(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
シーンにおけるターゲットを見つけるための画像処理方法であって、
１つまたはそれ以上のプロセッサによって、
センサから一連の画像を受け取るステップと、
前記一連の画像における背景相対速度を計算するステップと、
前記一連の画像における前記ターゲットのターゲット相対速度を仮定するステップと、
仮定ターゲット相対速度と前記背景相対速度との差異に基づいて、ターゲット再訪問時間を計算するステップと、
前記ターゲット再訪問時間に基づいて、前記センサのフレームキャプチャレートまたはフレーム処理レートのうち一つまたはそれ以上を調整するステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記仮定ターゲット相対速度を見積ることは、
可能なターゲット相対速度の値の入力された範囲に基づいて行われ、
前記仮定ターゲット相対速度に基づいて、整合フィルタバンクが生成される、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記方法は、さらに、
前記センサを用いて、前記一連の画像をキャプチャするステップと、
前記センサから、前記１つまたはそれ以上のプロセッサに対して前記一連の画像を出力するステップと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記方法は、さらに、
ターゲットを検出するために閾値化されたスコア画像を生成するように、整合フィルタのそれぞれを前記一連の画像に対して適用するステップ、
を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記方法は、さらに、
前記一連の画像それぞれを複数のサブ画像へと分割するステップであり、前記複数のサブ画像のそれぞれは、前記複数のサブ画像の別のサブ画像とオーバーラップしている、ステップを含み、
背景相対速度を計算する前記ステップは、複数の背景速度を計算することを含み、前記複数の背景速度のそれぞれは、各サブ画像に対応しており、
前記仮定ターゲット相対速度を見積ることは、各サブ画像に対応している特定のターゲットの特定のターゲット相対速度を見積ることを含み、
ターゲット再訪問時間を計算する前記ステップは、各サブ画像についてターゲット再訪問時間を計算することを含み、
フレームキャプチャレートまたはフレーム処理レートのうち一つまたはそれ以上を調整する前記ステップは、前記フレームキャプチャレートを、同じセンサによってキャプチャされた各サブ画像の前記ターゲット再訪問時間の最大公約数になるように調整すること、および、前記フレーム処理レートを、各サブ画像に対応する前記ターゲット再訪問時間になるように調整すること、を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記ターゲット再訪問時間を計算するステップは、背景パワースペクトル密度に基づいて算出された乗数と、前記仮定ターゲット相対速度と背景相対速度の大きさの差異の逆数との積を算出すること、を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項７】
シーンにおけるターゲットを見つけるための画像処理システムであって、
センサと通信する１つまたはそれ以上のプロセッサを含み、
前記１つまたはそれ以上のプロセッサは、
前記センサから一連の画像を受け取り、
前記一連の画像における背景相対速度を計算し、
前記一連の画像における前記ターゲットの仮定ターゲット相対速度を見積り、
前記仮定ターゲット相対速度と前記背景相対速度との差異に基づいて、ターゲット再訪問時間を計算し、
前記ターゲット再訪問時間に基づいて、フレームキャプチャレートまたはフレーム処理レートのうち一つまたはそれ以上を調整する、
ように適合されている、システム。
【請求項８】
前記１つまたはそれ以上のプロセッサは、さらに、可能なターゲット相対速度の値の入力された範囲に基づいて、整合フィルタバンクを生成する、ように適合されている、
請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記センサは、さらに、前記一連の画像をキャプチャし、かつ、前記１つまたはそれ以上のプロセッサに対して前記一連の画像を出力する、ように適合されている、
請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
前記センサは、受動電気光学センサまたは赤外線センサである、
請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記１つまたはそれ以上のプロセッサは、さらに、
前記一連の画像それぞれを複数のサブ画像へと分割し、前記複数のサブ画像のそれぞれは、前記複数のサブ画像の別のサブ画像とオーバーラップする、ように適合されており、
前記背景相対速度を計算することは、複数の背景速度を計算することを含み、前記複数の背景速度のそれぞれは、各サブ画像に対応しており、
前記仮定ターゲット相対速度を見積ることは、各サブ画像に対応している特定のターゲットの特定のターゲット相対速度を見積ることを含み、
前記ターゲット再訪問時間を計算することは、各サブ画像についてターゲット再訪問時間を計算することを含み、
前記フレームキャプチャレートまたはフレーム処理レートのうち一つまたはそれ以上を調整することは、前記フレームキャプチャレートを、同じセンサによってキャプチャされた各サブ画像の前記ターゲット再訪問時間の最大公約数になるように調整すること、および、前記フレーム処理レートを、各サブ画像に対応する前記ターゲット再訪問時間になるように調整すること、を含む、
請求項７に記載のシステム。
【請求項１２】
前記１つまたはそれ以上のプロセッサは、さらに、
背景パワースペクトル密度に基づいて乗数を算出し、かつ、前記乗数と、前記仮定ターゲット相対速度と背景相対速度の大きさの差異の逆数との積を算出することによって、前記ターゲット再訪問時間を計算する、ように適合されている、
請求項７に記載のシステム。
【請求項１３】
コンピュータで読取り可能なプログラムコードが組み込まれた非一時的なコンピュータで読取り可能な媒体であって、プロセッサに対するインストラクションを含み、インストラクションが実行されると、１つまたはそれ以上のプロセッサに、
センサから一連の画像を受け取り、
前記一連の画像における背景相対速度を計算し、
前記一連の画像におけるターゲットの仮定ターゲット相対速度を見積り、
前記仮定ターゲット相対速度と前記背景相対速度との差異に基づいて、ターゲット再訪問時間を計算し、かつ、
前記ターゲット再訪問時間に基づいて、フレームキャプチャレートまたはフレーム処理レートのうち一つまたはそれ以上を調整する、
ことを行わせる、非一時的なコンピュータで読取り可能な媒体。
【請求項１４】
前記仮定ターゲット相対速度を見積ることは、
可能なターゲット相対速度の値の入力された範囲に基づいて行われ、
前記仮定ターゲット相対速度に基づいて、整合フィルタバンクが生成される、
請求項１３に記載の非一時的なコンピュータで読取り可能な媒体。
【請求項１５】
前記センサを用いて、前記一連の画像をキャプチャし、
前記センサから、前記１つまたはそれ以上のプロセッサに対して前記一連の画像を出力する、
ことを、さらに行わせる、請求項１３に記載の非一時的なコンピュータで読取り可能な媒体。
【請求項１６】
前記センサは、受動電気光学センサまたは赤外線センサである、
請求項１５に記載の非一時的なコンピュータで読取り可能な媒体。
【請求項１７】
前記一連の画像それぞれを複数のサブ画像へと分割し、前記複数のサブ画像のそれぞれは、前記複数のサブ画像の別のサブ画像とオーバーラップする、
ことを、さらに行わせ、
前記背景相対速度を計算することは、複数の背景速度を計算することを含み、前記複数の背景速度のそれぞれは、各サブ画像に対応しており、
前記仮定ターゲット相対速度を見積ることは、各サブ画像に対応している特定のターゲットの特定のターゲット相対速度を見積ることを含み、
前記ターゲット再訪問時間を計算することは、各サブ画像についてターゲット再訪問時間を計算することを含み、
前記フレームキャプチャレートまたはフレーム処理レートのうち一つまたはそれ以上を調整することは、前記フレームキャプチャレートを、同じセンサによってキャプチャされた各サブ画像の前記ターゲット再訪問時間の最大公約数になるように調整すること、および、前記フレーム処理レートを、各サブ画像に対応する前記ターゲット再訪問時間になるように調整すること、を含む、
請求項１３に記載の非一時的なコンピュータで読取り可能な媒体。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
画像解析は、センサとコンピュータを使用して、ターゲットを発見し、かつ、その速度を判断するために使用することができる。ターゲットの一つの例は、人間の車両、ミサイル、航空機、または、画像化装置又はセンサによってキャプチャされ得る他のオブジェクトである。典型的な画像解析システムは、固定フレームデータに基づいてターゲットを発見する。
【発明の概要】
【０００２】
一つの実施形態において、シーンにおけるターゲットを見つけるための画像処理方法は、１つまたはそれ以上のプロセッサによって、センサから一連の画像を受け取るステップと、一連の画像における背景相対速度および背景パワースペクトル密度を計算するステップを含む。本方法は、さらに、一連の画像におけるターゲットのターゲット相対速度を仮定するステップを含む。本方法は、さらに、仮定ターゲット相対速度と背景相対速度との差異に基づいて、ターゲット再訪問時間を計算するステップを含む。本方法は、さらに、ターゲット再訪問時間に基づいて、フレームキャプチャレートまたはフレーム処理レートのうち一つまたはそれ以上を調整するステップを含む。
【０００３】
一つの実施形態において、一連の画像における背景相対速度を計算するステップは、画像解析の方法によって実行することができる。別の実施形態において、背景相対速度を計算するステップは、地面およびセンサ／プラットフォーム位置推算表（ephemeris）に対する推定または既知の範囲といったデータに基づいて背景相対速度を見積ることによって実行することができる。
【０００４】
一つの実施形態において、ターゲット相対速度を仮定するステップは、可能なターゲット相対速度の値の入力された範囲に基づいて、空間−時間整合フィルタバンクを生成することを含む。
【０００５】
別の実施形態において、本方法は、センサを用いて、一連の画像をキャプチャするステップと、センサから、１つまたはそれ以上のプロセッサに対して一連の画像を出力するステップを含む。
【０００６】
さらに別の実施形態において、センサは受動電気光学センサまたは赤外線センサである。
【０００７】
別の実施形態において、本方法は、ターゲットが、一連の画像のうち１つの画像の１つまたはそれ以上のピクセルにおいて特定のターゲット相対速度で表される確率、を計算するステップを含む。
【０００８】
別の実施形態において、本方法は、一連の画像それぞれを複数のサブ画像へと分割することを含む。複数のサブ画像のそれぞれは、複数のサブ画像の別のサブ画像とオーバーラップしてよい。背景相対速度を計算するステップは、複数の背景速度およびパワースペクトル密度を計算することを含み、計算された背景速度およびパワースペクトル密度それぞれは、複数のサブ画像のうち１つに対応している。ターゲット相対速度を仮定するステップは、各サブ画像に対応している特定のターゲットの１つまたはそれ以上のターゲット相対速度を仮定することを含む。ターゲット再訪問時間を計算するステップは、各サブ画像についてターゲット再訪問時間を計算することを含む。フレームキャプチャレートまたはフレーム処理レートのうち一つまたはそれ以上を調整するステップは、フレームキャプチャレートを同じセンサによってキャプチャされた各サブ画像のターゲット再訪問時間の最大公約数になるように調整すること、および、フレーム処理レートを各サブ画像に対応するターゲット再訪問時間になるように調整することを含む。
【０００９】
別の実施形態において、本方法は、背景相対速度に基づく乗数を算出することを含む。再訪問時間を計算することは、乗数と、ターゲット相対速度と背景相対速度との間の大きさの差異の逆数の積を算出することを含む。
【００１０】
さらに別の実施形態において、シーンにおけるターゲットを見つけるためにコンピュータで実施される画像処理の方法は、センサから一連の画像を受け取ること、一連の画像における背景相対速度を計算すること、一連の画像におけるターゲットの仮定ターゲット相対速度を仮定すること、仮定ターゲット相対速度と背景相対速度との差異に基づいてターゲット再訪問時間を計算すること、ターゲット再訪問時間に基づいてフレームキャプチャレートまたはフレーム処理レートのうち一つまたはそれ以上を調整すること、仮定ターゲット相対速度および関連の最適な再訪問時間に基づいて１つまたはそれ以上の整合フィルタを作成すること、および、ターゲットを検出するように閾値化されたスコア画像を生成するために整合フィルタそれぞれを一連の画像に対して適用すること、を含む。
【００１１】
別の実施形態において、シーンにおけるターゲットを見つけるための画像処理システムは、センサと通信する１つまたはそれ以上のプロセッサを含む。１つまたはそれ以上のプロセッサは、センサから一連の画像を受け取り、一連の画像における背景相対速度を計算し、一連の画像におけるターゲットの仮定ターゲット相対速度を仮定し、仮定ターゲット相対速度と背景相対速度との差異に基づいてターゲット再訪問時間を計算し、ターゲット再訪問時間に基づいてフレームキャプチャレートまたはフレーム処理レートのうち一つまたはそれ以上を調整し、仮定ターゲット相対速度および関連の最適な再訪問時間に基づいて１つまたはそれ以上の整合フィルタを作成し、かつ、ターゲットを検出するように閾値化されたスコア画像を生成するために整合フィルタそれぞれを一連の画像に対して適用するように適合されている。
【００１２】
別の実施形態において、１つまたはそれ以上のプロセッサは、さらに、再訪問時間、ターゲットテンプレート、および複数の仮定ターゲット相対速度に基づいて、整合フィルタバンクを生成するように適合されている。整合フィルタバンクは、ターゲットを検出するための低遅延（low  latency）処理について並行に実施することができる。
【００１３】
一つの実施形態において、センサは、一連の画像をキャプチャし、かつ、１つまたはそれ以上のプロセッサに対して一連の画像を出力するように構成することができる。センサは、受動電気光学センサまたは赤外線センサであってよい。
【００１４】
別の実施形態において、１つまたはそれ以上のプロセッサは、さらに、ターゲットが、一連の画像のうち１つの画像のピクセルにおいて特定のターゲット相対速度で表される確率、を算出するように適合されてよい。
【００１５】
別の実施形態において、１つまたはそれ以上のプロセッサは、さらに、一連の画像それぞれを複数のサブ画像へと分割するように適合されてよい。複数のサブ画像のそれぞれは、複数のサブ画像の別のサブ画像とオーバーラップしてよい。背景相対速度と背景パワースペクトル密度を計算することは、複数の背景速度およびパワースペクトル密度を計算することを含み、背景速度およびパワースペクトル密度それぞれはサブ画像に対応している。仮定ターゲット相対速度を見積ることは、各サブ画像に対応している特定のターゲットの特定のターゲット相対速度を仮定することを含む。ターゲット再訪問時間を計算することは、各サブ画像についてターゲット再訪問時間を計算することを含む。フレームキャプチャレートまたはフレーム処理レートのうち一つまたはそれ以上を調整することは、フレームキャプチャレートを同じセンサによってキャプチャされた各サブ画像のターゲット再訪問時間の最大公約数になるように調整すること、および、フレーム処理レートを各サブ画像に対応するターゲット再訪問時間になるように調整することを含む。
【００１６】
別の実施形態において、１つまたはそれ以上のプロセッサは、さらに、背景パワースペクトル密度に基づいて乗数を算出し、そして、乗数と、仮定ターゲット相対速度と背景相対速度の大きさの差異の逆数との積を算出することによって再訪問時間を計算するように適合されている。
【００１７】
一つの実施形態において、コンピュータで読取り可能なプログラムコードが組み込まれた非一時的なコンピュータで読取り可能な媒体は、シーンにおけるターゲットを見つけるための画像処理方法をプロセッサに行わせるインストラクションを含む。インストラクションが実行されると、１つまたはそれ以上のプロセッサに、センサから一連の画像を受け取り、そして、一連の画像における背景相対速度とパワースペクトル密度を計算し、一連の画像におけるターゲットの仮定ターゲット相対速度を見積り、仮定ターゲット相対速度と背景相対速度との差異に基づいてターゲット再訪問時間を計算し、かつ、ターゲット再訪問時間に基づいてフレームキャプチャレートまたはフレーム処理レートのうち一つまたはそれ以上を調整する、ことを行わせる。
【００１８】
別の実施形態において、仮定ターゲット相対速度を見積ることは、再訪問時間、ターゲットテンプレート、および複数の仮定ターゲット相対速度に基づいて、整合フィルタバンクを生成することを含む。整合フィルタバンクは、ターゲットを検出するための低遅延処理について並行に実施することができる。
【００１９】
別の実施形態において、非一時的なコンピュータで読取り可能な媒体は、センサを用いて、一連の画像をキャプチャし、かつ、センサから、１つまたはそれ以上のプロセッサに対して一連の画像を出力する、ことをプロセッサにさらに行わせる。センサは受動電気光学センサまたは赤外線センサであってよい。
【００２０】
別の実施形態において、非一時的なコンピュータで読取り可能な媒体は、ターゲットが、一連の画像のうち１つの中の１つのピクセル（またはピクセルのグループ）において表され、かつ、特定のターゲット相対速度で動いている確率を計算する、ことをプロセッサにさらに行わせる。
【００２１】
別の実施形態において、非一時的なコンピュータで読取り可能な媒体は、一連の画像それぞれを複数のサブ画像へと分割する、ことをプロセッサにさらに行わせる。サブ画像のそれぞれは、あらゆる他のサブ画像とオーバーラップしてよい。背景相対速度および背景パワースペクトル密度を計算することは、各サブ画像について複数の背景速度およびパワースペクトル密度を計算することを含む。計算された各相対速度およびパワースペクトル密度は、複数のサブ画像のうち１つに対応している。仮定ターゲット相対速度を見積ることは、各サブ画像に対応している特定のターゲットの特定のターゲット相対速度を見積ることを含む。ターゲット再訪問時間を計算することは、各サブ画像についてターゲット再訪問時間を計算することを含む。フレームキャプチャレートまたはフレーム処理レートのうち一つまたはそれ以上を調整することは、フレームキャプチャレートを同じセンサによってキャプチャされた各サブ画像のターゲット再訪問時間の最大公約数になるように調整すること、および、フレーム処理レートを各サブ画像に対応するターゲット再訪問時間になるように調整することを含む。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
本特許または申請ファイルは、カラーで実施される少なくとも１つの図面を含んでいる。カラー図面を伴うこの特許または特許出願刊行物のコピーは、リクエストおよび必要な料金の支払いがあった際に、オフィスによって提供されるだろう。
【００２３】
上記および他の目的、特徴および利点は、添付の図面において説明されるように、以下のより詳細な実施形態の説明から明らかになるであろう。図面において、類似の参照記号は、異なるビューの全てを通じて同じパーツを参照している。図面は必ずしも縮尺通りではなく、代わりに、実施形態の原理を説明することに重点が置かれている。
【００２４】
【図１】図１は、本技術によって使用される時間的にアダプティブなプロセッシングシステム（temporally  adaptive  processing  system）に係る一つの実施形態を示すブロックダイヤグラムである。
【図２】図２は、本技術によって使用される整合フィルタ作成モジュール（matched  filter  creation  module）に係る一つの実施形態を示すブロックダイヤグラムである。
【図３】図３は、本技術の一つの実施形態によって使用されるプロセスを示すフローチャートである。
【図４Ａ】図４Ａは、本技術の一つの実施形態によって使用されるプロセスを示すフローチャートを形成するものである。
【図４Ｂ】図４Ｂは、本技術の一つの実施形態によって使用されるプロセスを示すフローチャートを形成するものである。
【図５】図５は、画像勾配（image  gradient）のグラフィカル表現である。
【図６】図６は、オプティカルフロー場（optical  flow  field）のグラフィカル表現である。
【図７】図７は、本技術の実施形態の利点を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
実施形態の例に係る詳細な説明が以降に続く。
【００２６】
本技術の一つの実施形態においては、自動システムが、センサを用いて画像を感知し、そして、ターゲットを検出するために画像を処理する。ターゲットの例は、人間の車両、航空機といったもの、であってよいが、他の車両およびターゲットも同様に検出され得る。本技術の一つの実施形態において、システムは、クラッタデータ（clutter  data）（例えば、画像の背景）を分析し、そして、仮定されたターゲットデータ（例えば、ターゲット速度の推定値）を使用して、任意の誤アラームレート（false  alarm  rate）においてターゲット検出のより高い確率を提供する最適な再訪問時間（revisit  time）を見つける。例えば、ターゲットに対してゆっくりと移動しているシーンにおいて、システムは、検出性能を改善するためにターゲットが背景から離れるのをより長く待つ必要がある。ターゲットに対して速く移動しているシーンにおいて、システムは、改善された検出性能を達成するためにシステムを長く待つ必要はない。最適な再訪問時間は、センサのフレームキャプチャレートを最適に調整するため、かつ／あるいは、フレーム処理レートを最適に調整するために使用される。フレームキャプチャレートまたはフレーム処理レートを調整することによって、最適でない再訪問時間（non-optimal  revisit  time）に関してターゲット検出性能を改善することができる。以前のシステムは、全てのキャプチャされた画像について１つの固定され、調整可能でない再訪問時間を使用しており、本技術によるターゲット検出における改善を妨げている。本技術は、シーンの空間的クラッタ（spatial  clutter）が時間における一連の画像にわたりターゲット位置とどのように無相関であるかを考慮することによって結果を改善し、ターゲット検出性能（固定の誤アラームレートに対する検出のより高い可能性）を高めている。
【００２７】
図１は、本技術によって使用される時間的にアダプティブなプロセッシングシステムに係る一つの実施形態を示すブロックダイヤグラム100である。センサ106は、その中にターゲット102を有しているかもしれないシーン104をキャプチャするために使用される。センサ106は、リモートセンサであってよい。センサ106は、パッシブセンサ（passive  sensor）であってよい。あらゆるエネルギーを放出することなくシーンをキャプチャするセンサである。センサ106は、シーン104のスキャンまたはスターリング（staring）を使用したシーン104のキャプチャのいずれかを成すことができ、または、２つの方法の組み合わせ（例えば、ステップ−ステアイメージング（step-stare  imaging））を使用してシーン104をキャプチャすることができる。
【００２８】
シーン104は、クラッタを有する背景を有することができ、そして、ターゲット102を有しても有していなくてもよい。本技術のアプリケーションは、一般的には、特定のターゲット（ターゲットテンプレート114に表されるもの）が画像108内にあるか否かを判断するために、センサ106によってキャプチャされたシーン104の画像108を分析する。シーンは、また、前景を有してもよい。前景は、また、クラッタの形式でもある。
【００２９】
背景演算モジュール110は、背景相対速度122および背景パワースペクトル密度（PSD、power  spectral  density）136を生成するために、画像108を分析する。背景PSD  136は、背景画像のパワースペクトル密度であり、画像108の中の空間的クラッタを定量化（quantify）する。PSDは、一般的に信号処理において使用され、そして、画像について、たいてい、水平空間周波数（ｆｘ）と垂直空間周波数（ｆｙ）の２次元（２Ｄ）関数として表現されている。PSDは、モデリング及び／又はシミュレーションのために、分析的であってよく、または、画像から測定されてよい。当業者であれば、長さスケールに沿って背景画像の変動をまとめるために使用される標準的な技術が存在していることを認識できる。例えば、１つの技法は、画像が、小さい距離にわたる輝度変動のログ（例えば、チェッカーボードに類似するもの）、または、遅い変動（例えば、画像を横切り暗さから明るさへのブレンドされた変化）を有するかを決定する。本発明の実施形態においては、空間クラッタ抑圧（spatial-clutter  suppression）を最適化するために背景PSD  136が使用され得る。PSDから導出されたパラメータ（例えば、ロレンツ型（Lorentzian  form）を用いた「相関長（"Correlation-Length"）」または「ロールオフ指数（"Roll-off  exponent"）」）を用いて動作することによるものである。
【００３０】
一つの実施形態において、背景演算モジュール110は、画像108のセットの連続画像について画像勾配（image  gradient）を計算する。画像勾配は、画像における輝度または色の方向的な変化である。計算された画像勾配を使用して、背景演算モジュール110はオプティカルフロー場を計算することができる。オプティカルフロー場は、次いで、連続した画像間における各変化の各ピクセルにおける背景相対速度122を表すことができる。場におけるオブジェクトは、例えば、背景におけるオブジェクト自体の動き、前景におけるオブジェクトの動き、背景と前景の両方に関するセンサの相対的な動き、または、センサ移動による視差効果のせいで、動いていてよい。代替的に、背景演算モジュール110は、画像108のセットそれ自体とは独立して、センサ106から背景（例えば、地面）までの既知または推定された距離に基づいて背景相対速度122を計算することができる。または、さもなければ画像108のセットとは独立して他の既知の変数に基づいて相対速度122を計算する。
【００３１】
並行して（または、他の実施形態においては、順番に）、ターゲット相対速度モジュール112は、１つまたはそれ以上の仮定されたターゲット相対速度124を生成する。ターゲット相対速度モジュール112は、最小可能ターゲット相対速度116、最大可能ターゲット相対速度118、および、センサ座標フレームの中の可能なターゲット方向角度119を受け取る。仮定ターゲット相対速度124（大きさと方向を有するベクトル）は、（最小可能ターゲット相対速度116と最大可能ターゲット速度118との間の）速度仮定を（可能なターゲット角度119に基づく）角度方向仮定と組み合わせることによって生成される。実際には、真のターゲット速度が知られていないので、複数のターゲット速度が仮定される。ターゲット速度は、仮定された速度（大きさ）とターゲットの方向の両方を表すベクトルである。多数の可能なターゲット速度が存在するので、それぞれが個別に仮定される必要がある。ターゲット相対速度モジュール112は、最小可能ターゲット相対速度116、最大可能ターゲット相対速度118、および可能なターゲット角度119に基づく仮定ターゲット相対速度（複数の速度）124を生成する。
【００３２】
再訪問時間計算（RTC）モジュール126は、背景相対速度122、背景PSD  136、および仮定ターゲット相対速度124を受け取る。RTCモジュールは、背景相対速度122、背景PSD  136、および仮定ターゲット相対速度124の各組み合わせについて最適な再訪問時間120を計算することができる。RTCモジュール126は、背景相対速度122と仮定ターゲット相対速度124との間の差異の大きさを見い出すことによってターゲットの相対速度を計算することができ、それは
【数１】
0006647386.tif 000002
（ピクセル／秒）として表現され得る。本技術の実施形態において、ナイキストサンプル光学システム（例えば、Ｑ＝（λＦ／＃）／ｐ＝２であり、ここで、λは波長であり、Ｆ／＃は焦点距離比であり、そして、ｐは画像化アレイピクセルのピッチである）について、最小フレーム分離時間、Ｔ、は、あらゆる検出性能の利点を実現するために、Ｔｍｉｎより大きくなければならない。このことは、以下のように表現され得る。
【数２】
0006647386.tif 000003
【００３３】
そうした関係は、相対的な仮定ターゲット相対速度の大きさが大きい場合に、短いフレーム分離時間がターゲットの検出を手助けすることを意味している。別の言葉で言えば、ターゲット再訪問時間は、仮定ターゲット相対速度と背景相対速度との間の差異の大きさに対して反比例する。最適なフレーム分離時間は、以下の関係によって見い出すことができる。
【数３】
0006647386.tif 000004
【００３４】
ｋは、１より大きいか等しいいずれの値であってもよいが、典型的な実施形態においては３−８の範囲である。好ましいｋの値は、背景PSD  136の形状を解析することによって計算することができる。
【００３５】
計算されたｋに基づいて、RTCモジュール126は、最適な再訪問時間120（例えば、Ｔｏｐｔｉｍａｌ）を計算することができる。
【００３６】
センサ106は、また、計算されたターゲット再訪問時間126に基づいて、そのフレームキャプチャレート（frame  capture  rate）を調整することもできる。一つの実施形態において、フレームキャプチャレートは、光学ターゲット再訪問時間126に対して比例し得る。他の実施形態において、センサ106のフレームキャプチャレートは固定され得るものであり、または、他の理由で調整するのに理想的でないかもしれない。これらの実施形態において、センサ106のフレームキャプチャレートは固定されたままであってよいが、システムは、最適なターゲット再訪問時間126に比例するレートにおいて、または、最適なターゲット再訪問時間126と同様な一つの時間期間にわたり収集された一連の画像108を使用して、画像を処理してよい。最適な数のフレームに対して空間−時間整合フィルタ（spatial-temporal  Matched  Filter）（例えば、複数のフレームにわたり適用される速度整合フィルタ）が適用される場合に、その結果は、ターゲット検出性能の増加（固定の誤アラームレートにおける検出のより高い確率）である。それぞれの仮定されたフィルタは、唯一の整合フィルタテンプレートを生成し、次いで、各整合フィルタテンプレートと関連付けされた最適な再訪問時間を計算するために使用される。
【００３７】
整合フィルタモジュール128は、仮定ターゲット相対速度124、最適な再訪問時間120、およびターゲットテンプレート114に基づいて、少なくとも１つの整合フィルタスコア画像130を生成するように、少なくとも１つの整合フィルタを作成し、かつ、適用する。速度の特定範囲が与えられると、ターゲットオブジェクトの速度を推定するためにフィルタが作成されることを要する。一つの実施形態において、整合フィルタは、ターゲットの空間的広がり及び一連のフレームにわたり変動している位置を表すマルチフレーム速度整合フィルタ（VMF）である。実際には、ターゲットの真の速度が未知であるため、複数の整合フィルタが作成されることを要する。作成された整合フィルタそれぞれは、ターゲット相対速度の異なる仮定、または推測、を表している。整合フィルタのそれぞれは、対応するスコア画像（score  image）130を生成するために適用される。
【００３８】
モジュール128における整合フィルタは、ターゲットオブジェクトを捜索するための一連のフィルタまたは並列フィルタバンクとして適用され得る。フィルタバンクのフィルタは、最小可能ターゲット速度116を有するオブジェクトから最大の可能なターゲット速度118を有するオブジェクトまでの捜索、および可能なターゲット方位角度119の範囲に及ぶものである。フィルタバンクは、最小可能ターゲット速度116と最大可能ターゲット速度118との間で変動している粒度（granularities）における速度、および、可能なターゲット方位角度119によって特定されるように変動している角度における速度をチェックすることができる。例えば、時速１０マイル（MPH）と１００MPHとの間にあり、かつ、２４個の等間隔の可能な角度（すなわち、１５度ステップで０度から３４５度まで）におけるターゲットを捜索するフィルタバンクは、１０MPHの粒度で捜索することができ、その結果として、バンクの中で合計２４０個のフィルタを結果として生じる（すなわち、０度で１０MPH、１５度で１０MPH、・・・、３４５度で１０MPH、０度で２０MPH、・・・、３４５度で１００MPHに対するフィルタ）。
【００３９】
整合フィルタモジュール128は、整合されたフィルタスコア画像130をターゲット検出モジュール132に対して提供し、整合された各フィルタスコア画像130を閾値化（thresholding）すること、かつ／あるいは、競合した整合フィルタ仮定から生成されたスコア画像にわたる情報を組み合わせることによって、検出されたターゲット情報134（例えば、検出されたターゲット位置、速度、および信頼レベル）を生成する。閾値以上のスコア値を有するピクセルは、宣言されたターゲット（declared  targets）であり、一方で、閾値よりも小さいスコア値を有するピクセルは、宣言された非ターゲット（declared  non-targets）である。検出閾値は、複数の方法で決定され得る。例えば、一つの方法は、一定の誤アラームレート（CFAR）であり、そこでは、単位時間毎に一定数の検出を生成する閾値を決定するためにスコア画像の統計が分析される。シーンの中にターゲットが存在しない場合に、単位時間毎の一定数の検出は、一定の誤アラームレートに直接的に対応している。ターゲット検出モジュール132は、ターゲット情報134を、ディスプレイに対して、または、ターゲット情報134を使用するように構成された別のマシン又はモジュールに対して出力することができる。
【００４０】
従来のシステムは、単一フレームに基づいて空間整合フィルタを使用していた。これらのシステムは、シーンの時間的な態様を組み込んでおらず、かつ、１つのフレームを分析するだけなので、誤アラームを生成することがある。他のシステムは、また、固定数のフレームまたは固定の再訪問時間を相関させる（correlating）空間／時間整合フィルタも使用する。別の言葉で言えば、これらのシステムは、時間的にアダプティブ（temporally  adaptive）でない。本技術の一つの実施形態において、しかしながら、システムは、オプティカルフロー場を使用して、空間ブロック（spatial  block）におけるシーンの背景相対速度を計算する。空間ブロックは、ピクセル、または、あらゆる他の粒度であってよい。本システムは、仮定ターゲット相対速度を推定／仮定し、そして、さらに、推定されたターゲット相対速度と背景相対速度の差異を見つけることによって、相対的なターゲット相対速度を計算する。相対的なターゲット相対速度に基づいて、システムは、最高の信号対クラッタ及びノイズ比（SCNR）ゲインのための最適なターゲット再訪問時間を計算することができる。本技術のシステムは、アダプティブな数量の時間フレーム（例えば、調整フレームキャプチャレート）及び／又は時間的フレーム間隔（例えば、フレーム処理調整レート）を使用して、可変なターゲット再訪問時間を達成する。本技術の実施形態によって生成される高いSCNRは、固定された誤アラームレートについてターゲット検出信頼度を増加させ、または、固定されたターゲット検出信頼レベルでの誤アラームレートを減少させるか、もしくは、両方の組み合わせである（低い誤アラームレートを伴うより高い検出信頼度）。
【００４１】
別の実施形態において、本システムは、一連の画像を複数のサブ画像（sub-images）へと分割し、かつ、サブ画像それぞれについて同じ処理を実行することができる。例えば、本システムは、一連の画像を４つの象限（four  quadrants）へと分割し、かつ、４つの象限それぞれについて本技術の時間的にアダプティブな処理を実行することができる。さらに、本システムは、一連の画像を任意の多角形、非多角形、またはピクセルによって定義されたサブ画像へと分割することができ、そして、さらに任意の粒度を有し得る。図２は、図１の整合フィルタモジュール128の一つの例示的な実施形態を示す整合フィルタモジュール200のブロックダイヤグラムである。モジュール200の中のセンサモデル214は、ターゲットテンプレート202を受け取り、そして、そこから拡張ターゲットテンプレート216を生成する。例示的な実施形態において、ターゲットテンプレート202は、整合フィルタにおいて使用されるオブジェクトがどのように見えるかのテンプレートを含み得る。センサモデル214は、ターゲットテンプレートを拡張ターゲットテンプレート216へと変換する画像化センサ（imaging  sensor）のモデルを含むことができ、それは、イメージセンサデータにおいて現れるようなターゲットの表現である。モジュール200の中のフィルタ生成モジュール212は、最適な再訪問時間204、仮定ターゲット相対速度206、および自動ターゲットテンプレート216を受け取り、そして、対応する整合フィルタバンク210を生成する。フィルタバンク210は、フィルタ208a-nを含んでいる。例えば、フィルタ208aは、最小ターゲット相対速度204に対応するフィルタであり、そして、フィルタ208nは、最大ターゲット相対速度206に対応するフィルタであってよい。フィルタ208b-mは、最小ターゲット相対速度と最大ターゲットとの間のターゲット速度を表わしている。フィルタ208b-mによって表されるターゲット速度の間隔は、変動され得るものであり、または、任意の粒子性を有してよい。モジュール200の中のフィルタ適用モジュール218は、整合フィルタ210および画像208を受け取り、そして、モジュール200の出力として機能する、整合フィルタスコア画像220を生成する。
【００４２】
図３は、本技術の一つの実施形態によって使用されるプロセスを示すフローチャート300である。本プロセスは、最初に一連の画像を収集する（302）。プロセスは、次いで、画像勾配およびオプティカルフロー場を使用して、一連の画像の背景相対速度および背景PSDを計算する（304）。プロセスは、次いで、オブジェクトテンプレート、最小ターゲット速度、および最大ターゲット速度に基づいて、仮定ターゲット相対速度を推定する（306）。プロセスは、次いで、仮定ターゲット相対速度、背景相対速度に基づいて、最適な再訪問時間を計算する（308）。プロセスは、次いで、フレームレートが固定であるか可変であるかを判定する（310）。フレームレートが固定である場合に、プロセスは、最適な再訪問時間に基づいて、フレーム処理レートを調整する（312）。フレームレートが可変である場合には、最適な再訪問時間に基づいて、センサのフレームキャプチャレートを調整する（314）。
【００４３】
しかしながら、最適な再訪問回数（308）を計算した後、プロセスは、また、最適な再訪問時間および仮説ターゲット目標速度に基づいて、整合フィルタも作成する（316）。次いで、プロセスは、ターゲット位置、速度、および信頼レベルを検出し、そして、情報を出力する（318）。
【００４４】
図４は、本技術の一つの実施形態によって使用されるプロセスを示すフローチャート400である。リモートセンサは、シーンを撮像し（401）そして、時間において／時間的に（in  time/temporally）一連の画像を収集する（402）。プロセッサは、次いで、背景PSDを計算し（403a）、画像勾配およびオプティカルフロー場を使用して画像の背景相対速度を計算し（403b）、そして、相対速度整合フィルタ（VMF）を使用して仮定ターゲット相対速度を仮定する（404）。プロセッサは、次いで、計算された背景PSD（403a）、背景相対速度（403b）、および仮定されたターゲット相対速度（404）を使用して相対ターゲット相対速度
【数４】
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を形成するために最適再訪問時間を計算する（405）。システムは、次いで、増加したゲインのために最適な再訪問時間に基づいて、VMFを最適な数のフレームに対して適用する（406）。
【００４５】
図５は、画像勾配500のグラフィカル表現である。画像勾配500は、画像における輝度または色における方向的な変化を示している。画像勾配500は、オプティカルフロー場を知らせるために使用され得るものであり、図６においてより詳細に示されている。画像勾配500は、特定の方向でのピクセル値（pixel  values）における輝度の変化に基づいて計算することができる。この実施例において、画像勾配500は、水平方向での輝度の変化に基づいている。しかしながら、他の実施形態においては、垂直勾配を計算することができる。一つの実施形態において、より明るいピクセル（例えば、灰色ピクセル）は、小さな勾配を有し、そして、より暗いピクセル（例えば、黒ピクセル）は、大きな勾配を有している。
【００４６】
図６は、オプティカルフロー場600のグラフィカル表現である。オプティカルフロー場は、画像勾配（例えば、図５の画像勾配500）から計算することができる。オプティカルフロー場は、各ピクセルにおける、そのピクセルの１つのフレームから次のフレームへの移動速度（例えば、ピクセル／秒）を示している。オプティカルフロー場は、そのピクセルの１つのフレームから次のフレームへの垂直方向と水平方向の動きの両方をファクタリングして（factoring）、２次元ベクトルを用いて各ピクセルの移動速度を示している。
【００４７】
図７は、本技術の実施形態の利点を示すグラフ700である。グラフ700は、異なる相対ターゲット速度について再訪問時間に対する平均SCNRゲインをプロットしている。グラフ700は、２００ピクセル／秒（702）、１００ピクセル／秒（704）、７５ピクセル／秒（706）、５０ピクセル／秒（708）、２５ピクセル／秒の（710）、１０ピクセル／秒（712）、５ピクセル／秒（714）、２ピクセル／秒（716）、および０ピクセル／秒（718）のターゲット相対速度について空間−時間整合フィルタのためのSCNRゲインをプロットしている。グラフは、また、空間整合フィルタ（720）の結果も示している。
【００４８】
グラフ７００は、各相対ターゲット相対速度が、異なる再訪問時間においてピークSCNRゲインを有することを示している。例えば、２００ピクセル／秒（702）の相対ターゲット相対速度は、１／１００秒をちょうど超えた再訪問時間にピークSNRゲインを有している。２５ピクセル／秒（712）の相対ターゲット相対速度は、１／１０秒をちょうど超えたところでピークSNRゲインを有している。当業者であれば、両方の相対ターゲット速度について１つの再訪問時間を使用することで、ターゲット速度のうち１つについては高いSCNRゲインが結果として得られるが、他の相対ターゲット相対速度についてはそうではないことが分かる。本技術は、異なる相対ターゲット速度について再訪問時間を提供するように時間的に適合し、そして、従って、全ての相対ターゲット速度について理想的なSNRゲインを提供する。
【００４９】
ここにおいて引用された全ての特許、出願公開、および参考に係る教示は、その全体が、ここおいて参照により包含されているものである。
【００５０】
この技術は、その例示的な実施形態を参照して特定的示され、そして、説明されてきたが、本明細書に記載される実施形態の範囲から逸脱することなくなされ得る形態および詳細における様々な変更は、添付の請求項によって包含されることが、当業者には理解されるだろう。
【００５１】
上述のシステムおよび方法は、デジタル電子回路において、コンピュータのハードウェア、ファームウェア、及び／又はソフトウェアにおいて実施することができる。実施は、コンピュータプログラム製品として行うことができる。実施は、例えば、データ処理装置によって実行されるか、またはオペレーションを制御するために、マシン読取り可能な記憶装置の中に存在してよい。実施は、例えば、プログラマブルプロセッサ、コンピュータ、及び／又は複数のコンピュータであってよい。
【００５２】
コンピュータプログラムは、コンパイル及び／又はインタープリタ言語を含む、あらゆる他の適切な形式のプログラミング言語において書かれ得るものであり、そして、コンピュータプログラムは、スタンドアロンプログラムとして、または、サブルーチン、エレメント、及び／又は、コンピューティング環境における使用のために適切なあらゆる他のユニットとしての形式を含む、あらゆる適切な形式において展開され得るものである。コンピュータプログラムは、一つのコンピュータ上で、または、一つのサイトにおける複数のコンピュータ上で実行されるように展開され得る。
【００５３】
方法ステップは、入力データの操作および出力の生成により本発明の機能を実施するようにコンピュータプログラムを実行する、一つまたはそれ以上のプログラマブルなプロセッサによって実行され得る。方法ステップは、また、装置としても実行され得るものであり、そして、特定用途論理回路としても実施され得る。回路は、例えば、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）及び／又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）であってよい。モジュール、サブルーチン、およびソフトウェアエージェントは、機能を実施するコンピュータプログラム、プロセッサ、特定回路、ソフトウェア、及び／又は、ハードウェアの部分を参照し得る。
【００５４】
コンピュータプログラムの実行のために適切なプロセッサは、例として、汎用目的および特定目的両方のマイクロプロセッサ、および、あらゆる種類のデジタルコンピュータに係るあらゆる一つまたはそれ以上のプロセッサを含む。一般的に、プロセッサは、読出し専用メモリまたはランダムアクセスメモリ、もしくは、両方から、インストラクションとデータを受け取る。コンピュータの主要なエレメントは、インストラクションを実行するためのプロセッサ、および、インストラクションとデータを保管するための一つまたはそれ以上のメモリデバイスである。一般的に、コンピュータは、データを保管するための一つまたはそれ以上の大容量記憶装置（例えば、磁気、光磁気ディスク、または光ディスク）を含んでよい（そして、データを受け取り、かつ／もしくは、データを転送するために動作可能に接続されてよい）。
【００５５】
データ転送とインストラクションは、また、通信ネットワークにわたり生じ得るものである。コンピュータプログラムのインストラクションとデータを具現化するための適切な情報キャリア（ｃａｒｒｉｅｒ）は、全ての形式の不揮発性メモリを含み、例として、半導体メモリデバイスを含んでいる。情報キャリアは、例えば、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリデバイス、磁気ディスク、内蔵ハードディスク、リムーバブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、及び／又は、ＤＶＤ−ＲＯＭディスク、であってよい。プロセッサとメモリは、特定用途論理回路によって補完され、及び／又は、その中に組み込まれてよい。
【００５６】
ユーザとのインタラクション（ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ）を提供するために、上記の技術は、ディスプレイ装置を有するコンピュータにおいて実施され得る。ディスプレイ装置は、例えば、ブラウン管（ＣＲＴ）、及び／又は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）モニタであってよい。ユーザとのインタラクションは、例えば、ユーザに対する情報の表示、および、それによってユーザがコンピュータに対して入力を提供する（例えば、ユーザインターフェイスエレメントと相互作用する）キーボードとポインティングデバイス（例えば、マウスまたはトラックボール）であってよい。ユーザとのインタラクションを提供するために他の種類のデバイスが使用されてよい。他のデバイスは、例えば、センサフィードバックのあらゆる形式においてユーザに対して提供されるフィードバックであってよい（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、または、触覚フィードバック）。ユーザからの入力は、例えば、音響、会話、及び／又は、触覚入力を含む、あらゆる他の適切な形式において受け取られてよい。
【００５７】
上記の技術は、バックエンド（ｂａｃｋ−ｅｎｄ）コンポーネントを含む分散コンピューティングシステムにおいて実施されてよい。バックエンドコンポーネントは、例えば、データサーバー、ミドルウェアコンポーネント、及び／又は、アプリケーションサーバー、であってよい。上記の技術は、フロントエンド（ｆｒｏｎｔ−ｅｎｄ）コンポーネントを含む分散コンピューティングシステムにおいて実施されてよい。フロントエンドコンポーネントは、例えば、グラフィカルユーザーインターフェイス、それを通じてユーザが実施形態と相互作用することができるＷｅｂブラウザ、及び／又は、通信装置のための他のグラフィカルユーザーインターフェイス、を有しているクライアントコンピュータであってよい。システムのコンポーネントは、デジタルデータ通信のあらゆる他の適切な形式またはメディア（例えば、通信ネットワーク）によって相互接続されてよい。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、有線ネットワーク、及び／又は、無線ネットワークを含む。
【００５８】
システムは、クライアントとサーバーを含んでよい。クライアントとサーバーは、一般的には相互に離れており、そして、典型的には通信ネットワークを通じて相互作用する。クライアントとサーバーの関係は、それぞれのコンピュータにおいて実行され、かつ、相互にクライアント−サーバー（ｃｌｉｅｎｔ−ｓｅｒｖｅｒ）関係を有しているコンピュータプログラムのせいで発生するものである。
【００５９】
パケットベース（ｐａｃｋｅｔ−ｂａｓｅｄ）ネットワークは、例えば、インターネット、キャリアインターネットプロトコル（ＩＰ）ネットワーク（例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、キャンパスエリアネットワーク（ＣＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、ホームエリアネットワーク（ＨＡＮ））、プライベートＩＰネットワーク、ＩＰ構内交換機（ＩＰＢＸ）、無線ネットワーク（例えば、ラジオアクセスネットワーク（ＲＡＮ）、８０２．１１ネットワーク、８０２．１６ネットワーク、汎用パケット無線サービス（ＧＰＲＳ）ネットワーク、ＨｉｐｅｒＬＡＮ）、及び／又は、他のパケットベースネットワーク、を含んでよい。回路ベース（ｃｉｒｃｕｉｔ−ｂａｓｅｄ）ネットワークは、例えば、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）、構内交換機（ＰＢＸ）、無線ネットワーク（例えば、ＲＡＮ、ブルートゥース（登録商標）、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）ネットワーク、時分割多元接続（ＴＤＭＡ）ネットワーク、汎欧州デジタル移動電話方式（ＧＳＭ（登録商標））ネットワーク）、及び／又は、他の回路ベースネットワークを含んでよい。
【００６０】
送信デバイスは、例えば、コンピュータ、ブラウザデバイスを伴うコンピュータ、電話、ＩＰ電話、モバイルデバイス（例えば、携帯電話、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）デバイス、ラップトップコンピュータ、電子メールデバイス）、及び／又は、他の通信装置を含んでよい。ブラウザデバイスは、例えば、ワールドワイドウェブ（例えば、Ｍｉｃｏｒｏｓｏｆｔ社から利用可能なＭｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｅｘｐｌｏｒｅｒ、Ｍｏｚｉｌｌａ社から利用可能なＭｏｚｉｌｌａ  Ｆｉｒｅｆｏｘ）を伴うコンピュータ（例えば、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ）を含む。モバイルコンピューティングデバイスは、例えば、Ｂｌａｃｋｂｅｒｒｙを含む。
【００６１】
有する（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）、含む（ｉｎｃｌｕｄｅ）、及び／又は、それぞれに係る複数の形式は、オープンエンド（ｏｐｅｎ  ｅｎｄｅｄ）であり、かつ、リストされたパーツを含み、そして、リストされていない追加のパーツを含んでよい。及び／又は（ａｎｄ／ｏｒ）は、オープンエンドであって、リストされたパーツのうち一つまたはそれ以上、および、リストされたパーツの組み合せを含む。
【００６２】
当業者であれば、発明の精神または不可欠な特性から逸脱することなく、他の特定の形式において本発明が具現化され得ることが理解されよう。上述の実施形態は、従って、本発明をここにおいて説明されたものに限定するより、むしろ、あらゆる面において、説明的なものであると考えられるべきである。本発明の範囲は、このように、上記の説明によるものより、むしろ、添付の請求項によって示されるものである。そして、請求項に係る均等の意味および範囲内で生じる全ての変形が、従って、包含されているものと意図されている。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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