JPH06290264A - 画像データの自動歪み補正システム - Google Patents
画像データの自動歪み補正システムInfo
- Publication number
- JPH06290264A JPH06290264A JP5073307A JP7330793A JPH06290264A JP H06290264 A JPH06290264 A JP H06290264A JP 5073307 A JP5073307 A JP 5073307A JP 7330793 A JP7330793 A JP 7330793A JP H06290264 A JPH06290264 A JP H06290264A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- image data
- vector
- line
- distortion correction
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 31
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 abstract description 8
- 239000000284 extract Substances 0.000 abstract 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 5
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 16-Epiaffinine Natural products C1C(C2=CC=CC=C2N2)=C2C(=O)CC2C(=CC)CN(C)C1C2CO PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Processing Or Creating Images (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 画像データと線図形データとを重ねて図形画
像データを合成するとき、画像データの歪みを自動的に
補正するシステムの提供。 【構成】 画像データ１０１から輪郭線を折れ線のベク
トルデータ１０２に変換するベクトル化部１０３と、線
図形データ１０４からマッチング対象線分データ１０５
を抽出するマッチング対象抽出部１０６と、ベクトルデ
ータ１０２とマッチング対象線分データ１０５とを対応
付けるマッチング処理部１０７と、ベクトルデータと線
分データとのずれを座標変換によって一致させ、歪みを
補正するパラメータを算出し、歪み補正画像データを作
成する画像データ歪みみ補正部１０９と、を備える。
像データを合成するとき、画像データの歪みを自動的に
補正するシステムの提供。 【構成】 画像データ１０１から輪郭線を折れ線のベク
トルデータ１０２に変換するベクトル化部１０３と、線
図形データ１０４からマッチング対象線分データ１０５
を抽出するマッチング対象抽出部１０６と、ベクトルデ
ータ１０２とマッチング対象線分データ１０５とを対応
付けるマッチング処理部１０７と、ベクトルデータと線
分データとのずれを座標変換によって一致させ、歪みを
補正するパラメータを算出し、歪み補正画像データを作
成する画像データ歪みみ補正部１０９と、を備える。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は図面データ処理に関
し、スキャナ−あるいはディジタイザーで入力される画
像データと、座標に基づいて作画される線図形データと
間に生ずるずれを補正する画像データの自動歪み補正シ
ステムに関する。
し、スキャナ−あるいはディジタイザーで入力される画
像データと、座標に基づいて作画される線図形データと
間に生ずるずれを補正する画像データの自動歪み補正シ
ステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】スキャナーあるいはディジタイザーによ
って入力する地図の背景データである画像データを、地
図の道路あるいは地形データである図形データとを重ね
合せる図面データ処理において、画像データと線図形デ
ータのずれを一致させるには、画像データの歪みを補正
する必要ある。
って入力する地図の背景データである画像データを、地
図の道路あるいは地形データである図形データとを重ね
合せる図面データ処理において、画像データと線図形デ
ータのずれを一致させるには、画像データの歪みを補正
する必要ある。
【０００３】従来の画像データの歪み補正は、画像デー
タと線図形データとの対応点の不一致量を、画像データ
上で目視によって推定し、歪み補正変換式のパラメータ
を算出し、画像データを補正している。
タと線図形データとの対応点の不一致量を、画像データ
上で目視によって推定し、歪み補正変換式のパラメータ
を算出し、画像データを補正している。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】この従来の手法では、
画像データと線図形データとの対応点を見出す操作が煩
瑣であり、かつ変換の精度にもバラツキが生ずる。
画像データと線図形データとの対応点を見出す操作が煩
瑣であり、かつ変換の精度にもバラツキが生ずる。
【０００５】この発明の目的は、画像データと線図形デ
ータとの間のずれの原因である画像データの歪み量を、
両者から選択される両者の対応する線分間に、２次元の
座標変換の逆変換と最小自乗法に基づくパラメータの推
定によって、画像データの歪みを補正する画像データの
自動歪み補正システムの提供である。
ータとの間のずれの原因である画像データの歪み量を、
両者から選択される両者の対応する線分間に、２次元の
座標変換の逆変換と最小自乗法に基づくパラメータの推
定によって、画像データの歪みを補正する画像データの
自動歪み補正システムの提供である。
【０００６】
【課題を解決するための手段】この発明は、画像データ
および線図形データを重ね合せて図面を合成する図面デ
ータ処理において、前記画像データから輪郭線を抽出
し、折れ線のベクトルに変換するベクトル化処理手段
と、前記ベクトルと比較する線分を前記線図形データか
ら抽出するマッチング対象線分抽出手段と、前記ベクト
ルと前記線分とを比較し、ずれ補正する補正量を算出す
るマッチング処理手段と、前記補正量に基づいて、前記
画像データの歪みを補正する画像データ歪み補正手段
と、を備える。
および線図形データを重ね合せて図面を合成する図面デ
ータ処理において、前記画像データから輪郭線を抽出
し、折れ線のベクトルに変換するベクトル化処理手段
と、前記ベクトルと比較する線分を前記線図形データか
ら抽出するマッチング対象線分抽出手段と、前記ベクト
ルと前記線分とを比較し、ずれ補正する補正量を算出す
るマッチング処理手段と、前記補正量に基づいて、前記
画像データの歪みを補正する画像データ歪み補正手段
と、を備える。
【０００７】
【実施例】次に、この発明の実施例について図面を参照
して説明する。
して説明する。
【０００８】この発明の一実施例のシステム構成を示す
図１を参照すると、画像データの自動歪み補正システム
１００には、種種の地理情報が画像情報として格納され
ているファイル（図示せず）から画像データ１０１を読
み出し、輪郭線を含む線図形を検出し、それを折れ線の
ベクトルデータ１０２に変換するベクトル化処理部１０
３と、前記地理情報の道路等の座標に基づく線図形情報
を格納しているファイル（図示せず）から線図形データ
１０４を読み出し、前記画像データに線図形データを重
ね合せるときに生じるずれを補正するマッチング処理に
適するマッチング対象線分データ１０５を選択するマッ
チング対象抽出部１０６と、マッチング対象線分データ
１０５に対応する折れ線のベクトルデータ１０２を画像
データ１０１からベクトル化処理部１０３を通して探索
するマッチング処理部１０７と、マッチング対象線分デ
ータ１０５のそれぞれに対応付けられるベクトルデータ
１０２とによって、前記ずれを補正する歪み補正変換式
のパラメータを求め、画像データ１０１を補正し、歪み
補正画像データ１０８を作成する画像データ歪み補正部
１０９と、を備える。
図１を参照すると、画像データの自動歪み補正システム
１００には、種種の地理情報が画像情報として格納され
ているファイル（図示せず）から画像データ１０１を読
み出し、輪郭線を含む線図形を検出し、それを折れ線の
ベクトルデータ１０２に変換するベクトル化処理部１０
３と、前記地理情報の道路等の座標に基づく線図形情報
を格納しているファイル（図示せず）から線図形データ
１０４を読み出し、前記画像データに線図形データを重
ね合せるときに生じるずれを補正するマッチング処理に
適するマッチング対象線分データ１０５を選択するマッ
チング対象抽出部１０６と、マッチング対象線分データ
１０５に対応する折れ線のベクトルデータ１０２を画像
データ１０１からベクトル化処理部１０３を通して探索
するマッチング処理部１０７と、マッチング対象線分デ
ータ１０５のそれぞれに対応付けられるベクトルデータ
１０２とによって、前記ずれを補正する歪み補正変換式
のパラメータを求め、画像データ１０１を補正し、歪み
補正画像データ１０８を作成する画像データ歪み補正部
１０９と、を備える。
【０００９】次に、上記各部の詳細を説明する。
【００１０】ベクトル化処理部１０３は、画像データ１
０１の補正する領域を狭く区切るため、画面を分割区分
し、それぞれの区分領域の画像を折れ線でベクトル化す
る。
０１の補正する領域を狭く区切るため、画面を分割区分
し、それぞれの区分領域の画像を折れ線でベクトル化す
る。
【００１１】先ず、スキャナによって入力されている画
像データは、２値化されている。この２値化画像から、
輪郭線を検出し、その輪郭線を追跡し、輪郭線の折れ線
近似を行う。この折れ線による輪郭線の中心点を折れ線
で結ぶ芯線ベクトルを作成する。そして、折れ線からな
る芯線ベクトルをベクトルデータ１０２とする。このベ
クトルデータ相互の交点は、ベクトル自身の端点を分離
しておくために切れている状態にする。
像データは、２値化されている。この２値化画像から、
輪郭線を検出し、その輪郭線を追跡し、輪郭線の折れ線
近似を行う。この折れ線による輪郭線の中心点を折れ線
で結ぶ芯線ベクトルを作成する。そして、折れ線からな
る芯線ベクトルをベクトルデータ１０２とする。このベ
クトルデータ相互の交点は、ベクトル自身の端点を分離
しておくために切れている状態にする。
【００１２】更に、マッチング対象線分データ１０５を
線図形データ１０４から抽出する処理を例示する図２を
参照し、マッチング対象線分抽出部１０６を説明する
と、図面を画像データ画面の分割区分に対応して分割
し、それぞれの区分領域の線図形データ１０４から、線
分長の長い線分を、少なくとも１本以上抽出する。図２
（ａ）は線図形画面２０１と、それに描れる線図形を例
示する。点線で示される分割区分されている図面の各領
域に、線分長の長い線分で、かつ少なくとも１本以上が
抽出される。線図形データ１０４から抽出される線分の
マッチング対象線分データ２０２を図２（ｂ）に例示す
る。
線図形データ１０４から抽出する処理を例示する図２を
参照し、マッチング対象線分抽出部１０６を説明する
と、図面を画像データ画面の分割区分に対応して分割
し、それぞれの区分領域の線図形データ１０４から、線
分長の長い線分を、少なくとも１本以上抽出する。図２
（ａ）は線図形画面２０１と、それに描れる線図形を例
示する。点線で示される分割区分されている図面の各領
域に、線分長の長い線分で、かつ少なくとも１本以上が
抽出される。線図形データ１０４から抽出される線分の
マッチング対象線分データ２０２を図２（ｂ）に例示す
る。
【００１３】次に、マッチング処理部１０７の処理を例
示する図３を参照すると、スキャナによって読み取られ
る画像データには歪みが含まれているため、画像データ
を輪郭線処理によって検出される折れ線のベクトルデー
タには、マッチング対象線分データ１０５に対し、ずれ
を含んでいる。例示する図３（ａ）のベクトルａ1 ａ2
およびｂ１ｂ2 に対し、図３（ｂ）のマッチング対象線
分データｐ1 ｐ2 およびｑ1 ｑ2 を対応付ける処理は、
例示する図３（ｃ）を参照し説明すると、マッチング対
象線分データｐ1 ｐ2 およびｑ1 ｑ2 のそれぞれの端点
がマッチングの有効範囲Ｒ内にあるベクトルａ1 ａ2 お
よびｂ１ｂ2 のそれぞれに対応する端点について、対応
付けを行なう。端点ｐ1 に対し、有効範囲Ｒ内にある端
点ａ1 およびｂ1 が対応する。しかし、端点ｑ2 に対
し、有効範囲Ｒ内にある端点ｂ2 のみである。したがっ
て、マッチング対象線分データｐ1 ｐ2 に対しベクトル
データａ1 ａ2 が対応し、マッチング対象線分データｑ
1 ｑ2 に対しベクトルデータｂ1 ｂ2 が対応することに
なる。
示する図３を参照すると、スキャナによって読み取られ
る画像データには歪みが含まれているため、画像データ
を輪郭線処理によって検出される折れ線のベクトルデー
タには、マッチング対象線分データ１０５に対し、ずれ
を含んでいる。例示する図３（ａ）のベクトルａ1 ａ2
およびｂ１ｂ2 に対し、図３（ｂ）のマッチング対象線
分データｐ1 ｐ2 およびｑ1 ｑ2 を対応付ける処理は、
例示する図３（ｃ）を参照し説明すると、マッチング対
象線分データｐ1 ｐ2 およびｑ1 ｑ2 のそれぞれの端点
がマッチングの有効範囲Ｒ内にあるベクトルａ1 ａ2 お
よびｂ１ｂ2 のそれぞれに対応する端点について、対応
付けを行なう。端点ｐ1 に対し、有効範囲Ｒ内にある端
点ａ1 およびｂ1 が対応する。しかし、端点ｑ2 に対
し、有効範囲Ｒ内にある端点ｂ2 のみである。したがっ
て、マッチング対象線分データｐ1 ｐ2 に対しベクトル
データａ1 ａ2 が対応し、マッチング対象線分データｑ
1 ｑ2 に対しベクトルデータｂ1 ｂ2 が対応することに
なる。
【００１４】但し、上記の端点の条件を満たす場合にお
いても、次の式（１）の条件が満たされるとき、対応付
けは解消される。
いても、次の式（１）の条件が満たされるとき、対応付
けは解消される。
【００１５】 ｜ベクトル長−マッチング対象線分長｜÷ベクトル長＞ＴＨ … （１） （ＴＨはスレショルド値） 次に、画像データ歪み補正部１０９の処理を説明する
と、画像データのずれは、画像データの座標（Ｘ，Ｙ）
とすると、補正後の座標（ｘ，ｙ）は次式（２），
（３）で変換される。
と、画像データのずれは、画像データの座標（Ｘ，Ｙ）
とすると、補正後の座標（ｘ，ｙ）は次式（２），
（３）で変換される。
【００１６】 Ｘ＝ａｘ＋ｂｙ＋ｃｘｙ＋ｄ … （２） Ｙ＝ｅｘ＋ｆｙ＋ｇｘｙ＋ｈ … （３） この式（２），（３）は２次元の座標変換であるアフィ
ン変換の逆変換から導出され、パラメータａ，ｂ，ｃ，
ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈは、ベクトルデータに対するマッチ
ング対象線分との誤差を最小にする最小自乗法によっ
て、求められる。
ン変換の逆変換から導出され、パラメータａ，ｂ，ｃ，
ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈは、ベクトルデータに対するマッチ
ング対象線分との誤差を最小にする最小自乗法によっ
て、求められる。
【００１７】このパラメータ導出において、１つのマッ
チング対象ベクトルが複数のベクトルに対応付けられる
とき、全ての組合せについて変換式のパラメータを求め
る。
チング対象ベクトルが複数のベクトルに対応付けられる
とき、全ての組合せについて変換式のパラメータを求め
る。
【００１８】そして、マッチング対象線分データに最も
マッチングするパラメータを画像データ変換パラメータ
とする。この変換パラメータを用い、画像データの座標
を変換し、歪み補正画像データ１０９を作成する。
マッチングするパラメータを画像データ変換パラメータ
とする。この変換パラメータを用い、画像データの座標
を変換し、歪み補正画像データ１０９を作成する。
【００１９】
【発明の効果】以上説明したように、この発明によれ
ば、画像データと線図形データとを重ね合せて、図形画
像を作成する図面データ処理において、画像データと線
図形データとのずれによる歪みを自動的に補正するの
で、作業の自動化および精度の向上を図ることができ
る。
ば、画像データと線図形データとを重ね合せて、図形画
像を作成する図面データ処理において、画像データと線
図形データとのずれによる歪みを自動的に補正するの
で、作業の自動化および精度の向上を図ることができ
る。
【図１】この発明の一実施例のシステム構成を示す図で
ある。
ある。
【図２】この実施例の線図形データを例示する子図
（ａ）と、マッチング対象線分データを例示する子図
（ｂ）である。
（ａ）と、マッチング対象線分データを例示する子図
（ｂ）である。
【図３】画像データから抽出されるベクトルデータを例
示する子図（ａ）と、マッチン対象線分データを例示す
る子図（ｂ）と、ベクトルと線分を対応付ける探索方法
を例示する子図（ｃ）である。
示する子図（ａ）と、マッチン対象線分データを例示す
る子図（ｂ）と、ベクトルと線分を対応付ける探索方法
を例示する子図（ｃ）である。
１００ 画像データの自動歪み補正システム １０１ 画像データ １０２ ベクトルデータ １０３ ベクトル化処理部 １０４ 線図形データ １０５ マッチング対象線分データ １０６ マッチング線分抽出部 １０７ マッチング処理部 １０８ 歪み補正画像データ １０９ 画像データ歪み補正部
Claims (1)
- 【請求項１】 画像データおよび線図形データを重ね合
せて図面を合成する図面データ処理において、 前記画像データから輪郭線を抽出し、折れ線のベクトル
に変換するベクトル化処理手段と、 前記ベクトルと比較する線分を前記線図形データから抽
出するマッチング対象線分抽出手段と、 前記ベクトルと前記線分とを比較し、ずれを補正する補
正量を算出するマッチング処理手段と、 前記補正量に基づいて、前記画像データの歪みを補正す
る画像データ歪み補正手段と、 を備えることを特徴とする画像データの自動歪み補正シ
ステム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5073307A JPH06290264A (ja) | 1993-03-31 | 1993-03-31 | 画像データの自動歪み補正システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5073307A JPH06290264A (ja) | 1993-03-31 | 1993-03-31 | 画像データの自動歪み補正システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06290264A true JPH06290264A (ja) | 1994-10-18 |
Family
ID=13514382
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5073307A Withdrawn JPH06290264A (ja) | 1993-03-31 | 1993-03-31 | 画像データの自動歪み補正システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06290264A (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09102034A (ja) * | 1995-04-19 | 1997-04-15 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 道路ネットワーク情報の自動生成方法及びその装置 |
| JPH10340348A (ja) * | 1997-06-09 | 1998-12-22 | Ricoh Co Ltd | 画像位置合わせ方法、ファックス文字認識方法および記録媒体 |
| JP2004094909A (ja) * | 2002-07-10 | 2004-03-25 | Sony Corp | 情報入力装置、情報入力方法、端末装置およびそのコンテンツ取得方法 |
| KR100526567B1 (ko) * | 2002-11-13 | 2005-11-03 | 삼성전자주식회사 | 네비게이션장치의 표시방법 |
| US7545992B2 (en) | 2004-07-07 | 2009-06-09 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing system and image processing method |
| JP2009193361A (ja) * | 2008-02-14 | 2009-08-27 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、及び、記録媒体 |
| US7596271B2 (en) | 2004-07-07 | 2009-09-29 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing system and image processing method |
| US7640269B2 (en) | 2004-07-07 | 2009-12-29 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing system and image processing method |
| US7860266B2 (en) | 2004-07-07 | 2010-12-28 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing system and image processing method |
| JP2015169978A (ja) * | 2014-03-05 | 2015-09-28 | 富士ゼロックス株式会社 | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
-
1993
- 1993-03-31 JP JP5073307A patent/JPH06290264A/ja not_active Withdrawn
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09102034A (ja) * | 1995-04-19 | 1997-04-15 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 道路ネットワーク情報の自動生成方法及びその装置 |
| JPH10340348A (ja) * | 1997-06-09 | 1998-12-22 | Ricoh Co Ltd | 画像位置合わせ方法、ファックス文字認識方法および記録媒体 |
| JP2004094909A (ja) * | 2002-07-10 | 2004-03-25 | Sony Corp | 情報入力装置、情報入力方法、端末装置およびそのコンテンツ取得方法 |
| KR100526567B1 (ko) * | 2002-11-13 | 2005-11-03 | 삼성전자주식회사 | 네비게이션장치의 표시방법 |
| US7545992B2 (en) | 2004-07-07 | 2009-06-09 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing system and image processing method |
| US7596271B2 (en) | 2004-07-07 | 2009-09-29 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing system and image processing method |
| US7640269B2 (en) | 2004-07-07 | 2009-12-29 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing system and image processing method |
| US7860266B2 (en) | 2004-07-07 | 2010-12-28 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing system and image processing method |
| JP2009193361A (ja) * | 2008-02-14 | 2009-08-27 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、及び、記録媒体 |
| JP2015169978A (ja) * | 2014-03-05 | 2015-09-28 | 富士ゼロックス株式会社 | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JPH06290264A (ja) | 画像データの自動歪み補正システム | |
| JPH05181411A (ja) | 地図情報照合更新方式 | |
| JP2002533849A (ja) | 点集合を比較する方法 | |
| JP3794199B2 (ja) | 画像のマッチング方法 | |
| JP2702307B2 (ja) | 指紋特徴修正システム | |
| JPH0713835B2 (ja) | 類似データ検出方法および装置 | |
| JPH07129745A (ja) | イメージデータ接続装置及び方法 | |
| JP2001084357A (ja) | 道路幅員データの抽出方法 | |
| JPH11190611A (ja) | ３次元計測方法およびその方法を用いた３次元計測処理装置 | |
| JP2003296726A (ja) | 図面変換方法、図面変換装置、図面変換プログラム及び記録媒体 | |
| JP2683026B2 (ja) | 線図形ベクトル化装置 | |
| JP3625245B2 (ja) | 画像処理方法及び画像処理装置 | |
| JP2000020693A (ja) | 指紋画像処理装置、指紋画像処理方法、および記録媒体 | |
| JPH1027208A (ja) | 帳票照合方法及び装置 | |
| JP2637923B2 (ja) | 縞紋様の方向データの修正方法及びこれを実行するための情報処理装置並びに縞紋様のピッチデータの修正方法及びこれを実行するための情報処理装置 | |
| JP2000251075A (ja) | 画像処理方法、画像処理装置および記録媒体 | |
| JP3612396B2 (ja) | 線群の補間方法 | |
| US20210232831A1 (en) | Sidewalk information generation device, method and program | |
| JP3339199B2 (ja) | モデルベーストマッチング法によるモデルデータ作成方法 | |
| JPH04236678A (ja) | 領域整形方法 | |
| JPS6228884A (ja) | 被検出体像検出方式 | |
| Koutaki et al. | Refining road map using active shape model from aerial images | |
| KR20040009317A (ko) | 템플릿 정합을 이용한 영상에서 도로 추출방법 | |
| JPH0830783A (ja) | ２次元物体の認識方法 | |
| JP2977259B2 (ja) | スキュー検出方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20000704 |