【誤訳訂正書】
【提出日】令和1年5月23日(2019.5.23)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１３】
第１の観点では、この発明はセンサシステムと物理的オブジェクトとの距離を求める距離測定方法を提供し、この方法は、センサシステムから物理的オブジェクトを含む少なくとも１対の立体画像を取得するステップ、この対の立体画像の第１の画像の少なくとも一部分の各エレメントと、この対の画像の第２の画像の少なくとも一部分の各エレメントとに少なくとも２つの異なる形状および/またはサイズのフィルタをそれぞれ適用するステップ、第１および第２の画像に適用された各フィルタについて相関値を求めるステップ、それぞれの適用されたフィルタに対して求められた相関値を組み合わせることによって適用されたフィルタ（複数）に対する合成相関値（複数）を求めるステップ、この合成相関値の一つの極値に対する異なる視差について合成相関値を評価するステップ、前記極値が生じる視差の値に基づいてセンサシステムから物理的オブジェクトまでの距離値を計算するステップ、を含む。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２２】
フィルタ相関値の組み合わせは乗算的な組み合わせであることができる。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２５】
もう一つの観点によると、この発明は、少なくとも１対の立体画像を供給するに適したセンサシステムを少なくとも有するセンサシステムを提供し、このシステムは、さらに、物理的オブジェクトを含む少なくとも１対の立体画像をセンサシステムから取得するための手段、前記対の立体画像の第１の画像の少なくとも一部分の各エレメントおよび前記対の立体画像の第２の画像の少なくとも一部分の各エレメントに少なくとも２つの異なる形状および/またはサイズのフィルタをそれぞれ適用するよう構成された手段、前記第１及び第２の画像に適用される各フィルタについて相関値を求めるよう構成された手段、適用された各フィルタについて求められた相関値を組み合わせることによって適用されたフィルタの合成相関値を求めるよう構成された手段、合成相関値の極値に対する異なる視差について合成相関値を評価するよう構成された手段、前記極値が生じる箇所での視差値に基づいてセンサシステムから物理的オブジェクトまでの距離値を計算するよう構成された手段、およびこの距離値を出力するよう構成された手段、を備える。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３０】
【図１】フロント並列仮定を示す図。
【図２】長方形のフィルタでのブロック突き合わせ（マッチング）を示す図。
【図３】立体画像の一空間方向に長いフィルタ、たとえば水平フィルタでのブロック突き合わせを示す図。
【図４】視差サーチ、すなわちさまざまの視差に対する相関値を示す図。
【図５】水平フィルタに対する視差サーチの相関値（上段）、垂直フィルタに対する視差サーチの相関値（中段）、および合成相関値（下段）を示す図。
【図６】ここに開示したシステムおよび方法を使用する乗り物を模式的に示す図。
【誤訳訂正５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３２】
本発明の核心は、対応するサーチについて異なるサイズおよび/または形状の複数のマッチング・フィルタを乗算的に合成することによってステレオまたはマルチのセンサシステムにおける深さ概算（推定）の実行または深さ概算を向上させ、またはマルチ画像システムにおけるオプティカルフローを向上させることである。
【誤訳訂正６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３５】
ピクセル相関が見つけられた後、相関するピクセル間の距離から深さを容易に計算することができる。相関するピクセル間の距離は視差（disparity）と呼ばれ、ピクセルの数で測定される、すなわち相関するピクセルが５ピクセル離れていれば、それらの視差は５である。
【誤訳訂正７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３６】
深さは、次の簡単な式で計算される：
深さ  ＝  fb/視差
ここで、f はセンサの焦点距離であり、b  はベースラインである。ベースラインは少なくとも２つのセンサの間の（３D）距離である。
【誤訳訂正８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３７】
不幸にして単独のピクセル相関を見つけることはまったく大変な仕事である。したがって、それぞれのピクセルの周りの領域（パッチ、パート、部分、またはウィンドウ）を使って相関を見つける。この領域が長方形形状のとき、この手法はブロック突き合わせ（ブロックマッチング）と呼ばれる。パッチ相関は典型的には画像フィルタリングによって計算されるので、パッチ形状およびサイズはそれぞれフィルタ形状およびサイズと称される。
【誤訳訂正９】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３８】
パッチの相関を見つける際の問題は、そのパッチ内のすべてのピクセルの深さ（すなわち視差）値が同じであることであり、これは同じ深さからのピクセルだけがステレオ画像における同じ空間配置に描かれるからである。（ステレオ）センサシステムによって観測されるシーンはフロント並列でない多くの表面からなるので、仮定がしばしば破られる。これらのケースではパッチで計算された相関はお粗末で相関を検出するのは難しい。
【誤訳訂正１０】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４７】
ここで、Ｃｄは視差ｄについての寄せ集めフィルタ（またはパッチ）のマッチングコストであり、ci,d は左パッチにおけるピクセルiおよび右パッチにおける対応するピクセルのピクセルレベルのコストである。パラレルステレオカメラのセットアップでは、対応するピクセルは典型的には同じ画像ラインにあり、ｃi,d は次の式で表される  
【誤訳訂正１１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５０】
さまざまな形状およびサイズのフィルタのフィルタ相関値Ｃｄを統計的に結合させることを考える。全視差のサーチレンジに対するフィルタ相関を見るとき、図４に示すような分布が得られる。このことは、さまざまな形状のフィルタiの相関値はそれらの分布を乗算することによって合成することができることを意味する。分布の単独値は独立なので、単独の相関値を乗算して全体的な尺度へと合成することができ、これを次式で示す。
【誤訳訂正１２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５２】
そのような合成の利点は、ある画像部分について悪い形状を持つフィルタは典型的にはその画像部分について良い突き合わせが見あたらないので、フラットな分布を持つことである。一方、好ましい形状を持つフィルタは強いピークを与える。このことが図５に示され、水平方向に長いフィルタの相関分布および垂直方向に長いフィルタの相関分布が、樹幹のような垂直の構造が見られる画像位置について示されている。図５は乗算的に合成された分布を示す（最下部）。
【誤訳訂正１３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５４】
水平フィルタの分布は非常にフラットなので、垂直フィルタの分布におけるピークが合成した（乗算的な）結果に優勢に現れる。一般に複数のフィルタを組み合わせるとき、この手法は、適合性が悪いフィルタがフラットな分布を生じ良好に適合するフィルタだけが顕著はピークを生じるので、黙示的に最善のフィルタ形状の選択に導く。
【誤訳訂正１４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５５】
もう一つのまたは代替的な利点のある組み合わせは小さいフィルタと大きいフィルタとの組み合わせである。大きなフィルタはその大きな積分領域により弱いテクスチャの領域において安定した結果を生じ、小さいフィルタは非常にノイズの大きい、すなわちクリアなピークを持たない結果を生じる。一方、大きなフィルタは小さいオブジェクトで非常に広く小さいピーク（複数）を持ち、これが不安定な結果および膨張効果を生じるが（視差値が隣接するピクセルににじむ）、小さいフィルタはこれらの小さいオブジェクトに対し非常に強くシャープなピークを持つ。もちろん、より多くのフィルタを組み合わせることも可能であり、垂直、水平、小さい四角形および/または大きな四角形のフィルタを組み合わせることもできる。こうして複数のシーン構造をロバストに相関付けることができる。
【誤訳訂正１５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５９】
一方、なんらかのシーン構造に対し良好な概算をするためにはなんらかのフィルタに他のものより重み付けすることが好ましいことがある。たとえば、車のシナリオにおいて道路領域を検出するためには、通りの（３D）構造を取得することが重要である。通りについて良好な深さ概算をするためには水平フィルタを他のフィルタより重み付けする。フィルタの応答が乗算されるので、重み付けはべき乗(exponentiation)によってなされねばならない。
【誤訳訂正１６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６１】
同様にしてこの方法はオプティカルフローのブロック突き合わせに使うことができる。唯一の相違点は、オプティカルフロー相関はｘおよびｙ方向においてサーチされるので、視差分布が２次元であることである。
【誤訳訂正１７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６２】
一般的に、画像間の相関を見つけるコンピュータで実行される方法が提供されるのであり、少なくとも一つの視覚センサまたは光学センサから少なくとも２つの画像を受け取り、それぞれのセンサが少なくとも一つの画像を供給する。一つの画像の１組のピクセルに対し、他の画像、画像パーツまたはパッチそれぞれにおける対応するピクセルを見つけるため相関が計算される。そのピクセルの組からのピクセルのそれぞれに対して、少なくとも２つの異なる形状および/またはサイズのフィルタを使用して、他の画像における相関が計算される。少なくとも２つの異なる形状およびサイズのフィルタから合成相関値が乗算によって計算される。合成相関値を分析することによって、他の画像における対応するピクセルが見つけられる。
【誤訳訂正１８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６３】
この方法は立体的な深さを計算するためおよび/またはオプティカルフローを計算するために使うことができる。合成された相関値の分析は最大の選択である。少なくとも２つの異なる形状および/またはサイズのフィルタは水平に長いフィルタ、垂直に長いフィルタおよび正方形のフィルタを含むことができる。正方形のフィルタは、本質的に少なくとも２つの空間方向に同じ程度延びる。少なくとも２つの異なる形状および/またはサイズのフィルタは、本質的に同じ形状でサイズが異なるフィルタを含むことができる。一つのピクセルに対する各フィルタの相関値は、フィルタ相関値の乗算合成の前にそのピクセルについてのそのフィルタのすべての相関値の和によって正規化することができる。相関値は、正規化した相互相関、加算した正規化された相互相関、全数変換画像のハミング距離またはランク変換画像の絶対誤差によって計算することができる。
【誤訳訂正１９】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６７】
従来技術と対照的に本発明は、さまざまな形状およびサイズのフィルタの乗算的な合成を使用する。また本発明は相関ウィンドウを小ウィンドウに分割しないが、単独の独立したフィルタまたはパッチの相関を積分する。従来技術における小ウィンドウは強度にさまざまなアンカーポイントを持つが、本発明では、独立のフィルタが同じアンカーポイントを共有する。さらに、従来技術の小ウィンドウは同じサイズであるが、本発明は明確にさまざまなサイズおよび形状のフィルタを使用する。同じサイズの小ウィンドウを使う主な理由はｎベストの小ウィンドウを選択するために使うソートステップである。これが従来技術の手法を強く制限する。これとは対照的に、本発明はソートすることなく統計的な積分に対応する乗算的な合成を使用することによってその制限を克服する。
【誤訳訂正２０】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００８２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００８２】
膨張効果：  ステレオカメラ設定の２つのカメラの間の対応サーチによって視差（または深さ）マップを計算するときにこの効果が生じる。最も傑出した変形は前景膨張である。この場合、前景のピクセルの視差値が背景ピクセルを汚して咬合(occlusion)境界付近の背景ピクセルについて誤った視差を導くことになる。視差マップにおけるオブジェクトは大きくなったように見えるのでこの効果は膨張（fattening）と呼ばれる。