特許 7588646 光学センサによって撮影された画像の符号化のための少なくとも１つの符号化規則の作成方法、光学センサによって撮影された画像の符号化方法、および情報処理ユニット

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-11-14

(45)【発行日】2024-11-22

(54)【発明の名称】光学センサによって撮影された画像の符号化のための少なくとも１つの符号化規則の作成方法、光学センサによって撮影された画像の符号化方法、および情報処理ユニット

(51)【国際特許分類】

   H04N 19/126 20140101AFI20241115BHJP

   H04N 19/136 20140101ALI20241115BHJP

   H04N 19/98 20140101ALI20241115BHJP

   H04N 19/117 20140101ALI20241115BHJP

   H04N 19/182 20140101ALI20241115BHJP

   H04N 19/80 20140101ALI20241115BHJP

   H04N 19/86 20140101ALI20241115BHJP

   H04N 1/41 20060101ALI20241115BHJP

【ＦＩ】

H04N19/126

H04N19/136

H04N19/98

H04N19/117

H04N19/182

H04N19/80

H04N19/86

H04N1/41

【請求項の数】 9

(21)【出願番号】P 2022537019

(86)(22)【出願日】2020-11-13

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2023-02-20

(86)【国際出願番号】 EP2020082012

(87)【国際公開番号】W WO2021121807

(87)【国際公開日】2021-06-24

【審査請求日】2022-06-16

(31)【優先権主張番号】102019219828.7

(32)【優先日】2019-12-17

(33)【優先権主張国・地域又は機関】DE

【前置審査】

(73)【特許権者】

【識別番号】591245473

【氏名又は名称】ロベルト・ボッシュ・ゲゼルシャフト・ミト・ベシュレンクテル・ハフツング

【氏名又は名称原語表記】ＲＯＢＥＲＴ ＢＯＳＣＨ ＧＭＢＨ

(74)【代理人】

【識別番号】100118902

【弁理士】

【氏名又は名称】山本 修

(74)【代理人】

【識別番号】100196508

【弁理士】

【氏名又は名称】松尾 淳一

(72)【発明者】

【氏名】ゲーゼ，マルク

(72)【発明者】

【氏名】ゼーガー，ウルリヒ

(72)【発明者】

【氏名】レントシュラー，トビアス

(72)【発明者】

【氏名】ゼップ，ボルフガング

【審査官】久保 光宏

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１６－５１０３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平７－２９８２５８（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２００７／１４８４２５（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２００８－１１３４３９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００７－７２９８７（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１６／０１７２７２（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２００９－４４６３３（ＪＰ，Ａ）

【文献】実践マルチメディア[改訂新版]編集委員会，「実践マルチメディア[改訂新版]」，第１版，日本，公益財団法人 画像情報教育振興協会(CG-ARTS)，2018年03月26日，第２６２～２６７頁，ISBN: 978-4-903474-61-8.

【文献】中 光政 編著，「新・現代情報リテラシー」，第１刷，日本，株式会社 同友館，2018年03月31日，第２５２～２６０頁，ISBN: 978-4-496-05338-2.

【文献】藤代 一成（外１名）編集委員長，「ビジュアル情報処理 -ＣＧ・画像処理入門 - [改訂新版]」，第一版，日本，公益財団法人 画像情報教育振興協会（ＣＧ－ＡＲＴＳ），2017年03月23日，第１３２～１３４頁，ISBN: 978-4-903474-57-1.

【文献】大久保 榮 監修，「H.265/HEVC教科書」，初版，日本，株式会社インプレスジャパン，2013年10月21日，第１５０～１６１頁，ISBN: 978-4-8443-3468-2.

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｈ０４Ｎ１９／００－１９／９８

Ｈ０４Ｎ１／４１－１／４１９

ＣＳＤＢ（日本国特許庁）

学術文献等データベース（日本国特許庁）

ＩＥＥＥＸｐｌｏｒｅ（ＩＥＥＥ）

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

光学センサ（１１０）によって撮影された画像（１１５）の符号化のための少なくとも１つの符号化規則（１０５）を作成するための方法（６００）であって、少なくとも
－ 前記光学センサ（１１０）によって撮影された前記画像（１１５）を読み込むステップ（６１０）と、
－ 前記画像（１１５）内の異なる様々な画素（１１８）における光信号値（１２３）の発生の頻度分布（１２２）を作成するステップ（６２０）と、
－ 前記光学センサ（１１０）によって撮影された前記画像（１１５）の符号化のための少なくとも１つの前記符号化規則（１０５）を作成するために、前記頻度分布（１２２）を使用して光信号値（１２３）に符号語（１３５）を割り当てるステップ（６３０）とを有し、
最小値の符号語（１３５）に対し、前記頻度分布（１２２）からの最低の光信号値（１２３）の周りの許容範囲内にある１つの光信号値（１２３）が割り当てられ、および／または最高値の符号語（１３５）に対し、前記頻度分布（１２２）からの最高の光信号値（１２３）の周りの許容範囲内にある１つの光信号値（１２３）が割り当てられ、
前記異なる様々な画素（１１８）は、前記光学センサ（１１０）によって撮影された前記画像（１１５）内にあるオブジェクト（１１９）を表し、
さらに、前記割り当てるステップ（６３０）で前記符号語（１３５）が割り当てられた前記光信号値（１２３）に基づいて得られた符号化された画像（４２０）において前記オブジェクト（１１９）が認識される、車両の自律走行のための自動評価を行うステップを有し、
前記読み込むステップ（６１０）において、前記光学センサ（１１０）によって撮影されたさらなる画像（１１５’）が読み込まれ、前記作成するステップ（６２０）において、前記さらなる画像（１１５’）内の異なるさらなる画素（１１８’）における光信号値（１２３）の発生のさらなる頻度分布（１２２’）が作成され、かつ前記割り当てるステップ（６３０）において、さらなる符号化規則（１０５’）を作成するために、前記さらなる頻度分布（１２２’）を使用して前記光信号値（１２３）にさらなる符号語（１３５’）が割り当てられ、
前記符号語（１３５）が割り当てられた前記光信号値（１２３）に基づいて得られた前記符号化された画像（４２０）は、前記画像（１１５）のエッジ領域内の画素に、前記符号語（１３５）および前記さらなる符号語（１３５’）を使用して確定された補助値が割り当てられることで符号化され、
前記補助値は、前記画素（１１８）が前記エッジ領域の境界線に近ければ近いほど前記さらなる符号語（１３５’）の重みが上昇し、前記さらなる画素（１１８’）が前記境界線に近ければ近いほど前記符号語（１３５）の重みが上昇することにより確定される、方法（６００）。

【請求項2】

前記割り当てるステップ（６３０）において、前記画像（１１５）内での頻度の高い光信号値（１２３）の範囲では、隣接する符号語（１３５）に対し、前記符号語（１３５）に割り当てるべき前記光信号値（１２３）間の差の小さい光信号値が割り当てられるように、および／または前記画像（１１５）内での頻度の低い光信号値（１２３）の範囲では、隣接する符号語（１３５）に対し、前記符号語（１３５）に割り当てるべき前記光信号値（１２３）間の差の大きい光信号値が割り当てられるように、光信号値（１２３）に前記符号語（１３５）が割り当てられ、
前記符号語（１３５）は、互いに区分可能な複数の符号語（１３５）であり、各々の前記符号語（１３５）は、順序配列されることにより符号語空間において互いに隣接することを特徴とする請求項１に記載の方法（６００）。

【請求項3】

前記読み込むステップ（６１０）において、前記光学センサ（１１０）によって撮影された全体画像（２００）の１つの断片を表す画像（１１５）が読み込まれることを特徴とする請求項１または２に記載の方法（６００）。

【請求項4】

前記割り当てるステップ（６３０）において、前記符号化規則（１０５）の前記符号語（１３５）より大きな符号語長を有するさらなる符号語（１３５’）が使用されることを特徴とする請求項１に記載の方法（６００）。

【請求項5】

前記作成するステップ（６２０）において、光学的可視光の所定のスペクトル部分領域の光信号値、および／もしくは前記センサ（１１０）によって知覚可能なスペクトル領域の光信号値、および／もしくは前記センサ（１１０）によって検出可能な光パラメータの光信号値（１２３）に関する前記頻度分布（１２２）が作成されることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の方法（６００）。

【請求項6】

前記割り当てるステップ（６３０）において、前記符号語（１３５）は、所定の同じビット長を有する符号語として、２進数列が使用されることを特徴とする請求項５に記載の方法（６００）。

【請求項7】

請求項１から６のいずれか１項に記載の方法（６００、７００）の各ステップを相応のユニット（１１７、１２０、１３０；１１７、１３０）において実行するために適応されている情報処理ユニット（１００、４００）。

【請求項8】

請求項１から６のいずれか１項に記載の方法（６００、７００）の各ステップを実行するために適応されているコンピュータプログラム。

【請求項9】

請求項８に記載のコンピュータプログラムが保存された機械可読のメモリ媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、独立請求項の属概念に基づく方法および情報処理ユニットを出発点とする。コンピュータプログラムも本発明の対象である。

【背景技術】

【0002】

画像処理システムではしばしば、周囲の非常に様々な範囲を表示する画像をできるだけ少ないメモリコストで保存または処理でき、それにもかかわらずこの画像からできるだけ多くの細部を十分に正確に再現することが問題になっている。この理由から、しばしば非常に高い画像解像度が使用されるが、たとえこの画像の個々の範囲が、表示すべき細部をさほど内包しておらず、よってより大まかな符号化方法でも十分であるとしても、この非常に高い解像度が、この画像の保存または符号化のために膨大なメモリ要求量を再び必要とする。

【0003】

これを踏まえて、本明細書で示されるアプローチにより、独立請求項に基づく、光学センサによって撮影された画像の符号化のための少なくとも１つの符号化規則の作成方法、光学センサによって撮影された画像の符号化方法、さらにこれらの方法の少なくとも１つを使用する情報処理ユニット、および最後に相応のコンピュータプログラムが紹介される。従属請求項に記載した措置により、独立請求項で提示した装置の有利な変形および改善が可能である。

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0004】

本明細書で提案されるアプローチに基づき、光学センサによって撮影された画像の符号化のための少なくとも１つの符号化規則を作成するための方法であって、少なくとも
－ 光学センサによって撮影された画像を読み込むステップと、
－ 画像内の異なる様々な画素における光信号値の発生の頻度分布を作成するステップと、
－ 光学センサによって撮影された画像の符号化のための少なくとも１つの符号化規則を作成するために、頻度分布を使用して光信号値に符号語を割り当てるステップとを有する方法が示される。

【0005】

光学センサとは、例えばカメラまたはその類似物のことであり得る。画像内の画素とは、例えばピクセルと理解されてもよく、このピクセルにおいて、明るさまたはピクセルの当該位置で作用している別の光パラメータが捕捉され、かつ光信号値の形態で保存または転送され得る。光信号値とは、例えば明るさ、例えば特定のスペクトル領域（色）の光強度、偏光、拡張されたスペクトルチャネル、またはそれに類するものであり得る。符号語とは、シンボルまたはシンボルの組合せであり得、これを用いることで、光信号値が、符号語の例えば順序系（ｏｒｄｉｎａｌｅｓ Ｓｙｓｔｅｍ）内で保存され得る。符号化規則とは、光信号値または光信号値範囲をそれぞれ相応の符号語に（またはその逆）割り当てる割当規則のことであり得る。

【0006】

本明細書で示されるアプローチの基礎となる知見は、画像または画像の少なくとも１つの断片の符号化のための非常に効率的な１つの可能性が、様々な光信号値が符号語に割り当てられることで行えるということであり、これに関しては、この画像（または画像の断片）上の光信号値の発生の頻度分布が考慮される。これにより、ピクセルまたは画素によって提供される画像信号値の符号化が達成され、この符号化は、画像内または画像の断片内で表示されているさらなるオブジェクトのできるだけ良好な考慮を可能にする。その場合には、これらのさらなるオブジェクトも、画像内または画像の断片内の対応する画素における光強度の上昇を特色とすることが活用され、したがって、画像内の個々の画素における明るさまたはその他の光パラメータの頻度分布を確定することにより、画像内で幾つのオブジェクトまたは異なるもしくは区別可能なオブジェクトが符号化されるべきかについての情報ももたらされる。これにより、作成された符号化規則のその後の適用により、画像の非常にメモリ効率の良い符号化が実現され、この符号化規則は、画像内の個々のオブジェクトの解像度に関して高い詳細度も可能にし、それに応じて、使用されるべき符号語の適切なフォーマットの選択も可能とする。これにより、例えば、少しのオブジェクトまたは細部が区別されればよい画像または画像の断片に対しては、小さな符号語空間しか生じない符号化規則を用いて符号化することができ、それとは逆に、多くのオブジェクトまたは細部が区別されなければならない画像または画像の断片に対しては、より大きな符号語空間を生じさせる符号化規則を用いて符号化することができる。つまり、光信号値の頻度分布を使用することにより、それぞれ符号化すべき画像に適合させた符号化規則を使用する可能性が開け、これにより、画像または画像の断片のできるだけメモリ効率の良い符号化が可能になる。

【0007】

さらに、本明細書で示されるアプローチの好適な一実施形態では、割り当てるステップにおいて、画像内での頻度の高い光信号値の範囲では、隣接する符号語に対し、符号語に割り当てるべき光信号値間の差の小さい光信号値が割り当てられるように、光信号値に符号語が割り当てられる。それに加えてまたはその代わりに画像内での頻度の低い光信号値の範囲では、隣接する符号語に対し、符号語に割り当てるべき光信号値間の差の大きい光信号値が割り当てられ得る。本明細書で示されるアプローチのこのような実施形態は、画像内の、非常に類似した明るさまたは光パラメータを有する範囲に対しては、明るさまたは光パラメータを非常に細かく区別可能な符号語を使用し、それとは逆に、画像内の、非常に大きな明るさの違いを有する範囲は、光信号値をさほど細かく区別可能でない符号語によって符号化するという利点を提供する。これに関し、符号語の区別可能性は、符号化規則に依拠してそれぞれの符号語に割り当てられた光信号値に基づいて生じ得る。これにより、非常に効率良く画像内容の符号化を行うことができ、この符号化は、特に、多くの異なるオブジェクトを有する範囲に対し、高い細部鮮鋭度を可能にし、したがって、要件に応じて画像の符号化の際の解像深度に変化をつけることを可能にする。

【0008】

本明細書で示されるアプローチの特に好適な一実施形態では、読み込むステップにおいて、光学センサによって撮影された全体画像の１つの断片を表す画像が読み込まれる。この場合、光学センサによって撮影された全体画像の少なくとも１つのさらなる断片は読み込まれ得ず、かつ頻度分布の作成のために使用され得ない。このような実施形態は、全体画像の個々の部分断片に対して異なる符号化規則を作成できるという利点を提供し、それにより、例えば全体画像の異なる断片に対し、要件に応じて異なる符号化規則が使用され得る場合に、全体画像の符号化または保存の効率の改善を可能にする。

【0009】

さらに、本明細書で提案されるアプローチの一実施形態が考えられ、この実施形態では、読み込むステップにおいて、光学センサによって撮影されたさらなる画像が読み込まれ、作成するステップにおいて、このさらなる画像内の異なる様々なさらなる画素における光信号値の発生のさらなる頻度分布が作成され、かつ割り当てるステップにおいて、さらなる符号化規則を作成するために、このさらなる頻度分布を使用して光信号値にさらなる符号語が割り当てられる。さらなる画像は例えば、全体画像のうち、全体画像の光学中心から放射対称的に見て、さらにこの中心の外側にある範囲に関係し得る。その代わりに全体画像をタイル状に区分する場合にも、さらなる画像は、この全体画像からのさらなるタイルに相応し得る。本明細書で示されるアプローチのこのような実施形態は、異なる画像／部分画像のために異なる符号化規則を作成し、したがってその後の使用に関し、当該の使用場面においてそれぞれ最も好適な選択のために、複数の符号化規則から１つの符号化規則を選択することを可能にするという利点を提供し、これにより、画像のできるだけメモリ効率の良い符号化が実現され得る。

【0010】

本明細書で提案されるアプローチの特に好適な一実施形態では、割り当てるステップにおいて、符号化規則の符号語より大きな符号語長を有するさらなる符号語が使用される。これにより、オブジェクトの多い画像を符号化する際に、詳細度に関する異なる要件が特に好適に顧慮され得る。

【0011】

さらに、本明細書で示されるアプローチの別の一実施形態によれば、作成するステップにおいて、光学的可視光の所定のスペクトル部分領域の光信号値、および／もしくはセンサによって検出可能なスペクトル領域（例えば紫外線領域および／もしくはＮＩＲ（ｎｅａｒ ｉｎｆｒａｒｅｄ）領域および／もしくはＳＷＩＲ（＝ｓｈｏｒｔ ｗａｖｅ ｉｎｆｒａｒｅｄ）領域もしくはＦＩＲ（ｆａｒ ｒａｎｇｅ ｉｎｆｒａｒｅｄ）領域）の光信号値、および／もしくはセンサによって検出可能な光パラメータの光信号値に関する頻度分布が作成され得、ならびに／または割り当てるステップにおいて、符号語として、とりわけ所定の同じビット長を有する符号語として、２進数列が使用され得る。これに関し、例えば赤、緑、青などのような特有の色を表す光学的可視光の特定のスペクトル部分領域の場合には、画像の詳細についての特に多くの情報が存在することを活用でき、この情報はその後、符号語または符号化規則の決定にも使用され得る。符号化規則において、符号語として２進数列を使用すること、特に同じ長さの符号語を使用することは、画像を符号化するためのこの符号化規則の使用を、数値的または回路技術的に簡略化するという利点を提供する。

【0012】

さらに、本明細書で提案されるアプローチの一実施形態が考えられ、この実施形態では、割り当てるステップにおいて、最小値の符号語に対し、頻度分布において最も低の光信号値の周りの許容範囲内にある１つの光信号値が割り当てられる。それに加えてまたはその代わりに割り当てるステップにおいて、最高値の符号語に対し、頻度分布における最も高いの光信号値の周りの許容範囲内にある１つの光信号値が割り当てられ得る。このような許容範囲は、例えば、頻度分布からのそれぞれの最低または最高の光信号値の周りの１０～２０パーセントの範囲を含み得る。本明細書で提案されるアプローチのこのような実施形態は、符号語を、または相応に割り当てられた光信号値によって生じる符号語空間を、できるだけ最適に利用するという利点を提供する。

【0013】

頻度分布を利用して、個々の画素において発生する期日を、画像の符号化のためにできるだけ好適かつメモリ効率良く使用できるように、本明細書で提案されるアプローチに基づき、光学センサによって撮影された画像を符号化するための方法であって、
－ 少なくとも１つの画像および符号化規則を読み込むステップであり、この符号化規則が、画像の１つの画素の１つの光パラメータの、複数の区別可能な符号語の１つへの割当を表しており、この符号化規則によれば、２つの隣接する符号語に割り当てられた明るさおよび／または光パラメータ間の少なくとも１つの第１の差が、２つのさらなる隣接する符号語に割り当てられた明るさおよび／または光パラメータ間の第２の差とは異なっているステップと、
－ 画像を符号化するために、それぞれ１つの符号語を、画像の複数の画素の少なくともそれぞれ１つに割り当てるステップとを有する方法が示される。
画像とは、ここでは、センサによって捕捉されたセンサ周囲の全体的な表示を表す画像センサ信号のことであり得る。しかしながら画像が全体画像の断片だけによって与えられることも考えられ、この場合はこの断片が符号化規則を使って符号化される。これに関し、符号化規則としては、例えば、１つの画像内の個々の画素の明るさまたは光パラメータの本明細書で示される頻度分布を適用して確定された割当規則が使用され得る。

【0014】

特に好適な一実施形態では、読み込むステップにおいて、複数の符号化規則から１つの符号化規則の選択が行われ、この選択はとりわけ画像内の異なる様々な画素における光信号値の発生の頻度分布を使用して行われる。このような実施形態は、画像または画像の断片に対し、画像／画像の断片のメモリ効率の良い符号化のためのそれぞれ相応しい符号化規則を選択できるという利点を提供し、この場合、割り当てるステップにおいて、画像／画像の断片の符号化のための符号化規則のどれが使用されたかという情報が、画像／画像の断片のできるだけ迅速かつ一義的な復号化を行えるように保存されることが望ましい。

【0015】

さらに、本明細書で提案されるアプローチの特に有利な一実施形態では、読み込むステップにおいて、１つの画像とは異なる少なくとも１つのさらなる画像およびさらなる符号化規則が読み込まれ、その際、その符号化規則はさらなる符号化規則とは異なっており、かつ割り当てるステップにおいて、画像を符号化するために、さらなる符号化規則のそれぞれ１つのさらなる符号語が、さらなる画像の複数の画素の少なくともそれぞれ１つに割り当てられる。このような実施形態は、全体画像のうちの異なる画像もしくは断片または範囲のために異なる符号化規則を使用でき、これにより、全体画像のうちの画像もしくは断片または範囲内の実情に相応して、メモリ効率の良い符号化のためのそれぞれ好適な符号化規則が使用され得るという利点を提供する。

【0016】

全体画像の復号化の際に、全体画像の個々の断片の間に生じる光学的割断縁をできるだけ回避するため、本明細書で示されるアプローチのさらなる一実施形態によれば、割り当てるステップにおいて、画像のエッジ領域内の画素に、符号語およびさらなる符号語を使用して確定された補助値が割り当てられ得る。その代わりにまたはそれに加えてこの実施形態によれば割り当てるステップにおいて、さらなる画像のエッジ領域内のさらなる画素に、符号語およびさらなる符号語を使用して確定されたさらなる補助値が割り当てられ得る。これに関してはとりわけ、補助値および／またはさらなる補助値の確定の際に、少なくとも１つの符号語およびさらなる符号語を使用して補間が実行され得る。このような補間は、例えば、この画像のさらに内側にある画素のために、この画像の符号化のための符号語のより大きな重みが、それもこの画像と境を接して隣接するさらなる画像の符号化のための符号語の重みより大きな重みが採用されるように行われ得る。

【0017】

その代わりにまたはそれに加えてさらなる一実施形態によれば、読み込むステップにおいて、少なくとも部分的に重なり合う１つの画像および１つのさらなる画像が読み込まれ得る。これにより、この１つの画像およびこの１つのさらなる画像または全体画像の部分断片の復号化が実施でき、その際、復号化された画像または全体画像での光学的アーチファクトが、できるだけ少なく保たれ得るかまたは完全に回避され得る。

【0018】

この方法の実施形態は、例えばソフトウェアもしくはハードウェアにおいて、またはソフトウェアおよびハードウェアから成る混合形態において、例えば情報処理ユニットにおいて実装され得る。

【0019】

本明細書で示されるアプローチはさらに、本明細書で示される方法の１つのバリエーションのステップを相応の機構において実施、制御、または実行するために形成された情報処理ユニットを提供する。情報処理ユニットの形態での本発明のこの実施バリエーションによっても、本発明の基礎となる課題が迅速かつ効率的に解決され得る。

【0020】

このために情報処理ユニットは、信号もしくはデータを処理するための少なくとも１つの計算ユニット、信号もしくはデータを保存するための少なくとも１つのメモリユニット、センサからセンサ信号を読み込むためのもしくはアクチュエータにデータ信号もしくは制御信号を出力するための、センサもしくはアクチュエータに対する少なくとも１つのインターフェイス、および／またはデータの読込もしくは出力のための、通信プロトコルに組み込まれた少なくとも１つの通信インターフェイスを有し得る。計算ユニットは、例えば信号プロセッサ、マイクロコントローラ、またはその類似物であることができ、その際、メモリユニットは、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、または磁気メモリユニットであり得る。通信インターフェイスは、データのワイヤレスおよび／または有線での読込または出力のために形成されていてもよく、これに関し、有線のデータを読み込み得るまたは出力し得る通信インターフェイスは、これらのデータを例えば電気的または光学的に、相応のデータ伝送線から読み込むことができまたは相応のデータ伝送線に出力することができる。

【0021】

本願において情報処理ユニットとは、センサ信号を処理し、かつそれに応じて制御信号および／またはデータ信号を出力する電気機器のことであり得る。情報処理ユニットは、ハードウェアおよび／またはソフトウェアによって形成され得るインターフェイスを有し得る。ハードウェアによる形成の場合、インターフェイスは、例えば情報処理ユニットの非常に様々な機能を内包しているいわゆるシステムＡＳＩＣの一部であり得る。ただし、インターフェイスが専用の集積回路であるかまたは少なくとも部分的には個別の部品から成ることも可能である。ソフトウェアによる形成の場合、インターフェイスは、例えば１つのマイクロコントローラ上でほかのソフトウェアモジュールと共に存在しているソフトウェアモジュールであり得る。

【0022】

機械可読の媒体またはメモリ媒体、例えば半導体メモリ、ハードディスクメモリ、もしくは光学メモリ上で保存でき、かつ上述の実施形態の１つに基づく方法のステップを実施、実行、および／または制御するために使用されるプログラムコードを有するコンピュータプログラム製品またはコンピュータプログラムも、とりわけこのプログラム製品またはプログラムがコンピュータまたは装置上で実行される場合、有利である。
本明細書で示されるアプローチの例示的実施形態を図面に示しており、以下の説明においてより詳しく解説する。

【図面の簡単な説明】

【0023】

【図1】光学センサによって撮影された画像の符号化のための符号化規則を作成するための情報処理ユニットの概略的なブロック図である。

【図2】図１の表示に基づく光学センサとしてのカメラから例えば画像として出力されるような全体画像を示す図である。

【図3A】左の部分図は、全体画像と、頻度分布を確定するための画像としてのそれぞれ考察された全体画像断片とを示す図であり、右の部分図は、この全体画像断片から得られた、頻度分布および相応に割り当てられた符号語のグラフである。

【図3B】左の部分図は、全体画像と、頻度分布を確定するための画像としてのそれぞれ考察された全体画像断片とを示す図であり、右の部分図は、この全体画像断片から得られた、頻度分布および相応に割り当てられた符号語のグラフである。

【図3C】左の部分図は、全体画像と、頻度分布を確定するための画像としてのそれぞれ考察された全体画像断片とを示す図であり、右の部分図は、この全体画像断片から得られた、頻度分布および相応に割り当てられた符号語のグラフである。

【図3D】左の部分図は、全体画像と、頻度分布を確定するための画像としてのそれぞれ考察された全体画像断片とを示す図であり、右の部分図は、この全体画像断片から得られた、頻度分布および相応に割り当てられた符号語のグラフである。

【図4】光学センサによって撮影された画像を符号化するための情報処理ユニットの概略的なブロック図である。

【図5】光学センサによって撮影された画像の符号化の準備のための断片または画像およびさらなる断片またはさらなる画像の概略図である。

【図6】光学センサによって撮影された画像の符号化のための少なくとも１つの符号化規則を作成するための方法の１つの例示的実施形態のフローチャートである。

【図7】光学センサによって撮影された画像を符号化するための方法の１つの例示的実施形態のフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0024】

本発明の好適な例示的実施形態の以下の説明では、異なる図に示された類似に作用する要素に対し、同じまたは類似の符号を使用しており、その際、これらの要素を繰り返し説明はしない。

【0025】

図１は、光学センサ１１０によって撮影された画像１１５の符号化のための符号化規則１０５を作成するための情報処理ユニット１００の概略的なブロック図を示す。情報処理ユニット１００は最初に、例えばカメラとして形成されている光学センサ１１０によって捕捉された画像１１５を読み込むためのインターフェイス１１７を含む。この捕捉された画像１１５は、例えば複数の画素１１８（ピクセルとも言う）の二次元配列として表されており、画素１１８は、例えば行ごとおよび列ごとに配列されている。この場合、これらの画素１１８により、光学センサ１１０によって捕捉された周囲内にあるオブジェクト１１９が表され、これらの画素１１８は、特定の明るさを、場合によっては特定の予め規定された色においても表示し、それぞれの位置で、画像１１５内のオブジェクト１１９を表示する。

【0026】

情報処理ユニット１００はさらに、頻度分布１２２が作成される作成ユニット１２０を含み、この頻度分布１２２に関しては、例えば頻度分布１２２を表示するためのグラフの横座標において、画素１１８内で発生した明るさもしくは光パラメータまたは光信号値１２３の区分が、例えば頻度分布１２２を表示するためのグラフの縦座標１２４での、それぞれ画像１１５の画素１１８内で発生した明るさ／光信号値１２３の数１２４によって示されている。したがって、作成された頻度分布１２２により、どの光信号値１２３が幾つの数１２４で、画像１１５の全範囲のそれぞれの画素１１８において発生しているかが認識され得る。これにより頻度分布１２０を基にして、画像の細部まで正確な表示または符号化のためには、どの光信号値１２３が非常に細かく段階づけて符号化されるべきであるか、およびどの光信号値１２３に対しては、高すぎる情報損失を被ることで、例えば車両の高度自律走行のためのその後の自動評価に必要な精度ではオブジェクト１１９が認識できなくならずに、より大まかな段階づけで十分であるかが非常に簡単に認識され得る。

【0027】

作成ユニット１２０は、その中ですべての光信号値のデータ内容が分析されると理解されてもまたよく、したがって作成ユニット１２０は分析ユニットと表されてもよい。

【0028】

情報処理ユニット１００はさらに、光信号値１２３に符号語１３５を割り当てるために形成された割当ユニット１３０を含む。これに関し、符号語１３５は、光信号値１２３が符号化され得る符号語空間を生じさせるシンボルまたはシンボルの組合せであり得る。例えば符号語１３５は、例えば長さ４ビット、６ビット、１０ビット、１２ビット、１６ビット、２０ビット、または２４ビットの２進数列であり得る。これに関し、画像１１５内の光信号値１２３の符号化のために、同じ長さの符号語１３５が使用されるのが好適であり、したがって例えばすべての符号語１３５が４ビットの長さを有する。この場合、光信号値１２３への符号語１３５の割当規則が符号化規則１０５である。光信号値１２３への符号語１３５のおよびその逆の割当の手順の詳細な説明を以下でさらに詳しく解説する。

【0029】

ここでは、光学センサ１１０の周囲内にあるオブジェクト１１９の配置の様々な場面をできるだけ精密に表示できるように、上述の手順を少なくとももう１回、しかしながら好適には複数回繰り返すことができる。これに関し、画像１１５とは異なる少なくとも１つのさらなる画像１１５’が光学センサ１１０から読み込まれ得る。このさらなる画像１１５’も、さらなる画素１１８’の相応の配列によって構成されることができ、このさらなる画像１１５’から、さらなる頻度分布１２２’が確定でき、このさらなる頻度分布１２２’では、さらなる符号化規則１０５’に相応して、光信号値１２３にさらなる符号語１３５’が割り当てられる。

【0030】

さらに、上述の工程は、時間的に相次いで実施される走査に制限される必要はなく、例えばＳｐｌｉｔ－Ｐｉｘｅｌ構成またはマルチチャネルセンサまたはさらに（ＦＯＶＥＯＮでのような）積層型検出器の場合のような空間的に分離したセンサ素子の読み取りによっても達成され得る。

【0031】

画像１１５（またはさらなる画像１１５’）が、光学センサ１１０の周囲内にあるオブジェクト１１９の配置が再現された全体画像の断片にすぎないことも考えられる。これに関しては例えば、画像１１５およびさらなる画像１１５’は、同時に撮影されてもよく、ただしこの全体画像の異なる部分範囲を表示する。これにより、全体画像の様々な部分範囲のために相応の符号化規則１０５（または１０５’）を作成でき、これにより、表示または符号化の必要な細部精度に応じて、この符号化によって引き起こされる情報損失をできるだけ少なくし得る。

【0032】

情報処理ユニット１００が実験室環境に置かれており、かつ時間的に先行して、例えば現実環境での走行時に光学センサ１１０によって撮影されて一時的にのみ保存された画像１１５または１１５’がインターフェイス１１７を介して読み込まれることも考えられる。つまり符号化規則１０５の作成は、画像１１５の生成直後にリアルタイムで行う必要はない。

【0033】

ここからは、光信号値１２３への符号語１３５の割当の際の手順をより詳しく説明するため、印刷物は、以下の図中の複数の例示的な画像１１５または画像１１５の断片を参照し、これに関し、確定すべき頻度分布１２２のために使用された画像１１５が、全体画像の断片だけかまたは全体画像自体かどうかは重要でない。したがって、簡潔にする理由から、読み込まれた１つだけの画像１１５に基づいて手順をより詳しく説明するが、これを以下の説明において制限的に理解するべきではない。

【0034】

図２は、図１の表示に基づく光学センサ１１０としてのカメラによって例えば画像１１５として出力されるような全体画像２００を示す。これに関し、複数のオブジェクト１１９、例えば車両、トンネルの壁の扉、トンネル内のランプ、トンネル内の路面標示、およびトンネルの入口が認識され得る。ここで、例えば図２に示した全体画像２００を３行および３列に分割すると、この画像の９つの断片が生じ、これらの断片はそれぞれ後に画像１１５として、別々の頻度分布１２２を確定するために考慮され、かつ符号化規則１０５の確定の基礎として使用される。

【0035】

図３Ａ、図３Ｂ、図３Ｃ、および図３Ｄにおいて、それぞれ左の部分図では、全体画像２００と、頻度分布１２２を確定するための画像１１５としてのそれぞれ考察された断片とを示しており、右の部分図では、画像１１５から得られた、頻度分布１２２および相応に割り当てられた符号語１３５（ここでは長さ４ビット、それにより１６個の順序配列された符号語の符号語空間が生じている）のグラフを表示している。

【0036】

これに関し図３Ａでは、全体画像２００の真ん中の列の下の行にある断片としての画像１１５が使用されており、画像１１５としてのこの断片は、全体画像２００内のトンネル内の、濡れており、したがって反射している車道の大きな部分を表示する。相応の頻度分布１２２として、右の部分図内のグラフの真ん中の部分に、光パラメータとしての明るさの非常に均質な範囲が生じ、この範囲は、特に高いまたは特に低い光パラメータとしての明るさをほとんど内包しない。言い換えれば、この画像１１５内の光パラメータ、例えば明るさは非常に近くに集まり、したがって画像１１５内での頻度の高い光信号値１２３のこの範囲内での細部の高い解像度のために、隣接する符号語１３５に対し、符号語１３５に割り当てるべき光信号値１２３間の差の小さい光信号値１２３が割り当てられる。これにより、図３Ａの右の部分図では、符号語１３５を上昇方向に相互に結合線で結ぶと、曲線グラフ３００の非常に急な軌道が生じる。これに関し、これらの符号語１３５の割当が、最小値の符号語１３５に対し、頻度分布からの最低の光信号値の周り（の例えば許容範囲内にある１つの光信号値１３２が割り当てられることも認識され得る。最小値の符号語とは、順序配列において、さらなる先行する符号語１３５を有さない符号語のことであり得る。さらに、最高値の符号語１２３に対しても、頻度分布１２２からの最高の光信号値１２３の周り（の例えば許容範囲内）にある１つの光信号値１２３が割り当てられる。最高値の符号語とは、順序配列において、さらなる後続の符号語１３５を有さない符号語のことであり得る。これにより、符号語１３５の割当により、例えば後の処理段階での非常に有利な復元のために、光信号値１２３の発生のダイナミックレンジが非常に効率的に符号化され得る。

【0037】

これに関し図３Ｂでは、全体画像２００の右の列の一番上の行にある断片としての画像１１５が使用されており、画像１１５としてのこの断片は、全体画像２００内のトンネル内の、車道の上方の天井板とランプの大きな部分を表示する。相応の頻度分布１２２として、図３Ｂの右の部分図内のグラフの真ん中および右の部分に、明るく光るランプの存在により、光パラメータとしての明るさ１２３の非常に不均質な範囲が生じ、この範囲は、真ん中の部分だけでなく、特に高い明るさ１２３も内包する。言い換えれば、この画像１１５内の光パラメータとしての明るさは部分的に互いから非常に遠くに離れ、したがって、画像１１５内での頻度の高い光信号値１２３の最初の真ん中（および右も）の範囲内での細部の高い解像度のために、隣接する符号語１３５に対し、符号語１３５に割り当てるべき光信号値１２３間の差の小さい光信号値１２３が割り当てられる。頻繁に発生している光信号値１２３のこの両方の範囲の間には、画像１１５内ではほとんどまったく生じていない光信号値１２３のさらなる範囲がある。これらの光信号値１２３には細かい区別も必要なく、したがって一般的に言えば、画像１１５内での（ほかの光信号値１２３に比べて）頻度の低い光信号値１２３の範囲内では、隣接する符号語１３５に対し、符号語１３５に割り当てるべき光信号値１２３間の差の大きい光信号値１２３が割り当てられる。これにより、図３Ｂの右の部分図では、符号語１３５を上昇方向に相互に結合線で結ぶと、光信号値１２３が積み上がった範囲内では曲線グラフ３００の非常に急な軌道が生じる。この場合、光信号値１２３が頻繁に発生している両方の範囲の間の範囲では、この曲線グラフ３００は明らかにより平坦な勾配を有する。さらに、これらの符号語１３５の割当が、最小値の符号語１３５に対し、頻度分布１２２からの最低の光信号値１２３の周り（の例えば許容範囲内）にある１つの光信号値１２３を割り当てていることも再び認識され得る。さらに、最高値の符号語１２３に対しても、頻度分布１２２からの最高の光信号値１２３の周り（の例えば許容範囲内）にある１つの光信号値１２３が割り当てられる。

【0038】

これに関し図３Ｃでは、全体画像２００の右の列の真ん中の行にある断片としての画像１１５が使用されており、画像１１５としてのこの断片は、全体画像２００内のオブジェクト１１９としての複数の車両および扉を表示する。相応の頻度分布１２２として、図３Ｃの右の部分図内のグラフの真ん中および右の部分に、明るく照らされたトンネルの壁により、再び光パラメータとしての明るさ１２３の部分的に不均質な範囲が生じ、この不均質な範囲はここでは、能動的に光を放つランプを有する図３Ｂほど強くは現れていない。したがって曲線グラフ３００も、図３Ａの曲線グラフほど急ではなく、しかしながら少なくとも図３Ｂの曲線グラフ３００の真ん中の部分よりは急である。

【0039】

これに関し図３Ｄでは、全体画像２００の右の列の一番下の行にある断片としての画像１１５が使用されており、画像１１５としてのこの断片は、全体画像２００内の、それ以外では暗い車道でのオブジェクト１１９としての複数の反射性の路面標示を表示する。相応の頻度分布１２２として、図３Ｄの右の部分図内のグラフの真ん中の部分に、明るく反射している路面標示により、再び光パラメータとしての明るさ１２３のかなり均質な範囲が生じ、この均質な範囲はここでは全体的に、図３Ａの光信号値１２３の頻度１２４と比較してより低い光信号値１２３に位置している。したがって曲線グラフ３００も、再び図３Ａの曲線グラフのようにかなり急であり、ただしそれぞれより低い光信号値１２３で始まって終わっている。

【0040】

ところで、画像１１５のできるだけメモリ効率の良い符号化を行い得るために、ここからは、確定された符号化規則１０５が有利に用いられ得る。これを以下で、光学センサ１１０によって撮影された画像１１５を符号化するための相応の情報処理ユニット４００に基づいてより詳しく説明する。

【0041】

図４は、光学センサ１１０によって撮影された画像１１５を符号化するための情報処理ユニット４００の概略的なブロック図を示す。情報処理ユニット１００は最初に、ここでも例えばカメラとして形成されている光学センサ１１０から画像１１５の少なくとも１つの断片を読み込むためのインターフェイス１１７を含む。この読み込まれた画像１１５は、例えばここでも複数の画素１１８（ピクセルとも言う）の二次元配列として表されており、画素１１８は、例えば行ごとおよび列ごとに配置されている。この場合、これらの画素１１８により、光学センサ１１０によって捕捉された周囲内にあるオブジェクト１１９が表され、これらの画素１１８は、特定の明るさを、場合によっては特定の予め規定された色においても表示し、それぞれの位置で、画像１１５内のオブジェクト１１９を表示する。

【0042】

さらに、例えばここでは情報処理ユニット４００の外に配置されている（しかしながら情報処理ユニット４００の中に配置されていてもよい）メモリ４０５から、符号化規則１０５および場合によっては少なくとも１つのさらなる符号化規則１０５’が、インターフェイス１１７を介して読み込まれ得る。この符号化規則１０５またはさらなる符号化規則１０５’は、例えば上述の説明に相応して確定されたような割当規則である。符号化規則は、例えば、画像の断片の１つの画素の１つの明るさまたは光パラメータの、複数の区別可能な符号語の１つへの割当を表すことができ、この符号化規則１０５によれば、２つの隣接する符号語１３５に割り当てられた光パラメータとしての明るさ１２３間の少なくとも１つの第１の差が、２つのさらなる隣接する符号語１３５に割り当てられた光パラメータとしての明るさ１２３間の第２の差とは異なる。これにより、特に、画像１１５内での様々な光パラメータとしての明るさの発生の頻度分布を考慮することで得られるような、符号語１３５への光信号値の不均一な割当を表す符号化規則１０５が読み込まれ得る。その後、割当ユニット１３０内では例えば、画像１１５を符号化し、それを基に符号化された画像４２０を得るために、それぞれ１つの符号語が、画像の断片の複数の画素の少なくともそれぞれ１つに割り当てられる。この符号化された画像１４０はその後、例えば図４には示されない画像処理ユニット内、例えば車両の運転者支援システム内でさらに処理され、保存され、または例えばさらなる処理のための中央計算ユニットもしくはその他の道路使用者に送信され得る。

【0043】

さらに、例えばインターフェイス１１７内で既に、画像１１５内で発生している光パラメータとしての明るさの頻度の分析が行われ、かつ得られた分析結果に依存して、複数の符号化規則１０５のうちの１つの特定の符号化規則が選択されてもよい。このような可能性は、本来の符号化または画素１１８への符号語の割当の前に既に、使用すべき符号化規則１０５を選択するという利点を提供し、この符号化規則１０５は、その時々に符号化すべき画像１１５内にも存在している非常に類似した頻度分布に基づく。これにより、その時々の画像１１５の符号化に最適な符号化規則１０５のダウンロードまたは読込により、非常に迅速に、かつ低い数値的または回路技術的なコストで、画像１１５のメモリ効率の良い符号化が達成され得る。

【0044】

上で符号化規則１０５または１０５’の確定の際に既に詳述したように、画像１１５または１１５’の読み込まれた断片は、全体画像２００の（少なくとも部分的に互いに異なる）部分区間であってもよく、これらの部分区間は、同時に撮影され、しかしながら全体画像２００の別の範囲を表示する。すなわち、画像１１５の符号化の際も、図３の部分図３Ａ、部分図３Ｂ、部分図３Ｃ、および部分図３Ｄの表示に相応して、画像／全体画像２００の個々の断片（ここでは画像１１５またはさらなる画像１１５’と言う）が、異なる符号化規則１０５または１０５’（つまり、１つの符号化規則１０５および少なくとも１つのさらなる符号化規則１０５’）によって符号化され得る。これにより、異なる画像１１５または１１５’内の異なる実情または異なる必要な細部鮮鋭度を十分に顧慮し得る。

【0045】

ところで、図２の表示に相応する全体画像２００が、複数の（部分）画像１１５または１１５’に分割および符号化される場合、このように区間ごとに符号化された画像４２０の復号化により、画像アーチファクト、例えば区間の接合部分における縁が生じ得る。とりわけ、光学センサ１００の前の場面を自動的に評価できるよう、オブジェクトまたは状況を認識するための自動的なさらなる画像処理が実施されるべき場合、このような画像アーチファクトはできるだけ回避されるべきである。そこで、このような画像アーチファクトまたは縁を回避するために、以下により詳しく説明するような、画像１１５の符号化のさらに最適化された形態が使用され得る。

【0046】

図５は、断片または画像１１５およびさらなる断片またはさらなる画像１１５’の概略図を示す。この画像およびさらなる画像は、図２に示したような全体画像２００のうちの隣接する区間にある。ここで、画像１１５の画素１１８が符号化規則１０５によって符号化され、かつさらなる画像１１５’のさらなる画素１１８’がさらなる符号化規則１０５’によって符号化される場合、これらの画像アーチファクトが、例えば画像１１５がさらなる画像１１５’と境を接している境界範囲５００内で生じ得る。これを回避するため、例えば画像１１５の画素１１８のために補助値５１０を読み込むことができ、この補助値５１０は、当該の画素１１８に割り当てられた符号化規則１０５の符号語１３５と、さらなる画像１１５’のさらなる画素１８０’に、さらなる符号化規則１０５’に相応して割り当てられたさらなる符号語１３５とを使用して確定される。補助値５１０の確定は、例えば、画素１１８が境界線５００に近ければ近いほどさらなる符号語１３５’の重みが上昇する解釈を使用して行われ得る。さらなる画像１１５’のさらなる画素１１８’に割り当てられたさらなる補助値５２０の確定も、例えばさらなる画素１１８’が境界線５００に近ければ近いほど符号語１３５の重みが上昇する解釈を使用して行われ得る。これにより、それぞれの画素１１８、１１８’に割り当てられた符号語１３５、１３５’または補助値５１０、５２０のできるだけ緩やかなまたは連続的な移行が達成でき、これにより、相応の画像アーチファクトが場合によっては回避され得る。

【0047】

その代わりにまたはそれに加えて画像１１５またはさらなる画像１１５’は、これらの画像が少なくとも部分的に重なり合い（これが図５でのさらなる画像１１５’の破線の表示によって示されているように）、それにより例えば同一の画素１１８または１１８’のために、一方では１つの符号語１３５および他方では１つのさらなる符号語１３５’が確定されるように、選択または決定されてもよい。この場合には例えば、相応の補助値５１０が、符号語１３５およびさらなる符号語１３５’を使用して、例えば通知によって確定されてもよい。

【0048】

図６は、光学センサによって撮影された画像の符号化のための少なくとも１つの符号化規則を作成するための方法６００の１つの例示的実施形態のフローチャートを示し、この方法６００は、少なくとも、光学センサによって撮影された画像を読み込むステップ６１０を有する。この方法８００はさらに、画像内の異なる様々な画素における光信号値の発生の頻度分布を作成するステップ６２０を含む。この方法６００は最後に、光学センサによって撮影された画像の符号化のための少なくとも１つの符号化規則を作成するために、頻度分布を使用して光信号値に符号語を割り当てるステップ６３０を含む。

【0049】

図７は、光学センサによって撮影された画像を符号化するための方法７００の１つの例示的実施形態のフローチャートを示す。この方法７００は、画像の少なくとも１つの断片および符号化規則を読み込むステップ７１０を含み、この符号化規則は、画像の断片の１つの画素の１つの明るさまたは光パラメータの、複数の区別可能な符号語の１つへの割当を表し、この符号化規則によれば、２つの隣接する符号語に割り当てられた明るさまたは光パラメータ間の少なくとも１つの第１の差は、２つのさらなる隣接する符号語に割り当てられた明るさまたは光パラメータ間の第２の差とは異なる。方法８００はさらに、画像を符号化するために、それぞれ１つの符号語を、画像の断片の複数の画素の少なくともそれぞれ１つの画素に割り当てるステップ７２０を含む。

【0050】

まとめると、本明細書で示されるアプローチが、光学センサによって撮影された画像の符号化のためのおよび光学センサによって撮影された画像の符号化のための少なくとも１つの符号化規則を作成するための両方の開示された方法により、光学センサからのセンサデータの伝送、処理、および保存のための必要なデータ深度の低減を、損失がなくはない情報削減によって行う可能性を開くということが分かる。これに関しては、特に以下に示す様々な観点に特別な注目が向けられ得る。

【0051】

１．）情報損失が場所的および時間的に可変に調整可能であるように、情報削減が選択される。

【0052】

この関連で場所的に可変の調整とは、情報圧縮機能が、センサによって捕捉された画像１１５としての二次元アレイ（例えば画像センサの場合）上のまたは三次元ボリューム要素（３Ｄセンサの場合）内の「ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ ｉｎｔｅｒｅｓｔ」に応じて行われ得るということであり得る。符号化に特に有用な、画像のこのような選択の特殊形態は、例えば、
ａ．光学中心に対して放射対称的に広がっている画像または画像の断片であり、
ｂ．予め規定されたタイル、例えば左上、真ん中の上、右上、．．．に個別に広がっている画像または画像の断片であり、
ｃ．ラスタライズされて存在している情報の規定の座標、例えば目標座標ｘ，ｙで比較的広く広がっている画像または画像の断片であり、この場合、目標座標の周りの任意に規定された可変の範囲内で機能適用が行われ得る。実務的な理由から、断片または画像１１５は、たいてい目標座標を中心として対称的に選択される。

【0053】

この関連でさらに時間的に可変の調整とは、圧縮のための基準が、システムスタート時に定まっているのではなく、
ａ）フレームごとに圧縮を変更するのが望ましいような、速く変化し得る状況に反応するために（例えばトンネルへの進入など）、
ｂ）遅いパラメータドリフト（例えば昼と夜の移り変わり、温度ドリフト、汚れ、または経年劣化ドリフト）への適合を可能にするために、
時々変えられるということであり得る。

【0054】

２）．後続プロセスに対する影響が無害であるかまたは最小限の影響を及ぼす（つまり或る閾値より下にある）ように、情報削減が選択される。

【0055】

与えられた検出条件下で、提供されているハードウェアリソースの最大限の活用（動的にも割り振られ得る）が行われるように圧縮が選択されるのが好都合である。（項目１．２を参照）

【0056】

ここでは例として、人間視覚システムでもそうであることが挙げられ得る。
３．）情報削減が、
ａ）局所領域に関するまたは全体画像の、統計学的量に基づいて行われる。
例では、これはルミナンス情報であり、さらなるパラメータはクロミナンスまたはさらに深度情報である（例えばステレオ視差またはＴＯＦ（ｔｉｍｅ ｏｆ ｆｌｉｇｈｔ）信号から導き出される
ｂ）データの所望の目標ビット深度に基づいて行われる。

【0057】

４．）線形オーバーラップ機能による様々なタイル内の情報削減が、選択されたタイルの縁で重要なパラメータ（ルミナンス、コントラスト、色など）の不連続的な急変が現れないように変更／適合され、これは、ブロックアーチファクトの回避のために有利である。

【0058】

５．）後置されたシステムへの伝送が行われる前に既に、およびこのシステムの帯域幅要求を小さく保ってシステム全体のエネルギー需要を減らすために、処理チェーン全体が「ｉｎ Ｓｉｔｕ」で、例えば画像センサまたはその中に組み込まれた情報処理ユニット上で行われる。

【0059】

１つの例示的実施形態が、第１の特徴と第２の特徴の間に「および／または」結合を含む場合、これは、この例示的実施形態が、一実施形態によれば第１の特徴も第２の特徴も有し、さらなる一実施形態によれば第１の特徴だけかまたは第２の特徴だけを有すると読むべきである。

【図1】

【図2】

【図3A】

【図3B】

【図3C】

【図3D】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】