JP2002342017A - 光学式ナビゲーションシステムにおいて木目を取り除く方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】画像を空間的にフィルタリングして木目を取り
除く。 【解決手段】光学式ナビゲーションシステムにおいて、
画像を空間的にフィルタリングして木目を取り除く方法
が提供される。第１のフィルタを用いてナビゲートしつ
つ、相関値の順序付きコレクションを生成する。該順序
付きコレクションの値によって記述される相関面内にリ
ッジが存在するかどうか調べる。リッジが存在すれば、
第２のフィルタを用いてナビゲートを開始する。該ナビ
ゲートの間に、第２のフィルタを使用中の間に生成され
た相関値の順序付けされたコレクションが調べられる。
該調査がリッジ無しを示す間は、第２のフィルタでナビ
ゲートを継続し、リッジ有りを示すならば、第１のフィ
ルタでのナビゲートを再開する。第２のフィルタは、空
間的に互いに９０°に配向された第３および第４のフィ
ルタのうち、最も効果的に前記示されたエッジに対処す
るフィルタが選択される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、光学式ナビゲー
ションシステムに関する。

【０００２】

【従来の技術】任意面上での光学式ナビゲーション（op
tical navigation）は、座標軸方向に沿った相対運動を
示す運動信号を生成するもので、次第に主流となりつつ
ある。これは、例えばコンピュータシステム用のウィン
ドウ化されたユーザインタフェースにおけるスクリーン
ポインタの位置制御のための従来のマウスやトラックボ
ールに代わり、マウスや指先のトラッキングデバイスに
用いられる。これは、埃を溜めたり、使用による機械的
な摩耗や破損を蒙る可動部をもたないなど、多くの長所
を有する。光学式マウスの他の長所は、それがマウスパ
ッドを必要としないということである。なぜならば、任
意の面上でのナビゲーションが、該面が光学的に単調で
ない限り、ほぼ可能だからである。

【０００３】光学式ナビゲーションは、画像の相対的な
変位を追跡することによって動作する。面の一部の二次
元ビュー（view）が、光検出器のアレイ上に焦点を合わ
せられ、この光検出器の出力がデジタル化され、メモリ
の対応するアレイに基準画像として保存される。少し時
間をおいて、サンプル画像もまたデジタル化される。全
く動きがなかった場合、サンプル画像および基準画像は
同一（またはそれに非常に近いもの）となる。その意味
は、当然ながら、保存されたアレイどうしが一致するよ
うに見えるということである。他方、何らかの動きがあ
った場合、サンプル画像はその境界内でシフトされたよ
うに見え、デジタル化されたアレイはもはや一致しなく
なる（すなわち、それらの境界が合わせられたなら
ば）。このマッチング（突き合わせ）プロセスは「相
関」と呼ばれ、様々な方法で実行されることができる。
そのうちの一つが、ここで参照で取り入れる特許（米国
特許番号６０５７５４０号、５５７８８１３号、５７８
９８０４号）に記載されている。単独で考えると、相関
は、「これらの２つの画像が揃っているか」という狭い
質問に答えるものである。その答えが「否」であれば、
それは、何らかの方向に動きが介入したことが原因と考
えられ、「はい」または「ほとんど」という相関結果を
生成する変位の方向および量を見つけるために何らかの
付加的な機構が必要となる。なすべきことは、保存画像
のうちの一方（すなわち、基準画像）と、他方の（サン
プル）画像のシフトされたバージョンの集合との間の相
関を実行することである。これらのシフトは、シフト無
し、一つ横ずれ、一つ横ずれして一つ上昇、他の方向へ
の一つ横ずれ、などの８つの実際のシフトと１つの「ヌ
ル」シフトである。これらの９つの相関のうちの一つが
他のいずれにも勝り、そのシフトの方向と量が、上記の
介入動作を示すものとみなされる。

【０００４】ナビゲーション機構は、速度（速さと方
向）情報を保持する。新規なサンプルフレームを基準フ
レームに相関させるときは、予測されたシフトを、９つ
のシフトのための始点として用いることができる。この
仕組みを用いると、相関結果は、更新速度の一因とな
り、ちょうど予測した動きを承認または修正する。予測
を用いて基準フレームを「プレシフト（pre-shift）」
し、このことは、新規サンプルフレームが、シフトされ
た基準フレームの要部にオーバーラップしなくなる時点
まで続く。この時点で、新規な基準フレームが取られ
る。現在の速度が低いときは、予測を使用して、サンプ
ル周期を遅くして電力を節約することができる（光源を
パルス駆動する場合には、光源をサンプル間で消すこと
ができる）。

【０００５】上記の基本技術は、面が、閉じた境界によ
って画定される明および暗の領域として現れる画像を生
成するときは、非常によく機能する。境界は急峻である
必要はなく、段階的であってもよい。領域の形が十分に
非対称であったり不規則な場合は、境界についての閉要
件を緩和することができる。しかしながら、シフトおよ
び相関機構は、対称が多数あり、かつ閉境界が無いとき
に、困難に遭遇することがある。例えば、マウスが木目
の付いた机の上でナビゲートする場合である。このよう
な状況下では、相関器に呈示される画像が、一連の平行
線を表すように現れるであろう。線を横切る方向に動き
を検出することは容易であるが、線沿いの方向では容易
でない。その結果は、出し抜かれたマウスと苛立つユー
ザである。（木目の面は、たまにしか問題とならない。
多くは、特徴の方位だけでなく、特徴のサイズにも依存
する。平行した特徴は、その分離が光検出器間の間隔未
満だと、別々の実体として解像することができない。困
難なケースは、２つごとの光検出器、または３つごとの
光検出器に位置が合う平行した特徴について発生する。
一般に、特徴の分離がこれらの厄介なケースからはずれ
ればはずれるほど、その困難さは軽減される。面が木目
であるというそれだけの理由では、それが困難なケース
を生み出すことを意味しない）。

【０００６】この時として遭遇する困難さに対する一つ
の解決策は、画像表示の解像度を増大させることであ
る。ある人は、画像を拡大し、ピクセル密度を増大さ
せ、または各ピクセルをより多くのビット数へとデジタ
ル化する。希望することは、最終的には規則正しい繰り
返しに見えようとも（よって識別不可能）、特徴が不規
則（よって互いに識別可能）となることである。これら
の解決策のそれぞれは、固有の欠点を抱えており、その
うち一つが費用と複雑さの増大である。よって、面上を
トラッキングする所与のレートを維持することのできる
よう、より速い速度が必要とされている。

【０００７】平行線問題を緩和するのに用いられてきた
他の手法は、画像を、その相関前に（空間的）にフィル
タリングすることである。この考え方は、相関されるべ
きアレイを修正して、データ内の規則パターンを少なく
とも一部抑制することである。これにより、相関機構の
応答は、画像の不規則な特徴にさらに多く基づくと共
に、動きに依拠しない強い相関を生成する規則的な繰り
返しの特徴により少なく基づくことができる。この考え
は、より弱い信号を再生するために、既知の強信号をフ
ィルタリングして取り除くことと似ている。このフィル
タリングは、対象とする位置の周囲に配置された対称的
に向かい合う位置の値の算術的な組合せに従って、アレ
イの様々な位置の値を変更することにより行われる。差
動増幅器を用いた共通モード除去によって干渉信号を除
去することが思い起こされるであろう。じきにその一例
が登場するが、この時点でさえ、この技術が、トラッキ
ングされている画像を歪めまたは変容することが懸念さ
れる。これが受け入れられるのは、そうした忠実度に特
別な関心を持っていないからである。すべての人にアレ
イの内容を画像として表示しようとするものではなく、
単にそれをトラッキングしたいのである。従来技術は、
まさに説明したやり方で有用な異なる空間フィルタを含
んでおり、一旦設計者によって適切なものが特定されれ
ば、それは恒久的な機能としてシステム内に簡単に組み
込まれてしまう。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】そのような（空間）フ
ィルタが、たとえば木目から生ずる平行線の問題を扱う
従来の光学式マウスで用いられてきた。それは、（光セ
ンサのアレイが配置される空間パターンに対して）２つ
の直交方向においては効果的である。このフィルタを、
「標準」フィルタと呼ぶことにする。しかしながら、標
準フィルタを欺くこれらの２つの軸の中間の方位に相当
量の範囲が存在し、その箇所で長い平行した特徴に遭遇
した場合、再びマウスは混乱し始める。

【０００９】

【課題を解決するための手段】その方位がナビゲーショ
ン機構のＸ軸およびＹ軸に対して約４５°傾いている木
目のある面上で光学的ナビゲートする問題に対する解法
は、第１に、使用中の空間フィルタが、現在起こってい
る方位に不適当であることを検出することである。第２
に、該検出に続いて、他のさらに適切な空間フィルタを
用いることである。２つのさらなるフィルタが開発さ
れ、それらは、（Ｘ軸およびＹ軸に沿って配向された）
標準フィルタの約４５°と１３５°の傾き（トラブルと
なる領域）に、それぞれ効果的である。ナビゲーション
処理に用いられる相関面（すなわち、下から見た場合に
椀状の）形状について試験を行なった。この試験は、相
関面（椀状体）内のリッジ（すなわち鞍状体）の存在を
用い、制御メトリックを生成する。この制御メトリック
の偏差が、使用中のフィルタを変更する制御システムに
よって追跡される。制御システムは、独立したランダム
な変化に対するスラッシング（thrashing）や過剰な反
応を防止するため、時定数を取り入れる。Ｘ軸とＹ軸に
対して照明が到達する方向は、ナビゲートされて知覚さ
れた特徴であるハイライトおよび陰影の見掛けのサイズ
および割合を変えることにより、フィルタの効果的な角
度範囲（例えば、Ｙ軸に対して）に影響を及ぼす。例え
ば、光が、Ｙ軸に対して本質的に平行な光線としてナビ
ゲーション面に入射した場合（一般的な事例）、Ｘ軸に
ついての標準フィルタの（木目の方位についての）処理
の角度範囲は、Ｙ軸についての対応する範囲の約半分と
なることがある。処理範囲の同様の非対称性が、上記の
傾斜フィルタにも認められる。制御システムの動作は、
フィルタ処理の範囲のオーバーラップを確かなものとす
ることで強化されることができ、オーバーラップの欠如
が制御システムを不安定にしないようにする。フィルタ
範囲のオーバーラップは、照明がナビゲーション面に達
する方向を動的に変えることによって促進されることが
でき、これにより、照明が、使用中のフィルタに対応す
るよう、または該フィルタとの関係を変更するようにす
る。

【００１０】この発明の一つの側面によると、光学式ナ
ビゲーションシステムにおいて、ナビゲーションに先立
ち、画像を空間的にフィルタリングして木目を取り除く
方法が提供される。該方法は、第１のフィルタを用いて
ナビゲートするステップを含む。該ナビゲートの間に、
相関値の順序付きコレクションが生成される。該生成さ
れた相関値の順序付きコレクションの値によって記述さ
れる相関面内にリッジが存在するかどうかについて、該
順序付きコレクションが調べられる。該調査がリッジの
存在を示すならば、第１のフィルタに代えて第２のフィ
ルタを用いてナビゲートを開始する。該第２のフィルタ
を用いたナビゲートの間に、相関値の順序付けされたコ
レクションが生成され、調べられる。該調査がリッジ無
しを示す間は、第２のフィルタを用いたナビゲートが継
続され、リッジ有りを示すならば、第１のフィルタの使
用を再設定し、該第１のフィルタを用いたナビゲートを
再開する。

【００１１】

【発明の実施の形態】ここで問題解決の説明を行なう前
に、課題を具体的に示すのが都合よい。その過程で、
「前」と「後」の良好な例示として働くいくつかの簡略
化された例を示す。これらの例は、さらに、以下に続く
説明において使用される有用な表記を提供することによ
り、我々を支援するであろう。明確な事例はまた、それ
が無い場合に所望の理解に悪影響を及ぼしかねない一部
の概念を取り除くであろう。

【００１２】図１を参照すると、光センサアレイ（図示
せず）から得られた２５個のデジタル化された値（ａ〜
ｙ）の５ピクセル（Ｘ１〜Ｘ５）×５ピクセル（Ｙ１〜
Ｙ５）の画像アレイ１が示されている。デジタル化画像
アレイ１は、二次元アレイとして編成されたメモリデー
タ構造に格納される２５個の６ビット（または、８ビッ
ト）値として考えることができる。コンピュータ用のマ
ウスまたは他のポインティング入力装置用の好適なナビ
ゲーション回路では、実際のデジタル化画像は、好まし
くは１６×１６、または１８×１８である。知的な単純
化とは言い難いが（同じ問題が起こる）、ここでの説明
を５×５で進める選択をしたのは、図示される５×５の
場合のようなより小さな表現に実質的な利益を全く与え
ないとしても、実際の領域を描画する点および費やされ
る表記の点の両方で、実際の事例のサイズはあまりに大
きすぎて不都合だからである。

【００１３】話を前に進めると、図１は、光検出器のア
レイ（図示せず）上に焦点を合わせられ、デジタル化さ
れ、その後メモリに保存される光学画像を表す。これ
は、たった今取得された画像（サンプル画像）であって
もよく、または幾分か前に取得されて基準画像として用
いられているものであってもよい。

【００１４】サンプル画像および基準画像は両方とも、
相関処理で用いられる前に、（空間的に）フィルタリン
グされる。画像が有限の大きさをもっているので、フィ
ルタリング処理が、画像のエッジにおいて何らかの過渡
的な挙動を示すことは予想できるであろう。相関機構に
対するこの影響を最小化するため、ここでは先ずフィル
タリングされるべき画像を拡大する。これを行なう方法
が、図２に示される。この拡大は、アレイの外側のエッ
ジを、必要に応じて各方向に１行または１列だけ外側へ
動かし、それに伴いもとの四隅はそれぞれ３回複製され
るということに注意されたい。こうして、図１のアレイ
１は図２の拡大アレイ２となり、７行７列を有する。例
えば、この拡大において、もとの値「ａ」（参照番号
３）が３個の「ａ」（４，５および６）に複製されるこ
とを見て欲しい。同じことが、他の隅における「ｅ」，
「ｕ」，「ｙ」についても起こる。

【００１５】図２が、２５個の位置（Ｘ１からＸ５と名
付けた５個のＸ位置と、Ｙ１からＹ５と名付けた５個の
Ｙ位置とのカルテシアン積）を示すことに注意された
い。これらの２５個の位置のそれぞれが、フィルタに対
する入力インスタンスとなる９個のメンバ（３×３）の
順序付きコレクション（ordered collection）を規定す
る。フィルタは、順位付けされた９つのメンバ（これら
は、多ビット数である）に作用し、３×３の中心に関連
付けられた１つの数値出力を生成する。

【００１６】３×３のフィルタだけが適切であると仮定
すべきではない。他のフィルタのサイズも用いることが
でき、また、非対称（例えば、３×４）のフィルタであ
ってもよい。

【００１７】ここで「標準」フィルタと呼ぶフィルタ
を、図３に示す。これは、Ｘ（１〜５）とＹ（１〜５）
の標示によって示される２５個のフィルタ位置のそれぞ
れにおいて、拡大された画像上に位置づけられる９個の
係数のアレイ７である。これらの位置のそれぞれにおい
て、フィルタ内の係数によって乗算された、セルが寄与
するものの積算に従って、１つの出力値が生成される。
図４のアレイ８は、図２の拡大アレイ２に対する図３の
標準フィルタ７の適用から生成される、５×５のフィル
タリングされたアレイを正確に示している。

【００１８】しかしながら、ここで言及する必要のある
一つの付加的なフィルタ特性がある。デジタル化された
入力が８ビット値である場合、図４に示した算術では、
結果としての算術値を忠実に保存しようとすれば、該結
果の記録に１０ビット値を必要とする。このことは出来
もするが、ここではそうしない。その代わりに、別の手
法を用いる。ここでは、画像を、それらのシフトされた
バージョンと相関したいのであるが、我々は、画像の
「陰影（shading）」に重きを置くことによるのと同じ
容易さで、画像の「形状（shape）」にのみ応答するこ
とによってそれを行ない得ることに気づいた。ここで
は、フィルタ出力としてのフィルタの数値結果の符号ビ
ットのみを取ることによって、これを達成する。（他の
実施形態では、何らかの中間のビット数を選択すること
もできる。）符号ビットだけを取ることで、時として少
量の確実性を犠牲にするかもしれないが、回路複雑性の
低減、サイズの低減および光学ナビゲーションＩＣのコ
ストの低減、所与のクロックレートに対する演算速度の
増大の点で、非常に多くの利点を得ることができる。そ
の結果、フィルタに関連付けられ、図４の様々なセルに
示されるこれら演算について実際の算術結果の１ビット
符号を単に出力するフィルタが製作される。この仕組み
（後続の図において使用される）を用いると、フィルタ
出力としての１は、そのセルについての数値結果が負で
あったことを示し、フィルタ出力としてのゼロは、その
セルについての数値結果がゼロまたは正であったことを
示す。

【００１９】ここで図５を参照すると、標準フィルタが
適切なやり方で動作する単純化された従来技術の例が示
されている。図５の左側には、３個の入力画像９，１
４，１９があり、変化していない画像上のマウスの一連
の動きが、矢印２４および２５で示してある。この動き
は、１ピクセルの「下降」（画像９から１４へ）と１ピ
クセルの「横ずれ」（画像１４から１９へ）とによって
区別される。この画像は、４個の隣接する“１”の方形
をなす識別可能な特徴を含む（便宜上、それぞれ画像
９，１４，１９内の太線で囲った箱１０，１５，２０で
のみ示されている）。これらのフィルタリングされてい
ない入力画像（９，１４および１９）は、水平な木目成
分（grain component）を含んでおり、これは、想定さ
れるように、フィルタリングしてこれが除去されること
を示すために付加されている。水平な木目成分は画像９
内の一番上の行の「１（複数）」であり、これらはその
後、入力画像１４および１９内の頂部から下降して次の
行となる。

【００２０】次に進む前に、図５から先に現れる混乱を
招く可能性のある単純化を特定しておく必要がある。こ
こでは、入力アレイ９，１４および１９を占める値が多
ビット値であると述べた。しかしながら、図５から先の
図においては、単純化のため、１ビットシンボル「１」
および「０」を用いて、「明」および「暗」の状態だけ
をそれぞれ表わす必要があるとする。代わりに「Ｌ」お
よび「Ｄ」を用いることもできるが、その場合には、
「どうやってＬおよびＤについて算術を行えばよいの
か」と不平を漏らす者もいるであろう。「１」（Ｌ）を
より大きな多ビット数（整数）と考え、「０」（Ｄ）を
より小さな数と考え、フィルタがある種のＡＣ結合を取
り入れることを考えればよい。代替的に、入力画像アレ
イを、１ビットにデジタル化されたかの如く、すなわち
明については１、暗については０であると考えることも
できる。実際にはそのようなことは行わないが、この単
純化は有効であり、ここでの例に役立つものである。フ
ィルタの出力側において１が負で０が非負を意味する符
号ビットを有することだけは忘れてはならず（これが混
乱の原因となる可能性がある）、このことは、入力の記
載方法と矛盾しているように見えるかもしれない。出力
表記が所望の単純化に達するけれども、これは、現実に
おいて使用する実際のものである。とは言え、「この数
値は負であるから、それ故に」という考えを利用するこ
とは決してない。上記（形状対陰影）に説明したよう
に、フィルタ出力の１と０は、最小の記述による２つの
シンボルそのものである。

【００２１】要約するに、フィルタは、単に、入力画像
上にセットされたシンボルに適用される算術の演算組合
せの規則である。これは、９個の隣接した入力値を、フ
ィルタリングされた出力において１つの値にマッピング
する。多くの異なる隣接したフィルタ位置が、フィルタ
リングされた出力画像を生成するのに用いられる。入力
または出力における近傍のシンボルを比較することがで
きるが、入力シンボル（例えば、１）が、フィルタを変
形することなく通過し、それまでと同じ種類のものとし
て異なる場所に現れる不可分の中核的実体である、と考
えるのは正しくない。確かに、基本的にそれらはすべて
数字であるが、これらの数字は、フィルタリングの前と
後とでは同じものではないことを意味する。そして、フ
ィルタの入力側における単一の「１」および「０」のみ
の使用（それは残念ながら出力側での「１」および
「０」の使用と同様である）が適切に理解されれば、
（多ビット数値の代わりに）それが極めて有用な便宜を
もたらすことを忘れてはならない。

【００２２】矢印２６，２７，２８が、フィルタリング
された出力（１１，１６および２１）を個々のフィルタ
リングされていない入力（９，１４および１９）にどう
関連付けるかに注目すべきである。ここでは、３つの重
要事項に注目する。第１に、入力の水平な木目が取り除
かれることである。このことが、標準フィルタの目的の
一つである。第２に、入力特徴１０，１５および２０
（これらは、マウスの動きにより入力画像内の異なる位
置にあるが、実際には同一のものである）が、対応する
出力特徴１２／１３，１７／１８および２２／２３によ
ってマッチングされる。ここで、フィルタリングされた
出力画像１１内の特徴１２／１３が、フィルタリングさ
れていない入力画像９内のもとの入力特徴１０にほとん
どマッチしないことがわかる。実際、特徴１０は、フィ
ルタを通過したときに変形された（「スプラット」にな
る（go splat;つぶれる））と言うことができる。どの
場合においても特徴は同じように変形される（スプラッ
トになる）ので、これはこれでよい。注意すべき第３の
より重要なことは、フィルタリングされた画像１１，１
６および２２内における変形された特徴の位置が、フィ
ルタリングされていない画像内の対応する入力特徴の変
形に伴い比例的に（厳密に１対１で）変化することであ
る。この良好に動作した対応関係により、それがあたか
も変形されなかった如くに容易に相関器は変形された画
像を追跡することができる。

【００２３】ここで、図６を参照する。ここでも、１ピ
クセルの「下降」の動き（矢印３５）に続く１ピクセル
の「横ずれ」の動き（矢印４２）をもった一連の３個の
フィルタリングされていない入力画像２９，３６および
４３がある。すなわち、図５についてのマウスの動きが
図６についても同じであることに注意すべきである。こ
こでもまた、前と同じように、４個の隣接した１の（同
じ）入力特徴（太線で囲った四角３０，３７および４４
によって示される）を有する。しかしながら、この場
合、「背景」として穏やかな斜めの木目（左上から右下
へ走る）が存在する。

【００２４】ここで、フィルタリングされた出力３１、
３８および４５の、フィルタリングされていない部分に
対する対応関係が、矢印３４、４１および４８によって
それぞれ示されていることに注意されたい。入力特徴
（３０，３７および４４）は依然として「スプラット」
になるが、その挙動は良好でない。３２／３３の方位
は、３９／４０の方位とは異なり、４６／４７の方位と
も一致していないように見える。出力特徴３２／３３な
どは、入力特徴３０の動きに対応しないように動く。
（ここでは、４９，５０，５１における「１」の予想外
の異なる外観にも注目されたい。しかしながら、これら
は恐らく画像境界での拡大とこの例においてサイズを小
さくしたことのアーティファクト（artifact）であり、
フィルタの誤動作の証拠としてみるよりも、無視するこ
とができるものである。）要するに、図３の厄介な標準
フィルタ７が不安定で、我々を窮地に捨て置いたのであ
る。このことのすべてが、相関器を、注意散漫にさせて
いる（相関器が、どうしようもないほど混乱する）。こ
の発明は、このうんざりする状況を直そうとするもので
ある。

【００２５】図７および図８を参照すると、フィルタリ
ングされていない入力画像内の斜めの木目によって図３
の標準フィルタ７が問題を引き起こす場合に使用するこ
とのできる２つのフィルタ５２および５３がそれぞれ示
されている。

【００２６】これらのフィルタが、標準フィルタを出し
抜いて相関器をまごつかせた上記の状況をどう扱うかに
ついて見てみる。そこで、図９を参照する。（標準フィ
ルタが機能しなくなった）図６の場合と同様に始める
が、代わりにフィルタＱIを適用する。前と同様に、入
力特徴６５，６６および６７を伴う３つの入力画像５
４，５５および５６がある（これらのすべては、図６の
２９，３６および３３、３０，３７および４４と同じで
ある）。１の下降（矢印６３）と１の横ずれ（矢印６
４）というカーソルの動きも、図６と同様である。矢印
６０，６１および６２は、フィルタリングされていない
入力画像を、フィルタリングされた画像５７，５８およ
び５９にそれぞれ関連付ける。特徴６５（方形パターン
における４個の隣接する１）がフィルタＱIを通過する
と、依然としてスプラットになり、同数の１さえ持たな
い潰れて歪んだパターン６８が出てくる。しかしなが
ら、フィルタＱIは、それが意味をなす場合には良好に
動作する。パターン６９および７０が同様に潰れ歪めら
れることに注目すべきであり、かつまたそれらの位置
が、フィルタリングされていない画像内の元の特徴の位
置に追従していることに注目すべきである。図７のフィ
ルタＱI５２は、標準フィルタが機能しない状況におい
て効果的に動作する。

【００２７】さらに話を進める前に、表記についての他
の注釈を整理しておく。平行な木目が現に存在すること
が既知であるとするならば、垂直線として現れるように
それを配置する。該垂直線を見た場合、その頂部は時計
の１２時にあると言うことができる。他の位置もまた、
３時や９時のような位置にあると言うことができる。下
記の角度対応をとることとする。すなわち、１２時は０
°、３時は９０°、６時は１８０°、９時は２７０°な
どである。すべての他の値が、ここで述べたものの間に
あることは明らかであろう。画像における特徴の最も重
要な方向（１つある場合）を求め、それに、上記の取り
決めに従った角度方向を与える。第１象限（ＱI）は、
当然ながら角度０から９０度までであり、これは、第３
象限を反射したものである。第２象限（ＱII）は、当然
ながら９０度から１８０度の範囲であり、これは、第４
象限を反射したものである。図７に示すフィルタ５２を
ＱIと呼ぶのは、上記の取り決めに従ったときに、第１
および第３象限のほぼ中心にその軸が置かれる特徴に対
して最良に動作するからである。そこで、例えば図９に
着目し、左上から右下へ走る斜めの木目を識別する。こ
こで、木目が垂直に見えるように特徴を約４５°時計方
向に回転させる。１の集団（隣接する８個が存在する）
の主軸が第１象限にあるように現れているのに注意され
たい。この例では、フィルタＱIの方が、その対の一方
のフィルタＱIIよりも良好に動作する。図８のフィルタ
５３をフィルタＱIIと呼ぶのは、第２象限および第４象
限のほぼ中心にその軸が置かれる特徴に対して、それが
最も良く動作するからである。

【００２８】図１０は図６のものと同様の例であり、標
準フィルタは機能しなくなるがフィルタＱII５３は機能
する例である。この図において、再び、３個のフィルタ
リングされていない画像７１，７２および７３があり、
それぞれが、画像特徴（それぞれ７７，７８および７
９）を含んでいる。しかしながら、この場合、斜めの木
目は右上から左下へ流れ、特徴（太線の箱７７，７８お
よび７９で強調されている４個の隣接する１）が若干異
なる位置から開始し、若干異なるパス（経路）に沿って
移動する。矢印８６は、画像７１から１ピクセルだけ下
方に移動して画像７２になることを示し、矢印８７は、
画像７２が１ピクセル左に横ずれ移動して画像７３にな
ることを示す（前の例では、右に移動した）。フィルタ
リングされていない入力（７１，７２および７３）とフ
ィルタリングされた出力（７４，７５および７６）間の
対応は、他の特徴に対するのと同じように、矢印８３，
８４および８５で示されている。同様に、（たとえ「ス
プラット」になったとしても）規則正しく動き、良好に
動作した出力特徴８０，８１および８２に注目された
い。これらは相関器を混乱させず、よってナビゲートさ
れることができる。

【００２９】確かに、これらのフィルタＱI５２および
ＱII５３は、たとえそれらの中間であっても、図３の標
準フィルタ７に完全に取って代わることはできない。す
なわち、好ましくない状況において使用した場合、標準
フィルタのように、それらは機能しなくなるであろう。
さらに、標準フィルタは座標軸沿いに（前記に規定した
ように、言わば垂直な木目と水平な木目について）非常
に良く動作する。しかし、これらの３つのフィルタによ
り、全体がカバーされる。そこで必要なのは、それらが
各々最も適する状況下で異なるフィルタを用いる方法で
ある。

【００３０】マウスが面上でナビゲートする際に使用す
る最良のフィルタを予測するツールが開発された。それ
が何であるか、そしてそれがどのように機能するかを説
明するために、ここで光学式ナビゲーション処理におけ
る次のステップについて若干述べる必要がある。すなわ
ち、予測と相関である。これらの概念のそれぞれは、別
個に評価するのが比較的簡単であり、ここに取り入れる
特許においてある程度議論されている。ここではそれを
詳細に長々と述べることはせず、話の進行に必要なこと
にのみ言及する。

【００３１】光学式ナビゲーションシステムは、その速
度（速さと方向）を追跡し、その情報を用いて、使用中
の基準フレーム上のどこに次のサンプルフレームが収ま
るかを予測する。すなわち、相関処理に先立ち、次の
（フィルタリングされた）サンプルフレームが、（フィ
ルタリングされた）基準フレーム上のどこに中心合わせ
されるかを予測する。

【００３２】相関は、９個の試行サンプルフレーム位置
と基準フレームとの間で、これらの位置のうちの一つに
おいて、画像が、他の位置よりも良好に揃う、すなわち
良好にマッチ（適合）するという考え方でもって、９つ
の比較（それ以上も可能だが、９が典型的である）を行
なうことを含む。９つの位置は、以下の通りである。変
更無し（予測を変更しないまま用いる）と、１ピクセル
上と、１ピクセル上で１ピクセル左と、１ピクセル上で
１ピクセル右と、１ピクセル左と、１ピクセル右と、１
ピクセル下と、１ピクセル下で１ピクセル左と、１ピク
セル下で１ピクセル右とである。ここで説明するシステ
ムでは、フィルタ出力は符号ビットだけであるので、相
関のための各試行位置における比較プロセスは比較的簡
単である。各試行位置において、２つの画像についての
対応位置間の差の数（または、代替的に１の数）を単に
計数する。その結果は、９つの数字であり、これらを、
これらを見出すのに用いられる異なる相関シフトに対応
するアレイ内に配置することができる。相関面を記述す
る効果は、好ましい状況下では、ある特性を有する。例
えば、ナビゲートしている面が、木目や他の有害なアー
ティファクトが無く、マウス速度は制限内にあり、すべ
てのものが概ね然るべく動作しているとする。そこで
は、最後の（直近の）予測が正しく、相関面のピークが
９個のセルのうち中心セルにあり、残りの８個のセルす
べてが実質的により小さい値を有することが予想され
る。この種の状況が図１１に示されており、９個の相関
値（Ｃ５１〜Ｃ５９）のアレイ８８は、表面からの高さ
として投影された場合に、頂点のある（峰のある）相関
面８９を生成する。書き手の中には、ここで行なってい
る「上方」からとは反対に、「下方」から相関面を見て
いる者もいるであろう。下方から見たとき、良好に形成
された相関面は「椀（bowl）」に似ており、時にそう呼
ばれる。

【００３３】（隠し事をせず、それと同時に単純化され
た議論を単純なままに保つため、若干の余談を付け加え
ておく。）明らかに、５×５のサンプルフレームは、前
記の予測および相関を用いるシステムにおいては適して
いない。このような小型の基準フレームを持ち、３つの
横ずれおよび４つの上昇を相関するための次のサンプル
をどのように予測することができようか。相関するもの
の中にはどんなオーバーラップも存在しなくなるだろ
う。そこで、より大きなサンプルフレームの有用性を認
めることとなる。しかしたとえそうであっても、予測す
るためにシフトする際に、サンプルフレームの一部が基
準フレームにオーバーラップしない（従ってサンプルフ
レームが寄与しない）ことがある。さらに悪いことに、
幾つの試行シフトについては、他のものよりも、画像の
より大きな潜在的なオーバーラップが存在する。このこ
とは、これを修正するための何かを行わない限り、９個
の相関数値がすべて同じ単位を持つというわけではな
く、よって互いに適切に直接比較することができないこ
とを意味する。すなわち、フレーム境界間に大きめの誤
った位置合わせがある試行シフトについては、画像の良
好なマッチング（適合）に向けてまず最初に考慮すべき
ピクセル位置が少ない。そのため、相関処理プロセスは
相関数値を「正規化」し、これにより、それらの個別の
計算環境に関連するフレーム境界の不一致の程度の変動
によらず、それらがすべて同じの重み付けを有するよう
にする。相関面に用いられるのは、正規化されたこれら
の数値であり、これが、ナビゲーションプロセスを駆動
する。

【００３４】使用する最良のフィルタを予測するのにこ
こで用いられるツールが、相関面の形状を分析する。こ
のツールは、相関面８９が、孤立した頂点（ピーク）を
持つということの代わりに、リッジ（ridge、尾根）を
明らかにする場合を検出する。リッジが２つの形態、す
なわち軸に位置合わせされる、および斜めに位置合わせ
されるという２つの形態で現れることがあるという点に
ついて注意されたい。そのことを念頭に、下記の２つの
メトリック（metric）を規定する。

【００３５】

【数１】 メトリックＡＲ（軸方向のリッジ用）は、軸のうちの一
つに平行な方向に走るリッジの存在を示す。ＡＲの絶対
値が、ある閾値（たとえば、相関アレイ８８内のセルの
最大値の１５％または２０％）を越える場合、使用中の
フィルタがどの程度良好に動作しているのかという疑念
が生ずることとなる。ＡＲの「未処理（raw）」成分
（中括弧内の２つの差の合計）は、［数２］で表される
指数または自己回帰メカニズムによりフィルタリングさ
れ、適当な時定数によってその変動レートを遅らせる。

【００３６】

【数２】 さらに、Ｘ軸とＹ軸の分離が、良好な相関面を意味する
のに十分な小さい画像だけを、ＡＲを計算するのに用い
る。この考え方は、ＡＲをサーボ制御機構への入力とし
て用いることであるが、画像データは幾分雑音を含みや
すく、このサーボがデータ内の孤立したランダムな偏差
によって簡単に「おどかされ」すぎることは望ましくな
い。他方のメトリックＤＲ（斜めリッジ用）は、軸に対
して斜め方向に走るリッジの存在を示すもので、制限さ
れた入力を用いて計算され、ＡＲと同様の方法でフィル
タリングされる。これも、疑念を生じさせるための関連
付けられた閾値を有する。個別に考察したこれら二つの
メトリックから画像フィルタ選択機構を操作することが
できるが、これらを１つのインジケータ（指標）に結合
するのが好ましい。すなわち、

【数３】 ＲＭ（リッジ・メトリック）は、ＡＲまたはＤＲのどち
らかの大きさが大きくなるにつれ大きくなる。ＡＲおよ
びＤＲの個々の値を表記する他の方法もあるが、ＲＭ
は、これら二つのメトリックの共通の意味を１つの指標
に統合するのに都合のよい方法である。しかし、ＡＲと
ＤＲについては未だ説明を終えていない。ここで、ＡＲ
とＤＲの符号が有益な情報を含むことに注目する。これ
まで説明してきたこの種のシステムにおいて、相関面が
リッジ（すなわち「椀」状で、下から見ると「凹」にな
る）を得ることができたとしても、適切に動作するシス
テムが、適切なフィルタリング後にはその相関面に非過
渡的な「凹」（すなわち、椀内のリッジ）を見いださな
い、ということも予想し得る。このことの厳密な証明を
述べるのは差し控えるが、これは全くの事実であり、相
関によるナビゲーションはこれに依存する。いずれにし
ろ、（前に述べた角度測定のやり方で）Ｙ軸がＣＳ２−
ＣＳ５−ＣＳ８の方向にあるとき、ＡＲ＞０は、その軸
沿いにリッジが存在することを意味する。ＡＲ＜０の場
合、それはＸ軸沿いにリッジが存在することを意味す
る。ＤＲの符号は、２本の起こりうる斜めリッジを識別
するのに同様に解釈されることができる。

【００３７】ここで図１２を参照すると、マウスのよう
な光学式ナビゲーションシステムの状態図９０であり、
これは、該光学式ナビゲーションシステムが、ここで述
べた技術を用いることで、ナビゲーションされるべき面
内の木目によって引き起こされる悪影響をどのように受
けにくくされるかについて示す。ある初期条件（起動、
リセットなど）の終わりに、遷移９１「開始」が状態９
２「標準フィルタでナビゲートする」に移行する。この
状態にあっては、光学式ナビゲーションシステムは、大
半が従来のやり方で動作し、ＡＲ，ＤＲ，ＲＭの計算お
よび監視を除き、標準フィルタ７を用いる。状態９２か
ら自分自身への遷移９３は、相関面８９内にリッジが存
在しないことを示す値をＲＭが有する状況についてこれ
を示す。

【００３８】ここで、相関面８９内にリッジが現れたこ
とを示すようにＲＭの値が変化したと仮定する。現在使
用しているのが標準フィルタ７であるため、現れるのが
斜めリッジと仮定するのは、標準フィルタが軸方向のリ
ッジの除去に効果的であることを知っているからであ
る。しかしながら、斜めリッジが現れることのある２つ
の形態（左上から右下と、右上から左下）が存在し、一
実施形態ではフィルタＱI５２は左上から右下に行く斜
めの木目ついて最良に動作することが分かっており、右
上から左下へ行く斜めの木目に対してはフィルタＱII５
３が最良に動作することが分かっている。この２つのケ
ースの違いは、前に説明したように、ＤＲの符号によっ
て示される。従って、ＲＭが十分に高く、ＤＲ＜０の場
合は、遷移９４により、状態９５「フィルタＱIIでナビ
ゲートする」になる。ＤＲ＜０である限り、遷移１００
は状態９５を有効に保ち続ける。しかしながら、ＤＲが
ＤＲ≧０に変化すると、遷移９８により、状態９２「標
準フィルタでナビゲートする」を再び有効にする。

【００３９】他方、状態９２においてＲＭが十分に高
く、ＤＲ≧０である間は、遷移９６により、状態９７
「フィルタＱIでナビゲートする」になる。ＤＲ≧０で
ある限り、遷移１０１は状態９７を有効に保ち続ける。
しかしながら、ＤＲが符号をＤＲ＜０に変化させた場
合、遷移９９は、状態９２「標準フィルタでナビゲート
する」を再び有効にする。

【００４０】ここに、幾つかの見解がある。前に、木目
の方向に対してナビゲート可能な特徴の角度方位を記述
するのに、取り決めを設けたことを思い出されたい。こ
の取り決めは、所与のフィルタについて、または異なる
フィルタについて、もとの状態に対して回転された木目
の位置を記述するのにも用いられることができる。

【００４１】これまでの教示を考慮すると、光源が、ナ
ビゲートされるべき面上にハイライトおよび陰影を生成
することが望ましい。これは、照明源からの光につい
て、低い入射角度すなわち入射の「かすめ」角（grazin
g angle）を生成することで最良に実施される。フィル
タＱIとＱIIを開発して用いた実施形態では、照明源
は、（上記の角度の取り決めに従って）１８０°の所に
配置された。得られたフィルタの有効範囲は互いに重複
しており、以下の表に示される選択された動作範囲より
も幾分か広かった。

【００４２】

【表１】標準フィルタ； ３２０°〜４０°，８５°〜
９５°，１４０°〜２２０°，２６５°〜２７５° フィルタＱI； ４０°〜８５°，２２０°〜２６５° フィルタＱII； ９５°〜１４０°，２７５°〜３２０
° 上記の表から、標準フィルタがＸ軸周りにＹ軸周りとは
９０°異なる動作範囲を有することが分かる。Ｙ軸周り
のより広い動作範囲は、ブロードサイド照明（broadsid
e illumination；横型照明であり、軸に垂直に置かれ
る）によって木目の可視性が最大化されるＸ軸の場合と
比べ、エンドオン照明（end-on illumination；端を合
わせた照明であり、軸上に置かれる）によって最小化さ
れる木目の可視性から生ずる。Ｘ軸の場合への対処はす
べてフィルタに委ねられるが、Ｙ軸の場合は、照明の仕
方がフィルタを支援する。

【００４３】フィルタＱIおよびＱIIはどちらも、斜め
４５°や１３５°にも、またそれらの延長である２２５
°や３１５°にも中心合わせされないことに注意された
い。この非対称性の理由は、フィルタＱIとＱIIそれ自
体の本質に根差している部分が多い。それにも拘わら
ず、これらは、標準フィルタによってはカバーされない
領域内で動作することで、標準フィルタと良好に協働す
る。例えば、標準フィルタは４５°から８０°までは動
作しないが、この領域は、フィルタＱIの４０°から８
５°のセクションによってカバーされる。この例は、そ
うした４つの事例のうちの一つである。

【００４４】ここで、図１２の状態図９０によって表現
されたアルゴリズムに戻ると、状態９５または９７のう
ちの一方が有効な場合、斜めの木目が存在し、さらに該
二つの状態間のように、それらはそれぞれが最大限異な
る斜めの木目を表わす。そして、各状態について、木目
が悪化する（ＤＲが状態９５についてさらに負になる、
または状態９７についてさらに正になる）ということが
起こるかもしれないが、それが一方の種類の斜めから他
方の種類への斜めへとどうやって急激に行き着く（ＤＲ
が符号を変化させる）のかを想像することは困難である
ことがわかる。ＤＲが符号を変える場合、最も安全な行
為は標準フィルタに戻ることである。何故ならば、木目
の方向が著しく変化し（または、予期に反してユーザが
マウスを回転させ）ている場合、標準フィルタによって
カバーされる領域を次に通過するということは道理にか
なっているからである。他のどんな仕組みも、ループを
不安定にする危険性がある。

【００４５】フィルタに対して好ましくない木目方位の
影響を低減するさらに別の方法が存在する。該方法は、
照明源の位置を動的に変え、それによってその軸の方向
に沿った木目を照明するようにする。木目が本質的に木
立ちのようになっていたり、またそれらに介在する肩の
ような部分になっている状況では、このやり方は、ブロ
ードサイド照明を行っている間に木目を露呈する長い糸
状の陰影（およびそれらの隣接する平行なハイライト）
を最小化する効果を持つことができる。そこで、ある状
況については、フィルタを変更する代わりに、照明につ
ての方向を変えることもできる。

【００４６】照明器の変更には、照明レベルおよびＡＧ
Ｃなどを設定するために短い訓練期間をおそらく要する
のは事実だが、これらは短い時間しか必要でなく、また
光学式ナビゲーションは、この追加のオーバーヘッドに
異議を挟まれないような、非常に高速で（かつ十分に低
いデューティサイクルで）動作する。また、この方策に
伴って電力消費の増大の必要性はない。

【００４７】図１３の状態図１０２は、図１４に示され
た異なる位置の照明が利用可能であると仮定したとき
の、これを実装する仕方を示す。相関面に９個を上回る
セルが存在する場合、２種類の軸方向の粒状度および２
種類の斜めの粒状度よりも多くの粒状度を観察すること
となるが、照明について選択された位置の観点からいえ
ば、より改良された応答が可能となる。

【００４８】最後に、上記２つの方策を組み合わせるの
が好ましく、それにより、使用中のフィルタを変更する
と共に、照明源の位置も変更されるようにする。例え
ば、ナビゲートされるべき面が、実際の木立の代わり
に、そのハイライトおよび陰影が組み合わさって木目を
合成する離散した孔や突起のパターンである木目を有す
るとする。孔や突起の離散的な本質は、それらが、照明
の方向に関係なくハイライトおよび陰影を生成し続ける
ことを意味する（それらは、木目として可視のままであ
る）。このように、空間フィルタに提示される画像の木
目の量は、照明の方向の関数として僅かだが変化する。

【００４９】この発明は、以下の実施態様を含む。

【００５０】（１）光学式ナビゲーションシステムにお
いて、ナビゲーションに先立ち、画像を空間的にフィル
タリングして木目を取り除く方法であって、（ａ）第１
のフィルタを用いてナビゲートするステップ（９２）
と、（ｂ）前記ステップ（ａ）に従ってナビゲートしつ
つ、相関値の順序付きコレクション（８８）を生成する
ステップと、（ｃ）前記ステップ（ｂ）において生成さ
れた相関値の順序付きコレクションの値によって記述さ
れる相関面（８９）内を、該順序付けされたコレクショ
ンにおける値によって記述される相関面（８９）内にリ
ッジが存在するかどうかについて調べるステップと、
（ｄ）前記ステップ（ｃ）がリッジの存在を示すなら
ば、前記第１のフィルタに代えて第２のフィルタを用い
てナビゲートを開始するステップ（９４，９６）と、
（ｅ）前記ステップ（ｄ）に従うナビゲート（９５，９
７）の間に、前記第２のフィルタを使用中の間に生成さ
れた相関値の順序付けされたコレクションを調べるステ
ップと、を含み、該ステップ（ｅ）は、さらに、（ｅ
１）前記ステップ（ｅ）の調査がリッジ無しを示す間
は、前記ステップ（ｄ）に従ってナビゲート（１００，
１０１）を継続するステップと、（ｅ２）前記ステップ
（ｅ）の調査がリッジ有りを示すならば、前記第１のフ
ィルタの使用を再設定（９８，９９）し、前記ステップ
（ａ）に従ってナビゲートを再開するステップと、を含
む、画像を空間的にフィルタリングして木目を取り除く
方法。

【００５１】（２）前記第２のフィルタは、空間的に互
いに９０°に配向された第３および第４のフィルタ（５
２，５３）のうちの選択された一方を含み、前記ステッ
プ（ｃ）は、さらに、前記第３および第４のフィルタの
うちのどちらが最も効果的に前記示されたエッジに対処
するかを判定するステップを含む、上記（１）に記載の
方法。

【００５２】（３）光学式ナビゲーションシステムにお
いて、ナビゲーション時に木目の影響を最小化する方法
であって、（ａ）第１の位置にある第１の照明源を用い
てナビゲートするステップ（１０３）と、（ｂ）前記ス
テップ（ａ）に従ってナビゲートしつつ、相関値の順序
付けされたコレクション（８８）を生成するステップ
と、（ｃ）前記ステップ（ｂ）において生成された相関
値の順序付きコレクションの値によって記述される相関
面（８９）内にリッジが存在するかどうかについて、該
順序付きコレクションを調べるステップと、（ｄ）前記
ステップ（ｃ）がリッジを示すならば、前記第１の照明
源に代えて第２の照明源を用いてナビゲートを開始（１
０４）するステップと、（ｅ）前記ステップ（ｄ）に従
うナビゲート（１０５）の間に、前記第２の照明源の使
用中の間に生成された相関値の順序付けされたコレクシ
ョンを調べるステップと、（ｅ１）前記ステップ（ｅ）
の調査がリッジ無しを示す間、前記ステップ（ｄ）に従
ってナビゲートを継続するステップ（１０６）と、（ｅ
２）前記ステップ（ｅ）の調査がリッジ有りを示すなら
ば、前記第２の照明源を消灯（１０７）し、前記第１の
照明源の使用を再設定し、前記ステップ（ａ）に従って
ナビゲートを再開するステップと、を含む、ナビゲーシ
ョン時に木目の影響を最小化する方法。

【００５３】（４）前記第１および第２の照明源は、前
記示されたリッジのエンドオン照明を最大にするよう選
択される、上記（３）に記載の方法。

【図面の簡単な説明】

【図１】二次元データ構造としてメモリに保存される光
学式ナビゲーションシステムのための２５個のセルのデ
ジタル化された画像を表わす図。

【図２】図１の後の、フィルタリングを容易にするため
人工的に拡大された画像の図。

【図３】従来技術に用いられる標準フィルタを示し、斜
めの木目に遭遇したときに問題を引き起こすフィルタの
図。

【図４】図３のフィルタを用いて図２の拡大画像のフィ
ルタリングの算術結果を示す図。

【図５】水平な木目に対する移動入力画像と、その使用
可能なフィルタリング結果を示す図。

【図６】図５と同じ斜めの木目に対する移動入力画像
と、標準フィルタからの使用不可能な結果の生成を示す
図。

【図７】図３の標準フィルタが機能しない状況で用いら
れることのできるフィルタを示す図。

【図８】図３の標準フィルタが機能しない他の状況で用
いられることのできる別のフィルタを示す図。

【図９】図６の移動入力画像と、図７のフィルタでフィ
ルタリングされて生成された使用可能な結果を示す図。

【図１０】図９と同様の例を示し、図８のフィルタを用
いた図。

【図１１】相関値のアレイから生成される相関面の見本
を示す図。

【図１２】使用中のフィルタに好ましくない木目によっ
て生ずる悪影響を避けるため、光学式ナビゲーション中
に実施されることのできる、相関面の形状に基づくフィ
ルタ選択プロセスを示す状態図。

【図１３】図１２のそれと同様の状態図であり、相関面
の形状を調べることによって制御される照明位置の変更
を組み入れた図。

【図１４】相関結果の分析によって選択可能な照明源の
位置を示す図。

【符号の説明】

８８ 順序付けコレクション ８９ 相関面

フロントページの続き (72)発明者 サチャリー・ダイエッツ アメリカ合衆国80501コロラド州ログモン ト、イースト・エイス・ストリート 225、 ユニット エイ４ (72)発明者 チャールズ・イー・ムーア アメリカ合衆国80537コロラド州ラヴラン ド、ウェスト・テンス・ストリート 425 (72)発明者 ヒュー・ワラス アメリカ合衆国80525コロラド州フォート コリンズ、ウェラーズ・ウェイ 813 Ｆターム(参考） 5B087 AC12 BB08 BB21

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】光学式ナビゲーションシステムにおいて、
   ナビゲーションに先立ち、画像を空間的にフィルタリン
   グして木目を取り除く方法であって、 （ａ）第１のフィルタを用いてナビゲートするステップ
   （９２）と、 （ｂ）前記ステップ（ａ）に従ってナビゲートしつつ、
   相関値の順序付きコレクション（８８）を生成するステ
   ップと、 （ｃ）前記ステップ（ｂ）において生成された相関値の
   順序付きコレクションの値によって記述される相関面
   （８９）内にリッジが存在するかどうかについて、該順
   序付きコレクションを調べるステップと、 （ｄ）前記ステップ（ｃ）がリッジの存在を示すなら
   ば、前記第１のフィルタに代えて第２のフィルタを用い
   てナビゲートを開始するステップ（９４，９６）と、 （ｅ）前記ステップ（ｄ）に従うナビゲート（９５，９
   ７）の間に、前記第２のフィルタを使用中の間に生成さ
   れた相関値の順序付けされたコレクションを調べるステ
   ップと、を含み、該ステップ（ｅ）は、さらに、 （ｅ１）前記ステップ（ｅ）の調査がリッジ無しを示す
   間は、前記ステップ（ｄ）に従ってナビゲート（１０
   ０，１０１）を継続するステップと、 （ｅ２）前記ステップ（ｅ）の調査がリッジ有りを示す
   ならば、前記第１のフィルタの使用を再設定（９８，９
   ９）し、前記ステップ（ａ）に従ってナビゲートを再開
   するステップと、 を含む、画像を空間的にフィルタリングして木目を取り
   除く方法。