(57)【要約】【課題】センサーによって、波若しくは光で観察若しくはセンス（観測）されたＮ次元像をＮ＋Ｍ次元データに変換することが出来るシステム。（Ｎ、Ｍはナンバー）。人に安全で、サイズが違っていても３次元像を３次元データに変換することが出来る手段。２次元像を３次元像若しくは３次元データに変換すること。３次元像を３次元データに変換すること。複数の２次元像から３次元像若しくは３次元データを製作すること。【解決手段】単数若しくは複数のイメージ・ファイル（ス）から、所望の多次元データ若しくは描写像を適宜に計算若しくは解析して、獲得する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
図面、要約書、明細書によって示唆さる、情報読み取り・システム。
【請求項２】
請求項１において、図面、要約書、明細書によって示唆さる、インプット・システムのプロセスにおいて、
１）  必要なら、コントラスト若しくはコントラスト差によって、ポイント若しくは複数のポイントにオート・フォーカスをする。
２）  必要なら、深さの情報も得る。
１）  オートにフォーカスをコントロールして、０Ｄ次元、若しくは１次元、若しくは２次元若しくは３次元若しくは４次元イ若しくは５次元若しくは多次元情報を獲得する。
２）  必要なら、セクションわけをする。
５）  ０Ｄ次元、若しくは１次元、若しくは２次元若しくは３次元若しくは４次元イ若しくは５次元若しくは多次元情報を比較して、矛盾性の多い情報若しくはシミラリティー（Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）の低い情報を除去して、シミラー（Ｓｉｍｉｌａｒ）なのを照合する。
６）  多次元・ラフ・データーを獲得。
７）  テンソル／マトリクス的演算を使う。
８）  最小エラーによってあわせる。
９）  目的情報を獲得する。
１０）  必要なら、部分的若しくは全体を繰り返す。
ことを特徴とするプロセス発明。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  インプット・デバイス／デジタイザー
【背景技術】
【０００２】写真は２次元の像となってしまい、３次元の奥行きを記憶・表示するものではない。
レーザースキャナーは小型の物体が基本。普通の光では出来ない。そのため建物の３次元像のスキャンなどは非常に困難である。そして、レーザースキャナーは人の顔などに当てるとレーザーが目に入るなどの危険を伴う。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】１）センサーによって、波若しくは光で観察若しくはセンス（観測）されたＮ次元像をＮ＋Ｍ次元データに変換することが出来るシステム。（Ｎ、Ｍはナンバー）。
２）普通若しくは特殊な光で観察／センサー検知／カメラ認識／ビデオ・カメラ・獲得された２次元像を３次元データに変換することが出来る手段。
３）普通若しくは特殊な光で観察／センサー検知／カメラ認識／ビデオ・カメラ・獲得された３次元像を３次元データに変換することが出来る手段。
４）人に安全で、サイズが違っていても３次元像を３次元データに変換することが出来る手段。
５）２次元像を３次元像若しくは３次元データに変換する手段。
６）３次元像を３次元データに変換する手段。
７）複数の２次元像から３次元像若しくは３次元データを製作する手段。
【課題を解決するための手段】
【０００４】工程リスト
１）３次元像の対象となる点に対してその近隣の点とのコントラストの違いによって、その対象と点と観測部までの距離を測り色を読み取る工程。また前記３次元の全ての表面の点若しくは、所望の点にわたり、前期距離を測り色を読み取る工程を行い、３次元データとする工程。（これを記憶する手段もあっても良い。）これを３次元像として表示する手段。
２）３次元像の対象となる点に対して、その左と右から見た２次元像をカラーネイバーフードのカラー・ラインにして、その左と右の２次元像（カラーライン）を比較することによって３次元像データを獲得する手段。
３）３次元像の対象となる点に対して、その左と右から見た２次元像の比較によって３次元像データを獲得する手段。
４）人の顔を取った写真などの２次元像を用意する。これが斜めからとられらものであれば、ｍｏｒｐｈｉｎｇテクニックを使用して、斜めから正面の顔に変換する手段。この（例えば）正面顔の２次元像から色のデータを読み取る手段。この色データを解析して、３次元データを決定する手段。これは例えば、色の明るさ（色情報）によって、奥行き情報（３次元像の表面データ）を決定しても良い。もしくは、この色情報を積分して奥行き（３次元像の表面データ）を計算する手段。
この３次元データを表示する手段。
【発明の効果】
【０００５】対象物体像を見る若しくは観察解析するだけで、対象物体像のＸＹＺ位置、３次元データ（距離、位置）が判明する。
【発明の実施する最良の形態】
【０００６】あ）Ｌ・ＥＹＥとＲ・ＥＹＥによって得られる対象物体像（３次元像）の投射された２次元像から、Ｃｏｌｏｒ・Ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ内に入るカラーの選択をして、対象物体像の等カラー・ラインを選択する。
０）Ｌ・ＥＹＥのカラー・ライン上からＬ・ＥＹＥ角度を選択。
１）Ｌ・ＥＹＥがその角度で対象物体に焦点の合う距離位置を探す。
２）Ｒ・ＥＹＥをＬ・ＥＹＥのラインに沿って動かし、Ｒ・ＥＹＥが焦点の合う距離位置を探す。
３）このときのＲ・ＥＹＥ角度とＬ・ＥＹＥ角度から対象物体（ＯＢＪＥＣＴ）の距離と位置を計算する。
Ｉ）Ｌ・ＥＹＥのカラー・ライン上の次の点において  ０）１）２）３）をくりかえす。
あ）を繰り返す。
若しくは
ＩＩ）全ての方向で逐次に  ０）１）２）３）をくりかえす。あ）を繰り返す。
【０００７】あ）Ｌ・ＥＹＥとＲ・ＥＹＥによって得られる対象物体像（３次元像）の投射された２次元像から、Ｃｏｌｏｒ・Ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ内に入るカラーの選択をして、対象物体像の等カラー・ラインを選択する。
０）Ｌ・ＥＹＥのカラー・ライン上から一点を選択。
１）選択された一点の周りの部分領域を選択。
２）Ｒ・ＥＹＥのカラー・ラインをシフトして、前記部分領域内のその点を含んだカラー・ラインの類似性の最も高いシフト距離を選択。
３）シフトさせた距離から、前記一点の３次元的距離を求める手段。
＊ＬＬ＝＜シフト距離＝＜ＵＬ、  ＵＬ−ＬＬはあまり大きくない。（ＵＬ−ＬＬ  ｓｈｏｕｌｄ  ｂｅ  ｒｅａｓｏｎａｂｌｙ  ｓｍａｌｌ・・・ｗｉｔｈｉｎ  ｔｈｅ  ａｎｇｌｅ  ｏｆ  Ｌ  ａｎｄ  Ｒ  ｅｙｅｓ・・・・Ｏｄｅｇｒｅｅ  ｔｏ  ９０  ｄｅｇｒｅｅｓ）
【０００８】１）選択された一点の周りの部分領域を選択。
２）Ｒ・ＥＹＥの像をシフトして、その点を含んだ前記部分領域の類似性の最も高いシフト距離を選択。ここで、カラーのまま類似性のチェックをする。
３）シフトさせた距離から、前記一点の３次元的距離を求める手段。
＊類似性のチェックのとき、その点の周りにＧａｕｓｓｉａｎのウェイトをかけても良い＊ＬＬ＝＜シフト距離＝＜ＵＬ、  ＵＬ−ＬＬはあまり大きくない。（ＵＬ−ＬＬ  ｓｈｏｕｌｄ  ｂｅ  ｒｅａｓｏｎａｂｌｙ  ｓｍａｌｌ・・・ｗｉｔｈｉｎ  ｔｈｅ  ａｎｇｌｅ  ｏｆ  Ｌ  ａｎｄ  Ｒ  ｅｙｅｓ・・・・Ｏｄｅｇｒｅｅ  ｔｏ  ９０  ｄｅｇｒｅｅｓ）
【０００９】１）  情報を比較して、矛盾性の多い情報若しくはシミラリティー（Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）の低い情報を除去して、シミラー（Ｓｉｍｉｌａｒ）なのを照合する。
２）  マトリクスを使う。
３）  最小エラーによってあわせる。
【００１０】１）  フォーカスをあわせて、３Ｄ／４Ｄ・インプット情報を獲得する。
２）  ２Ｄ／３Ｄ・インプット情報を比較して、矛盾性の多い情報若しくはシミラリティー（Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）の低い情報を除去して、シミラー（Ｓｉｍｉｌａｒ）なのを照合する。
３）  テンソル／マトリクス的要素を使う。
４）  最小エラーによってあわせる。
【００１１】１）  フォーカスをあわせて、３Ｄ／４Ｄ・インプット情報を獲得する。
２）  セクションわけをする。
３）  ２Ｄ／３Ｄ・インプット情報を比較して、矛盾性の多い情報若しくはシミラリティー（Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）の低い情報を除去して、シミラー（Ｓｉｍｉｌａｒ）なのを照合する。
４）  ３Ｄ・ラフ・データーを獲得。
５）  テンソル／マトリクス的演算を使う。
６）  最小エラーによってあわせる。
【００１２】１）  コントラスト／コントラスト差によって、ポイント／ポインツにオート・フォーカスをする。
２）  必要なら、深さの情報も得る。
【式１】
コントラスト計算の例：Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）、
ＲＮ（赤・ネイバー）、ＧＮ（緑・ネイバー）、ＢＮ（青・ネイバー）、若しくはＹＭＣのような色のベース色。
Ｃｏｎｔｒａｓｔ＝Ａｂｓｏｌｕｔｅ｜Ｇ１−ＧＮ１｜    （Ｉｔ  ｃａｎ  ｂｅ｜Ｒ１−ＲＮ１｜ｏｒ｜Ｂ１−ＢＮ１｜）
ＯＲ
Ｃｏｎｔｒａｓｔ＝Ｓｑｕａｒｅ（Ｒ１＾２＋Ｇ１＾２＋Ｂ１＾２）−Ｓｑｕａｒｅ
（ＲＮ１＾２＋ＧＮ１＾２＋ＢＮ１＾２）
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】１）  必要なら、コントラスト／コントラスト差によって、ポイント／ポインツにオート・フォーカスをする。２）  必要なら、深さの情報も得る。３）  フォーカスをあわせて、２Ｄ／３Ｄ／４Ｄ・インプット情報を獲得する。４）  必要なら、セクションわけをする。５）  ０Ｄ／１Ｄ／２Ｄ／３Ｄ・インプット情報を比較して、矛盾性の多い情報若しくはシミラリティー（Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）の低い情報を除去して、シミラー（Ｓｉｍｉｌａｒ）なのを照合する。６）  ３Ｄ・ラフ・データーを獲得。７）  テンソル／マトリクス的演算を使う。８）  最小エラーによってあわせる。９）  目的情報を獲得する。
【図１】
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【外国語明細書】
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