JP2003070782A - 画像処理装置 - Google Patents
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- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】断層画像から不要部分を自動的に削除すること
ができる画像処理装置を提供する。 【解決手段】断層画像（原画像）を２値画像化した後
（ステップ４０）、この２値画像をラベリング処理する
（ステップ４１）。ラベリング処理は、つながっている
全ての画素（連結成分）に同じ番号を付け、異なった連
結成分には異なった番号を付ける処理である。前記連結
成分のうちの最大連結成分（最大面積を有する領域）を
探索・抽出し（ステップ４２、４３）、最大連結成分の
最外周の輪郭を作成する（ステップ４４）。前記最外周
の輪郭内部を塗りつぶしてマスク画像を作成し（ステッ
プ４５）、原画像とマスク画像とを画素ごとに比較して
原画像からマスク領域外の画素を削除する（ステップ４
６）。これにより、診断に必要な被検体領域の画像だけ
が残り、寝台等の不要部分は自動的に削除される。
ができる画像処理装置を提供する。 【解決手段】断層画像（原画像）を２値画像化した後
（ステップ４０）、この２値画像をラベリング処理する
（ステップ４１）。ラベリング処理は、つながっている
全ての画素（連結成分）に同じ番号を付け、異なった連
結成分には異なった番号を付ける処理である。前記連結
成分のうちの最大連結成分（最大面積を有する領域）を
探索・抽出し（ステップ４２、４３）、最大連結成分の
最外周の輪郭を作成する（ステップ４４）。前記最外周
の輪郭内部を塗りつぶしてマスク画像を作成し（ステッ
プ４５）、原画像とマスク画像とを画素ごとに比較して
原画像からマスク領域外の画素を削除する（ステップ４
６）。これにより、診断に必要な被検体領域の画像だけ
が残り、寝台等の不要部分は自動的に削除される。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は画像処理装置に係
り、特に生体情報に関する断層画像から不要な部分を自
動的に削除する画像処理装置に関する。
り、特に生体情報に関する断層画像から不要な部分を自
動的に削除する画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】通常、Ｘ線ＣＴ装置等で被検者を撮影し
て得られる断層画像には、図６に示すように被検者体の
腹部の画像１０の他に、被検者を支える寝台の画像１２
や、更に点滴チューブの画像１４や尿の袋などの異物が
移り混むことがある。
て得られる断層画像には、図６に示すように被検者体の
腹部の画像１０の他に、被検者を支える寝台の画像１２
や、更に点滴チューブの画像１４や尿の袋などの異物が
移り混むことがある。
【０００３】また、Ｘ線ＣＴ検査では、造影剤を急速注
入して同一断面を連続スキャンすることによりコントラ
スト増強効果の経時的変化を観察する撮影方法がある。
この撮影方法は、連続スキャンにより得られる一連のＣ
Ｔ画像から経時的なＣＴ値の変化をグラフ化した時間−
濃度曲線をピクセルごとに計算し、平均通過時間などの
循環パラメータを濃淡画像として表示するファンクショ
ナルマップ画像を作成する。このファンクショナルマッ
プ画像は、図７に示すように脳実質の画像２０の外側に
ある頭皮部分の画像２２も画像化される。尚、この撮影
方法の場合、血流のない頭蓋などは図７上で黒く表示さ
れる。
入して同一断面を連続スキャンすることによりコントラ
スト増強効果の経時的変化を観察する撮影方法がある。
この撮影方法は、連続スキャンにより得られる一連のＣ
Ｔ画像から経時的なＣＴ値の変化をグラフ化した時間−
濃度曲線をピクセルごとに計算し、平均通過時間などの
循環パラメータを濃淡画像として表示するファンクショ
ナルマップ画像を作成する。このファンクショナルマッ
プ画像は、図７に示すように脳実質の画像２０の外側に
ある頭皮部分の画像２２も画像化される。尚、この撮影
方法の場合、血流のない頭蓋などは図７上で黒く表示さ
れる。
【０００４】このように断層画像には、診断に必要な部
分だけでなく、不要な部分も存在する。断層画像中に不
要な部分が存在すると、様々な画像処理の妨げになる、
医師の診断に邪魔になる、美観を損ねるなどの不都合が
ある。
分だけでなく、不要な部分も存在する。断層画像中に不
要な部分が存在すると、様々な画像処理の妨げになる、
医師の診断に邪魔になる、美観を損ねるなどの不都合が
ある。
【０００５】そこで、従来、断層画像中の不要な部分を
削除したい場合には、操作者がマウスなどを使って領域
を指定し、手動操作によって削除していた。
削除したい場合には、操作者がマウスなどを使って領域
を指定し、手動操作によって削除していた。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、操作者
が手作業で断層画像から不要な部分を削除する場合に
は、その削除のために多くの作業時間が消費され、作業
者の疲労も積み重なるという問題がある。
が手作業で断層画像から不要な部分を削除する場合に
は、その削除のために多くの作業時間が消費され、作業
者の疲労も積み重なるという問題がある。
【０００７】本発明はこのような事情に鑑みてなされた
もので、操作者が不要部分を一々指定して手作業で削除
しなくても断層画像から不要部分を自動的に削除するこ
とができる画像処理装置を提供することを目的とする。
もので、操作者が不要部分を一々指定して手作業で削除
しなくても断層画像から不要部分を自動的に削除するこ
とができる画像処理装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に本発明の請求項１に係る画像処理装置は、生体情報に
関する断層画像を２値画像化する２値画像作成手段と、
前記２値画像作成手段によって作成された２値画像の連
結成分ごとに異なる値を割り当てるラベリング手段と、
前記ラベリング手段によって異なる値が割り当てられた
連結成分のうち最大面積を有する最大連結成分を抽出す
る最大連結成分抽出手段と、前記最大連結成分の輪郭を
追跡して当該最大連結成分の最外周の輪郭を作成する輪
郭作成手段と、前記断層画像から前記最外周の輪郭の外
側の画素を削除する削除手段と、を備えたことを特徴と
している。
に本発明の請求項１に係る画像処理装置は、生体情報に
関する断層画像を２値画像化する２値画像作成手段と、
前記２値画像作成手段によって作成された２値画像の連
結成分ごとに異なる値を割り当てるラベリング手段と、
前記ラベリング手段によって異なる値が割り当てられた
連結成分のうち最大面積を有する最大連結成分を抽出す
る最大連結成分抽出手段と、前記最大連結成分の輪郭を
追跡して当該最大連結成分の最外周の輪郭を作成する輪
郭作成手段と、前記断層画像から前記最外周の輪郭の外
側の画素を削除する削除手段と、を備えたことを特徴と
している。
【０００９】生体情報に関する断層画像は、Ｘ線ＣＴ装
置やＭＲＩ装置などによって被検体を撮影することによ
って得られる。この断層画像において、診断に必要な被
検体の領域は、断層画像内に存在する物体のうち通常は
最も大きい面積を占める。そこで、２値画像作成手段に
より断層画像を２値画像化した後、ラベリング手段によ
って前記２値画像をラベリング処理する。ラベリング処
理は、つながっている全ての画素（連結成分）に同じ値
を付け、異なった連結成分には異なった値を付ける処理
である。そして、最大連結成分抽出手段により連結成分
のうちの最大連結成分（最大面積を有する領域）を抽出
し、輪郭作成手段により最大連結成分の最外周の輪郭を
作成する。削除手段は、断層画像から最大連結成分の最
外周の輪郭の外側に存在する画素を削除する。これによ
り、診断に必要な被検体の領域の断層画像だけが残り、
寝台等の不要部分は自動的に削除される。
置やＭＲＩ装置などによって被検体を撮影することによ
って得られる。この断層画像において、診断に必要な被
検体の領域は、断層画像内に存在する物体のうち通常は
最も大きい面積を占める。そこで、２値画像作成手段に
より断層画像を２値画像化した後、ラベリング手段によ
って前記２値画像をラベリング処理する。ラベリング処
理は、つながっている全ての画素（連結成分）に同じ値
を付け、異なった連結成分には異なった値を付ける処理
である。そして、最大連結成分抽出手段により連結成分
のうちの最大連結成分（最大面積を有する領域）を抽出
し、輪郭作成手段により最大連結成分の最外周の輪郭を
作成する。削除手段は、断層画像から最大連結成分の最
外周の輪郭の外側に存在する画素を削除する。これによ
り、診断に必要な被検体の領域の断層画像だけが残り、
寝台等の不要部分は自動的に削除される。
【００１０】前記削除手段は、本発明の請求項２に示す
ように前記最外周の輪郭内部を塗りつぶしてマスク画像
を作成するマスク画像作成手段と、前記断層画像と前記
マスク画像とを画素ごとに比較して当該断層画像からマ
スク画像外の画素を削除するマスク外削除手段とからな
ることを特徴としている。
ように前記最外周の輪郭内部を塗りつぶしてマスク画像
を作成するマスク画像作成手段と、前記断層画像と前記
マスク画像とを画素ごとに比較して当該断層画像からマ
スク画像外の画素を削除するマスク外削除手段とからな
ることを特徴としている。
【００１１】
【発明の実施の形態】以下添付図面に従って本発明に係
る画像処理装置の好ましい実施の形態について説明す
る。
る画像処理装置の好ましい実施の形態について説明す
る。
【００１２】図１は本発明に係る画像処理装置全体のハ
ードウエア構成図である。同図において、３０は中央処
理装置（ＣＰＵ）、３１は主メモリ、３２は磁気ディス
ク、３３は表示メモリ、３６はマウスコントローラ、３
７はキーボードで、これらは共通バス３８によって接続
されている。磁気ディスク３２には、Ｘ線ＣＴ装置等に
よって被検体を撮影して得た断層画像、その断層画像に
関連する患者情報、及びこの画像処理装置を動作させる
各種のプログラム等が格納されている。
ードウエア構成図である。同図において、３０は中央処
理装置（ＣＰＵ）、３１は主メモリ、３２は磁気ディス
ク、３３は表示メモリ、３６はマウスコントローラ、３
７はキーボードで、これらは共通バス３８によって接続
されている。磁気ディスク３２には、Ｘ線ＣＴ装置等に
よって被検体を撮影して得た断層画像、その断層画像に
関連する患者情報、及びこの画像処理装置を動作させる
各種のプログラム等が格納されている。
【００１３】ＣＰＵ３０は、マウスコントローラ３６に
付加されているマウス３５やキーボード３７での操作に
したがって磁気ディスク３２から所望の断層画像を読み
出し、これを主メモリ３１に記憶させる。尚、磁気ディ
スク３２から読み出された断層画像（ＣＴ画像）のＣＴ
値は、−１０００（空気のＣＴ値）から＋４０００まで
の範囲に分布している。
付加されているマウス３５やキーボード３７での操作に
したがって磁気ディスク３２から所望の断層画像を読み
出し、これを主メモリ３１に記憶させる。尚、磁気ディ
スク３２から読み出された断層画像（ＣＴ画像）のＣＴ
値は、−１０００（空気のＣＴ値）から＋４０００まで
の範囲に分布している。
【００１４】ＣＰＵ３０は、主メモリ３１に記憶されて
いる断層画像から不要部分を削除する、以下の本発明に
係る画像処理を行う。
いる断層画像から不要部分を削除する、以下の本発明に
係る画像処理を行う。
【００１５】図２は本発明に係る画像処理の内容を示す
フローチャートである。この処理の入力は、磁気ディス
ク３２から読み出された断層画像（原画像）であり、出
力は不要部分を削除した画像である。 〔ステップ４０〕原画像を２値化する。２値化とは閾値
を定めて、閾値以上の画素値（ＣＴ値）を有する画素を
１に置き換え、閾値未満のＣＴ値を有する画素を０に置
き換える処理である。Ｘ線ＣＴ画像の場合、ＣＴ値は−
１０００から＋４０００までの範囲に分布しているが、
被検体を抽出するためには閾値を−２００程度にすれば
よい。この閾値によれば、人体組織のＣＴ値を有する画
素はほとんど１になり、空気の領域が０になる。
フローチャートである。この処理の入力は、磁気ディス
ク３２から読み出された断層画像（原画像）であり、出
力は不要部分を削除した画像である。 〔ステップ４０〕原画像を２値化する。２値化とは閾値
を定めて、閾値以上の画素値（ＣＴ値）を有する画素を
１に置き換え、閾値未満のＣＴ値を有する画素を０に置
き換える処理である。Ｘ線ＣＴ画像の場合、ＣＴ値は−
１０００から＋４０００までの範囲に分布しているが、
被検体を抽出するためには閾値を−２００程度にすれば
よい。この閾値によれば、人体組織のＣＴ値を有する画
素はほとんど１になり、空気の領域が０になる。
【００１６】尚、肺のＣＴ値は、−４００〜−１８０程
度なので、前記閾値未満になる場合もあるが、肺は人体
内部に存在するため、被検体の最大外周の輪郭を抽出す
る上で影響はない。
度なので、前記閾値未満になる場合もあるが、肺は人体
内部に存在するため、被検体の最大外周の輪郭を抽出す
る上で影響はない。
【００１７】図３は図６に示した腹部のＸ線ＣＴ画像
を、−１５０を閾値にして２値化した２値画像である。
尚、図３に示すように２値画像にも不要な画像（寝台の
画像１２や点滴チューブの画像１４）が含まれている。 〔ステップ４１〕２値化した２値画像をラベリング処理
する。ラベリング処理とは、つながっている全ての画素
（連結成分）に同じ番号（ラベル）を付けて、異なる連
結成分には別の番号を付ける処理である。尚、隣接する
画素が互いに１の場合には、これらの画素はつながって
いることになる。ラベルとして付与する値は、例えば５
０からの続き番号とする。 〔ステップ４２〕最大連結成分を探索する。ステップ４
１でラベリングした連結成分ごとに画素数（即ち、連結
成分の面積）を求める。具体的には、ラベリングした画
像全体を走査して、ラベル値ごとに画素数を数える処理
を行い、最も画素数が多いラベル値を有する連結成分を
探索する。 〔ステップ４３〕最も画素数が多い連結成分（最大連結
成分）を残し、それ以外の連結成分の画素を０に置き換
える。具体的には、ラベリングした画像全体を走査し
て、ステップ４２で求めた最も画素数が多かったラベル
値を有する画素を残し、それ以外の画素を０に置き換え
る。 〔ステップ４４〕ステップ４３で抽出した最大連結成分
の輪郭を追跡し、最大連結成分の最外周の輪郭線を抽出
する。具体的には、ステップ４３で最大連結成分のみが
残された画像の左上隅画素から横に走査し、最初に出会
った非ゼロのラベル値を有する画素を開始点として反時
計回り方向に輪郭を追跡し、開始点に戻ったら追跡を終
了する。上記輪郭線上の画素にはラベル値とは異なる
値、例えば１を代入しておく。 〔ステップ４５〕ステップ４４で求めた輪郭線の内部を
１で塗りつぶし、マスク画像を作成する。輪郭線の内部
を塗りつぶすには、従来から知られているシードフィル
アルゴリズムを適用する。シードフィルとは、閉領域内
部の１点を開始点として閉領域内部を塗りつぶす処理で
ある。
を、−１５０を閾値にして２値化した２値画像である。
尚、図３に示すように２値画像にも不要な画像（寝台の
画像１２や点滴チューブの画像１４）が含まれている。 〔ステップ４１〕２値化した２値画像をラベリング処理
する。ラベリング処理とは、つながっている全ての画素
（連結成分）に同じ番号（ラベル）を付けて、異なる連
結成分には別の番号を付ける処理である。尚、隣接する
画素が互いに１の場合には、これらの画素はつながって
いることになる。ラベルとして付与する値は、例えば５
０からの続き番号とする。 〔ステップ４２〕最大連結成分を探索する。ステップ４
１でラベリングした連結成分ごとに画素数（即ち、連結
成分の面積）を求める。具体的には、ラベリングした画
像全体を走査して、ラベル値ごとに画素数を数える処理
を行い、最も画素数が多いラベル値を有する連結成分を
探索する。 〔ステップ４３〕最も画素数が多い連結成分（最大連結
成分）を残し、それ以外の連結成分の画素を０に置き換
える。具体的には、ラベリングした画像全体を走査し
て、ステップ４２で求めた最も画素数が多かったラベル
値を有する画素を残し、それ以外の画素を０に置き換え
る。 〔ステップ４４〕ステップ４３で抽出した最大連結成分
の輪郭を追跡し、最大連結成分の最外周の輪郭線を抽出
する。具体的には、ステップ４３で最大連結成分のみが
残された画像の左上隅画素から横に走査し、最初に出会
った非ゼロのラベル値を有する画素を開始点として反時
計回り方向に輪郭を追跡し、開始点に戻ったら追跡を終
了する。上記輪郭線上の画素にはラベル値とは異なる
値、例えば１を代入しておく。 〔ステップ４５〕ステップ４４で求めた輪郭線の内部を
１で塗りつぶし、マスク画像を作成する。輪郭線の内部
を塗りつぶすには、従来から知られているシードフィル
アルゴリズムを適用する。シードフィルとは、閉領域内
部の１点を開始点として閉領域内部を塗りつぶす処理で
ある。
【００１８】本発明では、閉領域はステップ４４で求め
た輪郭線である。また、閉領域内部の点は、ステップ４
３で求めた最大連結成分のラベル値の付いた画素であ
る。このラベル値の付いた画素を１つ検出し、その点を
開始点としてシードフィル処理を行えば、輪郭線内部を
塗りつぶすことができる。 〔ステップ４６〕原画像とステップ４５で作成したマス
ク画像とを掛けて、マスク領域外の画素を原画像から削
除する。具体的には、マスク画像を１画素ずつ調べ、ゼ
ロの画素を検出したら、その画素の座標に対応する原画
像の画素を最低輝度（ＣＴ画像の場合は−１０００）に
置き換える処理をする。これを全画素について行えば、
マスク領域外の画素が原画像から削除される。
た輪郭線である。また、閉領域内部の点は、ステップ４
３で求めた最大連結成分のラベル値の付いた画素であ
る。このラベル値の付いた画素を１つ検出し、その点を
開始点としてシードフィル処理を行えば、輪郭線内部を
塗りつぶすことができる。 〔ステップ４６〕原画像とステップ４５で作成したマス
ク画像とを掛けて、マスク領域外の画素を原画像から削
除する。具体的には、マスク画像を１画素ずつ調べ、ゼ
ロの画素を検出したら、その画素の座標に対応する原画
像の画素を最低輝度（ＣＴ画像の場合は−１０００）に
置き換える処理をする。これを全画素について行えば、
マスク領域外の画素が原画像から削除される。
【００１９】ＣＰＵ３０は、上記ステップ４０〜４６の
画像処理を行うことにより、原画像（断層画像）から不
要部分を削除した画像を得る。続いて、不要部分が削除
された断層画像のＣＴ値（−１０００〜４０００）を、
例えば０〜２５５の階調に変換し、又は表示画像のコン
トラストを高くするためにウインドウ幅を設定し、その
ウインドウ幅内のＣＴ値を０〜２５５の階調に変換す
る。この階調変換した画像データを表示メモリ３３に記
憶させる。
画像処理を行うことにより、原画像（断層画像）から不
要部分を削除した画像を得る。続いて、不要部分が削除
された断層画像のＣＴ値（−１０００〜４０００）を、
例えば０〜２５５の階調に変換し、又は表示画像のコン
トラストを高くするためにウインドウ幅を設定し、その
ウインドウ幅内のＣＴ値を０〜２５５の階調に変換す
る。この階調変換した画像データを表示メモリ３３に記
憶させる。
【００２０】表示メモリ３３に記憶された画像データ
は、ＣＲＴディスプレイ３４に送られて画像表示され
る。
は、ＣＲＴディスプレイ３４に送られて画像表示され
る。
【００２１】図４は、図６に示した不要部分（寝台の画
像１２や点滴チューブの画像１４）を含む腹部のＸ線Ｃ
Ｔ画像から上記のようにして不要部分除去処理を行った
断層画像を示し、同様に図５は、図７に示した不要部分
（頭皮の画像２２）を含む頭部のファンクショナルマッ
プ画像から不要部分除去処理を行った脳実質のみの画像
を示す。
像１２や点滴チューブの画像１４）を含む腹部のＸ線Ｃ
Ｔ画像から上記のようにして不要部分除去処理を行った
断層画像を示し、同様に図５は、図７に示した不要部分
（頭皮の画像２２）を含む頭部のファンクショナルマッ
プ画像から不要部分除去処理を行った脳実質のみの画像
を示す。
【００２２】尚、この実施の形態では、不要部分を除去
する断層画像としてＸ線ＣＴ画像について説明したが、
これに限らず、ファンクショナルマップ画像やＭＲ画像
等についても本発明は適用できる。
する断層画像としてＸ線ＣＴ画像について説明したが、
これに限らず、ファンクショナルマップ画像やＭＲ画像
等についても本発明は適用できる。
【００２３】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、断
層画像内に存在する物体のうちの最も大きい面積を占め
る最大連結成分の最外周の輪郭線の外側の画素を削除す
るようにしたため、操作者が不要部分を一々指定して手
作業で削除しなくても断層画像から不要部分を自動的に
削除することができる。
層画像内に存在する物体のうちの最も大きい面積を占め
る最大連結成分の最外周の輪郭線の外側の画素を削除す
るようにしたため、操作者が不要部分を一々指定して手
作業で削除しなくても断層画像から不要部分を自動的に
削除することができる。
【図１】本発明に係る画像処理装置全体のハードウエア
構成図
構成図
【図２】本発明に係る画像処理を説明するために用いた
フローチャート
フローチャート
【図３】図６の腹部のＸ線ＣＴ画像を２値化した２値画
像を示す図
像を示す図
【図４】図６の不要部分を含む腹部のＸ線ＣＴ画像から
不要部分除去処理を行った画像を示す図
不要部分除去処理を行った画像を示す図
【図５】図７の不要部分を含む頭部のファンクショナル
マップ画像から不要部分除去処理を行った脳実質のみの
画像を示す図
マップ画像から不要部分除去処理を行った脳実質のみの
画像を示す図
【図６】不要部分を含む腹部のＸ線ＣＴ画像を示す図
【図７】不要部分を含む頭部のファンクショナルマップ
画像を示す図
画像を示す図
３０…ＣＰＵ、３１…主メモリ、３２…磁気ディスク、
３３…表示メモリ、３４…ＣＲＴディスプレイ、３５…
マウス、３６…マウスコントローラ、３７…キーボー
ド、３８…共通バス
３３…表示メモリ、３４…ＣＲＴディスプレイ、３５…
マウス、３６…マウスコントローラ、３７…キーボー
ド、３８…共通バス
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考）
Ｇ０６Ｔ 7/60 ２５０ Ａ６１Ｂ 5/05 ３８０
Ｆターム(参考） 4C093 AA22 AA26 CA18 CA21 FF16
4C096 AB39 AB50 AD14 DC19
5B057 AA09 BA03 CA02 CA08 CA12
CA16 CB02 CB08 CB12 CB16
CC01 CE09 CE12 DA08 DB02
DB05 DB09 DC04 DC14 DC17
5L096 AA03 AA06 BA06 BA13 DA01
EA43 FA59 FA78 GA13 GA28
GA34
Claims (2)
- 【請求項１】 生体情報に関する断層画像を２値画像化
する２値画像作成手段と、 前記２値画像作成手段によって作成された２値画像の連
結成分ごとに異なる値を割り当てるラベリング手段と、 前記ラベリング手段によって異なる値が割り当てられた
連結成分のうち最大面積を有する最大連結成分を抽出す
る最大連結成分抽出手段と、 前記最大連結成分の輪郭を追跡して当該最大連結成分の
最外周の輪郭を作成する輪郭作成手段と、 前記断層画像から前記最外周の輪郭の外側の画素を削除
する削除手段と、 を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項２】 前記削除手段は、前記最外周の輪郭内部
を塗りつぶしてマスク画像を作成するマスク画像作成手
段と、前記断層画像と前記マスク画像とを画素ごとに比
較して当該断層画像からマスク画像外の画素を削除する
マスク外削除手段とからなることを特徴とする請求項１
の画像処理装置。
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|---|---|---|---|
| JP2001271566A JP4582974B2 (ja) | 2001-09-07 | 2001-09-07 | 画像処理装置 |
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ID=19097057
Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
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