"第1イメージフレームimageframeを表現する第1イメージデータimagedataを受信する段階と、前記第1イメージフレームの一部を複数のタイルtileに分離する段階と、前記複数のタイルのそれぞれに含まれた特徴点featurepointを選択する段階と、前記複数のタイルのそれぞれに対応するタイルモーションベクトルtilemotionvectorを誘導する段階と、前記タイルモーションベクトルに基づいて、前記選択された特徴点のそれぞれのための開始ベクトルstartvectorを選択する段階と、第2イメージフレームを表現する第2イメージデータを受信する段階と、前記選択された開始ベクトルを用いて、前記選択された特徴点のそれぞれに対応する特徴点モーションベクトルfeaturepointmotionvectorを誘導する段階と、を含むことを特徴とするビデオデータプロセッシングprocessing方法。前記複数のタイルのそれぞれに含まれた特徴点を選択する段階は、前記第1イメージデータの第1ダウンサンプリングを行う段階を含む前記タイルに含まれたことを特徴とする特徴点を識別する段階を含む請求項1に記載のビデオデータプロセッシング方法。前記タイルモーションベクトルを誘導する段階は、前記第1イメージデータの第2ダウンサンプリングを行う段階を含むことを特徴とする請求項1に記載のビデオデータプロセッシング方法。前記タイルモーションベクトルを誘導する段階は、前記複数のタイルのそれぞれのためのフルサーチブロックマッチングfullsearchblockmatchingを行う段階をさらに含むことを特徴とする請求項3に記載のビデオデータプロセッシング方法。前記複数のタイルのそれぞれに含まれた前記特徴点を選択する段階は、コーナー検出器cornerdetectorを用いて、前記第1イメージフレームの前記複数のタイルのそれぞれに含まれた特徴点を識別する段階を含むことを特徴とする請求項1に記載のビデオデータプロセッシング方法。前記複数のタイルのそれぞれに含まれた前記特徴点を選択する段階は、前記第1イメージフレームの前記複数のタイルのそれぞれの輝度の分散luminancevarianceを計算する段階をさらに含むことを特徴とする請求項5に記載のビデオデータプロセッシング方法。前記複数のタイルのそれぞれに含まれた前記特徴点を選択する段階は、前記第1イメージフレームの全体輝度の分散totalluminancevarianceを計算する段階と、前記全体輝度の分散に対する前記複数のタイルのそれぞれの前記輝度の分散の比率を計算する段階と、をさらに含むことを特徴とする請求項6に記載のビデオデータプロセッシング方法。前記複数のタイルのそれぞれに含まれた前記特徴点を選択する段階は、前記第1イメージフレームの前記複数のタイルのそれぞれに含まれた前記特徴点のそれぞれを現在識別された特徴点候補currently-identifiedfeaturepointcandidateとして識別する段階と、前記現在識別された特徴点候補のコーナー応答cornerresponseと先に識別された特徴点候補のコーナー応答との比較及び他の先に識別された特徴点候補に対する前記現在識別された特徴点候補の近接性proximityに基づいて、前記複数のタイルの前記識別された特徴点を分類する段階と、を含むことを特徴とする請求項1に記載のビデオデータプロセッシング方法。前記分類する段階は、前記現在識別された特徴点候補が、前記先に識別された特徴点候補の既定の最小距離内に存在する場合、前記現在識別された特徴点候補を拒絶する段階を含むことを特徴とする請求項8に記載のビデオデータプロセッシング方法。前記現在識別された特徴点候補が、先に識別されて保存された特徴点候補より小さい場合、前記現在識別された特徴点候補を拒絶する段階をさらに含むことを特徴とする請求項9に記載のビデオデータプロセッシング方法。メモリに前記識別された特徴点候補のうち既定の数まで保存する段階をさらに含むことを特徴とする請求項8に記載のビデオデータプロセッシング方法。前記現在識別された特徴点候補が、前記現在保存されて識別された特徴点候補のうち最も小さなものよりさらに広い場合、メモリに現在タイルの現在識別された特徴点候補を保存する段階と、前記現在識別された特徴点候補がさらに広い場合、前記現在保存されて識別された特徴点候補のうち最も小さなものの保存を取り消す段階と、を含むことを特徴とする請求項11に記載のビデオデータプロセッシング方法。前記分類する段階は、1つ以上の前記現在保存された特徴点候補が、現在識別された特徴点候補の既定の最小距離内に位置する場合と、前記現在識別された特徴点候補が、1つ以上の前記現在保存された特徴点候補よりさらに広い場合と、前記現在保存された特徴点候補の保存を取り消す段階と、をさらに含むことを特徴とする請求項11に記載のビデオデータプロセッシング方法。前記複数のタイルのそれぞれに対応する前記識別された特徴点候補の前記既定の数は、64であるか、それ以下の正の整数であることを特徴とする請求項11に記載のビデオデータプロセッシング方法。前記第1イメージフレームの境界線に隣接するボーダーマージンbordermarginに含まれたピクセルは、前記複数のタイルに含まれないことを特徴とする請求項1に記載のビデオデータプロセッシング方法。イメージデータから第1フレーム及び第2フレームを受信するレシーバーreceiverと、前記第1フレームの一部を複数のタイルに分離するディバイダーdeviderと、前記複数のタイルのそれぞれに含まれた特徴点を識別する特徴点回路featurepointcircuitと、前記識別された特徴点及び前記複数のタイルのそれぞれのためのモーションベクトルを誘導するモーションベクトル回路motionvectorcircuitと、を含むことを特徴とするイメージプロセッシング回路imageprocessingcircuit。前記モーションベクトル回路は、前記複数のタイルのそれぞれの前記第1フレーム及び前記第2フレームの間でモーションベクトルを誘導するタイルベクトル計算器tilevectorcalculatorと、前記複数のタイルのそれぞれに含まれた選択された特徴点のモーションベクトルを誘導するために選択された開始ベクトルstartvectorを用いる検索ユニットsearchunitと、前記複数のタイルのそれぞれに対して既定の数の特徴点を保存するメモリと、を含むことを特徴とする請求項16に記載のイメージプロセッシング回路。前記第1フレーム及び前記第2フレームの間で前記複数のタイルのそれぞれに含まれた特徴点のモーションベクトルを誘導するために、前記第1フレーム及び前記第2フレームの前記イメージデータをダウンサンプルするダウンサンプラーdown-samplerをさらに含むことを特徴とする請求項16に記載のイメージプロセッシング回路。前記特徴点回路は、前記複数のタイルのそれぞれに含まれた特徴点を識別するコーナー検出器cornerdetectorを含むことを特徴とする請求項16に記載のイメージプロセッシング回路。前記モーションベクトル回路は、前記タイルベクトルのうち1つから選択された特徴点のための開始ベクトルを選択することを特徴とする請求項16に記載のイメージプロセッシング回路。前記第1フレームの第1タイルに含まれた選択された特徴点の前記選択された開始ベクトルは、前記第1タイルのタイルベクトル及び前記第1タイルに隣接する右、左、上、及び下のタイルの前記タイルベクトルを含むことを特徴とする請求項20に記載のイメージプロセッシング回路。前記特徴点回路は、前記複数のタイルのそれぞれの識別された特徴点のうちから複数の選択された特徴点を選択することを特徴とする請求項16に記載のイメージプロセッシング回路。前記メモリは、前記複数のタイルのそれぞれのために選択された特徴点を64まで保存することを特徴とする請求項16に記載のイメージプロセッシング回路。前記イメージデータの前記第1フレーム及び前記第2フレームは、前記イメージプロセッシング回路のI/Oピンを通じて受信されることを特徴とする請求項16に記載のイメージプロセッシング回路。フレームの一部を複数のタイルに分離する段階と、前記複数のタイルのそれぞれのモーションベクトルを推定する段階と、モーション特性motioncharacteristicsに基づいて、前記モーションベクトルをグループに分類する段階と、前記フレームの場面内の停止した物体を表現するモーションベクトルグループを選択する段階と、を含むことを特徴とするビデオデータプロセッシング方法。前記複数のタイルのモーションベクトルを推定する段階は、サブサンプリングされた輝度データluminancedataを用いて特徴点の検索を行う段階を含むことを特徴とする請求項25に記載のビデオデータプロセッシング方法。前記複数のタイルのモーションベクトルを推定する段階は、最も低いSADsum-of-absolute-differenceを有する前記タイルモーションベクトルを選択する段階を含むことを特徴とする請求項26に記載のビデオデータプロセッシング方法。前記フレームの場面内の停止した物体を表現するモーションベクトルグループを選択する段階は、前記フレームの前記場面内に動く物体の動きを表現する少なくとも1つのモーションベクトルグループを拒絶する段階を含むことを特徴とする請求項25に記載のビデオデータプロセッシング方法。イメージをキャプチャーし、イメージデータの第1フレーム及び第2フレームを出力するイメージキャプチャー回路imagecapturecircuitと、イメージプロセッシング回路imageprocessingcircuitと、を含み、前記イメージプロセッシング回路は、前記第1フレームの一部を複数のタイルに分離するタイリング回路tilingcircuitと、前記第1フレームの前記複数のタイルのそれぞれに含まれた特徴点を識別する特徴点回路featurepointcircuitと、前記複数のタイルのそれぞれのモーションベクトルを誘導し、前記複数のタイルのそれぞれの識別された特徴点のためのモーションベクトルを誘導するモーションベクトル回路motionvectorcircuitと、を含むことを特徴とするカメラ。前記モーションベクトル回路は、少なくとも1つのタイルの前記モーションベクトルに基づいて、前記識別された特徴点のためのモーションベクトルを誘導することを特徴とする請求項29に記載のカメラ。モーション特性に基づいて、前記モーションベクトルをグループに分類し、前記フレームの場面内にある停止した物体を表現するモーションベクトルグループを選択するグループ化回路groupingcircuitをさらに含むことを特徴とする請求項29に記載のカメラ。上記従来技術に鑑みてなされた本発明の目的は、デジタルイメージ安定化を正確にすると同時に、カメラ動きまたは全体動きのために起こる動きの特徴点を識別して、その特徴点のモーションベクトルを得る非常に効率的なビデオデータプロセッシング方法及びそれを利用したイメージプロセッシング回路を提供することにある。DISアルゴリズムに優れた特徴点は、適したモーション推定アルゴリズムが適用される時、曖昧ではないモーションベクトルから算出されるポイントである。イメージで特徴点を識別するために、イメージフレームのピクセルに適用されるハリスコーナー検出器HarrisCornerDetectorは、このピクセルが特徴点として如何ほど適するかを推定する。前記イメージの他の領域は、識別された特徴点候補の他の密度を有する。ラスタースキャンオーダー選択rasterscanorderselectionと分類sortingの類似した方法は、イメージフレームの小さな領域、すなわち、タイルtileに基づいた最終特徴点分布を提供する。最終特徴点分布で、特徴点の最大数は、タイルのイメージデータ輝度の分散によって線形的に増加する。各イメージフレームは、小さな数j×kのタイルに分けられる。タイルの数j×kは、SDビデオで4×4からHDビデオで6×6、またはさらに大きな数の範囲を有しうる。また、範囲内の他の数4.8×4.8も可能であり、役に立つ。タイルサイズは、少なくとも1タイルでほとんどを独立してカバーして動く十分に大きな物体のようなものを選ぶことができる。その結果、物体の動きは、DIS目的でキャプチャーされうるが、小さな物体の動きは無視される。さらに関心のあるイメージデータを有するタイルとさらに多い特徴点のための必要性を有したタイルは、さらに大きな分散σ2を有すると予想される。特徴点分類アルゴリズムは、特徴点の間のプログラム可能な最小距離を探すが、これは、最小限のハードウェアメモリを必要とする。階層型動き推定アルゴリズムは、フレームからフレームまで特徴点動きの推定に使われる。ここでは、以降の検索レベルのためのプログラム可能なモーション範囲を意図的に小さくしてあり、ローカル動き以上の大きな物体や全体動きが優先される。その結果、操作に要求される数は、最小化されるが、一方、その結果値は、DIS応用に非常に適している。選択された例えば、分類アルゴリズムによってフィーチャーポイントのそれぞれに対して、そのモーションベクトルは、使われる開始ベクトルの小さな範囲内のブロックマッチングによって決定される。開始ベクトルは、現在特徴点を含むタイルと、その周辺タイル例えば、上、下、左側、右側のタイルのタイルモーションベクトルである。タイルモーション推定は、特徴点のモーションベクトルを得る最初の段階である。タイルモーション推定は、入力イメージの中心部分をカバーする例えば、特徴点分類アルゴリズムに使われるものと同じタイル重ならないタイルに基づいてなされる。それぞれのタイルのために、フルブロックマッチング探索fullblockmatchingsearchがダウンサンプルされたイメージで行われる。現在フレームは、標準画質ビデオstandarddefinitionvideo;SDvideoの場合、4から8に、高画質ビデオHighDefinitionVideo;HDvideoで8から16に、第2サブサンプリングファクターfs2によってサブサンプリングされる。サブサンプリングされたドメインで、フルサーチブロックマッチングfull-searchblockmatchingがすべてのタイルでなされ、タイルベクトルは、今後の使用のために保存される例えば、特徴点のモーションベクトルを算出するための開始ベクトルとして。1つのモーションベクトルは、あらゆるタイルで推定され、最も低い解像度thelowest-resolutionでフルサーチができ、第2サブサンプリングファクターによるサブサンプリングをすることができる。最も小さなSADで算出されるモーションベクトル候補は、各タイルに割り当てられる。本発明の一実施形態によれば、ボーダータイルbordertilesで、可能な検索領域で検索領域の部分的に外部として検索が制限されることができて、基準ブロックのために、モーションベクトルが全く生成されないこともある。解像度と関連して、タイルモーション検索は、半分-画素half-pelの正確なベクトルで発生することがある。前記検索地域は、単純なバイリニアインターポレーションsimplebilinearinterpolationによってアップサンプルupsampledされうる。これは、VLSI具現でロジック地域logicareaとメモリに保存する非常に小さなローカルメモリlocalmemoryにのみ使われる。1つの特徴点のためのモーションベクトルが決定されれば、データと関連したあらゆる特徴点は、次のDISブロック、特に、モーションベクトルグループ化ブロックに伝達される。本発明の実施形態は、以下、図面を参照して、より詳細に説明する。しかし、本発明は、ここで説明する実施形態に限定されるものではない。また、本実施形態は、開示した範囲で徹底かつ完璧であるだけではなく、従来技術に本発明の概念の範囲を全体的に伝達できるように提供する。数字のような全体要素を参照する。添付した図面は、本発明の概念に対する理解を助けるために、以下の詳細な説明とともに提供される。図面は、本発明の例示として表わし、詳細な説明とともに本発明の概念の原理を説明するためのものである。図1~6は、本発明の実施形態によるデジタルイメージ安定化DigitalImageStabilization;以下、DISと称する方法において、各段階を説明するための現在フレーム、基準フレーム、及び選択された特徴点FeaturePointsとモーションベクトルmotionvectorsとを示す図である。図1は、2つの連続した映像フレームである画面の現在フレームFt及び基準フレームFt1を示す。画面は、停止している物体全景の丘、電柱、山、及び太陽及び動く物体左側の鳥を含む。現在フレームFt及び基準フレームFt1は、図5に示したように、さらに広い領域を有したそれぞれの連続するキャプチャーされたcapturedフレームの一部である。この広いキャプチャーされたフレームは、DIS以前にイメージセンサーimagesensorによってキャプチャーされた原本イメージである。基準フレームFt1は、ジッタ動作によって引き起こされたカメラ軌跡のために、現在フレームFtと関連して回転及び並進をする。キャプチャーされたフレーム図5参照の面積は、ビデオカメラのイメージセンサーのハードウェア的な面積によって一般的にあらかじめ決定される。現在フレームFt及び基準フレームFt1の面積は、カメラのジッタ動作のために発生するキャプチャーされたフレームのバウンドbounds上に現在フレームFtのオーバーエクスカーションoverexcursionsの発生を避けるため、もしくは最小化するために流動的に選択される。図2は、画面上で実際に停止した物体及び動く物体と関連した現在フレームFtで選択された複数の特徴点円を示す。現在フレームFtは、複数の長方形タイルに分けられており、各タイルは、少なくとも1つの選択された特徴点を構成することができる。図2に示した選択された特徴点は、図7、図8、図10及び図11に示した方法の各段階を行うことによって、及び/または図9の回路によって識別されて選択することができる。本発明の実施形態による方法は、いくつかの態様で、イメージパターンに依存して1つ以上のタイルが選択された特徴点を1つも有しないこともあるが、本発明の実施形態を説明するための目的で、図2に示したように各タイルには、少なくとも1つの選択された特徴点が存在するようにしてある。現在フレームFt及び基準フレームFt1は、図2に示した選択された特徴点が、図7、図8、図10及び図11に示した方法の段階を行うことによって識別されて選択される間に、図9に示した回路のメモリ350に保存される。図3は、モーションベクトル矢印を有した現在フレームFtの各選択された特徴点を示す。図3に示した選択された特徴点のモーションベクトルは、図13及び図14に示した方法の段階を行うことによって計算することができる。図4は、画面のモーションベクトルが、グループ化グループA、グループB、グループCされたものを示す。画面上で実際に停止した物体のモーションベクトルグループB、グループCは、ジッタのようなカメラ動きによって引き起こされる。図4に示した選択された特徴点のモーションベクトルのグループ化は、モーションベクトルがサイズ比率及び正規化されたベクトル差を用いるペアリングアルゴリズムpairingalgorithmに基づいて組み合わせ/グループ化含み/除外された図20のa~c、及び図21に示した方法の段階によって行われる。図5は、イメージセンサー図示せずによって出力されたさらに大きなキャプチャーされたフレームのさらに大きな背景にある基準フレームFt1を示す。基準フレームFt1の位置は、基準フレームFt1のアフィン係数affinecoefficientを定義するために、図4に示した実際に停止した物体のグループB及びグループCのモーションベクトルを用いることによって決定される。基準フレームのバウンド上にキャプチャーされたフレームのイメージデータは、グループB及びグループCのモーションベクトルが計算された図13及び図14に示した方法の段階を行う回路によって提供されるように作られる。図6は、図4に示した実際に停止された物体のモーションベクトルによって指示されるジッタカメラモーションのためのイメージセンサー図示せずによって受信される位置にある基準フレームFt1を示す。基準フレームFt1のアフィン係数は、カメラのジッタモーションを補正するために基準フレームFt1を回転させ、並進させるための補償compensation回路によって適用される。特徴点識別、分類、及び分布FeaturePointIdentification、SortingandDistribution図7は、図1~6に示したDIS方法において、特徴点識別段階と一致するように分類することを容易にするために、ボーダーborder領域とコアcore領域とにある複数のタイルj×kに分けられた図5に示したような現在フレームFtのキャプチャーされたフレームのダイヤグラムである。ボーダー領域及びコア領域の境界線は、現在フレームFtのバウンドが、例えば、現在フレームのオーバーエクスカーションを阻むか、減らすために流動的に受信されたイメージデータコンテンツによって指示されるジッタカメラモーションの量に基づいて選択されるか、ハードウェアや受信されたイメージデータコンテンツと独立してソフトウェアによってあらかじめ決定されうる。したがって、コア領域は、図1に示した現在フレームFtのサイズ及び位置に対応することもあるが、対応しないこともある。それぞれのキャプチャーされたビデオフレームは、DISに適した優れた特徴点分布FeaturePointDistributionを提供する特徴点をアルゴリズム的に選択するために、小さな数字の重ならないタイル例えば、標準画質StandardDefinitionでは、4×4タイル、高画質HighDefinitionでは、6×6に分けることができる。イメージの異なる領域では、好適な特徴点の異なる密度densityを有しうる。極端な例として、雲一つない青空の場合、フレームの領域は、好適な特徴点を有することができない。他の領域においては、潜在的な特徴点は、非常に密集しているかもしれない。全体基本スレショルド値global-basedthresholdに基づいてあらゆる特徴点を識別して選択する場合、特徴点は、イメージの小さな領域に密集し、その結果、貧弱ななDIS結果に繋がることがある。潜在的にさらに関心のあるモーションが存在するので、構造物がさらに多いイメージの領域においては、さらに多い特徴点が位置することが望ましい。密集領域において他の注目すべき課題は、如何にあらゆる特徴点が一塊に密集しないようにするかである。そのために、本発明の実施形態においては、DISに使われる特徴点の間で最小距離MIN_DISTを確保する効果的な方法を提供する。DISアルゴリズムの安定性のために、特徴点は、最大限広く分布させ、同時に特徴点の全体数を制限する。特徴点の‘望ましい分布’は、次のように表現される。それは、広い凸状の外形を有し、特徴点が互いに対して過度に近くなくMIN_DIST、あるタイルに適した特徴点がほとんどない場合でも、少なくとも最小限の特徴点が選択され、他のあるタイルに好適な特徴点がさらに多い場合には、さらに多くの特徴点max_num_features=min_featuresmax_plus_featurestile_varianceσ2/total_varianceが選択される。各タイルでの最大特徴点数max_num_featuresは、タイルの輝度の分散tile_variance、σ2によって決定される。本発明の実施形態において、各タイルでの最大特徴点数max_num_featuresは、タイル当たり最小プログラム可能な特徴点min_featuresと最大プログラム可能な追加特徴点max_plus_featuresとに特定タイルの輝度の分散tile_variance、σ2をタイルの分散の総和total_varianceで割った値を乗算値に加えた値である。タイルが異なるサイズであれば、補正ファクターcorrectionfactorが適用可能である。したがって、タイル当たり最終的に選択された特徴点の最大値は、最小特徴点min_features及びタイルの分散σ2に比例する対応するタイルの加重値によって正規化された分散フィーチャーvar_featuresの和に代替されうる。ボーダータイルbordertilesは、ボーダー領域borderregionsを含んでおり、さらに広いために、さらに高い加重値が付与される。このような他の実施形態で、与えられたタイルに対する最大特徴点数は、次の数式1のように計算される。したがって、選択された特徴点の最大特徴点数max_num_featuresは、あらゆるタイルにおいて一定に保持されず、現在フレームFt及び基準フレームFt1の間でも一定に保持されない。本発明の一実施形態において、各タイルにおける最大特徴点数は、各タイルの輝度の分散tilevariance、σ2及びフレームの全体分散totalvariance間の計算が、先に要求される全体輝度の分散によって分けられた各タイルにある輝度データの分散σ2の関数である。当該技術分野で通常の知識を有した者は、他の関数例えば、タイルの分散σ2だけではなく、平均輝度値を含む関数でも可能であるということを容易に理解することができる。特徴点を識別するために、ハリスコーナー検出器HarrisCornerDetectorまたはこれと類似したコーナー検出器CornerDetectorが利用されうる。ハリスコーナー検出器は、イメージのあらゆるピクセルを可能性のある特徴点候補として評価する。先順位の特徴点候補は、フィーチャー品質判断関数featurequalityestimationfunctionが部分的な最大値を有するポイントである。特徴点選択の開示された方法はこのピクセルが特徴点として如何ほど適するかを評価する、各識別された特徴点の結果値を全体基本スレショルド値GlobalbasedThresholdではなくローカルLocalスレショルド値と比較することによって、ハリスコーナー検出器による識別された特徴点の選択を最適化する。したがって、開示された方法は、各ローカル領域での特徴点密度及びフレームの他の部分との対比においての差を考慮する。得られた特徴点分布は、各タイルの特徴点数がタイルの輝度イメージデータの輝度の分散σ2に線形的にlinearly比例して増加するビデオフレーム重ならないタイルの小さな領域に基づく。さらに関心のあるイメージを有したタイルとさらに多い特徴点に対する要求は、さらに高い輝度の分散σ2を有する。図10及び図11は、同じ時間に小さいローカル状態情報localstateinformationが必要であり、ハードウェア構築コストを減らしうる各タイルの特徴点の間の最小距離MIN_DISTを保持する方法を示すフローチャートである。図8は、選択された特徴点灰色、拒絶された特徴点白色、及び選択されたが、取り消された特徴点x表示された灰色を示す図8のイメージフレームのコア領域にある何れか1タイルの図である。図8で小さな四角形に見える特徴点は、ハリスコーナー検出器アルゴリズムを用いて特徴点候補として識別され、順次に図10及び図11に示した方法と関連したラスタースキャンオーダーrasterscanorderによって選択selectedされるか、拒絶rejectedされるか、取り消cancelledされる。各タイルに対して識別された特徴点候補のうちから最大特徴点数max_num_featuresは選択される。本発明の実施形態において、各識別された特徴点候補は、例えば、次のようなラスタースキャンオーダーrasterscanorderによって選択される。i.識別された特徴点候補は、ハリスコーナー推定関数HarrisCornerestimationfunctionがプログラム可能なスレショルド値thresholdを超過し、推定がローカル最大値localmaximumを有するピクセルである。ローカル最大値を認定するためには、問題となる位置にある値がスキャンオーダーscanorderにおいて、このピクセルの次followである直接及び斜めに隣接するピクセルの値より大きいか、同じでなければならず、スキャンオーダーにおいて、このピクセルを先立つprecede全ての直接及び斜めに隣接するピクセルの値より大きくなければならない。ii.特徴点候補が同一である場合、各タイルのための既定の最大特徴点候補数例えば、32、48、64、または最終的に選択されたさらに高い特徴点最大値を保存することができるデータ保存構造datastoragestructure;例えば、分類されたリスト、他の実施例として具現されうるで保存され、プログラム可能な閉鎖lockout範囲MIN_DIST内にあるさらに高い推定関数estimationfunction値を有した特徴点候補はないと仮定される。説明の便宜上、本発明の実施形態では、最大値が32である場合を例にあげて説明する。iii.もし、後で識別された特徴点候補がデータストラクチャーに保存されるならば、閉鎖範囲MIN_DISTよりこのポイントにさらに近い、すなわち、さらに小さな推定関数値を有した他の特徴点候補は、データ構造から除去される。例えば、タイル5,4の特徴点候補の既定の最大値が4max_num_features=4と仮定する。図7のタイル5,4は、図8のように、4つの最終的に選択された特徴点灰色;ラスタースキャンオーダーによる、SFP3、SFP4、SFP5、及びSFP7、3つの選択されてから取り消された特徴点×表示された灰色;SFP1、SFP2、及びSFP6及び2つの拒絶された選択されていない特徴点白色を含む。選択されてから取り消された特徴点×表示された灰色;SFP1、SFP2、及びSFP6は、図10及び図11の方法を行うラスタースキャンオーダーによって特徴点として選択されたが、その後、後で特徴点候補として識別され、選択されたさらに広い特徴点が排他的領域exclusionaryzone;MIN_DIST内に存在するためか、または、選択された特徴点のリストが一杯になって選択された特徴点候補の数:SFP_count=max_num_features、先にprecede選択された特徴点が選択された特徴点のリストのうちで最も小さく、後でfollow識別されて選択された特徴点候補より小さいために、選択された特徴点としては、順次取り消された特徴点候補であり得る。選択されてから取り消された特徴点SFP1は、図10及び図11の方法によるラスタースキャンオーダーとして識別されて選択された第1特徴点であった。次に、選択されてから取り消された特徴点SFP2は、識別されて選択されたが、SFP2が選択された後に、選択された特徴点SFP3が識別され、SFP3は、SFP2より大きかった。SFP2がSFP2よりもさらに大きな特徴点SFP3の排他的領域MIN_DIST内にあるために、SFP2は、SFP3が選択されて、即時取り消された。SFP3が選択された後に、特徴点候補featurepointcandidateがSFP3の排他的領域MIN_DIST内の下部の右側コーナーで識別されたが、前記特徴点候補は、SFP3よりさらに小さく、SFP3の排他的領域内にあるために、それは、即時拒絶選択されずされた。その後、特徴点候補がSFP3の排他的領域MIN_DIST外の近接した下部で識別され、SFP4が特徴点候補として選択された後で取り消されない。そして、特徴点候補が、SFP3の排他的領域MIN_DIST外の右側の下部で、また識別され、特徴点候補としてSFP5が選択されたSFP7の排他的領域に近いが、その領域内ではいないので、後で取り消されない。次いで、特徴点候補が、SFP5の排他的領域MIN_DISTのすぐ右側の下部で識別され、特徴点候補としてSFP6が選択されたさらに大きな後で選択される特徴点SFP7の排他的領域内なので、後で取り消される。SFP6が選択されて、当該選択された特徴点のリストは、既に一杯になり前記タイルに対する最大特徴点数は、4、SFP1は、選択された特徴点SFP1、SFP3、SFP4、及びSFP5のうちで最も小さく、SFP6は、SFP1より大きいために、SFP1が取り消された。次いで、特徴点候補が、SFP6の排他的領域MIN_DIST内の下部で識別され、特徴点候補としてSFP7が選択された選択された特徴点SFP7がSFP6よりさらに大きいため、もしくはリストが一杯になるなどの理由でSFP6が即時取り消された。次いで、特徴点候補は、SFP7の排他的領域MIN_DIST内の下部で識別されたが、特徴点候補は、SFP7より小さいために拒絶された選択されず。SFP3がSFP7より非常に大きい場合に、SFP7は取り消されたSFP2より実際には小さいが、特徴点分布としては良好なものが得られる可能性がある。プログラム可能な閉鎖範囲MIN_DISTは、最終的に選択された特徴点が過度に密集しないようにする。各タイルのピクセル輝度の分散σ2は、各タイルがダウンサンプリングされるダウンスケーリングプロセスdownscalingprocessの間に決定されうる。各タイルの最大特徴点数maximumnumberfeaturepointsは、タイル当たりプログラム可能な特徴点の一定の最小値aprogrammableconstantminimumnumberoffeaturepointspertileと全体可変特徴点totalvariablefeaturepointsの数とを加えたものに特定タイルのタイルの分散σ2の比率theratioofthevarianceofthespecifictileを乗算し、タイルの分散tilevariancesの和で割ったものの総和で決定される。補正ファクターcorrectionfactorは、特徴点がボーダー領域にもあり得るので、縁部とコーナータイル領域を加わえることができる。各タイルのために、特徴点候補の最大数maximumnumberoffeaturecandidatesまでは、分類プロセスsortingprocess;ラスタースキャンオーダーによって識別された各特徴点に対して、選択する段階、拒絶する段階、取り消す段階を用いて集めて保存することができる。各タイルに対して最終的に選択された特徴点候補は、単純に最大値が既定の最も高い推定関数応答を有した特徴点候補である。低いコントラストイメージデータのタイルのような、最終的に使われた特徴点の結果的な数が、プログラムされた最小の数min_featuresより小さなより小さい場合に、与えられたタイルに可能な特徴点候補が十分ではない場合があり得る。したがって、ラスタースキャンオーダーによる特徴点候補をプロセッシングする方法は、さらに多くの新たな特徴点候補が追って識別されて選択される間に、最大限過度に密集しないように選択された特徴点の計算された最大の数をほとんど含みうるリストを保持する段階が提供される。特徴点を分類するラスタースキャンオーダー方法は、識別された特徴点候補のうちから優先順位を付けて選択する多様な他の方法に比べて、メモリと計算の量とを減らしうる利点がある。例えば、本発明の他の実施形態で、タイルのあらゆる特徴点候補は、識別されてメモリの大きなリストに保存し、次いで、タイルのあらゆる特徴点候補が識別された直後に数学的分類アルゴリズムmathematicalsortingalgorithmは、セットsetのある他の特徴点候補の排他領域MIN_DISTに属しない最も広い特徴点候補の既定の最大のサイズの最適のセットを探すのに適用可能である。しかし、そのような分類アルゴリズムはタイルの識別された特徴点の全体リストを保存する、さらに多い物理的なメモリを必要とし、図10及び図11のラスターオーダー分類選択する段階、拒絶する段階、取り消す段階方法よりさらに多い全体計算computationを例えば、図8に示された結果潜在的に必要とする。特徴点候補は、後に選択されるが、後に取り消される特徴点候補によってリストから取り消されるために、図10及び図11のラスタースキャンオーダー分類アルゴリズムは、必須的にグローバル最適条件globaloptimumである選択された特徴点のセットsetを提供しないが、代わりに制限されたローカルストレージlocalstorageを有したハードウェアに具現されうるアルゴリズムを提供する。図10及び図11の方法が、ハリスコーナー検出器が行ったピクセルオーダー左から右に、上から下にであるラスタースキャンオーダーによって識別された特徴点候補をプロセッシングするものとして表わされるが、特徴点候補の選択のある段階は、あらゆる特徴点が識別され、結果的に順次分類される限り、隣接しない特徴点候補の不連続した段階のような方法で代替されうる。図9は、本発明の実施例による特徴点回路FeaturePointCircuitのブロックダイヤグラムである。特徴点回路3000は、特徴点選択器FeaturePointselector300、SFPモーションベクトル計算器selectedfeaturepointMotion-vectorCalculator700、及び共有されたRAMメモリ350を含む。特徴点選択器300は、第1ダウンサンプラーdownsampler310、特徴点候補識別器FeaturePointCandidateIdentifier330、及び特徴点候補分類器FeaturePointCandidateSorter340を含む。特徴点候補識別器330は、ハリスコーナー検出器アルゴリズムを用いて特徴点候補を識別し、該識別された特徴点例えば、同時に1タイルでピクセル位置とハリスコーナー応答、ラスタースキャンオーダーとによって識別されたを特徴点候補分類器340に出力する。特徴点候補分類器340は、図1、図8に示したような各タイルの識別された特徴点を、図10及び図11に示した順次的な分類方法によって行うことができる。第1ダウンサンプラー310は、次の数式2によって、イメージフレームの各タイルのタイルの分散σ2を計算するタイル分散計算器tile-variancecalculator320機能ブロックを含む。yは、タイル内の輝度の分散であり、Nは、タイル内のピクセルの数である。図9に示した回路3000は、半導体チップ内に具現され、半導体チップは、イメージをキャプチャーするセンサーを有したカメラからイメージデータを受信するI/OピンInput/Outputpins及びキャプチャーされたイメージをイメージデータに変換する回路素子を含む。図9の回路3000によってプロセッシングされたデータは、I/Oピンを通じてカメラの他の構成要素として出力される。後述するように、メモリは、物理的なサイズが小さくなければならず、保存容量は制限される。本発明の他の実施形態において、計算に消費する電力を減らし、要求される動作の数を減らすために、特徴点選択器300は、2、4、または8のセレクタブルファクターselectablefactor;fs1による第1ダウンサンプラー310で水平及び垂直にサブサンプリングされてsubsampled、ルーマデータlumadataでのみ作動することができる。前記実施形態で、セレクタブルファクターfs1が選択される。セレクタブルファクターfs1によってダウンサンプリングされたルーマデータは、特徴点候補識別器330で特徴点識別のために使われる。他の実施形態では、SFPモーションベクトル計算器700に含まれた階層的ブロックマッチング検索ユニットHierarchicalBlock-MatchingSearchUnit730による特徴点モーションベクトル推定のために使われる。ハードウェアリアルエステートhardwarerealestate、プロセッシング帯域幅processingbandwidth、または電力キャパシティーpowercapacityが可能なアプリケーションにさらに適した本発明の他の実施形態において、外部SDRAMのようなオフチップストレージoff-chipstorageは、ワンチップメモリone-chipmemoryの保存キャパシティーを補完するのに提供されうる。さらに小さなダウンサンプリングされたイメージが、第1ダウンサンプラー310で計算される間に、各タイルの輝度の分散タイルの分散;σ2が計算され、3×3ハリスコーナー行列のさらに小さな固有値eigen-valueのグローバル最大値globalmaximaが識別される。フレーム上部左側のタイルの上部左側のピクセルと同格coordinateであるタイルオフセットtileoffsetとピクセルディメンションpixeldimensionは、いずれも最も大きなサブサンプリングファクターfs2の積である。イメージコア領域imagecoreregionは、全体イメージの中央に位置することが好ましい。したがって、左側のボーダー領域の幅は、右側のボーダー領域の幅と同一であり、上のボーダー領域の高さは、下のボーダー領域の高さと同一である図7参照。入力フレーム輝度データinputframeluminancedataがサブサンプリングされ、RAMメモリ350に保存されれば、特徴点候補識別器330は、タイルオーダーによって順に再び読み取り、識別された特徴点候補を特徴点候補分類器340に伝送する。特徴点候補識別器330の特徴点識別プロセスのために、ボーダー領域に隣接するタイルにあるポテンシャル特徴点potentialfeaturepointsの統計領域statisticsareaは、ボーダー領域に拡張され、したがって、各ボーダー領域タイルのピクセルは、隣接するタイルのピクセルとともにプロセッシングされる。ピクセルデータは、ラスタースキャンオーダー上から下のラインに、各ラインで左側から右側のピクセルにによって各タイルで読み取られる。各タイルをプロセッシングするために、特徴点候補識別器330には、ハリスコーナー検出器を用いて特徴点識別のための各内部タイルボーダーにある3つの追加的なピクセルが必要である。したがって、このようなピクセルは、一回以上読み取られうる。識別された特徴点候補は、ハリスマトリックスHarrismatrixのさらに低い固有値eigenvalueλ1がローカル最大値を有する各タイルにあるピクセルである。ローカル最大値であることを証明するために、問題視されるピクセルのコーナー応答cornerresponseは、上の左、上、上の右、及び左に隣接したピクセルのコーナー応答より大きくなければならず、上、下の左、下、及び下の右に隣接したピクセルのコーナー応答と同じか、大きくなければならない。前記定義で、さらに大きな領域で同じ一定のコーナー応答を有した少なくとも1つのポイントは、潜在的な特徴点候補potentialfeaturecandidateとして識別される。ローカル最大値のための検知ロジックdetectionlogicには、コーナー応答の2本のラインバッファlinebufferを必要とする。ローカルコーナー応答の最大値localcornerresponsemaximumを有するポイントは、まずプログラム可能なコーナー応答スレショルド値と比較される。問題視されるポイントのコーナー応答が、前記スレショルド値より小さければ、前記ポイントは無視される。そうではない場合、特徴点後補とそのコーナー応答は、特徴点候補分類器340に伝送される。特徴点候補分類器340は、各タイルで最も高いコーナー応答を有する特徴点候補を最大特徴点数max_num_featuresまで記録すると同時に、あらゆる特徴点が互いに対して最小プログラム可能な距離排他領域;MIN_DISTを有するかを検証する。2つのポイントの間に前記アルゴリズムに使われる距離は、次の数式3によって決定される。図10及び図11に示した分類方法は、選択された特徴点と新たに入ってくる特徴点候補の分類リストsorter’slistの現在コンテンツのみを考慮し、即時決定を出す動作によって行われる。したがって、図10及び図11の方法が適用された特徴点候補分類器340は、本質的にグローバル最適条件globaloptimumを計算せず、出力は、入ってくる特徴点候補が提供されるオーダーによる。特徴点候補分類器340は、順に選択された特徴点を出力し、前記選択された特徴点は、図9に示されたメモリ350の一部としてSFPリストに保存される。図10及び図11は、図1~6に示したDIS方法の各段階を行うために、図1及び図7のイメージフレームの各タイルにある複数の特徴点を識別して選択する方法を示すフローチャートである。前記方法は、現在フレームFtの輝度データが受信されるデータ入力段階S400から始まり、以後ダウンサンプリング段階S402が行われる。初期化段階S404では、タイルカウンター及びピクセルカウンターをリセットする。次いで、ハリスコーナー検出器が実行されS406、S408、及びS410、前記動作は、現在ピクセルcurrent_pixelをインクレメントしながらS428、ラスタースキャンオーダーによって現在タイルcurrent_tileのダウンサンプリングされた輝度データの各ピクセルで動作する。現在ピクセルのコーナー応答が、ローカル最大値やスレショルド値thresholdを超過する度にSD408のYESブランチ、現在ピクセルは、現在特徴点候補として識別されS410、即時特徴点分類アルゴリズムに適用されるSD412、SD414、SD416、SD417、SD430、S418、及びS420。リストが一杯にならなければ、特徴点分類アルゴリズムは、選択された特徴点のリストに既に保存された前に選択された最も低い特徴点候補lowestpreviously-selectedFPcandidateより現在特徴点候補が大きい場合、現在特徴点候補を選択するS420。SD412段階のYESブランチに行かなければSD412のNOブランチ、現在特徴点候補としては拒絶されるS417。現在特徴点候補が選択される時選択された特徴点カウントSFP_count=max_num_features=min_featuresmax_plus_featurestile_variance/total_varianceによって表われるように、選択された特徴点のリストが既に一杯になっていれば、その次に、リストから最も小さな前に選択された特徴点候補を取り消しSD430、そうではなければ、選択された特徴点カウントSFP_countを増加させるSD430。特徴点分類アルゴリズムは、現在特徴点候補が既にリストSD414にある前に選択された特徴点の排他領域MIN_DIST内になく、さらに大きいSD416場合に、現在特徴点候補を選択するS420。そして、現在特徴点候補が既にリストSD414にある前に選択された特徴点のさらに大きな排他領域MIN_DIST内にあればSD416、選択することなしに拒絶するSD416のNOブランチ及びSD417。一方、現在特徴点がさらに小さなSD416既にリストSD414にある前に選択された特徴点の排他領域MIN_DIST内になければ、全ての小さなSD416前に選択した特徴点は取り消されるSD416のYESブランチ及びS418。その際、現在特徴点候補は選択されS420、選択された特徴点カウントSFP_countは、それによってアップデートデクリメントもしくは保持されるS418。現在特徴点候補が選択されるかS420、拒絶されればS417、ハリスコーナー検出器は、現在タイルcurrent_tile;SD422内の現在ピクセルcurrent_pixel;S410の次の値を出力するS428。次に識別された特徴点候補は、即時特徴点分類アルゴリズムに提供されるSD412、SD414、SD416、S417、SD430、S418、及びS420。現在タイルcurrent_tileの最後のピクセルがプロセッシングされればSD422、次のタイルnexttileがプロセッシングされるSD424及びS426。最後のタイルlasttileがプロセッシングされれば、次のイメージフレームnextimageframeがプロセッシングされるまで前記プロセスが完了する。特徴点モーションベクトル計算FeaturePointMotionVectorCalculation現在フレームFtの各タイルの特徴点が識別されて分類された後、図1~6のDIS方法の次の段階は、選択された特徴点のそれぞれのためにモーションベクトルを得ることである。特徴点のモーションベクトルの計算に利用されるブロックマッチングアルゴリズムBlockmatchingalgorithms;BMAは、よく知られている。ブロックマッチングでは、エラー関数errorfunction;例えば、SAD、MAD、MSEは、基準フレームのターゲット領域targetarea内にあるブロックのあらゆる可能な位置のために計算される。前記関数の最も低い結果を有した位置は、推定されたモーションベクトルの計算に利用される。ブロックマッチングは、計算上computationally非効率的である。計算上の消耗を減らすためのいくつかの知られた方法がある。階層的またはマルチ解像度multi-resolutionブロックマッチングは、グローバルムーブメントglobalmovementが初めにさらに低い解像度で計算される方法のうちの1つである。計算されたベクトルは、さらに高い解像度でさらに小さな範囲を探すのに利用され、そのために必要な計算動作の総回数を減らしうる。ほとんどのアプリケーションやそれぞれのビデオエンコーディングのために、正確なモーションベクトルは、フレームのあらゆるブロックに対して必要である。したがって、以後の段階で検索範囲searchrangeは、普通比較的広い。図1~6に示されたDIS方法で、1フレームから次のフレームまで特徴点例えば、実際に停止した物体の特徴点の相対的な動きを推定することのみが要求される。イメージ安定化の目的で、背景及び広い物体の動きを表現する正確なモーションベクトルが要求されるが、小さな物体は、それと関連して正確なモーションベクトルを有することが要求されない。小さな物体の不正確なベクトルは、DISアルゴリズムの以後段階でフィルタリングされうる。DIS方法において重要なさらに大きな停止物体の特徴点がグローバルムーブメントglobalmovementまたはカメラ動きのため生じる一定のcoherent動きを予想することができる。我々は、独立して動く十分に大きな物体が少なくとも1つのタイルのほとんどをカバーすることが分かり、大きな物体のモーションがタイル自体の支配的なモーションとして推定されうるが、小さな物体のモーションは、タイル自体のモーションベクトルに影響をほとんど及ぼさない。したがって、モーションベクトルを計算するプロセスは、タイルのモーションベクトルを利用しながら階層的モーション推定アルゴリズムを利用し、ローカルムーブメントlocalmovementよりタイルムーブメントtilemovementを採択することによって計算を減らすように変更されうる。したがって、最初の段階は、まず現在イメージフレームを複数のj×kのタイルj×k個に分けることである最初の段階は、図2及び図7と関連して示した特徴点選択の目的のために既に行われた。DISのために十分に正確な特徴点のモーションベクトルを計算する二番目の段階は、最も低いレゾリューションにあるブロックマッチングを用いてタイルごとに1つのモーションベクトルを得ることである。前記段階で、与えられたタイルの差の絶対値の和sumofabsolutedifferences;以下、SADが計算される。与えられたタイルのモーションベクトルは、SADを小さくさせるベクトルである。与えられたモーションベクトル候補v=vx,vyのSADは、次の数式4によって決定される。低い解像度のダウンサンプルされたイメージを用いることによって、計算は減って、場面にある小さな物体の影響も減る。三番目の段階で、タイルのモーションベクトルは、ブロックマッチングアルゴリズムに各タイルにある特徴点のモーションベクトルのローカル検索のための開始ベクトルとして使われる。少なくとも1つのタイルのほとんどをカバーすることができる十分に広い物体は、隣接するタイルに拡張され、各タイルにある特徴点は、そのタイル内で発見されるモーションベクトルより隣接するタイルのモーションベクトルにさらに強く関連する。したがって、与えられたタイルの特徴点のモーションベクトルのためのブロックマッチング検索において、隣接するあらゆるタイルのモーションベクトルを複数の開始ベクトルとして用いることが効果的であり得る。ここで、利用されるタイルは、少なくとも最大に支持されるモーションベクトルのサイズのボーダー領域のフレームで中央に位置し、あらゆるタイルのあらゆる特徴点のためのモーション検索は、フレーム外部のピクセルを参照せずに行われる。図12は、図1~6に示したDIS方法でモーションベクトル計算段階を表わすために、順次計算されたタイルモーションベクトルを有してダウンサンプリングされた図1の現在フレームFtを示す図である。図12に示したさらに小さな小さいピクセルと小さいデータとを有したイメージは、水平及び垂直にサブサンプリングすることによって、前にサブサンプリングしたイメージ図10及び図11のS402及び元の現在キャプチャーされたフレームから得られうる。サブサンプリングファクターfs2、例えば、4は、グローバルタイルモーション推定に利用される。4×4ダウンサンプリングは、入力サイドにオーバーラップなしにラウンディングroundingで、16ピクセルの平均を求める。次いで、各全体のサブサンプリングされたタイルを利用したブロックマッチング検索は、各タイルのモーションベクトルを決定するために行われる。与えられたタイルのモーションベクトルは、SADを最小化するベクトルである。1個のタイルの場合は、1つが見出されて与えられる。モーションベクトルは、近い特徴点のモーションベクトルのためのローカル検索のための開始ベクトルとして利用される。各開始ベクトルに対するモーション範囲は、プログラム可能である。タイルモーション推定のために必要な動作の数がローカルモーション推定のために必要な動作の約12に過ぎないので、サイクル当たり約8つの絶対差の和を計算することで十分である。したがって、シストリックアレイsystolicarrayのような複雑であるか、追加的なプロセッシングコンポーネントcomponentsは必要としない。図13は、図1~6に示したDIS方法で利用された1つの選択された特徴点のモーションベクトルを計算するためにブロックマッチング検索のための開始ベクトルであって、図12のタイルモーションベクトルを用いる段階を示す図12のダウンサンプルされたフレームにある1つのタイルの部分を示す図である。小さなローカルブロックマッチング検索は、タイルにあるあらゆる特徴点のための開始ベクトルのセットのそれぞれの周りにあるさらに高い解像度ドメイン内で行われる。前記段階は、元のビデオ解像度で行われるか、2または4のファクターfs3によってサブサンプルされうる。利用された開始ベクトルは、特徴点が属したタイルの開始ベクトルだけではなく、4つの直接隣接するタイル上のタイル、左のタイル、右のタイル、下のタイル;タイルが存在する場合に属する開始ベクトルであり得る。したがって、図13で、ブロックマッチング検索領域blockmatchingsearcharea1に対応する開始ベクトルは、特徴点FPが属するタイルのモーションベクトルである。ブロックマッチング検索領域2に対応する開始ベクトルは、特徴点FPが属するタイルの下downのタイルのモーションベクトルであり、ブロックマッチング検索領域3に対応する開始ベクトルは、特徴点FPが属するタイルの右rightのタイルのモーションベクトルである。また、ブロックマッチング検索領域4に対応する開始ベクトルは、特徴点FPが属するタイルの左leftのタイルのモーションベクトルであり、ブロックマッチング検索領域5に対応する開始ベクトルは、特徴点FPが属するタイルの上upのタイルのモーションベクトルである。他の実施形態によれば、4つの対角で隣接したタイルの開始ベクトルも利用されうる。特に、タイルベクトルの最初のグループが、1つの広い物体を連想させる互いに対して類似したサイズと方向とを有するならば図15、図16、図18、図19、図20a~cと関連したモーションベクトルグループ化参照、開始ベクトルのうちから選択する段階例えば、ブロックマッチング計算blockmatchcomputationの数を減らすことのための他の段階が行われる。これの代わりに、ブロックマッチングは与えられた優先順位を有し、2つ以上のブロックマッチング検索領域がオーバーラップされる所でのみ、または互いに最も近いブロックマッチング検索領域の間で行われる。一般的に、特徴点に対するモーションベクトルの割り当てassignmentは、タイルからタイルに進行し、与えられたタイルのあらゆる特徴点は、同じ開始ベクトル例えば、タイルモーションベクトルの同じ選択を利用できる。しかし、多様な実施形態で、タイルモーションベクトルが検知されたグループ化にあるタイルに隣接した特徴点は、グループの各メンバーで共通して探すことができる同じ物体にある見えるポイントである可能性が大きくなるという仮定で与えられたタイルの他の部分にある特徴点は、開始ベクトルの他の選択を使用できる。したがって、ブロックマッチング検索は、初めに各タイルの境界線付近にある特徴点に対して行われ、これは、それらが自分のタイルのモーションベクトル及び/またはタイルモーションベクトルの隣接するグループ化のタイルモーションベクトルとほとんどまたは完全に類似しているかを検知するために行われる。例えば、初めに選択された特徴点例えば、与えられたタイルの境界線付近のあらゆるポイントまたは中央ポイントから最も遠いポイントのモーションベクトルが、自分のタイルのモーションベクトルと同じか、類似していれば、残った特徴点のための選択された開始ベクトルのセットは減らすことができる。使われた各開始ベクトルのために、我々は、ローカル検索のための非常に小さな範囲を使用できる。ここで、目標は、おのおの、そして、あらゆる特徴点のための正確なベクトルを決定するだけではない。これに関心のある特徴点は、背景や広い物体に属した特徴点である。そのような特徴点のために、タイルモーションベクトルのそれぞれは、良いか関心のある特徴点のモーションベクトルに近くなければならず、したがって、各選択されたタイルモーションベクトルに対する小さなローカル検索は十分ではなければならない。図9を再び参照すると、特徴点回路3000のSFPモーションベクトル計算器700は、タイルベクトル計算のための第1ダウンサンプラー310よりさらにダウンサンプリングされたルーマデータを出力するための第2ダウンサンプラーseconddownsampler710、各タイルのモーションベクトルを計算するためのタイルベクトル計算器tile-vectorcalculator720、及び特徴点選択器300の特徴点候補分類器340から受信された各SFPのモーションベクトルを決定し、出力する階層的ブロックマッチング検索ユニットhierarchicalblock-matchingsearchunit730を含みうる。第2ダウンサンプラー710は、図12に示した深くダウンサンプリングされた現在フレームFtを出力することができる。タイルベクトル計算器720は、第2ダウンサンプラー710によって出力された現在フレームFtの深くダウンサンプリングされたルーマデータを用いて、各タイルのモーションベクトルを計算することができる。階層的ブロックマッチング検索ユニット730は、2つの連続したフレームのフル解像度full-resolutionルーマデータまたは、第1ダウンサンプラー310の出力を利用し、前述した開始ベクトルのようなタイルベクトルを用いて、特徴点選択器300の特徴点候補分類器340によって出力された各選択された特徴点のモーションベクトルを決定するができる。図14は、図1~6に示したDIS方法にある段階を行うために、図1の現在フレームFtにあるSFPのモーションベクトルを計算する方法を示すフローチャートである。開始段階で、図9に示した階層的ブロックマッチング検索ユニット730は、ビデオの2つの連続したフレーム現在フレーム及び基準フレームのルーマデータを受信しS700i、選択された特徴点のピクセル位置を受信するS700ii。現在フレームFtは、図10及び図11の特徴点分類方法に既に使われたタイルのような複数のサブサンプリングされたタイルに分けられうるS710。現在フレームFtは、図7に示したように、ボーダー領域に加えて複数のj×kタイルに分離されうるS710-A。各タイルと関連したルーマデータは、図12に示したように、ファクターfs2;例えば、SDでは、fs2=4、HDでは、fs2=8によってサブサンプリングされうるS710-B。次いで、各タイルのモーションベクトルは、図12に示したように、深くサブサンプリングされたルーマデータとともにフルサーチブロックマッチングfull-searchblockmatchingを用いて計算され、サブサンプリングされた解像度に比べて、半画素精度half-pelprecisionを有しうるS720。計算されたモーションベクトルに対応して計算された最小SAD値は、DISの他の特徴例えば、小さな物体の特徴点をフィルタリングするにおける用途のために保存することができる。開始ベクトルは、前述したように、S720段階からの計算されたタイルモーションベクトルに基づいて、現在選択されたSFPのために選択されるS730。階層的ブロックマッチングアルゴリズムは、フル解像度ルーマデータとともに行われ、現在SFPのモーションベクトルを決定するために、タイルベクトルに基づいて選択された開始ベクトルを利用できるS740。S730及びS740段階は、あらゆるタイルにあるあらゆるSFPのモーションベクトルが計算されるまで反復されるループSD750、及びS752。モーションベクトルのサイズと方向とによる特徴点グループ化FeaturePointGroupingbyMotionVectorMagnitudeandDirectionビデオフレームの間のモーションは、隣接するフレームにある識別可能な特徴点のモーションベクトルを計算することによって検知できる。特徴点のモーションベクトルは、カメラ/場面のグローバルモーションと区別されるように、場面で動く物体を識別することの目的のためにグループ化されうる。カメラ/場面のグローバルモーションは、意図されたパンニングpanningさせる、そして、意図していないジッタリグローバルモーションの間を区別するために分析される。ジッタカメラ軌跡がなければ、実際に停止した物体例えば、岩のエッジ、山頂の各検知された特徴点は、2以上の連続したフレームのそれぞれで同じ位置で発見されることが予見され、全ての検知された特徴点のモーションベクトルは、無効nullと測定される。しかし、ジッタがあれば、与えられた実際に停止した物体の多くの特徴点のベクトルは、異なるサイズと方向とを有しうる。DIS回路は、複数のモーションベクトルが同じ実際に停止した物体によるものであるように、特徴点の複数のモーションベクトルを正しくグループ化するために利用されうる。普通、ジッタリカメラ動きは、並進と回転動きとの混合であり、カメラから物体の間の距離は可変である。このような点は、背景の停止した物体のピクチャーポイントのモーションベクトル差に寄与する。しかし、カメラ動きは、回転的成分rotationalcomponentを有している時、カメラから同一距離にある同じ物体のモーションベクトルの方向は同じである。同じ停止した物体の特徴点のベクトルのサイズと方向いずれも変わりうる。図15及び図16は、単純な並進ベクトルモーションと比較して、回転カメラモーションから得られる他のベクトルを示す。図15及び図16で同じ停止した物理的物体の2つの選択された特徴点SFP4、SFP5が物理的にカメラから同じ距離にあり、単純な並進カメラモーションの場合、ベクトルA及びベクトルBは、それぞれSFP4及びSFP5のモーションベクトルであり、回転カメラモーションを含む場合、ベクトルA’及びベクトルB’は、それぞれSFP4及びSFP5のモーションベクトルであると仮定する。単純な並進カメラモーションでベクトルA及びベクトルBは、完全に同じモーションベクトルを有するが、ベクトルA’及びベクトルB’は、カメラから同じ距離を有するとしても、回転カメラモーションのために異なるサイズ及び方向を有する。図15及び図17は、同じ停止した物体の2つの特徴点がカメラから異なる距離を有する場合、単純な並進ベクトルモーションから得られる他のベクトルを示す。同じ停止した物理的物体の2つの選択された特徴点SFP4、SFP7が物理的にカメラから異なる距離にあり、単純な並進カメラモーションの場合、ベクトルA及びベクトルC’’は、それぞれSFP4及びSFP7のモーションベクトルであると仮定する。SFP7がSFP4よりカメラに近いために、SFP4及びSFP7が同じ停止した物体にあるポイントである間に、SFP4及びSFP7のモーションベクトルのサイズは異なるベクトルC’’は、ベクトルAよりサイズが小さい。したがって、モーションベクトルをグループ化する間に、同じ停止した物体がともにグループ化されるように、ベクトル差のマージンmarginは、ベクトルサイズ及びベクトル方向アングル差を説明するために必要である。モーションベクトルグループを検知する通常の方法は、エラーマージンerrormargin及び簡単なモーションベクトル差の利用し、エラースレショルド値errorthresholdを定義することである。モーションベクトル差ΔMのサイズは、グループ化判定のための基礎として利用されうる測定値であり、エラーマージンThΔMは、ΔM=SQRTxa-xb2ya-yb2<ThΔMによって決定される。ここで、A=xa,ya及びB=xb,ybであり、エラーマージンThΔMは、モーションベクトル差ΔM;正数のサイズのためのエラースレショルド値である。モーションベクトル差の方法のサイズは、あらゆる停止した物体の特徴点のモーションベクトルが同じ方向を有し、特徴点が同じ並進カメラモーションによっていずれも定義されるために、カメラモーションが単純に並進上、下、及び/または左右にのみをする場合に適している。図15及び図16を比べると、他の停止した特徴点のモーションベクトルは、また単純な並進カメラモーションの場合にも、物体からカメラの異なる距離のために変わりうる。同じ停止した物体の特徴点のモーションベクトルのサイズ差は、典型的に通常のビデオ場面で相対的に小さく、サイズ差は、ベクトルサイズ差|A|-|B|のあるマージンを許容することによって容認され、モーションベクトル差ΔMの方法のサイズは、この場合に適している。図18は、モーションベクトル差ΔMのサイズが、2つの特徴点をともにグループ化するための適した基礎である2つのモーションベクトルA、Bの場合を示す。モーションベクトル差ΔMは、単独で同じ場合のベクトルをグループ化するための適した基礎とならないこともある。図19は、モーションベクトル差ΔM’のサイズが、2つの特徴点をともにグループ化するための適した基礎とならない2つのモーションベクトルA’、B’の場合を示す。図18及び19で、ベクトルペアA、B及びベクトルペアA’、B’は、完全にベクトル差の同じサイズを有するΔM=ΔM’。各ベクトルペアA、B及びベクトルペアA’、B’は、エラーマージンThΔMを有したベクトル差ΔM、ΔM’のそれぞれのサイズをまた有しうる。ベクトルペアA、Bは、ベクトル差ΔMのサイズに基づいて適切にともにグループ化されうる。しかし、ベクトルペアA’、B’は、ベクトルペアA’、B’が同じグループにグループされるには、非常に大きなアングルの方向の差例えば、ベクトルペアA、Bと比較してを有する。ベクトル差ΔM方法のサイズ自体は、2つの特徴点が非常に大きなアングルの方向の差を有するので、場合によって、2つの特徴点がエラーマージンThΔMを有したベクトル差のサイズを有したモーションベクトルグループ化のために適しないこともある。カメラ曲線の回転成分は、ベクトル差のサイズ方法によって検知知されない同じ方向を有し、同じか、類似しているサイズを有した停止した物体の1つ以上の特徴点を作り出す。したがって、ベクトル差方法のサイズは、誤ったジッタ補償jittercompensation及び/または最適化されたビデオ圧縮、過度な計算に必要な電力や時間消費及び/または停止しているか、動く物体の誤ったビデオ圧縮によるビデオアーティファクトvideoartifactsが引き起こされる。次いで、特徴点回路3000の階層的ブロックマッチング検索ユニット730によって出力されたSFPのモーションベクトルは、連続したビデオフレームの間の物体の検知される相対的な動きに基づいて、場面にある物体とSFPのモーションベクトルとを連結させるサイズ及び方向によってグループ化されうる。カメラ動きが、イメージセンサーimagesensor/フォトダイオードアレイphotodiodearrayの面とほとんど垂直である軸に、回転成分を有する時、1つの物体例えば、背景のモーションベクトルの方向は同じでないこともある。ベクトルのサイズ及び方向いずれもは、実際に停止していてカメラから同じ距離にあるとしても、背景の他の特徴点とは異なりうる。グループ化判定のために、モーションベクトル差ΔMのサイズ及びエラーマージンThΔMのみを用いることの代わりに、我々は、回転カメラモーションによって発生するモーションベクトル差の一定の量を検知して容認するために、モーションベクトルのサイズ比率ratio及び正規化されたnormalizedベクトル差を用いる。ベクトルAは、A=xa,yaであり、ベクトルBは、B=xb,ybである。第1グループ化判定基準criteriaは、サイズ比率|b|に基づき、|b|2=|B|2/|A|2=xb2yb2/xa2ya2の関係が成立する。第2グループ化判定基準は、アングル差の計算のために使われた正規化されたベクトル差である|a-b|に基づき、|a-b|2=[{xa-xb2ya-yb2}/xa2ya2]の関係が成立する。ベクトルAとベクトルBとの間のアングル差は、θth ゚を超過せず、第2グループ化判定基準は、Ma2=SQRT1|b|2-2|b|cosqth及び|b|=SQRT{xb2yb2/xa2ya2}の条件である時、|a-b|2<Ma2である。これら2つのグループ化判定基準に基づいた判定を使うグループ化方法は、回転するカメラ動きがある場合にさえ最適化された動きベクトルグループ化を行うことができる。図20は、図20のダイヤグラムaを参照する図1~6に示したDIS方法の特徴点グループ化featurepointgroupingのために使われるアングル差の間接的な測定のための正規化されたnormalizedベクトル差の計算を表わす3つのベクトルダイヤグラムを示し、ベクトルAとベクトルBとの間の差ベクトルA-Bは、水平にベクトル表示されたA-Bに示された。便宜上、ダイヤグラムcは、ダイヤグラムa及びbより大きく示された。差ベクトルA-Bの絶対値ΔMA-Bは、次のように計算されうる。△MA-B=SQRTxa-xb2ya-yb2であり、この際、A=xa,ya及びB=xb,ybである。図20のダイヤグラムbを参照すると、正規化されたベクトルaは、ベクトルの絶対値|A|によって分けられたベクトルAとして定義され、したがって、正規化されたベクトルaは、1のサイズmagnitudeを有する図20のダイヤグラムc参照。正規化されたベクトルbは、ベクトルの絶対値|A|によって分けられたベクトルBとして定義される。|A|及び|B|のサイズは、次の方程式によって定義される。|A|2=xa2ya2及び|B|2=xb2yb2。b=B/|A|であることに注目し、サイズ比率Mrは、絶対値|b|=|B|/|A|=|B/|A||のようである。したがって、|b|は、正規化されたベクトルbのサイズであり、ベクトルAのサイズ|A|による分けるベクトルdividingvectorBによって正規化された例えば、b=B/|A|。したがって、サイズ比率Mr=|b|=SQRT{xb2yb2/xa2ya2}である。正規化されたベクトルaのサイズ|a|は、1であるために、サイズ|b|も正規化されたベクトルbのサイズ|b|によって分けられた正規化されたベクトルAのサイズ|a|の間のサイズ比率と同じである。したがって、サイズ|b|は、サイズ比率|b|Mrとして参照される。サイズ比率|b|は、ベクトルA及びBの間のアングル差θの関数ではない。最初のグループ化判定基準として、我々は、|A|/|B|を動きベクトルA及びBのサイズの比率Mrと比べる。したがって、もし、|A|/|B|2>|B|/|A|2であれば、適切な最後のグループ化判定は、同じグループにあり得ないベクトルA及びベクトルBである。しかし、もし、|A|/|B|2>Mr2であれば、我々は、基準として正規化されたベクトル差|a-b|を使うことに基づく第2比較を行う。正規化されたベクトル差a-bの絶対値サイズ|a-b|は、次の方程式によって計算される。|a-b|2=[{xa-xb2ya-yb2}/xa2ya2]。正規化されたベクトル差a-bは、図20のダイヤグラムcで示したように、絶対値サイズ|a-b|を有するが、その長さで|a|、|b|及び|a-b|は、|a-b|反対側面にあるベクトルの角差θを有する三角形を形成し、これは、|a-b|がやはりθの関数としてコサイン法則を使うことによって得られうるということを意味する。コサイン法則は、他の側面の長さで三角形の知られていない側面の長さと知られていない側面の反対側のアングルの間の数学的関係を定義する。正規化されたベクトル差a-bのサイズ|a-b|は、次のようなコサイン法則を使うことで得られうる。|a-b|=SQRT1|b|2-2|b|cosθ。したがって、正規化されたベクトル差a-b図20のダイヤグラムcのアングル差θ対向側の三角形側面のサイズ|a-b|のスレショルド値として表現されたアングルスレショルド値anglethresholdは、|b|及びアングル差θの関数として計算され、アングル差θは、コサイン法則によって示されうる。したがって、アングル差のスレショルド値としてサイズ|a-b|のスレショルド値サイズMaを定義することができるが、この時、Maは、選択されたスレショルド値アングルθthの関数である。したがって、正規化されたベクトル差a-bの計算されたサイズ|a-b|の二乗とMaの二乗とを比較することができる。|a-b|2は、ベクトルA及びベクトルBの間のアングル差がそれらがともに縛られるのに十分に小さいか否かを判定するためにMa2と比較される。我々は、Ma2=1|b|2-2|b|cosθthと定義し、この際、θthは、グループ化決定の目的のための既定のアングルスレショルド値である例えば、30 ゚。そして、|b|=|B/|A||=SQRT{xb2yb2/xa2ya2}である。もし、|a-b|2がMa2より小さければ、我々は、同じグループにあり得るベクトルA及びベクトルBを決定する。したがって、もし、|a-b|2がMa2より小さければ、適当な最後のグループ化判定は、同じグループにあるベクトルA及びベクトルBである。もし、|a-b|2がMa2より小さく、単に|A|/|B|がサイズ比率Mr|b|2より大きくなければ、ベクトルA及びベクトルBは、同じグループにあるようになる。したがって、Ma2の正確な計算は、1つの二乗根squareroot操作を必要とし例えば、|B|を計算するために、二乗根操作は、高価の計算computationallyexpensiveであるか、大がかりなハードウェア装置を必要とし、二乗根操作の消去は重要でありうる。我々は、1の±30例えば、0.7≦|b|≦1.3と同一の|b|のための優れたグループ化結果を提供し、30 ゚のベクトルエラーベクトル差differenceアングル例えば、-30 ゚≦θ≦30 ゚内のMaのための近似化を創案した。したがって、第2グループ化基準は、|a-b|2<0.52になる。もし、我々が、アングル差θの間の関係をプロットすればθは、サイズ比率|b|及び正規化された差|a-b|、図22のグラフが得られる。図22は、アングル差θ0~90 ゚の間の関数であって、正規化されたベクトル差a-bのサイズ|a-b|対versus正規化されたベクトル差a-bのサイズ比率|b|のグラフであり、これは、図21のグループ化アルゴリズムの判定段階dS1140で使うための効用のある近似化の効用の可能性を示す。図22の4角形地域の境界によって指示されることによって、実験によって、典型的な映像videoは、1の±30よりさらに大きなサイズ比率または30 ゚よりさらに大きなアングルに至るアングル差θとともに優れたグループ化結果を提供する。この経験に基づいた範囲は、図22のグラフに示したように、0~0.5の間の正規化されたベクトル差の近似化のために効率的である。近似化を使って、SQRT1|b|2-2|b|cosθは、|b|に関係なく、0.5として近似化され、計算の負担を減らしうる。したがって、この近似化を使って、第2グループ化判定基準は、|a-b|2<0.52になる。図21は、本発明の実施形態によるグループ化過程を示すフローチャートである。グループ化過程1100は、図1~6に示したDIS方法の図4のベクトルグループ化段階を実行するための選択された特徴点図1及び図7のイメージフレーム参照のモーションベクトルの間のアングル差の間接的な測定のための正規化されたベクトル差を含む2つの基準を使う。グループ化アルゴリズム1100はSD1120段階での、サイズ比率グループ化判定基準magnituderatiogroupingdecisioncriteria及びSD1140段階でのベクトル差グループ化判定基準を含む。外部的にグループ化アルゴリズム1100に対して作動するペアリングpairingアルゴリズムS1104、S1106、S1152、dS1150、及びS1154は、ある特徴点モーションベクトルが既に異なる対になっていない、グループ化アルゴリズム1100から完全に排除される特徴点と対になっているかを追跡することができる。ペアリングアルゴリズムは、グループ化アルゴリズム1100への入力として一ペアのSFP動きベクトルA及びBを提供するS1104、S1106。初期化段階iS1102で、サイズ比率マージンMargin及びアングルマージンは、外部回路から受信されてグループ化アルゴリズム1100に提供される。グループ化アルゴリズム1100は、少なくとも今後の段階S1116、dS1120、及びdS1140で今後の段階計算のためのこれら計算された値を使うための受信されたベクトルBS1112及びS1114段階に基づいて受信されたベクトルA及び|B|2に基づいた|A|2を計算する。したがって、受信されたベクトルBが判定段階dS1120のYESブランチまたは判定段階dS1140のいいえブランチによって受信されたベクトルAとともにグループ化から排除される時、ペアリングアルゴリズムは、新たなベクトルBS1152段階及び新たなベクトルBに基づいた|B|2の新たな値を計算するS114段階グループ化アルゴリズムを賦課するassign。しかし、同じベクトルAの比較は、新たなベクトルBとともを除いては続けられるために、現在のベクトルAの|A|2の計算された値はS112段階、同時にアップデートされる必要はない。したがって、グループ化アルゴリズム1100を実行するのに採択されたハードウェアまたはソフトウェアは、単にベクトルA及びBのうち1つが一回で変わる限り、それら値の1つを使う複数の比較を効率的に行うために、1つまたはそれ以上の瞬間値instancesofvalue|B|2及び|A|2を分離して保存するように行われる。グループ化アルゴリズム1100は、次にS1112及びS1114から|A|2、|B|2を使うサイズ比率|b|2及び|a-b|2S1116を計算する。第1サイズ比率グループ化判定基準は、判定段階dS1120に適用される。判定段階dS1120でサイズ比率の二乗Mr2は、|A|/|B|2及び/またはサイズ比率マージンと比較されるiS1120段階から。もし、|A|/|B|2>Mr2であれば判定段階dS1120のはいブランチ、現在のベクトルAは、現在のベクトルBとグループにならず、現在のベクトルBとの比較は終わらず、新たなベクトルBが選択されるS1152段階。もし、|A|/|B|2がMr2より大きくなければ判定段階dS1120のNOブランチ、現在のベクトルAは、現在のベクトルBとグループになり、第2グループ化判定基準が適用可能である判定段階dS1140。もし、|b|が既定の範囲内例えば、|b|2の値に基づいたにあり、アングル差θは、既定の範囲内判定段階dS1130のはいブランチにあれば、正規化された差ベクトルa-bのサイズMaは近似化され例えば、Ma2=0.52として、そうでなければ判定段階dS1130のいいえブランチ、正規化された差ベクトルa-bのサイズMaが計算されるS1132。次に、水平化された差ベクトルa-bの近似化されるか、計算されたMaは、判定段階dS1140の第2正規化されたベクトル差グループ化判定基準で使われる。判定段階dS1140でMaの二乗Ma2は、|a-b|2及び/またはアングルマージンと比較されるiS1102段階から。もし、|a-b|2がMa2より小さければ判定段階dS1140のYESブランチ、現在のベクトルAは、現在のベクトルBとグループになりうるS1142。もし、|a-b|2がMa2より小さくなければ判定段階dS1140のいいえブランチ、現在のベクトルAは、現在のベクトルBとグループにならず、現在のベクトルBとの比較は終わり、新たなベクトルBが選択されるS1152段階。一旦、現在のベクトルAがあらゆる利用可能なグループ化支援candidatesベクトルBsと比較され判定段階dS1150のYESブランチ、新たなベクトルAが選択され、比較が残ったグループになっていないグループ化支援ベクトルBsのために続くか、もしくは、あらゆるベクトルがグループになっていなければ、グループ化アルゴリズム1100は、新たなフレームが進行する必要があるまで待つ。図23は、図21の特徴点グループ化アルゴリズムを行うグループ化アルゴリズム回路1310を含む特徴点グループ化アルゴリズム回路のブロックダイヤグラムである。特徴点グループ化回路1300は、サイズ比率Mrの基準|b|に基づいた図21の判定段階dS1120の第1グループ化判定を行うサイズ比率Mr比較器1320、及びアングル差の測定ために使われる正規化されたベクトル差の基準に基づいた図21の判定段階dS1140第2グループ化判定を行うベクトルアングル比較器1330を含む。本発明の実施形態で具現されたベクトルアングル比較器1330は、正規化された差のサイズmagnitudeofnormalizeddifferenceMa計算器/推定器1332、及び正規化された差のサイズ比較器1334を含む。正規化された差のサイズMa計算器/推定器1332は、図21のdS1130、S1132、及びS1134段階に関して前述したように生成するか、計算する。特徴点グループ化回路1300は、図9の特徴点回路3000とともにRAMメモリ350を共有する。メモリ350のSFPリスト352部分は、特徴点支援分類器featurepointcandidatesorter340によって出力され、選択された特徴点のリストを含む。特徴点グループ化回路1300内にあるペアリングparingアルゴリズムコントローラ1302は、図21のS1152、S1154、dS1156、及びdS1150に関して前述したように、グループ化アルゴリズム回路1310での比較のためにSFPリスト352にDMAアクセスし、ベクトルA及びベクトルBを選択する。比較によって、1つまたはそれ以上のベクトルのグループ選択された特徴点のグループが生成された場合、ペアリングアルゴリズムコントローラ1302は、メモリ350のFPグループインベントリinventory354にグループ化されたベクトル、またはそれらの技術的なdescriptiveリストを記録する。特徴点グループ化回路1300は、|A|2計算器1312-A、|B|2計算器1314-A、及びMr2=|b|2|a-b|2計算器1316をさらに含み、これらは、それぞれ図21のS1112、S1114、及びS1116段階を行う。上記開示した説明事項は、実施形態として考慮されたものであるので、本発明は、これに制限されてはならず、添付の請求項は、発明の思想によって変形、添加、及び他の実施形態まで含むものと理解しなければならない。したがって、本発明の範囲は、法によって許容される最大の内容まで許容されなければならず、前述した詳細な説明によって制限的に解釈されてはならない。"