JP2009540434A - 自己相似性のある画像取込システム - Google Patents

Abstract

【課題】画像データを取り込む又は表現するための、より効率的な画像取込システムを提供する。
【解決手段】自己相似な画像要素を提供する画像取込システムである。画像要素の自己相似性により、対象の画像から得られる情報が、対象の倍率及び回転の両者が変化しても変化することがないようにする。これにより、対象の認識、識別、照合、又は分類プロセスを実行する間の対象の整合及び倍率の調整に要する処理を著しく減少することができる。
【選択図】図２

Description

本発明は、自己相似性のある画像取込システムに関するものである。

画像認識は、顔認識、指紋認識、画像の分類、知能ロボット工学、及び人間の人工視覚などの多様な用途において重要なものである。したがって、既存の画像認識方法を改善しようとする研究が継続的に行われている。これまでのほとんどの画像認識方法は、標準的な長方形のフォーマットを用いたデジタル画像表現から、特徴に関する情報を抽出することをベースにしている。標準的な長方形のフォーマットを用いることから、図１で図示されるような画像平面１００は、均一なサイズの長方形のピクセル１１０の二次元アレイに分割され、画像のピクセルの色を特定するために、デジタルデータ（例えば、ピクセル値）は、ピクセル１１０に関連付けられる。例えば、ピクセルの色が、ＲＧＢの色成分を示す３つのピクセル値で特定されるようにすることができ、或いは１つのピクセル値が、対応するピクセルの色又はグレースケールレベルを示すこともある。ピクセル１１０は、典型的には、画像又はアレイ１００のＸ座標とＹ座標とによって識別され、ピクセル値は、典型的には、１つ或いは複数のアレイに保存され、画像のそのＸ座標とＹ座標とに従ってインデックスが付けられる。図１で図示するような従来のタイプの任意の長方形の画像表現は、本明細書中では、Ｘ−Ｙ画像と呼ばれることがある。

Ｘ−Ｙ画像は、画像をデジタル表現するための基準となるものであり、したがって、画像認識プロセスにおいて用いられてきた。しかしながら、Ｘ−Ｙ画像を画像認識プロセスで使用する場合、いくつかの欠点を有する。具体的には、Ｘ−Ｙ画像には、通常、認識に関連する特徴を抽出するべく処理しなければならない情報に、関連のない情報が大量に含まれている。現在のところ、十分な解像度を有する画像は、約１００万個のピクセルを含むことがあり、それは、３００万〜４００万バイトのピクセル値を処理又は操作する必要があり得るということである。具体的には、信頼性のある認識を行うには、一般に、対象を少なくとも４つの画像パラメータ又は自由度と一致させなければならない。そのようなものとしては、画像のＸ方向の位置、画像のＹ方向の位置、画像の縮尺又は倍率、及び対象又は画像の角度位置又は回転などが含まれる。多数のピクセルが含まれることから、対象データとの比較を実施することができるようにするために、画像データの変換、リスケーリング、及び回転を実行する際、とりわけ画像の取り込みをリアルタイムで行う場合、かなりの処理能力が必要とされる。

具体的には、オンザフライで対象の認識を行うとき、リスケーリングは、かなり大きな負担となり得る。通常、画像を対象データと比較するために、対象を認識するプロセスでは、その画像及び対象データにより示される特徴の相対的な大きさを一致させる必要があり、したがって、一般に、その画像又は対象データの少なくとも一部をリスケールする必要がある。いくつかの用途では、画像が取り込まれるのにあわせて、このリスケーリングをオンザフライで実行しなければならない。例えば、ロボットが或る環境で対象の認識を行おうとする場合、ロボットは、その環境の画像を取り込むたびに、その画像が、既にロボットが認識済みの対象を含んでいるか否かを判断する必要がある。認識し得る対象は、周囲の環境と比較して小さいものであることがあり、また対象との間の距離は、一般に、ロボットが動作するのにつれて変化する。したがって、典型的には、画像の中の対象の大きさを、保存された対象データに関連付けられた大きさと比較したとき、大きさが１００倍以上も違ってしまう。ロボットの視覚システムは、その視覚システムが、保存された対象データに対して十分に一致することを検出するまで、或いは画像の中に一致するものがないと判断するまで、縮尺の範囲全体にわたって各画像をリスケーリングすることによって、見かけの大きさの範囲を適合させる。通常は、画像の縮尺が、対象データに関連付けられた縮尺に対して約１３％以上違っている場合、従来のマッチング手法では、一致を検出する可能性が著しく低下する。１００という倍率範囲にわたって縮尺を１３％ずつ徐々に変化させていくとしても、約３７のリスケーリング操作が必要であり、約４００，０００個のピクセルを有する比較的低解像度の画像であっても、各リスケーリング操作は、約１００万回以上のマイクロプロセッサのクロックサイクルを必要とする。取り込まれた画像を余り高くないフレームレートにしたとしても、現状のオンザフライの対象認識システムにおける処理時間の大部分が、リスケーリングのためのクロックサイクルの数に対して割り当てられることがあり得る。したがって、画像データを取り込む又は表現するための、より効率的なシステム及び方法が求められている。

本発明に係る或る態様では、システム又は方法が、適切な画像範囲の自己相似タイリングに基づく画像表現を使用することにより、画像のリスケーリング及び／又は再回転に要する処理の負担を大幅に軽減することができる。自己相似タイリングでは、ピクセルが、画像の中心からの距離に応じて面積が大きくなるタイルに相当する。そのタイルは、例えば、固定角の範囲からなる区画が、対数螺旋の連続する螺旋によって境界が定められるという形式で、画像の中心からの距離に応じて面積が大きくなる。したがって、本発明の目的は、自己相似性のあるフォーマットで画像を取り込むことである。

画像表現のピクセルの自己相似性は、画像認識情報の抽出にとって非常に重要なものである。その１つとして、ピクセルのサイズが中心からの距離に応じて大きくなるため、対象となり得る範囲を全範囲にわたって覆うために、固有の認識し得る対象画像を生成するのに必要なピクセルの数を、約１０００から２０００個減らすことができるという点で重要である。また、画像の解像度は、より高い解像度が一般に何よりも重要とされる画像の中心付近ほど高く、解像度が一般に余り問題とならない外側の方ほど低い。結果として、人間の顔のような対象の画像を識別するための全体の形状などの全体的な識別情報とともに、識別のための詳細な情報が含まれることになる。その他に、対象の認識を、画像の中の対象の大きさとは無関係に行うことができるという点で重要である。また、自己相似ピクセルの大きさが、中心からの距離が遠ざかるのにつれて大きくなることから、取込システムは、同等のＸ−Ｙフォーマット式の取込システムよりも、Ｘ−Ｙ位置に関して余り気にする必要がないと考えられる。

本発明に係る別の態様では、画像表現を、例えば、対数螺旋に基づく螺旋状の自己相似タイリングによって表すことができる。螺旋状のパターンは、ピクセル値の一次元の整列又は配列を提供する。この一次元の表現を用いることにより、一次元のアレイ又はデータのバッファを単に変化させるだけで、画像をリスケール及び／又は回転することができる。結果として、オンザフライの画像認識を、かなり少ない処理にて実行することができる。

異なる図面にて同じ参照符号を使用している場合、それらは類似するもの或いは同一のものであることを示す。

本発明の或る態様によれば、画像の自己相似タイリングに基づいた画像表現は、多様な画像処理に要する負担を軽減することができる。

図２は、画像面の一部をピクセル２１０で覆う自己相似タイリングを図示する。各ピクセル２１０は、画像の画素又は区画であり、また各ピクセル２１０は、ピクセル２１０に対応する画像の区画の色又はグレースケールレベルを示す１つ或いは複数のピクセル値に関連付けることができる。タイリング２００は、ピクセル２１０のパターンが（無限に広がる場合）、どのような倍率又は縮尺であっても見かけが変わらないという点で自己相似性を有する。図示のように、各ピクセル２１０は、他のピクセル２１０の形状と同様の形状を有し、各ピクセル２１０の各寸法（例えば、長さや幅）は、タイリング２００の中心点２２０からの半径方向の距離に比例する。タイリング２００の別の特性には、ピクセル２１０が螺旋状に配置されるというものがあり、ピクセル２１０に関連付けられたピクセル値を、画像を表現するために、Ｘ−Ｙ画像で用いられる二次元データアレイとは対照的に、一次元データアレイを用いて配列することができる（例えば、内側向きの螺旋又は外側向きの螺旋）。

本発明の一実施形態のピクセル２１０の境界は、数学的に画定されるものであり、それは式１で与えられる対数螺旋の一部をなすものである。式１において、Ａ及びＢは定数であり、ｒ及びθは極座標であり、またｒは正の半径方向の距離であり、角度θは負又は正の角度である。図示のタイリング２００の実施形態では、各ピクセル２１０は、式１の対数螺旋のセグメントに対応する内側境界と外側境界とを有する。ただし、内側セグメント及び外側セグメントのθの範囲は、２πだけ異なる。十分に小さい半径方向の距離Ｂ及びθ＝０から始めて、各ピクセルの境界において一定の角度インクリメントｄθをθに加えていったとき、各ピクセルの辺は、角度θの固定値に応じた長さを有するセグメントに対応し得る。この定義によれば、タイリング２００は（θの値があらゆる値に広げられた場合）、尺度不変性という特性を有する、即ち、タイリングは、どのような倍率又は縮尺であっても全く同じように見える。

式１： ｒ＝Ｂｅｘｐ（Ａθ）

タイリング２００は、Ｘ−Ｙ表現で通常必要とするピクセルよりも少ないピクセルを使用して、認識プロセスのために適切な解像度を提供することができる。例えば、図３Ａ及び図３Ｂはともに、全部で３２の螺旋回転と、１螺旋回転当たり４８個の等辺のセルとを用いて、螺旋状にピクセルが分割された画像３１０及び３２０を図示する。このフォーマットは、１５３６個のピクセル２１０から生成される。これと比較して、図３Ｃ及び図３Ｄはそれぞれ、図３Ａ及び３Ｂの画像３１０及び３２０で使用されたデータよりも多い１６００個のピクセルを用いて、図３Ａ及び３Ｂの画像の顔と同じ顔のＸ−Ｙ画像３３０及び３４０を図示している。図３Ａ及び３Ｂを図３Ｃ及び３Ｄと比較すると、自己相似タイリング２００は、略同じ数のピクセルを使用しているＸ−Ｙ画像よりも、顔の特徴をより良く保っていることは明らかである。

ピクセル２１０は、例えば、式１の対数螺旋に基づいた図２の自己相似タイリング２００の特定の構成におけるような略長方形の形状にすることができる。ただし、定数Ａは０．０２ radian^-1に設定され、角座標θは、或るピクセル２１０から次のピクセルへ２π／４８という一定値でインクリメントされる。この実施形態では、各ピクセル２１０の幅ｗ（ｗ＝２πｒ／４８）は、当該ピクセルまでの半径方向の距離ｒに比例して定められる。ここで用いられる角座標θの最小値が０であるとすれば、定数Ｂは、画像３１０及び３２０それぞれの、自己相似タイリングで覆われていない中心にある小さな空白の領域の半径である。式２は、各ピクセルの高さｈを示し、それは式１の対数螺旋によって画定される境界の上側境界と下側境界との間の距離であり、また半径方向の距離ｒに比例する。

式２： ｈ＝ｒ´−ｒ＝Ｂｅ^{Ａ（θ＋２π）}−Ｂｅ^Ａθ＝（ｅ^２πＡ−１）ｒ

上述の実施例は、角度インクリメントと螺旋回転の数との効率的な組み合わせを示す唯一の組み合わせというわけではなく、したがって、単に一例を示しているにすぎないとみなされるべきである。特定の表現のための角度インクリメント及び螺旋回転の数は、一般に、任意の所望の値を選択することができる。角度インクリメント及び螺旋回転の数の変化のほかに、螺旋状のタイリングにおけるその他の変化も可能である。例えば、ピクセル２１０は、図２で図示するような角度に正確に整合させる必要はなく、代わりに、１螺旋回転当たりのピクセル２１０の数を、整数以外の数にすることができる。さらに、各ピクセル２１０の境界は、一定の角度θのセグメントである必要はなく、或いは式１の対数螺旋によって表される必要はない。代わりに、ピクセルの形状を変形することができ、またピクセル２１０の中に隙間（図示なし）を含むこともあり得る。例えば、各ピクセル２１０を、円形の形状又は任意の所望の一定の形状とし、対数螺旋に沿って配置されるようにすることができる。一般に、ピクセルのサイズは、あらゆる倍率において同じように見える自己相似パターンに少なくとも近似されるように、半径方向の距離に応じて大きくなり得る。

ピクセル２１０の自己相似性及び螺旋の配列は、回転又は相対倍率のどちらに対しても、画像に対応する実質的に変化しない情報を構成する。例えば、図３Ｂは、図３Ａの画像３１０の顔と同じ顔の画像３２０を図示しているが、画像３２０は、画像３１０よりも高い倍率を有する又は近い距離から取り込まれたものであり、したがって、その顔は、画像３１０よりも、画像３２０のほうが大きく見える。画像を拡大することにより、画像内容を、固定されたピクセル位置から半径方向外側に向かって実質的に移動することができる。いくつかの特定の倍率では、拡大により、各ピクセルが他のピクセル上に自己相似表現にてマッピングされる、より一般的には、拡大された画像内容が、ピクセルの境界を含めて区画上にマッピングされる。いずれにしても、画像３１０と画像３２０とを比較すると、画像３１０の中心に最も近いピクセルを先頭として始まるピクセル値の配列が、前記ピクセルからなる螺旋の中心より外側に位置するピクセルを先頭として始まる画像３２０のピクセル値の対応する配列と高い相関性を有する、換言すれば、画像３２０を表現するピクセル値の一次元配列内のオフセットされた位置にて高い相関性を有することは明らかである。同様に、画像を回転することにより、原画像の自己相似表現のピクセル値の螺旋状の配列が、回転された画像の自己相似表現のピクセル値の螺旋状の配列と高い相関性を有するようにすることができる。

図３Ｅは、図３Ａの画像３１０の螺旋状の自己相似表現のグレースケールのピクセル値と、図３Ｂの画像３２０の螺旋状の自己相似表現のグレースケールのピクセル値との間の相対的なオフセットを関数で示す相互相関のグラフである。対象のサイズを含む画像物体情報の不変性を説明するために、図３Ａ及び３Ｂの２つの顔の画像の螺旋状のデータアレイを空間微分により相互相関させた。要素ｉにおける各画像セルのアレイｆの第１の対称的な相違ｄｆ_ｉを、ｄｆ_ｉ＝（ｆ_ｉ−１＋ｆ_ｉ＋１）／２として生成した。図３Ｅのグラフでは、画像方向を一致させるのに対応して、オフセットされた位置において出現する相関がピークに達することにより発振しており、グラフ全体で最も大きなピークが、画像の倍率及び方向の両者が一致するときのオフセットに対応する。図３Ａの自己相関を最大値として正規化すると、図３Ｅの相互相関は、約０．０１４７３４よりも小さくなる。この誤差の主な原因は、画像３１０を走査する際、図３Ｂの画像３２０の中央の空白の領域の周囲の画像が、図３Ａの画像３１０の中心の白い空白領域内に含まれることにより、わずかに欠落するためである。

このように、対象のサイズ／対象の倍率又は回転が相違することにより、螺旋状の自己相似表現の螺旋の長さ方向に沿ってデータ又はピクセル値を効率的に移動し得る。結果として、螺旋状の自己相似表現を用いる対象認識プロセスは、画像データと比較データとが異なる倍率又は異なる方向で対応しているとしても、画像データ又は比較データをリスケーリング又は回転する必要がない。単に比較データの配列と高い相関を有する画像データの配列を見つけるだけで、一致していることを検出することができる。

図２の螺旋状の自己相似タイリング２００に基づいた画像表現は、対象認識などのプロセスに対してかなりの効果をもたらす。しかしながら、同様の効果は、画像表現をベースとする他の自己相似タイリングを用いても得られる。例えば、図４Ａは、一連の円形の同心円状のリングで配列されたピクセル４１０から構成される自己相似タイリング４００を図示する。タイリング４００の例示の実施形態では、各ピクセル４１０は、曲率半径ｒ_ｎによる内側境界と、曲率半径ｒ_ｎ＋ｉによる外側境界とを有する。ただし、半径ｒ_ｎ及びｒ_ｎ＋１は、式３を満足するものである。式３では、Ｃは１よりも大きい数の定数である。各ピクセル４１０の辺は、角座標θの固定値に応じた長さを有するセグメントに対応する。この定義によれば、タイリング４００は（インデックスｎをあらゆる正及び負の値まで無限に広げた場合）、あらゆる倍率又は縮尺において全く同一であるように見える、即ち、タイリング４００は自己相似性を有している。

式３： ｒ_ｎ＋１＝Ｃｒ_ｎ

対象の中に中心があり、ピクセル４１０を用いて表現される画像は、その画像が対象とは異なる倍率又は対象とは異なる方向であったとしても、比較データに関連付けられたリングのピクセル値と、画像の同心円状のリングのピクセル値との高い相互相関を見つけるだけで、一致していることが確認されるようにすることができる。図４Ａのタイリング４００に基づく画像表現の欠点には、図２のタイリング２００に基づく画像表現と比較したとき、タイリング４００は、ピクセル値を通常の一次元配列で提供することができないというものがある。

タイリング４００は、図４Ａで図示する特定の実施例に対して変更を加えることができる。具体的には、ピクセルの同心円状のリングの数及び１つのリング当たりのピクセルの数を、任意の所望の値にすることができ、ピクセル４１０を画定する角度の範囲を、異なるリングにおいて互いに変化させることができる。また、ピクセル４１０の形状を変更することができ、例えば、画像の中に、任意のピクセル４１０によって覆われることのない隙間を設けることができる。さらに、ピクセルの形状に加えて、リングの形状を変更することもできる。例えば、図４Ｂは、同心状の四角形をなすように配置された正方画素４６０による自己相似タイリング４５０を図示する。別の自己相似タイリングを、他の多角形又は不規則な形状によって構成することもできる。したがって、図示の特定の自己相似タイリングは、本明細書中では、自己相似タイリングの実施例を説明することを意図したものであり、本発明の実施形態は、同様の効果を提供するべく他の種類の自己相似タイリングを用いることもできる。

図５Ａ、５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、及び５Ｅは、自己相似タイリングに基づいて画像データを生成する、本発明の実施形態に係るいくつかの画像取込システムを図示する。例えば、図５Ａは、図２のタイリング２００に従って配列されたピクセルセンサを有する検出器アレイ５２０に対してレンズシステム５１０が画像を投影するという、画像取込システム５００を図示している。レンズシステム５１０は、従来のデジタルカメラに適した任意のタイプのレンズシステムであって良く、検出器アレイ５２０は、従来の回路設計からなるピクセルセンサを備える集積回路であって良い。そのようなピクセルセンサは、周知のものであり、例えば、電荷結合素子（ＣＣＤ）又はＣＭＯＳ技術などを用いて製造され得る。検出器アレイ５２０は、アレイ５２０のピクセルセンサの受光エリアが、螺旋状に配置されている（例えば、式１で定義される対数螺旋）という点や、アレイ５２０の中心からの半径方向の距離の二乗に比例して大きくなる区画を有しているという点で、従来の画像センサとは異なる。また、そのピクセルセンサは、螺旋配置に従って順序付けられており、検出器アレイ５２０のピクセルセンサで取り込まれた値を、一次元の画像バッファ５３０で保存することができるようにする。通常は、グレースケールのデータに対して、１つの一次元の画像バッファ５３０で十分間に合うけれども、カラー画像を表現する別個の色成分に対して、複数の一次元バッファを使用することもあり得る。例えば、画像認識プロセスのために、プロセッサ５４０は、任意の所望の方式で、バッファ５３０からの画像データを処理するべく、ソフトウェア、ファームウェア、又はその他のコード５５０を実行することができる。

図５Ｂは、図４Ａの自己相似タイリング４００に基づいて画像表現を生成する、本発明の実施形態に係る画像取込システム５０２を図示する。システム５０２は、検出器アレイ５２２に対して画像を投影するレンズシステム５１０を含んでいる。検出器アレイ５２２は、図５Ａの検出器アレイ５２０と同じ技術を使用することができるが、検出器アレイ５２２の受光エリアは、同心円状のリングで配列されている。この場合も、検出器アレイ５２２のピクセルセンサの受光範囲の区画は、検出器アレイ５２２の中心からの距離の二乗に比例して大きくなる。システム５０２の自己相似タイリングの場合、検出器アレイ５２２のピクセルセンサの同心円状の各リングに対して二次元の画像バッファ５３２が用いられることが望ましいことがある。この場合、検出器アレイ５２２のピクセルセンサの同心円状の各リングは、二次元の画像バッファ５３２の異なる行（又は列）に対応する。同心円状の自己相似な画像表現を処理するための、システム５０２に備えられるマイクロプロセッサ５４０で実行されるコード５５２は、螺旋状の自己相似な画像表現を処理するためのコード５５０とは適宜異なることがある。

図５Ｃは、均一なサイズのピクセルセンサ或いは少なくとも検出器アレイ５２０及び５２２のピクセルセンサよりも均一なサイズのピクセルセンサを有する検出器アレイ５２４の使用を可能にするべく、レンズシステム５１２において意図的にひずみを利用する、本発明の実施形態に係る画像取込システム５０４を図示する。具体的には、レンズシステム５１２は、検出器アレイ５２４で形成される画像に少なくとも若干の樽形のひずみをもたらすことがある。樽形のひずみとは、レンズシステム５１２の光軸又は検出器５２４の画像の中心からの半径方向の距離に応じて、画像に対する倍率が変化するようなものである。画像の所望の自己相似表現を提供するために、この結果自体が利用されるようにすることもできるし、或いはこの結果をピクセルセンサのサイズの変化と組み合わせて利用されるようにすることもできる。画像の自己相似表現を、螺旋状の又は同心円状の自己相似表現のどちらかで提供するために、検出器アレイ５２４のピクセルセンサが、螺旋状の又は同心円状のリングで配置されることもあり得る。マイクロプロセッサ５４０のコード５５４は、システム５０４が提供する表現に応じて適合させることができる。

図５Ｄは、画像の自己相似表現を取り込むためのスキャナを作動させる画像取込システムを図示する。システム５０６は、対象５９０に対してビームを投影するビーム源５１６を含み、対象５９０から反射されたビーム強度を検出するようにセンサ５２６が配置されている。自己相似表現を生成するために、ビーム源５１６は、対象５９０の走査される区画の中心からの半径方向の距離に比例してビームの直径を大きくしながら、そのビームで螺旋状の経路にて対象４９０を走査することができる。結果として、センサ５２６で周期的に取り込まれた明暗度データは、走査の進行につれてサイズが大きくなっていく区画における平均反射率を示す。走査データは、一次元バッファ５３０で保存することができ、図５Ａを参照しつつ説明した本発明の実施形態と同じ方式で、コード５５０を実行してプロセッサ５４０によって処理することができる。

画像データは、自己相似タイリングに従ってピクセルを配置している画像ソースから直接的に取り込むことが望ましいが、自己相似な画像表現は、静止画像又はビデオカメラから生成することもでき、或いは二次元又はＸ−Ｙアレイで配置された均一なサイズのピクセルからなるデータを提供する任意のデジタル画像から生成することもできる。図５Ｅは、レンズシステム５１０と、二次元の長方形の形状をしたアレイのピクセルセンサを備える検出器アレイ５２８とを含む画像取込システム５０８を図示する。レンズシステム５１０及び検出器アレイ５２８は、例えば、従来のデジタルビデオカメラの構成要素であり得る。そのような場合、Ｘ−Ｙピクセルを、実質的に螺旋状の又は同心円状のピクセルにマップすることができる。システム５０８の或る構成では、コンバータ５６０が、Ｘ−Ｙピクセルのデータを、螺旋状の又は同心円状のピクセルのデータへハードウェア変換することができる。代替的な構成では、マイクロプロセッサ５４０は、コード５５８を実行して、Ｘ−Ｙピクセルのデータを、自己相似表現のための所望のデータに変換する又はリマップする。

効率的な画像のリマッピングには、Ｘ−Ｙピクセル上に重ねられるような自己相似ピクセルのインデックスを含むＸ−Ｙフォーマットのルックアップテーブル５６０が用いられる。コード５５８を実行する際、自己相似タイリングの中心のＸ−Ｙ位置にて生じ得るオフセットを考慮しつつ、入力画像の各Ｘ−ＹピクセルのＸ−Ｙ位置を、ルックアップテーブルのデータアレイにおけるインデックスとして使用することができる。特定の自己相似ピクセルのインデックスを含むルックアップテーブルの或る位置に、特定のピクセルの位置のインデックスが付けられた場合、そのＸ−Ｙピクセルの色のバイトは、そのインデックスの位置における自己相似ピクセルの色のバイトに平均化される。コンバータ５６０は、検出器アレイ５２８からデータ信号が供給されると、Ｘ−Ｙピクセルのデータの変換を実行し、自己相似ピクセルの値が、バッファ５３４で保存されるようにすることができる。或いは、検出器５２８からのＸ−Ｙピクセルの値を、バッファ５３４で保存することができ、またマイクロプロセッサ５４０が、ルックアップテーブル５６０を利用してコード５５８を実行し、Ｘ−Ｙピクセルの値を、所望の自己相似表現のピクセルに対応する値に変換するようにすることもできる。

或る特定の実施形態では、レンズ５１０及び検出器５２８は、従来のデジタルカメラの構成要素であり、コンバータ５６０が、パーソナルコンピュータ等の汎用コンピュータシステムで実行されるコード５５８で実装される。この特定の実施形態では、プロセッサ５４０は、汎用コンピュータシステムのプロセッサであって良く、画像バッファ５３４及びコード５５８は、メモリ又はマイクロプロセッサ５４０がアクセスすることができるコンピュータが読み取り可能なその他の媒体に組み込まれることがあり得る。

ルックアップテーブル５６０は、まず、画像の自己相似タイリング（例えば、図２、４Ａ、又は４Ｂのタイリング２００、４００、又は４５０）をＸ−Ｙフォーマットで取り込むために、十分な余裕のあるメモリを選択することによって、メモリ内部に作成されるようにすることができる。ルックアップテーブル５６０は、次に、そのメモリを介してインデックスを付けることによって、また、例えば、所望に応じて上述の式を使用して、自己相似ピクセルのインデックスをＸ−Ｙテーブルのどの位置に配置すべきであるのかを決定することによって書き込まれる。そのインデックス又は値のないマーカが、その後に、テーブル５６０のそのＸ−Ｙ位置に挿入され得る。

図５Ａ〜５Ｅは、本発明のいくつかの実施形態に係る画像システムの実施例を図示している。しかしながら、他の様々な既存のシステム及び方法で、画像の自己相似表現に対応するデータを得られることが考えられるため、それらを本発明の代替的な実施形態に組み込まれるようにすることができる。したがって、本発明の実施形態は、機械式及び電子式の画像スキャナ、直接的に画像化を行うための装置、及び画像フォーマットをリマップする装置を使用することを含むが、これらのものに限定されるわけではない。

本発明について、特定の実施形態を参照して説明を行ってきたが、それらは単に本発明の用途を実施例を参照して説明しただけであり、本発明を制限するものではない。開示された実施形態の特徴を様々に変化させたり、組み合わせたりすることは、特許請求の範囲で定義される本発明の範囲内に含まれるものとする。

従来の画像表現で用いられている長方形又はＸ−Ｙピクセルアレイを示す図である。 本発明のいくつかの実施形態における画像表現のための螺旋配列のピクセルを用いる自己相似ピクセルアレイを示す図である。 本発明の実施形態に係る螺旋状の画像取込システムによって、異なる倍率で取り込まれた顔の画像を示す図である。 本発明の実施形態に係る螺旋状の画像取込システムによって、異なる倍率で取り込まれた顔の画像を示す図である。 図３Ａの画像と略同じデータ量を用いて、図３Ａと同じ顔のＸ−Ｙ画像を示す図である。 図３Ｂの画像と略同じデータ量を用いて、図３Ｂと同じ顔のＸ−Ｙ画像を示す図である。 図３Ａ及び３Ｂの画像からのデータの相互相関を示すグラフである。 本発明のいくつかの実施形態における画像表現のピクセルを画定するために同心円状のリングを用いる自己相似ピクセルアレイを示す図である。 本発明のいくつかの実施形態における画像表現のピクセルを画定するために四角の自己相似タイリングを用いる自己相似ピクセルアレイを示す図である。 本発明の代替的な実施形態に係る画像取込システムを示す図である。 本発明の代替的な実施形態に係る画像取込システムを示す図である。 本発明の代替的な実施形態に係る画像取込システムを示す図である。 本発明の代替的な実施形態に係る画像取込システムを示す図である。 本発明の代替的な実施形態に係る画像取込システムを示す図である。

Claims (17)

1. システムであって、
   画像に対し実質的に螺旋状に配置された区画のそれぞれについて、該区画の特性を示す画像セルの値を生成する生成装置と、
   一次元配列で前記画像セルの値を保存するように接続されたメモリとを含むことを特徴とするシステム。
2. 前記画像セル区画は、前記螺旋の中心からの距離に応じて大きくなる面積を有することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
3. 前記画像セルはそれぞれ、対数螺旋の２つのセグメントと、前記螺旋の中心から半径方向に延在する線の２つのセグメントとによって境界が定められる区画をなすことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
4. 前記生成装置は、実質的に前記螺旋に沿って配置された受光素子を備える集積回路からなることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
5. 前記生成装置は、実質的に前記螺旋を経路として走査を行う画像スキャナからなることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
6. 前記生成装置は、コンピュータで実行されたとき、前記画像のＸ−Ｙ表現に関連付けられた一連のピクセル値を、前記画像セルの値にリマップするコードが記録されたコンピュータが読み取り可能な媒体からなることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
7. 前記生成装置は、前記画像のＸ−Ｙ表現に関連付けられた一連のピクセル値を、前記画像セルの値に変換する集積回路からなることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
8. システムであって、
   画像の自己相似タイリングを提供する複数の区画のそれぞれについて、該区画の特性を示す画像セルの値を生成する生成装置と、
   前記画像セルの値を保存するように接続された多素子のデータレジスタとを含むことを特徴とするシステム。
9. 前記区画はそれぞれ、前記画像の中心からの距離に比例する第１の寸法を有することを特徴とする請求項８に記載のシステム。
10. 前記区画の前記第１の寸法は幅であり、
    前記区画はそれぞれ、前記画像の中心からの前記距離に比例する長さを有することを特徴とする請求項９に記載のシステム。
11. 前記区画は、対数螺旋に沿って配置されることを特徴とする請求項８に記載のシステム。
12. 前記区画は、一連の同心円状のリングに沿って配置されることを特徴とする請求項８に記載のシステム。
13. システムであって、
    画像のＸ−Ｙ表現を生成することが可能なカメラと、
    前記カメラと接続されたコンバータとを含み、
    前記コンバータは、前記画像の前記Ｘ−Ｙ表現を、前記画像の自己相似タイリングに対応するピクセルを伴う表現に変換することを特徴とするシステム。
14. 前記画像の前記自己相似タイリングに対応する前記ピクセルは、螺旋状に配置されることを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
15. 前記自己相似タイリングに対応する前記ピクセルはそれぞれ、対数螺旋の連続的なセグメントによって境界が定められることを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
16. 前記画像の前記自己相似タイリングに対応する前記ピクセルは、複数のリングが形成されるようにして配置されることを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
17. 前記自己相似タイリングに対応する前記ピクセルの面積は、前記自己相似タイリングの中心からの半径方向の距離の二乗に比例することを特徴とする請求項１３に記載のシステム。

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