JP2644805B2 - 背景画像更新方法 - Google Patents
背景画像更新方法Info
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- JP2644805B2 JP2644805B2 JP63035281A JP3528188A JP2644805B2 JP 2644805 B2 JP2644805 B2 JP 2644805B2 JP 63035281 A JP63035281 A JP 63035281A JP 3528188 A JP3528188 A JP 3528188A JP 2644805 B2 JP2644805 B2 JP 2644805B2
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- Traffic Control Systems (AREA)
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は画像処理を用いた車両検出法に関し、入力画
像を処理して背景画像を作成し、この背景画像と入力画
像との差の大小により車両の画像を得る方法に関する。
像を処理して背景画像を作成し、この背景画像と入力画
像との差の大小により車両の画像を得る方法に関する。
自動車交通の発達とともに、高速道路等での渋滞等が
問題視されている。このような状態を少しでも解消する
目的で交通の流れをテレビカメラを用いて計測し、利用
者に情報を与える交通流計測システムが開発されつつあ
る（例えば特開昭61−90300号など）。このシステム
は、道路を俯瞰撮影して得られる画像を入力し、この画
像の中から車両だけを抽出して、車両の台数や個々の車
速を検出し、これを基に交通の流れを測定しようとする
ものである。このようなシステムにおいて最も重要なこ
とは、車両の抽出であり、しかも天候変化などに影響さ
れない方法を用いる必要がある。
問題視されている。このような状態を少しでも解消する
目的で交通の流れをテレビカメラを用いて計測し、利用
者に情報を与える交通流計測システムが開発されつつあ
る（例えば特開昭61−90300号など）。このシステム
は、道路を俯瞰撮影して得られる画像を入力し、この画
像の中から車両だけを抽出して、車両の台数や個々の車
速を検出し、これを基に交通の流れを測定しようとする
ものである。このようなシステムにおいて最も重要なこ
とは、車両の抽出であり、しかも天候変化などに影響さ
れない方法を用いる必要がある。
ところで、従来の動体抽出の方法には、時系列データ
の差分で検出する方法や、動きのない部分、すなわち背
景画像と入力データとの差分で検出する方法が考えられ
ている。しかし、前者の方法では、動体の輪郭しか得る
ことができず、さらに動体の進行方向の輪郭は太く、そ
れと直角の方向の輪郭は細くなるなど、動体の正確なイ
メージを捕えることが困難であつた。また後者の方法
は、背景画像が常に一定の明るさであれば鮮明なイメー
ジを抽出可能であるが、屋外で処理するような場合には
明るさが変化するため、背景画像を明るさ変化に追従す
るように更新する必要がある。この更新方法には、特開
昭62−114064号のような例がある。第９図に概要を示す
が、入力画像１をｆ（ｎ）背景画像４をｇ（n_1）とす
ると、更新される背景画像ｇ（ｎ）は、ｇ（ｎ）＝Ａ×
ｆ（ｎ）＋（１−Ａ）×ｇ（n_1）で処理される。ここ
でＡは定数である。この方法によると、一時的に急激な
明るさ変化、例えば何らかの反射光や車の影などの明る
さを使つて更新されるため、背景画像がノイズ的明るさ
で変化してしまい、動体抽出に悪影響を与えてしまう。
の差分で検出する方法や、動きのない部分、すなわち背
景画像と入力データとの差分で検出する方法が考えられ
ている。しかし、前者の方法では、動体の輪郭しか得る
ことができず、さらに動体の進行方向の輪郭は太く、そ
れと直角の方向の輪郭は細くなるなど、動体の正確なイ
メージを捕えることが困難であつた。また後者の方法
は、背景画像が常に一定の明るさであれば鮮明なイメー
ジを抽出可能であるが、屋外で処理するような場合には
明るさが変化するため、背景画像を明るさ変化に追従す
るように更新する必要がある。この更新方法には、特開
昭62−114064号のような例がある。第９図に概要を示す
が、入力画像１をｆ（ｎ）背景画像４をｇ（n_1）とす
ると、更新される背景画像ｇ（ｎ）は、ｇ（ｎ）＝Ａ×
ｆ（ｎ）＋（１−Ａ）×ｇ（n_1）で処理される。ここ
でＡは定数である。この方法によると、一時的に急激な
明るさ変化、例えば何らかの反射光や車の影などの明る
さを使つて更新されるため、背景画像がノイズ的明るさ
で変化してしまい、動体抽出に悪影響を与えてしまう。
上記従来技術は、車両を全ての天候において抽出する
ようには考慮されておらず、車両抽出が不能となる場合
が多かつた。すなわち、天候によつては、建物の影，雲
による部分的な影が発生するが、この影の影響が除去さ
れず車両に良好に抽出することができなかつた。
ようには考慮されておらず、車両抽出が不能となる場合
が多かつた。すなわち、天候によつては、建物の影，雲
による部分的な影が発生するが、この影の影響が除去さ
れず車両に良好に抽出することができなかつた。
本発明の目的は、このような従来の欠点を除き車両の
イメージを良好に抽出することにある。
イメージを良好に抽出することにある。
上記目的は、以前に登録された背景画像と入力画像と
の差分を求め、この差分の大小によつて、入力画像で背
景画像を更新する量を変化させ、明るさ変化に強い背景
画像を作成することによつて達成される。
の差分を求め、この差分の大小によつて、入力画像で背
景画像を更新する量を変化させ、明るさ変化に強い背景
画像を作成することによつて達成される。
本発明によれば、入力画像ｆ（ｎ）と背景画像ｇ（
n_1）との差分を求め、この差分の大きさによつて、ｇ
（ｎ）＝Ａ＝ｆ（ｎ）＋（１−Ａ）×ｇ（n_1）のＡの
値を変化させるものである。たとえば、前記差分の値が
定数εよりも大きいときは、Ａを０、小さいときは１と
すると、明るさの変化が時間的にゆるやかな画素は、背
景画像が更新され、変化が大きい画素は更新されない。
あるいは、差分をｄとするとＡ＝ｙ（ｄ）の関数で変化
させることもできる。
n_1）との差分を求め、この差分の大きさによつて、ｇ
（ｎ）＝Ａ＝ｆ（ｎ）＋（１−Ａ）×ｇ（n_1）のＡの
値を変化させるものである。たとえば、前記差分の値が
定数εよりも大きいときは、Ａを０、小さいときは１と
すると、明るさの変化が時間的にゆるやかな画素は、背
景画像が更新され、変化が大きい画素は更新されない。
あるいは、差分をｄとするとＡ＝ｙ（ｄ）の関数で変化
させることもできる。
このような動作によつて、ゆるやかな明るさ変化に追
従できる背景画像作成ができるため、車両抽出が良好に
実施できる。
従できる背景画像作成ができるため、車両抽出が良好に
実施できる。
〔実施例〕 以下、本発明の一実施例を図を用いて説明する。第３
図は車両抽出の手法を示すものであるが、入力画像１と
背景画像４との差分画像２を求め、これをあるしきい値
で２値化し、２値画像12を作成する。この画像の中から
１車線分の車両だけを抽出し13この画像について車両の
台数や個別の車速などを計測する14。このとき、明るさ
変化があるため常に背景画像を更新する必要がある15。
第１図に背景画像更新の手法を示す。入力画像１と背景
画像４の差分画像を求め２、この値（一画素毎の濃度
差）によつて定まる定数Ａを定数発生回路で求め、この
値と入力画像と背景画像との線形結合演算を実行する。
すなわち新たに作成される背景画像ｇ（ｎ）は、
ｇ（ｎ）＝Ａ×ｆ（ｎ）＋（１−Ａ）×ｇ（n_1）の演
算を実行する。
図は車両抽出の手法を示すものであるが、入力画像１と
背景画像４との差分画像２を求め、これをあるしきい値
で２値化し、２値画像12を作成する。この画像の中から
１車線分の車両だけを抽出し13この画像について車両の
台数や個別の車速などを計測する14。このとき、明るさ
変化があるため常に背景画像を更新する必要がある15。
第１図に背景画像更新の手法を示す。入力画像１と背景
画像４の差分画像を求め２、この値（一画素毎の濃度
差）によつて定まる定数Ａを定数発生回路で求め、この
値と入力画像と背景画像との線形結合演算を実行する。
すなわち新たに作成される背景画像ｇ（ｎ）は、
ｇ（ｎ）＝Ａ×ｆ（ｎ）＋（１−Ａ）×ｇ（n_1）の演
算を実行する。
ところで、定数発生回路は例えば、第７図，第８図の
ように組まれる。すなわち、第７図は、差分ｄがＥより
小さいときは定数Ａ＝1,大きいときはＡ＝０となる。こ
れを実行すると、Ｅより小さい差すなわち、明るさ変化
が小さい画素は新しい画像で背景が更新され、大きいと
きは更新されない。この方法により、ゆるやかに明るさ
が変化している画素は確実に背景画像が追従して変化す
ることができる。ところで、急に天候が晴れて、建物の
影が発生したとすると、前述した差分値は影の部分でも
大きくなり、更新されることがない。したがつて、常に
建物の影も車両候補として抽出されてしまう。そこで、
第８図のような関数ｙ（ｄ）を考える。すなわち、差分
がほとんど小さいときは、入力画像に乗算する係数Ａは
大きいが、差分が大きくなるとほとんど小さい値に設定
するような関数を与える。このようにすると、前述の建
物の影など、差分が大きいけれども時間的にゆるやかに
変化しているような領域は徐々に背景画像に近づいてく
る。逆にノイズ的に発生した明るさは、ほとんど更新さ
れない。以上の処理により、明るさ変化に追従できる背
景画像が作成可能である。
ように組まれる。すなわち、第７図は、差分ｄがＥより
小さいときは定数Ａ＝1,大きいときはＡ＝０となる。こ
れを実行すると、Ｅより小さい差すなわち、明るさ変化
が小さい画素は新しい画像で背景が更新され、大きいと
きは更新されない。この方法により、ゆるやかに明るさ
が変化している画素は確実に背景画像が追従して変化す
ることができる。ところで、急に天候が晴れて、建物の
影が発生したとすると、前述した差分値は影の部分でも
大きくなり、更新されることがない。したがつて、常に
建物の影も車両候補として抽出されてしまう。そこで、
第８図のような関数ｙ（ｄ）を考える。すなわち、差分
がほとんど小さいときは、入力画像に乗算する係数Ａは
大きいが、差分が大きくなるとほとんど小さい値に設定
するような関数を与える。このようにすると、前述の建
物の影など、差分が大きいけれども時間的にゆるやかに
変化しているような領域は徐々に背景画像に近づいてく
る。逆にノイズ的に発生した明るさは、ほとんど更新さ
れない。以上の処理により、明るさ変化に追従できる背
景画像が作成可能である。
ところで、以上の処理をソフトウエアで実行したので
は膨大な処理時間が必要となる。すなわち差分画像を求
めこの１画素毎の差分値によつて定数Ａを求め、このＡ
と入力画像の乗算、（１−Ａ）と背景画像の乗算、更に
これらの和を求める処理を１画面に渡つて演算する必要
がある。例えば画面が256画素の矩形とすると256×256
×２＝217回の乗算が必要となる。そこで、画像処理機
能を用いて演算する。その手順を第２図に示す。差分画
像２を求めてこの画像を濃度変換する。濃度変換とは第
４図に示すように入力濃度をテーブルを参照して出力濃
度にするもので、図では明暗を反転する例を示す。した
がつて、第７図，第８図のような値を濃度変換テーブル
に書込んでおき、差分画像の濃度によつて定数Ａが書込
まれたテーブル画像を作成する。このとき画像メモリは
通常8bitの整数の濃度であるため第７図，第８図の値を
あらかじめ28倍程度スケールアツプしておく、Ａテーブ
ルと１−Ａテーブル画像が作成できればこの画像とそれ
ぞれ入力画像，背景画像とで乗算し、これを元のスケー
ルに戻すために28でスケーリングして２画像を加算して
背景画像を作成する。このような処理とすると１画素6M
Hzで実行可能なハードウエアでは約50msの時間で処理可
能となる。
は膨大な処理時間が必要となる。すなわち差分画像を求
めこの１画素毎の差分値によつて定数Ａを求め、このＡ
と入力画像の乗算、（１−Ａ）と背景画像の乗算、更に
これらの和を求める処理を１画面に渡つて演算する必要
がある。例えば画面が256画素の矩形とすると256×256
×２＝217回の乗算が必要となる。そこで、画像処理機
能を用いて演算する。その手順を第２図に示す。差分画
像２を求めてこの画像を濃度変換する。濃度変換とは第
４図に示すように入力濃度をテーブルを参照して出力濃
度にするもので、図では明暗を反転する例を示す。した
がつて、第７図，第８図のような値を濃度変換テーブル
に書込んでおき、差分画像の濃度によつて定数Ａが書込
まれたテーブル画像を作成する。このとき画像メモリは
通常8bitの整数の濃度であるため第７図，第８図の値を
あらかじめ28倍程度スケールアツプしておく、Ａテーブ
ルと１−Ａテーブル画像が作成できればこの画像とそれ
ぞれ入力画像，背景画像とで乗算し、これを元のスケー
ルに戻すために28でスケーリングして２画像を加算して
背景画像を作成する。このような処理とすると１画素6M
Hzで実行可能なハードウエアでは約50msの時間で処理可
能となる。
前述の手法は、交通の流れがスムーズな場合良好な結
果が得られるが、第５図のようにある時間間隔で周期的
に背景画像の更新を行うと、渋滞時に不具合が発生す
る。すなわち、車両がほとんど動かない場合、背景画像
が徐々に車両の画像に近づいてしまう。このため、車両
の抽出がしだいに不可能となつてくる。そこで、第６図
に示すように、渋滞度などをパラメータとして、渋滞し
ていない時には背景画像の更新を行い、渋滞のときは更
新しないようにする。あるいは、渋滞時のときは、車両
以外の領域を抽出し、この平均濃度で背景画像を作る。
あるいは、あらかじめ明るさ変化を測定しておき、渋滞
のときはその時間帯の明るさで背景画像を作る。このよ
うに渋滞度を利用し背景画像の更新の方法を変更するよ
うにすることで、渋滞時にも車両抽出が良好に実行可能
となる。
果が得られるが、第５図のようにある時間間隔で周期的
に背景画像の更新を行うと、渋滞時に不具合が発生す
る。すなわち、車両がほとんど動かない場合、背景画像
が徐々に車両の画像に近づいてしまう。このため、車両
の抽出がしだいに不可能となつてくる。そこで、第６図
に示すように、渋滞度などをパラメータとして、渋滞し
ていない時には背景画像の更新を行い、渋滞のときは更
新しないようにする。あるいは、渋滞時のときは、車両
以外の領域を抽出し、この平均濃度で背景画像を作る。
あるいは、あらかじめ明るさ変化を測定しておき、渋滞
のときはその時間帯の明るさで背景画像を作る。このよ
うに渋滞度を利用し背景画像の更新の方法を変更するよ
うにすることで、渋滞時にも車両抽出が良好に実行可能
となる。
また、通常走行時（渋滞でない）に走行車線に停止車
両が存在した場合、背景画像はその停止車両の画像が更
新されてくる。したがつて、一部の停止車両の抽出が不
可能になつてくる。そこで、各車両ごとの速度を求め、
速度が小さい車両の領域については更新しないようにす
ることもできる。
両が存在した場合、背景画像はその停止車両の画像が更
新されてくる。したがつて、一部の停止車両の抽出が不
可能になつてくる。そこで、各車両ごとの速度を求め、
速度が小さい車両の領域については更新しないようにす
ることもできる。
以上の処理を用いると、天候変化や、建物の影などに
影響されることなく、車両の抽出が可能となる。
影響されることなく、車両の抽出が可能となる。
第１図のように入力画像と背景画像の差分を求め、こ
の画素ごとの差分値によつて入力画像を背景画像に影響
を与える率を変化させる方法は、厳密に考えると完全で
はない。すなわち、車両の画像の輪郭の濃度は、路面輝
度から徐々に明るく（白色車両の場合）なつているた
め、上記差分値も車両の輪郭では小さな値である。した
がつて、背景画像を更新する率が大きくなつてしまう欠
点がある。通常は大きな問題は発生しないが、より良好
に実行するための手法を第10図に記載し説明する。原理
は、入力画像と背景画像の差分値だけでなく、入力画像
とある時間経過した画像との差分、すなわちフレーム差
分画像の両画像で入力画像で背景画像を更新する率を変
化させるものである。
の画素ごとの差分値によつて入力画像を背景画像に影響
を与える率を変化させる方法は、厳密に考えると完全で
はない。すなわち、車両の画像の輪郭の濃度は、路面輝
度から徐々に明るく（白色車両の場合）なつているた
め、上記差分値も車両の輪郭では小さな値である。した
がつて、背景画像を更新する率が大きくなつてしまう欠
点がある。通常は大きな問題は発生しないが、より良好
に実行するための手法を第10図に記載し説明する。原理
は、入力画像と背景画像の差分値だけでなく、入力画像
とある時間経過した画像との差分、すなわちフレーム差
分画像の両画像で入力画像で背景画像を更新する率を変
化させるものである。
第10図で、まず第１図のように入力画像ｆ（n_1）と
背景画像ｇ（n_1）の差分画像23を求める。一方、入力
画像ｆ（n_1）と、この入力画像からある時間経過した
入力画像ｆ（ｎ）の差分画像24を求める。この画像で差
の大きい画素は２画面の間で移動した領域、すなわち車
両の輪郭となる。この領域の部分の更新率を下げてやれ
ばよいのだから、他方の差分画像23に加えた画像26を作
成すれば、背景画像と明るさ変化が少なく、しかも、車
両でない部分が小さな値の画像が得られる。ここでフレ
ーム差分画像24を加えるときに定数α25を乗じて他方の
差分画像23に加えるようにすることで移動した領域の影
響量を変化させることが可能である。
背景画像ｇ（n_1）の差分画像23を求める。一方、入力
画像ｆ（n_1）と、この入力画像からある時間経過した
入力画像ｆ（ｎ）の差分画像24を求める。この画像で差
の大きい画素は２画面の間で移動した領域、すなわち車
両の輪郭となる。この領域の部分の更新率を下げてやれ
ばよいのだから、他方の差分画像23に加えた画像26を作
成すれば、背景画像と明るさ変化が少なく、しかも、車
両でない部分が小さな値の画像が得られる。ここでフレ
ーム差分画像24を加えるときに定数α25を乗じて他方の
差分画像23に加えるようにすることで移動した領域の影
響量を変化させることが可能である。
こうして得られた差分画像26を基に、第１図，第２図
と同様に定数Ａの画像を作成しこれとｆ（ｎ）、定数１
−Ａの画像を作成しこれとｇ（n_1）を乗じて、両者を
加算すれば最終的に背景画像ｇ（ｎ）が作成できる。
と同様に定数Ａの画像を作成しこれとｆ（ｎ）、定数１
−Ａの画像を作成しこれとｇ（n_1）を乗じて、両者を
加算すれば最終的に背景画像ｇ（ｎ）が作成できる。
このような手法により、前もつて作成されている背景
画像と入力画像との変化が少なく、かつ車両の領域以外
の領域が更新率が大きく、逆に変化の大きい領域あるい
は、車両の領域は更新率を小さくすることができ、良好
な背景画像を作成可能となる。
画像と入力画像との変化が少なく、かつ車両の領域以外
の領域が更新率が大きく、逆に変化の大きい領域あるい
は、車両の領域は更新率を小さくすることができ、良好
な背景画像を作成可能となる。
本発明によれば、天候変化、建物の影などを考慮しな
がら背景画像を作成できるため、走行車両あるいは停止
車両の抽出が良好に実施できる効果がある。
がら背景画像を作成できるため、走行車両あるいは停止
車両の抽出が良好に実施できる効果がある。
第１図は本発明の一実施例の構成図、第２図は定数発生
回路の一例を示す図、第３図は物体抽出処理手順を示す
図、第４図は濃度変換説明図、第５図は背景画像更新の
時期を示す図、第６図は渋滞によつて背景画像の更新を
制御する図、第７図，第８図は定数発生の例を示す図、
第９図は従来の背景画像作成方法を示す図、第10図は本
発明の他の実施例の構成図である。 １……入力画像、２……差分画像、３……定数発生回
路、４……背景画像、６……乗算器、７……減算器、８
……加算器。
回路の一例を示す図、第３図は物体抽出処理手順を示す
図、第４図は濃度変換説明図、第５図は背景画像更新の
時期を示す図、第６図は渋滞によつて背景画像の更新を
制御する図、第７図，第８図は定数発生の例を示す図、
第９図は従来の背景画像作成方法を示す図、第10図は本
発明の他の実施例の構成図である。 １……入力画像、２……差分画像、３……定数発生回
路、４……背景画像、６……乗算器、７……減算器、８
……加算器。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 小林 芳樹 茨城県日立市久慈町4026番地 株式会社 日立製作所日立研究所内 (72)発明者 高藤 政雄 茨城県日立市久慈町4026番地 株式会社 日立製作所日立研究所内 (56)参考文献 特開 昭61−214100（ＪＰ，Ａ) 特開 昭58−96364（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−250783（ＪＰ，Ａ) 特公 昭56−10662（ＪＰ，Ｂ１)
Claims (2)
- 【請求項１】画像メモリに予め格納されている背景画像
g1と、処理対象の入力画像f1と、定数設定回路により予
め定められた定数とから新たな背景画像を求める背景画
像の更新方法において、前記背景画像と前記入力画像f1
との差分画像１を求め、併せて前記入力画像f1と当該入
力画像f1から所定の時間経過した入力画像f2との差分画
像２を求め、当該差分画像２と前記差分画像１とを加算
し差分画像３を求めて、当該差分画像３から所定の関係
により定数発生回路によって定数Ａを定め、前記入力画
像f2と背景画像g1との間でＡ×f2＋（１−Ａ）×g1の演
算を実行し、前記実行された演算結果を新たな背景画像
とすることを特徴とする背景画像更新方法。 - 【請求項２】特許請求の範囲第１項において、上記差分
画像２に、任意に設定可能な定数を乗算し、当該乗算し
得られた画像と上記差分画像１とを加算し差分画像３を
求めることを特徴とする背景画像更新方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63035281A JP2644805B2 (ja) | 1988-02-19 | 1988-02-19 | 背景画像更新方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63035281A JP2644805B2 (ja) | 1988-02-19 | 1988-02-19 | 背景画像更新方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH01211083A JPH01211083A (ja) | 1989-08-24 |
| JP2644805B2 true JP2644805B2 (ja) | 1997-08-25 |
Family
ID=12437398
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63035281A Expired - Fee Related JP2644805B2 (ja) | 1988-02-19 | 1988-02-19 | 背景画像更新方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2644805B2 (ja) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH07113973B2 (ja) * | 1989-10-02 | 1995-12-06 | 株式会社日立製作所 | 画像処理装置、移動体検出装置および画像処理方法 |
| JPH04263400A (ja) * | 1991-02-18 | 1992-09-18 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 車両動態計測装置 |
| JPH07271818A (ja) * | 1994-03-31 | 1995-10-20 | Toshiba Corp | ハイパーメディアシステム |
| JP3419919B2 (ja) * | 1994-11-22 | 2003-06-23 | 富士通株式会社 | 移動物体検出装置 |
| JP4504503B2 (ja) * | 2000-03-27 | 2010-07-14 | 名古屋電機工業株式会社 | 移動体検出装置 |
| CN111540010B (zh) * | 2020-05-15 | 2023-09-19 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 一种道路监测的方法、装置、电子设备及存储介质 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5610662A (en) * | 1979-07-06 | 1981-02-03 | Hitachi Ltd | Airconditioning equipment |
| JPS61214100A (ja) * | 1985-03-20 | 1986-09-22 | 住友電気工業株式会社 | 交通流計測方式における路面基準輝度値の更新方法 |
-
1988
- 1988-02-19 JP JP63035281A patent/JP2644805B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH01211083A (ja) | 1989-08-24 |
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