【手続補正書】
【提出日】平成27年5月28日(2015.5.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を処理する方法であって、
第１画像（１３２）において識別された第１特徴（１３６）のクラスタを、第１の画像での位置を有する第１特徴ごとに識別するステップであって、クラスタ（１５６）の内の各クラスタ（１５７）は第１特徴（１３６）からの第１グループの特徴（１５９）を含み、それにより、第１の画像の位置のグループを確定する、ステップと、
クラスタ（１５６）のうちの各クラスタ（１５７）を、第２画像（１３４）において識別された第２特徴（１３８）からの第２グループの特徴（１６３）を含む対応するクラスタ（１６１）とともに表示するための変換を、対応するクラスタが第２画像の位置のグループを確定するように、第２画像の位置である第２特徴ごとに、第１画像（１３２）の第１特徴（１３６）と第２画像（１３４）の第２特徴との間の初期対応を使用して識別するステップと、
第１特徴（１３６）のクラスタ（１５６）からのクラスタのセット（１６２）を、各クラスタ（１５７）に対して識別された変換を使用して識別するステップと、
第１画像（１３２）を第２画像（１３４）とともに表示するための最終変換（１７２）を、クラスタのセット（１６２）を使用して識別するステップと、を含み、
クラスタ（１５６）のうちの各クラスタ（１５７）を、第２画像（１３４）において識別された第２特徴（１３８）からの第２グループの特徴（１６３）を含む対応するクラスタ（１６１）とともに表示するための変換を、対応するクラスタが第２画像の位置のグループを確定するように、第２画像の位置である第２特徴ごとに、第１画像（１３２）の第１特徴（１３６）と第２画像（１３４）の第２特徴（１３８）との間の初期対応を使用して識別するステップが、
初期対応を使用して、クラスタ（１５６）のクラスタ（１５７）の第１グループの特徴（１５９）に対応する第２画像（１３４）において識別された第２特徴（１３８）から特徴（１３０）を、第２グループの特徴（１６３）として識別するステップであって、第２グループの特徴（１６３）は、対応するクラスタ（１６１）を形成する、ステップと、
最小二乗アルゴリズムを使用して、クラスタ（１５７）を対応するクラスタ（１６１）とともに表示するための変換を識別するステップであって、変換により、クラスタ（１５７）の第１グループの特徴（１５９）を対応するクラスタ（１６１）の第２グループの特徴（１６３）に合わせて位置調整するために、クラスタ（１５７）の第１グループの特徴（１５９）を第２画像（１３４）に投影するステップと、を含み、
クラスタ（１５６）からクラスタのセット（１６２）を、各クラスタ（１５７）に対して識別された変換（１５５）を使用して識別するステップが、
変換を使用して、第１グループの特徴（１５９）が投影される第２画像（１３４）の第１グループの位置（１５８）を識別するステップと、
第１グループの特徴（１５９）の第１グループの位置（１５８）と、第２グループの特徴（１６３）の第２画像（１３４）の第２グループの位置（１６８）との間の距離を使用して、投影エラー（１６４）を識別するステップと、
クラスタ（１５７）の第１グループの特徴（１５９）を対応するクラスタ（１６１）の第２グループの特徴（１６３）に沿って位置調整するために、投影エラー（１６４）が選択閾値（１７０）よりも小さい時に、クラスタ（１５７）をクラスタのセット（１６２）に追加するステップと、を含む、方法。
【請求項２】
第１画像（１３２）の第１特徴（１３６）と第２画像（１３４）の第２特徴（１３８）との間の初期対応を、第１画像（１３２）を第２画像（１３４）とともに表示するための初期変換を使用して識別するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
第１画像（１３２）において識別された第１特徴（１３６）及び第２画像（１３４）において識別された第２特徴（１３８）と、ランダム・サンプル・コンセンサス・アルゴリズムを使用して第１画像（１３２）を第２画像（１３４）とともに表示するための初期の変換（１４２）を識別するステップをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
第１画像（１３２）において識別された第１特徴（１３６）のクラスタを、第１の画像での位置を有する第１特徴ごとに識別するステップが、
第１特徴（１３６）を使用して最小スパニング木（１４６）を形成するステップであって、最小スパニング木（１４６）はノード（１４８）と複数のブランチ（１５０）を含み、ノード（１４８）のうちの各ノードは第１特徴（１３６）の特徴であり、複数のブランチ（１５０）の各ブランチはウエイト（１５２）を有する、ステップと、
任意のブランチのウエイト（１５２）が第１特徴（１３６）の複数のクラスタ（１３６）を形成するための選択ウエイトよりも大きい時に、最小スパニング木（１４６）から、複数のブランチ（１５０）のうちの任意のブランチを除去するステップであって、複数のクラスタ（１３６）の各クラスタは第１特徴（１３６）からの第１グループの特徴を含む、ステップと、を含む、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
クラスタ（１５６）からクラスタのセット（１６２）を、各クラスタ（１５７）に対して識別された変換を使用して識別するステップが、
クラスタ（１５７）に対して識別された変換の投影エラー（１６４）が選択閾値（１７０）よりも小さい時に、クラスタ（１５６）のうちのあるクラスタをクラスタのセット（１６２）に追加するステップを含む、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
第１画像（１３２）を第２画像（１３４）とともに表示するための最終変換（１７２）を、クラスタのセット（１６２）を使用して識別するステップが、
クラスタのセット（１６２）の特徴と、ランダム・サンプル・コンセンサス・アルゴリズムを使用して、第１画像（１３２）を第２画像（１３４）とともに表示するための最終変換を識別するステップを含む、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
第１画像（１３２）の第１特徴（１３６）と、第２画像（１３４）の第２特徴（１３８）を識別するステップと、
線分検出アルゴリズムを使用して第１画像（１３２）の第１線と、第２画像（１３４）の第２線を識別するステップと、
第１線の線の交点を第１特徴（１３６）として、第２線の線の交点を第２特徴（１３８）として識別するステップと、をさらに含む、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
第１画像（１３２）の第１特徴（１３６）と、第２画像（１３４）の第２特徴（１３８）を識別するステップが、特徴検出モジュール（１２４）を使用して行われ、特徴検出モジュール（１２４）は、シュテーガーアルゴリズム、キャニー線分検出アルゴリズム、エッジ検出アルゴリズム、ハフ変換、スケール不変特徴変換、ｓｐｅｅｄｅｄ  ｕｐ  ｒｏｂｕｓｔ特徴検出器（ＳＵＲＦ検出器）、Ｋａｎａｄｅ−Ｌｕｃａｓ−Ｔｏｍａｓｉ変換のうちの少なくとも１つを使用して、第１特徴と第２特徴を識別する、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
最終変換を使用して、第１画像（１３２）を第２画像（１３４）とともに表示して、所望の精度（１７４）で第１画像（１３２）を第２画像（１３４）に沿って位置調整するステップであって、第１画像（１３２）と第２画像（１３４）は、正射修正された合成開口レーダー画像（１１４）である、ステップをさらに含む、請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
画像処理モジュール（１０４）を含み、
画像処理モジュール（１０４）は、
第１画像（１３２）において識別された第１特徴（１３６）のクラスタ（１５６）であって、クラスタ（１５６）のうちの各クラスタ（１５７）が第１特徴（１３６）からの第１グループの特徴（１５９）を含み、それにより、第１の画像の位置のグループを確定する、クラスタ（１５６）を、第１の画像での位置を有する第１特徴ごとに識別し、
クラスタ（１５６）の各クラスタ（１５７）を、第２画像（１３４）において識別された第２特徴（１３８）からの第２グループの特徴（１６３）を含む対応するクラスタ（１６１）とともに表示するための変換を、対応するクラスタが第２画像の位置のグループを確定するように、第２画像の位置である第２特徴ごとに、第１画像（１３２）の第１特徴（１３６）と、第２画像（１３４）の第２特徴（１３８）との間の初期対応（１４１）を使用して識別し、
各クラスタ（１５７）に対して識別された変換（１５５）を使用して、第１特徴（１３６）のクラスタ（１５６）からクラスタのセット（１６２）を識別し、
クラスタのセット（１６２）を使用して、第１画像（１３２）を第２画像（１３４）とともに表示するための最終変換（１７２）であって、第１画像（１３２）において識別された第１特徴（１３６）のクラスタ（１５６）を識別するように構成されている画像処理モジュール（１０４）は、第１特徴（１３６）を使用して最小スパニング木（１４６）を形成するように構成されており、最小スパニング木（１４６）は、ノード（１４８）と複数のブランチ（１５０）を含み、ノード（１４８）の各ノードは、第１特徴（１３６）の特徴であり、複数のブランチ（１５０）の各ブランチはウエイト（１５２）を有する、最終変換（１７２）を識別し、
任意のブランチのウエイト（１５２）が第１特徴（１３６）のクラスタ（１５６）を形成するための選択ウエイトよりも大きい時に、最小スパニング木（１４６）から、複数のブランチ（１５０）のうちの任意のブランチであって、クラスタ（１５６）の各クラスタ（１５７）は、第１特徴（１３６）からの第１グループの特徴を含む、任意のブランチを除去するように構成されており、
画像処理モジュール（１０４）は、
初期対応を使用して、クラスタ（１５６）のクラスタ（１５７）の第１グループの特徴（１５９）に対応する第２画像（１３４）において識別された第２特徴（１３８）から特徴（１３０）を、第２グループの特徴（１６３）として識別するステップであって、第２グループの特徴（１６３）は、対応するクラスタ（１６１）を形成する、ステップと、
最小二乗アルゴリズムを使用して、クラスタ（１５７）を対応するクラスタ（１６１）とともに表示するための変換（１５５）を識別するステップであって、変換により、クラスタ（１５７）の第１グループの特徴（１５９）を対応するクラスタ（１６１）の第２グループの特徴（１６３）に合わせて位置調整するために、クラスタ（１５７）の第１グループの特徴（１５９）を第２画像（１３４）に投影するステップと、により、クラスタ（１５６）の各クラスタ（１５７）を、第２画像（１３４）において識別された第２特徴（１３８）からの第２グループの特徴（１６３）を含む対応するクラスタ（１６１）とともに表示するための変換を、対応するクラスタが第２画像の位置のグループを確定するように、第２画像の位置である第２特徴ごとに、第１画像（１３２）の第１特徴（１３６）と、第２画像（１３４）の第２特徴（１３８）との間の初期対応（１４１）を使用して識別するように構成されており、
画像処理モジュール（１０４）は、
クラスタ（１５６）からクラスタのセット（１６２）を、各クラスタ（１５７）に対して識別された変換（１５５）を使用して識別するステップが、
変換を使用して、第１グループの特徴（１５９）が投影される第２画像（１３４）の第１グループの位置（１５８）を識別するステップと、
第１グループの特徴（１５９）の第１グループの位置（１５８）と、第２グループの特徴（１６３）の第２画像（１３４）の第２グループの位置（１６８）との間の距離を使用して、投影エラー（１６４）を識別するステップと、
クラスタ（１５７）の第１グループの特徴（１５９）を対応するクラスタ（１６１）の第２グループの特徴（１６３）に沿って位置調整するために、投影エラー（１６４）が選択閾値（１７０）よりも小さい時に、クラスタ（１５７）をクラスタのセット（１６２）に追加するステップと、により、各クラスタ（１５７）に対して識別された変換（１５５）を使用して、第１特徴（１３６）のクラスタ（１５６）からクラスタのセット（１６２）を識別するように配置されている、装置。
【請求項１１】
各クラスタ（１５７）に対して識別された変換を使用して、クラスタ（１５６）からクラスタのセット（１６２）を識別する際に、画像処理モジュール（１０４）は、クラスタ（１５７）に対して識別された変換の投影エラー（１６４）が選択閾値（１７０）よりも小さい時に、クラスタ（１５６）のクラスタ（１５７）をクラスタのセット（１６２）に追加するように構成されている、請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
第１画像（１３２）の第１特徴（１３６）と、第２画像（１３４）の第２特徴（１３８）を識別する、画像処理モジュール（１０４）の特徴検出モジュール（１２４）と、
第１画像（１３２）と第２画像（１３４）を生成する、画像処理モジュール（１０４）と連通しているセンサシステム（１０２）と、をさらに含む、請求項１０又は１１に記載の装置。