【手続補正書】
【提出日】平成22年12月2日(2010.12.2)
【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】
解像度を問わず、入力された画像について画像の品質を決定する方法であって、
受け取った画像についてリッジフローを判断するステップ、
リッジフローの配列を構築するステップ、および
前記画像の一以上の領域を識別するステップを備え、
さらに、前記画像の品質を決定し、記録するステップを備えたこと、
を特徴とする画像品質決定方法。
【請求項２】
請求項１の方法であって、さらに、前記画像の一部に対し、バウンディングボックスを割り当てるステップを備えたこと、
を特徴とする画像品質決定方法。
【請求項３】
請求項１の方法であって、さらに、前記画像の掌性を判断するステップを備えたこと、
を特徴とする画像品質決定方法。
【請求項４】
請求項１の方法であって、さらに、複数の受け取り画像について、品質の履歴分析、掌性の判断およびバウンディングボックスの割り当ての、一以上を実行するステップ、を備えたこと、
を特徴とする画像品質決定方法。
【請求項５】
請求項１の方法であって、さらに、画像の解像度に基づき、前記画像についてのグリッド間隔を決定するステップ、を備えたこと、
を特徴とする画像品質決定方法。
【請求項６】
請求項５の方法であって、さらに、前記画像解像度に基づき、処理ウインドウならびにフーリエ係数周波数を変更するステップ、を備えたこと、
を特徴とする画像品質決定方法。
【請求項７】
請求項１の方法であって、さらに、前記画像についてグリッドのポイントを選択するステップ、ならびに、異なる角度における所定数の周波数分の前記グリッドポイントの周囲のサブウインドウについて、各画像グリッドポイント毎にフーリエ係数を決定するステップ、を備えたこと、
を特徴とする画像品質決定方法。
【請求項８】
請求項７の方法であって、さらに、異なる角度における前記所定数の周波数ならびに隣接するリッジフロー間のピークの相関に基づき、相関マップを決定するステップ、を備えたこと、
を特徴とする画像品質決定方法。
【請求項９】
請求項１の方法であって、さらに、相関マップからピークのリッジフロー角度を決定するステップ、を備えたこと、
を特徴とする画像品質決定方法。
【請求項１０】
請求項１の方法であって、さらに、相関マップを平均化するステップ、を備えたこと、
を特徴とする画像品質決定方法。
【請求項１１】
請求項１の方法において、前記方法は、リアルタイムで実行されること、
を特徴とする画像品質決定方法。
【請求項１２】
画像品質決定方法であって、
平均コントラストを決定するステップ、
ピークのフーリエ係数を決定するステップ、および
リッジフロー検出と隣接するリッジフロー検出間のピーク角度の一致を決定するステップ、を備えたこと、
を特徴とする画像品質決定方法。
【請求項１３】
請求項１２の方法であって、さらに、前記受け取り画像を記録するステップ、を備えたこと、
を特徴とする画像品質決定方法。
【請求項１４】
請求項１２の方法において、前記受け取り画像は、細分化情報を含むこと、
を特徴とする画像品質決定方法。
【請求項１５】
請求項１２の方法において、前記受け取り画像は、リッジフロー情報を含むこと、
を特徴とする画像品質決定方法。
【請求項１６】
請求項１２の方法であって、さらに、前記画像決定方法に基づき、フィードバックを決定し、与えるステップ、を備えたこと、
を特徴とする画像品質決定方法。
【請求項１７】
細分化方法であって、
隣接するリッジフローの検出結果をグループに集めるステップ、
一以上の大きなクラスタの方向を決定するステップ、
主な配向角度を決定するステップ、および
被検セグメントの配向角度を介して接続可能な前記一以上の大きなクラスタをグループ分けするステップ、を備えたこと、
を特徴とする細分化方法。
【請求項１８】
請求項１７の方法であって、さらに、セグメント化されていないクラスタグループを除去するステップ、を備えたこと、
を特徴とする細分化方法。
【請求項１９】
請求項１７の方法であって、さらに、セグメント化された各クラスタグループの最後のクラスタを、指の先端として認識するステップ、を備えたこと、
を特徴とする細分化方法。
【請求項２０】
請求項１９の方法であって、さらに、前記指の先端を切り取るステップ、を備えたこと、
を特徴とする細分化方法。
【請求項２１】
請求項１９の方法であって、さらに、各指の先端に対してバウンディングボックスを決定するステップ、を備えたこと、
を特徴とする細分化方法。
【請求項２２】
解像度を問わず、入力された画像について画像の品質を決定するモジュールであって、
受け取った画像のリッジフローを決定し、リッジフロー配列を構築するとともに前記画像の一以上の領域を識別するため適用されるリッジフローモジュール、を備えたこと、
を特徴とする画像品質決定システム。
【請求項２３】
請求項２２のシステムであって、さらに、前記画像の品質を決定し、記録するため適用される品質決定モジュール、を備えたこと、
を特徴とするシステム。
【請求項２４】
請求項２２のシステムにおいて、前記リッジフローモジュールは、さらに、前記画像の一部にバウンディングボックスを割り当てるため適用されること、
を特徴とするシステム。
【請求項２５】
請求項２２のシステムであって、さらに、前記画像の掌性を決定するため適用される掌性モジュールを備えたこと、
を特徴とするシステム。
【請求項２６】
請求項２２のシステムであって、さらに、一以上の品質について複数の受取り画像の履歴分析、掌性の判断およびバウンディングボックスの割り当てを実行するため適用される自動キャプチャモジュールを備えたこと、
を特徴とするシステム。
【請求項２７】
請求項２２のシステムであって、さらに、画像の解像度に基づき、前記画像のグリッドの間隔を決定するために適用されること、
を特徴とするシステム。
【請求項２８】
請求項２７のシステムであって、さらに、前記画像の解像度に基づき、処理ウインドウならびにフーリエ係数周波数を変更するため適用されること、
を特徴とするシステム。
【請求項２９】
請求項２２のシステムであって、さらに、前記画像についてグリッドのポイントを選択するとともに、異なる角度における所定数の周波数分の前記グリッドポイントの周囲のサブウインドウについて、各画像グリッドポイント毎にフーリエ係数を決定するため適用されること、
を特徴とするシステム。
【請求項３０】
請求項２２のシステムであって、さらに、異なる角度における前記所定数の周波数ならびに隣接するリッジフロー間のピークの相関に基づき、相関マップを決定するため適用されること、
を特徴とするシステム。
【請求項３１】
請求項２２のシステムであって、さらに、相関マップからピークのリッジフロー角度を決定するために適用されること、
を特徴とするシステム。
【請求項３２】
請求項２２のシステムであって、さらに、相関マップを平均化するために適用されること、
を特徴とするシステム。
【請求項３３】
請求項２２のシステムであって、さらに、本システムは、リアルタイムで動作すること、
を特徴とするシステム。
【請求項３４】
請求項２２のシステムであって、さらに、前記入力画像を再度サンプリングするため適用されるサンプリングモジュールを備えたこと、
を特徴とするシステム。
【請求項３５】
解像度を問わず、入力画像について画像の品質を決定するシステムであって、
受け取った画像についてリッジフローを判断する手段、
リッジフローの配列を構築する手段、および
前記画像の一以上の領域を識別する手段、を備えたこと、
を特徴とする画像品質決定システム。
【請求項３６】
請求項３５のシステムであって、さらに、前記画像の品質を決定し、記録する手段を備えたこと、
を特徴とするシステム。
【請求項３７】
請求項３５のシステムであって、さらに、前記画像の一部に対し、バウンディングボックスを割り当てる手段を備えたこと、
を特徴とするシステム。
【請求項３８】
請求項３５のシステムであって、さらに、前記画像の掌性を判断する手段を備えたこと、
を特徴とするシステム。
【請求項３９】
請求項３５のシステムであって、さらに、一以上の品質について複数の受取り画像の履歴分析、掌性の判断およびバウンディングボックスの割り当てを実行する手段を備えたこと、
を特徴とするシステム。
【請求項４０】
請求項３５のシステムであって、さらに、画像の解像度に基づき、前記画像についてのグリッド間隔を決定する手段を備えたこと、
を特徴とするシステム。
【請求項４１】
請求項３５のシステムであって、さらに、前記画像解像度に基づき、処理ウインドウならびにフーリエ係数周波数を変更する手段を備えたこと、
を特徴とするシステム。
【請求項４２】
請求項３５のシステムであって、さらに、前記画像についてグリッドのポイントを選択するとともに、異なる角度における所定数の周波数分の前記グリッドポイントの周囲のサブウインドウについて、各画像グリッドポイント毎にフーリエ係数を決定する手段を備えたこと、
を特徴とするシステム。
【請求項４３】
請求項４２のシステムであって、さらに、異なる角度における前記所定数の周波数ならびに隣接するリッジフロー間のピークの相関に基づき、相関マップを決定する手段を備えたこと、
を特徴とするシステム。
【請求項４４】
請求項３５のシステムであって、さらに、相関マップからピークのリッジフロー角度を決定する手段を備えたこと、
を特徴とするシステム。
【請求項４５】
請求項３５のシステムであって、さらに、相関マップを平均化する手段を備えたこと、
を特徴とするシステム。
【請求項４６】
請求項３５のシステムにおいて、前記システムは、リアルタイムで動作すること、
を特徴とするシステム。
【請求項４７】
画像品質決定システムであって、
受け取った画像において、各検出毎にリッジフロー検出結果を判断する手段、
平均コントラストを決定する手段、
ピークのフーリエ係数を決定する手段、および
リッジフロー検出ならびに隣接するリッジフロー検出間のピーク角度の一致を決定する手段、を備えたこと、
を特徴とする画像品質決定システム。
【請求項４８】
請求項４７のシステムであって、さらに、前記受け取り画像を記録する手段、を備えたこと、
を特徴とする画像品質決定システム。
【請求項４９】
請求項４７のシステムにおいて、前記受け取り画像は、細分化情報を含むこと、
を特徴とする画像品質決定システム。
【請求項５０】
請求項４７のシステムにおいて、前記受け取り画像は、リッジフロー情報を含むこと、
を特徴とする画像品質決定システム。
【請求項５１】
請求項４７のシステムであって、さらに、前記画像決定方法に基づき、フィードバックを決定し、与える手段、を備えたこと、
を特徴とする画像品質決定システム。
【請求項５２】
細分化システムであって、
隣接するリッジフローの検出結果を集めてグループにする手段、
一以上の大きなクラスタの方向を決定する手段、
主な配向角度を決定する手段、および
被検セグメントの配向角度を介して接続可能な前記一以上の大きなクラスタを一以上のセグメントクラスタグループにする手段、を備えたこと、
を特徴とする細分化システム。
【請求項５３】
請求項５２のシステムであって、さらに、セグメント化されていないクラスタグループを除去する手段を備えたこと、
を特徴とする細分化システム。
【請求項５４】
請求項５２のシステムであって、さらに、各セグメントクラスタグループの最後のクラスタを、指の先端として認識する手段を備えたこと、
を特徴とする細分化システム。
【請求項５５】
請求項５４のシステムであって、さらに、前記指の先端を切り取る手段を備えたこと、
を特徴とする細分化システム。
【請求項５６】
請求項５４のシステムであって、さらに、各指の先端に対するバウンディングボックスを決定する手段、を備えたこと、
を特徴とする細分化システム。
【請求項５７】
コンピュータ可読媒体であって、
その上に、請求項１から請求項２２のいずれかの機能を実行するための命令を記憶したこと、
を特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項５８】
画像品質決定方法。