(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されるビデオ信号に応じて背景画像を得ると共に、そのビデオ信号による現画像とその背景画像との比較によりその現画像の変化領域を抽出する変化領域抽出手段と、
上記変化領域抽出手段により抽出された変化領域を２値化すると共に、それら２値化後の変化領域の固まり毎に特徴量を演算する特徴量演算手段と、
上記特徴量演算手段により演算された特徴量に応じた変化領域の外接四角形同士が一つの変化対象として統合可能か判定し、かつ、その外接四角形の大きさが所定の値より大きい場合ほど統合し難くなる統合条件にすると共に、外接四角形の大きさが所定の値より小さい場合ほど統合し易くなる統合条件にして、統合可能な場合には、統合した外接四角形を生成する変化領域統合手段と、
上記変化領域統合手段により統合された外接四角形の特徴量を上記特徴量演算手段により演算された特徴量に応じて再演算し、その再演算した外接四角形の特徴量と予め設定された対象の特徴量とを比較し、一致するか判定する対象判定手段とを備え、
上記変化領域統合手段は、
予め画像領域を区分した各範囲毎に外接四角形最大値がそれぞれ設定され、外接四角形がいずれの範囲に相当するか判定する範囲判定手段と、
一方の外接四角形の大きさを演算し、その外接四角形の大きさが所定の値より大きい場合ほど、仮想外接四角形の大きさを決定する倍率を、標準倍数に対して小さく設定すると共に、その外接四角形の大きさが所定の値より小さい場合ほど、仮想外接四角形の大きさを決定する倍率を、標準倍数に対して大きく設定し、その設定した倍率でその一方の外接四角形を変更した仮想外接四角形が他方の外接四角形を含んでいるか判定し、含んでいる場合にはそれら一方および他方の外接四角形同士を統合した場合の外接四角形の大きさを演算し、その統合した外接四角形の大きさが上記範囲判定手段により判定された一方の外接四角形の範囲に応じた外接四角形最大値を超えていない場合には、統合する仮想外接四角形判定手段とを備えたことを特徴とする監視用画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、領域統合手法を改良した監視用画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
図１は従来の監視用画像処理装置を示す構成図であり、図において、１はビデオ信号を入力する画像入力部、２はビデオ信号による現画像を蓄積する現画像蓄積部、３はビデオ信号による背景画像を蓄積する背景画像蓄積部、４はビデオ信号を逐次処理して背景画像を得ると共に、更新後の背景画像を背景画像蓄積部３に蓄積させる背景更新部、５は現画像と背景画像との比較により、その差分から現画像の変化領域を抽出する背景差分部である。
６は現画像の変化領域を２値化するための閾値を演算する閾値演算部、７は現画像の変化領域をその閾値で２値化する２値化部、８はその２値データを固まり毎にラベルを付番するラベリング部、９は付番されたラベル毎に特徴量を演算する特徴量演算部である。
１０は付番されたラベル毎に、同一の変化対象に属すると思われる変化領域を統合して１つの変化領域にまとめる領域統合部である。１１は予め設定され記憶された発報対象特徴量、１２は領域統合部１０で統合された変化領域の特徴量を再演算し、その再演算した特徴量、および、特徴量演算部９で演算され領域統合部１０で統合されなかった変化領域の特徴量と、発報対象特徴量１１とを比較し、一致するか判定する認識処理部、１３は認識処理部１２で一致が判定された場合に発報する発報処理部である。
図６は従来の領域統合部の処理を示すフローチャート、図７は従来の領域統合部の処理を示す説明図である。
【０００３】
次に動作について説明する。
図１において、画像入力部１には、監視カメラからのビデオ信号が入力され、Ａ／Ｄ変換した後、例えば、Ｒ，Ｇ，Ｂについて各８ビットの画像データとして現画像蓄積部２および背景画像蓄積部３に供給する。現画像蓄積部２では、その画像データを蓄積する。背景画像蓄積部３では、その画像データを背景更新部４に供給し、背景更新部４では、例えば、過去３０枚分の画像データの平均から背景画像を演算し、背景画像蓄積部３に蓄積される背景画像を逐次更新する。ここで、背景画像を逐次更新するのは、監視カメラが写している領域の風景が、昼と夜で異なったり、物の移動等で異なったりすることに対処するためである。背景差分部５では、現画像蓄積部２の現画像と背景画像蓄積部３の背景画像とを比較して、その差分から現画像における移動物または変化物等の変化領域を抽出する。
閾値演算部６では、背景差分部５からの背景差分データ（８ビット）を２値化（１ビット）するための閾値を演算する。これは背景差分データに基づいて最適閾値を求めるのが一般的である。２値化部７では、閾値演算部６で求められた閾値で背景差分データを２値化する。ラベリング部８では、２値化部７から出力される２値データを固まり毎に付番する。ここで、２値データの固まりとは、例えば、隣接するデータ“１”の画素を１固まりと捉えるものである。図７に示す領域統合前には、２値データの固まりが３つあるが、ここでは、それぞれについて付番する。特徴量演算部９では、ラベリング部８で付番されたラベル毎に、その特徴量を算出する。ここで、特徴量とは、２値データの固まり毎、すなわち、各変化領域の面積、縦横寸法等である。
【０００４】
領域統合部１０では、ラベリング部８で付番されたラベル毎に、同一の変化対象に属すると思われる変化領域を統合して１つの変化領域にまとめる。
図６および図７はその領域統合部１０の処理を詳しく説明したものであり、以下、図６および図７を参照しながら説明する。
まず、フェレ径数判断部ＳＴ１では、ラベリング部８から得られるフェレ径数を判断する。ここで、フェレ径とは、図７に示すように、変化領域の外接四角形である。ラベリング部８では、各変化領域毎にラベルを付番するので、ラベリング部８からフェレ径の総数が得られることになる。図７に示す領域統合前では、フェレ径数が３であり、この場合、ステップＳＴ２〜ＳＴ６の処理が３回行われることになる。ステップＳＴ２〜ＳＴ６の処理はフェレ径の全組み合せ回数分行われ、フェレ径数がｎの場合は、nＣ2回行われることになる。
その後、各フェレ径間において以下の統合可否判断を行う。
（従来条件１）包含判定部ＳＴ２では、一方のフェレ径が他方のフェレ径に完全に包含されているかどうかを判断する。包含されている場合には両フェレ径同士の統合を行う。
（従来条件２）接触判定部ＳＴ３では、一方のフェレ径が他方のフェレ径に接触しているかどうかを判断する。接触している場合には両フェレ径同士の統合を行う。
（従来条件３）中点座標演算部ＳＴ４では、フェレ径の中点座標を演算し、仮想フェレ径演算部ＳＴ５では、中点同一で、縦２倍、横２倍（設定により倍数変更可）の仮想フェレ径を演算する。仮想フェレ径判定部ＳＴ６では、仮想フェレ径内に他方のフェレ径の中点が含まれる場合には両フェレ径同士の統合を行う。
図７では領域統合部１０の処理によって領域統合前から領域統合後へフェレ径が変化した様子を示した。
【０００５】
認識処理部１２では、領域統合部１０で統合されたフェレ径の変化領域の特徴量を再演算し、その再演算した特徴量、および、特徴量演算部９で演算され領域統合部１０で統合されなかったフェレ径の変化領域の特徴量と、予め設定され記憶してある例えば、人物、車両等の発報対象特徴量１１とを比較し、一致するか判定する。発報処理部１３では、認識処理部１２で一致が判定された場合にＢＥＥＰ音等で発報する。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
従来の監視用画像処理装置は以上のように構成されているので、一般的に監視カメラは撮影する範囲を広くするために、高い位置から見下ろす形態をとるため遠近感のある画像となる。すなわち、画面下部では距離的に近い対象を、画面上部では遠い対象を撮像する。このため、従来の監視用画像処理装置における領域統合部１０では、以下のような課題があった。
画面内を同一条件で領域統合するため、画面に大きく撮影される対象については、過統合が発生しやすく、反対に小さく撮影される対象については、不完全統合が発生しやすい。
過統合や不完全統合は、個々の移動体を正確に抽出できないため、予め記憶してある発報対象特徴量１１との比較する際に、誤差を生じる。これにより、発報対象であっても発報対象と判定しない不検知や、発報対象でないのに発報対象と判定してしまう不要検知が発生してしまう。
【０００７】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、過統合および不完全統合による不検知および不要検知を防止し、個々の対象を正確に判定する監視用画像処理装置を得ることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る監視用画像処理装置は、入力されるビデオ信号に応じて背景画像を得ると共に、そのビデオ信号による現画像とその背景画像との比較によりその現画像の変化領域を抽出する変化領域抽出手段と、その変化領域抽出手段により抽出された変化領域を２値化すると共に、それら２値化後の変化領域の固まり毎に特徴量を演算する特徴量演算手段と、その特徴量演算手段により演算された特徴量に応じた変化領域の外接四角形同士が一つの変化対象として統合可能か判定し、かつ、その外接四角形の大きさが所定の値より大きい場合ほど統合し難くなる統合条件にすると共に、外接四角形の大きさが所定の値より小さい場合ほど統合し易くなる統合条件にして、統合可能な場合には、統合した外接四角形を生成する変化領域統合手段と、その変化領域統合手段により統合された外接四角形の特徴量を上記特徴量演算手段により演算された特徴量に応じて再演算し、その再演算した外接四角形の特徴量と予め設定された対象の特徴量とを比較し、一致するか判定する対象判定手段とを備え、変化領域統合手段は、予め画像領域を区分した各範囲毎に外接四角形最大値がそれぞれ設定され、外接四角形がいずれの範囲に相当するか判定する範囲判定手段と、一方の外接四角形の大きさを演算し、その外接四角形の大きさが所定の値より大きい場合ほど、仮想外接四角形の大きさを決定する倍率を、標準倍数に対して小さく設定すると共に、その外接四角形の大きさが所定の値より小さい場合ほど、仮想外接四角形の大きさを決定する倍率を、標準倍数に対して大きく設定し、その設定した倍率でその一方の外接四角形を変更した仮想外接四角形が他方の外接四角形を含んでいるか判定し、含んでいる場合にはそれら一方および他方の外接四角形同士を統合した場合の外接四角形の大きさを演算し、その統合した外接四角形の大きさが上記範囲判定手段により判定された一方の外接四角形の範囲に応じた外接四角形最大値を超えていない場合には、統合する仮想外接四角形判定手段とを備えたものである。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の一形態を説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による監視用画像処理装置を示す構成図であり、図において、１はビデオ信号を入力する画像入力部、２はビデオ信号による現画像を蓄積する現画像蓄積部、３はビデオ信号による背景画像を蓄積する背景画像蓄積部、４はビデオ信号を逐次処理して背景画像を得ると共に、更新後の背景画像を背景画像蓄積部３に蓄積させる背景更新部、５は現画像と背景画像との比較により、その差分から現画像の変化領域を抽出する背景差分部である。以上により、変化領域抽出手段を構成する。
６は現画像の変化領域を２値化するための閾値を演算する閾値演算部、７は現画像の変化領域をその閾値で２値化する２値化部、８はその２値データを固まり毎にラベルを付番するラベリング部、９は付番されたラベル毎に特徴量を演算する特徴量演算部である。以上により、特徴量演算手段を構成する。
１０は付番されたラベル毎に、同一の変化対象に属すると思われる変化領域を統合して１つの変化領域にまとめる領域統合部である。以上により、変化領域統合手段を構成する。
１１は予め設定され記憶された発報対象特徴量、１２は領域統合部１０で統合された変化領域の特徴量を再演算し、その再演算した特徴量、および、特徴量演算部９で演算され領域統合部１０で統合されなかった変化領域の特徴量と、発報対象特徴量１１とを比較し、一致するか判定する認識処理部、１３は認識処理部１２で一致が判定された場合に発報する発報処理部である。以上により、対象判定手段を構成する。
図２はこの発明の実施の形態１による領域統合部の処理を示すフローチャート、図３はこの発明の実施の形態１による領域統合部の処理を示す説明図である。
【００１０】
次に動作について説明する。
図１において、画像入力部１には、監視カメラからのビデオ信号が入力され、Ａ／Ｄ変換した後、例えば、Ｒ，Ｇ，Ｂについて各８ビットの画像データとして現画像蓄積部２および背景画像蓄積部３に供給する。現画像蓄積部２では、その画像データを蓄積する。背景画像蓄積部３では、その画像データを背景更新部４に供給し、背景更新部４では、例えば、過去３０枚分の画像データの平均から背景画像を演算し、背景画像蓄積部３に蓄積される背景画像を逐次更新する。ここで、背景画像を逐次更新するのは、監視カメラが写している領域の風景が、昼と夜で異なったり、物の移動等で異なったりすることに対処するためである。背景差分部５では、現画像蓄積部２の現画像と背景画像蓄積部３の背景画像とを比較して、その差分から現画像における移動物または変化物等の変化領域を抽出する。
閾値演算部６では、背景差分部５からの背景差分データ（８ビット）を２値化（１ビット）するための閾値を演算する。これは背景差分データに基づいて最適閾値を求めるのが一般的である。２値化部７では、閾値演算部６で求められた閾値で背景差分データを２値化する。ラベリング部８では、２値化部７から出力される２値データを固まり毎に付番する。ここで、２値データの固まりとは、例えば、隣接するデータ“１”の画素を１固まりと捉えるものである。図３に示す領域統合前には、２値データの固まりが８つあるが、ここでは、それぞれについて付番する。特徴量演算部９では、ラベリング部８で付番されたラベル毎に、その特徴量を算出する。ここで、特徴量とは、２値データの固まり毎、すなわち、各変化領域の面積、縦横寸法等である。
【００１１】
領域統合部１０では、ラベリング部８で付番されたラベル毎に、同一の変化対象に属すると思われる変化領域を統合して１つの変化領域にまとめる。
図２および図３はその領域統合部１０の処理を詳しく説明したものであり、以下、図２および図３を参照しながら説明する。
まず、フェレ径数判断部ＳＴ１では、ラベリング部８から得られるフェレ径数を判断する。ここで、フェレ径とは、図３に示すように、変化領域の外接四角形である。ラベリング部８では、各変化領域毎にラベルを付番するので、ラベリング部８からフェレ径の総数が得られることになる。図３に示す領域統合前では、フェレ径数が８であり、この場合、ステップＳＴ２〜ＳＴ６の処理が２８回行われることになる。ステップＳＴ２〜ＳＴ６の処理はフェレ径の全組み合せ回数分行われ、フェレ径数がｎの場合は、nＣ2 回行われることになる。
その後、各フェレ径間において以下の統合可否判断を行う。
（発明１条件１）包含判定部ＳＴ２では、一方のフェレ径が他方のフェレ径に完全に包含されているかどうかを判断する。包含されている場合には両フェレ径同士の統合を行う。
（発明１条件２）接触判定部ＳＴ３では、一方のフェレ径が他方のフェレ径に接触しているかどうかを判断する。接触している場合には両フェレ径同士の統合を行う。
（発明１条件３）中点座標演算部ＳＴ４では、フェレ径の中点座標を演算し、サイズ判断部ＳＴ１１では、各フェレ径の縦サイズ、横サイズを判断し、予め判定したい画像条件に合わせて設定されたサイズにて、縦横それぞれ３つ（組み合せとしては計９つ）に分類する。サイズ別仮想フェレ径演算部ＳＴ１２では、ステップＳＴ１１でのサイズ情報に基づいて仮想フェレ径を演算する。
演算方法は、縦横それぞれ分類したサイズ毎に、
サイズ大：標準倍数＊ｍ倍（０＜ｍ＜１）
サイズ中：標準倍数
サイズ小：標準倍数＊ｎ倍（１≦ｎ）
とし、標準倍数は縦２倍、横２倍（設定により倍数変更可）である。
仮想フェレ径判定部ＳＴ６では、仮想フェレ径内に他方のフェレ径の中点が含まれる場合には両フェレ径同士の統合を行う。
なお、中点座標演算部ＳＴ４、サイズ判断部ＳＴ１１、サイズ別仮想フェレ径演算部ＳＴ１２、および仮想フェレ径判定部ＳＴ６により、仮想外接四角形判定手段を構成する。
【００１２】
認識処理部１２では、領域統合部１０で統合されたフェレ径の変化領域の特徴量を再演算し、その再演算した特徴量、および、特徴量演算部９で演算され領域統合部１０で統合されなかったフェレ径の変化領域の特徴量と、予め設定され記憶してある例えば、人物、車両等の発報対象特徴量１１とを比較し、一致するか判定する。発報処理部１３では、認識処理部１２で一致が判定された場合にＢＥＥＰ音等で発報する。
【００１３】
図３では従来の領域統合部１０の処理によって領域統合前から領域統合後へフェレ径が変化した様子と、この実施の形態１の領域統合部１０の処理によって領域統合前から領域統合後へフェレ径が変化した様子とを示した。
図３に示したような遠近感のある画像においては、大きいフェレ径の場合には（従来条件１）、（従来条件２）で十分な統合が行われ、（従来条件３）では過統合を引き起こしてしまう。
反対に、小さいフェレ径の場合には、（従来条件１）、（従来条件２）で統合できるケースは少なく、（従来条件３）でも完全に統合することはできない。これは、遠方の小さな変化は画像のコントラストが小さい場合が多く、差分によって得られる変化領域が小さくなるためである。
この実施の形態１では、大きいフェレ径、すなわち、近くに映る対象に対して統合し難くし、小さいフェレ径、すなわち遠くに映る対象に対して統合し易くすることで、対象を正確に抽出することができる。
【００１４】
実施の形態２．
この実施の形態２による監視用画像処理装置を示す構成図は、図１と同一である。
図４はこの発明の実施の形態２による領域統合部の処理を示すフローチャート、図５はこの発明の実施の形態２による領域統合部の処理を示す説明図である。
【００１５】
次に動作について説明する。
図４および図５は領域統合部１０の処理を詳しく説明したものであり、以下、図４および図５を参照しながら説明する。
まず、フェレ径数判断部ＳＴ１では、ラベリング部８から得られるフェレ径数を判断し、中点座標演算部ＳＴ４では、各フェレ径の中点座標を演算する。
次に、範囲属性付加部ＳＴ２１では、図５に示す範囲設定例のように、予め判定したい画像条件に合わせて画像領域を区分した各範囲毎にフェレ径最大値がそれぞれ設定されており、各フェレ径の中点座標がいずれの範囲に含まれるか判定し、その判定した範囲の属性を各フェレ径に付加する。なお、範囲は画面中の任意のエリアに任意形状で設定可能である。また、範囲属性付加部ＳＴ２１により、範囲判定手段を構成する。
その後、各フェレ径間において以下の統合可否判断を行う。
（発明２条件１）包含判定部ＳＴ２では、一方のフェレ径が他方のフェレ径に完全に包含されているかどうかを判断する。包含されている場合には両フェレ径同士の統合を行う。
（発明２条件２）接触判定部ＳＴ３では、一方のフェレ径が他方のフェレ径に接触しているかどうかを判断する。接触している場合には、統合後フェレ径長判定部ＳＴ２２にて、統合した場合のフェレ径長を演算し、範囲属性付加部ＳＴ２１により付加された範囲におけるフェレ径最大値との比較を行う。フェレ径最大値を超えていない場合には、統合を行う。なお、範囲をまたがるフェレ径間の場合には、片方の条件を満足すれば良い。
（発明２条件３）サイズ判断部ＳＴ１１では、各フェレ径の縦サイズ、横サイズを判断し、予め判定したい画像条件に合わせて設定されたサイズにて縦横それぞれ３つ（組み合せとしては計９つ）に分類する。サイズ別仮想フェレ径演算部ＳＴ１２では、ステップＳＴ１１でのサイズ情報に基づいて仮想フェレ径を演算する。
演算方法は、縦横それぞれ分類したサイズ毎に、
サイズ大：標準倍数＊ｍ倍（０＜ｍ＜１）
サイズ中：標準倍数
サイズ小：標準倍数＊ｎ倍（１≦ｎ）
とし、標準倍数は縦２倍、横２倍（設定により倍数変更可）である。
仮想フェレ径判定部ＳＴ６では、仮想フェレ径内に他方のフェレ径の中点が含まれる場合には、統合後フェレ径長判定部ＳＴ２３にて、統合した場合のフェレ径長を演算し、範囲属性付加部ＳＴ２１により付加された範囲におけるフェレ径最大値との比較を行う。フェレ径最大値を超えていない場合には統合を行う。範囲をまたがるフェレ径間の場合には、片方の条件を満足すれば良い。
なお、中点座標演算部ＳＴ４、範囲属性付加部ＳＴ２１、サイズ判断部ＳＴ１１、サイズ別仮想フェレ径演算部ＳＴ１２、仮想フェレ径判定部ＳＴ６、および、統合後フェレ径長判定部ＳＴ２３により、仮想外接四角形判定手段を構成する。
【００１６】
図５では実施の形態１の領域統合部１０の処理によって領域統合前から領域統合後へフェレ径が変化した様子と、この実施の形態２の領域統合部１０の処理によって領域統合前から領域統合後へフェレ径が変化した様子とを示した。
図５の実施の形態１による統合後に示したように、大きいフェレ径が近傍に複数存在する場合には、実施の形態１の統合条件でも過統合を引き起こしてしまう。
一方、図５の実施の形態２による統合後に示したように、範囲１に属するフェレ径が統合する際のフェレ径最大値を、縦ｙ画素、横ｘ画素に設定することで、図５のような条件においても、過統合の発生を抑止し、対象を正確に抽出することができる。
【００１７】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、変化領域統合手段における外接四角形同士の統合条件を、その外接四角形の大きさが所定の値より大きい場合ほど統合し難くなる統合条件にすると共に、外接四角形の大きさが所定の値より小さい場合ほど統合し易くなる統合条件にするように構成したので、外接四角形が大きい場合に異なった変化対象の外接四角形同士が統合される過統合を引き起こすことなく、また、外接四角形が小さい場合に一つの変化対象の外接四角形が複数になってしまう不完全統合を引き起こすことなく、これら過統合および不完全統合による不検知および不要検知を防止し、個々の対象を正確に判定することができる効果がある。
また、仮想外接四角形判定手段において、一方の外接四角形の大きさが所定の値より大きい場合ほど、仮想外接四角形の大きさを決定する倍率を、標準倍数に対して小さく設定すると共に、その外接四角形の大きさが所定の値より小さい場合ほど、仮想外接四角形の大きさを決定する倍率を、標準倍数に対して大きく設定した倍率で一方の外接四角形を変更した仮想外接四角形が、他方の外接四角形を含んでいる場合には、外接四角形同士を統合した場合の外接四角形の大きさが範囲判定手段により判定された一方の外接四角形の範囲に応じた外接四角形最大値を超えていないか判定して、超えていない場合には、統合するように構成したので、範囲判定手段による画像領域中の範囲毎の外接四角形最大値の設定を、例えば、遠方の画像領域については、統合し易く、近い画像領域については、統合し難くすることで、過統合および不完全統合による不検知および不要検知をさらに防止し、個々の対象を正確に判定することができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  従来および実施の形態１による監視用画像処理装置を示す構成図である。
【図２】  この発明の実施の形態１による領域統合部の処理を示すフローチャートである。
【図３】  この発明の実施の形態１による領域統合部の処理を示す説明図である。
【図４】  この発明の実施の形態２による領域統合部の処理を示すフローチャートである。
【図５】  この発明の実施の形態２による領域統合部の処理を示す説明図である。
【図６】  従来の領域統合部の処理を示すフローチャートである。
【図７】  従来の領域統合部の処理を示す説明図である。
【符号の説明】
１  画像入力部、２  現画像蓄積部、３  背景画像蓄積部、４  背景更新部、５  背景差分部、６  閾値演算部、７  ２値化部、８  ラベリング部、９  特徴量演算部、１０  領域統合部、１１  発報対象特徴量、１２  認識処理部、１３  発報処理部、ＳＴ１  フェレ径数判断部、ＳＴ２  包含判定部、ＳＴ３  接触判定部、ＳＴ４  中点座標演算部、ＳＴ６  仮想フェレ径判定部、ＳＴ１１  サイズ判断部、ＳＴ１２  サイズ別仮想フェレ径演算部、ＳＴ２１  範囲属性付加部、ＳＴ２２，ＳＴ２３  統合後フェレ径長判定部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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