JP2009510571A - 図形画像内の楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための装置、方法およびコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための装置は、第１の方向の最遠に位置する楕円の点を表す第１の楕円点の２つの座標を決定するため、および第１の方向と逆の方向の最遠に位置する楕円の点を表す第２の楕円点の２つの座標を決定するための座標決定手段を含む。座標決定手段は、第１の楕円点または第１の楕円点の周囲において楕円に近似する第１の曲線セグメントの少なくともパラメータを決定し、かつ第１の曲線セグメントの少なくとも１つのパラメータに基づいて、第１の楕円点の座標を決定するように形成されている。同様に、座標決定手段は、第２の楕円点の座標を決定するように形成されている。さらに、本発明の装置は、第１の楕円点の２つの座標および第２の楕円点の２つの座標に基づいて、楕円の少なくとも１つの楕円パラメータを計算するための楕円計算手段を含む。本発明の装置は、ここで、解析対象の画像内に含まれる楕円の実時間で可能な決定を可能にする。
【選択図】図１

Description

本発明は、全体として図形画像内の楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための装置、方法およびコンピュータプログラムに関し、具体的には、実時間楕円認識の概念に関する。

円形オブジェクトは視角によっては楕円としてマップされるために、楕円認識は、円形オブジェクトを空間に配置する必要がある場合には常に適用することができる。例えば、医療技術では、視線方向を判断するために楕円認識が採り入れられている。円形瞳孔の楕円状マッピングの正確な位置から、眼の位置（目の動き）、従って人間（または動物）の視線方向を推測することができる。科学技術においては、一般に、例えば物体の位置特定作業のために、もしくはボアホール、給油口、果物のような食物、または機械部品あるいはコーヒーカップのような１点物の認識のために、楕円認識が必要となる。

入力画像内の楕円の認識（楕円フィッティングとも呼ばれる）に先立ち、入力画像は、閾値およびエッジ演算子によって、または、エッジ演算子および閾値によって、２値エッジ画像に変換される。それによって得られたエッジ画像は、アーチファクトによって妨げられた輪郭の不完全な楕円を含んでいる。

先行技術によっていくつかの楕円認識方法が既知であることが指摘されている。例えば、楕円の認識のために、平方偏差を最小化する直接フィット（直接最小２乗フィッティングとも呼ばれる）を用いてもよい。フィッツギボン（Ｆｉｔｚｇｉｂｂｏｎ）によるそのような直接楕円フィッティングでは、２値エッジ画像の全エッジ点が楕円パラメータの直接計算にために入力される。対応する計算ルールの適用に続き、最良の方法で点集合（すなわち、２値エッジ画像またはそのエッジ画像の少なくとも一部の全エッジ点）を描写する楕円パラメータが出力される。ここで、２値エッジ画像の点間の偏差の和が２乗され、フィットされた楕円が最小化される。

説明した方法では、用いられる各点、すなわち、例えばエッジ画像に含まれる各点が計算対象の楕円パラメータに影響を与える。楕円から（または楕円の中心から）スプリアス点までの距離の２乗は楕円パラメータの偏差量に決定的な影響を与えるので、特定対象の楕円に属しないスプリアス点は、特定対象の楕円までのそれらの距離が大きいことによって、楕円パラメータに大きい偏差を生じさせる。上述の方法の利点は、達成可能な実行速度が高いことにある。上述の方法の不利な点は、処理に先立って、特定対象の楕円をエッジ画像内のスプリアスエッジおよび／またはアーチファクトから徹底的に隔離する必要があるという事実にある。この目的を達成するためには、スプリアスエッジおよびアーチファクトを楕円と区別することができなければならない。上述の方法のさらなる不利な点は、直接楕円フィッティングの時間も前処理の時間も画像内容とは無関係であるという事実にある。この理由により、ビデオデータからの実時間楕円認識に対しては、集約画像でさえも処理することができる時間を常に確保しておく必要がある。この方法でのみ、ビデオデータストリームの全画像の処理を保証することができる。

さらに、いわゆるハフ変換が、ポールＶ．Ｃ．ハフ（Ｐａｕｌ Ｖ．Ｃ． Ｈｏｕｇｈ）によって、論文「泡箱写真の機械解析（Ｍａｃｈｉｎｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｂｕｂｂｌｅ Ｃｈａｍｂｅｒ Ｐｉｃｔｕｒｅｓ）」（高エネルギー加速器および器具の使用に関する国際会議のプロシーディング（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ ｈｉｇｈ−ｅｎｅｒｇｙ ａｃｃｅｌｅｒａｔｏｒｓ ａｎｄ ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ）、編集者、Ｌ．コワルスキ（Ｌ． Ｋｏｗａｒｓｋｉ）、ジュネーブ、１９５９年９月１４日−１９日）に提示されていることが指摘されている。ハフ変換については、「複雑なパターンを認識するための方法および手段（Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｍｅａｎｓ ｆｏｒ ｒｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇ ｃｏｍｐｌｅｘ ｐａｔｔｅｒｎｓ）」と題する米国特許第３，０６９，６５４号にもさらに記載されている。

さらに、欧州特許第ＥＰ１０３２８９１Ｂ１号明細書に、信号形状を同時に検出および作製するための方法および手段についての記載があり、前記形状は、セクション毎に単調で一定の軌道に変換可能である。

ハフ変換の適用に伴って、認識対象の曲線は、パラメータ依存形式、すなわちパラメータ化された（曲線）式で表す必要がある。例えば、まっすぐな線は、以下の形の直線式によって表すことができる。
ｙ＝ｍｘ＋ｎ、
ｘ、ｙ−軸、
ｍ、ｎ−直線パラメータ

同様に、円は、以下の形の円式によって表すことができる。
ｒ²＝（ｘ−ｘ₀）²＋（ｙ−ｙ₀）²、
ｘ、ｙ−軸、
ｘ₀、ｙ₀−中心の座標、
ｒ−半径

すでに説明したエッジ画像からの特徴、最も単純な場合では像点（ｘ、ｙ）が、ハフ変換における曲線式に挿入され、次に、それぞれの式または曲線式を解くパラメータ組み合わせが決定される。可能なパラメータ組み合わせを指定する解集合または「投票」は、互いに重なり合ってアキュムレータ空間に入力される。もしすべての点がハフ変換において用いられる（特定のパラメータ値に対する）パラメータ依存曲線式によって表すことができる曲線上に位置する場合、パラメータ組み合わせのすべての解集合の交差部が、シークされる曲線に対応する。一般に、アキュムレータ内の高い値は、頻繁なパラメータ組み合わせを表す。したがって、それらのアキュムレータ座標は、求められる曲線のパラメータ組み合わせを表す。曲線式が自由パラメータを有するので、用いられるアキュムレータは、ここでは多くの次元を有する。

以下に、楕円の特定または楕円の楕円パラメータ決定のための標準的なハフ変換方法を説明する。楕円は５つの異なる（スカラーおよび実数値の）パラメータで描写されることが指摘されている。ここでは、通常ｘ₀およびｙ₀、または、ｘ_mおよびｙ_mと呼ばれる楕円の２つの中心座標、通常ａおよびｂで示される２つの半軸長と、一般にα_rotaで示される楕円の回転角とが用いられる。したがって、パラメータは、通常、（好ましくは直交する）基準座標系に関連する。

エッジ画像の選択された点に属する投票は、５つのパラメータの組み合わせからなり、標準的なハフ変換を適用した場合、それらの５つのパラメータのすべてが、エッジ画像の現在選択されている点を通る楕円を表す。投票は、５次元アキュムレータ内に累積的に加算される。エッジ画像内のすべてのエッジ点を処理した後、アキュムレータ内の最高値は、エッジ画像内に存在する楕円の楕円パラメータを表す。説明したこの方法の利点は、エッジ画像内に存在する楕円の認識に信頼性がありかつしっかりとしていること、およびエッジ画像内の妨害物からの独立性が高いことにある。

標準的なハフ変換による上述の方法の不利な点は、計算時間が極めて長くかつ画像内容に依存することにある。各エッジ点に対して、上に述べた楕円のパラメータを表す５つの値の範囲からの値のすべての組み合わせを考慮する必要がある。上述の方法のさらなる不利な点は、必要メモリが極めて大きいことにある。用いられる５次元アキュムレータは、ｎ＝ｎ_x0・ｎ_y0・ｎ_a・ｎ_b・ｎ_rotaの要素からなり、ｎ_xは楕円中心のｘ座標に関して調べられる離散的な取り得る値の数を表し、ｎ_y0、ｎ_a、ｎ_bおよびｎ_rotaは、残りの楕円パラメータに対して取り得る離散的なパラメータ値の数をさらに示している。さらに、楕円の認識に対する標準的なハフ変換の使用のさらなる不利な点は、計算の並列化の可能性がほとんどない集中的実行にあることが指摘されている。

楕円の特定に対するハフ変換の適用に関しては、パラメータ空間が制限される可変部が存在するという事実をここで指摘すべきである。パラメータの値の範囲は、シーク対象の楕円に関する知識によって縮小される。例えば、このような事前知識は、以前のビデオ画像の評価、またはマッピングジオメトリおよびマップ対象物に関する知識から導出することができる。さらに、５次元アキュムレータの記憶装置を、一定のパラメータ値（ａ、ｂ、α_rota）を有する２次元層に分割することによってバイパスすることができる。一定のパラメータ値（ａ、ｂ、α_rota）を有する２次元層は、ここで別個に処理することができる。さらに、すべての特徴（またはエッジ点）を用いなくても処理が可能である。むしろ、点のランダムセレクションを行うことで十分である。この手順は、ランダム化ハフ変換と呼ばれる。

さらに、ハフ変換に関連して、パラメータ空間の分割方法が知られている。同様に、勾配に基づく方法も存在する。これらの方法では、特徴はもはや個々の点または単一の点からなっているのではなく、２つの点のグループおよび付随する階調勾配の方向からなっている。このため、この方法は、勾配法と呼ばれる。言及したより高い次元の特徴によって、アキュムレータは、２次元アキュムレータ（中心および回転／軸比による）と１次元アキュムレータ（楕円の大きさ）とに簡素化される。言及した方法の利点は、標準的なハフ変換とは対照的に、処理時間が劇的に短縮されることにある。この方法の不利な点は、階調画像に勾配演算子を付加的に適用する必要があるという事実、および、もはやエッジ点の数に単に計算時間の線形依存性が付与されるのではなく、２乗依存性が付与されると言う事実にある。なぜなら、２つの点のすべてのグループを形成する必要があることが好ましいからである。それにより、実時間処理の効率が低下する。この方法のさらなる不利な点は、集中的実行にある。さらに、計算の並列化の可能性はわずかしかない。

米国特許第３，０６９，６５４号 欧州特許第ＥＰ１０３２８９１Ｂ１号 ポールＶ．Ｃ．ハフ（Ｐａｕｌ Ｖ．Ｃ． Ｈｏｕｇｈ）の論文「泡箱写真の機械解析（Ｍａｃｈｉｎｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｂｕｂｂｌｅ Ｃｈａｍｂｅｒ Ｐｉｃｔｕｒｅｓ）」、高エネルギー加速器および器具の使用に関する国際会議のプロシーディング（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ ｈｉｇｈ−ｅｎｅｒｇｙ ａｃｃｅｌｅｒａｔｏｒｓ ａｎｄ ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ）、編集者、Ｌ．コワルスキ（Ｌ． Ｋｏｗａｒｓｋｉ）、ジュネーブ、１９５９年９月１４日−１９日

それゆえに、本発明の目的は、上述の先行技術を考慮して、図形画像内に存在する楕円の少なくとも１つの楕円パラメータの迅速な決定を可能にする、図形画像内の楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための概念を提供することである。

この目的は、請求項１による図形画像内の楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための装置、請求項３２による方法、および請求項３３によるコンピュータプログラムによって達成される。

本発明は、図形画像内の楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための装置であって、その画像は第１の方向と第２の方向とを有し、第１の方向の最遠に位置する楕円の点を表す第１の楕円点の２つの座標を決定し、かつ第１の方向と逆の方向の最遠に位置する楕円の点を表す第２の楕円点の２つの座標を決定するための座標決定手段を有する装置を提供する。さらに、この座標決定手段は、第１の楕円点または第１の楕円点の周囲において楕円に近似する第１の曲線セグメントの少なくとも１つのパラメータを決定し、その第１の曲線セグメントの少なくとも１つのパラメータに基づいて第１の楕円点の座標を決定するように形成されている。さらに、この座標決定手段は、第２の楕円点または第２の楕円点の周囲において楕円に近似する第２の曲線セグメントの少なくとも１つのパラメータを決定し、その第２の曲線セグメントの少なくとも１つのパラメータに基づいて、第２の楕円点の座標を決定するように形成されている。さらに、本発明の装置は、第１の楕円点の２つの座標および第２の楕円点の２つの座標に基づいて、楕円の少なくとも１つの楕円パラメータを計算するための楕円計算手段を含む。この少なくとも１つの楕円パラメータは、ここでは楕円の形状および／または位置に関する情報を表している。曲線セグメントのパラメータは、ここではその曲線セグメントの位置および／または形状を表している。

図形画像内に存在する楕円のパラメータの決定を、座標決定手段による図形画像内のラベル付き楕円点の特定および楕円計算手段による解析計算の実行の両方を含むいくつかのステップに分割することが有利であるというのが、本発明の重要な考え方である。ここで、本発明は、第１の方向および第１の方向と逆の方向の最遠に位置する楕円の点を表す、その楕円に属する２つの点の座標が既知であれば楕円のパラメータを決定することができるという発見に基づいている。したがって、第１の楕円点および第２の楕円点は、第１の方向および第２の方向によって固定され、それによって第１の方向および第１の方向と逆の方向の最遠に位置するという特性と関連付けられていることから「端点」とも呼ぶことができる、所定の座標系内のラベル付き点を表す。さらに、特定対象の楕円は、第１の楕円点および第２の楕円点の周囲、すなわち、全体として端点それぞれの周囲において、位置および／または曲率に関するパラメータを関連付けることができる対応する曲線セグメントによって、近似させることができることが認識されている。さらに、第１の楕円点または第１の楕円点の周囲において楕円に近似する第１の曲線セグメントの少なくとも１つのパラメータを決定し、さらに第１の曲線セグメントの少なくとも１つのパラメータに基づいて、第１の楕円点の座標を決定することが有利であることが判明している。これは、第１の曲線セグメントのパラメータを決定する場合に有利であり、実に、第１の点で楕円に近似することができる曲線経路に対して取得される。したがって、第１の楕円点は、個々の点によってではなく、第１の楕円点において楕円に近似する曲線セグメントによって特定されるため、第１の楕円点を信頼のおける方法で特定できることが保証される。それにより、図形画像内の妨害物（例えば余計なエッジまたは他のアーチファクト）によって第１の楕円点の認識が損なわれないことが保証される。同様に、第２の楕円点の座標も、第２の楕円点または第２の楕円点の周囲において楕円に近似する曲線セグメントによって第２の楕円点を定義することにより、特に信頼のおける方法で特定することができる。例えば曲線セグメントの位置および／または曲率を示す曲線セグメントのパラメータは、ここでは、第１の楕円点および第２の楕円点の座標の推測に用いられてもよい。したがって、決定された第１の楕円点および第２の楕円点の座標に基づく解析計算ステップでは、楕円の少なくとも１つのパラメータを最終的に計算することができ、計算努力が生じることはほとんどない。

このように、図形画像内の楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための本発明の概念は、第１の楕円点または第２の楕円点の楕円に近似する曲線セグメントのパラメータが決定されるパターン認識法の利点と解析計算の速度の利点とを組み合わせるものである。

第１の楕円点または第２の楕円点における楕円に近似する曲線セグメントのパラメータ決定により、ここで、第１の楕円点および第２の楕円点を、極めて信頼のおける方法で確実に認識することができる。個々のスプリアス点は、曲線セグメントのパラメータの決定、すなわち幾何学的に明確に定義されたオブジェクトのパラメータの決定には影響を及ぼさないか、または実質的に影響を及ぼさないので、ここではそれらは削除される。

さらに、曲線セグメントは、少量のパラメータによって、例えば、２つのスカラー位置パラメータと例えば曲率を表す１つの形状パラメータとによって描写することができるのに対して、５つのパラメータは楕円全体の描写に求められることに注目すべきである。したがって、第１の楕円点および第２の楕円点において楕円に近似する線セグメントのパラメータは、楕円自体のパラメータに対するよりも大幅に少ない計算努力で決定することができる。換言すれば、５つのパラメータを有する幾何学的図形（すなわち楕円）の認識問題は、解析計算が後続する、せいぜい２つまたは３つの未知のパラメータを有する少なくとも２つの曲線セグメントの認識問題に軽減される。また一方、２つまたは３つのパラメータによって特徴付けられる曲線経路（または曲線セグメント）の特定は、５つのパラメータによって特徴付けられる曲線経路の特定よりも複雑さが大幅に小さい。このため、本発明の方法は大幅により迅速で、かつ通常の努力よりも少ない努力で達成することができる。

さらに、曲線セグメントの特定によって、本発明の方法は、図形画像内の個々のスプリアス点、またはシークされる楕円に加えて図形画像内に含まれる直線経路に影響されることはほとんどない。したがって、本発明の方法は実時間で可能な楕円認識に適していることが指摘される。

さらに、特定対象の楕円に近似する曲線経路のパラメータの特定を、並列化の可能性が大いにあるハードウェア内で極めて効率的に達成できることが指摘される。一方、楕円計算手段は、従来の解法と比較してより少ない量のデータを処理すればよく、したがって、より少ない努力で達成することができる。

最後に、図形画像内の楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための本発明の概念は、多数の計算を同時に実行することができるので、並列化にも極めてよく適している。

さらなる好ましい実施形態では、座標決定手段は、第２の方向の最遠に位置する楕円の点を表す第３の楕円点の少なくとも１つの座標をさらに決定するように形成されている。この場合、座標決定手段は、第３の楕円点または第３の楕円点の周囲において楕円に近似する第３の曲線セグメントの１つパラメータを少なくとも決定し、さらに第３の曲線セグメントの少なくとも１つのパラメータに基づいて第３の楕円点の座標を決定するように形成されているのが好ましい。さらに、この場合、楕円計算手段は、第１の楕円点の２つの座標、第２の楕円点の２つの座標、および第３の楕円点の１つの座標に基づいて楕円の少なくとも１つの楕円パラメータを計算するように形成されているのが好ましい。

結局、第１の楕円点の２つの座標、第２の楕円点の２つの座標、および第３の楕円点の少なくとも１つの座標が既知であれば、楕円のすべてのパラメータを計算することができるということが判明した。したがって、第１の楕円点および第２の楕円点のみからすでに決定することができる楕円の中心座標は別として、第１の半軸の長さ、第２の半軸の長さ、および楕円の回転（または回転角）も計算することができる。したがって、第３の楕円点の少なくとも１つの座標の使用は、楕円の完全な特徴付けを可能にする。

さらなる好ましい実施形態では、画像は、複数のラスタ行および／または複数のラスタ列内に配置された複数の像点を含むラスタ画像である。ここでは、楕円も、楕円点を形成する複数の像点によって描写される。第１の曲線セグメント、第２の曲線セグメントおよび／または第３の曲線セグメントは、ここでは、複数の隣接する像点によって描写することができる。さらに、曲線セグメントは少なくとも３つであるが少なくとも４つであるのがよりよい隣接する像点によって描写されるという仮定から開始するのが好ましい。いくつかの像点による線セグメントの描写は、第１の曲線セグメント、第２の曲線セグメントまたは第３の曲線セグメントを特定するために、特に有利なパターン認識を実行し、それらのパラメータを決定することが可能となる。

さらに、座標決定手段は、複数のラスタ行および／またはラスタ列によって形成されている解析対象の画像の画像抜粋内の第１の曲線セグメントを形成する曲線経路を特定するために、画像のラスタ行および／またはラスタ列を用いてパターン認識を行うことが好ましい。ここでは、解析対象の画像の画像抜粋は画像全体であってもよいことに留意されたい。さらに、座標決定手段は、解析対象の画像抜粋内の第２の曲線セグメントおよび／または第３の曲線セグメントを形成する１つの曲線経路または２つの曲線経路を特定するように形成されていることが好ましい。

さらに、座標決定手段は、特定された曲線経路の少なくとも１つのパラメータ、例えば位置パラメータ（例えばｘ座標および／またはｙ座標）および／または形状パラメータ（例えば曲率半径）を決定するように形成されていることが好ましい。結局、第１の曲線セグメントまたは第２の曲線セグメントまたは第３の曲線セグメントを形成する曲線経路は、ラスタ化された画像内で特に好ましい方法で特定することができるということが判明した。結局、ラスタ化された画像内で、所定のラスタ化された比較パターンの認識のためのパターン認識手段を構成することによって、第１の楕円点、第２の楕円点および／または第３の楕円点において楕円に近似する湾曲した曲線経路を特に容易な方法で描写することが可能となる。

さらに、座標決定手段は、複数のラスタ行および／またはラスタ列によって形成されている解析対象の画像の画像抜粋内のラスタ行および／またはラスタ列を用いて、所定の類似性測度に関して、第１の線セグメントの種々のパラメータに対して第１の曲線セグメントの許容可能な経路を描写する１組の取り得る基準曲線経路からの基準曲線経路に十分に類似した曲線経路を解析対象の画像抜粋が含んでいるか否かをチェックすることによって、第１の曲線セグメントを形成している曲線経路を特定するように形成されていることが好ましい。同様に、座標決定手段は、特定対象の画像の画像抜粋内で、第２の曲線セグメントおよび／または第３の曲線セグメントを形成している曲線経路を特定するように形成されていることが好ましい。所定の類似性測度は、例えば、解析対象の画像抜粋内に存在する曲線経路の少なくとも所定の数の像点がそれぞれの基準曲線経路に属する像点と一致することを指示することができる。同様に、所定の類似性測度は、考慮された基準曲線経路の像点からの解析対象の画像抜粋内に含まれる曲線経路の像点間の距離が所定の閾値より小さいことが分かった場合、解析対象の画像抜粋内に含まれる曲線経路が考慮された基準曲線経路に十分に類似していると指定されてもよい。しかしながら、パターン認識の範囲内で採用することができる他の類似性測度も用いることができる。例えば、オペレータのアプリケーション内で画像抜粋内に含まれる曲線経路へと展開する曲線経路が比較曲線経路に十分に類似している場合、解析対象の画像抜粋内に含まれる曲線経路は、考慮される基準曲線経路に十分に類似していると考えられる。オペレータは、例えば曲げオペレータでもよく、比較曲線経路は、例えばまっすぐな線でもよい。

さらに、座標決定手段は、第１の曲線セグメントを形成している曲線経路を特定するために、パターン認識を解析対象の画像の複数の画像抜粋に適用し、第１の曲線セグメントが特定された画像の画像抜粋に基づいて第１の曲線セグメントの位置パラメータを決定するように形成されていることが好ましい。換言すれば、調査対象の画像全体を解析対象の画像の複数の画像抜粋に分割し、次に、解析対象のいくつかの画像抜粋に対して別々にパターン認識を適用することが好ましい。結局、第１の楕円点、第２の楕円点または第３の楕円点で楕円に近似する曲線セグメントのパラメータの決定に対しては、画像の小さい抜粋を考慮することで十分であるということが判明した。ここで、楕円には、（もし必要であれば、１組の基準曲線経路から）事前に分かっている曲線セグメントによって、第１の楕円点、第２の楕円点または第３の楕円点の限定された周囲においてのみ十分にうまく近似することができることを考慮に入れるべきである。このため、小さい画像抜粋の解析はとくに有利であり、第１の楕円点、第２の楕円点および第３の楕円点の座標の特定において品質を低下させない。さらに、解析対象の複数の画像抜粋の使用は、それによって特定対象の曲線経路の位置パラメータを実際のパターン認識の範囲内で考慮されていないままにしておくことができるため、特に有利である。換言すれば、実際には、厳密にこの位置パラメータに関して異なるいくつかの画像抜粋が用いられるために、取り得る基準曲線経路は、位置パラメータに関してはすべて同一とすることができる。したがって、複数の画像抜粋の各画像抜粋の解析に対しては、解析対象の画像抜粋を移動することによって、特定対象の曲線セグメントの位置パラメータが決定される、すなわち、先に解析された画像抜粋とは対照的に、移動されるさらなる画像抜粋が解析される低強度パターン認識法を用いることができる。

さらに、座標決定手段は、解析対象の複数の画像抜粋のうちの少なくとも２つの画像抜粋が重なり合うパターン認識を、解析対象の画像の複数の画像抜粋に適用するように形成されていることが好ましい。解析対象の画像抜粋の重なりは、解析対象の重なり合った画像抜粋のみを用いて特定対象の曲線経路の位置パラメータ（例えばｘ座標またはｙ座標）を決定することができるという事実につながる。例えば、解析対象の画像抜粋を、ほんの１つまたは２つの像点もしくはラスタ行またはラスタ列分だけ互いに対してそれぞれ移動することができる。

さらに、複数の取り得る基準曲線経路は、位置および／または形状に関して異なる曲線経路を描写することが好ましく、この場合、位置および／または姿勢の特徴を表す少なくとも１つのパラメータが複数の取り得る基準曲線経路と関連付けられ、座標決定手段は、さらに、類似性測度に関して、複数の取り得る基準曲線経路からの曲線経路が解析対象の画像抜粋内に含まれる曲線経路に十分に類似している事実から、第１の楕円点、第２の楕円点または第３の楕円点において特定対象の楕円に近似する曲線セグメントのパラメータを導出するように形成されている。したがって、パターン認識の範囲内で、曲線セグメントのパラメータは、画像抜粋基準曲線経路を特定することができる事実からだけでなく、いくつかの取り得る基準曲線経路を解析対象の画像抜粋内で特定することができる事実からも、導出することができる。これは、パターン認識の簡易化および／または加速につながる。これによって、パターン認識の並列化も向上させることができる。

さらに、複数の取り得る基準曲線経路からの曲線経路は、それらが第１の楕円点および／または第２の楕円点および／または第３の楕円点において異なる形状および／または位置の楕円に近似するように選択されることが好ましい。したがって、楕円は、一般に、非対称の曲線経路または非対称に曲がった線セグメントによって、第１の楕円点、第２の楕円点または第３の楕円点において近似されるために、複数の取り得る曲線経路からの曲線経路は、例えば非対称であってもよい。

しかしながら、別の好ましい実施形態では、複数の取り得る基準曲線経路からの曲線経路は、それらが異なる位置および／または異なる半径の円形線からの抜粋を描写するように選択されることが好ましい。結局、任意の位置の楕円には、一般に、円形曲線からの抜粋によって、第１の楕円点、第２の楕円点または第３の楕円点において、もしくは第１の楕円点、第２の楕円点または第３の楕円点の十分に小さい周囲において、十分にうまく近似させることができるということが判明した。同様に、軸比が大きく異なり、異なる回転角を有する楕円に十分にうまく近似するのには、異なる位置および／または異なる半径の円形曲線からの比較的少量の抜粋で十分であるということが判明した。さらに、円形曲線からの抜粋は、対称によるパターン認識手段に用いるために特によく適している。

換言すれば、第１の曲線セグメントは、第１の楕円点または第１の楕円点の周囲において楕円に近似する少なくともほぼ円形の線の抜粋であり、および／または第２の曲線セグメントは、第２の楕円点または第２の楕円点の周囲において楕円に近似する少なくともほぼ円形の線からの抜粋であり、および／または第３の曲線セグメントは、第３の楕円点または第３の楕円点の周囲において楕円に近似する少なくともほぼ円形の線からの抜粋であることが好ましい。

さらなる好ましい実施形態では、座標決定手段は、追加の座標として、第３の楕円点の少なくともさらなる座標または第２の方向と逆の方向の最遠に位置する楕円の点を表す第４の楕円点の少なくとも１つの座標をさらに決定するように指定され、この場合、楕円計算手段は、第１の楕円点の２つの座標、第２の楕円点の２つの座標および第３の楕円点の第１の座標に基づいて、少なくとも１つの楕円パラメータを含む第１の組の楕円パラメータを計算すると共に、第１の楕円点の２つの座標、第２の楕円点の２つの座標および追加の座標に基づいて、少なくとも１つの楕円パラメータを含む第２の組の楕円パラメータを計算し、さらに、第１の組の楕円パラメータおよび第２の組の楕円パラメータを用い、平均することによって結果の１組の楕円パラメータを計算するように形成されている。結果の１組の楕円パラメータは、ここで、図形画像内の楕円の形状および／または位置に関する情報を表す。換言すれば、一般的に容易に可能な追加の座標の計算によって、２組の楕円パラメータを計算することができる。平均することによって、ここで楕円パラメータの計算における精度を向上させることができる。他に、第１の組の楕円パラメータと第２の組の楕円パラメータとの間の偏差が所定の偏差よりも大きいか否かを明らかにすることが可能である。このために、偏差の決定のための何らかの数学的基準または他の基準を用いることができる。第１の組の楕円パラメータと第２の組の楕円パラメータとの間に過大な絶対偏差または相対偏差が発見された場合、楕円パラメータの計算が間違っていることを示すエラーメッセージをさらに出力することができる。誤りは、例えば第１の楕円点、第２の楕円点、第３の楕円点または第４の楕円点の不正確な決定に起因する。３つまたは４つの楕円点が同一の楕円に属していない場合、重大な誤りが生じる可能性もある。第１の組の楕円パラメータと第２の組の楕円パラメータとの間に過度の偏差がある場合、すなわち、偏差が所定の閾値よりも大きい場合、楕円点の誤認識または関連付け誤りが存在することを信号で伝えることができる。

さらなる好ましい実施形態では、座標決定手段は、第２の方向の最遠に位置する楕円の点を表す第３の楕円点の２つの座標、および第２の方向と逆の方向の最遠に位置する楕円の点を表す第４の楕円点の２つの座標を決定するように形成されている。さらに、楕円計算手段は、いくつかの選択された複数組の楕円点に対して、付随する複数組の楕円パラメータを決定し、かつ複数組の楕円点に属する複数組の楕円パラメータを平均することによって、楕円の形状および／または位置に関する情報として、平均の１組の楕円パラメータを計算するために、第１の楕円点、第２の楕円点、第３の楕円点および第４の楕円点からの３つの楕円点の複数の異なる組を選択するように形成することができる。説明した図形画像内の楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための装置の実施は、いくつかの複数組の楕円点が評価されれば、最低誤差の楕円パラメータを得ることができるという発見に基づいている。例えば、特に半軸の長さの比が１とは異なる楕円に関しては、第１の楕円点および第２の楕円点の座標は、明らかに、第３の楕円点および第４の楕円点の座標よりも大きいかまたは小さい誤差を有する。したがって、楕円パラメータの計算のためにいくつかの複数組の楕円点を用いることにより、楕円の位置にかかわりなく、誤差をほぼ同一に保つことを達成することができる。他に、第１の楕円点および第２の楕円点の使用は、第３の楕円点および第４の楕円点の使用と同等であるということが分かったことが指摘される。しかしながら、楕円パラメータの計算における４つの楕円点すべての同時使用は、それが方程式系の冗長性につながるので、一般的には望ましくない。むしろ、その後の平均工程と組み合わせた、５つの座標それぞれを用いた楕円パラメータの多重使用が、実行時間が知られていないかまたはさまざまである可能性がある複雑な最適化手法を用いる必要なくして、十分に良好な結果を提供するということが判明した。

さらなる好ましい実施形態では、座標決定手段は、第２の方向の最遠に位置する楕円の点を表す第３の楕円点の２つの座標を決定ように形成されている。楕円計算手段は、第１の楕円点の２つの座標および第２の楕円点の２つの座標から楕円の中心座標を計算するように形成されていることが好ましい。さらに、楕円計算手段は、第１の楕円点、第２の楕円点および第３の楕円点の座標の変換された座標を取得するために、第１の楕円点、第２の楕円点および第３の楕円点の座標の座標変換を実行するように形成されていることが好ましい。座標変換は、中心座標によって表される楕円の中心を座標の原点に移動するように形成されていることが好ましい。その上で、第３の楕円点の推定される変換された第２の座標ｙ_yを、決定式

を用いて、計算することができる。

ここで、ｘ_xは第１の楕円点の変換された第１の座標で、ｘ_yは第１の楕円点の変換された第２の座標で、ｘ_yは第３の楕円点の変換された第１の座標である。次に、推定される変換された第２の座標ｙ_yと座標変換において直接決定された第３の楕円点の変換された第２の座標との間の偏差に基づいて、上述の計算に用いられた第３の楕円点が第１および第２の楕円点によって描写される楕円に属するか否かを決定することができる。ここで、例えば、第３の楕円点の推定される変換された第２の座標と座標変換において直接決定された第３の楕円点の変換された第２の座標との間の絶対偏差または相対偏差が所定の閾値よりも大きいかまたは小さいかを評価してもよい。さらに、楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための装置は、第３の楕円点が第１の楕円点および第２の楕円点を通過する楕円に属しない場合には信号で伝えるように形成することができる。例えば、その装置は、上に述べたように、解析対象の図形画像内に楕円が存在しないこと、または、解析対象の図形画像内にいくつかの楕円が存在することを示すエラーメッセージを出力することができる。このようにして、楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための本発明の装置の信頼性をさらに向上させることが可能である。

さらなる好ましい実施形態では、座標決定手段は、複数の並列信号という形式の複数の解析対象のラスタ行および／または解析対象のラスタ列を順次受信し、受信した信号を、順次接続された複数の段階を介して、異なった迅速な方法で並列に転送するように形成されるパターン認識手段を備え、少なくとも１つの所定の段階は、列の和を形成するためにその所定の段階を出る信号を合計する。パターン認識手段は、さらに、パターン認識手段から受信されたラスタ行またはラスタ列に含まれる曲線セグメントに関する、受信されたラスタ行またはラスタ列に含まれる曲線セグメントの少なくとも１つのパラメータを含む情報を決定するために、列の和を評価するように形成されていることが好ましい。結局、画像または画像抜粋を複数の並列時間信号によって表すことにより、複数のラスタ行および／またはラスタ列によって形成される画像または画像抜粋に含まれる曲線経路のパラメータを、特に有利な方法で決定することができるということが明らかにされた。ここでは、時間信号は、ラスタ行および／またはラスタ列に沿った画像中のサンプルに相当する。いくつかの、好ましくは隣接するラスタ行またはラスタ列がサンプリングされ、上に述べたように時間信号に変換された場合、形成された時間信号は、対応する画像抜粋または画像全体の画像内容を描写している。画像内の線は、通常、個々の信号上に現れるインパルスによって表される。画像内の曲線（曲線セグメントまたは湾曲した曲線経路とも呼ばれる）は、いくつかの信号上のインパルスは同時には現れず、時間的にオフセットされて現れるという事実においてミラーリングされ、インパルスが実質的に現れる時刻は、曲線の曲率によって決定される。信号が順次接続された複数の段階を経由して異なった速度で直ちに並列転送されれば、それによって、連続的または段階的に個々の信号の時間オフセットのバランスをとることができる。その結果、これは、特定の段階で、画像内の曲線と関連付けられた種々の信号がほぼ同時に到着するということを意味する。ある段階におけるいくつかの信号の同時到着は、その特定の段階に属する信号を合計することによって検出することができる。特定の段階は、それを出る信号を合計することが好ましいからである。いくつかの信号が同時に１つの段階に（換言すれば、例えば特定の段階に）存在する場合、合計結果は特に大きくなる。このようにして、合計結果に基づいて、パターン認識手段から受信されたラスタ行および／またはラスタ列に含まれる曲線セグメントに関する情報を導出することができる。特に大きい列合計が発生する時刻は、曲線セグメントの位置パラメータに関する情報を伝えている。特に大きい合計結果が発生する段階は、通常、曲線セグメントの形状、例えば曲率に関する指標となる。

さらに、図形画像のラスタ行またはラスタ列を時間的進行によって表す信号の上述の並列処理は、湾曲した曲線の認識に対して特に効率的な可能性を表していることが指摘される。上述のパターン認識手段は、ハードウェア内で同時に実現することができる。曲線セグメントの存在を認識することができる上述のパターン認識手段を用いて、図形画像からの図形画像全体または画像抜粋を調べることができる。

さらなる好ましい実施形態では、所定の段階は、所定の段階の列合計を受信し、所定の段階における少なくとも所定数の信号が同時にアクティブであるかどうかを認識するように形成された閾値認識手段をさらに備える。ここでは、パターン認識手段は、さらに、パターン認識手段から受信されたラスタ行またはラスタ列に含まれる曲線セグメントに関する情報を決定するために、閾値認識手段の出力信号を評価するように形成されていることが好ましい。

パターン認識手段は、複数の段階ならびにその段階に属する合計手段および／または閾値認識手段を備え、各段階において、パターン認識手段の各段階の入力および／または出力時の信号が評価され、それによって信号が並列に転送されることが好ましいことが指摘される。これによって、その後、湾曲の異なる線セグメントを認識することができ、曲線セグメントの湾曲の形状または曲率半径は、その段階の出力時に最大列合計がもたらされる事実から導出することができる。

さらに、パターン認識手段は、信号の速さを異にする高速伝播により、湾曲した曲線経路に関する時間的に変形された描写を取得するために、および特定の段階において複数または所定の最少数の同時にアクティブな信号によって表されるほぼまっすぐな線が変形された描写によって描写された時を認識するために、順次接続された段階を経る際にパターン認識手段から段階的に受信された信号によって描写された湾曲した曲線経路および／または曲線セグメントを時間的に変形させるように形成されていることが好ましい。

さらに、パターン認識手段の少なくとも１つの段階は、その段階を介していくつかの信号を転送する際に、強度を異ならせてそのいくつかの信号を遅延するように形成されていることが好ましい。個々の段階での異なる遅延の導入により、順次接続された複数の段階を経由して、速さの異なる高速で信号を並列に転送できるということが達成できる。１つの段階は、例えば、２つの可能な遅延のうちのまさに１つをそれぞれの信号に適用するように形成することができ、遅延のうちの１つは、その段階を通る最小可能ランタイムによって決定することができる。換言すれば、この段階は、可能な最小の遅延で信号を転送するか、または定義された遅延をおこすように形成することができる。しかしながら、もちろん、３つ以上の可能な遅延をいくつかの信号に適用するようにある段階を形成することも可能である。他に、ある段階を特定の遅延のためにハードワイヤードしてもよく、動作中その段階を所望の遅延に適応させてもよい。さらに、異なる遅延を用いることによって、いくつかの信号の速さの異なる高速伝播を有利な方法で達成できるということが指摘される。

さらなる好ましい実施形態では、パターン認識手段は、上に述べたように、段階を通る信号の転送に異なる遅延を設定することによって、パターン認識手段から受信されたラスタ行またはラスタ列に含まれかつパターン認識手段に入る信号によって表された円形に曲がった線セグメントがいくつかの段階を通過した後にほぼまっすぐな線に変形されるように形成することができる。ここでは、パターン認識手段は、まっすぐな線の存在を認識し、かついくつの段階を通過した後にまっすぐな線が存在することを確立するように形成されていることが好ましい。ここでは、パターン認識手段は、まっすぐな線の存在が認識された時刻から、および／または、まっすぐな線が認識された段階の通過後、通過した段階の数から、パターン認識手段から受信された円形に曲がった線セグメントの少なくとも１つのパラメータ、例えば位置パラメータ、または円形に曲がった線セグメントの曲率半径に関する情報を導出するように形成されていることがさらに好ましい。ある段階での信号遅延の調整により、実に、本発明のパターン認識手段によって円形に曲がった線セグメントを認識することが可能となる。しかしながら、ここで、パターン認識手段は、認識された円形に曲がった線セグメントの位置のみを評価するように形成されていることが好ましいことが指摘される。

さらに、座標決定手段は、解析対象の連続伝送されるラスタ行という形式で、画像をパターン認識手段に２度供給するように形成されていることが好ましい。ここでは、座標決定手段は、画像の第１のエッジに位置する画像のラスタ行から開始して、第１の楕円点の２つの座標の決定のためのパターン認識手段に画像を供給し、画像の第１のエッジに対向する画像の第２のエッジに位置するラスタ行から開始して、第２の楕円点の２つの座標の決定のためのラスタ認識手段に画像を供給するように形成されていることが好ましい。パターン認識手段は、所定の湾曲方向の曲線セグメントのみを認識するように設計されていることが好ましい。もしパターン認識に対して２方向に画像または画像抜粋が供給された場合、座標決定手段は、たとえパターン認識手段が第１の湾曲方向を有する曲線セグメントのみを認識するように形成されていても、第１の湾曲方向を有する曲線セグメントおよび対向する第２の湾曲方向を有する曲線セグメントのパラメータを認識することができる。したがって、同一のパターン認識手段に異なる方向で画像または画像抜粋の２重供給によって、両方の可能な湾曲方向を有する曲線セグメントの認識のためのパターン認識手段を構成することを差し控えることができる。結局、第１の湾曲方向と第２の湾曲方向との両方の湾曲を有する線セグメントを特定することができるパターン認識手段は、第１の湾曲方向を有する線セグメントのみを認識することができるパターン認識手段よりも大幅により費用がかかるということが判明した。これにより、説明した方策によって本発明の装置の複雑さを減少することができ、その反面、性能は有意には低下しない。

別の実施形態では、座標決定手段は第１のパターン認識手段および第２のパターン認識手段を含み、その第１のパターン認識手段は第１の所定の湾曲方向を有する曲線セグメントを認識するように形成され、その第２のパターン認識手段は第１の所定の湾曲方向と逆の第２の湾曲方向を有する曲線セグメントを認識するように形成されることが好ましい。座標決定手段は、画像の第１のエッジに位置するラスタ行から開始して、第１の楕円点の２つの座標の決定のための第１のパターン認識手段に画像を供給し、これも画像の第１のエッジに位置するラスタ行から開始して、第２の楕円点の２つの座標の決定のための第２のパターン認識手段に画像を供給するように形成されていることが好ましい。換言すれば、楕円認識において特に高い認識速度が要求される場合、第１の楕円点および第２の楕円点の座標を決定するために、曲線セグメントを両方の可能な湾曲方向で並列に処理することができる。これにより、一方では、認識の速度を高めることができ、さらに、他方では、画像がそれぞれ画像の第１のエッジに位置するラスタ行から開始して読み出されるので、前述の実施形態とは対照的に、本発明の手段の構造が簡素化される。このため、画像の第２のエッジに位置するラスタ行から開始してパターン認識手段に画像を供給する手段を備える必要はない。２方向の画像を処理することができるこのような供給方式は、メモリアクセスコントローラの設計に関してさらなる努力を必要とする。

さらに、第１の方向は第２の方向と直交するのが好ましい。これによって、第１の方向と第２の方向とは、計算の実行に特によく適したデカルト座標系を形成する。その場合、楕円の変形は付与されない。その他の点では、ラスタ画像も一般に互いに直交するラスタ行およびラスタ列を有することが指摘される。したがって、第１の方向および第２の方向は、ラスタ行およびラスタ列によって定義されるラスタ画像の好ましい方向と一致することができる。

さらに、楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための装置は、ビデオデータソース、例えばカメラ、ビデオメディアプレーヤ、地上ビデオデータ受信装置、衛生ビデオデータ受信装置またはコンピュータのビデオデータから図形画像を導出するように形成されていることが好ましい。結局、楕円の認識および／または付随する楕円パラメータの決定は、動的技術による処理を理解するために、ビデオデータに関連して特に有利に用いることができるということが判明した。

さらに、本発明の装置は、楕円の形状および／または位置に関する情報を出力するように形成されたデータインタフェースを含むことができる。しかしながら、楕円の形状および／または位置に関する情報は、ディスプレイ装置によっても示すことができる。ここでは、出力および／またはディスプレイは、それぞれ、アナログおよび／またはデジタル形式で行うことができる。ここでは、直列または並列のインタフェースプロトコルを用いて、データをその後の処理に利用できるようにする、電気的または光学的なインタフェースが好ましい。いくつかの電気器具の取付けに適しているバスインタフェースも用いることができる。ディスプレイ装置として、例えばＬＥＤディスプレイ、ＬＣＤディスプレイまたはスクリーンを用いることができる。

さらに、楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための装置は、閾値２値化によって図形画像を前処理するように形成することができ、閾値２値化では、２値化画像を取得するために、問題の像点の明度および／または問題の像点の輝度の比較の結果に応じて、明値または暗値が図形画像のそれぞれの像点と関連付けられる。前処理は、さらに、エッジ検出を２値化画像に適用するように形成することができ、エッジ検出は、明値から暗値への２値化画像内のエッジ状遷移が線状のエッジとして特徴付けられるエッジ画像を生成するように形成されていることが好ましい。座標決定手段は、さらに、エッジ画像を処理するように形成されていることが好ましい。結局、本発明の装置は曲線セグメントを評価するように形成されているので、エッジ画像は、本発明の装置によって極めて良好に処理することができるということが判明した。しかしながら、本発明の装置によって評価される曲線セグメントは、たとえ楕円が中実のオブジェクトとして図形画像内に現れたとしても、楕円の輪郭を描写することが好ましい。さらに、本発明のパターン認識手段は、エッジ画像の処理にも特によく適していることが指摘される。

エッジをよりよい方法で抽出することができるように、一般にカラー画像または階調画像として存在する図形画像は、最初に閾値２値化に供給され、それによって図形画像が２値化画像または白黒画像に変換されることが好ましい。黒白画像では、明値（白）と暗値（黒）との間に激しい遷移が存在し、その結果エッジとして認識することができるので、カラー画像におけるよりも少ない努力でエッジ認識を行うことができる。

さらに、本発明の装置は、人間の眼の瞳孔を感知するように配置されたカメラからの図形画像を受信するように形成されていることが好ましく、ここでは図形画像内の楕円の形状および／または位置に関する情報は人間の眼の瞳孔の形状および／または位置に関する情報を表している。したがって、これにより、瞳孔の位置を検出することができ、それから人間の眼の視線方向を推測することができる。そして、人間の眼の視線方向は、医療技術における装置のようなさらなる装置の制御に用いることができる。

さらなる好ましい実施形態では、本発明の装置は、図形画像内の楕円の形状および／または位置に応じて機械的動きを引き起こすように形成された位置決定手段との通信を確立するように形成されたインタフェースを備える。したがって、本発明の装置は、機械的位置決定手段を制御するために用いることができる。

本発明は、楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための方法およびコンピュータプログラムをさらに含む。

本発明の好ましい実施形態が添付図面を参照して以下にさらに詳細に説明され、これらの図面としては：
図１は、本発明の第１の実施形態による図形画像内の楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための本発明の装置のブロック回路図であり、
図２ａは、楕円と第１の楕円点、第２の楕円点、第３の楕円点、第４の楕円点および楕円の中心の座標との図解図であり、
図２ｂは、原点に移動された楕円および２つの楕円点の変換された座標の図解図であり、
図３は、例示的なラスタ画像および連続的に処理された画像抜粋の図解図であり、
図４ａは、本発明の第２の実施形態による楕円点の座標を決定するための本発明の装置のブロック回路図であり、
図４ｂは、本発明のパターン認識手段に用いるための３つの例示的な基準曲線の図解図であり、
図５ａは、認識された曲線セグメントに印が付けられた例示的なラスタ画像の第１の図解図であり、
図５ｂは、認識された曲線セグメントに印が付けられた例示的なラスタ画像の第２の図解図であり、
図６は、図形画像内の楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための本発明の装置に用いるためのパターン認識手段のブロック回路図であり、
図７ａは、図６によるパターン認識手段を介して図形画像を前進するための手順の図解図であり、
図７ｂは、ラスタ画像の並列時間信号への変換において生じる時間信号の図解図であり、
図８は、本発明の第３の実施形態による図形画像内の楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための本発明の装置のブロック回路図であり、
図９は、本発明の第４の実施形態による図形画像内の楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための本発明の装置のブロック回路図からの抜粋であり、
図１０は、本発明の装置の実装のためのフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）の例示的なアーキテクチャのブロック回路図であり、
図１１は、本発明の第４の実施形態によるＦＰＧＡ内に実現するための本発明の回路アーキテクチャのブロック回路図であり、
図１２は、本発明の第５の実施形態による本発明のハフ変換手段のブロック回路図であり、
図１３は、本発明のハフ変換手段によって処理される画像の図解図であり、
図１４は、本発明のハフ変換手段を通過する際に得られる曲線経路の図解図であり、
図１５は、本発明のハフ変換手段の例示的な構造の概略図であり、
図１６ａは、本発明のハフ変換手段によって処理された、認識された端点を有する円の画像の図解図であり、
図１６ｂは、本発明のハフ変換手段によって処理された、４つの認識された端点を有する円の画像の図解図であり、
図１７は、図形画像内の楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための本発明の方法のフローチャートである。

図１は、本発明の第１の実施形態による図形画像内の楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための本発明の装置のブロック回路図を示す。図１のブロック回路図は、全体として１００で示されている。本発明の装置１００は、画像データ１１２を受信するように形成された座標決定手段１１０を実質的に含む。座標決定手段１１０は、画像データ１１２に含まれる楕円のラベル付き楕円点の座標１１４を抽出し、次に、この座標データ１１４を楕円計算手段１２０が利用できるようにするように形成されている。楕円計算手段１２０は、座標決定手段１１０から供給される座標１１４から楕円パラメータ１２２を計算し、さらに楕円パラメータ１２２をその後の処理のために出力するように形成されている。

上述の構造の記述に基づいて、本発明の装置の機能を以下にさらに詳細に説明する。ここでは、図形画像を描写する画像データ１１２は楕円を含んでいると仮定する。さらに、第１の方向１３０および第２の方向１３２は、画像データ１１２内に定義されていると仮定する。画像データ１１２に含まれる楕円１３４は、関連付けられた座標（ｘ₁’、ｙ₁’）を有する第１の楕円点１３６を含み、第１の楕円点１３６は、第１の方向の最遠に位置する楕円点を表す。ここでは、位置は、例えば優先方向または座標軸としての第１の方向１３０と第２の方向１３２とを備える直交座標系または斜交座標系によって定義される。さらに、楕円１３４は、関連付けられた座標（ｘ₃’、ｙ₃’）を有する第２の楕円点１３８を含み、第２の楕円点１３８は、第１の方向１３０と逆の方向の最遠に位置する楕円の点を表す。さらに、楕円は、関連付けられた座標（ｘ₄’、ｙ₄’）を有する第３の楕円点１４０を含み、第３の楕円点１４０は、第２の方向１３２の最遠に位置する楕円の点を表す。最後に、楕円１３４は、関連付けられた座標（ｘ₂’、ｙ₂’）を有する第４の楕円点１４２も含み、第４の楕円点１４２は、第２の方向１３２の逆の方向の最遠に位置する楕円の点を表す。

さらに、楕円１３４は、前述の４つのラベル付き楕円点１３６、１３８、１４０、１４２における曲線セグメント１４６、１４８、１５０、１５２によって近似できることが指摘される。曲線セグメント１４６、１４８、１５０、１５２は、それぞれ、複数のパラメータによって描写することができる。例えば、第１の線セグメント１４６は、２つのスカラ位置パラメータ、例えばｘ座標およびｙ座標と、曲率パラメータ、例えば曲率半径とによって描写することができる。さらに、第１の線セグメント１４６は、例えば、第１の楕円点１３６の楕円に接することができる。しかしながら、第１の線セグメント１４６が第１の楕円点１３６で楕円１３４を横切ることも可能である。しかしながら、その場合には、楕円１３４および第１の曲線セグメント１４６は、第１の楕円点１３６において共通接線を含むことが好ましい。ここでは、共通接線は、その点が第１の方向に一定の座標を備えるという性質の線によって与えられる。これは、第１の方向の最遠に位置する楕円の点としての第１の楕円点の定義に相当する。さらに、第１の線セグメント１４６は、パラメータが例えばファミリの個々の線セグメントの位置および／または曲率を表すパラメータ化された曲線セグメントのファミリに属することが好ましい。

その結果、第１の線セグメントのパラメータ、すなわち第１の線セグメント１４６の位置および／または曲率は、楕円１３４の位置および／または形状に密接に関連付けられる。

要約すれば、線セグメントは、それが距離測度に関して第１の楕円点の周囲の楕円に十分に類似する場合、第１の楕円点１３６において楕円１３４に近似する第１の線セグメント１４６とみなされるという事実が指摘される。加えて、さらなる基準、例えば線セグメントは、それが第１の楕円点１３６において楕円１３４の線と共通の接線を有する場合には第１の線セグメント１４６としてのみ特定されるという基準が満たされる必要がある。

第２の楕円点１３８において楕円に近似する曲線セグメントである第２の曲線セグメント１４８、第３の楕円点１４０において楕円に近似する曲線セグメントである第３の曲線セグメント１５０、および第４の楕円点１４２において楕円に近似する曲線セグメントである第４の曲線セグメント１５２は、アナログ方式で定義される。

座標決定手段１１０は、第１の曲線セグメント１４６の少なくとも１つのパラメータを決定し、さらに第１の曲線セグメント１４６の少なくとも１つの決定されたパラメータに基づいて、第１の楕円点１３６の座標（ｘ₁’、ｙ₁’）を決定するように形成されている。さらに、座標決定手段１１０は、第２の曲線セグメント１４８の少なくとも１つのパラメータを決定し、さらに第２の曲線セグメント１４８のその少なくとも１つのパラメータに基づいて、第２の楕円点１３８の座標（ｘ₃’、ｙ₃’）を決定するように形成されている。

例えば、もし第１の曲線セグメント１４６が曲線セグメントのパラメータ化されたファミリに属するならば、第１の曲線セグメントのパラメータの決定は、曲線セグメントのファミリからの、楕円１３４および第１の楕円点１３６に十分にうまくおよび／または可能な限りうまく近似する曲線セグメントの特定に相当する。ここでは、近似の質は、例えば、数学的距離測度によって決定してもよく、さらに、閾値を越えるかまたは下回ると、曲線セグメントのパラメータ化されたファミリからの曲線セグメントは第１の楕円点１３６で楕円１３４に十分にうまく近接しているとみなされる、距離測度のための閾値が設定されてもよい。

同等の方法では、座標決定手段１１０は、第２の楕円点１３８の周囲において楕円１３４に近似する第２の曲線セグメント１４８のパラメータを決定することができる。第２の曲線セグメント１４８のパラメータの決定に用いられる曲線セグメントのパラメータ化されたファミリは、例えば、ここでは第１の曲線セグメント１４６のパラメータの決定のために用いられる線セグメントのパラメータ化されたファミリに等しくてもよく、または、例えば湾曲方向に関してそれとは異なっていてもよい。

座標決定手段１１０が第１の曲線セグメント１４６の少なくとも１つのパラメータおよび第２の曲線セグメント１４８の少なくとも１つのパラメータの決定を完了すると、座標決定手段１１０は、そこから第１の楕円点１３６の座標（ｘ₁’、ｙ₁’）および第２の楕円点１３８の座標（ｘ₃’、ｙ₃’）を導出することができる。次に、座標決定手段１１０は、第１の楕円点１３６の座標（ｘ₁’、ｙ₁’）および第２の楕円点１３８の座標（ｘ₃’、ｙ₃’）を楕円計算手段１２０に転送する。

その後、楕円計算手段１２０は、第１の楕円点１３６の座標（ｘ₁’、ｙ₁’）および第２の楕円点１３８の座標（ｘ₃’、ｙ₃’）に基づいて、楕円１３４の少なくとも中心座標（ｘ_m’、ｙ_m’）を計算することができる。その結果、楕円１３４の中心１６０が分かる。

座標決定手段１１０は、第３の楕円点１４０において楕円に近似する第３の曲線セグメント１５０の少なくとも１つのパラメータをさらに決定するようにも形成されていることが好ましい。ここでは、曲線セグメントのファミリからのいずれの曲線セグメントが第３の楕円点１４０において楕円１３４に最も近似するかを再度決定することができる。その場合、付随するファミリパラメータは、例えば再度特定された第３の線セグメント１５０のパラメータを表し、座標決定手段によって第３の楕円点１４０の少なくとも１つの座標ｘ₄’またはｙ₄’を決定するために用いることができる。次に、座標決定手段１１０は、この座標ｘ₄’またはｙ₄’を楕円計算手段１２０に伝えることができ、それにより楕円計算手段１２０は、第１の楕円点１３６および第２の楕円点１３８の座標（ｘ₁’、ｙ₁’）および（ｘ₃’、ｙ₃’）に関して解析公式を用いて、楕円のすべてのパラメータ、すなわち、楕円中心１６０の２つの座標（ｘ_m’、ｙ_m’）、楕円１３４の２つの半軸の長さａ’、ｂ’、および回転角α’を決定および／または計算することが可能となる。

再度、第１の線セグメント１４６のパラメータの決定に対しては、第１の線セグメント１４６の形状に関する事前知識を用いることができることを、ここで明確に指摘すべきである。結局、第１の線セグメント１４６は、第１の楕円点１３６において楕円１３４に近似する必要があること、すなわち、第１の線セグメント１４６は、第１の楕円点１３６において楕円１３４が有するのと同じ曲率特性または少なくとも同じ湾曲方向を有する必要があることがあらかじめ分かっている。さらに、第１の線セグメント１４６は、第１の楕円点１３６において楕円に接するか、または第１の楕円点１３６において少なくとも楕円１３４と共通の接線を有するという事実によって定義されることが好ましい。したがって、座標決定手段は、通常、図形画像内で、上述の条件（曲率特性、接線方向）を満足させる曲線経路を第１の曲線セグメントとして特定するように形成されていることが好ましい。曲線のみのパラメータ化さらたファミリの使用は、ここでは一例として見るべきであるが、所定の湾曲方向および所定の接線方向を有する曲線セグメントを特定することができ、かつ少なくとも１つの位置パラメータによって同一のことを表すことができるすべてのパターン認識アルゴリズムはむしろ用いられてもよい。

アナログ定義は、第２の曲線セグメント１４８、第３の曲線セグメント１５０および任意に追加して用いられる第４の線セグメントにも適用される。例えば第１の曲線セグメントの特定に対して、湾曲方向および接線方向に関してのみ適応させればよい、対応するアルゴリズムが用いられてもよい。

楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための本発明の装置の実質的な利点は、いくつかの方向の最遠に位置する楕円の点である特定対象の楕円の「端点」が決定されることにある。上述の定義によれば、第１の楕円点１３６、第２の楕円点１３８、第３の楕円点１４０および第４の楕円点１４３は、端点とみなすことができる。ここでは、端点は、それぞれの端点において楕円に近似する曲線セグメントを特定することによって決定される。ここでは、それぞれの端点における楕円の曲率に関する事前知識を、さらに、それぞれの端点における楕円の接線の方向に関する事前知識と共に用いることができる。したがって、端点の決定には、図形画像または画像データ１１２の任意の像点が用いられるのではなく、それぞれの回転点において楕円に近似することができる曲線（または曲線セグメント）を表す像点のみが用いられることが好ましい。

事前知識を通じて、すなわち、そのような曲線セグメントの曲率およびそのような曲線セグメントが楕円１３４に接する（または少なくとも楕円と共通の接線を有する）点におけるそのような曲線セグメントの接線方向に関する知識を通じて、端点のうちの１つにおいて楕円１３４に近似する適切な曲線セグメントを、ここでは、極めて効率的な方法で求めることができる。ひとたび楕円の２つの対向する端点、すなわち、例えば第１の楕円点１３６および第２の楕円点１３８が既知であれば、楕円の少なくとも中心１６０を、楕円計算手段１２０による第２のステップで、極めて効率的な方法でコンピュータによって決定することができる。

さらに、第１の楕円点１３６の２つの座標（ｘ₁’、ｙ₁’）、第２の楕円点１３８の２つの座標（ｘ₃’、ｙ₃’）および第３の楕円点１４０の１つだけの座標（ｘ₄’、ｙ₄’）の決定だけで、すべての楕円パラメータ（（ｘ_m’、ｙ_m’）、ａ’、ｂ’、α’）を計算するためには十分である。

以下の説明の理解を促進するために、採り入れた楕円パラメータの定義を以下に説明することにする。図２ａは、楕円と第１の楕円点、第２の楕円点、第３の楕円点、第４の楕円点および楕円の中心の座標との図解図を示す。図２ａの図解図は、全体として２００で示されている。図解図２００は、互いに直交するｘ軸２１０およびｙ軸２１２を有するデカルト座標系を示している。ｘ軸２１０およびｙ軸２１２によって形成される座標系内に、楕円２２０が配置されている。楕円２２０は、付随する座標（ｘ₃’、ｙ₃’）を有する第１の楕円点２２６を有する。ここでは、第１の楕円点２２６は、ｘ軸２１０によって定義されるｘ方向の最遠に位置する楕円２２０の点を表している。付随する座標（ｘ₁’、ｙ₁’）を有するさらなる楕円点２２８は、負のｘ方向の最遠に位置する楕円２２０の点を形成している。付随する座標（ｘ₂’、ｙ₂’）を有する第３の楕円点２３０は、ｙ軸２１２によって定義されるｙ方向の最遠に位置する楕円２２０の点をさらに表し、付随する座標（ｘ₀’、ｙ₀’）を有する第４の点２３２は、負のｙ方向の最遠に位置する楕円２２０の点を形成している。さらに、楕円の中心２４０は、中心座標（ｘ_m’、ｙ_m’）を有する。図解図２００は、図示の例では楕円の大きい半軸を表し、その長さがパラメータａによって表される楕円の第１の半軸２４２をさらに示している。楕円２２０の第２の半軸２４４は、図示の例では楕円２２０の小さい半軸を形成している。楕円の第２の半軸２４４の長さは、パラメータｂによって表されている。

さらに、図２ｂは、特徴のある楕円点の変換された座標と共に、原点に移動された楕円の図解図を示す。図２ｂの図解図は、全体として２５０で示されている。ここでもまた、図解図２５０は、原点２６４において直交するｘ軸２６０およびｙ軸２６２を示している。図解図２５０は、さらに、中心２７２が原点２６４と一致する、原点に移動された楕円２７０を示している。さらに、変換された第１の楕円点２７６が、付随する座標（ｘ_x、ｙ_x）と共に示されている。変換された第１の楕円点２７６は、ここでもまた、ｘ軸２６０によって定義されるｘ方向の最遠に位置する楕円２７０の点を形成している。他に、変換された第１の楕円点２７６は、次式
ｘ_x＝ｘ₃−ｘ_m、ｙ_x＝ｙ₃−ｙ_m
が適用される移動によって第１の楕円点２２６からもたらされるという事実が指摘される。

図解図２５０は、さらに、付随する座標（ｘ_y、ｙ_y）を有する変換された第３の楕円点２８０を有する。変換された第３の楕円点２８０は、ｙ軸２６２によって決定されるｙ方向の最遠に位置する楕円２７０の点を形成している。変換された第３の楕円点２８０は、次式
ｘ_y＝ｘ₂−ｘ_m、ｙ_y＝ｙ₂−ｙ_m
が適用される移動によって第３の楕円点２３０からさらにもたらされる。

図解図２５０は、図示の例では大きい半軸を表し、その長さがａで示される楕円２７０の第１の半軸２９２と、図示の例では小さい半軸を表し、その長さがここでもまたｂで示される楕円２７０の第２の半軸２９４とをさらに示している。さらに、回転角αが示されている。回転角αは、ここではｘ軸２６０と楕円２７０の第２の半軸２９４との間の鋭角として示されている。

図解図２５０は、原点に移動された（すなわち変換された）楕円２７０の変換された端点２７６、２８０と、付随する楕円パラメータａ、ｂおよびαとを示している。

図３は、楕円の例示的なラスタ画像の図解図を示す。図３の図解図は、全体として３００で示されている。ここでは、複数のラスタ点３１２を有するラスタ画像３１０が示されている。ラスタ点は、ここでは、ラスタ点３１２に示されるように、非アクティブすなわち白であってもよい。ラスタ点は、さらに、例えばラスタ点３１４でハッチングによって示されているように、アクティブすなわち黒であってもよい。さらに、ラスタ画像３１０は複数のラスタ行および複数のラスタ列を含んでいることが指摘される。ここでは、ラスタ行は、例えばラスタ行を表す輪郭の太い領域３２０によって示されるように、複数のラスタ点を結合している。ラスタ列も、いくつかのラスタ点の組み合わせを表している。ラスタ列の例は、ラスタ列を表す輪郭の太い領域３２２によって示されている。ここでは、ラスタ行およびラスタ列は互いに直交していることが好ましい。さらに、ラスタ行とラスタ列はもちろん重なり合ってもよいことが指摘される。例えば、ラスタ行３２０とラスタ列３２２とは、３２４で示される共通の像点を有する。さらに、すべてのラスタ化された領域をラスタ行およびラスタ列の両方によって表すことができるので、画像または画像抜粋は、複数のラスタ行および複数のラスタ列の両方によって完全に描写することができることが指摘される。さらに、ラスタ画像３１０は、定義により、第１のラスタ行、ラスタ行３２０、第２のラスタ行３３０、好ましくは連続番号を付されたさらにいくつかのラスタ行３３２、および最後のラスタ行３３４を備えることが指摘される。対応する行番号が３３５で示されている。同様に、ラスタ画像３１０は、第１のラスタ列３２２、第２のラスタ列３３６、好ましくは連続番号を付されたさらなるラスタ列３３８、および最後のラスタ列３４０を備える。

図解図３００は、ハッチングによって特徴付けられたアクティブなラスタ点すなわち黒のラスタ点（または像点）という形式のラスタ画像３１０で表された楕円３５０をさらに示す。

図解図３００は、３６０で示すラスタ列の第１のグループをさらに示す。ラスタ列の第１のグループは、第１のラスタ列３２２、第２のラスタ列３３６、および第７のラスタ列３６２を含めてすべての後続のラスタ列を含む。したがって、ラスタ列の第１のグループ３６０は、ラスタ画像３１０からの抜粋を描写する。

上述のラスタ画像からの抜粋は、列数の制限により本来のラスタ行とは対照的に短縮された複数のラスタ行をさらに含む。画像抜粋の選択に起因する短縮されたラスタ行は、以下に手短にラスタ行と呼ぶ。

３６４で示されるラスタ列の第２のグループは、第２のラスタ列３３６、および第８のラスタ列３６６までの後続するラスタ列をさらに含む。換言すれば、７つの隣接するラスタ列は、それぞれ、共通処理を対象としたラスタ列のグループに結合される。

同様のグループ分けをラスタ行に対して行うことができ、この場合、第１のラスタ行３２０、第２のラスタ行３３０、および第７のラスタ行３６８までのすべての後続するラスタ行が、例えばラスタ行の第１のグループ３７０に結合される。同様に、３７４で示されるラスタ行の第２のグループは、第２のラスタ行３３０から第８のラスタ行３７２までを含む。

もちろん、ラスタ行のグループは、任意の数のラスタ行、例えば５つのラスタ行、１６のラスタ行、３２のラスタ行、または６４のラスタ行を含んでもよいことがここでは指摘される。ここでは、ラスタ行のグループに結合されるラスタ行の数は２よりも大きいことが好ましい。アナログの考慮もラスタ列のグループに適用される。

図４ａは、本発明の第２の実施形態による図形画像内の楕円点の座標を決定するための本発明の装置のブロック回路図を示す。図４ａによる装置は、全体として４００で示されている。装置４００は、以下に説明するように、図３に示すようなラスタ画像３１０を処理するために特によく適している。

装置４００は、ラスタ化された画像４１０を受信するように形成されている。さらに、装置４００は、任意の画像抜粋選択手段４１２を用いて、ラスタ化された画像４１０から画像抜粋４１４を選択するように任意に形成される。選択される画像抜粋４１４は、図３を参照して説明したように、例えば複数のラスタ行および／または複数のラスタ列、例えばラスタ行のグループまたはラスタ列のグループによって定義することができる。本発明の装置４００は、ラスタ化された画像またはラスタ化された画像抜粋４１４を受信するように形成されたパターン認識手段４２０をさらに含む。さらに、パターン認識手段４２０は、１組の基準曲線経路からの曲線経路または曲線セグメントがラスタ化された画像または画像抜粋４１４に含まれているか否かを決定するように形成されている。

１組の基準曲線経路の曲線経路は、ここでは、例えばラスタ化された画像または画像抜粋４１４内に含まれる曲線経路と基準曲線経路との間の類似性の決定のためにメモリにファイルすることができる。また一方、同様にして、パターン認識手段の構成は、１組の基準曲線経路からの基準曲線経路に十分に類似する曲線経路がラスタ化された画像または画像抜粋４１４内に含まれているか否かを認識するように形成されることも可能である。ここでは、基準曲線経路として、第１の楕円点、第２の楕円点、第３の楕円点または第４の楕円点において楕円に近似する曲線経路が用いられることが好ましい。したがって、パターン認識手段は、通常、上述のように、第１の楕円点、第２の楕円点、第３の楕円点または第４の楕円点において楕円に近似する曲線経路がラスタ化された画像または画像抜粋４１４内に含まれているか否かを認識するように形成されている。

さらに、パターン認識手段４２０は、第１の楕円点、第２の楕円点、第３の楕円点または第４の楕円点のうちのいずれの点で１組の基準曲線経路からの基準曲線経路が楕円に近似するかによって、ラスタ化された画像または画像抜粋４１４内に含まれる曲線経路に十分に類似する１組の基準曲線経路からの曲線経路を、第１の曲線セグメント、第２の曲線セグメント、第３の曲線セグメントまたは第４の線セグメントとして特定するように形成されていることが好ましい。

さらに、パターン認識手段４２０は、例えば第１の線セグメント、第２の線セグメント、第３の線セグメントまたは第４の線セグメントの湾曲形状を描写する任意にさらなるパラメータのような、少なくとも１つの位置パラメータ、しかしながら好ましくは２つの位置パラメータを決定するように形成されている。特定された第１の曲線セグメント、第２の曲線セグメント、第３の曲線セグメントまたは第４の線セグメントの位置から、次に、任意の座標計算手段４３０が、第１の楕円点、第２の楕円点、第３の楕円点または第４の楕円点の座標を計算することができる。しかしながら、曲線セグメントがラベル付き楕円点を通過することが好ましい、第１の楕円点、第２の楕円点および第３の楕円点または第４の楕円点の座標を位置パラメータが直接示すように、パターン認識手段４２０によって決定された曲線セグメントの位置パラメータがすでに定義されている場合、座標計算手段４３０は省略されてもよい。

さらに、ここでは、第１の楕円点、第２の楕円点、第３の楕円点または第４の楕円点において（またはそれぞれの楕円点の周囲において）楕円に近似する曲線経路が基準曲線経路として用いられることが好ましいことが指摘される。好ましくは、対称な湾曲した曲線経路が基準曲線経路として用いられる。他に、円形曲線は、第１の楕円点、第２の楕円点、第３の楕円点または第４の楕円点において特にうまく楕円に近似するので、円形曲線からの抜粋を、例えば基準曲線経路として用いることが好ましい。

図４ｂは、本発明のパターン認識手段に用いるための基準曲線経路の２つの例の図解図である。図４ｂの図解図は、全体として４５０で示されている。第１の図解図４５２は、ここではラスタ画像という形式の第１の曲率半径ｒ₁を有する円形曲線からの抜粋に近似する第１の基準曲線経路を描写している。第２の図解図４５４は、ラスタ画像という形式の第２の曲率半径ｒ₂を有する円形線からの抜粋に近似する第２の基準曲線経路を描写し、第２の曲率半径ｒ₂は、第１の曲率半径ｒ₁よりも大きい。第３の図解図４５６は、これもラスタ画像という形式の第３の曲率半径ｒ₃を有する円形線からの抜粋を描写している。ここでは、第３の曲率半径ｒ₃は、第１の曲率半径ｒ₁よりも小さい。したがって、図４ｂの３つの図解図４５２、４５４、４５６は、パターン認識手段４２０で用いられる３つの可能な基準曲線経路を描写している。換言すれば、パターン認識手段４２０は、例えば、通常、図４ｂの図解図４５２、４５４、４５６に示されるラスタ化された画像または画像抜粋４１４内の３つの基準曲線経路を認識し、それらを例えば第１の楕円点において特定対象の楕円に近似する第１の曲線セグメントとして特定するように形成することができる。さらに、パターン認識手段４２０は、ラスタ化された画像または画像抜粋４１４内において認識された基準曲線経路の位置を位置パラメータによって表し、これらの位置パラメータを座標計算手段４３０が利用できるようにするように形成されることが好ましい。ただし、上述の位置パラメータは、既知の基準曲線経路が特定対象の楕円に近似する第１の楕円点の座標を直接的に表さないことを条件とする。

図５ａは、認識された曲線セグメントに特徴付けられた例示的なラスタ画像の第１の図解図を示す。ここでは、図４ａによる装置４００のパターン認識手段４２０は例えば画像または画像抜粋内の第１の図解図４５２、第２の図解図４５４および図解図４５６に示される基準曲線経路を認識することができると仮定する。さらに、図３ａの例示的なラスタ画像３１０はラスタ化された画像４１４としてパターン認識手段４２０に供給されると仮定する。さらに、ラスタ画像３１０は１行ずつまたは１列ずつパターン認識手段に供給されることを例示的に仮定する。ラスタ画像３１０が最初のラスタ列３２２で開始して１列ずつパターン認識手段４２０に供給されると仮定すれば、パターン認識手段４２０は、例えば、ラスタ化された画像内の図解図４５６の第３の基準曲線経路を認識することができる。図５ａの図解図５００には、そこで認識される曲線経路が５１０で示されている。しかしながら、ラスタ画像３１０が最後のラスタ列３４０で開始して１列ずつパターン認識手段４２０に供給される場合、パターン認識手段は、例えば、図解図５００において５２０で示されるさらなる曲線経路を認識することができる。

さらに、ここでは、パターン認識手段４２０には、例えば、画像抜粋選択手段４１２によって選択された１つだけの画像抜粋を供給してもよいことが指摘される。例えば、パターン認識手段４２０には、第１の処理ステップにおけるラスタ行の第１のグループ３７０を含む限定された画像抜粋のみを供給してもよい。換言すれば、第１のラスタセル３２０および第７のラスタ行３６８までの隣接するラスタ行を含む画像抜粋を、第１の処理ステップでパターン認識手段４２０に供給することができる。例えば、この画像抜粋内には、図解図４５２、４５４、４５６に示される基準曲線経路のうちの１つに一致する曲線経路はない。その場合、第２の処理ステップで、パターン認識手段４２０に、ラスタ行の第２のグループ３７４を含む画像抜粋を供給することができる。換言すれば、パターン認識手段４２０には、例えば、第２のラスタ行３３０から第８のラスタ行３７２までを含む画像内容を１列ずつ（すなわち１列ずつ連続して）供給することができる。この画像抜粋内にも、図解図４５２、４５４、４５６の３つの基準曲線経路に対応する曲線経路はない。その場合、第３の処理ステップで、ラスタ行の第３のグループの画像内容もパターン認識手段４２０に供給することができる。ラスタ行の第３のグループは、ここでは３８０で示され、ラスタ行３から９までを含む。パターン認識手段４２０は、この画像抜粋内では、図解図４５６の第３の基準曲線経路に対応する曲線経路を特定することができる。したがって、特定された曲線経路は、図解図５００において５１０で示されている。さらに、ラスタ行の隣接するグループ３７０、３７４、３８０は、解を向上させるために重なり合っている、すなわち共通のラスタ行を有することが指摘される。ここでは、ラスタ行の隣接するグループは、単一のラスタ行毎に異なる、すなわち、ラスタ行の隣接するグループは、例えば図３に示すように、互いに対して正確に１行ずつ移動されることが好ましい。

換言すれば、装置４００は、ラスラ行の種々のグループを含む種々の画像抜粋を連続的に処理し、それをパターン認識にかけるように形成することができる。このように、パターン認識は、小さい画像抜粋をそれぞれ処理するだけでよく、それによってパターン認識の複雑さは劇的に減少する。さらに、用いられる基準曲線経路の数は、そのことにより低く保つことができる。さらに、画像抜粋のいずれか１つに関する情報から、すなわちラスタ行のいずれかのグループ３７０、３７４、３８０を用いて、基準曲線経路を特定することができ、第１の楕円点、第２の楕円点、第３の楕円点または第４の楕円点において楕円に近似する曲線セグメントの位置に関する情報を導出することができることが指摘される。換言すれば、基準曲線経路が特定される画像抜粋のいずれか１つに関する情報は、曲線セグメントの位置パラメータを表し、このように、第１の楕円点、第２の楕円点、第３の楕円点または第４の楕円点の少なくとも１つの座標を決定するために用いることができる。

同様に、第１の画像３１０も、１行ずつ、すなわち連続して１行ずつパターン認識手段４２０に供給することができる。ここでは、種々のグループ３６０、３６４またはラスタ列を含むいくつかの画像抜粋を順々に処理することができる。ラスタ行のグループの列方向処理に関して述べたことが、ここではアナログ方式で適用される。

さらに、図５ｂは、認識された曲線セグメントにラベルが付けられた例示的なラスタ画像の第２の図解図を示していることが指摘される。図５ｂの図解図５５０において５６０および５７０で示される認識された曲線セグメントは、図解図４５４に示される基準曲線経路に対応する。

さらに、初回は最初のラスタ列３２２で開始して、１列ずつラスタ画像３１０をパターン認識手段４２０に供給し、２回目は最後のラスタ列３４０で開始して、１列ずつラスタ画像３１０をパターン認識手段４２０に供給するのが有利であることが指摘される。ここで、最初のラスタ列３２２で開始する最初のパスで第１の湾曲方向の曲線経路を認識することができ、湾曲方向が逆の曲線経路は、最後のラスタ列３４０で開始する２回目のパスで認識することができる。同様にして、単一の湾曲挙動もしくは単一の湾曲方向を有する曲線経路の認識のためににみ設計されたパターン認識手段を用いて、最初のラスタ行３２０で１回開始し最後のラスタ行３３４で１回開始するラスタ画像３１０の行方向処理を行い、湾曲挙動の異なる曲線経路もまた特定することができる。

図６は、本発明の装置４００に用いるためのパターン認識手段４２０のブロック回路図を示す。図６の回路は、全体として６００で示され、ハフ変換を実行するためのいわゆる「ハフアレイ」を説明する。座標決定手段１１０を実現するパターン認識手段４００は、端点の周囲すなわち第１の楕円点、第２の楕円点、第３の楕円点または第４の楕円点の周囲の特定対象の楕円を十分に近似して描写する、半径の異なる円形曲線のサーチを実行することができることが好ましい。これは、並列シストリックハフ変換によって特に都合よく行うことができる。ハフ変換は円形曲線のために構成することができ、極値サーチのために、すなわち特定の方向の最遠に位置する点の特定のために適合させることができる。

図６は、ハフ変換を実行するために特に好都合な手段を示す。ハフ変換のための手段６００は、ここでは縦に連結された複数の段階６１０を含み、それらを介して、いくつかの信号６１２、６１４、６１６が並列に転送される。それぞれの信号に対して、１つの段階は、Ａとも示される遅延素子６２０またはＢとも示されるバイパス６２４のいずれかを含む。さらに、信号は、段階の出力において、Ｃとも示される加算素子６３０に供給される。ここでは、加算素子は、それぞれの段階の出力において同時にアクティブである信号の数を決定するように形成されていることが好ましい。加算素子６３０の出力６３２において、それぞれの段階の出力において同時にアクティブである信号の数を示す、いわゆる行合計が存在する。次に、行合計６３２は、行合計６３２を所定の閾値と比較する比較器６３４に供給することができる。行合計６３２が所定の閾値を超える場合、これは、それぞれの段階において少なくとも所定の数の信号がアクティブであることを意味する。換言すれば、それぞれの段階の少なくとも所定の数の信号が同時にアクティブであるという事実によって特徴付けられた少なくともほぼ「まっすぐな線」がそれぞれの段階に存在する。次に、比較器６３４の出力信号が、遅延素子６３６に供給される。段階６１０の比較器６３４の出力にそれぞれ接続されたいくつかの遅延素子６３６は、ここでは、遅延素子６３６の出力が後続の遅延素子６３６の入力に供給されるように、連鎖状に接続されている。

さらに、遅延素子６２０、６３６は、信号６１２、６１４、６１６および比較器６３４の出力信号の両方がクロック方法で転送されるように、クロック方法で動作することが指摘される。信号６１２、６１４、６１６および比較器３３４の出力信号は、この構造体から同一方向に並列に転送されるが、信号６１２、６１４、６１６を転送する際に遅延素子６２０またはバイパス６２４が段階６１０で用いられるか否かに応じて、信号６１２、６１４、６１６は、個々の段階において異なって遅延される。しかしながら、複数の信号６１２、６１４、６１６のうちの中央の信号が、比較器６３４の出力からの信号と同様に迅速に複数の段階を介して転送されることが好ましい。中央の信号は、段階のそれぞれにおいて同等に遅延されることが好ましく、比較器６３４の出力信号も、一定の遅延で各段階を介して転送されることが好ましい。中央の信号は、最初の信号６１２と最後の信号６１４との間のほぼ中央に位置する、すなわち、ハフ変換手段６００に供給される画像抜粋の中央に位置するラスタ行を表しているか、または、画像抜粋の中央からその画像抜粋の幅の最大２５％だけ離れていることが好ましい。画像抜粋の幅は、ハフ変換手段６００に同時に供給されるラスタ行またはラスタ列の数によって定義される。

構造の記述に基づいて、パターン認識手段６００の機能を以下にさらに詳細に説明する。並列時間信号６１２、６１４、６１６という形式の画像抜粋がハフ変換手段６００に供給されると仮定する。遅延素子６２０またはバイパス６２４は、種々の時間信号６１２、６１４、６１６が個々の段階を通過する際に異なって遅延されるように構成されている。遅延は、遅延素子６２０またはバイパス６２４のスイッチを入れることによって、湾曲した曲線経路（好ましくは円形に湾曲した曲線経路）が１つの段階またはいくつかの段階６１０を通過した後にまっすぐになるように調整される。換言すれば、ハフ変換手段によって処理された画像抜粋内の湾曲した曲線経路は、結果的に、異なる時刻にアクティブである個々の信号６１２、６１４、６１６となる。しかしながら、遅延素子６２０および／またはバイパス６２４の適切な調整によって、信号６１２、６１４、６１６が個々の段階を異なる速度で通過し、それにより特定の数の段階６１０を通過した後に、信号６１２、６１４、６１６に基づくすべての転送された信号が、理想的に、ある段階の出力において同時にアクティブとなるということが達成できる。この場合、特定の段階において、対応する合計手段６３０によって計算される特に大きい行合計が発生する。そのような大きい行合計の発生は、それぞれの段階の比較器６３４がアクティブな信号を出力し、それが次に遅延素子６３６の連鎖を経由してハフ変換手段の出力６４０に転送されるという事実につながる。ハフ変換手段６００の出力６４０における出力信号上のアクティビティの時間的位置から、時間信号６１２、６１４、６１６という形式でハフ変換手段６００に入力される画像抜粋内の曲線経路の位置を推測することができる。

さらに、信号６１２、６１４、６１６からの所定の信号（中央の信号とも呼ばれる）が遅延素子６３６の連鎖によって転送される比較器６３４の出力からの出力信号と同様に迅速にハフ変換手段６００の段階６１０を通過することが好ましいことが指摘される。換言すれば、入力信号６１２、６１４、６１６のうちの少なくとも１つは、同時にかつ比較器６３４の出力信号に等しい速度で伝播する。それにより、遅延素子６３６の連鎖に転送された比較器６３４の信号に基づく、ハフ変換手段６００の出力６４０に存在する出力信号は、入力信号６１２、６１４、６１６における曲線セグメントの発生時刻に関する直接指標を伝えるということが達成できる。ここでは、ハフ変換手段６００の出力６４０の出力信号上におけるアクティビティの発生時刻は、曲線経路が入力信号６１２、６１４、６１６という形式でハフ変換手段に入力された時刻に関する指標となる。信号６１２、６１４、６１６における湾曲したサンプル経路の存在時刻は、もちろん、信号６１２、６１４、６１６の基礎をなすラスタ画像内の湾曲した曲線経路の空間的位置に関する直接的結論を可能にする。

さらに、信号６１２、６１４、６１６のうちの少なくとも１つが比較器６３４の出力信号と正確に同じ迅速さで段階６１０を通って伝播する所定の設計では、湾曲した曲線における湾曲の正確な形状、例えば曲率半径のみが、段階６１０のうちのどの段階で比較器６３４がアクティブとなるかに関する事実に影響を有する。しかしながら、湾曲した曲線経路の正確な形状は、描いた設計においては、ハフ変換手段６００の出力６４０においてアクティビティが発生する時刻にはなんら影響を有しない。

したがって、図６に示すハフ変換手段６００は、ラスタ画像（またはそれからの抜粋）を複数の並列信号に変換し、次にそれらを異なる速度でハフ変換手段６００のいくつかの段階を通過させる極めて効率的な方法でラスタ画像内の湾曲した曲線経路の位置を決定するために適していると述べることができる。列６１０の出力における列合計の形成によって、段階の出力における少なくとも所定の数の信号が同時にアクティブであった場合、それはひいては、当初の通過しつつある曲線経路が「まっすぐになっている」ことを示していることが分かる。

ハフ変換手段６００は、遅延素子６２０またはバイパス６２４の適切な選択によって、信号６１２、６１４、６１６で描写された曲線経路をまっすぐにし、第１の楕円点、第２の楕円点、第３の楕円点または第４の楕円点において楕円に近似することができるように形成されていることが好ましい。さらに、第１の楕円点、第２の楕円点、第３の楕円点または第４の楕円点において楕円に近似することができる曲線経路のみがまっすぐになることが好ましい。したがって、図６によるハフ変換手段６００は、第１の曲線セグメント、第２の曲線セグメント、第３の曲線セグメントまたは第４の線セグメントを特定するために適している。ハフ変換手段６００の出力６４０において出力信号が存在する時刻は、信号６１２、６１４、６１６の基礎をなすラスタ画像内の特定された曲線経路の位置、すなわち、第１の曲線セグメント、第２の曲線セグメント、第３の曲線セグメントまたは第４の線セグメントのパラメータを表している。

図７ａは、パターン認識手段を介して図形画像を前進するための手順の図解図を示す。具体的には、図７ａは、図６に示すハフ変換手段６００（ハフフィールドまたはハフアレイとも呼ばれる）を介して画像またはラスタ画像の列方向の前進を示している。

図７ａは、ここでは、複数のラスタ行７２０および複数のラスタ列７３０からなるラスタ画像７１０を示している。さらに、好ましくはそれぞれが５つのラスタ列７３０からなるグループ７４０を示し、５つのラスタ列は、それぞれ、信号６１２、６１４、６１６という形式で同時に並列にハフ変換手段６００に供給されると仮定する。さらに詳細な明細については、図３の図解３００を参照されたい。

図７ｂは、ラスタ画像の並列時間信号への変換において生じる時間信号の図解図を示す。図７ｂの図解図は、全体として７５０で示されている。図解図７５０は、複数の非アクティブなラスタ点または像点７６２、およびハッチングによって特徴付けられている複数のアクティブなラスタ点または像点７６４を備えるラスタ画像７６０を示している。アクティブなラスタ点または像点７６４は、曲線経路を描写していることが好ましい。すでに上述のように、ここでは、ラスタ画像７６０は、複数のラスタ行７７０および複数のラスタ列７７２を含む。さらに、時間信号は７つのラスタ列のグループを含む画像抜粋７８０に基づいて形成されると仮定する。例えば、最初の時間信号７８２は、ラスタ列のグループ７８０に含まれる最初のラスタ列７８４と関連付けられている。ここでは、時間信号７８２は、関連付けられたラスタ列７８４に沿ったラスタ画像７８０の列方向サンプリングによって生じる。同様に、第２の時間信号７８６は、ラスタ列のグループ７８０からの第２のラスタ列７８８の行方向サンプリングによって生じる。時間的経過を見ると、ラスタ画像７６０の同一のラスタ行に位置するアクティブなラスタ点は、説明したサンプリング方向の時間信号７８２、７８６、７９０上で同時にアクティブなインパルスとなることが明らかになる。したがって、ラスタ行内部を通過する線である横線は、時間信号７８２、７８６、７９０上での同時アクティビティインパルスによって、時間信号７８２、７８６、７９０内に横線自体を感じさせる。

ここで、時間信号７８２、７８６、７９０は入力信号６１２、６１４、６１６としてハフ変換手段６００に供給され、信号６１２、６１４、６１６はハフ変換手段６００の個々の段階６１０において異なって遅延されると仮定すれば、時間信号７８２、７８６、７９０の異なる遅延はラスタ画像７６０の変形に対応し、それによって湾曲した曲線経路をまっすぐな線にすることができることが明らかになる。しかしながら、時間信号７８２、７８６、７９０のうちのいくつかの同時アクティビティに対応するまっすぐな線は、上述のように、ハフ変換手段６００において認識することができる。

図８は、本発明の第３の実施形態による図形画像内の楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための本発明の装置のブロック回路図を示す。図８の本発明の装置は、全体として８００で示され、ビデオソースまたはカメラ８１０から提供される図形画像８１２に基づいて、人間または動物の視線方向を決定するように形成されている。例えばカメラを含むビデオソース８１０は、前処理手段８１４にビデオデータ８１２を提供する。前処理手段８１４は、それ自体のフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）または特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）内に統合されてもよい。しかしながら、前処理手段８１４は、以下に説明するハフ変換手段またはハフフィールド（ハフアレイ）を有する単一のＦＰＧＡに収容されてもよい。前処理手段８１４は、２値画像を生成するための閾値２値化によってビデオデータ８１２をエッジ画像に変換し、閾値２値化において生じる２値画像からのエッジ抽出を確実なものとするように形成されていることが好ましい。２値画像からのエッジ抽出は、２値エッジ画像を生じさせる膨張（伸張）および減算に基づいて行うことができる。換言すれば、前処理手段８１４は、ビデオデータの輝度および／または濃淡値を閾値と比較し、比較結果に基づいて、明るい画像領域または暗い画像領域のみを区別する２値画像を生成するように形成することができる。２値画像から、次に２値画像の伸張版または縮小版を生成することができ、それと同時に、当初の２値画像と伸張または縮小された２値画像との間の差が決定される。次に、この差は、ビデオデータ８１２内のエッジを描写するエッジ画像の生成のために用いることができる。

前処理手段８１４での前処理後、エッジ画像は、次に、第１の方向およびそれに直交する第２の方向のさらなる処理に利用できることが好ましい。しかしながら、エッジ画像は、第１の方向およびそれに直交する第２の方向に沿ったエッジ画像へのアクセスが可能な単一のメモリにファイルされてもよい。第１の方向のエッジ画像の処理は、例えばエッジ画像の列方向処理を意味することができ、第１の方向に直交する方向の処理は、エッジ画像の行方向処理を意味することができる。第１の方向の処理のために存在するエッジ画像は８２０で示され、第１の方向に直交する方向の処理のために存在するエッジ画像は８２２で示される。第１の方向の処理のために存在するエッジ画像８２０は、次に、第１の湾曲方向の湾曲した曲線経路を認識するように形成された第１のハフ変換手段８３０（ハフフィールドまたはハフアレイとも呼ばれる）に並列に供給される。エッジ画像８２０は、さらに、第１の湾曲方向と逆の第２の湾曲方向の湾曲した曲線経路を認識するように形成された第２のハフ変換手段８３２に供給される。

しかしながら、２つのハフ変換手段８３０、８３２は、同様に形成されてもよく、その場合、第１のハフ変換手段８３０には第１のエッジで開始するエッジ画像が供給され、第２のハフ変換手段には第２のエッジで開始するエッジ画像が供給される。第１のエッジは、第２のエッジに対向している。例えば、もし第１のハフ変換手段８３０に、最初のラスタ行で開始して１行ずつエッジ画像８２０を供給する場合、第２のハフ変換手段８３２には、最後のラスタ行で開始して１行ずつエッジ画像８２０を供給すればよい。

２つのハフ変換手段８３０、８３２は、第１の楕円点、第２の楕円点、第３の楕円点および第４の楕円点においてビデオデータ８１２の楕円に近似するエッジ画像８２０内の曲線セグメントを特定するように形成されている。さらに、ハフ変換手段８３０、８３２は、特定された曲線セグメントに基づいて、関連する楕円点の座標を特定するように形成されている。同様にして、第２の方向の処理のために存在するエッジ画像８２２が、第３のハフ変換手段８４０および第４のハフ変換手段８４２に供給され、第３のハフ変換手段８４０は、その本質的機能に関して第１のハフ変換手段８３０に対応し、第４のハフ変換手段８４２は、その本質的機能に関して第２のハフ変換手段８３２に対応する。したがって、第１のハフ変換手段８３０、第２のハフ変換手段８３２、第３のハフ変換手段８４０および第４のハフ変換手段８４２は、第１の楕円点、第２の楕円点、第３の楕円点および第４の楕円点の座標８４４、８４５、８４６、８４７を提供する。

ここでは、４つのハフ変換手段８３０、８３２、８４０、８４２は、後にさらに説明するように、ＦＰＧＡに実現されることが好ましいことが指摘される。楕円計算手段８５０は、第１の楕円点、第２の楕円点、第３の楕円点および第４の楕円点の座標８４４、８４５、８４６、８４７に基づいて楕円パラメータを計算するようにさらに形成されたパーソナルコンピュータ（ＰＣ）に実現されることが好ましい。楕円パラメータから、ビデオソース８１０によって観測された人間または動物の視線方向も計算することができる。

換言すれば、９０°だけ互いに対して反対方向に回転された２値画像８２０、８２２がハフアレイ８３０、８３２、８４０、８４２に入り、そこで４つの種類の端点のすべて、すなわち４つのラベル付き楕円点が取得される。端点、すなわち第１の楕円点、第２の楕円点、第３の楕円点および第４の楕円点から、次に楕円および／または楕円のパラメータが例えばパーソナルコンピュータ内で計算され、次にそこから、人間または動物の視線方向が決定される。

他に、すでに上述のように、第１の楕円点の座標８４４および第２の楕円点の座標８４５は、少なくとも、決定対象の楕円の中心の座標を計算するために十分であることが指摘される。このため、９０°だけ回転されたエッジ画像８２２の計算を省略することができ、それにより第３のハフ変換手段８４０および第４のハフ変換手段８４２も省略することができる。

さらに、すべての楕円パラメータが計算対象である場合、少なくとも第４のハフ変換手段８４２も省略することができる。なぜなら、そのような計算に対しては、楕円の３つの端点の座標で十分であるからである。

さらに、ハフ変換手段８３０、８３２、８４０、８４２にエッジ画像を確実に供給することができさえすれば、前処理装置は任意に変更されてもよいことが指摘される。さらに、ここでは並列に示す処理も、十分な時間が得られさえすれば、順次に行われてもよい。

図９は、本発明の第４の実施形態による図形画像内の楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための本発明の装置のブロック回路図からの抜粋を示す。ここで、図９は、ブロック回路図からの抜粋９１０において、２つの異なるパターン認識手段９２０、９２２を用いて湾曲方向の異なる曲線セグメントを特定する可能性を示している。ここでは、第１のパターン認識手段９２０は、第１の湾曲方向を有する湾曲した曲線経路を認識するように形成され、第２のパターン認識手段９２２は、第１の湾曲方向と逆の第２の湾曲方向を有する湾曲した曲線経路を認識するように形成されている。ここでは、画像または画像抜粋９３０は、同様の方法で両方のパターン認識手段９２０、９２２に供給することができる。換言すれば、第１のパターン認識手段９２０には、最初のラスタ行が最初に供給されるように画像または画像抜粋９３０が供給される。第２のパターン認識手段９２２にも、最初のラスタ行が最初に供給されるように画像または画像抜粋９３０が供給される。ここでは、第１のパターン認識手段９２０および第２のパターン認識手段９２２の適用は、順次に同時に行うことができる。さらに、ブロック回路図９１０に関しては、用語ラスタ行を用語ラスタ列に置き換えることもできることが指摘される。

第２のブロック回路図９５０は、画像または画像抜粋９８０内の異なる湾曲方向を有する湾曲した曲線経路の認識の第２の可能性を示している。この目的のために、例えば、画像または画像抜粋９８０を、最初のラスタ行で開始して第１のパターン認識手段９９０に供給することができる。さらに、画像または画像抜粋９８０を、最後のラスタ行で開始して第２のパターン認識手段９９２に供給することができる。２つのパターン認識手段９９０、９９２は、ここでは両方とも、第１の湾曲方向の湾曲した曲線経路のみを認識するように形成されている。異なる方向の画像または画像抜粋９８０を供給することにより、結果として、第１のパターン認識手段９９０が、原画像において第１の湾曲方向を有する画像抜粋内の湾曲した曲線経路を認識する一方で、第２のパターン認識手段９９２が、原画像において第１の湾曲方向と逆の第２の湾曲方向を有する原画像または画像抜粋９８０内の湾曲した曲線経路を認識するということを達成することができる。さらに、画像または画像抜粋９８０が、例えば、始めに最初のラスタ行で開始し、次に最後のラスタ行で開始して、順々に第１のパターン認識手段９９０に供給されれば、２つのパターン認識手段９９０、９９２は必要ではないことが指摘される。この場合、第２のパターン認識手段９９２も省略することができる。

ブロック回路図９１０および９５０による説明した実施形態は、いずれを実現することが有利と考えられるかによって、例えば装置８００に用いることができることが指摘される。

以下に、第１の楕円点、第２の楕円点および第３の楕円点の座標からの楕円パラメータの決定についてさらに詳細に説明する。ここでは、第１の楕円点、第２の楕円点および第３の楕円点は以下で「端点」とも呼ばれることが指摘される。

第１のステップにおいて、ここでは、第１の楕円点および第２の楕円点の座標から楕円の中心２４０の座標（ｘ_m、ｙ_m）を計算することができる。ここで、すでに先に詳細に説明している図２ａおよび図２ｂの図解図２００、２５０の定義が以下で用いられることを指摘すべきである。さらに、これも図２ａの図解図２００から取り入れることができるように、楕円の対称性から、中心は常に２つの対向する端点間のちょうど中央に位置することが指摘される。したがって、

および

が適用される。

以下に、楕円点の形状パラメータ、すなわち楕円の第１の半軸の長さ、楕円の第２の半軸の長さおよび回転角αの決定についてさらに説明する。

端点の座標（ｘ₁、ｙ₁）、（ｘ₂、ｙ₂）、（ｘ₃、ｙ₃）、（ｘ₄、ｙ₄）からの形状パラメータの描写は、より困難である。図２ｂを参照してすでに説明したように、既知の中心（ｘ_m、ｙ_m）と共に、楕円は最初に座標の原点に移動される。

この理由から、座標の原点２６２で回転された楕円２７０に関して以下に仮定する。楕円２７０は、可能な最小の隣接する長方形と４つ接点を有する。２つの接点は、それぞれ、座標の原点に対して回転対称である。よって、第１象限内の２つの点２７６、２８０のみを考察する。

以下に示す式（１．１）は、座標の原点においてαだけ回転された楕円をパラメータ形式で表している。

ここで、ｘおよびｙは、パラメータθに依存する楕円点の座標である。残りのパラメータα、ａおよびｂは、すでに上述されている。

ｔａｎ（θ）に対して連立方程式（１．１）を解くと、

が得られる。

ｘ極値

に対する条件から、
式（１．４）が、

として導出することができ、
ｙ極値

に対する条件から、
式（１．６）が、

として導出することができる。

式は、θに依存する端点の位置を表している。換言すれば、θ_xおよびθ_yは、式（１．１）に関して、変換された第１の楕円点２７６および変換された第３の楕円点２８０に対するパラメータθのパラメータ値をそれぞれ表している。

式（１．２）と（１．４）と、および／または式（１．２）と（１．６）とを同等とみなすと、置換

の後、

および

が導かれる。

以下に、回転角αの計算について説明する。回転角を計算するために、式（１．７）および（１．８）を同等とみなすことによって、楕円の軸比の２乗ａ²／ｂ²を削除することができる。これにより、４次方程式

が導かれる。

結果は、メイプル（Ｍａｐｌｅ）コンピュータ代数プログラムで求められた。式（１．９）の４つの計算結果のうちの２つは虚数である。他の２つの解ｕ₁およびｕ₂は、

である。

逆置換後、９０°だけ回転された楕円は逆数の軸比を有する非回転楕円に等しいので、αに対する２つの計算結果はちょうど９０°だけ異なる。正しい計算結果は、場合分けによって決定することができ、
ｘ_xおよびｙ_yが同一の正負符号を有する場合、

が適用され、
しかしながら、正負符号が異なる場合、

が適用される。

ここで、軸比ρ＝ａ²／ｂ²を、既知の回転角を有する式（１．７）または式（１．８）から決定することができる。

以下に、半軸の長さの計算について説明する。

ここまで、回転角αおよび軸比ρを決定してきた。半軸の長さの計算に対しては、再度楕円の方程式を用いる必要がある。端点θ_xおよびθ_yの位置から、以下の連立方程式

が得られる。

この式から、拡張および減算によってａを削除することができる。

式（１．４）および（１．６）を式（１．１４）に代入することにより、θ_xおよびθ_yを削除することができる。残っているのは、回転角α、軸比ρ、および２つの端点のｘ座標に依存する半軸ｂに対する式

である。

軸比ρおよび半軸ｂから、欠損している半軸αを何ら問題なく計算することができる。

以下に、楕円パラメータの計算における系または式の冗長性の問題を取り扱う。ここでは、まずその問題自体について説明する。さらに、本発明の装置および本発明の方法の信頼性を高めるために冗長性をどのように活用することができるかについて説明する。

４つの端点が求められれば、楕円は冗長となる。楕円の５つのパラメータの決定に対しては、４つの可能な端点（８つの座標）からの５つの座標のみが必要である。このために、「２．５の楕円点」が必要となる。

中心の決定に対しては、２つの対向する端点が必要となる。試験から、以下の式

が、図２ｂによる楕円に常に適用されることが分かっている。

これは、４つのすべての値ｘ_x、ｘ_y、ｙ_xおよびｙ_yの決定に対しては３つの測定値で十分であることを意味する。そのうちの２つは、中心の決定から必ず分かる。次に、第３の点のさらなる座標を、残りの楕円パラメータの決定に用いる必要がある。

例えば、点１および点３、すなわち第１の楕円点２２６および第２の楕円点２２８は、中心２４０の決定に用いられる。座標の原点への移動後、ｘ_xはｘ₃−ｘ_mとなり、ｙ_xはｙ₃−ｙ_mとなる。したがって、ｘ_xおよびｙ_xはｘ方向の極値を表す。ｙ方向の端点のさらなる座標から、式（１．１７）によって第４の値を決定することができる。

測定値、すなわち座標決定手段から提供された端点の座標は、正確ではない。すなわち、それらは、式（１．１７）を容易には満足させない。もし測定値（すなわち座標決定手段から提供された値）が、計算された値の代わりに、式（１．１７）に関係なく楕円パラメータの計算に用いられれば、わずかに誤った測定点から間違った結果を得る危険性がある。楕円パラメータの推測において、実際に楕円が存在すると仮定しているので、値（すなわち計算に用いられる座標）も、「真の」楕円が起源でなければならない、すなわち、式（１．１７）は、（少なくともほぼ）常に、（座標決定手段から提供された座標がすべて単一の楕円に属する点に基づいているかぎりは）座標決定手段から提供された座標によって満足されるものでなければならない。

以下に、上述の冗長性を活用できる方法を説明する。

計算された値（式（１．１７）を用いて）（第３の楕円点２８０の座標に対して）と測定値（すなわち座標決定手段から直接提供された）との間の距離は、求められた楕円を評価するために用いることができる。３つの端点は入力画像内の楕円が起源であることを保証することができる。

４つの点が利用可能であれば、楕円パラメータの計算は、それぞれ３つ（または合わせて５つの座標）で行うことができる。４つの点から、例えば、３つの点を有する３つの異なる組が形成されることになる。そこから計算された４つの楕円のパラメータは、４つの点が存在する場合の冗長性を克服するために平均することができる。

要約すれば、先に説明した概念に基づいて、ハフ変換を基礎とする実時間で可能な楕円認識を実現することができると述べることができる。第１のステップにおいて、楕円の極値または端点（第１の楕円点、第２の楕円点、第３の楕円点および第４の楕円点とも呼ばれる）が決定される。並列ハフ変換または他のパターン認識法を用いて、画像内の楕円の顕著な点がシークされ、その位置から、楕円パラメータ（すなわち座標（ｘ_m、ｙ_m）で表される中心、半軸ａおよびｂ、回転α）またはａ／ｂのような楕円パラメータの関数を正確に決定することができる。

楕円点の顕著な点は、極値のｘ座標およびｙ座標と、エッジ画像の正および負のｘ方向の端点と、エッジ画像の正および負のｙ方向の端点とである。上述の端点は、例えば、図２ａの図解図２００に示されている。

楕円パラメータの独自の決定に対しては、１方向のちょうど２つの端点および第３の楕円点のさらなる座標が既知である必要がある。例えば、座標（ｘ₀、ｙ₀）および（ｘ₂、ｙ₂）と座標ｘ₁、ｙ₁、ｘ₃またはｙ₃のうちの１つとが既知であれば十分である。同様に、座標（ｘ₁、ｙ₁）および（ｘ₃、ｙ₃）と座標ｘ₀、ｙ₀、ｘ₂またはｙ₂のうちの１つが既知であれば十分である。数学的表記では、これは以下のように表すことができる。
（（ｘ₀、ｙ₀）および（ｘ₂、ｙ₂）および（ｘ₁、ｙ₁、ｘ₃またはｙ₃））または
（（ｘ₁、ｙ₁）および（ｘ₃、ｙ₃）および（ｘ₀、ｙ₀、ｘ₂またはｙ₂））
は、楕円パラメータの決定に対して既知である必要がある。

より多くの情報（すなわちより多くの座標）が利用可能であれば、誤差の最小化のような適切な方法によって、計算のあいまいさを排除することができる。必要とされるより多い点が既知であれば、（最大で）４つの既知の点それぞれのうちの２．５によって、いくつかの楕円をさらに計算してもよい。これらの楕円のパラメータが平均され、その結果の楕円のパラメータがもたらされる。換言すれば、（「２．５点」の）５つのパラメータそれぞれは、いくつかの複数組の楕円パラメータを計算するために用いることができる。その結果、いくつかの計算された複数組の楕円パラメータ全体にわたる平均を行うことができる。

端点の決定も、極値サーチとして理解することができる。極値サーチは、端点の周りでの十分に近似する楕円（またはシークされる楕円）を描写する異なる半径を有する円形曲線のサーチによって行うことができる。円形曲線サーチは、次に、例えば正と負のｘおよびｙ方向、すなわち、例えばラスタ化された画像の４つのすべての標準的な方向に行われる。ここでは、画像は、それぞれの方向に、重なり合うストリップまたは画像抜粋の状態で解析される。

これに特に適した方法は、上述の並列シストリックハフ変換である。並列シストリックハフ変換は、円形曲線のために構成され、極値サーチに適合されている。エッジ点（エッジ画像の点）が前進される間、平均して各クロック毎に、行合計Ｃから、１列ずつ順次接続された遅延素子Ａのフィールド（アレイ）によって、ｎエッジ点の投票が形成される。換言すれば、行合計は、エッジ画像の点がｎ番目の段階を介して前進される間に、ハフフィールド（ハフアレイ）のｎ番目の段階において形成される。それぞれの像点は、接続されたバイパスＢを考慮に入れながら、クロック毎に次の遅延素子へ前進される。それぞれの列は、いくつかのクロックでのバイパスＢの接続によってあらかじめ定められた投票を生成する。投票は、前進された点がどの円形曲線上に位置するかを示す。列を起源とする投票は、それぞれのクロックにおいて追加されるアキュムレータの列をもたらす。

アキュムレータ内への入力は、閾値を用いて、それぞれの行内の比較器によって円形曲線が求められたか否かが決定される場合、省略することができる。閾値を超えた場合、データによってクロック毎にさらに前進されるビットが、バイパスを有するさらなる遅延素子列内の定義された位置に生成される。

ハフフィールドまたはハフアレイを離れると同時に、すなわちハフ変換手段の出力Ｅにおいて、形成されたビットが検出される。それらは、検出された円形曲線の座標に関する、従って端点の座標に関する指標となる。

よりよく理解するために、それぞれの列内のＦにおいて１行ずつハフ変換手段６００内に前進された円形曲線が、フィールド（アレイ）の特定の行内で単一のまっすぐな線になり、それによって、遅延素子のバイパスの異なる構成によって（検出可能な）行合計がもたらされると想像することができる。

すべての円形値および／または極値すなわち端点を求めるためには、それぞれの画像列およびそれぞれの画像行を、フィールド（アレイ）のそれぞれの列を経て、正確に前方に１回、後方に１回移動させる必要があり、その場合、その画像列は、常に、その隣の列を伴ってのみフィールド（アレイ）を経て移動される。図７ａは、１方向へのフィールド（アレイ）を通る画像の列方向移動を示している。ここでは、例えば、常に、５つの隣接する画像列が同時に経由移動される。

フィールド（アレイ）を用い、かつそれを４つのすべての方向に対して用いる代わりに、２つまたは４つのフィールド（アレイ）を用いることができる。そのうちの２つのフィールド（アレイ）が、２つの他のフィールド（アレイ）に関して、逆の湾曲を有する円形曲線を変換および／または認識するように構成されていれば、（画像）データのみをフィールド（アレイ）を経て前方に、すなわちそれぞれの原画像から、および９０°負の方向に回転された画像から、移動すればよい。次に、上述の方法で、端点の座標を決定すればよい。画像内に存在する一般にごくわずかな端点、従って少量のデータしか形成しない座標を、その後のステップにおいて個々の楕円と関連付ける必要がある。これは、例えばパーソナルコンピュータまたはマイクロコントローラで行えばよい。極値認識後（すなわち端点の座標の決定後）のデータの量が少ないことから、ここでは高い必要条件は発生しない。本発明の概念は、処理時間が画像内容に依存するという利点を有する。さらに、楕円パラメータをごくわずかの極値から計算することができる。この極値からの楕円パラメータの計算は、例えばＦＰＧＡまたはＡＳＩＣを用いて、極めて迅速に実行することができ、かつハードウェア内に容易に実現することができる。

以下に、ＦＰＧＡアーキテクチャにおける本発明の概念の実施に関してさらに詳細に説明する。最初に、パーソナルコンピュータ支援による計算に対立するものとしてのＦＰＧＡの利点を説明する。パーソナルコンピュータ（ＰＣ：ｐｅｒｓｏｎａｌ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）上での本発明のアルゴリズムの計算では、すべてのステップを１つずつ順を追って実行する必要がある。

ＰＣ上でのアルゴリズムの計算では、すべてのステップを１つずつ順を追って実行する必要がある。これは、複雑なアルゴリズムでは計算時間につながる。さらに、開発されたアルゴリズムは、個々のビットを処理し、ＰＣの３２ビットアーキテクチャを効果的に利用することができない。ここで、ＦＰＧＡがより優れた可能性を提供する。これは、ほとんどいずれの回路にも接続することができる、論理回路、フリップフロップ、メモリおよび信号ドライバの集積である。これによって、アルゴリズムに対するハードウェアの適合が可能となる。さらなる実質的な利点は、シストリックアーキテクチャの構築である。立ち上がりから立ち上がりエッジまでのクロックの各周期において組み合わせ論理回路の通過が生じ、その結果は、直ちにさらなる論理回路に対する入力値としてこの結果を提供するフリップフロップに格納される。このようにして、それぞれの周期において、新たなデータを回路の入力において適用することができ、結果をその回路からさらに送ることができる。

図１０は、対応するＦＰＧＡアーキテクチャのブロック回路図を示し、組み合わせ論理のブロックがフリップフロップの出力と入力との間に配置されている。

レベル高感度フリップフロップは、クロックの周期を決定するのはＦＰＧＡ内の論理全体のランタイムではなく、回路全体の中の２つのフリップフロップ間の最も広範な組み合わせ論理のランタイムであるという事実を提供する。このアーキテクチャを通じて、高周波数のクロックおよび短い処理時間を実現することができる。用いられるハードウェアは、効果的に利用される。

さらに、ＦＰＧＡ内に設けられたターゲットアーキテクチャについて説明する。意図したターゲットアーキテクチャは、マイクロコントローラによって制御されるいくつかの付加ＩＰ（ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ ｐｒｏｐｅｒｔｙ：知的財産）コアを有するバスシステム（ＯＰＢ＝Ｏｎ Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｂｕｓ：オンペリフェラルバス）を備える。ＩＰコアは、インタフェース機能、シリアルインタフェース（シリアルポート）、ＰＣＩインタフェース等、および実際の画像処理を実行する。

ソフトプロセッサ（すなわち、機械のコマンドを処理するためのプロセッサ）は、ＦＰＧＡ内での制御のために実装されてもよい。この「ザイリンクスマイクロブレーズ（Ｘｉｌｉｎｘ Ｍｉｃｒｏｂｌａｚｅ）」ソフトプロセッサは、ＲＩＳＣ（ｒｅｄｕｃｅｄ ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｓｅｔ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ：縮小命令セット・コンピューティング）アーキテクチャに基づいており、割り込み可能である。確立されたＩＰコアは、「マイクロブレーズ（Ｍｉｃｒｏｂｌａｚｅ）」ソフトプロセッサソフトプロセッサと通信するために、標準インタフェース、例えばＯＰＢ−ＩＰＩＦ（オンペリフェラルバス知的財産インタフェース）への通信用に付加されている。

以下に、「ハフコア」とも呼ばれるハフ変換手段の構成および機能について説明する。

図１１は、本発明の第４の実施形態によるＦＰＧＡ内への実現のための本発明のアーキテクチャのブロック回路図を示し、図１２に、本発明の第５の実施形態による本発明のハフ変換手段のブロック回路図を示す。

ＯＰＢを介してハフコアのＯＰＢ−ＩＰＩＦに転送される２値化エッジ画像は、ハフ変換手段の入力信号としての役割を果たす。そこで２値化エッジ画像が処理され、結果はこの経路を介して戻される。ハフコアは、機能を実行するための種々の素子を有する。ハフコアコントローラ（ＨｏｕｇｈＣｏｒｅＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）（図１２では左から入力信号流れ方向）は、ハフ変換手段の制御およびＯＰＢを介したデータ交換、すなわちＩＰ制御およびデータ通信のためのＯＰＢ−ＩＰＩＦとハフコアとの間のインタフェースとなる。いわゆる「画像ＲＯＭ」（ｐｉｃｔｕｒｅ ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ：画像読み取り専用記憶装置）には、例えば最大５１２×５１２ピクセルのサイズのエッジ画像全体が格納される。格納は、「ブロックＲＡＭ」とも呼ばれる、ランダムアクセス（書き込みおよび／または読み取り）を有するメモリブロックを形成する、２つのアクセスポートを有するメモリセル（「デュアルポートメモリセル」とも呼ばれる）内に行われる。２つのポートのそれぞれが、異なるクロック速度で動作することができる。これによって、ハフコアを、それがソフトプロセッサバスシステム（マイクロブレーズＯＰＢシステム）に対して可能であるよりも高いクロック速度で作動させることが可能となる。

ランダムアクセスを有するメモリブロック（ＢＲＡＭｓ：ｍｅｍｏｒｙ ｂｌｏｃｋｓ ｗｉｔｈ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ）内への画像の格納は、処理中に画像のデータが数回アクセスを受けるために、極めて有利である。それにより、ＯＰＢインタフェースの時間（「ＯＰＢ時間」）が節約され、次に、それを例えば結果または新たな画像部分を転送するために用いることができる。データ選択移動手段は、（セレクトシフトデータ（ＳｅｌｅｃｔＳｈｉｆｔＤａｔａ）素子）とも呼ばれ、次に、画像の６４×画像高さピクセルのウィンドウの遅延ライン内への１行ずつの移動を開始する。データ選択移動手段は、巨大なマルチプレクサとみなすことができる。１つのウィンドウが処理されれば、そのウィンドウは、画像の幅方向に１ピクセル移動される。

遅延ライン（ＤｅｌａｙＬｉｎｅ）では、１列当たりの個々の像点が異なる速度で前進する。外側では（すなわち、選択された画像抜粋の２つのエッジ）では、内側において（すなわち、選択された画像抜粋の中央において）よりも迅速にこれが生じ、それにより、段階的に、上方に半球状となった円形曲線（すなわち、通常第１の湾曲方向を有する曲線）がまっすぐな線に変形し、次に、下方に半球状となった曲線（すなわち、第１の湾曲方向と逆の湾曲方向を有する曲線）に変形する。

例えば、欧州特許第１０３２８９１号に説明されているように、曲率半径によって、これ（すなわち、湾曲した曲線をまっすぐな線にすること）は、遅延ラインの異なる位置（または異なる段階）で生じる。これらの位置は、検出およびマークの対象である。より速い速度を実現するために、これらの位置では、より少ないフリップフロップが互いに接続されている。換言すれば、信号のより少ない遅延が望まれる遅延ライン内の場所では、より大きい遅延が望まれる遅延ライン内の場所においてよりも、より少ないフリップフロップが信号の信号経路内に接続されている。

さらなる素子は、遅延ライン（ＤｅｌａｙＬｉｎｅ）を出入りするエッジ点の数を絶えず計算する。これらは、閾値比較器６３４を含む２値化出力素子（ＢｉｎａｒｉｚｅＯｕｔｐｕｔ）に供給される動的閾値の計算に用いられる。換言すれば、比較器６３４に対する閾値は、画像内容を有する信号６１２、６１４、６１６がハフ変換手段に供給される数に応じて決定される。これは、特に、画像情報を有する利用可能な信号の数が画像の中央に位置する画像抜粋の処理におけるよりも少ない画像のエッジの処理だけに限って言えば妥当である。したがって、図７ａで「０」、「１」、「２」および「３」で示すラスタ列のグループは、例えば、「４」、「５」、「６」、「７」、「８」、「９」および「１０」で示すラスタ列のグループよりも、含んでいる画像情報を有するラスタ列の数は少ない。

遅延ライン（ＤｅｌａｙＬｉｎｅ）の行合計のうちの１つが閾値を超えれば、この点を定義する（論理的な）「１」が（例えば、遅延ラインの対応する段階の）出力に生成される。この（論理的な）「１」は、遅延ライン内のデータと共に搬送される。画像の座標では、画像は、その関連する場所を、ウィンドウの中央およびそれぞれの行に有する。換言すれば、生成された論理的な「１」は、時間位置に関して画像のほぼ中央に位置する点と関連付けられ、したがって、関連する点と共に、遅延ラインを通って並列に転送される。データストリングコレクタ（ＤａｔａＳｔｒｉｎｇＣｏｌｌｅｃｔｏｒ）素子が３２ビットを収集し、これらの出力ビットのそれぞれをひと続きにして、これをディスパッチングのためにハフコアコントローラ（ＨｏｕｇｈＣｏｒｅＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）に利用できるようにする。これは、ハフコアの状態を絶えずチェックする。ハフコアの状態は、ハフコアコントローラ（ＨｏｕｇｈＣｏｒｅＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）を介して、ソフトプロセッサ（マイクロブレーズ（Ｍｉｃｒｏｂｌａｚｅ））によって問い合わせることもできる。

画像内の（上述の）関連する点（中央の点とも呼ばれる）は、常に、前述のウィンドウの中心に位置するので、画像エッジから水平方向に少なくとも３２ピクセル（またはウィンドウの幅の約半分）離れて位置する点のみを、出力画像内に生成することができる。ただし、４つの限定された点すべて（すなわち楕円の４つの端点すべて）を求めるためには、画像を４方向すべてから計算する必要があり、それによってデッドスペースがここでもまた削除される。換言すれば、４方向の上述の画像解析によって、曲線を認識することができないデッドスペースは生じないと言う事実が判明する。

図１３は、本発明のハフ変換手段によって処理される画像の図解図を示す。この画像は、全体として１３００で示される。この画像は、第２の線１３１０として見ることができる円を実質的に含んでいる。さらに、本発明のハフ変換手段によって別個に処理することができる第１の画像抜粋１３２０および第２の画像抜粋１３３０は、画像１３００内に見ることができる。第１の画像抜粋１３２０は、用いられたラスタ列の領域内の画像のすべてのラスタ行を含んでいる。第２の画像抜粋１３３０は、第１の画像抜粋１３２０とちょうど同じ数のラスタ列を含んでいるが、第２の画像抜粋１３３０が第１の画像抜粋１３２０と異なるラスタ列をサンプリングするように、第１の画像抜粋１３２０とは対照的に移動されている。ここで、定義により、ラスタ行は図１３の図解図１３００内で水平方向に通過するが、ラスタ列が垂直に通過することが指摘される。この理由から、この図は、図３の図解図３００に一致する。

図１４は、本発明のハフ変換手段において、湾曲した曲線経路がどのようにして段階的にまっすぐな線になるかについて再度概略的に説明する。ここでは、曲線経路１４１０は、ハフ変換手段に入力された曲線の曲線経路を表している。第２の曲線経路１４２０は、第１の曲線経路１４１０がハフ変換手段の最初の段階を通過した際に得られた曲線経路を表している。第３の曲線経路１４３０は、第１の曲線経路１４１０がハフ変換手段の２つの段階を通過した際に得られた曲線経路を表している。第４の曲線経路１４４０は、第１の曲線経路１４１０がハフ変換手段の３つの段階を通過した際に得られた曲線経路を表している。第５の曲線経路１４５０は、第１の曲線経路１４１０がハフ変換手段の４つの段階を通過した際に得られた曲線経路を表している。第５の曲線経路１４５０は、ほぼまっすぐな線を表していることが分かる。したがって、ハフ変換手段に最初に入力された第１の曲線経路１４１０がハフ変換手段のいくつかの段階を通過する際に段階的にまっすぐな線になることが分かる。すでに上述のように、比較器によって認識することができる大きい行合計がすぐ後にもたらされるので、ハフ変換手段は、曲線経路がほぼまっすぐになる時を認識することができる。

さらに、図１５は、本発明のハフ変換手段の例示的な構造の概略図を示す。図１５の概略図は、全体として１５００で示される。ハフ変換手段１５００は、いくつかの時間信号１５１０を並列に受信し、次に、それを並列信号経路１５２０に転送するように形成されている。並列信号経路１５２０に転送される際に、時間信号１５１０は、図６のブロック回路図に対応するＡで示す遅延手段を通過する。種々の信号経路内に向かう種々の時間信号１５１０は、ここで、配置の異なる遅延手段を通過し、通過される遅延手段の数も、種々の信号経路に対して全体として変ることができる。さらに、遅延手段は図６による段階６１０に対応する段階１５３０に配置されることが指摘される。もし遅延素子が段階１５３０内の特定の信号経路に含まれていれば、これは、図６にＢで示すバイバスとみなすことができる。

さらに、図１５に示す構造１５００は、図６に示す構造６００に実質的に対応することが指摘される。図１５の構造には、非アクティブにされた遅延素子が実線で示され、一方で、対応して構成することができる遅延素子とバイパスとの並列接続が、構造６００内のそれぞれの段階およびそれぞれの信号経路に対して示されている。さらに、図６に示す合計段階６３０（Ｃでも示す）、比較器６３４（Ｄでも示す）および遅延素子６３６の連鎖は、明瞭にするために図１５には示していないことが指摘される。しかしながら、言及した構造も、図１５の回路１５００内に存在することが好ましい。

図１６ａは、認識された端点を有する円の図解図をさらに示す。一方、図１６ｂは、４つの認識された端点を有する円の図解図を示す。

さらに、本発明の概念は、装置としても方法としても実施することができることが指摘される。さらに、本発明の概念は、コンピュータプログラムによって実行することもできる。

図１７は、図形画像内の楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための本発明の方法のフローチャートを示す。図１７のフローチャートは、全体として１７００で示される。この方法は、第１のステップ１７２０で、図形画像１７１０を受信し、それから、第１の方向の最遠に位置する楕円の点を表す第１の楕円点の２つの座標を決定する。この目的のために、第１の楕円点または第１の楕円点の周囲において楕円に近似する第１の曲線セグメントの少なくとも１つのパラメータが決定される。次に、第１の曲線セグメントの少なくとも１つのパラメータに基づいて、第１の楕円点の２つの座標が決定される。

第２のステップ１７３０では、第１の方向と逆の方向の最遠に位置する楕円の点を表す第２の楕円点の２つの座標が決定される。この目的のために、第２の楕円点または第２の楕円点の周囲において楕円に近似する第２の曲線セグメントの少なくとも１つのパラメータが決定される。次に、第２の曲線セグメントの少なくとも１つのパラメータに基づいて、第２の楕円点の２つの座標が決定される。

次に、最後の第３のステップ１７４０では、楕円の少なくとも１つの楕円パラメータが第１の楕円点および第２の楕円点の２つの座標に基づいて計算される。

説明した方法は、上述の装置の機能を実行するものであることが指摘される。したがって、説明した本発明の方法は、本発明の装置に関して説明した機能によって拡張することができる。

さらに、説明した方法のいくつかのステップは、別の順序で並列に実行することもできる。

本発明の概念または方法は、条件によって、ハードウェアまたはソフトウェアで実施されてもよい。この実施は、対応する方法が実行されるように、プログラム可能なコンピュータシステムと協働することができる電子的に読み取り可能な制御信号を有するデジタル記憶媒体、例えばフロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ、ＤＶＤまたはフラッシュメモリ媒体上に行うことができる。そのため、一般に、本発明は、コンピュータプログラム製品がコンピュータ上で実行される場合に、本発明の方法を実行するためのプログラムコードが機械読み取り可能なキャリアに格納されたコンピュータプログラム製品内にも存在する。換言すれば、本発明は、コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行される場合に、本発明の方法を実行するためのプログラムコードを有するコンピュータプログラムとして実現することもできる。

全体として、このように本発明は、図形画像内の楕円のパラメータを特に効率的なしたがって実時間に適した方法で認識することを可能にする概念を提供する。ここでは、楕円の認識は、数多くの技術的方法に関連して有利に用いることができる。例えば、本発明の概念を用いて、人間または動物の視線方向を、人間の眼のビデオキャプチャを評価することによって決定することができ、そこから瞳孔の位置を決定することができる。

さらに、種々の位置決定手段または位置決定作業に関連した本発明の概念の利用が可能である。本発明の装置からインタフェースを介して提供することができる楕円パラメータは、例えば、資材処理手段において、車両に燃料を補給する際、または製造中の加工品を仕分けする際に、技術システム内の運動シーケンスを制御するために、１つ以上のアクチュエータを制御するために用いることができる。

本発明の概念の際立った利点は、ここでは、楕円の端点を決定するためのパターン認識手法が楕円パラメータを計算するための分析的手法と組み合わされ、それによって、従来の方法とは対照的に、大幅な効率化の利点を得ることができるという事実にある。

図１は、本発明の第１の実施形態による図形画像内の楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための本発明の装置のブロック回路図である。 図２ａは、楕円と第１の楕円点、第２の楕円点、第３の楕円点、第４の楕円点および楕円の中心の座標との図解図である。 図２ｂは、原点に移動された楕円および２つの楕円点の変換された座標の図解図である。 図３は、例示的なラスタ画像および連続的に処理された画像抜粋の図解図である。 図４ａは、本発明の第２の実施形態による楕円点の座標を決定するための本発明の装置のブロック回路図である。 図４ｂは、本発明のパターン認識手段に用いるための３つの例示的な基準曲線の図解図である。 図５ａは、認識された曲線セグメントに印が付けられた例示的なラスタ画像の第１の図解図である。 図５ｂは、認識された曲線セグメントに印が付けられた例示的なラスタ画像の第２の図解図である。 図６は、図形画像内の楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための本発明の装置に用いるためのパターン認識手段のブロック回路図である。 図７ａは、図６によるパターン認識手段を介して図形画像を前進するための手順の図解図である。 図７ｂは、ラスタ画像の並列時間信号への変換において生じる時間信号の図解図である。 図８は、本発明の第３の実施形態による図形画像内の楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための本発明の装置のブロック回路図である。 図９は、本発明の第４の実施形態による図形画像内の楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための本発明の装置のブロック回路図からの抜粋である。 図１０は、本発明の装置の実装のためのフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）の例示的なアーキテクチャのブロック回路図である。 図１１は、本発明の第４の実施形態によるＦＰＧＡ内に実現するための本発明の回路アーキテクチャのブロック回路図である。 図１２は、本発明の第５の実施形態による本発明のハフ変換手段のブロック回路図である。 図１３は、本発明のハフ変換手段によって処理される画像の図解図である。 図１４は、本発明のハフ変換手段を通過する際に得られる曲線経路の図解図である。 図１５は、本発明のハフ変換手段の例示的な構造の概略図である。 図１６ａは、本発明のハフ変換手段によって処理された、認識された端点を有する円の画像の図解図である。 図１６ｂは、本発明のハフ変換手段によって処理された、４つの認識された端点を有する円の画像の図解図である。 図１７は、図形画像内の楕円の形状および／または位置に関する情報を決定するための本発明の方法のフローチャートである。

Claims (35)

1. 図形画像（１１２；８１２）内の楕円の形状および／または位置に関する情報（１２２）を決定するための装置（１００；８００）であって、前記図形画像（１１２；８１２）は第１の方向（１３０；ｘ）と第２の方向（１３２；ｙ）とを含み、前記装置は、
   前記第１の方向（１３０；ｘ）の最遠に位置する前記楕円（１３４；２２０）の点を表す第１の楕円点（１３６；２２６）の２つの座標（ｘ₁’、ｙ₁’；ｘ₃、ｙ₃）を決定し、かつ
   前記第１の方向（１３０；ｘ）と逆の方向の最遠に位置する前記楕円（１３４；２２０）の点を表す第２の楕円点（１３８；２２８）の２つの座標（ｘ₃’、ｙ₃’；ｘ₁、ｙ₁）を決定するための座標決定手段（１１０；４００；８３０、８３２、８４０、８４２）を備え、
   前記座標決定手段（１１０；４２０；４３０；８１４、８３０、８３２、８４０、８４２）は、前記第１の楕円点（１３６；２２６）または前記第１の楕円点（１３６；２２６）の周囲において前記楕円（１３４；２２０）に近似する第１の曲線セグメント（１４６）の少なくとも１つのパラメータを決定し、前記第１の曲線セグメント（１４６）の前記少なくとも１つのパラメータに基づいて、前記第１の楕円点（１３６；２２６）の前記座標（ｘ₁’、ｙ₁’；ｘ₃、ｙ₃）を決定し、かつ
   前記第２の楕円点（１３８；２２８）または前記第２の楕円点（１３８；２２８）の周囲において前記楕円（１３４；２２０）に近似する第２の曲線セグメント（１４８）の少なくとも１つのパラメータを決定し、前記第２の曲線セグメント（１４８）の前記少なくとも１つのパラメータに基づいて、前記第２の楕円点（１３８；２２８）の前記座標（ｘ₃’、ｙ₃’；ｘ₁、ｙ₁）を決定するように形成され、
   前記第１の楕円点（１３６；２２６）の前記２つの座標（ｘ₁’、ｙ₁’；ｘ₃、ｙ₃）および前記第２の楕円点（１３８；２２８）の前記２つの座標（ｘ₃’、ｙ₃’；ｘ₁、ｙ₁）に基づいて、少なくとも１つの楕円パラメータ（ｘ_m’、ｙ_m’、ａ’、ｂ’、α’；ｘ_m、ｙ_m、ａ、ｂ、α）を計算するための楕円計算手段（１２０；８５０）を備え、
   前記少なくとも１つの楕円パラメータ（ｘ_m’、ｙ_m’、ａ’、ｂ’、α’；ｘ_m、ｙ_m、ａ、ｂ、α）は、前記楕円（１３４；２２０）の前記形状および／または前記位置に関する前記情報（１２２）を表す、装置（１００；８００）。
2. 前記座標決定手段（１１０；４００；８１４、８３０、８３２、８４０、８４２）は、さらに、前記第２の方向（１３２；ｙ）の最遠に位置する前記楕円（１３４；２２０）の点を表す第３の楕円点（１４０；２３０）の少なくとも１つの座標（ｘ₄’、ｙ₄’；ｘ₂、ｙ₂）を決定するように形成され、
   前記座標決定手段（１１０；４００；８１４、８３０、８３２、８４０、８４２）は、第３の楕円点（１４０；２３０）または前記第３の楕円点（１４０；２３０）の周囲において前記楕円（１３４；２２０）に近似する第３の曲線セグメント（１５０）の少なくとも１つのパラメータを決定し、かつ
   前記第３の曲線セグメント（１５０）の前記少なくとも１つのパラメータに基づいて、前記第３の楕円点（１４０；２３０）の少なくとも１つの座標（ｘ₄’、ｙ₄’；ｘ₂、ｙ₂）を決定するように形成され、
   前記楕円計算手段（１２０）は、前記第１の楕円点（１３６；２２６）の前記２つの座標（ｘ₁’、ｙ₁’；ｘ₃、ｙ₃）、前記第２の楕円点（１３８；２２８）の前記２つの座標（ｘ₃’、ｙ₃’；ｘ₁、ｙ₁）および前記第３の楕円点（１４０；２３０）の前記少なくとも１つの座標（ｘ₄’、ｙ₄’；ｘ₂、ｙ₂）に基づいて、少なくとも１つの楕円パラメータ（ｘ_m’、ｙ_m’、ａ’、ｂ’、α’；ｘ_m、ｙ_m、ａ、ｂ、α）を計算するように形成されている、請求項１に記載の装置（１００；８００）。
3. 前記図形画像（１１２；８１２）は、複数のラスタ行（３２０、３３０、３３２、３３４、３６８、３７２）内および／または複数のラスタ列（３２２、３３６、３３８、３４０、３６２、３６６）内に配置された複数の像点（３１２、３１４）を含むラスタ画像（３１０）であり、前記楕円（１３４、２２０；３５０）は、楕円点を形成する複数の像点によって描写され、および／または、前記第１の曲線セグメント（１４６）は、複数の隣接する像点によって描写することができ、および／または、前記第２の曲線セグメント（１４８）は、複数の隣接する像点によって描写することができ、および／または、前記第３の曲線セグメント（１５０）は、複数の隣接する像点によって描写することができる、請求項１または請求項２に記載の装置（１００；８００）。
4. 前記座標決定手段（１１０；４００；８１４、８３０、８３２、８４０、８４２）は、複数（３６０；３６４；３７０；３７４；３８０）のラスタ行および／またはラスタ列によって形成された特定対象の前記画像の画像抜粋（３６０、３６４、３７０、３７４、３８０；７４０；１３２０、１３３０）内で、前記第１の曲線セグメント（１４６）を形成する曲線経路（５１０、５２０、５６０、５７０）を特定するために、前記ラスタ行（３２０、３３０、３３２、３３４、３６８、３７２）および／または前記ラスタ列（３２２、３３６、３３８、３４０、３６２、３６６）を用いてパターン認識を実行し、かつ前記特定された曲線経路（５１０、５２０、５６０、５７０）の少なくとも１つのパラメータを前記第１の曲線セグメント（１４６）のパラメータとして決定するように形成されている、請求項３に記載の装置（１００；８００）。
5. 前記座標決定手段（１１０；４００；８１４、８３０、８３２、８４０、８４２）は、
   前記複数（３６０、３６４、３７０、３７４、３８０）のラスタ行および／またはラスタ列によって形成された特定対象の前記画像（１１２；３１０；８１２；１３００）の前記画像抜粋（１３２０、１３３０）内で、解析対象の前記画像抜粋（１３２０、１３３０）が、所定の類似性測度に関して、前記第１の曲線セグメント（１４６）の種々のパラメータに対する前記第１の曲線セグメント（１４６）の許容可能な経路を描写する第１の組の取り得る基準曲線経路（４５２、４５４、４５６）からの基準曲線経路に十分に類似する曲線経路を含むかどうかチェックすることにより、前記第１の曲線セグメント（１４６）を形成する曲線経路を特定し、
   および／または、前記複数（３６０、３６４、３７０、３７４、３８０）のラスタ行（３２０、３３０、３３２、３３４、３６８、３７２）および／またはラスタ列（３２２、３３６、３３８、３４０、３６２、３６６）によって形成された解析対象の前記画像（１１２；３１０；８１２；１３００）の前記画像抜粋（１３２０、１３３０）内で、解析対象の前記画像抜粋（１３２０、１３３０）が、所定の類似性測度に関して、前記第２の曲線セグメント（１４８）の種々のパラメータに対する前記第２の曲線セグメント（１４８）の許容可能な経路を描写する第２の組の取り得る基準曲線経路（４５２、４５４、４５６）からの基準曲線経路に十分に類似する曲線経路を含むかどうかチェックすることにより、前記第２の曲線セグメント（１４８）を形成する曲線経路を特定し、
   および／または、前記複数（３６０、３６４、３７０、３７４、３８０）のラスタ行（３２０、３３０、３３２、３３４、３６８、３７２）および／またはラスタ列（３２２、３３６、３３８、３４０、３６２、３６６）によって形成された解析対象の前記画像（１１２；３１０；８１２；１３００）の前記画像抜粋（１３２０、１３３０）内で、解析対象の前記画像抜粋（１３２０、１３３０）が、所定の類似性測度に関して、前記第３の曲線セグメント（１５０）の種々のパラメータに対する前記第３の曲線セグメント（１５０）の許容可能な経路を描写する第３の組の取り得る基準曲線経路からの基準曲線経路に十分に類似する曲線経路を含むかどうかチェックすることにより、前記第３の曲線セグメント（１５０）を形成する曲線経路を特定するために、
   前記ラスタ行（３２０、３３０、３３２、３３４、３６８、３７２）および／またはラスタ列（３２２、３３６、３３８、３４０、３６２、３６６）を用いてパターン認識を実行するように形成されている、請求項４に記載の装置（１００；８００）。
6. 前記１組の取り得る基準曲線経路（４５２、４５４、４５６）は、それらの位置および／または形状に関して異なる曲線経路を描写し、前記位置および／または形状を特徴付ける少なくとも１つのパラメータは、複数の取り得る基準曲線経路（４５２、４５４、４５６）からの曲線経路と関連付けられ、前記座標決定手段（１１０；４００；８１４、８３０、８３２、８４０、８４２）は、前記所定の類似性測度に関して、前記複数の取り得る基準曲線経路（４５２、４５４、４５６）からの前記曲線経路のうちのどの１つが前記画像抜粋（１３２０、１３３０）内の曲線経路に十分に類似しているかについての事実から、前記第１の楕円点（１３６）において前記楕円（１３４）に近似する前記第１の曲線セグメント（１４６）のパラメータ、前記第２の楕円点（１３８）において前記楕円に近似する前記第２の曲線セグメント（１４８）の前記パラメータまたは前記第３の楕円点（１４０）において前記楕円に近似する前記第３の曲線セグメント（１５０）の前記パラメータを導出するように形成されている、請求項５に記載の装置（１００；８００）。
7. 前記曲線経路は、それらが前記第１の楕円点または前記第２の楕円点または前記第３の楕円点において異なる形状および／または位置の楕円に近似するように、複数の取り得る基準曲線経路（４５２、４５４、４５６）から選択される、請求項５または請求項６に記載の装置（１００；８００）。
8. 前記曲線経路は、それらが異なる位置および／または異なる半径の円形曲線からの抜粋を描写するように、前記複数の取り得る基準曲線経路（４５２、４５４、４５６）から選択される、請求項５から請求項７のうちの１項に記載の装置（１００；８００）。
9. 前記座標決定手段（１１０；４００；８１４、８３０、８３２、８４０、８４２）は、解析対象の複数の画像抜粋（３６０、３６４、３７０、３７４、３８０；７４０；１３２０、１３３０）内で、前記第１の曲線セグメント（１３６）を形成する曲線経路を特定するために、解析対象の前記画像（１１２；３１０；８１２；１３００）の複数の画像抜粋（３６０、３６４、３７０、３７４、３８０；７４０；１３２０、１３３０）にパターン認識（４２０；８３０、８３２、８４０、８４２）を適用し、かつ前記画像（１１２；３１０；８１２；１３００）の前記複数の画像抜粋（３６０、３６４、３７０、３７４、３８０；７４０；１３２０、１３３０）のうちのどの１つにおいて前記第１の曲線セグメント（１３６）が特定されるかに基づいて、前記第１の曲線セグメント（１３６）の位置パラメータを決定するように形成されている、請求項１から請求項８のうちの１項に記載の装置（１００；８００）。
10. 前記座標決定手段（１１０；４００；８１４、８３０、８３２、８４０、８４２）は、解析対象の前記画像（１１２；３１０；８１２；１３００）の前記複数の画像抜粋（３６０、３６４、３７０、３７４、３８０；７４０；１３２０、１３３０）に前記パターン認識（４００；８３０；８３２；８４０；８４２）を適用するように形成され、前記解析対象の画像抜粋は、前記複数の解析対象の画像抜粋（３６０、３６４、３７０、３７４、３８０；７４０；１３２０、１３３０）のうちの少なくとも２つの画像抜粋が重ね合わされるように選択される、請求項９に記載の装置（１００；８００）。
11. 前記座標決定手段（１１０；４００；８１４、８３０、８３２、８４０、８４２）は、前記第３の楕円点（１４０；２３０）の少なくともさらなる座標（ｘ₄’、ｙ₄’；ｘ₂、ｙ₂）を追加の座標として決定するか、または、前記第２の方向（１３２；ｙ）と逆の方向の最遠に位置する前記楕円（１３２；２２０）の点を表す第４の楕円点（１４２；２３２）の少なくとも１つの座標（ｘ₂’、ｙ₂’；ｘ₀、ｙ₀）を決定するように形成され、
    前記楕円計算手段（１２０；８５０）は、前記第１の楕円点（１３６；２２６）の前記２つの座標（ｘ₁’、ｙ₁’；ｘ₃、ｙ₃）、前記第３の楕円点（１３８；２２８）の前記２つの座標（ｘ₃’、ｙ₃’；ｘ₁、ｙ₁）および前記第３の楕円点（１４０；２３０）の前記第１の座標（ｘ₄’、ｙ₄’；ｘ₂、ｙ₂）に基づいて、少なくとも１つの楕円パラメータを含む第１の組の楕円パラメータを計算すると共に、前記第１の楕円点（１３６；２２６）の前記２つの座標（ｘ₁’、ｙ₁’；ｘ₃、ｙ₃）、前記第２の楕円点（１３８；２２８）の前記２つの座標（ｘ₃’、ｙ₃’；ｘ₁、ｙ₁）および前記追加の座標（ｘ₄’、ｙ₄’、ｘ₂’、ｙ₂’；ｘ₀、ｙ₀、ｘ₂、ｙ₂）に基づいて、少なくとも１つの楕円パラメータを含む第２の組の楕円パラメータを計算し、かつ前記第１の組の楕円パラメータおよび前記第２の組の楕円パラメータを用いて、平均によって、結果の１組の楕円パラメータ（ｘ_m’、ｙ_m’、ａ’、ｂ’、α’；ｘ_m、ｙ_m、ａ、ｂ、α）を計算するように形成されている、請求項１から請求項１０のうちの１項に記載の装置（１００；８００）。
12. 前記座標決定手段（１１０；４００；８１４、８３０、８３２、８４０、８４２）は、前記第２の方向（１３２；ｙ）の最遠に位置する前記楕円の点を表す前記第３の楕円点（１４０；２３０）の２つの座標（ｘ₄’、ｙ₄’；ｘ₂、ｙ₂）および前記第２の方向（１３２；ｙ）と逆の方向の最遠に位置する前記楕円の点を表す第４の楕円点（１４２；２３２）の２つの座標（ｘ₂’、ｙ₂’；ｘ₀、ｙ₀）を決定し、さらに、前記複数組の楕円点（１３６、１３８、１４０、１４２；２２６、２２８、２３０、２３２）に対する関連する複数組の楕円パラメータ（ｘ_m’、ｙ_m’、ａ’、ｂ’、α’；ｘ_m、ｙ_m、ａ、ｂ、α）を決定するために、前記第１の楕円点（１３６；２２６）、前記第２の楕円点（１３８；２２８）、前記第３の楕円点（１４０；２３０）および前記第４の楕円点（１４２；２３２）から３つの楕円点の複数の異なる組を選択し、かつ前記複数組の楕円点に属する前記複数組の楕円パラメータの平均によって、前記楕円（１３４；２２０）の前記形状および／または位置に関する情報として、平均の１組の楕円パラメータを計算するように形成されている、請求項１から請求項１１のうちの１項に記載の装置（１００；８００）。
13. 前記座標決定手段（１１０；４００；８１４、８３０、８３２、８４０、８４２）は、前記第２の方向（１３２；ｙ）の最遠に位置する前記楕円（１３４；２２０）の点を表す前記第３の楕円点（１４０；２３０）の２つの座標（ｘ₄’、ｙ₄’；ｘ₂、ｙ₂）を決定するように形成され、さらに
    前記楕円計算手段（１２０；８５０）は、さらに、前記第１の楕円点（１３６；２２６）の前記２つの座標（ｘ₁’、ｙ₁’；ｘ₃、ｙ₃）および前記第２の楕円点（１３８；２２８）の前記２つの座標（ｘ₃’、ｙ₃’；ｘ₁、ｙ₁）から、前記楕円（１３４；２２０）の中心の座標を（ｘ_m、ｙ_m）を計算し、
    前記第１の楕円点（１３６；２２６）および前記第３の楕円点（１３８；２２８）の変換された座標（ｘ_x、ｙ_x、ｘ_y、ｙ_y）を取得するために、前記第１の楕円点（１３６；２２６）および前記第３の楕円点（１４０；２３０）の前記座標（ｘ₁’、ｙ₁’、ｘ₄’、ｙ₄’；ｘ₃、ｙ₃、ｘ₂、ｙ₂）の座標変換を実行し、前記座標変換は、前記中心の座標（ｘ_m、ｙ_m）によって描写される前記楕円（１３４；２２０）の中心（２４０）を座標の原点（２６４）に移動するように形成され、
    ｘ_xが前記第１の楕円点（１３６；２２６）の変換された第１の座標で、ｙ_xが前記第１の楕円点（１３６；２２６）の変換された第２の座標で、ｘ_yが前記第３の楕円点（１４０；２３０）の変換された第１の座標である決定式
    

    

    を用いて、前記第３の楕円点の推定される変換された第２の座標ｙ_y、_calcを計算し、
    さらに、前記第３の楕円点（１４０；２３０）の前記推定される変換された第２の座標ｙ_y、_calcと、前記座標変換によって決定された前記第３の楕円点（１４０；２３０）の前記変換された第２の座標ｙ_yとの間の偏差に基づいて、前記第３の楕円点（１４０；２３０）が前記第１の楕円点（１３６；２２６）および前記第２の楕円点（１３８；２２８）によって描写される前記楕円（１３４；２２０）に属するかどうかを決定するように形成されている、請求項１から請求項１２のうちの１項に記載の装置。
14. 前記楕円計算手段（１２０；８５０）は、計算ルール
    

    

    を用いて、前記第１の楕円点（２２６）の前記第１の座標ｘ₃および前記第２の楕円点（２２８）の前記第１の座標ｘ₁に基づいて、前記楕円（１３４；２２０）の第１の中心座標ｘ_mを計算し、
    および／または、計算ルール
    

    

    を用いて、前記第１の楕円点（２２６）の前記第２の座標ｙ₃および前記第２の楕円点（２２８）の前記第２の座標ｙ₁に基づいて、前記楕円（１３４；２２０）の第２の中心座標ｙ_mを計算するように形成されている、請求項１から請求項１３のうちの１項に記載の装置（１００；８００）。
15. 前記楕円計算手段（１２０；８５０）は、さらに、前記楕円（１３４；２２０）の回転角α、前記楕円（１３４；２２０）の第１の半軸の長さａおよび／または前記楕円（１３４；２２０）の第２の半軸の長さｂを、次の決定式
    

    

    を用いて計算するように形成され、
    ここで、ｕ、ｋ_xおよびｋ_yは、補助量であり、
    ρは、前記第１の半軸の長さａと前記第２の半軸の長さｂとの間の比率であり、
    前記決定式におけるｕに対する正負符号は、前記第１の変換された楕円点および／または前記第２の変換された楕円点の位置に応じて、前記補助量ｋ_xおよびｋ_yに基づいて確立され、
    ρに対する前記２つの決定式のうちの少なくとも１つは、ｋ_x、ｋ_yおよびにｕに応じて用いられる、請求項１４に記載の装置（１００；８００）。
16. 前記座標決定手段（１１０；４００；８１４、８３０、８３２、８４０、８４２）は、複数の並列時間信号（６１２、６１４、６１６）という形式の、解析対象の複数のラスタ行（３２０、３３０、３３２、３３４、３６８、３７２）または解析対象の複数のラスタ列（３２２、３３６、３３８、３４０、３６２、３６６）を受信し、さらに、前記時間信号（６１２、６１４、６１６）を、順次接続された複数の段階（６１０）を経由して、異なる速度で並列に転送するように形成され、
    少なくとも１つの所定の段階（６１０）は、列合計（６３２）を形成するために、前記所定の段階（６１０）から出る信号を合計するように形成された合計手段（６３０）を含み、
    前記パターン認識手段（６００）は、さらに、前記パターン認識手段（６００）から受信された前記ラスタ行（３２０、３３０、３３２、３３４、３６８、３７２）または前記ラスタ列（３２２、３３６、３３８、３４０、３６２、３６６）に含まれる曲線セグメント（１４６、１４８、１５０、１５２）に関する情報を決定するために、前記列合計（６３２）を評価するように形成され、
    前記情報は、前記受信されたラスタ行（３２０、３３０、３３２、３３４、３６８、３７２）またはラスタ列（３２２、３３６、３３８、３４０、３６２、３６６）に含まれる前記曲線セグメント（１４６、１４８、１５０、１５２）の少なくとも１つのパラメータを含む、請求項１から請求項１５のうちの１項に記載の装置（１００；８００）。
17. 前記所定の段階（６１０）は、前記所定の段階（６１０）の出力時に少なくとも所定の数の信号（６１２、６１４、６１６）が同時にアクティブであった場合、前記列合計（６３２）を受信および認識するように形成された閾値認識手段（６３４）をさらに備え、
    前記パターン認識手段（４２０；６００；８３０、８３２、８４０、８４２）は、さらに、前記受信されたラスタ行（３２０、３３０、３３２、３３４、３６８、３７２）またはラスタ列（３２２、３３６、３３８、３４０、３６２、３６６）に含まれる曲線セグメント（１４６、１４８、１５０、１５２）の少なくとも１つのパラメータを決定するために、前記閾値認識手段（６３４）の出力信号を評価するように形成されている、請求項１６に記載の装置（１００；８００）。
18. 前記パターン認識手段（４２０；６００；８３０、８３２、８４０、８４２）は、湾曲した曲線経路の変形された描写（１４２０、１４３０、１４４０）を取得するために、前記信号（６１２、６１４、６１６；１５１０）の速さの異なる高速伝播により、順次接続された前記段階（６１０；１５３０）を通過する際に段階的に、前記パターン認識手段（４２０；６００；８３０、８３２、８４０、８４２）によって受信された前記信号（６１２、６１４、６１６；１５１０）によって描写された湾曲した曲線経路（１４１０）を変形し、かつ特定の段階（６１０）における複数の同時にアクティブな信号（６１２、６１４、６１６；１５１０）によって表されるほぼまっすぐな線（１４５０）が前記変形された描写によって描写されているかどうかを認識するように形成されている、請求項１６または請求項１７に記載の装置（１００；８００）。
19. 前記パターン認識手段（４２０；６００；８３０、８３２、８４０、８４２）の前記少なくとも１つの段階（６１０；１５３０）は、前記段階（６１０；１５３０）を経由していくつかの信号（６１２、６１４、６１６；１５１０）を転送する際に、それらを異なる強度で遅延させるように形成されている、請求項１６から請求項１８のうちの１項に記載の装置（１００；８００）。
20. 前記パターン認識手段（４２０；６００；８３０、８３２、８４０、８４２）は、前記段階（６１０）を経由して前記信号（６１２、６１４、６１６）を転送する際に異なる遅延（６２０、６２４）を確立することにより、前記パターン認識手段によって受信された前記ラスタ行（３２０、３３０、３３２、３３４、３６８、３７２）またはラスタ列（３２２、３３６、３３８、３４０、３６２、３６６）に含まれる円形に曲がった線セグメントが、いくつかの段階（６１０；１５３０）を通過した後にほぼまっすぐな線に変形されるように形成され、
    前記パターン認識手段（４２０；６００；８３０、８３２、８４０、８４２）は、ほぼまっすぐな線の存在を認識し、かつ前記まっすぐな線の存在に至るまでの通過段階数を決定し、さらに
    前記パターン認識手段（４２０；６００；８３０、８３２、８４０、８４２）は、さらに、ほぼまっすぐな線の前記存在に至るまでに通過を受けた段階の数から、前記パターン認識手段によって受信された前記円形に曲がった線セグメントの少なくとも１つのパラメータを導出するように形成されている、請求項１６から請求項１９のうちの１項に記載の装置（１００；８００）。
21. 前記パターン認識手段（４２０；６００；８３０、８３２、８４０、８４２）は、前記段階（６１０）を経由して前記信号（６１２、６１４、６１６）を転送する際に異なる遅延（６２０、６２４）を設定することにより、前記パターン認識手段（４２０；６００；８３０、８３２、８４０、８４２）によって受信された前記ラスタ行（３２０、３３０、３３２、３３４、３６８、３７２）またはラスタ列（３２２、３３６、３３８、３４０、３６２、３６６）に含まれる円形に曲がった線セグメントが、いくつかの段階を通過した後にほぼまっすぐな線に変形されるように形成され、前記パターン認識手段は、ほぼまっすぐな線の存在を認識し、かつ前記ほぼまっすぐな線が存在する時刻に基づいて、前記パターン認識手段によって受信された前記円形に曲がった線セグメントの少なくとも１つのパラメータを導出するように形成されている、請求項１０から請求項２０のうちの１項に記載の装置（１００；８００）。
22. 前記座標決定手段（１１０；４１２、４２０、４３０；８４０、８２０、８２２、８３０、８３２）は、解析対象の連続的に伝送されるラスタ行（３２０、３３０、３３２、３３４、３６８、３７２）という形式で、前記パターン認識手段（４２０；６００；８２０、８２２、８３０、８３２、）に前記画像（１１２；３１０；８１２）を２度供給するように形成され、
    前記座標決定手段は、さらに、前記画像の第１のエッジに位置する前記画像のラスタ行（３２０）で開始して、前記第１の楕円点（２２６）の前記２つの座標（ｘ₃、ｙ₃）の決定のための前記パターン認識手段に前記画像を供給し、かつ前記画像の第２のエッジに位置する前記画像のラスタ行（３３４）で開始して、前記第２の楕円点（２２８）の前記２つの座標（ｘ₁、ｙ₁）の決定のための前記パターン認識手段に前記画像を供給するように形成され、前記画像の前記第１のエッジは、前記画像の前記第２のエッジに対向し、前記パターン認識手段は、所定の湾曲方向を有する曲線セグメントを認識するように形成されている、請求項１０から請求項２１のうちの１項に記載の装置（１００；８００）。
23. 前記座標決定手段（１１０；４２０；８１４、８２０、８２２、８３０、８３２）は、第１のパターン認識手段（８３０）および第２のパターン認識手段（８３２）を含み、前記第１のパターン認識手段（８３０）は、第１の所定の湾曲方向を有する曲線セグメントを認識するように形成され、前記第２のパターン認識手段（８３２）は、前記所定の第１の湾曲方向と逆の第２の湾曲方向を有する曲線セグメントを認識するように形成され、前記座標決定手段は、前記画像の第１のエッジに位置するラスタ行（３２０）で開始して、前記第１の楕円点（２２６）の前記２つの座標（ｘ₃、ｙ₃）の決定のための前記第１のパターン認識手段（８３０）に前記画像を供給し、かつ前記画像の前記第１のエッジに位置するラスタ行（３２０）で開始して、前記第２の楕円点（２２８）の前記２つの座標（ｘ₁、ｙ₁）の決定のための前記第２のパターン認識手段に前記画像を提供するように形成されている、請求項１０から請求項２２のうちの１項に記載の装置（１００；８００）。
24. 前記パターン認識手段（４１２、４２０；６００）は、解析対象の第１の複数のラスタ行（３７０）とともに解析対象の第２の複数のラスタ行（３７４）を処理するように形成され、前記解析対象の第１の複数のラスタ行および前記解析対象の第２の複数のラスタ行は重なり合い、さらに
    前記パターン認識手段（４２０）は、さらに、特定対象の前記曲線経路（１４６、１４８、１５０、１５２）が解析対象の前記第１の複数のラスタ行の解析において特定されるかまたは解析対象の前記第２の複数のラスタ行の解析において特定されるかに基づいて、特定対象の前記曲線経路の位置パラメータを決定するように形成されている、請求項１０から請求項２３のうちの１項に記載の装置（１００；８００）。
25. 前記第１の方向（１３０；ｘ）は、前記第２の方向（１３２；ｙ）と直交する、請求項１から請求項２４のうちの１項に記載の装置（１００；８００）。
26. 楕円の前記形状および／または前記位置に関する情報を決定するための前記装置は、２値エッジ画像（３１０）を図形画像（１１２；８１２）として受信するように形成され、前記２値エッジ画像は、アクティブな像点（３１２）という形式で、少なくとも１本の線（３５０）によって、少なくとも１つのエッジを描写するのに対して、エッジが存在しない前記エッジ画像内の位置は、非アクティブな像点（３１４）によって描写される、請求項１から請求項２５のうちの１項に記載の装置（１００；８００）。
27. 前記装置は、さらに、ビデオデータソースからのビデオデータから前記図形画像（１１２；８１２）を導出するように形成されている、請求項１から請求項２６のうちの１項に記載の装置（１００；８００）。
28. 前記楕円の前記形状および／または前記位置に関する前記情報を電気的処理手段またはユーザに出力するように形成されたデータインタフェースまたはディスプレイ装置をさらに備える、請求項１から請求項２７のうちの１項に記載の装置（１００；８００）。
29. 楕円の前記形状および／または前記位置に関する情報を決定するための前記装置は、２値化画像を取得するために、明度および／または輝度と閾値との比較の結果に応じて、明値または暗値が前記図形画像の各像点と関連付けられる、閾値２値化によって、前記図形画像（１１２；８１２）を前処理するように形成され、
    さらに、前記２値化画像内の前記明値から前記暗値へのエッジ状遷移が線状のエッジとして特徴付けられる、前記２値化画像からエッジ画像を生成するように形成されたエッジ検出を前記２値化画像に適用するように形成され、
    前記座標決定手段は、さらに、前記エッジ画像を処理するように形成されている、請求項１から請求項２８のうちの１項に記載の装置（１００；８００）。
30. 前記装置は、さらに、人間の眼の瞳孔を捕らえるために配置されたビデオカメラから前記図形画像を取得するように形成され、
    前記装置は、前記楕円の前記形状および／または前記位置に関する前記情報を前記人間の眼の視線方向を計算するための装置に伝送するように形成されたデータインタフェースをさらに含む、請求項１から請求項２９のうちの１項に記載の装置（１００；８００）。
31. 前記装置は、前記楕円の前記形状および／または前記位置に関する前記情報に応じて、機械的動きを引き起こすように形成された機械的位置決め手段に、前記楕円の前記形状および／または前記位置に関する前記情報を出力するように形成されたインタフェースをさらに含む、請求項１から請求項３０のうちの１項に記載の装置（１００；８００）。
32. 図形画像（１１２；８１２；１７１０）内の楕円（１３４；２２０）の形状および／または位置に関する情報（１２２；１７８０）を決定するための方法（１７００）であって、前記画像（１１２；８１２；１７１０）は第１の方向（１３０；ｘ）と第２の方向（１３２；ｙ）とを含み、前記方法は、
    前記第１の方向（１３０；ｘ）の最遠に位置する前記楕円（１３４；２２０）の点を表す第１の楕円点（１３６；２２６）の２つの座標（ｘ₁’、ｙ₁’；ｘ₃、ｙ₃）を決定するステップ（１７２０）と、
    前記第１の方向（１３０；ｘ）と逆の方向の最遠に位置する前記楕円（１３４；２２０）の点を表す第２の楕円点（１３８；２２８）の２つの座標（ｘ₃’、ｙ₃’；ｘ₁、ｙ₁）を決定するステップ（１７３０）とを備え、
    前記第１の楕円点（１３６；２２６）の前記２つの座標（ｘ₁’、ｙ₁’；ｘ₃、ｙ₃）を決定するステップ（１７２０）は、前記第１の楕円点または前記第１の楕円点の周囲において前記楕円に近似する第１の曲線セグメント（１４６）の少なくとも１つのパラメータを決定するステップと、前記第１の曲線セグメント（１４６）の前記少なくとも１つのパラメータに基づいて、前記第１の楕円点（１３６；２２６）の前記座標（ｘ₁’、ｙ₁’；ｘ₃、ｙ₃）を決定するステップとを含み、
    前記第２の楕円点（１３８；２２８）の前記２つの座標（ｘ₃’、ｙ₃’；ｘ₁、ｙ₁）を決定するステップ（１７３０）は、前記第２の楕円点（１３８；２２８）または前記第２の楕円点（１３８；２２８）の周囲において前記楕円に近似する第２の曲線セグメント（１４８）の少なくとも１つのパラメータを決定するステップと、前記第２の曲線セグメント（１４８）の前記少なくとも１つのパラメータに基づいて、前記第２の楕円点（１３８；２２８）の前記座標（ｘ₃’、ｙ₃’；ｘ₁、ｙ₁）を決定するステップとを含み、さらに
    前記第１の楕円点の前記２つの座標（ｘ₁’、ｙ₁’；ｘ₃、ｙ₃）および前記第２の楕円点の前記２つの座標（ｘ₃’、ｙ₃’；ｘ₁、ｙ₁）に基づいて、前記楕円の少なくとも１つの楕円パラメータ（ｘ_m、ｙ_m）を計算するステップ（１７４０）を備え、
    前記少なくとも１つの楕円パラメータ（ｘ_m、ｙ_m）は、前記楕円の前記形状および／または前記位置に関する情報を表す、方法。
33. 図形画像（１１２；８１２；１７１０）内の楕円（１３４；２２０）の形状および／または位置に関する情報（１２２；１７８０）を決定するための方法（１７００）であって、前記画像（１１２；８１２；１７１０）は第１の方向（１３０；ｘ）と第２の方向（１３２；ｙ）とを含み、前記方法は、
    前記第１の方向（１３０；ｘ）の最遠に位置する前記楕円（１３４；２２０）の点を表す第１の楕円点（１３６；２２６）の２つの座標（ｘ₁’、ｙ₁’；ｘ₃、ｙ₃）を決定するステップ（１７２０）と、
    前記第１の方向（１３０；ｘ）と逆の方向の最遠に位置する前記楕円（１３４；２２０）の点を表す第２の楕円点（１３８；２２８）の２つの座標（ｘ₃’、ｙ₃’；ｘ₁、ｙ₁）を決定するステップ（１７３０）とを備え、
    前記第１の楕円点（１３６；２２６）の前記２つの座標（ｘ₁’、ｙ₁’；ｘ₃、ｙ₃）を決定するステップ（１７２０）は、前記第１の楕円点または前記第１の楕円点の周囲において前記楕円に近似する第１の曲線セグメントを特定するステップと、前記特定された第１の曲線セグメント（１４６）の少なくとも１つのパラメータを決定するステップと、前記特定された第１の曲線セグメント（１４６）の前記少なくとも１つのパラメータに基づいて、前記第１の楕円点（１３６；２２６）の前記座標（ｘ₁’、ｙ₁’；ｘ₃、ｙ₃）を決定するステップとを含み、
    前記第２の楕円点（１３８；２２８）の前記２つの座標（ｘ₃’、ｙ₃’；ｘ₁、ｙ₁）を決定するステップ（１７３０）は、前記第２の楕円点（１３８；２２８）または前記第２の楕円点（１３８；２２８）の周囲において前記楕円に近似する第２の曲線セグメントを特定するステップと、前記特定された第２の曲線セグメント（１４８）の少なくとも１つのパラメータを決定するステップと、前記特定された第２の曲線セグメント（１４８）の前記少なくとも１つのパラメータに基づいて、前記第２の楕円点（１３８；２２８）の前記座標（ｘ₃’、ｙ₃’；ｘ₁、ｙ₁）を決定するステップとを含み、さらに
    前記第１の楕円点の前記２つの座標（ｘ₁’、ｙ₁’；ｘ₃、ｙ₃）および前記第２の楕円点の前記２つの座標（ｘ₃’、ｙ₃’；ｘ₁、ｙ₁）に基づいて、前記楕円の少なくとも１つの楕円パラメータ（ｘ_m、ｙ_m）を計算するステップ（１７４０）を備え、
    前記少なくとも１つの楕円パラメータ（ｘ_m、ｙ_m）は、前記楕円の前記形状および／または前記位置に関する情報を表す、方法。
34. コンピュータ上で実行されるときに、請求項３２または請求項３３に記載の方法を実行するためのコンピュータプログラム。
35. 図形画像（１１２；８１２）内の楕円の形状および／または位置に関する情報（１２２）を決定するための装置（１００；８００）であって、前記図形画像（１１２；８１２）は第１の方向（１３０；ｘ）と第２の方向（１３２；ｙ）とを含み、前記装置は、
    前記第１の方向（１３０；ｘ）の最遠に位置する前記楕円（１３４；２２０）の点を表す第１の楕円点（１３６；２２６）の２つの座標（ｘ₁’、ｙ₁’；ｘ₃、ｙ₃）を決定し、かつ
    前記第１の方向（１３０；ｘ）と逆の方向の最遠に位置する前記楕円（１３４；２２０）の点を表す第２の楕円点（１３８；２２８）の２つの座標（ｘ₃’、ｙ₃’；ｘ₁、ｙ₁）を決定するための座標決定手段（１１０；４００；８３０、８３２、８４０、８４２）を備え、
    前記座標決定手段（１１０；４２０；４３０；８１４、８３０、８３２、８４０、８４２）は、前記第１の楕円点（１３６；２２６）または前記第１の楕円点（１３６；２２６）の周囲において前記楕円（１３４；２２０）に近似する第１の曲線セグメント（１４６）を特定し、前記特定された第１の曲線セグメント（１４６）の少なくとも１つのパラメータを決定し、前記特定された第１の曲線セグメント（１４６）の前記少なくとも１つのパラメータに基づいて、前記第１の楕円点（１３６；２２６）の前記座標（ｘ₁’、ｙ₁’；ｘ₃、ｙ₃）を決定し、かつ
    前記第２の楕円点（１３８；２２８）または前記第２の楕円点（１３８；２２８）の周囲において前記楕円（１３４；２２０）に近似する少なくとも１つの第２の曲線セグメントを特定し、前記特定された第２の曲線セグメント（１４８）の少なくとも１つのパラメータを決定し、前記特定された第２の曲線セグメント（１４８）の前記少なくとも１つのパラメータに基づいて、前記第２の楕円点（１３８；２２８）の前記座標（ｘ₃’、ｙ₃’；ｘ₁、ｙ₁）を決定するように形成され、
    前記第１の楕円点（１３６；２２６）の前記２つの座標（ｘ₁’、ｙ₁’；ｘ₃、ｙ₃）および前記第２の楕円点（１３８；２２８）の前記２つの座標（ｘ₃’、ｙ₃’；ｘ₁、ｙ₁）に基づいて、少なくとも１つの楕円パラメータ（ｘ_m’、ｙ_m’、ａ’、ｂ’、α’；ｘ_m、ｙ_m、ａ、ｂ、α）を計算するための楕円計算手段（１２０；８５０）を備え、
    前記少なくとも１つの楕円パラメータ（ｘ_m’、ｙ_m’、ａ’、ｂ’、α’；ｘ_m、ｙ_m、ａ、ｂ、α）は、前記楕円（１３４；２２０）の前記形状および／または前記位置に関する前記情報（１２２）を表す、装置（１００；８００）。

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