(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
位置合わせされた画素を有する第１のデジタルカラー画像および第２のデジタルカラー画像を比較するための方法であって、各画素は、Ｎ色に対するデータを有し、前記第１のデジタルカラー画像は、第１の時点における物理的アクティビティまたは対象物の外観を有し、前記第２のデジタルカラー画像は、第２の時点における物理的アクティビティまたは対象物の外観を有し、前記方法は、
２Ｎ次元カラーモデルにおける画素を有する合成画像を形成することであって、前記形成することは、前記第１のデジタルカラー画像における画素に対するカラーデータと、前記第２のデジタルカラー画像における位置合わせされた画素に対するカラーデータとの連結として、前記合成画像における各画素に対するカラーデータを定義することによってなされる、ことと、
主構成要素解析を用いて前記合成画像の主構成要素のセットを決定することであって、前記主構成要素のセットは、前記２Ｎ次元カラーモデルにおける座標系を定義する、ことと、
前記第１のデジタルカラー画像と前記第２のデジタルカラー画像との間の相関というよりもむしろ差分を各々が表している主構成要素として、前記座標系内の主構成要素のサブセットを選択することと、
前記合成画像における各画素に対し、前記サブセット内の各主構成要素に沿った画素カラーデータの座標の関数として、正規化された画素変化値を計算することであって、前記正規化された画素変化値は、１次元カラーモデルを有する変化画像を集約的に定義し、各画素に対する前記計算された正規化された画素変化値は、前記第１の時点と前記第２の時点との間の前記物理的アクティビティまたは対象物における変化を測定する、ことと
を含み、
前記主構成要素のサブセットを選択することは、前記合成画像の各主構成要素に対し、
（ａ）前記第２のデジタルカラー画像を表す前記主構成要素の第２のＮ次元部分から、前記第１のデジタルカラー画像を表す前記主構成要素の第１のＮ次元部分を減算することにより、Ｎ次元差分ベクトルを形成することと、
（ｂ）前記差分ベクトルのＮ次元長さが所与の長さよりも大きい場合にかつその場合に限り、前記サブセット内の包含のために前記主構成要素を選択することと
によって特徴づけられる、方法。
【請求項２】
Ｎ＝３であり、各画素は、赤色、緑色、および青色（ＲＧＢ）カラーデータを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
Ｎ＝４であり、各画素は、赤色、緑色、青色、および赤外線（ＲＧＢ  ＩＲ）カラーデータを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
各画素に対する前記正規化された画素変化値は、前記サブセット内の各主構成要素に沿った前記画素の前記カラーデータの前記座標の最大として計算される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記合成画像の前記主構成要素のセットを決定する前に、前記合成画像から、影閾値未満の輝度を有する画素を除去することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記物理的アクティビティまたは対象物は、自治体であり、前記第１のデジタルカラー画像は、第１の時点における前記自治体の外観を表し、前記第２のデジタルカラー画像は、第２の時点における前記自治体の外観を表し、前記自治体は、複数の区画に分割され、前記方法は、
前記変化画像を複数のセグメントに分割することであって、（ａ）前記複数のセグメントにおける各所与のセグメントは、連続した画素から形成され、完全に前記複数の区画における区画内にあり、（ｂ）前記所与のセグメントにおける各画素のメンバーシップは、その正規化された画素変化値の関数として決定される、ことと、
前記複数のセグメントにおける各セグメントに対し、それを形成する前記画素の前記正規化された画素変化値の関数として、セグメント変化確率を計算することと、
前記複数の区画における各区画に対し、その内部にある前記セグメントの前記セグメント変化確率の関数として、区画変化確率を計算することと、
前記複数の区画における区画を、それらのそれぞれの区画変化確率に従って、ランク付けすることと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記第１のデジタルカラー画像および前記第２のデジタルカラー画像は、おおよそ整数年数離れた自治体の外観を表す、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記複数のセグメントにおける各セグメントに対する前記セグメント変化確率は、それを形成する前記画素の前記正規化された画素変化値の平均として計算される、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記区画変化確率を計算する前に、セグメント変化閾値未満のセグメント変化確率を有するセグメントを排除することをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
前記区画変化確率を計算する前に、セグメントサイズ閾値未満の平方フィート数を有するエリアを表す画素数から成るセグメントを排除することをさらに含む、請求項６に記載
の方法。
【請求項１１】
前記複数の区画における各区画に対する前記区画変化確率は、前記所与のセグメントの前記セグメント変化確率と、前記所与のセグメント内の画素数および前記所与のセグメントを含有する区画における画素数の間の比との積の、所与の区画内にある各セグメントにわたる和として計算される、請求項６に記載の方法。
【請求項１２】
コンピュータシステムに対してグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を提供することをさらに含み、前記ＧＵＩは、前記第１のデジタルカラー画像の一部分を、前記第２のデジタルカラー画像の対応する部分の隣に表示することにより、前記コンピュータシステムのユーザによる部分の視覚的比較を可能にする、請求項６に記載の方法。
【請求項１３】
前記ＧＵＩにおいて、
（ａ）前記第１のデジタルカラー画像の前記一部分内の区画の際立った輪郭と、
（ｂ）前記第２のデジタルカラー画像の前記対応する部分内の区画の際立った輪郭と、
（ｃ）有意義な変化をした区画、有意義な変化をしなかった区画、またはさらなる解析を要求する区画を示す選択を受け取るための制御部と
を同時に表示することをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記ＧＵＩにおいて、ユーザが影閾値、セグメント変化閾値、またはセグメントサイズ閾値を調整することを可能にする制御部を提供することをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
不揮発性で有形のコンピュータ読み取り可能な格納媒体であって、前記媒体上に、位置合わせされた画素を有する第１のデジタルカラー画像および第２のデジタルカラー画像を比較するためのコンピュータプログラムコードが格納されており、各画素は、Ｎ色に対するデータを有し、前記第１のデジタルカラー画像は、第１の時点における物理的アクティビティまたは対象物の外観を有し、前記第２のデジタルカラー画像は、第２の時点における物理的アクティビティまたは対象物の外観を有し、前記格納媒体は、
２Ｎ次元カラーモデルにおける画素を有する合成画像を形成することであって、前記形成することは、前記第１のデジタルカラー画像における画素に対するカラーデータと、前記第２のデジタルカラー画像における位置合わせされた画素に対するカラーデータとの連結として、前記合成画像における各画素に対するカラーデータを定義することによってなされる、ことと、
主構成要素解析を用いて前記合成画像の主構成要素のセットを決定することであって、前記主構成要素のセットは、前記２Ｎ次元カラーモデルにおける座標系を定義する、ことと、
前記第１のデジタルカラー画像と前記第２のデジタルカラー画像との間の相関というよりもむしろ差分を各々が表している主構成要素として、前記座標系内の主構成要素のサブセットを選択することと、
前記合成画像における各画素に対し、前記サブセット内の各主構成要素に沿った画素カラーデータの座標の関数として、正規化された画素変化値を計算することであって、前記正規化された画素変化値は、１次元カラーモデルを有する変化画像を集約的に定義し、各画素に対する前記計算された正規化された画素変化値は、前記第１の時点と前記第２の時点との間の前記物理的アクティビティまたは対象物における変化を測定する、ことと
を行うためのプログラムコードを含み、
前記主構成要素のサブセットを選択することは、前記合成画像の各主構成要素に対し、
（ａ）前記第２のデジタルカラー画像を表す前記主構成要素の第２のＮ次元部分から、前記第１のデジタルカラー画像を表す前記主構成要素の第１のＮ次元部分を減算することにより、Ｎ次元差分ベクトルを形成することと、
（ｂ）前記差分ベクトルのＮ次元長さが所与の長さよりも大きい場合にかつその場合に限り、前記サブセット内の包含のために前記主構成要素を選択することと
によって特徴づけられる、格納媒体。
【請求項１６】
各画素に対する前記正規化された画素変化値を計算するための前記プログラムコードは、前記サブセット内の各主構成要素に沿った前記画素の前記カラーデータの前記座標の最大を選択するためのプログラムコードを含む、請求項１５に記載の格納媒体。
【請求項１７】
各画素に対する前記正規化された画素変化値を計算するための前記プログラムコードは、前記サブセット内の各主構成要素に沿った前記画素の前記カラーデータの前記座標を平均化するためのプログラムコードを含む、請求項１５に記載の格納媒体。
【請求項１８】
前記プログラムコードは、前記合成画像の前記主構成要素のセットを決定する前に、前記合成画像から、影閾値未満の輝度を有する画素を除去するためのプログラムコードをさらに含む、請求項１５に記載の格納媒体。
【請求項１９】
前記物理的アクティビティまたは対象物は、自治体であり、前記第１のデジタルカラー画像は、第１の時点における前記自治体の外観を表し、前記第２のデジタルカラー画像は、第２の時点における前記自治体の外観を表し、前記自治体は、複数の区画に分割され、
前記格納媒体は、
前記変化画像を複数のセグメントに分割することであって、（ａ）前記複数のセグメントにおける各所与のセグメントは、連続した画素から形成され、完全に前記複数の区画における区画内にあり、（ｂ）前記所与のセグメントにおける各画素のメンバーシップは、その正規化された画素変化値の関数として決定される、ことと、
前記複数のセグメントにおける各セグメントに対し、それを形成する前記画素の前記正規化された画素変化値の関数として、セグメント変化確率を計算することと、
前記複数の区画における各区画に対し、その内部にある前記セグメントの前記セグメント変化確率の関数として、区画変化確率を計算することと、
前記複数の区画における区画を、それらのそれぞれの区画変化確率に従って、ランク付けすることと
を行うためのプログラムコードをさらに含む、請求項１５に記載の格納媒体。
【請求項２０】
前記複数のセグメントにおける各セグメントに対し、セグメント変化確率を計算するための前記プログラムコードは、それを形成する前記画素の前記正規化された画素変化値の平均を計算するためのプログラムコードを含む、請求項１９に記載の格納媒体。
【請求項２１】
前記区画変化確率を計算する前に、セグメント変化閾値未満のセグメント変化確率を有するセグメントを排除するためのプログラムコードをさらに含む、請求項１９に記載の格納媒体。
【請求項２２】
前記区画変化確率を計算する前に、セグメントサイズ閾値未満の平方フィート数を有するエリアを表す画素数から成るセグメントを排除するためのプログラムコードをさらに含む、請求項１９に記載の格納媒体。
【請求項２３】
前記複数の区画における各区画に対する前記区画変化確率を計算するための前記プログラムコードは、前記所与のセグメントの前記セグメント変化確率と、前記所与のセグメント内の画素数および前記所与のセグメントを含有する区画における画素数の間の比との積の、所与の区画内にある各セグメントにわたる和を計算するためのプログラムコードを含む、請求項１９に記載の格納媒体。
【請求項２４】
コンピュータシステムに対してグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を提供するためのプログラムコードをさらに含み、前記ＧＵＩは、前記第１のデジタルカラー画像の一部分を、前記第２のデジタルカラー画像の対応する部分の隣に表示することにより、前記コンピュータシステムのユーザによる部分の視覚的比較を可能にする、請求項１９に記載の格納媒体。
【請求項２５】
前記ＧＵＩにおいて、
（ａ）前記第１のデジタルカラー画像の前記一部分内の区画の際立った輪郭と、
（ｂ）前記第２のデジタルカラー画像の前記対応する部分内の区画の際立った輪郭と、
（ｃ）有意義な変化をした区画、有意義な変化をしなかった区画、またはさらなる解析を要求する区画を示す選択を受け取るための制御部と
を同時に表示するためのプログラムコードをさらに含む、請求項２４に記載の格納媒体。
【請求項２６】
前記ＧＵＩにおいて、ユーザが影閾値、セグメント変化閾値、またはセグメントサイズ閾値を調整することを可能にする制御部を提供するためのプログラムコードをさらに含む、請求項２４に記載の格納媒体。
【請求項２７】
位置合わせされた画素を有する第１のデジタルカラー画像および第２のデジタルカラー画像を比較するためのコンピュータシステムであって、各画素は、Ｎ色に対するデータを有し、前記第１のデジタルカラー画像は、第１の時点における物理的アクティビティまたは対象物の外観を有し、前記第２のデジタルカラー画像は、第２の時点における物理的アクティビティまたは対象物の外観を有し、前記コンピュータシステムは、
その内部にコンピュータプログラムコードを格納している揮発性メモリであって、前記コンピュータプログラムコードは、
２Ｎ次元カラーモデルにおける画素を有する合成画像を形成することであって、前記形成することは、前記第１のデジタルカラー画像における画素に対するカラーデータと、前記第２のデジタルカラー画像における位置合わせされた画素に対するカラーデータとの連結として、前記合成画像における各画素に対するカラーデータを定義することによってなされる、ことと、
主構成要素解析を用いて前記合成画像の主構成要素のセットを決定することであって、前記主構成要素のセットは、前記２Ｎ次元カラーモデルにおける座標系を定義する、ことと、
前記第１のデジタルカラー画像と前記第２のデジタルカラー画像との間の相関というよりもむしろ差分を各々が表している主構成要素として、前記座標系内の主構成要素のサブセットを選択することと、
前記合成画像における各画素に対し、前記サブセット内の各主構成要素に沿った画素カラーデータの座標の関数として、正規化された画素変化値を計算することであって、前記正規化された画素変化値は、１次元カラーモデルを有する変化画像を集約的に定義し、各画素に対する前記計算された正規化された画素変化値は、前記第１の時点と前記第２の時点との間の前記物理的アクティビティまたは対象物における変化を測定する、ことと
を行うためのものであり、
前記主構成要素のサブセットを選択することは、前記合成画像の各主構成要素に対し、
（ａ）前記第２のデジタルカラー画像を表す前記主構成要素の第２のＮ次元部分から、前記第１のデジタルカラー画像を表す前記主構成要素の第１のＮ次元部分を減算することにより、Ｎ次元差分ベクトルを形成することと、
（ｂ）前記差分ベクトルのＮ次元長さが所与の長さよりも大きい場合にかつその場合に限り、前記サブセット内の包含のために前記主構成要素を選択することと
によって特徴づけられる、揮発性メモリと、
前記揮発性メモリに結合され、前記揮発性メモリ内に格納された前記コンピュータコードを実行するように構成されているマイクロプロセッサと、
前記マイクロプロセッサに結合された、グラフィカルユーザインターフェースを提供するための１つ以上の出力インターフェースであって、前記グラフィカルユーザインターフェースは、前記第１のデジタルカラー画像の一部分を、前記第２のデジタルカラー画像の対応する部分の隣に表示することにより、前記コンピュータシステムのユーザによる部分の視覚的比較を可能にする、１つ以上の出力インターフェースと、
前記マイクロプロセッサに結合された１つ以上の入力インターフェースであって、前記１つ以上の入力インターフェースは、有意義な変化をした表示された部分、有意義な変化をしなかった表示された部分、またはさらなる解析を要求する表示された部分を示す選択を受け取る、１つ以上の入力インターフェースと
を含む、コンピュータシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、カラー画像処理に関し、より具体的には、変化の尤度に従ってランク付けされたセグメントのリストを決定するための画像のセグメント化に関する。
【背景技術】
【０００２】
財産税は、例えば市よび町等の自治体にとっての重要な歳入調達ツールである。税評価は、自治体に不動産を所有する個人間に財産税を割り当てるための方法である。上記評価方法を用いた税割り当ては、概して、以下のプロセスに従って機能する。第１に、自治体内の不動産の各区画が「評価」される−すなわち、財産税を収集するという限られた目的のための相対価値を指定される。次に、自治体に対する総評価価値が、全区画に対する評価価値を足し上げることによって計算される。最後に、各区画に対して徴収されるべき財産税が、各それぞれの区画の、総評価価値に対する調達されるべき総財産税による割合を掛けることによって、割り当てられる。本明細書から理解され得るように、評価財産価値は、全ての評価価値が互いに適切に決定されさえすれば、財産の市場価値と関係を有している必要はない。したがって、評価価値は、その近隣に対する不動産の区画の相対価値を表している。
【０００３】
税負担における割り当ての公平性は、それらの相対的な価値の増加および減少を捕捉するために、区画が定期的に再評価されることを要求する。しかしながら、どの区画が向上したかや、向上の度合いを決定することは、特に自治体内の全ての区画を物理的に見る個人の税評価者によって行われる場合には、困難であり、費用がかさみ、かつ、時間のかかる仕事であり得る。プロセスを単純化することが可能な１つのツールは、リモートセンシングである。リモートセンシングとは、本文脈においては、自治体の航空画像または衛星画像を複数回取得する手段を意味する。税評価者は、以前の税評価が行われた時点に捕捉された「前」画像と、それに対する評価が行われなければならないより最近に捕捉された「後」画像とを比較することにより、関連評価期間にわたってどの財産が向上したかを決定し得る。サイド・バイ・サイドのビジュアル画像比較は、有益なツールであり得るが、多くの区画は（特に、均一の外観を提供するようにレイアウトされた開発中または準開発中である区画の場合には）ほぼ同一に見えるので、精神的に負担で骨が折れるものになり得る。したがって、自動画像解析が採用され得る。
【０００４】
画像解析は、有意義な情報を画像から抽出するためのプロセスである。本文脈において特に有用な１つのタイプの画像解析は、特に、地理的対象物ベース画像解析（ＧＥＯＢＩＡ）である。デジタル画像は画素から形成され、ＧＥＯＢＩＡは、それらの画素を取込み、２つの主要プロセス、すなわち、セグメント化および分類を実行する。画像セグメント化は、デジタル画像をセグメントにパーティショニングするプロセスであり、セグメントの各々は、例えば色または輝度等の共通の特性を有する複数の画素から形成される。このようなセグメントは、したがって、土地被覆のタイプ（すなわち、草、アスファルト、樹木、土、水等）を表す。その後、セグメントに対して統計学が適用されて、各セグメントを、それが表している土地被覆のタイプによって分類し得る。
【０００５】
しかしながら、画像解析は、リモートセンシングの文脈では評価価値に影響する区画に対する変化（例えば、屋根のソーラー電池システムの追加、または地面の水泳用プールの追加）を含む、有意義な情報を抽出することが要求される。有意義な情報は、過渡現象（例えば、影、一般的には明暗の差、人間の存在または不存在、自動車、その他の可動対象物等）によって引き起こされる画像間の変化を含まない。これらのタイプの変化を区別することは、一般的には、非常に困難な問題であり、既存のセグメント化および分類ソフトウェアは、特に税評価を実行する文脈において、有意義なセグメントを有意義ではないセグメントから区別することの種々の問題に悩まされる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（実施形態の概要）
本発明の種々の実施形態にしたがうと、システム、方法、およびコンピュータプログラム製品は、物理的アクティビティまたは対象物の画像を比較する。Ｎ次元カラーモデルにおいて定義された第１の位置合わせされたカラー画像および第２の位置合わせされたカラー画像からの画素データは、連結されて、２Ｎ次元カラーモデルにおける画像を形成する。合成画像に対して主構成要素解析が実行され、相関というよりもむしろ変化を表す構成要素が識別される。合成画像において、各画素に対する座標が、変化を表す主構成要素に沿って決定され、正規化された画素変化値が計算される。特に、税評価を実行することに関連して、合成画像における画素は、それらのそれぞれの正規化された画素変化値に従ってセグメント化され、セグメントは、地理的区画境界を相互的に事前に定義しない。区画変化確率は、セグメント変化確率（すなわち、正規化された画素変化値についてのそれらの関数）の関数として計算される。最後に、区画がそれらの変化確率によってランク付けされ、グラフィカルユーザインターフェースにおいてハイライトされる。
【０００７】
したがって、本発明の第１の実施形態は、位置合わせされた画素を有する第１のデジタルカラー画像および第２のデジタルカラー画像を比較するための方法を提供し、各画素は、Ｎ色に対するデータを有し、第１のデジタルカラー画像は、第１の時点における物理的アクティビティまたは対象物の外観を有し、第２のデジタルカラー画像は、第２の時点における物理的アクティビティまたは対象物の外観を有する。方法は、４つのプロセスを有する。第１のプロセスは、第１のデジタルカラー画像における画素に対するカラーデータと、第２のデジタルカラー画像における位置合わせされた画素に対するカラーデータとの連結として、合成画像における各画素に対するカラーデータを定義することにより、２Ｎ次元カラーモデルにおける画素を有する合成画像を形成することである。第２のプロセスは、主構成要素解析を用いて合成画像の主構成要素のセットを決定することであり、主構成要素のセットは、２Ｎ次元カラーモデルにおける座標系を定義する。第３のプロセスは、第１のデジタルカラー画像と第２のデジタルカラー画像との間の相関というよりもむしろ差分を各々が表している主構成要素として、座標系内の主構成要素のサブセットを選択することである。第４のプロセスは、合成画像における各画像に対し、サブセット内の各主構成要素に沿った画素カラーデータの座標の関数として、正規化された画素変化値を計算することであり、正規化された画素変化値は、１次元カラーモデルを有する変化画像を集約的に定義し、各画素に対する計算された正規化された画素変化値は、第１の時点と第２の時点との間の物理的アクティビティまたは対象物における変化を測定する。
【０００８】
基本的な方法の種々の精緻化が構想される。一実施形態において、Ｎ＝３であり、各画素は、赤色、緑色、および青色（ＲＧＢ）カラーデータを有する。別の実施形態において、Ｎ＝４であり、各画素は、赤色、緑色、青色、および赤外線（ＲＧＢ  ＩＲ）カラーデータを有する。さらに別の実施形態において、主構成要素のサブセットを選択することは、合成画像の各主構成要素に対し、（ａ）第２のデジタルカラー画像を表す主構成要素の第２のＮ次元部分から、第１のデジタルカラー画像を表す主構成要素の第１のＮ次元部分を減算することにより、Ｎ次元差分ベクトルを形成することと、（ｂ）差分ベクトルのＮ次元長さが所与の長さよりも大きい場合かつその場合に限り、サブセット内の包含のために主構成要素を選択することと、を含む。なおも別の実施形態において、各画素に対する正規化された画素変化値は、サブセット内の各主構成要素に沿った画素のカラーデータの座標の最大として計算される。さらに別の実施形態は、合成画像の主構成要素のセットを決定する前に、合成画像から、影閾値未満の輝度を有する画素を除去することを要求する。
【０００９】
方法は、特に、税評価を実行するために適用され得る。この場合において、物理的アクティビティまたは対象物は、自治体であり、第１のデジタルカラー画像は、第１の時点における自治体の外観を表し、第２のデジタルカラー画像は、第２の時点における自治体の外観を表し、自治体は、複数の区画に分割される。方法は、さらに、４つの追加的プロセスを含み得る。第１の追加的プロセスは、変化画像を複数のセグメントに分割することであり、（ａ）複数のセグメントにおける各所与のセグメントは、連続した画素から形成され、完全に複数の区画における区画内にあり、（ｂ）所与のセグメントにおける各画素のメンバーシップは、その正規化された画素変化値の関数として決定される。第２の追加的プロセスは、複数のセグメントにおける各セグメントに対し、それを形成する画素の正規化された画素変化値の関数として、セグメント変化確率を計算することである。第３の追加的プロセスは、複数の区画における各区画に対し、その内部にあるセグメントのセグメント変化確率の関数として、区画変化確率を計算することである。第４の追加的プロセスは、複数の区画における区画を、それらのそれぞれの区画変化確率に従って、ランク付けすることである。
【００１０】
税評価用途の種々の精緻化が構想される。一実施形態において、第１のデジタルカラー画像および第２のデジタルカラー画像は、おおよそ整数年数離れた自治体の外観を表す。別の実施形態において、複数のセグメントにおける各セグメントに対するセグメント変化確率は、それを形成する画素の正規化された画素変化値の平均として計算される。さらに別の実施形態は、区画変化確率を計算する前に、セグメント変化閾値未満のセグメント変化確率を有するセグメントを排除することを要求する。さらなる実施形態は、区画変化確率を計算する前に、セグメントサイズ未満の平方フィート数を有するエリアを表す画素数から成るセグメントを排除することを要求する。なおも別の実施形態において、複数の区画における各区画に対する区画変化確率は、所与のセグメントのセグメント変化確率と、所与のセグメント内の画素数および所与のセグメントを含有する区画における画素数の間の比との積の、所与の区画内にある各セグメントにわたる和として計算される。
【００１１】
税評価方法は、コンピュータシステムに対してグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を提供することをさらに含み、該ＧＵＩは、第１のデジタルカラー画像の一部分を、第２のデジタルカラー画像の対応する部分の隣に表示することにより、コンピュータシステムのユーザによる部分の視覚的比較を可能にする。この場合において、方法はまた、ＧＵＩにおいて、（ａ）第１のデジタルカラー画像の一部分内の区画の際立った輪郭と、（ｂ）第２のデジタルカラー画像の対応する部分内の区画の際立った輪郭と、（ｃ）有意義な変化をした区画、有意義な変化をしなかった区画、またはさらなる解析を要求する区画を示す選択を受け取るための制御部と、を同時に表示することを含み得る。代替的に、または追加的に、方法は、ユーザが影閾値、セグメント変化閾値、またはセグメントサイズ閾値を調整することを可能にする制御部を提供することを含み得る。
【００１２】
また、上記方法またはその精緻化のうちのいずれかを実行するためのコンピュータプログラムコードがその上に格納されている不揮発性で有形のコンピュータ読み取り可能な格納媒体が構想される。
【００１３】
さらに、上記方法またはその精緻化のうちのいずれかを実行するためのコンピュータプログラムコードをその内部に格納している揮発性メモリを有するコンピュータシステムが構想される。コンピュータシステムは、また、揮発性メモリに結合され、揮発性メモリ内に格納されたコンピュータコードを実行するように構成されているマイクロプロセッサと、マイクロプロセッサに結合された、グラフィカルユーザインターフェースを提供するための１つ以上の出力インターフェースであって、グラフィカルユーザインターフェースは、第１のデジタルカラー画像の一部分を、第２のデジタルカラー画像の対応する部分の隣に表示することにより、コンピュータシステムのユーザによる部分の視覚的比較を可能にする、１つ以上の出力インターフェースと、マイクロプロセッサに結合された１つ以上の入力インターフェースであって、１つ以上の入力インターフェースは、有意義な変化をした部分、有意義な変化をしなかった部分、またはさらなる解析を要求する部分を示す選択を受け取る、１つ以上の入力インターフェースと、を含み得る。
例えば、本願は以下の項目を提供する。
（項目１）
位置合わせされた画素を有する第１のデジタルカラー画像および第２のデジタルカラー画像を比較するための方法であって、各画素は、Ｎ色に対するデータを有し、前記第１のデジタルカラー画像は、第１の時点における物理的アクティビティまたは対象物の外観を有し、前記第２のデジタルカラー画像は、第２の時点における物理的アクティビティまたは対象物の外観を有し、前記方法は、
２Ｎ次元カラーモデルにおける画素を有する合成画像を形成することであって、前記形成することは、前記第１のデジタルカラー画像における画素に対するカラーデータと、前記第２のデジタルカラー画像における位置合わせされた画素に対するカラーデータとの連結として、前記合成画像における各画素に対するカラーデータを定義することによってなされる、ことと、
主構成要素解析を用いて前記合成画像の主構成要素のセットを決定することであって、前記主構成要素のセットは、前記２Ｎ次元カラーモデルにおける座標系を定義する、ことと、
前記第１のデジタルカラー画像と前記第２のデジタルカラー画像との間の相関というよりもむしろ差分を各々が表している主構成要素として、前記座標系内の主構成要素のサブセットを選択することと、
前記合成画像における各画素に対し、前記サブセット内の各主構成要素に沿った画素カラーデータの座標の関数として、正規化された画素変化値を計算することであって、前記正規化された画素変化値は、１次元カラーモデルを有する変化画像を集約的に定義し、各画素に対する前記計算された正規化された画素変化値は、前記第１の時点と前記第２の時点との間の前記物理的アクティビティまたは対象物における変化を測定する、ことと
を含む、方法。
（項目２）
Ｎ＝３であり、各画素は、赤色、緑色、および青色（ＲＧＢ）カラーデータを有する、項目１に記載の方法。
（項目３）
Ｎ＝４であり、各画素は、赤色、緑色、青色、および赤外線（ＲＧＢ  ＩＲ）カラーデータを有する、項目１に記載の方法。
（項目４）
前記主構成要素のサブセットを選択することは、前記合成画像の各主構成要素に対し、
（ａ）前記第２のデジタルカラー画像を表す前記主構成要素の第２のＮ次元部分から、前記第１のデジタルカラー画像を表す前記主構成要素の第１のＮ次元部分を減算することにより、Ｎ次元差分ベクトルを形成することと、
（ｂ）前記差分ベクトルのＮ次元長さが所与の長さよりも大きい場合にかつその場合に限り、前記サブセット内の包含のために前記主構成要素を選択することと
を含む、項目１に記載の方法。
（項目５）
各画素に対する前記正規化された画素変化値は、前記サブセット内の各主構成要素に沿った前記画素の前記カラーデータの前記座標の最大として計算される、項目１に記載の方法。
（項目６）
前記合成画像の前記主構成要素のセットを決定する前に、前記合成画像から、影閾値未満の輝度を有する画素を除去することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目７）
前記物理的アクティビティまたは対象物は、自治体であり、前記第１のデジタルカラー画像は、第１の時点における前記自治体の外観を表し、前記第２のデジタルカラー画像は、第２の時点における前記自治体の外観を表し、前記自治体は、複数の区画に分割され、前記方法は、
前記変化画像を複数のセグメントに分割することであって、（ａ）前記複数のセグメントにおける各所与のセグメントは、連続した画素から形成され、完全に前記複数の区画における区画内にあり、（ｂ）前記所与のセグメントにおける各画素のメンバーシップは、その正規化された画素変化値の関数として決定される、ことと、
前記複数のセグメントにおける各セグメントに対し、それを形成する前記画素の前記正規化された画素変化値の関数として、セグメント変化確率を計算することと、
前記複数の区画における各区画に対し、その内部にある前記セグメントの前記セグメント変化確率の関数として、区画変化確率を計算することと、
前記複数の区画における区画を、それらのそれぞれの区画変化確率に従って、ランク付けすることと
をさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目８）
前記第１のデジタルカラー画像および前記第２のデジタルカラー画像は、おおよそ整数年数離れた自治体の外観を表す、項目７に記載の方法。
（項目９）
前記複数のセグメントにおける各セグメントに対する前記セグメント変化確率は、それを形成する前記画素の前記正規化された画素変化値の平均として計算される、項目７に記載の方法。
（項目１０）
前記区画変化確率を計算する前に、セグメント変化閾値未満のセグメント変化確率を有するセグメントを排除することをさらに含む、項目７に記載の方法。
（項目１１）
前記区画変化確率を計算する前に、セグメントサイズ閾値未満の平方フィート数を有するエリアを表す画素数から成るセグメントを排除することをさらに含む、項目７に記載の方法。
（項目１２）
前記複数の区画における各区画に対する前記区画変化確率は、前記所与のセグメントの前記セグメント変化確率と、前記所与のセグメント内の画素数および前記所与のセグメントを含有する区画における画素数の間の比との積の、所与の区画内にある各セグメントにわたる和として計算される、項目７に記載の方法。
（項目１３）
コンピュータシステムに対してグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を提供することをさらに含み、前記ＧＵＩは、前記第１のデジタルカラー画像の一部分を、前記第２のデジタルカラー画像の対応する部分の隣に表示することにより、前記コンピュータシステムのユーザによる部分の視覚的比較を可能にする、項目７に記載の方法。
（項目１４）
前記ＧＵＩにおいて、
（ａ）前記第１のデジタルカラー画像の前記一部分内の区画の際立った輪郭と、
（ｂ）前記第２のデジタルカラー画像の前記対応する部分内の区画の際立った輪郭と、
（ｃ）有意義な変化をした区画、有意義な変化をしなかった区画、またはさらなる解析を要求する区画を示す選択を受け取るための制御部と
を同時に表示することをさらに含む、項目１３に記載の方法。
（項目１５）
前記ＧＵＩにおいて、ユーザが影閾値、セグメント変化閾値、またはセグメントサイズ閾値を調整することを可能にする制御部を提供することをさらに含む、項目１３に記載の方法。
（項目１６）
不揮発性で有形のコンピュータ読み取り可能な格納媒体であって、前記媒体上に、位置合わせされた画素を有する第１のデジタルカラー画像および第２のデジタルカラー画像を比較するためのコンピュータプログラムコードが格納されており、各画素は、Ｎ色に対するデータを有し、前記第１のデジタルカラー画像は、第１の時点における物理的アクティビティまたは対象物の外観を有し、前記第２のデジタルカラー画像は、第２の時点における物理的アクティビティまたは対象物の外観を有し、前記格納媒体は、
２Ｎ次元カラーモデルにおける画素を有する合成画像を形成することであって、前記形成することは、前記第１のデジタルカラー画像における画素に対するカラーデータと、前記第２のデジタルカラー画像における位置合わせされた画素に対するカラーデータとの連結として、前記合成画像における各画素に対するカラーデータを定義することによってなされる、ことと、
主構成要素解析を用いて前記合成画像の主構成要素のセットを決定することであって、前記主構成要素のセットは、前記２Ｎ次元カラーモデルにおける座標系を定義する、ことと、
前記第１のデジタルカラー画像と前記第２のデジタルカラー画像との間の相関というよりもむしろ差分を各々が表している主構成要素として、前記座標系内の主構成要素のサブセットを選択することと、
前記合成画像における各画素に対し、前記サブセット内の各主構成要素に沿った画素カラーデータの座標の関数として、正規化された画素変化値を計算することであって、前記正規化された画素変化値は、１次元カラーモデルを有する変化画像を集約的に定義し、各画素に対する前記計算された正規化された画素変化値は、前記第１の時点と前記第２の時点との間の前記物理的アクティビティまたは対象物における変化を測定する、ことと
を行うためのプログラムコードを含む、格納媒体。
（項目１７）
前記主構成要素のサブセットを選択するための前記プログラムコードは、前記合成画像の各主構成要素に対し、
（ａ）前記第２のデジタルカラー画像を表す前記主構成要素の第２のＮ次元部分から、前記第１のデジタルカラー画像を表す前記主構成要素の第１のＮ次元部分を減算することにより、Ｎ次元差分ベクトルを形成することと、
（ｂ）前記差分ベクトルのＮ次元長さが所与の長さよりも大きい場合にかつその場合に限り、前記サブセット内の包含のために前記主構成要素を選択することと
を行うためのプログラムコードを含む、項目１６に記載の格納媒体。
（項目１８）
各画素に対する前記正規化された画素変化値を計算するための前記プログラムコードは、前記サブセット内の各主構成要素に沿った前記画素の前記カラーデータの前記座標の最大を選択するためのプログラムコードを含む、項目１６に記載の格納媒体。
（項目１９）
各画素に対する前記正規化された画素変化値を計算するための前記プログラムコードは、前記サブセット内の各主構成要素に沿った前記画素の前記カラーデータの前記座標を平均化するためのプログラムコードを含む、項目１６に記載の格納媒体。
（項目２０）
前記プログラムコードは、前記合成画像の前記主構成要素のセットを決定する前に、前記合成画像から、影閾値未満の輝度を有する画素を除去するためのプログラムコードをさらに含む、項目１６に記載の記憶媒体。
（項目２１）
前記物理的アクティビティまたは対象物は、自治体であり、前記第１のデジタルカラー画像は、第１の時点における前記自治体の外観を表し、前記第２のデジタルカラー画像は、第２の時点における前記自治体の外観を表し、前記自治体は、複数の区画に分割され、前記格納媒体は、
前記変化画像を複数のセグメントに分割することであって、（ａ）前記複数のセグメントにおける各所与のセグメントは、連続した画素から形成され、完全に前記複数の区画における区画内にあり、（ｂ）前記所与のセグメントにおける各画素のメンバーシップは、その正規化された画素変化値の関数として決定される、ことと、
前記複数のセグメントにおける各セグメントに対し、それを形成する前記画素の前記正規化された画素変化値の関数として、セグメント変化確率を計算することと、
前記複数の区画における各区画に対し、その内部にある前記セグメントの前記セグメント変化確率の関数として、区画変化確率を計算することと、
前記複数の区画における区画を、それらのそれぞれの区画変化確率に従って、ランク付けすることと
を行うためのプログラムコードをさらに含む、項目１６に記載の格納媒体。
（項目２２）
前記複数のセグメントにおける各セグメントに対し、セグメント変化確率を計算するための前記プログラムコードは、それを形成する前記画素の前記正規化された画素変化値の平均を計算するためのプログラムコードを含む、項目２１に記載の格納媒体。
（項目２３）
前記区画変化確率を計算する前に、セグメント変化閾値未満のセグメント変化確率を有するセグメントを排除するためのプログラムコードをさらに含む、項目２１に記載の格納媒体。
（項目２４）
前記区画変化確率を計算する前に、セグメントサイズ閾値未満の平方フィート数を有するエリアを表す画素数から成るセグメントを排除するためのプログラムコードをさらに含む、項目２１に記載の格納媒体。
（項目２５）
前記複数の区画における各区画に対する前記区画変化確率を計算するための前記プログラムコードは、前記所与のセグメントの前記セグメント変化確率と、前記所与のセグメント内の画素数および前記所与のセグメントを含有する区画における画素数の間の比との積の、所与の区画内にある各セグメントにわたる和を計算するためのプログラムコードを含む、項目２１に記載の格納媒体。
（項目２６）
コンピュータシステムに対してグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を提供するためのプログラムコードをさらに含み、前記ＧＵＩは、前記第１のデジタルカラー画像の一部分を、前記第２のデジタルカラー画像の対応する部分の隣に表示することにより、前記コンピュータシステムのユーザによる部分の視覚的比較を可能にする、項目２１に記載の格納媒体。
（項目２７）
前記ＧＵＩにおいて、
（ａ）前記第１のデジタルカラー画像の前記一部分内の区画の際立った輪郭と、
（ｂ）前記第２のデジタルカラー画像の前記対応する部分内の区画の際立った輪郭と、
（ｃ）有意義な変化をした区画、有意義な変化をしなかった区画、またはさらなる解析を要求する区画を示す選択を受け取るための制御部と
を同時に表示するためのプログラムコードをさらに含む、項目２６に記載の格納媒体。
（項目２８）
前記ＧＵＩにおいて、ユーザが影閾値、セグメント変化閾値、またはセグメントサイズ閾値を調整することを可能にする制御部を提供するためのプログラムコードをさらに含む、項目２６に記載の格納媒体。
（項目２９）
位置合わせされた画素を有する第１のデジタルカラー画像および第２のデジタルカラー画像を比較するためのコンピュータシステムであって、各画素は、Ｎ色に対するデータを有し、前記第１のデジタルカラー画像は、第１の時点における物理的アクティビティまたは対象物の外観を有し、前記第２のデジタルカラー画像は、第２の時点における物理的アクティビティまたは対象物の外観を有し、前記コンピュータシステムは、
その内部にコンピュータプログラムコードを格納している揮発性メモリであって、前記コンピュータプログラムコードは、
２Ｎ次元カラーモデルにおける画素を有する合成画像を形成することであって、前記形成することは、前記第１のデジタルカラー画像における画素に対するカラーデータと、前記第２のデジタルカラー画像における位置合わせされた画素に対するカラーデータとの連結として、前記合成画像における各画素に対するカラーデータを定義することによってなされる、ことと、
主構成要素解析を用いて前記合成画像の主構成要素のセットを決定することであって、前記主構成要素のセットは、前記２Ｎ次元カラーモデルにおける座標系を定義する、ことと、
前記第１のデジタルカラー画像と前記第２のデジタルカラー画像との間の相関というよりもむしろ差分を各々が表している主構成要素として、前記座標系内の主構成要素のサブセットを選択することと、
前記合成画像における各画素に対し、前記サブセット内の各主構成要素に沿った画素カラーデータの座標の関数として、正規化された画素変化値を計算することであって、前記正規化された画素変化値は、１次元カラーモデルを有する変化画像を集約的に定義し、各画素に対する前記計算された正規化された画素変化値は、前記第１の時点と前記第２の時点との間の前記物理的アクティビティまたは対象物における変化を測定する、ことと
を行うためのものである、揮発性メモリと、
前記揮発性メモリに結合され、前記揮発性メモリ内に格納された前記コンピュータコードを実行するように構成されているマイクロプロセッサと、
前記マイクロプロセッサに結合された、グラフィカルユーザインターフェースを提供するための１つ以上の出力インターフェースであって、前記グラフィカルユーザインターフェースは、前記第１のデジタルカラー画像の一部分を、前記第２のデジタルカラー画像の対応する部分の隣に表示することにより、前記コンピュータシステムのユーザによる部分の視覚的比較を可能にする、１つ以上の出力インターフェースと、
前記マイクロプロセッサに結合された１つ以上の入力インターフェースであって、前記１つ以上の入力インターフェースは、有意義な変化をした表示された部分、有意義な変化をしなかった表示された部分、またはさらなる解析を要求する表示された部分を示す選択を受け取る、１つ以上の入力インターフェースと
を含む、コンピュータシステム。
【００１４】
上述した実施形態の特徴は、添付の図面に関連させて以下の詳細な説明を参照することによってより容易に理解され得る。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、本発明の実施形態に従う、税評価を実行するためのグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）の表現である。
【図２】図２は、本発明の実施形態に従う、税評価を実行するためのコンピュータシステムのスキーム表現である。
【図３】図３は、本発明の実施形態に従う、税評価を実行するためのプロセスを示すフローチャートである。
【図４】図４は、図１のＧＵＩの表現であり、それらのそれぞれの区画変化確率に従ってランク付けされた区画のリストと、該リストから選択された特定の区画とを示している。
【図５】図５は、解析者による視覚的解析の前に高い区画変化確率を有する第１の区画を表示しているＧＵＩを示す。
【図６】図６は、税評価を行う目的のために、解析者が第１の区画を著しい変化をしたとしてマークした後に、高い区画変化確率を有する第２の区画を表示しているＧＵＩを示す。
【図７】図７は、税評価を行う目的のために、解析者が第２の区画を著しい変化をしたとしてマークした後に、高い区画変化確率を有する第３の区画を表示しているＧＵＩを示す。
【図８】図８は、視覚的解析の前に、低い区画変化確率を有する第４の区画を表示しているＧＵＩを示す。
【図９】図９は、税評価を行う目的のために、解析者が第４の区画を著しい変化をしなかったとしてマークした後に、低い区画変化確率を有する第５の区画を表示しているＧＵＩを示す。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
（特定の実施形態の詳細な説明）
本発明の種々の実施形態に従うと、システム、方法、およびコンピュータプログラム製品が、物理的アクティビティまたは対象物の画像を比較する。Ｎ次元カラーモデルにおいて定義された第１の位置合わせされたカラー画像および第２の位置合わせされたカラー画像からの画素データが、連結され、２Ｎ次元カラーモデルにおける画像を形成する。合成画像に対して主構成要素解析が実行され、相関というよりもむしろ変化を表す構成要素が識別される。合成画像において、各画素に対する座標が、変化を表す主構成要素に沿って決定され、正規化された画素変化値が計算される。特に税評価を実行することに関連して、合成画像における画素が、それらのそれぞれの正規化された画素変化値に従ってセグメント化され、セグメントは、地理的区画境界を相互的に事前定義しない。区画変化確率が、セグメント変化確率（すなわち、それらの正規化された画素変化値の関数）の関数として計算される。最後に、区画が、それらの変化確率によってランク付けされ、グラフィカルユーザインターフェースにおいてハイライトされる。
【００１７】
定義．本明細書および添付の特許請求の範囲において用いられるとき、以下の用語は、文脈上別様に要求されることがない限り、示されている意味を有し得る。
【００１８】
「自治体」とは、その境界内に含有されている不動産に対する税金を収集することによって少なくとも部分的にその事業に資金供給する任意の政治形態をいう。「区画」とは、そのような資金供給を促進するための課税可能な価値を評価された自治体における不動産をいう。
【００１９】
「カラー空間」とは、色の特定の組成をいう。「カラーモデル」とは、カラー空間における色が数のタプルとして表され得る様式であって、各タプルが、色または色の組み合わせを表す様式をいう。
【００２０】
カラーデータの「連結」とは、タプルの第１のベクトルに対してタプルの第２のベクトルを付加し、これにより、第１のベクトルの長さおよび第２のベクトルの長さの和に等しい長さを有するタプルの第３のベクトルを生成することを意味する。
【００２１】
ベクトル空間内のデータの「主構成要素解析」とは、ベクトル空間の座標系を回転させる直交変換を決定するためのプロセスであって、その結果、データの最大の分散（幅）が、第１の回転軸（第１の「主構成要素」と呼ばれる）に沿って生じ、データの２番目に大きい分散が、第２の回転軸（第２の「主構成要素」と呼ばれる）に沿って生じる等となる、プロセスを意味する。主構成要素解析は、種々の分野において種々の異なる名称を有する：多くのその他の名称および用途の中でもとりわけ、数理工学においては、これは、固有直交分解であり、線形代数においては、これは、行列の特異値分解または固有値分解であり、信号処理においては、これは、本質的にＫａｒｈｕｎｅｎ−Ｌｏｅｖｅ定理の変換であり、統計学においては、これは、単一データセットの正準（自己）相関解析である。
【００２２】
デジタル画像を「セグメント化する」とは、画像の画素を連続した群にパーティショニングするためのプロセスを意味し、各このような群の画素は、共通の所望の特性（限定するものではないが、色、強度、またはテクスチャ等）を保有する。
【００２３】
図１は、本発明の一実施形態に従う、税評価を実行するためのグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）１００の表現である。ＧＵＩ１００は、税評価価値に影響し得る区画に対する変化についての「前」画像１１０および「後」画像１２０を比較するために用いられる。１つのこのような有意義な変化は、区画の後部（通りから見たとき）にある新たに舗装されたエリア１３０である。別のものは、終結した私有車道１４０によって示されており、これは、特定の家屋でその建造物が完結していることを示している。さらに別のものは、家屋上の追加物１５０である。税評価に影響しないであろう変化の例は、新たな造園１６０によって示されている。図１のＧＵＩ１００は、自治体における少数の区画を示しているにすぎないが、例えばＧＵＩ等を実装するソフトウェアは、ユーザが自治体の全体またはその一部分のみを表示することを可能にするための制御部を含み得ることが理解されるべきである。
【００２４】
図２は、本発明の実施形態に従う、税評価を実行するためのコンピュータシステム２００のスキーム表現である。図２のコンピュータシステム２００は、従来的であるが、当業者は、その他のタイプのコンピュータシステムが、本発明の種々の実施形態に従って用いられ得ることを理解し得る。
【００２５】
コンピュータシステム２００は、例えば当該技術分野において公知のマイクロプロセッサ等の、算術計算および論理計算を実行する中央処理ユニット（ＣＰＵ）２１０を含む。また、コンピュータシステム２００は、例えば当該技術分野において公知のランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）等の、データを一時的に格納するための揮発性メモリ２２０を含む。コンピュータシステム２００は、例えば当該技術分野において公知のハードディスクドライブ等の、データを永続的に格納するための不揮発性メモリ２３０を有する。コンピュータシステム２００は、周辺インターフェースをさらに有する。出力インターフェース２４０は、コンピュータシステム２００からの情報を外界に提供するために出力デバイス２４２に接続している。出力デバイス２４２は、例えば、ビデオディスプレイおよびスピーカを含み得、それぞれの出力インターフェース２４０は、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）上のビデオソケットおよびサウンドカード上のオーディオジャックであり得る。入力インターフェース２５０は、外界からの情報をコンピュータシステム２００中に提供するために入力デバイス２５２に接続している。入力デバイス２５２は、例えば、キーボードおよびコンピュータマウスを含み得、それぞれの入力インターフェース２５０は、シリアル、パラレル、またはユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポートであり得る。内的に、出力インターフェース２４０および入力インターフェース２５０の機能は、１つ以上の集積回路によって、またはＣＰＵ２１０によって提供され得る。
【００２６】
図３は、本発明の実施形態に従う、税評価を実行するためのプロセスを示すフローチャートである。図３の税評価方法は、８つのプロセスを含むが、以下に記載されるように、方法のバリエーションは、追加的プロセスまたはオプションのプロセスを含み得る、または、これらのプロセスを異なる順序で実行し得る。本発明の典型的な実施形態において、方法は、コンピュータシステム２００の内部にある、ハードウェア、ソフトウェア、またはこれらの組み合わせによって実行される。具体性のために、図３のプロセスは、本明細書中では、税評価を実行する文脈で記載されているが、本発明の概念が、２つの画像間の有意な変化を決定することが所望されるその他の文脈において適用され得ることが、当業者によって理解されるべきである。
【００２７】
本発明の好適な実施形態においては、図３のプロセスを開始する前に、２つのデジタルカラー画像が、コンピュータシステム中にロードされる。特に、第１のデジタルカラー画像は、比較のための「前」画像を表し、その一方で、第２のデジタルカラー画像は、比較のための「後」画像を表す。画像は、異なる時点における自治体の外観を表す。したがって、第１の画像は、税金が評価された第１の時点における自治体を表し得、その一方で、第２の画像は、税金が評価されていない時点における自治体を表し得る。特に、自治体が必ずしも毎年ではないがある年の特定の月において税評価を行う場合、第１のデジタルカラー画像および第２のデジタルカラー画像は、おおよそ整数年数離れた自治体の外観を表し得る。画像は、例えば図１に示されているように、位置合わせ（整列）される。
【００２８】
各デジタル画像は、Ｎ個の色を含むカラーモデルを用いる。したがって、各画素が３つの色（例えば、赤色、緑色、および青色）によって記述され得る場合、カラーモデルに対してＮ＝３であり、各画素は、その座標がＲＧＢカラー値である３次元ベクトルを記述していると考えられ得る。赤外線データもまた各画素に含まれる場合、Ｎ＝４であり、各画素は、その座標がＲＧＢ  ＩＲカラー値である４次元ベクトルを記述する。３色または４色が典型的であるが、本発明の概念は、任意の数の色に適用され得ること、すなわち、カラーモデルが任意の値Ｎを有することが理解されるべきである。
【００２９】
プロセス３０１において、コンピュータシステムは、第１のデジタルカラー画像および第２のデジタルカラー画像から合成画像を形成する。合成画像は、色次元の２倍を有し、第１の画像および第２の画像の各々が色次元Ｎを有している場合には、合成画像は、色次元２Ｎを有する。プロセス３０１は、第１の画像における各画素に対するカラーデータと、第２の画像における対応する位置合わせされた画素に対するカラーデータとを連結し、２Ｎ次元ベクトルを形成することによって実行され得る。原点を基点として取ると、各このようなベクトルは、２Ｎ次元カラーモデルにおけるデータ点を定義する。一緒に取られることにより、合成画像における画素の集合は、２Ｎ次元空間におけるこのようなデータ点のセットを形成する。各このようなデータ点は、２つの位置合わせされた画素（１つは第１の画像からのものであり、１つは第２の画像からのものである）の色を同時にエンコードする。
【００３０】
この段階において、最適化は、オプションとして影に対する補償を含む。影における画素は、画素の輝度または強度が低い場合に検出され得る。画像の各対は異なる明暗条件を有し得るので、影閾値（それ未満では、画素はさらなる処理から除外される）を提供することが有利である。さらに、一旦１つのデジタルカラー画像における画素が、影内にあることが決定されると、それに対応する位置合わせされた画素が（かつ、これにより、合成画像における対応する画素が）捨てられ得る。したがって、方法は、オプションとして、合成画像から、影閾値未満の輝度または強度を有する画素を除去することを含む。
【００３１】
プロセス３０２において、コンピュータシステムは、主構成要素解析またはＰＣＡ（このフレーズは当該技術分野において公知である）を用いて合成画像における残りの画素のデータ点の主構成要素のセットを決定する。ＰＣＡは、データがどのくらい広いかを記述するデータ内の好適な方向を発見するものとして考えられ得る。各このような好適な方向は、データの何らかの特徴に対応する。プロセス３０２の出力は、２Ｎ次元カラーモデルにおける新たな回転された座標系であり、その軸は、必ずしも色を表しておらず、むしろ、デジタル画像の特徴を表す色の線形的な組み合わせを表している。ＰＣＡを実行するための多くのアルゴリズムは、当該技術分野において公知であり、アルゴリズムの選定は、計算の実行に影響し得るので、本発明の実施形態は、コンピュータシステムのハードウェア制約を前提として最も効率的ないずれかのアルゴリズムを用い得る。
【００３２】
本発明の文脈において、２Ｎ次元カラーモデルにおける第１の主構成要素は、通常、全体シーン輝度に対応し、これは、第１のデジタル画像と第２のデジタル画像との間の相関である。これを理解するために、２つの画像は、それらが１日の同一の時間に同一の角度から撮影された場合に、最も容易に視覚的に比較され、対応する位置合わせされた画素は、互いにほぼ同程度の輝度となるということに注意されたい。したがって、輝度における相関は、２Ｎ次元カラーモデルにおける強い信号を提供する。同様に、第２の主構成要素は、通常、２つの画像間のシーン輝度における差分に対応する。第１の主構成要素とは対照的に、この場合における第２の主構成要素は、第１のデジタルカラー画像と第２のデジタルカラー画像との間の、相関というよりもむしろ差分を表し、したがって、画像間の有意義な変化を示唆する。
【００３３】
多くの場合において、第３の主構成要素は、画素色の間の相関を表す。予期されることだが、位置合わせされた画素は、典型的には、同一の土地被覆を表し、土地被覆の大部分の色は、画像間で異ならないであろう。したがって、強い相関は、合成画像において存在するであろうが、おそらくは、全体シーン輝度間の相関と同程度には強くない。同様に、第４の主構成要素は、位置合わせされた画素の色間の差分を表し得、したがって、画像間の有意義な変化をし得る。
【００３４】
主構成要素についてのこの記載は、例示にすぎないことが理解されるべきであり、プロセス３０２を用いるデジタル画像の各比較は、画像のその他の特徴に対応する主構成要素を生成し得る。相関というよりもむしろ２つの画像間の差分を表す主構成要素は、必ずしも第２の主構成要素および第４の主構成要素であるとは限らず、むしろ、差分の主構成要素は、異なるサブセットであり得ることが理解されるべきである。いずれにしても、上記議論から分かり得るように、いくつかの主構成要素は、第１のデジタルカラー画像と第２のデジタルカラー画像との間の相関を表し、その一方で、その他の主構成要素は、差分を表す。
【００３５】
プロセス３０３において、コンピュータシステムは、回転された座標系内の主構成要素を選択し、各主構成要素は、第１のデジタルカラー画像と第２のデジタルカラー画像との間の相関というよりもむしろ、差分を表す。人間は、どの主構成要素が差分を表しているかを容易に判別することが可能であるが、コンピュータシステムは、試行錯誤に依拠しなければならない。
【００３６】
ここで、これらを選択するための２ステップ手順が記載される。手順は、主構成要素自体に対して機能するのではなく、行列の乗算によってオリジナルの２Ｎカラーバンドを２Ｎ主構成要素によって定義される座標系へと回転させる２Ｎ×２Ｎ線形変換行列に対して機能する。この変換行列は、各オリジナルのカラーバンドが対応する主構成要素においてどの程度の量だけ存在するかを表す係数または重みを有する。
【００３７】
第１に、第１の画像に対応する変換行列の係数の第１のＮ次元部分（ベクトル）を形成し、そして、第２の画像に対応する変換行列の第２のＮ次元部分（ベクトル）を形成する。プロセス３０１における連結によって、変化画像のカラー値が形成されたので、このステップは、変換行列の列の２Ｎ個の係数を２Ｎ次元ベクトルに分離することを含む。第１のベクトルおよび第２のベクトルは、線形変換の部分を表しており、オリジナルの画像のうちのいずれかのいずれかの画素に存在するいずれかのカラーデータに直接的に対応していないことが理解されるべきである。
【００３８】
次に、第２のベクトルから第１のベクトルを減算することにより、差分ベクトルを取得する。第１のベクトルおよび第２のベクトルが、類似した大きさおよび符号の座標を有する場合、差分ベクトルは、相関を示す小さい大きさを有し得、その一方で、第１のベクトルおよび第２のベクトルが、符号が反対である座標を有する場合、差分ベクトルは、変化を示す大きい大きさを有し得る。したがって、差分ベクトルのＮ次元長さは、主構成要素が変化をどの程度表しているかの尺度となる。実際、所与の長さに対する差分ベクトルの長さの比較は、相関というよりもむしろ差分を表している主構成要素のサブセットを選択するバイナリテストを提供する。所与の長さは、例えば、カラー値が０と１との間でスケーリングされるべき場合、長さ１であり得る。その他の長さが用いられ得、プロセス３０３を実装するためのその他の手順が用いられ得ることが理解されるべきである。
【００３９】
この時点において、プロセス３０３によって選択される主構成要素の数が、主構成要素の総数（２Ｎ）よりも小さい数であることは、注意に値する。各主構成要素は、潜在的には、有意義な変化を表しているので、より多くのカラーバンドを有しているデジタルカラー画像（すなわち、より高い値のＮ）は、潜在的には、変化を検出するためのより多くの機会を生成することになる。この観察は、より多くのカラーデータを含有しているカラーデータは、これらのデータ間のより多くの相関およびより多くの差分を含有しているという事実から従う。しかしながら、有効な結果は、Ｎ＝１である一様な全整色性画像を用いて取得され得、そのような画像において、第１の主構成要素は、画像間の粗い相関を表し、第２の主構成要素は、画像間の粗い差分を表す。
【００４０】
次に、プロセス３０４は、合成画像における各画素に対し、プロセス３０３によって生成されたサブセット内の各主構成要素に沿った画素カラーデータの座標の関数として、正規化された画素変化値を計算する。このプロセス３０４は、選択されたサブセットに沿って画素の座標の最大値を取り（これは、差分を表す）、その一方で、その他の主構成要素に沿って画素の座標を無視する（これは、相関を表す）ことにより、実装され得る。
【００４１】
正規化された画素変化値は、１次元カラーモデルを有する変化画像を集約的に定義する。この変化画像は、第１のカラー画像と第２のカラー画像との間の有意義な変化を表すグレースケール画像として視覚化され得る。すなわち、プロセス３０１〜３０４の結果は、第１に、２Ｎ次元合成画像における各画素をより低次元のサブ空間にマッピングし、その後、単一の（１次元の）正規化された画素変化値にマッピングするというものになる。合成画像における各画素は、第１のカラー画像と第２のカラー画像との間の位置合わせによって定義される全てのその他の画素と空間的関係を共有し、この関係は、正規化された画素変化値に適用され得ることにより、単一の「色」次元を有する変化画像を生成し得る。
【００４２】
手順３０１〜３０４を実行した後において、第１のデジタルカラーデータと第２のデジタルカラーデータとの間の有意義な変化に関する有用な情報が、グレースケール変化画像の形態ですでに取得されているということが理解されるべきである。第１の画像および第２の画像に対するこの変化画像の位置合わせは、オリジナルの２つの画像を比較するための有利な方法を提供する。特に、高い「強度」を有する変化画像は、第１のデジタルカラー画像および第２のデジタルカラー画像におけるそれぞれの位置合わせされた画像間の大きい変化を表す。
【００４３】
しかしながら、この変化画像の特定の用途を例示する目的のために、図３の方法は、税評価を実行することに有用な４つの追加的プロセスに続く。したがって、図３の記載の残りに対して、画像によって示される物理的対象物は、自治体であり、第１のデジタルカラー画像は、第１の時点（例えば、以前の税評価の時点の周辺）における自治体の外観を表し、第２のデジタルカラー画像は、第２の時点（例えば、最近の時点）における自治体の外観を表し、自治体は、複数の区画に分割されるということが仮定され得る。
【００４４】
ステップ３０５において、コンピュータシステムは、変化画像を、各々が共通の視覚的特性を共有する画素を含有するいくつかのセグメントに分割する。理想的には、共通の特性は、土地被覆のタイプ（例えば、草または屋根）に関連し、各セグメントは、土地被覆の同一のタイプを有する連続したエリアを画像化する画素を表す。デジタル画像をセグメント化するための多くのアルゴリズムが、当該技術分野において公知であり、例えば、形成閾値、クラスタリング、圧縮、形成ヒストグラム、検出エッジ、成長領域、パーティショニンググラフ等がある。本発明の範囲は、必ずしもセグメント化アルゴリズムの選定によって限定されるものではないことが理解されるべきである。例示されている実施形態において、セグメントにおける各画素のメンバーシップは、その正規化された画素変化値の関数として決定される。したがって、例えば、２つの近隣する画素は、それらの正規化された画素変化値が相互の特定のパーセンテージ内にある場合、同一のセグメント内にあり得る。
【００４５】
各セグメントは、連続した画素から形成される。セグメントは連続的なので、各々は、ベクトルグラフィックスを用いてグラフィカルユーザインターフェースにおいて有利にも視覚化され得る形状を定義する。各セグメントは、完全に複数の区画における単一の区画内にあり得るが、異なるセグメントは、異なる区画内にあり得る。したがって、プロセス３０５によって形成されるセグメントは、後続の計算において用いられ得ることにより、全体の区画変化確率を決定し得る。
【００４６】
プロセス３０６において、コンピュータシステムは、各セグメントに対し、それを形成する画素の正規化された画素変化値の関数として、セグメント変化確率を計算する。このセグメント変化確率は、セグメントを構成する画素の変化値の「ゾーン平均」として見られ得る。このゾーン平均を実行することにより、各セグメントには、画素毎というよりもむしろセグメント毎に、第１のデジタル画像と第２のデジタル画像との間の変化の正規化された測定を表す、単一の数が付与される。
【００４７】
この段階において、１つの最適化は、オプションとして、セグメント変化閾値未満のセグメント変化確率を有するセグメントを排除することを含む。したがって、コンピュータシステムは、有利にも、重要ではない変化を表す特定のセグメントが、さらなる考慮から除外されるべきであることを命令され得る。このような命令は、例えばスライダバー等のグラフィカルユーザインターフェースにおける制御部の形態を取り得る。
【００４８】
さらなる最適化は、オプションとして、セグメントサイズ閾値に従う所与の平方フィート数未満を有するエリアを表す画素数から成るセグメントを排除することを含む。したがって、有利にも、コンピュータシステムは、特定の小さいセグメントを、たとえそれが有意義な変化を表している場合であっても、さらなる考慮から除外すべきであると命令され得る。そのような命令もまた、グラフィカルユーザインターフェースにおける制御部の形態をとり得る。
【００４９】
プロセス３０７において、コンピュータシステムは、各区画に対し、その内部にあるセグメントのセグメント変化確率の関数として、区画変化確率を計算する。プロセス３０６において、画素変化値が平均化されて、セグメント変化値を生成しているように、プロセス３０７は、セグメント変化値を平均化して、区画変化値を生成する。しかしながら、合成画像における各画素は、同一の量の地理的エリアを表している一方で、セグメントは、小さい調整が平均化プロセスに対して行われ得るように、サイズが変動し得る。
【００５０】
したがって、本発明の一実施形態において、各区画に対する区画変化確率は、それらのそれぞれのエリア毎に重み付けされたセグメント変化確率の和として計算される。すなわち、区画変化確率は、所与のセグメントのセグメント変化確率と、所与のセグメント内の画素数および所与のセグメントを含有する区画における画素数の間の比との積の、所与の区画内にある各セグメントにわたる和である。区画変化確率を計算するためのその他の方法が、発明概念から逸脱することなしに採用され得ることが理解されるべきである。
【００５１】
最後に、プロセス３０８において、コンピュータシステムは、区画をそれらのそれぞれの区画変化確率に従ってランク付けし、これにより、税評価を実行するために区画を訪問するための提案される順序を税評価者に提供する。このランク付けは、従来のソーティング手段を用いて実行され得るが、本発明の範囲は、ソーティングアルゴリズムの選定によって限定されないことが理解されるべきである。任意のこのようなアルゴリズムは、ランク付けプロセスの効率性を最適化するように選定され得る。
【００５２】
本発明のいくつかの実施形態は、コンピュータシステムに対するグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を提供する。このようなＧＵＩのスクリーンショットが図１に提供されており、別のものが、以下に記載される図４に提供されている。ＧＵＩは、第１のデジタルカラー画像の一部分を、第２のデジタルカラー画像の対応する位置合わせされた部分の隣に表示し得ることにより、コンピュータシステムを用いている税評価者が、部分を視覚的に比較することを可能にし得る。特に、ＧＵＩは、２つの画像の位置合わせされた部分によって定義される区画の際立った輪郭を同時に表示し得ることにより、比較を促進し得る。また、ＧＵＩは、税評価者が影閾値、セグメント変化確率、閾値、またはセグメントサイズ閾値を調整することを可能にする制御部を含み得る。
【００５３】
図４は、図１のグラフィカルユーザインターフェース１００の表現であり、それらのそれぞれの区画変化確率に従ってランク付けされた区画のリストと、該リストから選択された特定の区画とを示している。上述したいくつかの特徴は、図４に見ることができる。特に、第１のデジタルカラー画像４１０および第２の位置合わせされたデジタルカラー画像４２０を視認可能である。画像４１０および４２０は、「前」画像１１０および「後」画像１２０のズームされた表示をそれぞれ表しており、少数の区画の詳細な調査を可能にする。所与の区画は、第１のデジタルカラー画像の一部分４３０ａ内および第２のデジタルカラー画像の対応する部分４３０ｂ内において、際立った輪郭が付されている。
【００５４】
３つの感度制御部が、図４の実施形態に提供されている。変化感度制御部４４１は、税評価者またはその他のユーザが、セグメント変化確率の閾値を指定することを可能にする。詳細感度制御部４４２は、ユーザがセグメントサイズの閾値を指定することを可能にする。影感度制御部４４３は、ユーザが影閾値を指定することを可能にする。
【００５５】
それらの変化の尤度によってランク付けされている区画のリスト４５０もまた、ＧＵＩにおいて視認可能である。区画は、例えばそれらの地理的座標、一意的な区画識別番号、または表示ラベル制御部４５１を用いて選択可能であり得るその他のこのようなデータ等の種々の記述的情報を用いて識別される。この実施形態において各識別子の隣に表示されているのは、状態インジケータ（その機能は、図５〜９に関連して説明される）と、「変化」バー（その長さは、図３に関連して記載された方法を用いてその区画に対して計算される区画変化確率を視覚的に示す）とである。各欄のデータは、ユーザの選好に従って格納され得る。したがって、区画は、有利にも、図４に示されているように、それらのそれぞれの区画変化確率の降順で格納され得る。したがって、ユーザは、このソーティングによって提案される順序で区画を考慮するように進行させられ得る。
【００５６】
図５〜７は、最高の変化確率を有する３つの区画を示している。特に、図５は、視覚的解析の前に高い区画変化確率を有している第１の区画を表示しているＧＵＩを示している。各区画の状態は、ランク付けされた区画のリストの「状態」欄においてクエスチョンマークによって示されているように、未知である。解析者は、示された区画だけの視覚的比較を実行し、解析に基づいて、いくつかの制御部のうちの１つを操作する。したがって、区画が税評価を行う目的のために著しい変化をしたと解析者に見える場合、解析者は、「マーク変化」制御部５０１を操作し得る。または、区画が著しい変化をしなかったと見える場合、解析者は、「マーク不変」制御部５０２を操作し得る。さらなる解析が要求される場合、解析者は、「マーク必要レビュー」制御部５０３を操作し得る。この場合、区画は、明らかに向上させられているので、解析者は、第１の制御部５０１を操作し得る。本発明の特定の効率的な実施形態に従うと、制御部５０１、５０２、５０３のうちのいずれかの動作は、有利にも、視覚化を隣の区画へと前進させる。
【００５７】
図６は、解析者が第１の区画を著しい変化をしたとしてマークした後に高い区画変化確率を有している第２の区画を表示しているＧＵＩを示している。本発明の一実施形態に従うと、第１の区画をマークしたことにより、ランク付けされた区画のリストの「状態」欄６０１に「変化があった」三角形が表されている。この三角形は、区画が解析され、変化したと決定されたことを示している。いくつかの実施形態において、三角形は、示唆的な色（例えば、緑色）に着色され得ることにより、解析者によって肯定的な適合が決定されたことを示す。図７は、解析者が第２の区画を著しい変化をしたとしてマークした後に高い区画変化確率を有している第３の区画を表示しているＧＵＩを示している。ここで、「状態」欄６０１は、２つの三角形を有していることに注意されたい。
【００５８】
図８は、視覚的解析の前に低い区画変化確率を有している第４の区画を表示しているＧＵＩを示している。図５〜７に示された区画に対するものに比べて示された区画に対して「変化」バーが如何に遥かに短いかは、区画が２つのデジタル画像間で有意義に変化した確率が遥かに低いことを表していることに注意されたい。税解析者は、視覚的変化が如何なる有意義な変化を表していないこと考慮し得、「マーク不変」制御部を操作し得る。結果は、図９に示されており、この図は、解析者が第４の区画を著しい変化をしなかったとしてマークした後に低い区画変化確率を有している第５の区画を表示しているＧＵＩを示している。
【００５９】
図９において、ここで「不変」にマークされた第４の区画に対する状態欄６０１における四角形の出現に注目されたい。この四角形は、区画が解析され、変化しなかったと決定されたことを示している。いくつかの実施形態において、四角形は、示唆的な色（例えば、赤色）に着色され得ることにより、解析者によって否定的な適合が決定されたことを示す。
【００６０】
本発明の種々の実施形態は、例えばその他のコンピュータシステムおよびプログラムと相互利用可能なファイル内に解析者の決定を記録する能力等の、その他の特徴を含み得ることが理解されるべきである。当業者は、それでもなお本明細書中に記載されている発明概念を用いるコンピュータシステムまたはＧＵＩに対するその他の改変を理解し得る。
【００６１】
上述された本発明の実施形態は、単なる例示であることが意図され、多くのバリエーションおよび改変が、当業者に理解され得る。全てのそのようなバリエーションおよび改変は、任意の添付の請求項に規定されている本発明の範囲内にあることが意図される。
【００６２】
論理的フローダイヤグラムは、本明細書において、本発明の種々の局面を示すために用いられていることに注目すべきであり、本発明を何らかの特定の論理的フローまたは論理的実装に限定するように構想されるべきではない。記載されている論理は、全体的な結果を変更することなしに、または、本発明の真の範囲から逸脱することなしに、異なる論理ブロック（例えば、プログラム、モジュール、機能、またはサブルーチン）にパーティショニングされ得る。しばしば、全体的な結果を変更することなしに、または、本発明の真の範囲から逸脱することなしに、論理的要素が追加され得、改変され得、省略され得、異なる順序で実行され得、または、異なる論理的構成（例えば、論理的ゲート、ルーピングプリミティブ、状態論理、およびその他の論理的構成）を用いて実装され得る。
【００６３】
本発明は、多くの異なる形態で具現化され得、そのような形態としては、プロセッサと共に用いるためのコンピュータプログラム論理（例えば、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、または汎用コンピュータ等）、プログラマブル論理デバイスと共に用いるためのプログラマブル論理（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）またはその他のＰＬＤ）、離散コンポーネント、集積回路（例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）））、またはこれらの任意の組み合わせを含む任意のその他の手段等を含むが、決してこれらに限定されるものではない。
【００６４】
本明細書中に既に記載された機能の全部または一部を実装するコンピュータプログラム論理は、種々の形態で具現化され得、そのような形態としては、ソースコード形態、コンピュータ実行可能形態、および種々の中間形態（例えば、アセンブラ、コンパイラ、またはロケータによって生成される形態等）を含むが、決してこれらに限定されるものではない。ソースコードは、種々のオペレーティングシステムまたはオペレーティング環境と共に用いるための、種々のプログラミング言語（例えば、オブジェクトコード、アセンブリ言語、または例えばＦｏｒｔｒａｎ、Ｃ、Ｃ＋＋、ＪＡＶＡ（登録商標）、またはＨＴＭＬ等の高レベル言語等）のうちのいずれかで実装される一連のコンピュータプログラム命令を含み得る。ソースコードは、種々のデータ構造および通信メッセージを定義し得、用い得る。ソースコードは、（例えば、インタプリタを介して）コンピュータ実行可能な形態であり得るか、または、ソースコードは、（例えば、トランスレータ、アセンブラ、またはコンパイラを介して）コンピュータ実行可能な形態に変換され得る。
【００６５】
コンピュータプログラムは、有形格納媒体（例えば、半導体メモリデバイス（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、またはフラッシュプログラム可能ＲＡＭ）、磁気メモリデバイス（例えば、ディスケットまたは固定ディスク）、光学メモリデバイス（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ）、ＰＣカード（例えば、ＰＣＭＣＩＡカード）、またはその他のメモリデバイス等）において、永続的または一時的のいずれかで、任意の形態（例えば、ソースコード形態、コンピュータ実行可能形態、または中間形態）に固定され得る。コンピュータプログラムは、種々の通信技術（アナログ技術、デジタル技術、光学技術、ワイヤレス技術（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））、ネットワーキング技術、およびインターワーキング技術を含むが、決してこれらに限定されない）のうちのいずれかを用いて、コンピュータに伝送可能な信号内で任意の形態に固定され得る。コンピュータプログラムは、付随する印刷文書または電子文書を有するリムーバブル格納媒体（例えば、シュリンクラップされたソフトウェア）のような任意の形態で配布され得、コンピュータシステムにプレロードされ得（例えば、システムＲＯＭまたは固定ディスク上）、または、通信システム（例えば、インターネットまたはワールドワイドウェブ）を介してサーバまたは電子掲示板から配布され得る。
【００６６】
本明細書中で既に記載された機能性の全部または一部を実装するハードウェア論理（プログラマブル論理デバイスと共に用いるためのプログラマブル論理を含む）は、伝統的な手動方法を用いて設計され得るか、あるいは、例えばコンピュータ支援設計（ＣＡＤ）、ハードウェア記述言語（例えば、ＶＨＤＬまたはＡＨＤＬ）、またはＰＬＤプログラミング言語（例えば、ＰＡＬＡＳＭ、ＡＢＥＬ、またはＣＵＰＬ）等の種々のツールを用いて電子的に設計され得、キャプチャされ得、シミュレートされ得、あるいはドキュメント化され得る。
【００６７】
プログラマブル論理は、有形格納媒体（例えば、半導体デバイス（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、またはフラッシュプログラム可能ＲＡＭ等）、磁気メモリデバイス（例えば、ディスケットまたは固定ディスク）、光学メモリデバイス（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ）、またはその他のメモリデバイス等）において、永続的または一時的のいずれかで、固定され得る。プログラマブル論理は、種々の通信技術（アナログ技術、デジタル技術、光学技術、ワイヤレス技術（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））、ネットワーキング技術、およびインターワーキング技術を含むが、決してこれらに限定されない）のうちのいずれかを用いて、コンピュータに伝送可能な信号内に固定され得る。プログラマブル論理は、付随する印刷文書または電子文書を有するリムーバブル格納媒体（例えば、シュリンクラップソフトウェア）として配布され得、コンピュータシステムにプレロードされ得（例えば、システムＲＯＭまたは固定ディスク上）、または、通信システム（例えば、インターネットまたはワールドワイドウェブ）を介してサーバまたは電子掲示板から配布され得る。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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