JP2000020687A - 画像加工装置および画像加工方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】画像データから、文字や図形・意匠などの独立
したパターンとして抽出可能な領域を検出することによ
り、原画像の状態を復元したり補正することは、時間や
ノウハウ、微妙な手作業などが必要であり、画像処理を
専門としない一般の利用者にとっては困難なものであっ
た。 【解決手段】画像入力部により入力された画像データか
ら、パターン検出部により、画像内の構成パターン要素
の検出を行い、操作部からの入力指示によって画像加工
部にて、抽出されたパターンを少なくとも移動、回転、
変形させて原画像に重ねることを可能にし、さらにこれ
らの操作により元位置に生じる画像部分の抜けを周囲の
画像情報から補って塞ぐことにより、抽出パターンを自
由に移動させても画像上に空白を生じさせない

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本願発明は、画像データか
ら、文字や図形、意匠など、独立したパターンを抽出し
た後に、原画像の状態を復元、補正する画像加工装置に
関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、デジタルカメラが普及し、画像デ
ータを専門家以外の一般消費者が取り扱うようになって
きた。通常の写真と比較してデジタルカメラで得られる
画像データの利点の一つに、撮影した画像を、パソコン
等を使用して加工、調整できる点にあるが、従来、この
様なデジタルカメラの撮影結果は、ＴＶなどに表示する
程度の用途に留まっていた。

【０００３】しかし、インターネットやパソコンの家
庭、個人ユーザへの浸透などにより、一般消費者におい
ても、簡単な画像の再利用、補正をしたい、というニー
ズが高まっていると考えられる。

【０００４】そこで、画像情報の中から各種パターン認
識を行い、情報を抽出する試みは従来からなされていた
が、その認識結果を画像処理に反映することは、特開平
９−９１４５０号公報に見られるが、それは特定領域に
おいて検出されたパターンを単に削除する程度のもので
あり、複雑に色情報が分布する一般的な画像の処理に利
用されるものでは無かった。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
画像処理ソフトを用いて画像データを加工することは、
時間やノウハウ、微妙な手作業などが必要とされ、画像
処理を専門としない一般の利用者にとっては敷居の高い
負担が要求されていた。

【０００６】本願発明は、画像データから、文字や図
形、意匠など、独立したパターンとして抽出可能な領域
を検出することにより、原画像の状態を復元したり、補
正することを目的とする。そして、画像データを加工す
る際に、パターン認識技術を導入することによって、利
用者に画像処理のノウハウや、微妙な手作業を必要とせ
ずに、原画像データの画像処理を行い、一般利用者の負
担を軽減することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本願発明は、加工すべき
画像の構成パターンの検出を行うパターン検出手段と、
このパターン検出手段によって検出されたパターンを少
なくとも移動、回転、変形させて前記加工すべき画像に
重ね合わせる手段と、この手段によってパターンを重ね
合わせた結果、前記加工すべき画像の元位置に生じるパ
ターンの抜けを周囲の画像の構成パターンから補って塞
ぐ手段とを有することを特徴とし、抽出パターンを自由
に移動させても画像上に空白を生じさせない。

【０００８】また、加工すべき画像データの構成パター
ンの検出を行うパターン検出手段と、このパターン検出
手段によって検出されたパターンの周辺の背景画像にお
ける規則的な模様を検出する模様検出手段と、前記パタ
ーン検出手段によって検出されたパターンを少なくとも
移動、回転、変形させて前記加工すべき画像に重ね合わ
せる手段と、この手段によってパターンを重ね合わせた
結果、前記加工すべき画像の元位置に生じる画像の空白
部分を、前記模様検出手段によって検出された規則的な
模様からなる画像で埋める手段とを有することを特徴と
し、検出されたパターンを自由に移動させても画像上に
空白を生じさせない。 また、加工すべき画像データの
構成パターンの検出を行うパターン検出手段と、このパ
ターン検出手段によって検出されたパターンの方向成分
を測定して、原画像の傾き方向を判定する判定手段と、
この判定手段によって判定した傾き方向をもとに、原画
像の傾きを補正する補正手段とを有することを特徴とす
る。

【０００９】

【発明の実施の形態】（発明の概要）まず、本願発明
は、文字や図形、意匠など、独立したパターンを含んだ
画像情報の、各画素において、隣接している画素の色情
報の分布領域が狭く、ほぼ同値の色情報を持ち、かつ各
画素が密集している領域をパターン領域候補として抽出
する。

【００１０】抽出した各領域候補に、近接する領域候補
が存在するかどうかを調べ、複数の領域候補の位置関係
および、サイズの比、領域間の距離に一定性があれば、
その領域候補を「文字」、複数の文字からなる「単語」
あるいは「行」として判定し、一定性がなければ、図
形、意匠として抽出を行なう。

【００１１】また、ここで図形一般という任意な形状を
したパターンではなく、文字や意匠といった定型的な形
状を持ったパターンを検出する時、文字認識，意匠認識
し、その結果得られた正しい形状と比較することによ
り、単に色情報のみから領域判定する場合に比べ、周辺
ノイズとなる画素を取り除いた、より厳密な領域判定を
行なうことが可能となる。

【００１２】パターン領域を検出した後、その領域内の
画素の色情報を、周囲の背景部分の色情報に基づいて変
更することができれば、パターン領域を消去し、その背
景画像部分の復元が可能となる。

【００１３】また、複数文字からなる行が検出された時
には、その行の傾き成分を求め、行が横書き、あるいは
縦書きであるかを判定することによって、文字の行を水
平方向や垂直方向に補正する画像処理を加えることが可
能となり、原画像の微妙な傾きを打ち消し、正しい向き
に修正することもできる。

【００１４】以下、図面に沿って本願発明の動作につい
て詳しく説明する。図１は、本願発明の構成図である。
画像入力部１１から入力された画像データは、各画素に
対応する色情報を持ったものとする。この色情報は、何
色で構成されていても構わない。単色な二値画像でも、
濃淡画像でもよい。

【００１５】また、入力された画像データの各画素に直
接色情報の値が定義されていてもよいし、ランレングス
・フォーマットの様に、連続する共通な色情報の長さを
データとして記録していても構わない。ただし、各画素
自身と、その周囲の画素の色情報が参照できなくてはな
らない。

【００１６】この様な画像データに対し、パターン検出
部１２は、パターン領域部分の検出を行う。以下に、パ
ターン領域の検出手法の一例を示す。画像中に存在する
文字や、図形、意匠等のパターンの領域内の色情報は、
ほぼ同一色である場合、グラディエーションがかかって
微妙に変化している場合、背景画像を透過した場合など
がある。

【００１７】いずれの場合においても、パターン領域内
の各画素の色情報の変化勾配は、その背景画像部分と比
較した時には緩やかと考えられるので、各画素の色情報
を調べ、色情報の急激に変化する部分をエッジとして検
出するなどの領域分離技術や、レイアウト解析技術な
ど、文字認識技術、画像処理技術を適用することによっ
て、パターン領域を検出することができる。

【００１８】このパターン領域の検出は、画像データ全
域に対して実施してもよいし、操作部１３にて、利用者
にパターン部分を含む画像領域の範囲指定を可能にして
もよい。

【００１９】また、パターン領域の抽出が行われた後、
誤って検出された不要な領域の削除指示や、処理過程で
除外されたパターン領域を再指定して以後の処理対象へ
の追加指示を操作部１３により行なうことも可能であ
る。

【００２０】パターン領域の抽出後、各パターン領域の
位置関係、サイズ比、領域間距離などから、各パターン
の分類を行い、図形であるか意匠であるか、文字である
かどうかを判定する。

【００２１】ここで文字認識、意匠認識を行って認識結
果が得られれば、そのパターン本来の形状を得ることが
出来る。その形状と原画像から抽出したパターンの形状
を比較することによって、色情報の分布によるパターン
抽出では区別できなかったパターン自身の領域部分と、
周囲のノイズ部分の領域の識別が可能となり、色情報に
よる抽出よりも厳密に行うことができる。

【００２２】パターン抽出結果と、操作部１３による指
示に基づき、画像加工部１４にて画像に対して行う画像
処理の例としては、抽出パターンの位置の変更，抽出パ
ターン部分のみの拡大縮小などの画像編集，抽出パター
ンを消去し、背景画像のみを利用したい場合に、パター
ンに隠されていた背景画像部分の復元，画像に含まれる
文字列情報の行方向を検出して、微妙に傾いた原画像の
傾きの補正などが挙げられる。これらについては実施例
１にて詳細を説明する。

【００２３】（実施例１）以下は、画像データからパタ
ーン部分を抽出した後に画像編集する際に、パターンの
元位置の背景画像部分を復元する例を図２をもとに説明
する。

【００２４】パターン検出部１３にて検出されたパター
ン領域を編集することにより、パターンの元位置に生じ
る部分の空白を、周囲の背景画像を利用して復元するに
は、パターンの領域の検出をできるだけ厳密に行い、パ
ターンのあった領域に生じる画像の空白部分を周囲の背
景画像を利用して塞ぐ必要がある。

【００２５】パターン領域の抽出は、前述した通りエッ
ジ検出など、色情報から通常行なわれるが、パターン周
囲のノイズも多くの場合含んでしまう。これは、色情報
の変化等にのみ着目した手法の場合、避けることは難し
い。

【００２６】ここでは、パターン認識技術 (文字認識、
意匠認識含む) を検出判定にフィードバックすることに
よって、パターン周囲に存在するがパターン形状には合
わないノイズ分を取り除くことが可能となる。このよう
に、パターン領域が抽出され、認識結果を反映すること
によって、ノイズ除去されたパターン領域が抽出される
（Ｓ２１）。

【００２７】抽出されたパターン領域を画像上で移動さ
せると（Ｓ２２）、元の位置のパターン領域部分が空白
となるので、次に、画像加工部１４にてパターン領域内
の画像の色情報を、周辺の背景画像の色情報と一致させ
る手法の一例について説明する。以下、背景画素に接す
るパターン領域の輪郭上の画素を輪郭画素と呼ぶ。

【００２８】まず、輪郭画素に隣接する背景部分の画素
が一つ、あるいは隣接する複数の背景画素の色情報が一
致する時、その輪郭画素の色情報を、隣接する画素の色
情報に一致させる。

【００２９】次に、複数の隣接画素が存在し、色情報が
異なる場合、図３のような画像において、図４（ａ）、
図４（ｂ）に示す様なマスクを用いて、周囲の複数の背
景画素から算出される色情報に、輪郭画素の色情報を変
更する（Ｓ２３）。

【００３０】例えば、画素１のように隣接する背景画素
が画素Ａ一つのみの場合、 画素１の色情報Ｃ１＝画素Ａの色情報ＣＡ となる。

【００３１】また、画素２のように隣接する背景画素が
３つ（画素Ｂ，Ｃ，Ｄ）で、図４（ａ）のマスクを用い
る場合、画素Ｂ，Ｃ，Ｄの色情報をＣＢ，ＣＣ，ＣＤと
すると、 画素２の色情報Ｃ２＝（ＣＢ＋ＣＣ＋ＣＤ）／３ となり、図４（ｂ）のマスクを用いる場合、画素Ｂ，
Ｃ，Ｄの色情報をＣＢ，ＣＣ，ＣＤとすると、 画素２の色情報Ｃ２＝（２・ＣＢ＋ＣＣ＋２・ＣＤ）／
５ となる。

【００３２】なお、図４（ａ），図４（ｂ）に示したマ
スクは例の一部であり、周囲の画素の位置に対する重み
付けは、他の値でも構わない。次に、初期状態の輪郭画
素全てに対して、上述の処理が終了した後、色情報が変
更された輪郭画素は、背景画素として扱う（Ｓ２５）。

【００３３】まだパターン領域が残っていれば（Ｓ２
４）、そのパターン領域に対して、再び上述の処理を行
ない、パターン領域が無くなるまで繰り返す。この例で
は、隣接画素を対象にマスク処理した例であるが、参照
する範囲を拡大したマスクを定義してもよい。

【００３４】これらの手法により、検出されたパターン
に該当する領域を周辺の背景画像の中に溶け込ませるこ
とができる。原画像から、パターン部分を消去した状態
の画像を生成することにより、パターン部分を任意の位
置に移動させたり、サイズを拡大縮小しても、画像上に
空白部分を生じない編集作業が可能となる。

【００３５】また、操作部１３から、移動対象となるパ
ターン領域の指示および、移動先位置指定を行うことに
より、移動対象となるパターンの原画像からの抜き出
し、元位置でのパターン領域の消去、および指定移動位
置への指定パターンの貼り付けによって、パターン領域
の画像上での移動を実現することが可能になる。

【００３６】上記の移動操作は、画像編集操作の一例で
あり、パターン部分の画像の回転処理をしたり、移動と
回転処理の両方を実行可能にしてもよい。また、抽出さ
れたパターン領域に対し、操作部１３にて選択指示およ
び拡大縮小パラメータを指示することにより、選択した
パターン領域の原画像からの抜き出し、元位置でのパタ
ーン領域の消去、パターン画像の拡大縮小変換、および
原画像への指定パターンの貼り付けによって、パターン
領域の画像上での拡大縮小を実現することもできる。

【００３７】パターン自身に対する編集操作としては、
他に縦横比を変更して拡大縮小させたり、パターンの輪
郭線を太めたり、細めたり、文字認識結果が利用できる
場合には、フォントを変更してパターン画像を再構成す
るなど、パターン認識した結果をフィードバックさせる
操作も可能となる。

【００３８】（実施例２）ここでは、パターン領域周辺
の背景画像が規則性のある模様で構成されている画像デ
ータからパターン領域部分を消去し、背景画像を復元す
る場合を記述する。

【００３９】図５の構成図と図６のフローチャートを用
いて、本実施例について説明する。パターン検出部２２
でパターン領域が検出された後（Ｓ６１）、模様検出部
２３にて各パターン周辺の背景画像領域が、規則的な模
様で構成されているのかどうかを調べる。以下に、規則
的な模様の検出手法の一例を示す。

【００４０】まず、パターン領域周辺の画像の各画素の
色情報の分布を調べ、最も面積の広い色領域の範囲を検
出する（Ｓ６２）。ここで調べる領域の例として、パタ
ーン領域の外接矩形の縦、横二倍程度の領域を想定す
る。

【００４１】次に、検出された色領域に囲まれる、パタ
ーン領域周辺の背景画像を取り出す（Ｓ６３）。この取
り出された領域に対し、各画素の色情報や、位置の分布
を調べ、規則的な変化が存在するかどうか判定する（Ｓ
６３）。

【００４２】ここで、もし規則性があれば、パターン領
域内の色情報を、実施例１で記した輪郭画素周辺の画素
の色情報からではなく、検出された規則性を持つ画像の
模様を重ねることによって置き換える（Ｓ６５）。

【００４３】この判定法は一例であり、パターン周辺部
を一定領域にて分割し、色情報の分散、平均の分布を判
定するといったテクスチャー検出法など、規則性を持っ
た模様を検出可能な手法であれば、他の手法を用いても
よい。

【００４４】これにより、背景画像が規則性のある模様
の繰り返しから構成されており、単に輪郭周辺の色情報
で直接パターン領域を置き換えると、規則性が崩れてし
まう様な画像を対象にしても、画像の中からパターン領
域を消すことが可能となる。

【００４５】（実施例２の変形例）パターン領域周辺の
背景画像が規則性のある模様で構成されている画像デー
タに対し、パターン領域に画像処理を加えて背景画像に
空白を生じないように復元する場合は、実施例２に、実
施例１と同様に、選択パターン領域の移動、拡大縮小操
作を可能としたものを考慮すればよい。

【００４６】（実施例３）画像の傾き補正を、文字から
なる「行」情報から行う場合で、以下に、パターン抽出
がなされた後に、文字からなる「行」を検出する手法の
一例を図１の構成図を用いて説明する。

【００４７】まず、パターン検出部１２は検出された各
パターン領域に対し、一番近い距離に位置する他のパタ
ーン領域を結ぶ直線を求め、その領域の組を「行」の候
補とする。その領域を以下文字領域候補と呼ぶ。また、
求めた直線の延長線上に、他のパターン領域が位置して
いれば、そのパターン領域も、行の構成要素に含め、文
字領域候補とする。

【００４８】一方、行候補内に含まれる、複数の文字領
域候補のサイズの平均を求め、平均よりも遥かに大きな
文字領域候補を行から除外する（例：縦横３倍以下、先
頭文字は判定の例外とするなど）。また、行候補内に含
まれ、隣接する文字領域候補同士の距離を求め、距離の
平均値から、大きく離れた文字領域候補を除外する
（例：平均値の３倍以内）。

【００４９】以上のようにして残った文字領域候補の集
団を「行」と判定し、行上に存在する領域候補を「文
字」と判定する。これらは文字、行を検出する手法の一
例であり、画像中から、文字、行領域を検出できれば他
の手法でも構わない。また、行の検出においても、操作
部１３によって、行を構成する複数の文字領域の組を指
定したり、検出された行の中から文字ではない領域、そ
の行には含まれない文字領域の除外指定を可能にしても
よい。

【００５０】次に画像加工部１４にて、画像データの傾
き補正をする手法について図７のフローチャートを使っ
て説明する。まず、検出された各行（Ｓ４１）の行方向
成分を算出する（Ｓ４２）。一例として、行に含まれる
各文字領域の外接矩形の中心を結んで直線として近似
し、その傾きを行方向とする。

【００５１】次に、画像上に検出された行が一つのみで
あり（Ｓ４３）、その行方向が垂直あるいは水平に近い
場合のみ（±１０°程度）（Ｓ４４）、その行方向を垂
直、あるいは水平方向に変換する回転変換を原画像に対
して行なう（Ｓ４５）。垂直、水平方向に近い行がなけ
れば、原画像には画像処理を行わない（Ｓ４６）。

【００５２】そして、画像上に、行が複数検出された
時、水平方向に近い行、垂直方向に近い行、その他の三
グループに分類（Ｓ４７）。水平方向に近い行、垂直方
向に近い行のグループでは、行方向の平均を求める。こ
こで、行が水平、または垂直に近いグループのみであれ
ば（Ｓ４８，Ｓ４９）、その平均を使用して（Ｓ４１
０）、Ｓ４５と同様の回転変換を原画像に対して行う
（Ｓ４５）。もし、その他のグループしかなければ、原
画像に画像処理は加えない（Ｓ４１１）。

【００５３】また、行が水平、または垂直に近いグルー
プの一方のみと、その他のグループの、二グループのみ
であれば（Ｓ４１２）、前者のグループの平均を使用し
て（Ｓ４１３）、回転変換を原画像に対して行う（Ｓ４
５）。

【００５４】また、水平、垂直に近い行のグループの両
方が得られた場合、水平方向グループの平均と垂直方向
グループの平均を求め（Ｓ４１４）、その中線方向の成
分を（Ｓ４１５）、４５°方向になる様な回転変換を原
画像に加える（Ｓ４１６）。

【００５５】これにより、水平または垂直方向に近い行
が検出できれば、それを正しい方向に修正することによ
って、原画像の微妙な傾きを補正することが出来る。 （記録媒体の実施例）本願発明は、専用のハードウェア
を用いずとも、汎用のプロセッサを用いたソフトウェア
による処理で実現することができる。例えば、図２，図
６，図７の処理はコンピュータプログラムを用いて実現
でき、これをフロッピーディスクやＣＤ−ＲＯＭなどの
記録媒体を通じてコンピュータに導入して実行させるこ
とにより、本願発明を実施することができる。

【００５６】

【発明の効果】パターン認識技術を適用することによっ
て、デジタルカメラ等で得られる画像データを、画像処
理の専門家ではない、一般ユーザーが画像処理のノウハ
ウや微妙な手作業を必要とせずに、加工、補正すること
が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本願発明の実施例１にかかわる構成を示した図
である。

【図２】本願発明の実施例１にかかわるフローチャート
を示した図である。

【図３】本願発明の実施例１にかかわるパターン領域の
例を示した図である。

【図４】本願発明の実施例１にかかわるマスクの例を示
した図である。

【図５】本願発明の実施例２にかかわる構成を示した図
である。

【図６】本願発明の実施例２にかかわるフローチャート
を示した図である。

【図７】本願発明の実施例３にかかわるフローチャート
を示した図である。

【符号の説明】

１１，２１…画像入力部 １２，２２…パターン検出部 １３，２５…操作部 １４，２４…画像加工部 ２３…模様検出部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 CA01 CB01 CD02 CD03 CD06 CE08 DC08 DC16 5C076 AA13 AA17 AA23 AA24 BA06 BB04

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】加工すべき画像の構成パターンの検出を行
   うパターン検出手段と、 このパターン検出手段によって検出されたパターンを少
   なくとも移動、回転、変形させて前記加工すべき画像に
   重ね合わせる手段と、 この手段によってパターンを重ね合わせた結果、前記加
   工すべき画像の元位置に生じるパターンの抜けを周囲の
   画像の構成パターンから補って塞ぐ手段とを有すること
   を特徴とする画像加工装置。
2. 【請求項２】加工すべき画像データの構成パターンの検
   出を行うパターン検出手段と、 このパターン検出手段によって検出されたパターンの周
   辺の背景画像における規則的な模様を検出する模様検出
   手段と、 前記パターン検出手段によって検出されたパターンを少
   なくとも移動、回転、変形させて前記加工すべき画像に
   重ね合わせる手段と、 この手段によってパターンを重ね合わせた結果、前記加
   工すべき画像の元位置に生じる画像の空白部分を、前記
   模様検出手段によって検出された規則的な模様からなる
   画像で埋める手段とを有することを特徴とする画像加工
   装置。
3. 【請求項３】加工すべき画像データの構成パターンの検
   出を行うパターン検出手段と、 このパターン検出手段によって検出されたパターンの方
   向成分を測定して、原画像の傾き方向を判定する判定手
   段と、 この判定手段によって判定した傾き方向をもとに、原画
   像の傾きを補正する補正手段とを有することを特徴とす
   る画像加工装置。
4. 【請求項４】加工すべき画像の構成パターンの検出を行
   い、 検出されたパターンを少なくとも移動、回転、変形させ
   て前記加工すべき画像に重ね合わせ、 パターンを重ね合わせた結果、前記加工すべき画像の元
   位置に生じるパターンの抜けを周囲の画像の構成パター
   ンから補って塞ぐことを特徴とする画像加工方法。
5. 【請求項５】加工すべき画像データの構成パターンの検
   出を行い、 検出されたパターンの周辺の背景画像における規則的な
   模様を検出し、 検出されたパターンを少なくとも移動、回転、変形させ
   て前記加工すべき画像に重ね合わせ、 パターンを重ね合わせた結果、前記加工すべき画像の元
   位置に生じる画像の空白部分を、検出された規則的な模
   様からなる画像で埋めることを特徴とする画像加工方
   法。
6. 【請求項６】加工すべき画像データの構成パターンの検
   出を行い、 検出されたパターンの方向成分を測定して、原画像の傾
   き方向を判定し、 判定した傾き方向をもとに、原画像の傾きを補正するこ
   とを特徴とする画像加工方法。
7. 【請求項７】画像を加工するためのプログラムをコンピ
   ュータで実行可能なように記録した記録媒体であって、 加工すべき画像の構成パターンの検出を行い、 検出されたパターンを少なくとも移動、回転、変形させ
   て前記加工すべき画像に重ね合わせ、 パターンを重ね合わせた結果、前記加工すべき画像の元
   位置に生じるパターンの抜けを周囲の画像の構成パター
   ンから補って塞ぐプログラムをコンピュータで実行可能
   なように記録した記録媒体。
8. 【請求項８】画像を加工するためのプログラムをコンピ
   ュータで実行可能なように記録した記録媒体であって、 加工すべき画像データの構成パターンの検出を行い、 検出されたパターンの周辺の背景画像における規則的な
   模様を検出し、 検出されたパターンを少なくとも移動、回転、変形させ
   て前記加工すべき画像に重ね合わせ、 パターンを重ね合わせた結果、前記加工すべき画像の元
   位置に生じる画像の空白部分を、検出された規則的な模
   様からなる画像で埋めるプログラムをコンピュータで実
   行可能なように記録した記録媒体。
9. 【請求項９】画像を加工するためのプログラムをコンピ
   ュータで実行可能なように記録した記録媒体であって、 加工すべき画像データの構成パターンの検出を行い、 検出されたパターンの方向成分を測定して、原画像の傾
   き方向を判定し、 判定した傾き方向をもとに、原画像の傾きを補正するプ
   ログラムをコンピュータで実行可能なように記録した記
   録媒体。