JPH10155087A - Image processor - Google Patents
Image processorInfo
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- JPH10155087A JPH10155087A JP8326184A JP32618496A JPH10155087A JP H10155087 A JPH10155087 A JP H10155087A JP 8326184 A JP8326184 A JP 8326184A JP 32618496 A JP32618496 A JP 32618496A JP H10155087 A JPH10155087 A JP H10155087A
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- image
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- Color, Gradation (AREA)
- Control Or Security For Electrophotography (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Dot-Matrix Printers And Others (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は画像処理装置に係
り、例えば、カラー画像処理装置やカラー複写機におけ
る画像データの階調処理を、誤差拡散処理により行う画
像処理装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image processing apparatus, and more particularly to an image processing apparatus for performing gradation processing of image data in a color image processing apparatus or a color copying machine by an error diffusion process.
【０００２】[0002]
【従来の技術】ディジタル複写機、プリンタ、スキャナ
などのカラー画像を扱う画像処理装置がオフィスや家庭
等において広く普及している。このような、画像処理装
置では、例えば、スキャナで読み取ったカラー画像をプ
リンタで印刷する場合、読み取り画像よりも出力画像の
方が階調数が少ないために、プリンタに合わせた階調に
すべく階調処理が行われる。このように、画像処理装置
においては、原画像の階調と使用する画像の階調が一致
しない場合に、その装置に適した階調の画像データとす
べく階調処理が行われている。このような画像データに
対する階調処理の１方法として、誤差拡散法がある。こ
の誤差拡散法は、周期性を持たないため再生画像にモア
レが発生しにくいなどの優れた点を有している。2. Description of the Related Art Image processing apparatuses that handle color images, such as digital copiers, printers, and scanners, are widely used in offices and homes. In such an image processing apparatus, for example, when a color image read by a scanner is printed by a printer, the output image has a smaller number of tones than the read image. A gradation process is performed. As described above, in the image processing apparatus, when the gradation of the original image and the gradation of the image to be used do not match, gradation processing is performed to obtain image data having a gradation suitable for the apparatus. As one method of the gradation processing for such image data, there is an error diffusion method. This error diffusion method has an excellent point that, for example, moire does not easily occur in a reproduced image because it has no periodicity.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】しかし、誤差拡散処理
により画像の階調処理を行う場合、条件によっては疑似
輪郭を発生する場合があるという問題があった。また、
誤差拡散処理において階調再現に影響する各種要因を制
御可能にすることができれば、より階調再現性の高い画
像処理装置を得ることができる。However, when gradation processing of an image is performed by error diffusion processing, there is a problem that a pseudo contour may be generated depending on conditions. Also,
If various factors affecting the tone reproduction can be controlled in the error diffusion processing, an image processing device with higher tone reproducibility can be obtained.
【０００４】そこで本発明は上記課題を解決するために
なされたもので、誤差拡散処理により階調処理を行う場
合に再現画像に発生する擬輪郭を防止することを第１の
目的とする。また本発明は、画像データに適した階調再
現を制御可能にすることを第２の目的とする。更に本発
明は、所望の出力に合わせた階調再現を制御可能にする
ことを第３の目的とする。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-described problem, and has as its first object to prevent a false contour occurring in a reproduced image when performing gradation processing by error diffusion processing. A second object of the present invention is to make it possible to control gradation reproduction suitable for image data. Further, a third object of the present invention is to make it possible to control gradation reproduction in accordance with a desired output.
【０００５】[0005]
【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明で
は、画像データの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
この特徴量抽出手段で抽出された特徴量に応じたデータ
を画像データに付加する付加手段と、画像データを変換
する変換手段と、前記特徴量抽出手段で抽出された特徴
に応じて、画像を変換するパラメータを制御するパラメ
ータ制御手段とを備え、前記特徴量抽出手段は画像デー
タのエッジを抽出し、前記付加手段はエッジ量に対応し
たノイズを付加し、変換手段は誤差拡散による階調再現
をし、パラメータ制御手段は誤差拡散処理における重み
付けテーブルの係数を制御することにより、前記第１か
ら第３の目的を達成する。請求項２に記載した発明で
は、請求項１に記載した画像処理装置において、前記付
加手段は、画像データに含まれるエッジ量によってノイ
ズ付加量を制御する。請求項３に記載の発明では、請求
項１に記載した画像処理装置において、前記付加手段
は、画像データに含まれるその濃度によってノイズ付加
量を制御する。請求項４に記載の発明では、請求項１に
記載した画像処理装置において、パラメータ制御手段
は、所望の出力に応じてパラメータを制御する。ここ
で、所望の出力としては、例えば、使用者（操作者、あ
るいは他の指示手段）が絵柄の階調再現を重視するの
か、または、文字などの再現を重視するのか等がある。According to the first aspect of the present invention, a feature amount extracting means for extracting a feature amount of image data;
An adding unit that adds data corresponding to the feature amount extracted by the feature amount extracting unit to the image data; a converting unit that converts the image data; and an image processing unit that converts the image according to the feature extracted by the feature amount extracting unit. A parameter control unit for controlling a parameter to be converted, wherein the feature amount extraction unit extracts an edge of the image data, the addition unit adds noise corresponding to the edge amount, and the conversion unit performs tone reproduction by error diffusion. The parameter control means achieves the first to third objects by controlling the coefficients of the weighting table in the error diffusion processing. According to a second aspect of the present invention, in the image processing apparatus according to the first aspect, the adding unit controls the amount of noise added based on an edge amount included in the image data. According to a third aspect of the present invention, in the image processing apparatus according to the first aspect, the adding unit controls the amount of noise addition based on the density included in the image data. According to a fourth aspect of the present invention, in the image processing apparatus according to the first aspect, the parameter control means controls a parameter according to a desired output. Here, the desired output includes, for example, whether the user (operator or other instructing means) attaches importance to the reproduction of the gradation of the picture, or emphasizes the reproduction of the characters.
【０００６】[0006]
【発明の実施の形態】以下、本発明の画像処理装置に好
適な実施の形態について、図１から図５を参照して詳細
に説明する。図１は、画像処理装置の全体構成を表した
ものである。この図に示すように、画像処理装置は、エ
ッジ抽出部１１と、ノイズ生成部１２と、加算部１３
と、誤差拡散部１４と、重み制御部１５を備えており、
画像データがエッジ抽出部１１、ノイズ生成部１２、加
算部１３の各々に供給されるようになっている。エッジ
抽出部１１は、フィルタを備えており供給された画像デ
ータのエッジ量を抽出して、ノイズ生成部１２および、
重み制御部１５に供給するようになっている。ノイズ生
成部１２は、エッジ抽出部１１から供給されるエッジ量
に応じてノイズを生成し、加算部１３に供給するように
なっている。加算部１３は、画像データにノイズ量を加
算し、ノイズ付加画像データを誤差拡散部１４に供給す
る。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Preferred embodiments of the present invention will now be described in detail with reference to FIGS. FIG. 1 shows the overall configuration of the image processing apparatus. As shown in this figure, the image processing apparatus includes an edge extraction unit 11, a noise generation unit 12, an addition unit 13
, An error diffusion unit 14, and a weight control unit 15,
Image data is supplied to each of the edge extraction unit 11, the noise generation unit 12, and the addition unit 13. The edge extraction unit 11 includes a filter, extracts an edge amount of the supplied image data, and generates a noise generation unit 12 and
The weight is supplied to the weight controller 15. The noise generation unit 12 generates noise according to the edge amount supplied from the edge extraction unit 11 and supplies the noise to the addition unit 13. The adder 13 adds the amount of noise to the image data and supplies the noise-added image data to the error diffusion unit 14.
【０００７】誤差拡散部１４は、ノイズ付加画像データ
にそれまでに処理した画像の累積誤差分を加えて適当な
閾値で量子化して出力画像データとして出力する。ま
た、誤差拡散部１４は、複数の重みテーブルを備えてお
り、重み制御部から供給されるパラメータ制御値に応じ
てテーブルを選択し、誤差拡散処理において生じる誤差
分に重みを付けて周囲画素に配分するようになってい
る。重み制御部１５は、画像処理装置の使用者や他の制
御装置等による指示値に応じて、重みテーブルを選択す
るパラメータ制御値を誤差拡散部１４に供給するように
なっている。The error diffusion unit 14 adds the accumulated error of the processed image to the noise-added image data, quantizes it with an appropriate threshold value, and outputs it as output image data. The error diffusion unit 14 includes a plurality of weight tables, selects a table according to a parameter control value supplied from the weight control unit, weights an error generated in the error diffusion process, and assigns weights to surrounding pixels. Is to be distributed. The weight control unit 15 supplies a parameter control value for selecting a weight table to the error diffusion unit 14 according to an instruction value from a user of the image processing apparatus or another control device.
【０００８】次に、このように構成された本実施形態の
画像処理装置における動作について説明する。ディジタ
ル複写機あるいは読み取りスキャナで読み取られた原稿
の画像データは各種のフィルタ処理や色補正処理、変倍
処理を経てプリンタ部に適合したデータに変換する目的
で階調処理を施される。階調処理ではプリンタに適合す
る階調を得るためにＣＭＹＫ（シアン、マゼンタ、イエ
ロー、ブラック）信号に対しγ補正（変換）処理され
る。図１に示した全体構成図の中で、エッジ抽出部１
１、ノイズ生成部１２、加算部１３の各々に供給される
よう画像データは、このγ補正された後の画像信号であ
る。画像データの主とした流れとしては、まずこの画像
データは加算部１３においてノイズ生成部１２で生成さ
れた適当なノイズを加えられた後、誤差拡散部１４にお
ける誤差拡散処理でデータ量を低減された後、出力画像
データとしてプリンタ等に渡される。Next, the operation of the thus configured image processing apparatus of the present embodiment will be described. Image data of a document read by a digital copying machine or a reading scanner is subjected to gradation processing in order to convert the image data into data suitable for a printer unit through various filter processing, color correction processing, and scaling processing. In the gradation processing, a CMYK (cyan, magenta, yellow, black) signal is subjected to γ correction (conversion) processing in order to obtain a gradation suitable for a printer. In the overall configuration diagram shown in FIG.
1. Image data to be supplied to each of the noise generation unit 12 and the addition unit 13 is an image signal after the γ correction. The main flow of the image data is as follows. First, the image data is added with an appropriate noise generated by the noise generation unit 12 in the addition unit 13, and the data amount is reduced by the error diffusion processing in the error diffusion unit 14. After that, it is passed to a printer or the like as output image data.
【０００９】図５は、ノイズ生成部１２におけるノイズ
の発生について表したものである。すなわち、ノイズ生
成部１２では、乱数シードを初期値にして必要なビット
幅を持つＭ系列乱数を生成（５１）し、生成した乱数値
に対して画像データに含まれるエッジ量によってその乱
数値を変換（５２）することでノイズを生成する。乱数
値変換（５２）は、例えばエッジの少ない滑らかな画像
領域では比較的乱数値を大きくなるようにし、エッジ量
の多い領域では乱数を小さくすることで擬似輪郭を目立
たなくする目的のために行う。乱数値変換（５２）は、
テーブルルックアップによって容易に実現することがで
きる。FIG. 5 shows the generation of noise in the noise generator 12. That is, the noise generation unit 12 generates an M-sequence random number having a required bit width by using the random number seed as an initial value (51), and converts the generated random number value by the edge amount included in the image data with respect to the generated random number value. The conversion (52) generates noise. The random number value conversion (52) is performed for the purpose of making the pseudo contour inconspicuous, for example, by making the random number value relatively large in a smooth image region with few edges and making the random number small in a region with a large edge amount. . The random number conversion (52)
This can be easily realized by table lookup.
【００１０】なお、他の実施形態として、逆にエッジ量
によらず乱数値を変換しないことや、エッジ量の変わり
に画像データ（ガンマ変換前、あるいは後）そのものを
用いて制御することもできる。また、画像データを用い
てハイライト部、ミドルトーン部、シャドー部などの画
像濃度領域別にノイズ付加量を制御して全体として擬似
輪郭の目立たない画像に仕上げることができる。更に、
テーブルルックアップによって乱数変換するのではな
く、簡単な演算器の組み合わせによっても実現すること
も可能である。In another embodiment, the random number value is not converted regardless of the edge amount, and the image data (before or after the gamma conversion) can be controlled instead of the edge amount. . Further, by using the image data, the amount of added noise is controlled for each image density region such as a highlight portion, a middle tone portion, and a shadow portion, so that an image in which pseudo contours are inconspicuous as a whole can be obtained. Furthermore,
Rather than performing random number conversion by table lookup, it can also be realized by a combination of simple arithmetic units.
【００１１】図２は、エッジ抽出部１１におけるエッジ
量の抽出について表したものである。この図２に示すよ
うに、エッジ抽出は、フィルタの組み合わせ出力を選択
することで行う。エッジ抽出部１１は、フィルタ１、フ
ィルタ２、フィルタ３により、それぞれ水平、垂直、斜
め方向のエッジ成分を抽出し、それらの出力を絶対値に
って比較してその最大値をエッジ量として採用する。な
お、エッジ量の抽出は上記方法に限るものではなく、適
当な閾値で２値化した後の近傍領域に含まれる変化点で
代表することも可能である。FIG. 2 shows the extraction of the edge amount by the edge extraction unit 11. As shown in FIG. 2, the edge extraction is performed by selecting a combination output of the filters. The edge extracting unit 11 extracts horizontal, vertical, and oblique direction edge components using the filter 1, the filter 2, and the filter 3, respectively, compares their outputs in absolute values, and employs the maximum value as the edge amount. I do. The extraction of the edge amount is not limited to the above method, but may be represented by a change point included in a neighboring area after binarization with an appropriate threshold value.
【００１２】図３は、誤差拡散部１４における誤差拡散
処理について表したものである。誤差拡散処理は、図３
に示すように入力画像データにそれまでに処理した画像
の累積誤差分を加えて適当な閾値で量子化して出力画像
データとする。その時生じる誤差分は重みを付けて周囲
画素に配分される。FIG. 3 shows an error diffusion process in the error diffusion unit 14. The error diffusion process is shown in FIG.
As shown in (1), the input image data is added with the accumulated error of the processed image and quantized with an appropriate threshold to obtain output image data. The resulting error is weighted and distributed to surrounding pixels.
【００１３】図４は、誤差配分に使用される重みテーブ
ルを表したものである。この図４に示されるように、誤
差分に付けられる重みは、注目画素（＊で示す）に対応
する位置からテーブル内容に記入された係数を乗じて求
められ誤差メモリ内の相対する画素位置に配分される。
本実施形態における重みテーブルの例としては、テーブ
ル（Ａ）、テーブル（Ｂ）の２種を使用している。テー
ブル（Ａ）は比較的エッジ量の多い領域で、テーブル
（Ｂ）はエッジ量の少ない領域で使用して再現する画像
の解像度を重視するか階調性を重視するかで使い分け
る。なお、本実施形態ではエッジ量を適当な閾値で分類
してその結果でテーブルを選択する方式を示したが、他
の実施形態として重み係数そのものをエッジ量を入力変
数とする演算で変えることも可能である。FIG. 4 shows a weight table used for error distribution. As shown in FIG. 4, the weight assigned to the error is obtained by multiplying the coefficient corresponding to the pixel of interest (indicated by *) by the coefficient written in the table contents, and the weight is assigned to the corresponding pixel position in the error memory. Distributed.
As an example of the weight table in the present embodiment, two types of table (A) and table (B) are used. The table (A) is used in a region having a relatively large amount of edges, and the table (B) is used in a region having a small amount of edges, depending on whether the importance is placed on the resolution of an image to be reproduced or on the gradation. In the present embodiment, a method of classifying the edge amount with an appropriate threshold and selecting a table based on the result is shown. However, as another embodiment, the weight coefficient itself may be changed by an operation using the edge amount as an input variable. It is possible.
【００１４】重みテーブル選択に関してはディジタル複
写機の使用者（操作者、あるいは他の指示手段）からの
指示に基づいて実行できるので所望の出力に応じた制御
が可能となる。ここで、所望の出力というのは使用者が
絵柄の階調再現を重視するのか文字などの再現を重視す
るのかを指示した結果による。The selection of the weight table can be performed based on an instruction from the user (operator or other instruction means) of the digital copying machine, so that control according to a desired output can be performed. Here, the desired output is based on the result of the user instructing whether to emphasize the gradation reproduction of the picture or the reproduction of characters or the like.
【００１５】[0015]
【発明の効果】請求項１から請求項３に記載した発明に
よれば、画像データに応じた適正なノイズを付加するこ
とで誤差拡散による階調再現で発生しやすい偽輪郭を防
止することができる。また、請求項１および請求項３に
記載した発明によれば、画像データに応じた適正なパラ
メータを選択することで階調再現の制御性を向上させる
ことができる。更に、請求項１および、請求項４に記載
した発明では、所望の出力に合わせた階調再現の制御性
を向上させることができる。According to the first to third aspects of the present invention, by adding an appropriate noise according to image data, it is possible to prevent a false contour which is likely to occur in gradation reproduction by error diffusion. it can. Further, according to the first and third aspects of the present invention, it is possible to improve the controllability of gradation reproduction by selecting an appropriate parameter according to the image data. Furthermore, according to the first and fourth aspects of the present invention, it is possible to improve the controllability of gradation reproduction according to a desired output.
【図１】本発明の一実施形態における画像処理装置の全
体構成図である。FIG. 1 is an overall configuration diagram of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
【図２】同上、画像処理装置のエッジ抽出部におけるエ
ッジ量の抽出についての説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating extraction of an edge amount in an edge extraction unit of the image processing apparatus.
【図３】同上、画像処理装置の誤差拡散部における誤差
拡散処理についての説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram of an error diffusion process in an error diffusion unit of the image processing device.
【図４】同上、画像処理装置の誤差拡散部における重み
テーブルを表した説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram showing a weight table in the error diffusion unit of the image processing apparatus.
【図５】同上、画像処理装置のノイズ生成部におけるノ
イズ生成についての説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram of noise generation in a noise generation unit of the image processing device.
【符号の説明】 １１ エッジ抽出部 １２ ノイズ生成部 １３ 加算部 １４ 誤差拡散部 １５ 重み制御部[Description of Signs] 11 Edge extraction unit 12 Noise generation unit 13 Addition unit 14 Error diffusion unit 15 Weight control unit
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 ＦＩ Ｈ０４Ｎ 1/407 Ｈ０４Ｎ 1/40 １０１Ｅ ──────────────────────────────────────────────────の Continued on the front page (51) Int.Cl. 6 Identification code FI H04N 1/407 H04N 1/40 101E
Claims (4)
出手段と、 この特徴量抽出手段で抽出された特徴量に応じたデータ
を画像データに付加する付加手段と、 画像データを変換する変換手段と、 前記特徴量抽出手段で抽出された特徴に応じて、画像を
変換するパラメータを制御するパラメータ制御手段とを
備え、 前記特徴量抽出手段は画像データのエッジを抽出し、前
記付加手段はエッジ量に対応したノイズを付加し、変換
手段は誤差拡散による階調再現をし、パラメータ制御手
段は誤差拡散処理における重み付けテーブルの係数を制
御することを特徴とする画像処理装置。1. A feature amount extracting unit for extracting a feature amount of image data; an adding unit for adding data corresponding to the feature amount extracted by the feature amount extracting unit to the image data; and a conversion unit for converting the image data. Means, and parameter control means for controlling a parameter for converting an image in accordance with the feature extracted by the feature quantity extraction means, wherein the feature quantity extraction means extracts an edge of image data, and the addition means An image processing apparatus, wherein noise corresponding to an edge amount is added, a conversion unit reproduces gradation by error diffusion, and a parameter control unit controls a coefficient of a weighting table in the error diffusion process.
エッジ量によってノイズ付加量を制御することを特徴と
する請求項１に記載の画像処理装置。2. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the adding unit controls a noise addition amount based on an edge amount included in the image data.
その濃度によってノイズ付加量を制御することを特徴と
する請求項１に記載の画像処理装置。3. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the adding unit controls a noise addition amount based on a density included in the image data.
に応じてパラメータを制御することを特徴とする請求項
１に記載の画像処理装置。4. An apparatus according to claim 1, wherein said parameter control means controls a parameter according to a desired output.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8326184A JPH10155087A (en) | 1996-11-20 | 1996-11-20 | Image processor |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8326184A JPH10155087A (en) | 1996-11-20 | 1996-11-20 | Image processor |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10155087A true JPH10155087A (en) | 1998-06-09 |
Family
ID=18184979
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8326184A Pending JPH10155087A (en) | 1996-11-20 | 1996-11-20 | Image processor |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH10155087A (en) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007090571A (en) * | 2005-09-27 | 2007-04-12 | Oki Data Corp | Image forming device |
| US7339706B2 (en) | 2002-05-21 | 2008-03-04 | Pioneer Corporation | Error diffusion processing circuit for an image signal which improves an output image |
| US7440145B2 (en) * | 2002-11-19 | 2008-10-21 | Fujifilm Corporation | Image data creating method and apparatus |
| JP2010516174A (en) | 2007-01-16 | 2010-05-13 | トムソン ライセンシング | System and method for reducing artifacts in images |
| JP2012023708A (en) * | 2010-06-17 | 2012-02-02 | Fujitsu Semiconductor Ltd | Noise addition circuit and noise addition method |
| US8482804B2 (en) | 2007-03-30 | 2013-07-09 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and image processing method |
| US10839739B2 (en) | 2017-06-29 | 2020-11-17 | Japan Display Inc. | Image processing device, image processing method and display system |
-
1996
- 1996-11-20 JP JP8326184A patent/JPH10155087A/en active Pending
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7339706B2 (en) | 2002-05-21 | 2008-03-04 | Pioneer Corporation | Error diffusion processing circuit for an image signal which improves an output image |
| US7440145B2 (en) * | 2002-11-19 | 2008-10-21 | Fujifilm Corporation | Image data creating method and apparatus |
| JP2007090571A (en) * | 2005-09-27 | 2007-04-12 | Oki Data Corp | Image forming device |
| JP4615410B2 (en) * | 2005-09-27 | 2011-01-19 | 株式会社沖データ | Image forming apparatus |
| JP2010516174A (en) | 2007-01-16 | 2010-05-13 | トムソン ライセンシング | System and method for reducing artifacts in images |
| JP2014017882A (en) * | 2007-01-16 | 2014-01-30 | Thomson Licensing | System and method for reducing artifacts in images |
| US8482804B2 (en) | 2007-03-30 | 2013-07-09 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and image processing method |
| JP2012023708A (en) * | 2010-06-17 | 2012-02-02 | Fujitsu Semiconductor Ltd | Noise addition circuit and noise addition method |
| US10839739B2 (en) | 2017-06-29 | 2020-11-17 | Japan Display Inc. | Image processing device, image processing method and display system |
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