト比を有するディスプレイ20、及び、前記第1アスペクト比とは異なる第2アスペクト比を有する元の画像を受信する入力装置22を有する。たとえば4:3のビデオを表示させる必要がある、16:9のワイドスクリーンがその一例である。
【００５８】
当該装置24は：
前記画像の色周波数分布を計算する第1計算機26；
前記第1計算機と接続して各画素のエネルギー値を計算する第2計算機であって、前記エネルギー値は、画像の顕著性マップを定めるように、前記画素の色周波数の重み付け関数である、第2計算機28；
前記第2計算機と接続して、前記画素のエネルギー値に基づいて前記画像を変換する画像修正装置30；
を有する。
【００５９】
画像修正装置30は、一組のシームのうち最小エネルギー値のシームを選択する選択装置を有して良い。画像修正装置30は、前記の画像中の選択されたシームを抑制又は複製することで、前記画像のアスペクト比を修正する。
【００６０】
当該装置は、記録媒体上に記憶されたコンピュータソフトウエア製品は一組の命令を有する。前記コンピュータが前記一組の命令を実行するとき、前記コンピュータは、当該方法を実行することが可能となる。しかし各操作が硬度に並列化され、かつビデオ処理によって具体的に要求される処理能力が高いため、当業者は、当該システムを、有利となるように、たとえばFPGAのような特定ハードウエア構成部品に実装し、又は特定のデジタル信号処理装置を用いることによって実装することができる。
【００６１】
たとえば本明細書にて開示されたエネルギー関数を用いたシームカービングは、3Dビデオ時空間立方体内において2Dシームを定めることによってビデオに適用することができる。表面と各フレームとの交差は、本明細書におけるシームを定める。多角形のシーム表面は、シームを長い時間をかけて適合するように変化させることで、時間的コヒーレンスを維持することを可能にする。従って本明細書において用いられている「画像」という語はビデオフレームをも含む。
【図１】
2012521708.tif 000012
【図２Ａ】
2012521708.tif 000013
【図２Ｂ】
2012521708.tif 000014
【図２Ｃ】
2012521708.tif 000015
【図３】
2012521708.tif 000016
【図４】
2012521708.tif 000017
【国際調査報告】
2012521708.tif 000018
2012521708.tif 000019
2012521708.tif 000020
2012521708.tif 000021