(57)【要約】  本発明は、光度情報を提供するための複数の画像センサを備えた画像検出装置のフライスクリーン効果を評価するための方法に関する。この方法は、複数の光度情報（１０４）および複数のパラメータ（１０８）に基づく画像情報の画像特性を規定し、この際に前記複数の画像センサのそれぞれに前記複数のパラメータのそれぞれ１つを割り当てるステップと、画像特性が理想の画像特性に少なくとも近い複数のパラメータ（１０８）のための複数のパラメータ値を算出（１０６）し、この際に、前記複数のパラメータが前記画像検出装置のモデル内のフライスクリーン効果を表わすようにするステップとを有している。【選択図】      図１
2013545410.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光度情報を提供するための複数の画像センサを備えた画像検出装置（１０２）のフライスクリーン効果を評価するための方法において、
複数の光度情報（１０４）および複数のパラメータ（１０８）に基づく画像情報の画像特性を規定し、前記複数の画像センサのそれぞれに前記複数のパラメータのそれぞれ１つを割り当てるステップと、
画像特性が理想の画像特性に少なくとも近い複数のパラメータ（１０８）のための複数のパラメータ値を算出（１０６）し、前記複数のパラメータが前記画像検出装置のモデル内のフライスクリーン効果を表わすようにするステップと、
を有していることを特徴とする、画像検出装置のフライスクリーン効果を評価するための方法。
【請求項２】
画像特性を規定する前記ステップが、
結果として得られた光度情報を規定するために、複数の光度情報を統合するステップ（３２１）と、
複数のパラメータが与えられた光度情報（３２７）を規定するために、結果として得られた光度情報（１０４）に複数のパラメータ（１０８）を与えるステップ（３２５）と、
画像特性を、与えられた光度情報の画像特性（３３１）として規定するステップ（３２９）と、
を有している、請求項１記載の方法。
【請求項３】
画像特性を規定する前記ステップ（３２９）が、
与えられた複数の光度情報（４４３）を規定するために、複数の前記光度情報（１０４）のそれぞれに複数のパラメータ（１０８）を与えるステップ（４４１）と、
与えられた複数の光度情報の画像特性（４４７）のそれぞれを規定するステップ（４４５）と、
与えられた複数の光度情報の画像特性を統合することによって画像特性（４５１）を規定するステップ（４４９）と、
を有している、請求項１記載の方法。
【請求項４】
複数のパラメータ（１０８）が、画像検出装置のフォト応答不均一性（ＰＲＮＵ）またはダークシグナル不均一性（ＤＳＮＵ）を表わすか、または画像検出装置のフォト応答不均一性（ＰＲＮＵ）もダークシグナル不均一性（ＤＳＮＵ）も表わす、請求項１から３までのいずれか１項記載の方法。
【請求項５】
複数のパラメータ値を最小化プロセスに基づいて算出する、請求項１から４までのいずれか１項記載の方法。
【請求項６】
前記画像特性が、画像情報の空間的および／または時間的な特性を表わす、請求項１から５までのいずれか１項記載の方法。
【請求項７】
画像検出装置（１０２）のフライスクリーン効果を修正するための方法において、
請求項１から６までのいずれか１項に従って、前記画像検出装置のモデル内のフライスクリーン効果を表わす複数のパラメータのための複数のパラメータ値（１０８）を算出するステップと、
複数の画像センサの光度情報（１０４）を複数の前記パラメータ値によって修正（２１２）し、フライスクリーン効果に関連して修正された光度情報（２１４）を規定するステップと、
を有していることを特徴とする、画像検出装置（１０２）のフライスクリーン効果を修正するための方法。
【請求項８】
複数の画像センサが連続的に複数の光度情報（１０４）を提供する、前記画像検出装置（１０２）の運転モード中に、複数のパラメータ値を算出（１０６）するステップを何度も繰り返し実行し、前記修正（２１２）ステップ中に、最後に規定された複数のパラメータ値を前記光度情報に与える、請求項７記載のフライスクリーン効果を修正するための方法。
【請求項９】
請求項１から８までのいずれか１項記載の方法のステップを実施するために構成されていることを特徴とする、装置。
【請求項１０】
請求項１から８までのいずれか１項記載の方法を実施するためのプログラムコードを備えたコンピュータプログラム製品であって、前記プログラムが前記装置において実行されることを特徴とする、コンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像検出装置のフライスクリーン効果（Fliegengittereffekt）を評価するための方法、画像検出装置のフライスクリーン効果を修正するための方法、並びに相応の装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
フライスクリーン効果を修正するための方法は、最近の画像機器構造および最近の画像検出のための専門分野において従来より公知である。しかしながら多くの使用例において、フライスクリーン効果（英語および専門書では：ＦＰＮ；Ｆｉｘｅｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｎｏｉｓｅ「固定パターンノイズ」とも称呼されている）は、製造中に、および追加的または選択的に特別な実験室環境内で評価される。
【０００３】
フライスクリーン効果を低下させるためのいくつかのシーンに基づく方法は、科学的な刊行物、例えば、非特許文献１、または特許文献１に記載されている。しかしながら、ここで用いられた方法は、主に光束の評価またはその他の光束に密接に関連した方法および経過に基づいている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許出願第２００９／０２５７６７９号明細書
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】R.C.Hardie, M.M. Hayat, E. Armstrong, an B.Yasuda, “Scene-based nonuniformity correction with viedo sequences andregistration,” Optical Society of America, APPLIED OPTICS No. 8, vol. 39, pp.1241-1250, 2000.（アール・シー・ハーディー、エム・エム・ハヤット、イー・アームストロング、ビー・ヤスダ共著、“ビデオシーケンスおよび記録による、シーンに基づく不均一性補正”、米国光学学会、応用光学、第８号、第３９巻、第１２４１頁〜第１２５０頁、２０００年）
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
このような背景から、本発明によって、独立請求項に記載した、画像検出装置のフライスクリーン効果を評価するための方法、画像検出装置のフライスクリーン効果を修正するための方法、さらにこれらの方法を使用した装置、並びにそれに対応するコンピュータプログラム製品が提案されている。有利な実施態様は、それぞれの従属請求項および以下の説明に記載されている。
【０００７】
本発明は、画像検出装置によって検出された画像情報が、画像検出装置の運動または画像検出装置によって検出された周囲の状況に基づいて連続的に変化する、という認識に基づいている。一定の継続時間に亘って検出された画像情報が、その平均値を算出されるかまたは加算されると、結果として得られた画像情報は典型的な形式で平滑な経過を有する。平滑な経過が妨害される領域は、画像検出装置によって引き起こされる妨害を意味する。実際の画像検出装置はこのような妨害を引き起こすので、画像検出装置によって検出された画像情報並びに検出された複数の画像情報から発生する、結果として得られた画像情報は、平滑な経過を有していない。画像検出装置によって引き起こされた妨害は、画像検出装置のモデル記述内の相応のパラメータによって記述される。これらのパラメータが画像検出装置に最適に適合されると、画像検出装置によって検出された画像情報は、これらのパラメータによって、平滑な経過を有するように修正される。したがって、これらのパラメータは、結果として得られた画像情報にモデル記述に応じたパラメータが与えられ、結果として得られた画像情報ができるだけ平滑な経過を有する、パラメータのための値が探し出されることによって、規定することができる。選択的に、検出された画像情報にパラメータが与えられ、次いで、検出された画像情報の平滑性がそのつど規定されるようにしてもよい。次いで、検出された画像情報の平滑性のための個別の値が、結果として得られた平滑性として統合され、結果として得られた平滑性が最小化されている、パラメータのための値が規定される。
【０００８】
本発明による数式は、画像シーケンスの分析に基づく、フライスクリーン効果の評価のためのオンライン法を記述する。これは特に、フライスクリーン効果が実験室環境の外で測定され修正されることを意味する。この目的を達成するために、個別画像の検出および値に関するいくつかの仮定が与えられる。
【０００９】
この数式は、自然の周囲環境における個別画像検出のビデオに基づく種々異なる方法のために適している。特に、最近の自動車フロントカメラまたは移動式ロボットのカメラのビデオシーケンスのために適している。
【００１０】
オンライン・ＦＰＮ・修正を用いて、検出されたシーケンスにおけるフライスクリーン効果の修正を実行することができる。従って、１つのビデオシーンにおけるフライスクリーン効果の修正が、一般的なセンサにおいて特に光量の少ないシーケンスにおいて画像品質を改善する。カラー再構成においても改善の可能性がみられる。特に、計算過程において多くのピクセル値を関連付ける必要があるカラー再構成においては、精確なピクセル値が必要となる。ＦＰＮ・修正された画像データは、特に照明が弱いシーケンスにおいて画像中のカラーノイズを低減する。さらにアルゴリズム関数の改善の可能性がみられる。多くのアルゴリズムは、「良好な」つまりそれぞれのアルゴリズムに適した「良好な」画像信号に依存する。フライスクリーン効果、特に好適な形式で発生した分割・ＦＰＮは、画像処理アルゴリズム、例えばトレース識別アルゴリズムを妨害する。フライスクリーン効果の修正は、このようなアルゴリズム関数の関数を改善する。
【００１１】
実地において、数年後に画像検出装置の校正を更新することも有意義である。本発明はオンライン・ＦＰＮ・修正アルゴリズムに関するものであるので、フライスクリーン効果は所定の時間間隔内で修正することができる。つまり、長い時間軸に亘って連続するフライスクリーン効果の変化を修正することができる、ということである。これによって製品の品質が改善される。実地において、温度に基づくＦＰＮ・修正値を検出することも可能である。フライスクリーン効果は、一般的に温度に著しく依存する現象である。オンライン・ＦＰＮ・修正によって、種々異なる温度依存性の修正パラメータ（データ）が検出され、修正される。測定されたすべてのデータは、温度依存性であり、したがってオンライン・ＦＰＮ・修正なしでも測定することができる。しかしながら、オンライン・ＦＰＮ・修正値によって、ＦＰＮを温度に依存して修正することができる。
【００１２】
これによって、製造プロセスにおけるコスト削減も得られる。オンライン・ＦＰＮ・修正を使用すれば、フライスクリーン効果が測定され次いで機器にメモリーされることによって、製造プロセス中のステップが省略される。このような形式で、機器内のメモリースペースも縮小できる。これにより、良好な修正法に基づく安価な画像機器・ハードウエアを使用することができる。
【００１３】
本発明による数式は、測定された画像または画像シーケンスの空間的および／または時間的な特性つまり画像特性の微分に基づいている。この画像特性は、平滑性によって実現されるが、平滑性変化によってまたはそれとは全く異なって規定されたグローバルな画像特性によっても実現される。このような画像特性は、一般的に数で表わされる。追加的に、理想画像または理想的な画像シーケンスのための画像特性に関する仮定が評価される。評価は、例えば論理的に導き出されるか、または発見的につまり経験から推論される。測定された画像特性が想定された理想的な画像特性と比較されることによって、画像修正パラメータが評価され、この画像修正パラメータによって、測定された画像の画像特性が理想的な画像特性に向かって修正される。最小化プロセスは、与えられた入力データのための理想的なパラメータ群を得る。この場合、理想的な画像が完全に既知である必要はない。むしろ、この画像の抽象的な画像特性を、得られた結果が理想的な使用に有意義に用いることができる、と規定するだけで十分である。
【００１４】
ＦＰＮ・修正の場合、本発明による数式は次のように使用することができる。測定された画像のグローバルなパラメータとして、１つのシーケンスの統合された個別画像の平滑性が評価されるか、または選択的に複数の個別画像の平滑性が統合される。想定された理想画像として、妨害されない平滑な画像が想定される。測定された画像の平滑性を理想画像の想定された理想の平滑性に修正する修正パラメータは、センサモデルによっても記述され、したがって、固定パターンノイズ（Ｆｉｘｅｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｎｏｉｓｅ）によっても識別される。最小化プロセスは、与えられた画像の数のための理想的なパラメータ群を得る。この画像がサンプリング的に選択されていて、数から見て十分であれば、得られたＦＰＮはモデルの枠内で画像検出装置のＦＰＮにも相当する。
【００１５】
本発明は、光度情報を提供するための複数の画像センサを備えた画像検出装置のフライスクリーン効果を評価するための方法において、次のステップ、即ち、
複数の光度情報および複数のパラメータに基づく画像情報の画像特性を規定し、この際に前記複数の画像センサのそれぞれに前記複数のパラメータのそれぞれ１つを割り当てるステップと、
画像特性が理想の画像特性に少なくとも近い複数のパラメータのための複数のパラメータ値を算出し、この際に、前記複数のパラメータが前記画像検出装置のモデル内のフライスクリーン効果を表わすようにするステップとを有している。
【００１６】
フライスクリーン効果、英語でＦｉｘｅｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｎｏｉｓｅとは、画像検出装置の技術的な構造によって生ぜしめられる不都合な画像生成物のことである。画像検出装置は、カメラまたはカメラの部分例えば複数の画像センサである。画像検出装置は、例えば自動車に、自動車の周囲の状況を検知するために配置される。光の強さつまり光度は、画像検出装置の画素によって検知することができる。隣接し合う多数の画素の、同時にまたは互いに直接連続的に検出された光度は、１つの光度情報に統合される。したがって、光度情報とは、画像検出装置の画像または記録、または相応の画像の部分領域または相応の記録のことである。したがって、光度情報は、画像検出装置のセンサ面の領域によって検出若しくは提供される。センサ面に２次元の座標系が設置されると、種々異なる座標のための光度情報が種々異なる光度値を有する。同様に、座標系の種々異なる座標のための複数のパラメータは種々異なる値を有する。複数のパラメータ値は、数の行列として表わされ、この場合、各画像センサに、パラメータ値としての専用の数が割り当てられる。複数の光度情報は、時間的に連続して、センサ面の同一の領域によって検出される。使用された光度情報の数は、画像検出装置の画素による光度の最大可能な分解能に基づいている。したがって、光度情報の数は、分解能よりも大きく選定されていてよい。画像検出装置は、１つのモデルによって記述される。このモデルは、画像検出装置によって検出される実際の画像情報と、画像検出装置によって相応に検出された画像情報との間の関係を規定することができる。このモデルは、数学的な関数を表わす。少なくとも１つのパラメータは、モデルの変数であってよい。特に、少なくとも１つのパラメータはフライスクリーン効果を表わす、モデルの妨害値であってよい。画像情報は、光度情報が統合され次いで複数のパラメータが与えられることによって、または光度情報にそれぞれ複数のパラメータが与えられ次いでこれら光度情報が統合されることによって、光度情報並びにパラメータの数によって規定される。画像特性は、画像情報の空間的および／または時間的な特性を表わす。理想の画像特性は、前方における理想画像または理想的な画像シーケンスのために評価される。画像特性は、１つの値または数によって示される。理想の画像特性と、実際のパラメータ値によって算出される実際の画像特性との比較に基づいて、画像特性を理想の画像特性に近づけることができる。この比較を複数回行うことによって、理想の画像特性と実際の画像特性との間の相違が最小であるかまたは許容範囲内であるパラメータ値を見つけ出すことができる。適当な画像特性の１例は、画像情報の平滑性である。平滑性は、画像情報に関連する高周波数が存在しないことを意味する。最小の平滑性は、一定な画像情報において存在するが、これは望ましくない。何故ならば一定な画像情報において画像情報は消去されるからである。理想の画像特性に相当する「望ましい」平滑性は、妨害となる画像部分を含有していない。このような妨害となる画像部分は、少なくとも空間的な高い周波数によって表わされ、妨害のない理想的な画像情報には生じない。これに応じて、複��のパラメータ値の個別のパラメータ値は、画像特性が理想の画像特性に相当するか、または理想の画像特性にできるだけ近い、例えば理想の画像特性の値の所定の値範囲内にあるように選択することができる。平滑性の例として、画像情報ができるだけ低い周波数を有していれば、理想の画像特性が得られる。フライスクリーン効果のための相応のオンライン評価法は、オンラインで、つまり画像検出装置が周囲の状況の記録を提供する、画像検出装置の運転中に実行される。
【００１７】
１実施形態によれば、画像特性を規定するステップが、結果として得られた光度情報を規定するために、複数の光度情報を統合するステップと、複数のパラメータが与えられた光度情報を規定するために、結果として得られた光度情報に複数のパラメータを与えるステップと、画像特性を、与えられた光度情報の画像特性として規定するステップと、を有している。統合は、光度情報から平均値が形成されるかまたは複数の光度情報が加えられることによって、行われる。統合は、全く別の形式で、例えば過ぎ去った時間に基づく数値決定として実施することもできる。個別の光度情報も、また結果として得られた光度情報も、フライスクリーン効果によって惹起された妨害を有している。結果として得られた光度情報に複数のパラメータを与えることによって、フライスクリーン効果によって惹起された妨害を減少させることができる。妨害が複数のパラメータによって良好に表わされていればいるほど、与えられた光度情報における妨害は、複数のパラメータを使用することによって、より良好に減少せしめられる。妨害が良好に減少されればされるほど、与えられた光度情報は、より妨害の少ない例えばより平滑なものとなる。したがって、例えば与えられた光度情報の理想的な平滑性をもたらす複数のパラメータ値が、フライスクリーン効果によって惹起された妨害を減少させるために最も適している。一定な画像を生ぜしめる最大可能な平滑性が得られないようにするために、最小化規定は、規則性パラメータ（アルファおよびベータ）も含有している。規則性パラメータは、修正後の平滑性が実際の情報の仮定されたまたは経験に基づく平滑性とできるだけ合致するように、選定される。
【００１８】
選択的な実施形態によれば、画像特性を規定する前記ステップが、次のステップを有していてよい。即ち、与えられた複数の光度情報を規定するために、複数の前記光度情報のそれぞれに複数のパラメータを与えるステップと、与えられた複数の光度情報の画像特性のそれぞれを規定するステップと、与えられた複数の光度情報の画像特性を統合することによって画像特性を規定するステップとを有していてよい。光度情報のそれぞれに複数のパラメータを加えることによって、フライスクリーン効果によって惹起された、それぞれの光度情報の妨害を減少させることができる。画像特性例えば平滑性は、適当な数学的または論理的な関数によって規定される。個別の画像特性の値の統合は、これら複数の値の平均値が形成されることによって、または前記複数の値が加えられることによって、行われる。光度情報の妨害が複数のパラメータによって減少される程度が大きいほど、与えられた光度情報の妨害はより小さく、また平滑性の例、つまり結果として得られた平滑性のための値はより小さい。この場合、平滑性の値がより小さいとは非常に滑らかであることを意味し、また平滑性の値がより大きいとは平滑ではないつまり粗い、ということを意味する。
【００１９】
少なくとも１つのパラメータは、ダークシグナル不均一性“Ｄａｒｋ  Ｓｉｇｎａｌ  ｎｏｎ−Ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ”（ＤＳＮＵ）を表わし、追加的または選択的に画像検出装置のフォト応答不均一性“Ｐｈｏｔｏ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ  Ｎｏｎ−Ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ”（ＰＲＮＵ）を表わす。基本的に、ＦＰＮパラメータのすべての組み合わせが評価される。フォト応答不均一性は、画像検出装置の独特なノイズ割合に関係する。ダークシグナル不均一性は、光が画像検出装置にぶつからない場合の、平均値に対する個別のセンサ領域の信号反応のずれである。パラメータＰＲＮＵおよびＤＳＮＵによって、フライスクリーン効果は非常に良好に記述される。フライスクリーン効果を考慮してモデルに合わせて形成された光度情報を規定するために、例えば少なくとも１つのパラメータが、画像検出装置によって検出される、１つのモデルによる光度情報に加えられるファクターおよび／または加数を有していてよい。ファクターとしてパラメータＰＲＮＵが使用され、加数としてパラメータＤＳＮＵが使用される。
【００２０】
複数のパラメータの複数のパラメータ値は、最小化プロセスを基にして算出される。同様に、複数のパラメータのそれぞれのために、それぞれ１つの適当なパラメータ値が算出される。例えば、複数のパラメータ値が、画像情報の平滑性を記述する関数の最小値として規定され、この関数は、画像検出装置の検出面の少なくとも１つの主延在方向に亘っての画像情報の微分を含んでいる。従って、画像特性の値例えば平滑性が、数学的に規定され評価される。
【００２１】
一般的に、画像特性は、画像情報の空間的な特性、および追加的または選択的に画像情報の時間的な特性を表わす。
【００２２】
本発明はさらに、画像検出装置のフライスクリーン効果を修正するための方法において、次のステップを有している。つまり、前記実施形態に従って、前記画像検出装置のモデル内のフライスクリーン効果を表わす複数のパラメータのための複数のパラメータ値を算出するステップと、複数の画像センサの光度情報を複数の前記パラメータ値によって修正し、フライスクリーン効果に関連して修正された光度情報を規定するステップとを有している。
【００２３】
修正は、複数のセンサによって検出された光度情報に複数のパラメータが与えられることによって、例えば光度情報に相応のパラメータ値が乗算されるかまたは相応のパラメータ値が加算されることによって、行われる。この修正によって、検出された光度情報は算出されたフライスクリーン効果を修正することができる。これによって、存在するフライスクリーン効果の完全なまたは部分的な修正が得られる。
【００２４】
１実施形態によれば、複数の画像センサが連続的に複数の光度情報を検出する、前記画像検出装置の運転モード中に、複数のパラメータ値を算出するステップが何度も繰り返し実行される。これによって、前記修正ステップ中に、検出された光度情報に、最後に規定された複数のパラメータ値が加えられる。このような形式で、例えば温度に基づく変化に迅速に対応することができる。
【００２５】
したがって、パラメータ値の算出のステップは、画像検出装置の検出された温度の所定の値に応答して、または画像検出装置の周囲状況に応答して実行することができる。
【００２６】
本発明はさらに、本発明による方法のステップを相応の装置において実行するか、若しくは実行に移すために構成された装置を提供する。制御装置として構成された本発明のこの変化実施例によっても、本発明の課題は迅速かつ効果的に解決される。
【００２７】
装置とは、センサ信号を処理し、このセンサ信号に基づく制御信号を発信する、もっぱら電気機器のことである。この装置は、ハードウエアおよび／またはソフトウエア的に構成することができるインターフェースを有している。ハードウエア的な構成において、インターフェースは例えば、種々異なる装置の機能を含有するいわゆるシステム・ＡＳＩＣｓの部分であってよい。しかしながら、このインターフェースは、固有の集積回路であるかまたは少なくとも部分的に不連続的な素子より成っていてもよい。ソフトウエア的な構成において、インターフェースは、例えば別のソフトウエアモジュールの隣のマイクロコントローラに設けられたソフトウエアモジュールであってよい。
【００２８】
また、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も有利である。このプログラムコードは、機械読み取り可能なキャリア例えば半導体メモリー、ハードディスクまたは光学メモリーに記憶することができ、前記プログラムが、コンピュータに相当する機器において実行される時に、前記実施形態に記載された方法を実施するために用いられる。
【００２９】
本発明を以下に例として添付の図面を用いて具体的に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の１実施例による画像検出装置のブロック図である。
【図２】本発明の１実施例による画像検出装置のフライスクリーン効果を修正するための装置のブロック図である。
【図３】本発明の１実施例による画像検出装置のフライスクリーン効果を評価するための方法のフローチャートである。
【図４】本発明の１実施例による画像検出装置のフライスクリーン効果を評価するための別の方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下に記載した本発明の好適な実施例では、様々な図面に図示された類似の作用を有する部材には、同じ符号または類似の符号が使用されており、この場合、これらの部材の繰り返しの説明は省かれている。
【００３２】
図１には、本発明の１実施例による画像検出装置のブロック図が示されている。画像検出装置は画像センサ１０２を有しており、該画像センサ１０２は、この画像センサ１０２に衝突する、矢印で示された光の強さを検出するために構成されている。またこの画像センサ１０２は、画像センサ１０２の部分領域また全検出面において検出された光の強さに関する情報を有する光度情報１０４を送信するように構成されている。画像検出装置のフライスクリーン効果を評価するための装置１０６は、画像センサ１０２によって種々異なる検出時点で検出されかつ送信される複数の光度情報１０４を受信するために構成されている。この装置１０６は、複数の光度情報１０４から形成される画像情報の画像特性を規定するために構成されている。以下では、画像特性として例えば平滑性が用いられる。この装置１０６は平滑性を用いながら、さらに画像検出装置によって生ぜしめられたフライスクリーン効果を表す単数または複数のパラメータ値１０８を規定するために構成されている。このパラメータ値１０８は、装置１０６によって次の使用のために送信される。
【００３３】
図２は、本発明の１実施例による、画像検出装置のフライスクリーン効果を修正するための装置のブロック図を示す。この装置は、修正装置２１２を有しており、この修正装置２１２は、画像検出装置によって検出され送信された光度情報１０４、並びにフライスクリーン効果を修正するために適したパラメータ値１０８を受信するために構成されている。この修正装置２１２はさらに、光度情報１０４内に存在するフライスクリーン効果をパラメータ値１０８を用いて修正するために、および相応に修正された光度情報２１４を送信するために構成されている。
【００３４】
図３は、本発明の１実施例による、画像検出装置のフライスクリーン効果を評価するための方法のフローチャートを示す。この方法は、例えば、図１に示した装置１０６によって実行することができる。この方法によって、例えば図２に示された修正装置２１２によって使用されるパラメータ値１０８が生ぜしめられる。
【００３５】
ステップ３２１において、結果として得られた光度情報３２３を規定するために、複数の光度情報１０４が統合される。ステップ３２５において、複数のパラメータが与えられた光度情報３２７を規定するために、結果として得られた光度情報に複数のパラメータのパラメータ値１０８が加えられる。ステップ３２９において、与えられた光度情報３２７の平滑性３３１が算出される。このために、適当な数学的または論理的な関数が用いられる。ステップ３２５，３２９は、別のパラメータ値１０８で繰り返し実行され、それぞれ結果として得られた平滑性３３１の値が互いに比較される。平滑性３３１の値が最も小さいパラメータ値１０８が、最適なパラメータ値１０８とみなされ、送信される。ステップ３２５，３２９の代わりに、１群の最適なパラメータ値１０８を、適当なアルゴリズム例えば最小化プロセスによって得ることもできる。
【００３６】
この数式について、以下に１実施例を用いて詳しく説明する。
【００３７】
従来の２Ｄ画像検出法において、光学系が使用される。この光学系は、所定の立体角からから成る周辺状況の光度情報を２Ｄセンサ装置に投影する。これは以下の式で表わされる：
【数１】
2013545410.tif 000003
この式中、ＩＷ，２Ｄはセンサ平面における光度情報を表わす。
【００３８】
十分に長い時間長さに亘って平均値が算出されていれば、前記情報ＩＷ，２Ｄの平均値は平滑化されているものとみなされる。
【数２】
2013545410.tif 000004
平均化は、簡単な積分または加算または、例えば上記式（２）に示された積分をさらに時間Ｔで割る具体的な平均値形成によって実施される。
【００３９】
この仮定は、前記情報ＩＷ，２Ｄが時間の経過に伴って実際値に変化するという事実に基づいている。これは、例えば自動車フロントカメラにおいてそうであるようにまたはその他の作用に基づいて、カメラと光学系とが常に動くからである。
【００４０】
一般的に、機器によって記録される最大光度を有するエッジは、画像から画像へと変化する。このことから、どのくらい多くの検出値の平均値を算出する必要があるかを適切に導き出すことができる。１つのエッジが１つの画像に存在し、その他の画像に存在しない場合には、このエッジは平均値を算出する際に無視されるべきである。１つのセンサは一般的に単にＩＭ，２Ｄ∈［０…２ｎ−１］∩Ｚ＋の光度を測定することができる。最大光度のエッジは、統合後に１を超えてはならない。相応に次の式が当てはまる：
【数３】
2013545410.tif 000005
この式中、ｎＡｂｔａｓｔｗｅｒｔは、どのくらい多くの光度が統合されるかを示す。
【００４１】
情報Ｘの平滑性Ｓは次の式で表わされる：
【数４】
2013545410.tif 000006
この式中|・|は、任意であるが有意義な規定を表わしている。値Ｓが小さければ小さいほど、画像はより滑らかである。
平滑性は、高い周波数が存在しないことを表わす。
【００４２】
値において平均値が算出された情報が平滑であることから出発する。その限りにおいて次の式が当てはまる：
【数５】
2013545410.tif 000007
この式中、ｘおよびｙは、センサ平面内に設定された座標系の座標を表わす。
【００４３】
これによって、画像検出装置Ｄｅｒｆ．のモデルが作成されるべき時点が得られる。通常は、測定された光度ＩＭ，２Ｄのための線形モデルから開始される。しかしながら、テイラー多項式（Taylor-Polynom）としての一般的により高い次数が考慮されてもよい：
【数６】
2013545410.tif 000008
この式中、ａｘ，ｙで示された値は名称ＰＲＮＵ（Ｐｈｏｔｏ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ  Ｎｏｎ−Ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ：フォト応答不均一性）としても、またｂｘ，ｙで示された値は名称ＤＳＮＵ（Ｄａｒｋ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｎｏｎ−Ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ：ダークシグナル不均一性）としても知られている。
【００４４】
このセンサモデルを方程式８に代入することによって次の式が得られる：
【数７】
2013545410.tif 000009
【００４５】
この前提が事実であることから出発して、平均値が算出された周囲光度の平滑性Ｓ（ＡＷ，２Ｄ）が検出装置によって妨害されると推論される。この場合、ＦＰＮ（ａ，ｂ）のための修正値を得るために、Ｓが最小化される：
【数８】
2013545410.tif 000010
【００４６】
最小化プロセスに所定の強制条件を課するために、平均的に理想のパラメータとの相違がない、例えばａ＝１およびｂ＝０である装置モデルから出発すること、および理想状態との相違を考慮することが決定された：
【数９】
2013545410.tif 000011
【００４７】
さらなる過程中に、Ｌ２規定を用いた最小化を具体化するための課題が決定された。まずいくつかの頭字語（Akronyme）が規定される：
【数１０】
2013545410.tif 000012
2013545410.tif 000013
【００４８】
次いで最小化が以下の式によって、
【数１１】
2013545410.tif 000014
実施される。
【００４９】
この最小化は、離散化される必要がある。何故ならば装置のセンサは信号を連続的に走査しないからである。これは特に、同じタイプのすべてのセンサの位置における第１の次数の最終要素による再構成によって得られる。種々異なるタイプのセンサは、例えば種々異なるカラーフィルタを備えたセンサである。つまり同じタイプのセンサ、例えば同じカラーフィルタを備えたセンサである。これによって、解読されるべき方程式（その数値はｐ・ｎ・ｍに基づく）の体系が得られる。この場合、ｐは、装置モデルの次数（通常は２である）を示し、ｎ，ｍは、センサ装置の寸法内のセンサの数を示す。
【００５０】
図４は、本発明の１実施例による画像検出装置のフライスクリーン効果を評価する別の方法のフローチャートを示す。この方法は、例えば図１に示した装置１０６によって実施される。この方法によって、例えば図２に示した修正装置２１２によって使用されるパラメータ値１０８が得られる。
【００５１】
ステップ４４１において、与えられた複数の光度情報４４３を規定するために、複数の光度情報１０４のそれぞれにパラメータ値１０８が与えられる。ステップ４４５において、それぞれ与えられた光度情報４４３のために、それぞれ与えられた光度情報４４３の平滑性４４７のための値が規定される。ステップ４４９において、結果として得られた平滑性４５１を規定するために、平滑性４４７の個別の値が統合される。ステップ４４１，４４５，４４９は、別のパラメータ値１０８によって繰り返し実行され、それぞれ結果として得られた平滑性４５１の値が互いに比較される。平滑性４５１の値が最小であるパラメータ値１０８が、最適なパラメータ値１０８とみなされ、送信される。
【００５２】
この数式について以下に１実施例を用いて詳しく説明する。
【００５３】
各光度情報例えば画像は、測定によって劣化する。この場合、劣化とは、高周波数の増大およびひいては平滑性の低下のことである。図３に記載された方法と同じ方法によって、個別画像の平滑性Ｓ（Ｘ）は前記式（６）によって規定される。
【００５４】
時間的な規模を考慮して、すべての平滑性の統合例えば平均値が考慮されなければならない。この場合、すべての平滑性算出におけるセンサモデルのパラメータ群は一定である。
【００５５】
平滑性の平均値若しくは統合は、妨害を減少させる情報を得るために、最小化されなければならない。この最小化は、ペナライザ“Penalizer”（アルファ若しくはアルファおよびベータ）のパラメータによって調整される。
【００５６】
本発明による数式は、ＤＳＮＵまたはＰＲＮＵを単に修正することだけに限定されるものではない。その代わり、この数式は、機器モデルの任意の次数に広げることができる。
【００５７】
さらに、機器モデルは、得られた方程式体系がより小さい、例えば分割・ＦＰＮ（Spalten-FPN）だけを許容するような方式に適合させることができる。この方式も、方程式体系が解析されるのと同様に、自由に選択することができる、つまり必要な精密性調整および必要な処理複雑性に適合させることができる。
【００５８】
その他のＦＰＮ・修正スキーマ（FPN-Korrekturschemata）とは異なり、本発明による数式は、機器周囲の印象に関する基礎的な物理的前提に基づいている。
【００５９】
実施は、コンピュータ装置のプログラムコードで行われる。このコンピュータ装置は、カメラと情報交換するために構成されている。実施はハードウエアで行うこともできる。ハードウエアシステムは、特に平均値が算出された情報を記憶するためのメモリーも必要とする。
【００６０】
本発明による数式は、明瞭でノイズのない画像のために必要とされるすべての製品に使用することができる。使用可能性は、例えば自動車のフロントカメラにおいてである。
【００６１】
以上記載され、図面に示された実施例は、例として挙げられただけである。種々異なる実施例を、完全に互いに組み合わせることができるか、または個別の特徴に関連して互いに組み合わせることができる。１つの実施例を別の実施例の特徴によって補ってもよい。また本発明による方法ステップは繰り返し実施することができ、また記載された連続とは別の連続で実施することもできる。
【符号の説明】
【００６２】
１０２  画像センサ、画像検出装置
１０４  光度情報
１０６  フライスクリーン効果を評価するための装置
１０８  パラメータ値
２１２  修正装置
２１４  光度情報
３２１  ステップ
３２３  光度情報
３２５  ステップ
３２７  光度情報
３２９  ステップ
３３１  平滑性
４４１  ステップ
４４３  光度情報
４４５  ステップ
４４７  平滑性
４４９  ステップ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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