(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
オプトエレクトロニクス部品（１００）のパワー・スペクトル（１５１、１５２、１５３）のデータ圧縮のための符号化方法であって、
前記オプトエレクトロニクス部品（１００）のオプトエレクトロニクス半導体チップ（１１０）によって放出される光放射（１１１）を測定することによって、前記オプトエレクトロニクス部品（１００）の少なくとも１つのパワー・スペクトル（１５１、１５２、１５３）を与えるステップと、
離散的なソース・スペクトル（１５５）を生成するために、特定のサンプリング波長において前記パワー・スペクトル（１５１、１５２、１５３）をサンプリングするステップと、
波長（λ）を連続するソース・インデックス（ＩＡ）に置き換えるように前記離散的なソース・スペクトル（１５５）をインデックス付けすることによって、離散的なソース値（Ａ）を有するソース・グラフ（１６０）を生成するステップと、
離散周波数変換を用いて、前記ソース・グラフ（１６０）をソース範囲から画像範囲に変換することによって、離散的な画像値（Ｂ）を有する画像グラフ（１７０）を生成するステップと、
前記画像グラフ（１７０）の関連性のある成分および関連性の低い成分が識別され、前記関連性の低い成分は、前記画像グラフ（１７０）から排除される、前記画像グラフ（１７０）の圧縮を実行するステップと、
前記圧縮により得られた圧縮画像グラフ（１７０）の各画像値（Ｂ）に対して、所定のビット深度を有し、対応するデジタル数を割り当てるように前記圧縮画像グラフ（１７０）をデジタル化することによって、圧縮スペクトル・データを生成するステップと、
を含む、符号化方法。
【請求項２】
前記ソース・グラフ（１６０）の前記変換は、離散コサイン変換を用いて実行される、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記離散周波数変換によって生成される画像グラフ（１７０）の画像インデックス（ＩＢ）が低い画像値（Ｂ）を記憶し、前記離散周波数変換を用いて前記画像グラフ（１７０）の残りの前記画像値（Ｂ）を再変換することによって、前記離散周波数変換のカスケードが実行される、
請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
閾値インデックス（Ｓ）を上回る画像インデックス（ＩＢ）を有する画像値（Ｂ）が、前記画像グラフ（１７０）の前記圧縮の間に排除され、
前記閾値インデックス（Ｓ）は、固定的に予め決定されるか、または、動的に決定される、
請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記サンプリング前に、前記パワー・スペクトル（１５１、１５２、１５３）のスペクトル値に第１のスケーリング係数が乗算され、
波長範囲全体にわたって一定である値、または、前記波長に依存する関数が、前記第１のスケーリング係数として使用され、
前記第１のスケーリング係数は、複数のパワー・スペクトル（１５１、１５２、１５３）に対して確立されるか、または、それぞれの前記パワー・スペクトル（１５１、１５２、１５３）に応じて動的に決定される、
請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記画像値（Ｂ）は、前記画像グラフ（１７０）の前記圧縮後に第２のスケーリング係数を用いてスケーリングされ、
予め決定されるもしくは動的に決定される一定の値または予め決定されるもしくは動的に決定される関数が、前記第２のスケーリング係数として使用される、
請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記圧縮画像グラフ（１７０）の包絡線（１７５）が前記スケーリングのために決定され、
前記圧縮画像グラフ（１７０）の前記画像値（Ｂ）が、前記包絡線（１７５）の対応する値によって除算される、
請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記圧縮画像グラフ（１７０）の前記画像値（Ｂ）の絶対値の対数が前記スケーリングのために形成され、
閾値インデックス（Ｓ）以下の画像インデックス（ＩＢ）を有する画像値（Ｂ）の直線回帰を用いて、回帰線（１７３）が決定され、
前記圧縮画像グラフ（１７０）の包絡線（１７５）が、前記回帰線（１７３）の直線変位によって決定され、
前記圧縮画像グラフ（１７０）の前記画像値（Ｂ）が、前記包絡線（１７５）の対応する値によって除算される、
請求項７に記載の方法。
【請求項９】
固定的に予め決定されるか、または、動的に決定されるサンプリング波長が、前記サンプリングに使用され、
前記サンプリングは、一定であるか、または、サンプリング点の情報量に依存するサンプリング波長分解能を用いて実行される、
請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記サンプリング前に、前記パワー・スペクトルの負の値がゼロに設定される、
請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記ソース・グラフ（１６０）を生成するために、前記オプトエレクトロニクス部品（１００）の少なくとも２つの異なるパワー・スペクトル（１５１、１５２、１５３）が、全体的なパワー・スペクトル（１５４）を形成するために組み合わされ、ともにインデックス付けされ、
個々の前記パワー・スペクトル（１５１、１５２、１５３）は、互いに直に連結されるか、または、個々の前記パワー・スペクトル（１５１、１５２、１５３）の前、間および／もしくは後ろにスペーサ値が挿入されることによって、互いから分離され、
個々の前記パワー・スペクトル（１５１、１５２、１５３）は別個にまたはともにスケーリングされる、
請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記圧縮画像グラフ（１７０）の前記デジタル化は、一定のまたは動的に決定されるビット深度によって実行される、
請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記符号化方法によって生成される前記圧縮スペクトル・データのデータ量および／または圧縮品質の推定が実行され、
個々のまたは複数の方法ステップの特定のパラメータが、前記圧縮スペクトル・データのデータ量および／または圧縮品質を最適にすることを目的として適合され、前記対応する方法ステップまたは前記符号化方法が、前記適合されたパラメータを用いて再び実行される、
請求項１〜１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
請求項１〜１３のいずれか一項に記載の符号化方法によって圧縮されているパワー・スペクトル（１５１、１５２、１５３、１５４）を圧縮解除するための復号方法であって、
前記パワー・スペクトル（１５１、１５２、１５３、１５４）の圧縮スペクトル・データを与えるステップと、
前記圧縮スペクトル・データの各デジタル数がそれぞれ、それぞれの前記ビット深度に対応する画像値（Ｂ）を割り当てられる、前記デジタル化を反転するステップと、
前記画像値（Ｂ）が、第２のスケーリング係数によって除算される、逆スケーリングを実行するステップと、
各画像値（Ｂ）に対して、対応する画像インデックス（ＩＢ）を割り当てるように前記画像値（Ｂ）をインデックス付けすることによって、前記画像グラフ（１７０）を再構築するステップと、
再構築された再構築画像グラフ（１７０）に対して、前記離散周波数変換の逆である変換を適用することによって、再構築ソース・グラフ（１６０）を生成するステップと、
前記再構築ソース・グラフ（１６０）の個々の前記ソース・インデックス（ＩＡ）に対して、対応する波長（λ）を割り当てるように前記インデックス付けを反転することによって、再構築ソース・スペクトル（１５５）を生成するステップと、
再構築パワー・スペクトル（１５１、１５２、１５３）を生成するために、前記再構築ソース・スペクトル（１５５）の逆スケーリングを実行するステップと、
を含む、復号方法。
【請求項１５】
前記再構築画像グラフ（１７０）の前記画像値（Ｂ）が、さらなる画像値を生成するために補間され、
前記さらなる画像値を用いて、前記離散周波数変換の逆である前記変換、前記インデックス付けの反転、および逆スケーリングを適用することによって、前記再構築パワー・スペクトル（１５１、１５２、１５３）内の所望の中間値が生成される、
請求項１４に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オプトエレクトロニクス部品の１つまたは複数のパワー・スペクトルを圧縮するための方法、および、パワー・スペクトルを圧縮解除するための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
オプトエレクトロニクス部品、たとえば、発光ダイオード（ＬＥＤ、発光デバイス）は、様々な技術的用途において使用されている。特に、ＬＥＤは、照明目的にますます使用されるようになっている。それぞれの用途に応じて、規定の光特性を有する種々のＬＥＤを製造することができる。しかしながら、製造の結果として、同じ部品範囲のＬＥＤにおいて多かれ少なかれ、光特性の明白な変動が発生する。ＬＥＤの使用分野によっては、光特性の一定のばらつきは問題にならないが、特定の特別な用途にとっては、使用されるＬＥＤの光特性が最大限正確に分かっていることが必須である。したがって、人間の眼によって知覚されるＬＥＤ光は、一般的に、いくつかの巨視的データ、たとえば、放射輝度および色位置によってすでに十分に特性化されている。特にセンサによってＬＥＤ光を記録する用途にとって、個々のＬＥＤの特性が最大限正確に分かっていることが有利である。したがって、センサによって記録されるＬＥＤ光について、放射輝度などの巨視的データに加えて、特に、データ量がはるかにより大きい光パワー・スペクトルが関心事である。本明細書において言及される場合がある例は携帯電話であり、そのカメラ・モジュールは、内部ＬＥＤフラッシュの光を記録する。
【０００３】
複数の個々に制御可能な色を有するＬＥＤ部品（ＬＥＤチップ）では、それに対応してデータ量が拡大される。それゆえ、ＬＥＤ部品内に組み込まれているメモリ・モジュール内にこれらのデータを記憶するには、相対的に大きいメモリ容量が必要となり、とりわけ、相対的に高い製造費が伴う。対応するメモリ・モジュールのサイズも記憶容量とともに増大するため、まさに設置空間が著しく制限されている適用分野においては、メモリ容量が大きいことは比較的重要である。
【０００４】
ＬＥＤ部品を特性化するためのこれまでの方法は、とりわけ、いわゆるビニングを含む。この場合、ＬＥＤ部品は、いわゆるビンに分割され、各ビンにはパラメータ範囲が割り当てられる。相対的に微細に分散される場合、いくつかのパラメータ、たとえば、輝度および色は、ビニングによって各ＬＥＤ部品について対応して正確に特性化することができる。しかしながら、データ量のために、スペクトル情報はビニングによって意味があるように処理することはできない。
【０００５】
個々のＬＥＤ部品の特性化について、いわゆるデータ・ファイルを使用することがさらに可能であり、ＬＥＤは、たとえば、チップレベルですでに測定されており（ウェハ・マップ）、一意のコード（たとえば、レーザ・コード）を与えられている。データはこの場合、たとえば、ＬＥＤ部品の一意のコードを用いてデータを割り当てることを可能にするデータ・ファイルの形態で、オフラインでユーザに通信されなければならない。
【０００６】
パワー・スペクトルがＬＥＤ部品のメモリ・モジュール内に記憶される場合、対応して大きい、それゆえ高価なメモリ・モジュールを使用する必要が生じる。そうでなければ、ＬＥＤ部品の特性化のための、わずかなデータのみを記憶することができる。
【発明の概要】
【０００７】
それゆえ、本発明の目的は、情報量が可能な限り多い、オプトエレクトロニクス部品のスペクトル・データを、制限された記憶容量しかないオプトエレクトロニクス部品のメモリ・デバイス内に記憶することを可能にすることである。この目的は、請求項１において特許請求されているような、オプトエレクトロニクス部品のパワー・スペクトルを圧縮するための符号化方法によって達成される。この目的は、請求項１４において特許請求されているような、オプトエレクトロニクス部品のパワー・スペクトルを圧縮解除するための復号方法によってさらに達成される。他の有利な実施形態は、従属請求項において特定される。
【０００８】
オプトエレクトロニクス部品のパワー・スペクトルを圧縮するための方法によれば、オプトエレクトロニクス部品の少なくとも１つのパワー・スペクトルが与えられ、離散的なソース・スペクトルを生成するために、特定のサンプリング波長においてサンプリングされる。離散的なソース・スペクトルはその後、離散的なソース値を有するソース・グラフを生成するためにインデックス付けされ、波長が、連続するインデックスに置き換えられる。その後、離散周波数変換を用いて、ソース・グラフをソース範囲から画像範囲に変換することによって、離散的な画像値を有する画像グラフが生成される。その後、画像グラフの圧縮が実行され、画像グラフの関連性のある成分および関連性の低い成分が識別され、関連性の低い成分は、画像グラフから排除される。最後に、圧縮スペクトル・データを生成するために、圧縮画像グラフがデジタル化され、圧縮画像グラフの各画像値には、所定のビット深度を有する対応するデジタル数が割り当てられる。この圧縮方法を用いることによって、１つまたは複数のパワー・スペクトルの、記憶されるように意図されているデータ量を大幅に低減することができる。それゆえ、メモリ容量が相対的に小さいメモリ・モジュール内にさえ、情報量が相対的に多いパワー・スペクトルを記憶することができる。小さいメモリ・モジュールを使用することによって、関連するオプトエレクトロニクス部品の設置サイズを小さくすることが可能になる。さらに、記憶容量が小さいメモリ・デバイスを使用することによって、製造費を低く保つことができる。
【０００９】
１つの有利な実施形態によれば、ソース・グラフの変換は、離散コサイン変換を用いて実行される。離散コサイン変換を用いることによって、重要な信号成分を重要でない信号成分から簡単に分離することが可能である。実数を使用すると、離散コサイン変換を用いることによって、同等の変換、たとえば、離散フーリエ変換と比較して、複素数による複雑な計算を回避することが可能である。それによって、パワー・スペクトルを符号化および復号するための計算費用を低減することができる。
【００１０】
別の有利な実施形態によれば、離散周波数変換によって生成される画像グラフのインデックスが低い画像値を記憶し、離散周波数変換を用いて画像グラフの残りの画像値を再変換することによって、離散周波数変換のカスケードが実行される。そのような変換の集中によって、全体的な情報を大きく損失することなく、関連する信号成分を低いインデックスに連続的に集中させることが可能になる。これはとりわけ、スペクトル値が、関連する、特に、体系的に高い周波数成分を有する場合に有利である。
【００１１】
別の実施形態によれば、閾値インデックスを上回るインデックスを有する画像値が、画像グラフの圧縮中に排除され、閾値インデックスは、固定的に予め決定されるか、または、動的に決定される。閾値インデックスによるフィルタリングは、特に単純で、同時に非常に効率的な圧縮方法を表す。閾値インデックスを対応するインデックス・スケール上で単純にシフトすることによって、圧縮の度合いおよび圧縮スペクトル・データのサイズに関して、圧縮方法を非常に簡単に最適化することができる。
【００１２】
別の実施形態によれば、サンプリング前に、パワー・スペクトルのスペクトル値に第１のスケーリング係数が乗算される。この場合、波長範囲全体にわたって一定である値、または、波長に依存する関数が第１のスケーリング係数として使用され、第１のスケーリング係数は、複数のパワー・スペクトルに対して確立され、または、それぞれのパワー・スペクトルに応じて動的に決定される。パワー・スペクトルの値は、このスケーリング・ステップを用いて適合することができる。特に、このスケーリングを用いて、複数のパワー・スペクトルをパワー・スケール上で互いにマッチングすることができる。関数をスケーリング係数として使用することによってスケーリングを最適化することが可能になるが、固定値をスケーリング係数として使用することによって、特に簡単なスケーリングが可能になる。特に、異なるオプトエレクトロニクス部品のパワー・スペクトルが互いにごくわずかにしか異ならないときに、前もって確立されているスケーリング係数を使用することを推奨できる。この場合、スケーリング係数、またはスケーリング係数の対応するパラメータが、符号化スペクトル・データとともに復号器に通信される必要がないように、復号器は表を用いて動作することができる。他方、スケーリング係数を動的に決定することによって、各個々のオプトエレクトロニクス部品についてスケーリングを最適化することが可能になる。
【００１３】
別の実施形態によれば、画像グラフが圧縮された後に、第２のスケーリング係数を用いて画像値がスケーリングされ、予め決定されるもしくは動的に決定される一定の値または予め決定されるもしくは動的に決定される関数が、第２のスケーリング係数として使用される。変換および圧縮された画像グラフのスケーリングを用いることによって、画像値をデジタル化のために最適化することができる。このように、スケーリング係数を都合よく選択することによって、圧縮画像グラフの値のすべてを−１と＋１との間の範囲内に持ち込むことができ、これによって、特に簡単なデジタル化が可能になる。
【００１４】
別の実施形態によれば、圧縮画像グラフの包絡線がスケーリングのために決定され、圧縮画像グラフの画像値が、包絡線の対応する値によって除算される。適切な包絡線を決定することによって、−１と＋１との間の値への圧縮画像グラフのスケーリングを、特に簡単に達成することができる。
【００１５】
別の実施形態によれば、圧縮画像グラフの画像値の絶対値の対数がスケーリングのために形成され、インデックスが閾値インデックス以下である画像値の直線回帰を用いて、回帰線が決定される。その後、圧縮画像グラフの包絡線が、回帰線の直線変位によって決定される。最後に、圧縮画像グラフの画像値が、包絡線の対応する値によって除算される。この概念を用いることによって、適切な包絡線を特に簡単に決定することができ、それゆえ、圧縮画像グラフの最適なスケーリングを達成することができる。
【００１６】
別の実施形態によれば、固定的に予め決定されるかまたは動的に決定されるサンプリング波長がサンプリングに使用され、サンプリングは、一定であるか、または、サンプリング点の情報量に応じて決まるサンプリング波長分解能を用いて実行される。この場合、予め決定されるサンプリング波長を使用することによって、異なるパワー・スペクトルを直接比較することが可能になる。他方、サンプリング波長を動的に決定することによって、サンプリング、および、それゆえ符号化プロセス全体を最適化することができる。さらに、サンプリング波長分解能を変化させることによって、それぞれの用途の個々のサンプリング点の情報量を最適化することができる。
【００１７】
別の実施形態によれば、サンプリング前に、パワー・スペクトルの負の値がゼロに設定される。このようにして、圧縮されるべきパワー・スペクトルの動的範囲を、情報を損なうことなく低減することができる。
【００１８】
別の実施形態によれば、離散的なソース・グラフを生成するために、オプトエレクトロニクス部品の少なくとも２つの異なるパワー・スペクトルが、全体的なパワー・スペクトルを形成するために組み合わされ、ともにインデックス付けされる。この場合、個々のパワー・スペクトルは、互いに直に連結されるか、または、個々のパワー・スペクトルの前、間および／もしくは後ろにスペーサ値が挿入されることによって、互いに分離される。最後に、個々のパワー・スペクトルが別個にまたはともにスケーリングされる。オプトエレクトロニクス部品の複数の個々のパワー・スペクトルを圧縮することによって、個々のパワー・スペクトルを別個に圧縮するのと比較してデータ量を大きく低減することができる。このように、スペーサ値を使用することによって、一方では様々なパワー・スペクトルの適合を達成することができる。同時に、スペーサ値を挿入することによって、個々のスペクトルの外側範囲内での圧縮プロセスによって引き起こされる歪みを最小限に抑えることが可能になる。パワー・スペクトルを別個にスケーリングすることによって、個々のスペクトルを特に最適にスケーリングすることができる。他方、共通のスケーリングによってデータ量を低減することができる。
【００１９】
別の実施形態によれば、圧縮画像グラフのデジタル化は、一定のまたは動的に決定されるビット深度によって実行される。この場合、ビット深度が一定であることによって、特に簡単なデジタル化が可能になる。他方、動的に決定されるビット深度を用いて、最大量子化誤差についての様々な周波数成分の重み付けを達成することができる。たとえば、高いビット深度によって、インデックス値が低い周波数成分を可能な限り正確に画像化することができ、一方で、インデックスが高い周波数成分はより低い深度で画像化され得、それゆえ、量子化誤差はより大きくなる。
【００２０】
別の実施形態によれば、この圧縮方法によって生成される圧縮スペクトル・データのデータ量および／または圧縮品質の推定が実行される。この場合、個々のまたは複数の方法ステップの特定のパラメータが、圧縮スペクトル・データのデータ量および／または圧縮品質を最適にすることを目的として適合され、対応する方法ステップまたは圧縮方法が、適合されたパラメータを用いて再び実行される。個々の方法ステップの後と、圧縮アルゴリズム全体が実行された後の両方において実行されてもよいこの推定によって、圧縮スペクトル・データのデータ量が、予め決定されるメモリ・サイズを超えないことを保証することが可能である。同時に、それゆえ、圧縮スペクトル・データを用いて再構築されるパワー・スペクトルが、元のパワー・スペクトルと可能な限り良好に一致することを保証することが可能である。
【００２１】
本発明による圧縮方法によって圧縮されたパワー・スペクトルを圧縮解除するための復号方法において、最初に、パワー・スペクトルの圧縮スペクトル・データが与えられ、デジタル化の逆が実行され、圧縮スペクトル・データの各デジタル数に、それぞれのビット深度に対応する画像値が割り当てられる。その後、逆スケーリングが実行され、画像値が、第２のスケーリング係数によって除算される。さらに、再構築画像グラフを生成するために画像値のインデックス付けが実行され、各画像値に、対応する画像インデックスが割り当てられる。その後、再構築ソース・グラフを生成するために、符号化器によって使用された離散周波数変換の逆である変換が、再構築画像グラフに適用される。その後、再構築ソース・スペクトルを生成するために、インデックス付けの逆が実行され、再構築ソース・グラフの個々のソース・インデックスに、対応する波長が割り当てられる。最後に、再構築パワー・スペクトルを生成するために、再構築ソース・スペクトルのさらなる逆スケーリングが実行される。基本的に圧縮方法と逆順に実行されるこの復号方法を用いることによって、元のパワー・スペクトルからの差が相対的に小さい再構築パワー・スペクトルの生成物を生成することが可能である。この目的のために、復号デバイスは、圧縮スペクトル・データを符号化するために符号化デバイスによって使用されたパラメータを使用する。
【００２２】
１つの実施形態によれば、追加の画像値を生成するために、再構築画像グラフの画像値が補間される。この場合、追加の画像値を用いて、逆変換、インデックス付けの反転、および逆スケーリングを適用することによって再構築パワー・スペクトル内の所望の中間値が生成される。このようにして、再構築パワー・スペクトル内に、元の離散的なパワー・スペクトル内には存在しなかった、特定のスペクトル値を比較的簡単に生成することが可能である。
【００２３】
上述したような本発明の特性、特徴および利点、ならびに、それらが達成される様式は、図面に関連してより詳細に説明される、例示的な実施形態の以下の説明に関連して、より明瞭に、容易に理解可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】測定および符号化デバイスを用いてオプトエレクトロニクス部品のパワー・スペクトルを測定および符号化するための例示的な構成を示す図である。
【図２】それぞれのオプトエレクトロニクス部品の圧縮パワー・スペクトルを復号するための復号装置によってオプトエレクトロニクス部品を動作させるための構成の概略図である。
【図３】発光ダイオードのパワー・スペクトルを例として示す図である。
【図４】多色発光ダイオードの３つの異なるパワー・スペクトルを示す図である。
【図５】３つのパワー・スペクトルから構成され、スケーリングおよびインデックス付けによって生成されるソース・グラフを示す図である。
【図６】ソース・グラフの離散周波数変換によって生成される画像グラフを示す図である。
【図７】対応する回帰線、包絡線および閾値インデックスを有する、図６の画像グラフの絶対値の対数表現を示す図である。
【図８】指数関数的に減少する包絡線を有する対数表現の反転後の画像グラフを示す図である。
【図９】第２のスケーリング係数によるスケーリング後の図８の画像グラフを示す図である。
【図１０】表の形態の圧縮スペクトル・データのデータ・セットを例として示す図である。
【図１１】本発明による符号化方法の概略的な流れ図である。
【図１２】本発明による復号方法の概略的な流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
オプトエレクトロニクス部品のパワー・スペクトルの記憶は、そのようなパワー・スペクトルのデータ量が多いために、特定の制限を受ける。発光ダイオードはサイズが小さいため、発光ダイオードのパワー・スペクトルを記憶するために、非常に制限されたメモリ容量しか利用可能でない。メモリ・デバイスに記憶されているデータからパワー・スペクトルを最大限正確に再構築することを可能にするために、適切なデータ圧縮がパワー・スペクトルの圧縮に使用されるべきである。符号化パワー・スペクトルは、発光ダイオードの製造方法のコンテキストの間に発光ダイオードのメモリ・デバイス内に書き込まれることが好ましい。
【００２６】
下記に説明される符号化方法は、損失の多い圧縮方法を使用し、データが、その用途にとって重要な部分と重要でない部分とに分離され、重要な部分のみが記憶される。典型的な重要でない部分はたとえば、ノイズである。重要な部分と重要でない部分との間の境界はこの場合、一般的に流動的である。上述した例示的な実施形態においては画像インデックス・スケールに沿って閾値インデックスをシフトすることによって行われる、この境界の適合によって、それゆえ、圧縮データのデータ・サイズを正確に制御することが可能である。それゆえ、この形態の圧縮は、制限されたメモリ容量に対するデータ・サイズの最適化に特によく適している。入力信号の形状、符号化器の品質および利用可能なデータ量が、この場合、圧縮品質、すなわち、復号される符号化データが元のデータと一致する度合いを決定付ける。
【００２７】
パワー・スペクトルを符号化するための１つの可能な構成が、図１に示されている。この場合、オプトエレクトロニクス部品１００のオプトエレクトロニクス半導体チップ１１０によって放出される光放射１１１は、測定デバイス２２０によって受け取られる。典型的に分光計の形態に構成されている測定デバイス２２０は、入射光のパワー・スペクトルを決定し、このパワー・スペクトル・データを符号化デバイス２１０に転送する。符号化器とも称される符号化デバイス２１０は、特別なアルゴリズムを用いて、受信されたパワー・スペクトルから符号化スペクトル・データのセットを生成する。その後、この圧縮スペクトル・データが、対応するデータ・インターフェース１３０を介してオプトエレクトロニクス部品１００に送信され、そこで、内部メモリ・デバイス１２０内に記憶される。測定デバイス２２０および符号化デバイス２１０は、図１の概略表現においては共通の測定および符号化装置２００として組み合わされているが、測定プロセスおよび符号化プロセスは、時間と空間の両方に関して互いに独立して実行されてもよい。符号化スペクトル・データのメモリ・デバイス１２０内への記憶はまた、メモリ・デバイス１２０がオプトエレクトロニクス部品１００に取り付けられる前に実行されてもよい。圧縮スペクトル・データからのパワー・スペクトルの再構築は、たとえば、図２に示されているような、適切な復号デバイス３１０を用いて実行されることが好ましい。オプトエレクトロニクス部品１００のメモリ・デバイス１２０から読み出される圧縮スペクトル・データはこの場合、基本的に、符号化デバイス２１０によって実行される方法ステップの逆によって、復号器とも称される復号デバイス３１０内で再構築パワー・スペクトルに変換される。用途に応じて、再構築パワー・スペクトルは直接使用されてもよく、または、後に使用するためにメモリ内に記憶されてもよい。本発明の例示的な実施形態において、再構築パワー・スペクトルは、制御デバイス３２０に送信され、制御デバイス３２０は、この情報を用いてオプトエレクトロニクス部品１００のオプトエレクトロニクス半導体チップ１１０の制御を実行する。代替形態としてまたはそれに加えて、制御デバイス３２０は、照射される物体３４０によって反射されたオプトエレクトロニクス半導体チップ１１０の光放射１１１を受け取るセンサ・デバイス３３０を制御または評価するために、オプトエレクトロニクス半導体チップ１１０の再構築パワー・スペクトルを使用してもよい。このセンサ・デバイス３３０は、たとえば、携帯電話のカメラ・モジュールであってもよく、この場合、オプトエレクトロニクス半導体チップ１１０は、フラッシュまたは撮影ライトの形態で構成される。そのような場合、制御デバイス３２０は、メモリ・デバイス１２０から読み出され、復号デバイス３１０によって再構築されている、オプトエレクトロニクス半導体チップ１１０のパワー・スペクトルを用いて、カメラ・モジュール（センサ・デバイス３３０）によって受信される画像の補正を実行することができる。図２は、復号デバイス３１０および制御デバイス３２０を共通の復号および制御装置３００の形態で示しているが、符号化スペクトル・データの復号と、たとえば、センサ信号を処理するための復号スペクトル・データの使用は、時間と空間の両方に関して互いに分離されてもよい。たとえば、符号化スペクトル・データは、前もってすでに復号され、後に使用するためにそれぞれのアプリケーションのメモリ内に記憶されていてもよい。
【００２８】
ここで示されている符号化デバイス２１０および復号デバイス３１０は、原則的に、ハードウェア、ソフトウェア、または、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせの形態で製造され得る。
【００２９】
本発明による符号化プロセスと復号プロセスの両方が、例示的なパワー・スペクトルおよび様々な関連グラフを用いて下記に詳細に表される。この目的のために、図３は、符号化デバイス２１０の分光計による対応する測定の後に得られるものとしての、緑色ＬＥＤの典型的な光パワー・スペクトルを示す。より正確には、これは、典型的には、放射輝度Ｌが波長λに対してプロットされているパワー密度スペクトルであり、放射輝度Ｌは、ワット毎平方メートル毎ステラジアン［Ｗ  ｓｒ−１  ｍ−２］で表現される、単位立体角・単位面積あたりの放射束または放射パワーを意味する。パワー・スペクトル１５２はこの場合、典型的には、相対的に高い波長分解能で利用可能であり、それによって、圧縮されていないスペクトル・データのデータ量が大きくなる。
【００３０】
多色ＬＥＤの場合、個々のＬＥＤチップのパワー・スペクトルがそのようなＬＥＤの特性化に使用されるため、このデータ量は大幅に増大する。図４は、多色発光ダイオードの３つのパワー・スペクトル１５１、１５２、１５３を例として示す。個々のパワー・スペクトル１５１、１５２、１５３は、この場合、レベルに関して互いに大きく異なっており、これは一方では製造に起因するが、他方では、人間の眼による光の生理学的知覚に関係する。
【００３１】
しかし、これらのパワー・スペクトルを描写するために必要とされるデータ量の低減は、パワー・スペクトル１５１、１５２、１５３を適切に圧縮することによって達成することができる。第１のステップにおいて、最初に、パワー・スペクトル１５１、１５２、１５３の負の値が排除され得る。そのような負の値は一般的に、ノイズ効果、および、測定デバイス２２０における特定の処理動作のために発生する。この目的のために、ゼロよりも小さいスペクトル値がゼロに等しく設定され得る。この方法ステップは、原則的に任意選択である。
【００３２】
同様に任意選択である第２のステップにおいて、個々のパワー・スペクトル１５１、１５２、１５３のスケーリングが実施され得る。これは、たとえば、個々のパワー・スペクトル内のスペクトル値が比較的広い範囲にわたって変化するとき、または、異なるパワー・スペクトルのスペクトル値が、異なる桁の大きさを有するときに、好都合である。スケーリングによって、個々のパワー・スペクトルのスペクトル値が、後続のデジタル化にとって好ましい桁の大きさになるように、パワー・スペクトルの正規化または適合を実施することができる。用途に応じて、スペクトル内のスケーリング係数は一定であってもよい。さらに、関数、たとえば、波長の関数が、スケーリングに使用されてもよい。符号化デバイス２１０に、すべてのパワー・スペクトルに使用される固定スケーリング係数が与えられてもよく、または、それぞれのパワー・スペクトルに応じて選択または特別に生成される、動的に決定されるスケーリング係数が、それぞれ使用されてもよい。しかしながら、後者の場合は、スケーリング係数が復号デバイス３１０に通信される必要がある。これは典型的に、スケーリング関数の対応するパラメータを、圧縮されているデータ・セット内に挿入することによって行われるが、これに関連して、メモリ要件が高くなる。
【００３３】
測定デバイス２２０によって与えられるパワー・スペクトルは典型的に、広い波長範囲にわたって、相対的に高い波長分解能において利用可能である。制限された波長範囲のみが通常、その用途に必要とされ、分光計によって与えられる波長は、用途によって必要とされる波長に対応しない可能性があり得るため、特定の波長におけるパワー・スペクトル１５１、１５２、１５３のサンプリングは、符号化デバイス２１０において実行される。これらのサンプリング波長は、一定であってもよく、すなわち、表によって特定され、すべての同等なパワー・スペクトルに適用可能であってもよい。代替形態として、サンプリング波長はまた、たとえば、特定の関数を用いて符号化デバイス２１０内で動的に決定されてもよい。この場合、それぞれの関数のサンプリング波長またはパラメータが復号デバイス３１０に通信されなければならず、典型的には、これに関連してデータ量が相対的により多くなる。符号化デバイス２１０は、一定の波長分解能をサンプリングに使用することができ、サンプリング波長はそれぞれ、互いに等距離にある。これに対する代替形態として、サンプリング波長はまた、個々のサンプリング点が互いに異なる距離にあるように、非直線的に選択されてもよい。この場合、サンプリング波長は、サンプリングの結果として、各サンプリング点の情報量が可能な限り同等になるように、または、情報量が用途に従って最適化されるように、有利に選択することができる。後者の場合、それぞれの用途にとって重要である波長範囲は、高いサンプリングレートでサンプリングされ、一方で、それほど関連性のない波長範囲は、低いサンプリングレートでサンプリングされる。サンプリング波長は、たとえば、期待されるべきＬＥＤスペクトルに対して適合することができる。したがって、符号化器は、期待されないスペクトルに対しては符号化品質が低下するというリスクを伴って、期待されるスペクトルに対して最適化することができる。サンプリング波長を好都合に選択することによって、符号化器は、広い範囲のＬＥＤパワー・スペクトルにわたって等しく良好に機能するように、比較的ロバストに構成することもできる。
【００３４】
元のスペクトルが離散的な形態で利用可能である場合、これは典型的にデジタル分光計に当てはまるが、サンプリングは、補間ルーチンを用いて有利に実行することができる。このために、たとえば、てこの原理、直線回帰、または多項式フィットを想定することができる。
【００３５】
サンプリング波長の数を好都合に選択することによって、計算費用と符号化品質との間の比を決定し、最適化することができる。この場合、符号化品質は一般的に、サンプリング分解能が高くなるにつれて増大する。しかしながら、サンプリング分解能を元のスペクトルの分解能より高くしても、さらなる性能の利点は何らもたらされない。
【００３６】
分光計によって与えられる離散的なパワー・スペクトルが体系的に、関連性のない信号成分、たとえば、分光計のサンプリングおよびデジタル化によって引き起こされるノイズ信号内の体系的な圧倒的に高い成分を含む場合、これらは、後続のアルゴリズムによって実効的に抑制または除去されるように、再サンプリングによって分解することができる。
【００３７】
パワー・スペクトルを圧縮するために、スペクトル値はインデックス付けされる。この場合、スペクトル値はそれらの順序に配列され、連続するソース・インデックスＩＡ（０，１，２．．．ｍａｘ＿ｉｎｄｅｘ）を与えられる。各ソース・インデックスＩＡはこの場合、特定のサンプリング波長に対応する。オプトエレクトロニクス部品１００が複数の発光ダイオードを有する場合、個々のＬＥＤスペクトルが個々にインデックス付けされ、その後別個に符号化されてもよい。しかしながら、複数の個々のパワー・スペクトル１５１、１５２、１５３を組み合わせて、全体的なパワー・スペクトル１５４を形成することが有利である。そのとき、個々のパワー・スペクトル１５１、１５２、１５３をインデックス付けし、その後ともに符号化することができる。後続の変換のためにパワー・スペクトル１５１、１５２、１５３を最適化するため、各個々のスペクトル１５１、１５２、１５３の始まりおよび終わり、ならびに、２つの個々のスペクトル１５１、１５２、１５３の間の遷移領域に、特定のスペーサ値を導入することが好都合である。このようにして達成することができる効果は、好ましくはスペクトルのエッジ領域において、後続の変換の結果として発生する誤差が、スペーサ値上にのみ集中し、一方で、実際のスペクトルは、実質的にこれらの誤差から保護されたままであるということである。さらに、適切なスペーサ値を用いて、２つのスペクトル間のより良好な遷移を達成することができる。
【００３８】
図５は、図４に示す３つのパワー・スペクトル１５１、１５２、１５３からスケーリング、サンプリング、組み合わせおよびインデックス付けによって形成されるソース・グラフ１６０を例として示す。後続の数学アルゴリズムは無次元数を使用するため、ｎｍ単位の波長λおよび（Ｗ／（ｓｒ  ｎｍ２））単位の放射輝度Ｌの物理量は、ソース・グラフ１６０においては、無次元のソース・インデックスＩＡおよび同様の無次元のソース値Ａに置き換えられている。
【００３９】
後続の方法ステップにおいて、ここでは離散的な空間信号として与えられているソース・グラフ１６０の変換は、位置またはソース範囲から周波数または画像範囲へと実行される。これは、原則的に、任意の適切な離散線形直交変換によって行うことができる。しかしながら、離散コサイン変換（ＤＣＴ）がこのために使用されることが好ましい。より正確には、離散コサイン変換の４つの既知の変形Ｉ、ＩＩ、ＩＩＩ、ＩＶのうちの１つが使用される。パワーの保持のために離散変換の場合に典型的に必要とされる正規化は様々な方法で実行することができる。たとえば、正規化係数１／（ｍａｘ＿ｉｎｄｅｘ＋１）が、符号化の間に適用されなくてもよく、それによって、この正規化係数はその後、復号器によって適用される必要がある。正規化係数はさらに、復号器によって根として使用されてもよく、この場合、復号器はまた、正規化係数を根としても適用しなければならない。最後に、正規化係数は、完全に符号化器によって適用されてもよく、それによって、この正規化係数は、復号器によって適用される必要はない。
【００４０】
離散コサイン変換は、重要な（低周波）信号成分を低いインデックスに集中させ、重要でない（高周波）信号成分、たとえばノイズを、高いインデックスに集中させる。ＬＥＤパワー・スペクトルには不連続性、たとえば、キンクまたは飛びがないため、それらの関連性のある信号成分は典型的に低周波である。他方、高周波信号成分では、ノイズがより支配的である。この理由から、適切な離散変換を用いて、特に離散コサイン変換を用いて、関連性のある信号成分と関連性のない信号成分との間の良好な分離が達成される。このコンテキストにおいて、図６は、ソース・グラフ１６０の離散フーリエ変換の周波数スペクトルを示す。下記において画像グラフ１７０と称される周波数スペクトルにおいて、下記において画像インデックスと称される、横軸を形成する画像インデックスＩＢが、離散コサイン変換の個々の関数に対応し、ソース・グラフ１６０のソース値Ａから区別するために画像値Ｂと称される、縦軸に沿ってプロットされている周波数値が、個々の関数のそれぞれの係数に対応する。画像グラフ１７０の周波数成分は、低周波範囲においては、補正されていない周波数成分を有する信号に典型的な指数関数的な減少を示しており、周波数スペクトルの近い領域では値は高く、遠い領域では値は低くなっている。それゆえ、変換を実行する場合、計算を適切な近いインデックス領域に制限することが可能である。このように、計算費用を低減することができる。
【００４１】
離散コサイン変換は、離散フーリエ変換とは対照的に実数を用いた計算を可能にするため、複素数を用いた複雑な計算を回避することができる。しかしながら、原則的に、離散コサイン変換に対する代替形態として、他の同等な変換、たとえば、離散サイン変換、離散フーリエ変換または高速フーリエ変換を使用することも可能である。
【００４２】
必要または好都合である場合、変換のカスケードも実行されてもよい。これは変換を連結することを伴い、１つの変換が実行された後、インデックス値０．．．ｎが記憶され、離散コサイン変換によってさらなるインデックス値ｎ＋１．．．ｍ≦ｍａｘ＿ｉｎｄｅｘが再び変換される。このステップは数回反復され得、制限する場合、それぞれ最低のインデックス値のみが保持され、すべての他の値は再び変換される。より大きいインデックス範囲によって計算が実行されるため、この方法は、計算費用を大幅に増大させる。しかしながら、このカスケードを用いることによって、スペクトル値が関連性のある、特に体系的に高い周波数成分を有する場合、これらの関連性のある信号成分を低いインデックスに連続的に集中させることが達成される。それゆえ、同時に、特にパワー・スペクトルの再現性が大幅に損なわれることなく、符号化スペクトル・データのデータ量を大幅に低減することができる。
【００４３】
１つまたは複数の符号化パワー・スペクトルのデータ量を大幅に低減するために、関連性のある信号成分および関連性の低い信号成分を識別し、関連性の低い信号成分を周波数スペクトルから排除することが好都合である。これは、後続の圧縮ステップによって行われ、閾値インデックスＳが決定され、閾値インデックスＳを上回るインデックス値が周波数スペクトルから除去される。閾値インデックスＳを適切に選択することによって、一方では、データ量対圧縮品質の比を最適化することができる。特に、それによって、圧縮を特に簡単に、予め決定されるメモリ量に構成することができる。他方では、閾値インデックスＳを適切に選択することによって、スペクトル曲線の平滑化が達成される。
【００４４】
典型的なＬＥＤスペクトルの場合、最大インデックスの１／４〜１／５の範囲内のインデックスが、閾値インデックスＳとして選択され得る。閾値インデックスＳが、典型的には指数関数的に減少する有益な信号と、典型的にはより一定のプロファイルを有するノイズとの間のインデックス境界にあることが好都合である。用途に応じて、閾値インデックスＳは予め決定されてもよく、または、符号化デバイス２１０内で動的に決定されてもよい。しかしながら、後者の場合は、閾値インデックスＳが復号器に通信される必要があり、それゆえ、さらなるメモリ空間を占有する。
【００４５】
図７は、対数縦座標上にプロットされている画像グラフ１７０の絶対値を示す。関連性のある信号成分は指数関数的に減少するため、この図解には、画像インデックスＩＢで約６５までの基本的に直線の曲線プロファイルがあり、この限界インデックスの上の値に関しては、基本的に広帯域に分散したノイズ信号によって引き起こされる水平の曲線プロファイルがある。この場合の限界インデックスは、合計インデックス未満の画像インデックスＩＢを有する第１のグラフ区画１７１の第１の回帰線１７３と、限界インデックスよりも大きい画像インデックスＩＢを有する第２のグラフ区画１７２の第２の回帰線１７４との交点にある。図７によって示すように、閾値インデックスＳは２つの回帰線の交点を通る直線１７６によって画定される限界値インデックスの領域内にあることが好ましいが、閾値インデックスＳの位置は、インデックス軸に沿って、所望の圧縮および信号品質に応じて限界値インデックス周辺で変化してもよい。
【００４６】
画像値Ｂのデジタル化を最適化するために、圧縮ステップ後に、圧縮画像グラフ１７０のスケーリングを実行することができる。スケーリング中、画像値Ｂに、スケーリング係数が乗算される。これは、たとえば、固定的に予め決定されるスケーリング係数を用いて行われてもよい。これに対する代替形態として、スケーリング係数は、符号化器によって、たとえば画像インデックスＩＢの関数として動的に決定または確立されてもよい。しかしながら、この場合、スケーリング係数が復号器に通信されなければならず、これによって符号化データ・セット内のデータ量が増大する。
【００４７】
スケーリングは包絡線を用いて実行されることが好ましく、圧縮画像グラフ１７０の画像値Ｂが指数関数的に減少するため、画像値Ｂの絶対値が最初に形成され、その後、絶対値の対数が形成される包絡線方法が適している。周波数成分が相関しておらず、それゆえ指数関数的に減少するため、自然対数がこれに特に適している。０〜閾値インデックスＳまでの画像インデックス範囲において、２つのパラメータＸ＿ｓｃａｌｅ（インデックス軸）およびＹ＿ｓｃａｌｅ（周波数値軸）を与える直線回帰が実行され、これによって、回帰線を生成することができる。パラメータＸ＿ｓｃａｌｅおよびＹ＿ｓｃａｌｅはこの場合、回帰線と、画像インデックス軸および画像値軸との交点を示すことができる。これに対する代替形態として、Ｘ＿ｓｃａｌｅはまた、回帰線の傾きをも示してもよい。回帰線と、０〜閾値インデックスＳの画像インデックス範囲内の対数値との間の差を求めることによって、すべての対数値が常に、シフトされた回帰線の下にあるように、パラメータＸ＿ｓｃａｌｅおよびＹ＿ｓｃａｌｅを修正することによって回帰線がシフトされる。任意選択的に、たとえば、５％の安全マージンが導入されてもよい。このようにシフトされた回帰線は、直線の包絡線１７５を形成し、修正されたパラメータＸ＿ｓｃａｌｅおよび関連パラメータＹ＿ｓｃａｌｅがそれぞれ、固定パラメータを有する確立されたスケーリング係数を用いてスケーリングされ、整数に丸められる。これらの値は同様に、圧縮データ・セット内に挿入され、したがって、復号器に転送される。
【００４８】
修正されたパラメータＸ＿ｓｃａｌｅおよびＹ＿ｓｃａｌｅ、すなわち丸められた値がそれぞれ使用されることによって、画像グラフ１７０のすべての画像値Ｂをその第１のグラフ区画１７１内に含む包絡線１７５が生成される。図８に提示されているように、包絡線１７５は、指数関数的プロファイルを呈する。明瞭にするために、包絡線１７５はまた、図８において負の範囲内でも示されている。
【００４９】
画像グラフ１７０をスケーリングするために、ここで、０〜閾値インデックスＳの画像インデックス範囲内の画像グラフ１７０の画像値Ｂが、包絡線１７５の対応する包絡線値によって除算される。それゆえ、図９に表されているように、これによって−１と＋１との間にある、スケーリングされた画像グラフ１８０の画像値が与えられる。それゆえ、後続のデジタル化ステップの利用可能なビット深度が、最適に利用される。さらに、起こり得るオーバーフローが、スケーリングによって確実に回避される。
【００５０】
パラメータＸ＿ｓｃａｌｅを用いることによって、符号化器はその性能を推定することができ、または、推定によって限界値性能または不十分な性能が与えられるときに警告またはエラー・メッセージを生成することができる。パラメータＹ＿ｓｃａｌｅの対数スケーリングによって、スペクトル値の広いパワー範囲をカバーすることができる。
【００５１】
後続のデジタル化ステップにおいて、各画像値ＢまたはＢ’に、規定のビット深度を有するデジタル数が割り当てられる。この場合、たとえば、表を用いて予め決定されるビット深度割り当てが使用されてもよく、または、これに対する代替形態として、ビット深度は、符号化器によって関数を用いて動的に割り当てられてもよい。この割り当ては、たとえば、それ自体のビット深度包絡線関数において形成され、関数パラメータの形態で復号器に通信されてもよい。この場合、関数パラメータのためにさらにメモリ空間が必要とされる。
【００５２】
画像値ＢまたはＢ’が−１と１との間にある場合、以下の単純な割り当てが使用され得る。
デジタル値＝画像値×（２（ｂｉｔ  ｄｅｐｔｈ  −１）−１）
【００５３】
符号化周波数値の数を決定する閾値インデックスＳの定義は、ビット深度とともに、圧縮スペクトル・データの必要とされるメモリ空間を規定する。これらのファクタを調節することによって、メモリ空間が不足している場合、圧縮データ・セットのサイズを比較的簡単に低減することができる。他方では、圧縮およびデジタル化は、復号された符号化スペクトル（すなわち、再構築スペクトル）の、元のスペクトルからの差をもたらすデータ損失を発生させる。予め決定されているメモリ空間を用いた、圧縮とデジタル化との間の正確な調節によって、符号化品質を最適化することができる。
【００５４】
図１０は例として、可能な圧縮データ・セットを表形式で示す図である。デジタル数（データ列）および関連付けられるビット深度がそれぞれ表されている。それぞれ見てとれるように、圧縮データ・セットは、符号化器によって動的に決定されるパラメータが転送される第１の部分Ｉと、基本的にデジタル化画像値を含む第２の部分ＩＩから構成される。デジタル化画像値は、この場合、例としてそれらのインデックスに従って配列されている。用途に応じて、データ・セット内のパラメータの数および順序は変化してもよい。図１０の表から見てとれるように、ビット深度はインデックスが進むにつれて段階的に低減し得、最初の８つのデジタル数は１０ビットのビット深度を有し、次の８つは９ビットのビット深度を有し、次の８つのデジタル数は８のビット深度を有する、などとなっている。対応して低減するビット深度関数によって、最初の、それゆえ最も関連性のある信号成分を可能な限り正確に再構築することができる。
【００５５】
図１１は、本発明の圧縮方法の流れ図４００を示し、最初に、第１のステップ４１０において元のスペクトルから負の値が除去される。第２の方法ステップ４２０において、１つまたは複数のパワー・スペクトルのスケーリングが実行される。第３の方法ステップ４３０において、このように生成されているソース・スペクトルのサンプリングが実行される。第４の方法ステップ４４０において、ソース・グラフを生成するためにソース・スペクトルのインデックス付けが実行される。第５の方法ステップ４５０において、変換が実行される。第６の方法ステップにおいて、任意選択的に変換のカスケードが実行される。第７の方法ステップにおいて、このように生成されている画像グラフが圧縮され、規定の閾値インデックスＳ以下の画像値のみがさらに処理される。第８の方法ステップ４８０において、このように圧縮されている画像グラフのスケーリングが任意選択的に実行される。最後に、第９の方法ステップ４９０において、画像グラフのデジタル化が実行される。ここで示されている方法ステップの順序は、用途に応じて変化してもよい。特に、第１の方法ステップおよび第２の方法ステップは、互いと交換されてもよい。さらに、第３の方法ステップおよび第４の方法ステップは、互いと交換されてもよい。
【００５６】
符号化デバイスを用いた符号化に成功したパワー・スペクトルを復号するために、復号器または復号デバイスは、符号化器または符号化デバイスのステップを、基本的に逆の順序で実行する。この場合、復号器は、符号化中に使用されたパラメータを使用し、符号化方法において固定的に予め決定されているパラメータが、復号器において実装されている。符号化器によって動的に生成されるパラメータは、好ましくは符号化データ・セットとともに復号器に通信される。図１２は、圧縮解除方法の流れ図５００の一連の復号プロセスを概略的に示す。第１の方法ステップ５１０において、最初にデジタル化の逆が実行される。この場合、最初にビット数が、連続するビットシーケンスからそれらのビット深度割り当てに従って決定される。このように決定されたデジタル数は、浮動小数点数に変換される。方法ステップ５２０において、スケーリングの逆が実行され、その間、好ましくは−１と１との間にあるスケーリングされた値に、対応する包絡線値が乗算される。
【００５７】
後続の方法ステップ５３０において、インデックス付けが実行され、その間、各再構築された画像値に、対応する画像インデックスＩＢが割り当てられる。この場合、原則的に、適切な補間によって、このように再構築された離散的な画像グラフの中間値を生成することが可能であり、これが、逆変換の後、元のソース・スペクトルには存在しない特定の波長を与える。この場合、符号化器によって使用されるサンプリング波長のスペクトル値ではないが、符号化波長範囲内にある任意の波長のスペクトル値を生成するために、離散コサイン変換の補間プロパティが使用される。この目的のために、再構築画像グラフの画像インデックスを、特定の状況下でそれらがもはや整数として存在しないように、所望の波長に従って直線的に補間することができる。後続の離散コサイン変換によって、一致する補間スペクトル値が、これらのインデックスについて生成される。このように、復号または再構築されたパワー・スペクトルを、任意の所望の分解能において生成することができる。しかしながら、元のスペクトルと再構築スペクトルとの間の差は、選択されている分解能とは無関係である。
【００５８】
インデックス付けステップの後で、任意選択的に補間が実行された後、第４の方法ステップ５４０において、再構築された画像グラフの、画像範囲からソース範囲への逆変換が実行される。この場合、復号器における変換は、符号化器における変換に一致しなければならない。特に、スペクトル・データの符号化に離散コサイン変換を使用するとき、その逆である離散コサイン変換が使用され、元の離散コサイン変換の変形（Ｉ、ＩＩ、ＩＩＩ、ＩＶ）がそれぞれ観察されなければならない。正規化因子を使用するときも、元の変換における手順が観察されなければならない。したがって、正規化因子が元の変換に使用されているとき、正規化因子の使用は、逆変換においては必須ではない。正規化因子が以前に根として使用された場合、これは逆変換においても根として使用されなければならない。最後に、正規化因子は、順変換において使用されなかった場合は、逆変換において使用されなければならない。
【００５９】
符号化中に変換のカスケードが実行された場合、ここでカスケードが逆の順序で実行されなければならない。この場合、画像グラフの、最後に変換された部分のみが、最初に逆変換される。その後、新たな逆変換において、さらなる値が追加され、最初の逆変換の結果とともに変換される。逆変換が実行された後、存在する可能性があるスペーサ値が省かれ、第５の方法ステップ５５０において、再構築パワー・スペクトルの個々のパワー・スペクトルへの分離が実行される。この場合、スペクトル値が、再び個々のスペクトルに割り当てられる。この方法ステップは、複数のパワー・スペクトルが元々組み合わされて拡張パワー・スペクトルが形成されていた場合にのみ必要である。
【００６０】
後続の第６の方法ステップ５６０において、インデックス付けの逆が実行され、各スペクトル値に、インデックス付けに従って対応する波長が割り当てられる。
【００６１】
さらなる方法ステップ５７０において、１つまたは複数のパワー・スペクトルの最初のスケーリングが反転される。この場合、パワー・スペクトルのスペクトル値がそれぞれ、関連付けられるスケーリング値によって除算される。逆スケーリング後、この時点で１つまたは複数の再構築パワー・スペクトルが利用可能である。任意選択的な第８の方法ステップ５８０において、圧縮解除に起因して再構築パワー・スペクトル内に存在している場合がある負の値が除去され得る。この場合、ゼロよりも小さい復号スペクトル値がゼロに等しく設定され得る。
【００６２】
復号中も同様に、ステップの順序は、好都合であり、機能を満たす限り、復号器内で交換または再配置されてもよい。特に、方法ステップ５６０、５７０および５８０は、互いと交換されてもよい。さらに、スケーリングの逆５２０およびインデックス付けまたは補間５３０も、互いと交換されてもよい。ここで説明されている復号器はまた、符号化器実施態様に組み込まれてもよい。したがって、復号器の復号結果はもはや、符号化器内の元のスペクトルと直に比較することができ、それによって、符号化器は、それ自体の性能を評価する可能性を与えられる。
【００６３】
好ましい例示的な実施形態を用いて、本発明をより詳細に例示および説明してきた。それでも、本発明は、開示されている例には限定されない。むしろ、本発明の保護範囲から逸脱することなく、当業者によってそこから他の変形形態が導出され得る。
【００６４】
ここで説明されている符号化方法は、損失の多い圧縮方法を使用し、データが、その用途にとって重要である部分と重要でない部分とに分離され、重要な部分のみが記憶される。典型的な重要でない部分はたとえば、ノイズである。重要な部分と重要でない部分との間の境界はこの場合、一般的に流動的である。上述した例示的な実施形態においては画像インデックス・スケールに沿って閾値インデックスをシフトすることによって行われる、この境界の適合によって、それゆえ、圧縮データのデータ・サイズを正確に制御することが可能である。それゆえ、この形態の圧縮は、制限されたメモリ容量に対するデータ・サイズの最適化に特によく適している。入力信号の形状、符号化器の品質および利用可能なデータ量が、この場合、圧縮品質、すなわち、復号される符号化データが元のデータと一致する度合いを決定付ける。
【００６５】
本明細書において提案されている方法によって、オプトエレクトロニクス部品の様々なスペクトルを符号化することができる。たとえば、符号化は例として、たとえばＷ／（ｓｒ＊ｎｍ）単位の絶対スペクトル値によって実行することができる。したがって、複数のスペクトルの圧縮中、スペクトル間の比が特に保存される。これに対する代替形態として、正規化スペクトルが符号化されてもよく、この場合、絶対値は失われる。
【００６６】
本明細書において説明されている例示的な実施形態における「パワー・スペクトル」という用語は、それぞれの測定方法および用途とは無関係に、放射輝度Ｌが波長λに対してプロットされている光パワー・スペクトルを指すが、ただし原則的に、異なる放射量または測光量、たとえば、Ｗ／ｎｍ単位の合計パワー、最大放射強度（立体角あたりの光パワーＷ／（ｓｒ＊ｎｍ））、放射照度（すなわち、Ｗ／ｍ２＊ｎｍ単位の表面の照射）などが、波長λに対してプロットされるスペクトルを使用することも可能である。
【００６７】
本特許出願は、独国特許出願公開第１０  ２０１４  １０１  ３０７．７号の優先権を主張し、当該特許文献の開示内容は、参照により本明細書に組み込まれる。
【符号の説明】
【００６８】
１００  オプトエレクトロニクス部品
１１０  オプトエレクトロニクス半導体チップ
１１１  光放射
１２０  メモリ・デバイス
１３０  データ・インターフェース
１４０  電気インターフェース
１５１〜１５３  パワー・スペクトル
１５４  全体的なパワー・スペクトル
１６０  ソース・グラフ
１７０  画像グラフ
１７１  第１のグラフ区画
１７２  第２のグラフ区画
１７３  第１の回帰線
１７４  第２の回帰線
１７５  包絡線
１７６  ２つの回帰線の交点を通る直線
１７７  閾値直線
１８０  スケーリングされた画像グラフ
１８１  上側包絡線
１８２  下側包絡線
２００  測定および符号化装置
２１０  符号化デバイス
２２０  測定デバイス
３００  復号および制御装置
３１０  復号デバイス
３２０  制御デバイス
３３０  センサ・デバイス
３４０  照射される物体
４００  圧縮方法の流れ図
４１０〜４９０  圧縮方法の方法ステップ
５００  圧縮解除方法の流れ図
５１０〜５８０  圧縮解除方法の方法ステップ
Ａ  ソース値
Ｂ  画像値
Ｂ’  スケーリングされた画像グラフの離散的な画像値
ＩＡ  ソース・インデックス
ＩＢ  画像インデックス
Ｓ  閾値インデックス
【図１】
0006360913.tif 000002
【図２】
0006360913.tif 000003
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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