"交通標識21;51;61;71を分類する方法であって、該方法は、該交通標識21;51;61;71上で直線に延びている少なくとも1つのグラフィカル特徴22、特に、該交通標識21;51;61;71上で直線に延びている1つまたは複数の線またはストライプを、該交通標識21;51;61;71が有するかどうかを確立することを含み、該方法は、電子デバイス5が、該交通標識21;51;61;71の少なくとも一部分を表す画像データの一部分26を識別するステップと、該画像データの該一部分26の二次元スペクトル表現の係数32;72を計算するステップと、フーリエ空間31において1つの線33に沿って配置されているフーリエ空間座標に対して、該二次元スペクトル表現の該係数32;72を決定するステップであって、該線33は、フーリエ空間31において選択される方向を有する、ステップと、該決定された係数32;72に基づいて、該交通標識21;51;61;71上で直線に延びている該少なくとも1つのグラフィカル特徴22を該交通標識21;51;61;71が有するかどうかを確立するステップとを実行することを包含する、方法。フーリエ空間31における前記線33の方向は、1つの方向23に基づいて選択され、前記少なくとも1つのグラフィカル特徴22が存在する場合、該少なくとも1つのグラフィカル特徴22が該1つの方向23に沿って前記交通標識21;51;61;71上に延びている、請求項1に記載の方法。前記少なくとも1つのグラフィカル特徴22が存在する場合、該少なくとも1つのグラフィカル特徴22は、前記交通標識21;51;61;71上で、画像空間における第1の方向に対してαの角度24を有する方向に直線に延び、フーリエ空間31における前記線33は、フーリエ空間における第1の方向に対してβの角度34を有し、フーリエ空間における該第1の方向は、画像空間における該第1の方向に関連付けられているスペクトル成分を表し、フーリエ空間31における該線33の該方向は、85°≦│β-α│≦95°であるように、特に88°≦│β-α│≦92°であるように、特に89°≦│β-α│≦91°であるように選択される、請求項2に記載の方法。前記二次元スペクトル表現の前記係数32;72を計算するために、二次元離散コサイン変換、二次元離散サイン変換または二次元離散フーリエ変換が、前記画像データの前記一部分に対して実行される、請求項1~請求項3のいずれか1項に記載の方法。画像空間における1つの線25;52,53;62~64に沿う位置で評価された前記画像データの前記一部分のラドン変換の値は、前記交通標識21;51;61;71上で直線に延びている前記少なくとも1つのグラフィカル特徴22を該交通標識21;51;61;71が有するかどうかを確立するために、前記決定された係数32;72に基づいて推定される、請求項1~請求項4のいずれか1項に記載の方法。画像空間における関数37;54,55;65~67は、前記交通標識21;51;61;71上で直線に延びている少なくとも1つのグラフィカル特徴22を該交通標識21;51;61;71が有するかどうかを確立するために、前記決定された係数32;72をフーリエ空間31から画像空間へ変換することによって計算される、請求項1~請求項5のいずれか1項に記載の方法。画像空間における前記関数37;54,55;65~67は、一次元逆離散コサイン変換、一次元逆離散サイン変換または一次元逆フーリエ変換を前記決定された係数32;72に対して実行することによって計算される、請求項6に記載の方法。前記交通標識21;51;61;71上で直線に延びている少なくとも1つのグラフィカル特徴22を該交通標識21;51;61;71が有するかどうかを確立するために、閾値比較が画像空間における前記関数37;54,55;65~67に対して実行される、請求項6または請求項7に記載の方法。フーリエ空間31における少なくとも別の線35,36に沿って配置されているフーリエ空間座標に対する前記二次元スペクトル表現の係数を決定することをさらに包含し、前記交通標識21;51;61;71上で直線に延びている前記少なくとも1つのグラフィカル特徴22を該交通標識21;51;61;71が有するかどうかの確立することは、フーリエ空間31における前記線33に沿って配置されているフーリエ空間座標に対して決定された前記係数32;72に基づいて、かつ、フーリエ空間31における該少なくとも別の線35,36に沿って配置されているフーリエ空間座標に対して決定された係数に基づいて実行される、請求項1~請求項8のいずれか1項に記載の方法。前記決定された係数32;72に基づいて、前記交通標識21;51;61;71が制限終了標識であるかどうかを確立する、請求項1~請求項9のいずれか1項に記載の方法。前記交通標識21;51;61;71のさらなる分類のために、少なくとも1つの画像認識モジュールに対して前記画像データの前記一部分26を提供することをさらに包含し、該画像データの該一部分26が提供される該少なくとも1つの画像認識モジュールは、該交通標識21;51;61;71上で直線に延びている前記少なくとも1つのグラフィカル特徴22を該交通標識21;51;61;71が有するかどうかを確立することの結果に基づいて、複数の画像認識モジュールから選択される、請求項1~請求項10のいずれか1項に記載の方法。コンピュータ読み取り可能媒体であって、該コンピュータ読み取り可能媒体は命令を格納し、該命令は、電子デバイス2のプロセッサ4によって実行される場合、該電子デバイス2に、請求項1~請求項11のいずれか1項に記載の方法を実行するように指令する、コンピュータ読み取り可能媒体。交通標識21;51;61;71を分類するデバイスであって、画像データを受信するように構成されている入力3と、該画像データを受信する該入力3に連結されている処理デバイス4とを備え、該処理デバイスは、該交通標識21;51;61;71の少なくとも一部分を表す該画像データの一部分26を識別することと、該画像データの該一部分26の二次元スペクトル表現の係数32;72を計算することと、フーリエ空間31における1つの線33に沿って配置されているフーリエ空間座標に対して、該二次元スペクトル表現の係数32;72を決定することと、該決定された係数32;72に基づいて、該交通標識21;51;61;71上で直線に延びている少なくとも1つのグラフィカル特徴22を該交通標識21;51;61;71が有するかどうかを確立することとを行うように構成されている、デバイス。前記デバイス2は、請求項1~請求項11のいずれか1項に記載の方法を実行するように構成されている、請求項13に記載のデバイス。車両のための運転者支援システムであって、請求項13または請求項14に記載の交通標識21;51;61;71を認識するためのデバイス2を備えている、運転者支援システム。それゆえ、当該技術分野において、交通標識を分類するための改善された方法およびデバイスに対する要求がある。特に、当該技術分野において、交通標識上で本質的に直線に延びる1つまたは複数のストライプを交通標識が有するかどうかを確実に確立するように構成されている、交通標識を分類するための改善された方法およびデバイスに対する要求がある。さらに、当該技術分野において、交通標識の内部に1つまたは複数のストライプを有する交通標識を分類するように適応されているような方法およびデバイスに対する要求がある。この要求は、独立請求項において規定されるような方法およびデバイスによって取扱われる。従属請求項は、好ましい実施形態または有利な実施形態を規定する。本発明の一局面に従って、交通標識を分類する方法が提供され、この方法は、交通標識上で直線に延びる少なくとも1つのグラフィカル特徴を交通標識が有するかどうかを確立することを含む。交通標識上で直線に延びる少なくとも1つのグラフィカル特徴は、例えば、交通標識上で直線に延びる1つまたは複数の線またはストライプであり得る。この方法において、交通標識の少なくとも一部分を表す画像データの一部分が識別される。画像データの部分の二次元スペクトル表現が計算される。二次元スペクトル表現の係数は、フーリエ空間における1つの線に沿って配置されるフーリエ空間座標に対して決定され、この線は、フーリエ空間において選択される方向を有する。決定された係数に基づいて、交通標識上で直線に延びる少なくとも1つのグラフィカル特徴を交通標識が有するかどうかが確立される。この方法において、交通標識上で直線に延びる少なくとも1つのグラフィカル特徴を交通標識が有するかどうかを確立するために、画像データの部分のスペクトル表現に含まれる情報が利用される。画像データの部分は、第1の画像座標によって、および第2の画像座標によって識別される複数の部分に対して、それぞれ、画像座標のペアに関連付けられるカラー情報または輝度情報に対応し得る値を有する。例示のために、画像データの部分の画像座標の各ペアは、それに関連付けられるグレースケール値を有し得る。画像データの部分は、しかるに、第1の画像座標および第2の画像座標の二次元関数を表すと考えられ得る。二次元スペクトル表現は、画像データの部分に対して計算され得る。スペクトル表現の係数は、画像の特徴属性であり、画像の特徴属性は、画像認識において利用され得、および、効率的アルゴリズムを使用して計算され得る。本明細書において使用されるように、および画像認識の技術分野における専門用語に従って、画像データの二次元スペクトル表現は、二次元関数として解釈される場合、直交基底関数において、二次元画像データの級数展開の係数を提供する。直交基底関数は、直交基底関数がそれぞれ、明確な空間周波数を有する画像座標の関数として周期的に変化するようなものであり得る。二次元スペクトル表現に対する実例は、二次元フーリエ変換、二次元コサイン変換、および二次元サイン変換を含み、このような変換の離散的変形および連続的変形があること、および、これらの方法変換は、高速フーリエ変換FFTまたは他の効率的アルゴリズムなどの様々なアルゴリズムを使用して数値的に計算され得ることが理解される。さらに、本明細書において使用されるように、および画像認識の技術分野における専門用語に従って、フーリエ空間という用語は、直交基底関数の空間周波数に対応する座標を有する空間を指し、この直交基底関数において、画像データの級数展開が計算される。フーリエ空間という用語は、二次元スペクトル表現が画像データの部分のフーリエ変換でなければならないことを暗示するのではないが、直交基底関数の空間周波数に対応する座標を有する空間を等価的に指し、この直交基底関数において、直交基底関数が例えばコサイン関数またはサイン関数である場合、画像データの級数展開が計算される。しばしば、フーリエ空間はまた、画像認識の分野において、k空間としても参照される。例示のために、フーリエ空間における座標のペアk1、k2は、スペクトル分解の基底関数に関連付けられ、この基底関数は、k1によって決定される第1の画像座標軸x1に沿って第1の空間周波数を有し、k2によって決定される第2の画像座標軸x2に沿って第2の空間周波数を有する。限定するよりはむしろ例示のため、フーリエ空間における座標のペアk1、k2に関連付けられる基底関数は、k1x1π/N1の関数として変化するコサインと、k2x2π/N2の関数として変化するコサインとの積であり得、ここで、N1およびN2は、それぞれ、x1方向およびx2方向に沿う全ての画像の点の数を示す。フーリエ空間における1つの線に沿って評価されるスペクトル表現の係数は、フーリエ空間における1つの線に沿って配置されるk1およびk2を有する一組のスペクトル表現の係数Uk1,k2であり得る。この方法において、フーリエ空間における線の方向であって、この方向に沿って二次元スペクトル表現の係数が決定される、方向は、少なくとも1つのグラフィカル特徴が存在する場合に交通標識上で延びる方向に基づいて選択され得る。ドイツにおける制限終了標識などの様々な交通標識は、特定の方向に直線に延びるグラフィカル特徴を有する例えば、ドイツにおける制限終了標識上で正の水平方向から45°の角度で延びる5つのストライプ。交通標識上のグラフィカル特徴の既知のあり得る方向に基づいて、フーリエ空間における線の方向を選択することにより、検出感度は、所定の方向に沿って直線に延びるグラフィカル特徴を有する交通標識に対して、選択的に強化され得る。この方法において、フーリエ空間における線の方向を選択することは、例えば下記のように実行され得る。画像空間における第1の方向に対してαの角度を有する方向に延びるグラフィカル特徴を交通標識が有するかどうかを確立することが意図される場合、角度αは既知である。例示のために、角度αは、第1の画像空間座標軸と、画像座標系の象限Iおよび象限IVに位置を定めされる直線に延びるグラフィカル特徴の部分とによって囲まれる角度であり得る。それから、フーリエ空間における線の方向は、その方向がフーリエ空間における第1の方向に対してβの角度を囲むように選択され得る。例示のために、角度βは、第1のフーリエ空間座標軸と、フーリエ座標系の象限Iおよび象限IVに位置を定めされるフーリエ空間における線の部分とによって囲まれる角度であり得る。フーリエ空間における線の方向は、85°≦│β-α│≦95°であるように、特に88°≦│β-α│≦92°であるように、特に89°≦│β-α│≦91°であるように選択され得る。言い換えれば、フーリエ空間における線の方向は、方向であって、この方向に沿ってグラフィカル特徴が存在する場合に画像空間における交通標識上で延びる、方向に対して、±5°の範囲内で直交するように選択され得る。それによって、特定の方向に沿って配置される直線に延びるグラフィカル特徴を有する交通標識を認識する際の感度が強化され得る。この方法において、二次元スペクトル表現の係数は、フーリエ空間における1つの線に沿って配置されるフーリエ空間座標に対して決定され得、この線は、スペクトル分解の基底関数に関連付けられるフーリエ空間における点を通過し、この基底関数は、例えば定数関数など、画像空間におけるゆっくりとした空間変動を明示する。画像空間からフーリエ空間への変換の特定の実装に依存して、線は、例えば、k1,k2=0,0、k1,k2=0,N2-1、k1,k2=N1-1,0、または類似の点を通過するように選択され得る。それによって、フーリエ空間における線に沿う二次元スペクトル表現の決定される係数は、画像データの部分に対してとられる線積分を指し得る。このような線積分は、交通標識上で直線に延びるグラフィカル特徴がある場所において、例えば、顕著なピークまたはディップなど、顕著な特徴を明示し得る。この方法において、交通標識上で直線に延びる少なくとも1つのグラフィカル特徴を交通標識が有するかどうかを確立することは、フーリエ空間における線からずれているフーリエ空間における点に対応する、二次元スペクトル表現の係数とは関係なく実行され得る。この方法において、交通標識が少なくとも1つの直線状グラフィカル特徴を有するかどうかを確立することは、フーリエ空間における線に沿って配置される二次元の地理的表現の係数にのみ基づいて実行され得る。この方法において、二次元スペクトル表現を計算するために、二次元離散コサイン変換、二次元離散サイン変換または二次元離散フーリエ変換が、画像データの部分に対して実行され得る。これらの方法の変換のうちの任意の1つを使用して決定される係数はまた、例えば、サポートベクターマシンにおいてなど、さらなる画像認識ステップにおける特徴属性としても使用され得る。さらに、このような変換は、効率的な態様において計算され得る。それによって、交通標識上で直線に延びる少なくとも1つのグラフィカル特徴を交通標識が有するかどうかを確立するために必要な時間オーバーヘッドが適度に保たれ得る。この方法において、画像空間における1つの線に沿う位置で評価される、画像データの部分のラドン変換の値は、交通標識上で直線に延びる少なくとも1つのグラフィカル特徴を交通標識が有するかどうかを確立するために、決定された係数に基づいて推定され得る。画像データの部分のラドン変換は、画像データの部分に対する線積分を指し、直線に延びるグラフィカル特徴の存在が識別されることを可能にする。この方法において、画像空間における関数は、交通標識上で直線に延びる少なくとも1つのグラフィカル特徴を交通標識が有するかどうかを確立するために、二次元スペクトル表現の決定された係数をフーリエ空間から画像空間へ変換することによって計算され得る。フーリエ空間から、実の、つまり画像空間へ戻る変換を実行することによって、直線に延びるグラフィカル特徴の数、および/または、直線に延びるグラフィカル特徴の位置がより容易に識別され得る。この方法において、画像空間における関数は、二次元スペクトル表現の係数に対して、一次元逆離散コサイン変換、一次元逆離散サイン変換または一次元逆フーリエ変換を実行することによって計算され得、ここで、二次元スペクトル表現の係数は、フーリエ空間における線に沿ってフーリエ空間座標に対して決定されている。それによって、画像データの部分のラドン変換に対する近似が生成され得る。この方法において、交通標識上で直線に延びる少なくとも1つのグラフィカル特徴を交通標識が有するかどうかを確立するために、閾値比較が画像空間における関数に対して実行され得る。閾値比較を使用して、交通標識上で直線に延びるグラフィカル特徴の有無の堅牢な識別が実装され得る。この方法は、フーリエ空間における少なくとも別の線に沿って配置されるフーリエ空間座標に対する二次元スペクトル表現の係数を決定することをさらに包含し得る。その後、交通標識上で直線に延びる少なくとも1つのグラフィカル特徴を交通標識が有するかどうかを確立することは、フーリエ空間における線に沿って配置されるフーリエ空間座標に対して決定された係数に基づいて、および、フーリエ空間における少なくとも別の線に沿って配置されるフーリエ空間座標に対して決定された係数に基づいて実行され得る。フーリエ空間における複数の異なる線に沿って配置されるフーリエ空間座標に対して決定されたスペクトル表現の係数に対する情報を利用することによって、交通標識上で様々な方向に沿って直線に延びるグラフィカル特徴を交通標識が有するかどうかが確立され得る。さらに、画像データにおいて直線に延びるグラフィカル特徴の象徴は、フーリエ空間における複数の異なる線に沿ってフーリエ空間座標に対して決定されたスペクトル表現の係数に対する情報を比較することによって識別され得る。なおもさらに、画像化された交通標識におけるずれ角度はそのような角度は、水平軸に対する角度であって、理論的に予期される方向とは異なる角度を有する少なくとも1つのグラフィカル特徴につながり得る、フーリエ空間における複数の異なる線に沿って決定されたスペクトル表現の係数に対する情報がいつ利用されるかということに対する説明となり得る。この方法において、フーリエ空間における線に沿う二次元スペクトル表現の係数に基づいて、交通標識が制限終了標識であるかどうかが確立され得る。多くの国において、制限終了標識は、共通の特徴として、1つまたは数個の直線に延びる特徴を有する標識の部類である。例示のために、ドイツにおいて、制限終了標識は、水平軸に対して45°の角度で延びる5本の平行線を有する円形の交通標識である。この方法は、それゆえ、交通標識が制限終了標識の部類に属するかどうかを識別するために利用され得る。この方法は、交通標識のさらなる分類のために、少なくとも1つの画像認識モジュールに対して画像データの部分を提供することをさらに包含し得る。画像データの部分が提供される、この少なくとも1つの画像認識モジュールは、交通標識上で直線に延びる少なくとも1つのグラフィカル特徴を交通標識が有するかどうかの確立の結果に基づいて、複数の画像認識モジュールから選択され得る。それによって、さらなる画像認識は、交通標識上で直線に延びる少なくとも1つのグラフィカル特徴を交通標識が有するかどうかを確立することによって助けられ得る。この方法において、交通標識のさらなる分類のために、画像データの部分が少なくとも1つの画像認識モジュールに提供される場合、二次元スペクトル表現の1つの係数または複数の係数もまた、各画像認識モジュールに提供され得る。この1つの係数または複数の係数は、各画像認識モジュールによって特徴属性として使用され得る。各画像認識モジュールは、提供された1つの係数または複数の係数に少なくとも部分的に基づいて、さらなる画像分類または画像認識を実行するように構成され得、これらの係数は、交通標識上で直線に延びる1つまたは複数の特徴を交通標識が有するかどうかを確立するために前もって利用されている。本発明の別の局面に従って、コンピュータプログラム製品が提供され、このコンピュータプログラム製品は、その上に命令を格納しており、この命令は、電子デバイスのプロセッサによって実行される場合、電子デバイスに対して、任意の一局面または一実施形態に従う方法を実行するように指令する。コンピュータプログラム製品は、命令が格納される記憶媒体を備え得る。記憶媒体は、CD-ROM、CD-R/W、DVD、持続型メモリ、フラッシュメモリ、半導体メモリ、およびハードドライブメモリなどのリムーバブルな記憶媒体を含むグループから選択され得る。本発明の別の局面に従って、交通標識を分類するデバイスが提供される。デバイスは、画像データを受信するように構成される入力と、画像データを受信するための入力に連結される処理デバイスとを備える。処理デバイスは、交通標識の少なくとも一部分を表す画像データの一部分を識別し、画像データの部分の二次元スペクトル表現を計算し、フーリエ空間における1つの線に沿って配置されるフーリエ空間座標に対して、二次元スペクトル表現の係数を決定し、決定された係数に基づいて、交通標識上で直線に延びる少なくとも1つのグラフィカル特徴を交通標識が有するかどうかを確立するように構成される。上記の様々な局面および実施形態に従う方法に関して説明されてきたように、この構成を有するデバイスは、交通標識上で直線に延びる少なくとも1つのグラフィカル特徴を交通標識が有するかどうかを確立するように適応される。この確立は、画像データの部分のスペクトル表現に基づき得る。スペクトル表現は、効率的に計算され得る。さらに、さらなる画像認識において、例えば、サポートベクターマシンにおける特徴属性として、スペクトル表現に含まれる情報が利用され得る。デバイスは、デバイスに画像データを提供するために、入力に連結されるカメラをさらに備え得る。それによって、車両の環境における交通標識が分類され得る。デバイスは、本明細書において説明される任意の一局面または一実施形態の方法を実行するように構成され得る。特に、処理デバイスは、様々な局面または実施形態に従う方法を参照して説明された様々な変換ステップおよび計算ステップを実行するように構成され得る。本発明の別の局面に従って、車両のための運転者支援システムが提供され、運転者支援システムは、任意の一局面または一実施形態に従って交通標識を認識するデバイスを備える。それによって、車両に取り付けられた運転者支援システムによる交通標識の分類が助けられ得る。本発明の様々な局面および実施形態に従う、方法およびデバイスは、交通標識を分類または認識することが望ましくまたは必要である全ての適用分野において利用され得る。車両に取り付けられた運転者支援システム、または、デジタルマップを生成するために利用され得る自動特徴抽出のための方法およびシステムが、可能な適用分野であることが予想される。しかしながら、本発明は、限定よりはむしろ例示のために言及されているこれらの特定用途に限定されない。以上により、本発明は、以下の手段を提供する。項目1交通標識21;51;61;71を分類する方法であって、該方法は、該交通標識21;51;61;71上で直線に延びている少なくとも1つのグラフィカル特徴22、特に、該交通標識21;51;61;71上で直線に延びている1つまたは複数の線またはストライプを、該交通標識21;51;61;71が有するかどうかを確立することを含み、該方法は、電子デバイス5が、該交通標識21;51;61;71の少なくとも一部分を表す画像データの一部分26を識別するステップと、該画像データの該一部分26の二次元スペクトル表現の係数32;72を計算するステップと、フーリエ空間31において1つの線33に沿って配置されているフーリエ空間座標に対して、該二次元スペクトル表現の該係数32;72を決定するステップであって、該線33は、フーリエ空間31において選択される方向を有する、ステップと、該決定された係数32;72に基づいて、該交通標識21;51;61;71上で直線に延びている該少なくとも1つのグラフィカル特徴22を該交通標識21;51;61;71が有するかどうかを確立するステップとを実行することを包含する、方法。項目2フーリエ空間31における上記線33の方向は、1つの方向23に基づいて選択され、上記少なくとも1つのグラフィカル特徴22が存在する場合、該少なくとも1つのグラフィカル特徴22が該1つの方向23に沿って上記交通標識21;51;61;71上に延びている、上記項目のいずれかに記載の方法。項目3上記少なくとも1つのグラフィカル特徴22が存在する場合、該少なくとも1つのグラフィカル特徴22は、上記交通標識21;51;61;71上で、画像空間における第1の方向に対してαの角度24を有する方向に直線に延び、フーリエ空間31における上記線33は、フーリエ空間における第1の方向に対してβの角度34を有し、フーリエ空間における該第1の方向は、画像空間における該第1の方向に関連付けられているスペクトル成分を表し、フーリエ空間31における該線33の該方向は、85°≦│β-α│≦95°であるように、特に88°≦│β-α│≦92°であるように、特に89°≦│β-α│≦91°であるように選択される、上記項目のいずれかに記載の方法。項目4上記二次元スペクトル表現の上記係数32;72を計算するために、二次元離散コサイン変換、二次元離散サイン変換または二次元離散フーリエ変換が、上記画像データの上記一部分に対して実行される、上記項目のいずれかに記載の方法。項目5画像空間における1つの線25;52,53;62~64に沿う位置で評価された上記画像データの上記一部分のラドン変換の値は、上記交通標識21;51;61;71上で直線に延びている上記少なくとも1つのグラフィカル特徴22を該交通標識21;51;61;71が有するかどうかを確立するために、上記決定された係数32;72に基づいて推定される、上記項目のいずれかに記載の方法。項目6画像空間における関数37;54,55;65~67は、上記交通標識21;51;61;71上で直線に延びている少なくとも1つのグラフィカル特徴22を該交通標識21;51;61;71が有するかどうかを確立するために、上記決定された係数32;72をフーリエ空間31から画像空間へ変換することによって計算される、上記項目のいずれかに記載の方法。項目7画像空間における上記関数37;54,55;65~67は、一次元逆離散コサイン変換、一次元逆離散サイン変換または一次元逆フーリエ変換を上記決定された係数32;72に対して実行することによって計算される、上記項目のいずれかに記載の方法。項目8上記交通標識21;51;61;71上で直線に延びている少なくとも1つのグラフィカル特徴22を該交通標識21;51;61;71が有するかどうかを確立するために、閾値比較が画像空間における上記関数37;54,55;65~67に対して実行される、上記項目のいずれかに記載の方法。項目9フーリエ空間31における少なくとも別の線35,36に沿って配置されているフーリエ空間座標に対する上記二次元スペクトル表現の係数を決定することをさらに包含し、上記交通標識21;51;61;71上で直線に延びている上記少なくとも1つのグラフィカル特徴22を該交通標識21;51;61;71が有するかどうかの確立することは、フーリエ空間31における上記線33に沿って配置されているフーリエ空間座標に対して決定された上記係数32;72に基づいて、かつ、フーリエ空間31における該少なくとも別の線35,36に沿って配置されているフーリエ空間座標に対して決定された係数に基づいて実行される、上記項目のいずれかに記載の方法。項目10上記決定された係数32;72に基づいて、上記交通標識21;51;61;71が制限終了標識であるかどうかを確立する、上記項目のいずれかに記載の方法。項目11上記交通標識21;51;61;71のさらなる分類のために、少なくとも1つの画像認識モジュールに対して上記画像データの上記一部分26を提供することをさらに包含し、該画像データの該一部分26が提供される該少なくとも1つの画像認識モジュールは、該交通標識21;51;61;71上で直線に延びている上記少なくとも1つのグラフィカル特徴22を該交通標識21;51;61;71が有するかどうかを確立することの結果に基づいて、複数の画像認識モジュールから選択される、上記項目のいずれかに記載の方法。項目12コンピュータ読み取り可能媒体であって、該コンピュータ読み取り可能媒体は命令を格納し、該命令は、電子デバイス2のプロセッサ4によって実行される場合、該電子デバイス2に、上記項目のいずれかに記載の方法を実行するように指令する、コンピュータ読み取り可能媒体。項目12aコンピュータプログラム製品であって、該コンピュータプログラム製品は、該コンピュータプログラム製品上に命令を格納し、該命令は、電子デバイス2のプロセッサ4によって実行される場合、該電子デバイス2に対して、上記項目のいずれかに記載の方法を実行するように指令する、コンピュータプログラム製品。項目13交通標識21;51;61;71を分類するデバイスであって、画像データを受信するように構成されている入力3と、該画像データを受信する該入力3に連結されている処理デバイス4とを備え、該処理デバイスは、該交通標識21;51;61;71の少なくとも一部分を表す該画像データの一部分26を識別することと、該画像データの該一部分26の二次元スペクトル表現の係数32;72を計算することと、フーリエ空間31における1つの線33に沿って配置されているフーリエ空間座標に対して、該二次元スペクトル表現の係数32;72を決定することと、該決定された係数32;72に基づいて、該交通標識21;51;61;71上で直線に延びている少なくとも1つのグラフィカル特徴22を該交通標識21;51;61;71が有するかどうかを確立することとを行うように構成されている、デバイス。項目14上記デバイス2は、上記項目のいずれかに記載の方法を実行するように構成されている、上記項目のいずれかに記載のデバイス。項目15車両のための運転者支援システムであって、上記項目のいずれかに記載の交通標識21;51;61;71を認識するためのデバイス2を備えている、運転者支援システム。摘要交通標識21上で直線に延びる少なくとも1つのグラフィカル特徴22を交通標識21が有するかどうかを確立するように構成される、方法およびデバイスが説明される。交通標識21の少なくとも一部分を表す画像データの一部分が識別される。画像データの部分の二次元スペクトル表現の係数32が計算される。二次元スペクトル表現の係数32は、フーリエ空間31における1つの線33に沿って配置されるフーリエ空間座標に対して決定される。決定された係数32に基づいて、交通標識21上で直線に延びる少なくとも1つのグラフィカル特徴22を交通標識21が有するかどうかが確立される。本発明の複数の実施形態は、添付の図面を参照してより詳細に説明される。好ましい実施形態の詳細な説明本発明の例示的実施形態は、以下の図面を参照して説明される。本発明が特定の実施形態に限定されないことは理解されるべきである。例示のために、いくつかの実施形態は、車両に搭載されて提供される運転者支援システムに関連して説明されるが、複数の実施形態に従う、方法およびデバイスはまた、デジタルマップを生成するための記録済み画像シーケンスの分析など他の分野の用途において実装され得る。さらに別に明確に述べられない限り、様々な実施形態の特徴は、互いに組み合わせられ得る。交通標識を分類する方法およびデバイスが提供される。方法およびデバイスは、交通標識が交通標識上で直線に延びる少なくとも1つのグラフィカル特徴を有するかどうかを確立するように構成される。限定するよりはむしろ例示のため、そのような交通標識の実例は、ドイツなど様々な国おける制限終了標識である。複数の実施形態に従って、画像データの一部分は、画像空間すなわち、座標として画素を有する空間からフーリエ空間すなわち、座標として、一組の周期的に変化する正規直交基底関数の空間周波数を有する空間への変換に従い得る。様々な実施形態に従う方法およびデバイスにおいて、画像データまたは画像データの一部分は、画像空間からフーリエ空間への変換を実行するなどの様々な演算に従う。画像データの各画素は、各画素に少なくとも1つの値を関連付ける。画像データは、二次元のデータフィールドまたはより詳細に以下に説明される演算に従い得る信号であると解釈され得る。例示のために、様々な演算が実行され得る画像データの画素に関連付けられる値は、グレースケール画像のグレースケール値であり得る。画像データが、各画素に対してカラー情報を有する場合、RGB、CMYKまたは類似のものなどのカラーモデルのカラー要素は、そのカラー要素に対して様々な演算が実行される前にグレースケールに変換され得る。代わりに、様々な演算はまた、カラーモデルのカラー要素の値のうちの1つに対して実行され得る。図1は、車両ボードネットワーク10に連結された運転者支援デバイス1の概略図を示す。運転者支援デバイス1は画像認識デバイス2を含み、画像認識デバイス2は本明細書に説明される方法のうちの任意の1つに従って交通標識を分類するように構成される。運転者支援デバイス1は、二次元2Dカメラ6と、三次元3Dカメラ7と、ユーザインタフェース8とをさらに含む。画像認識デバイス2、2Dカメラ6およびDカメラ7は、バス6を介して、互いにそして車両ボードネットワーク10に連結される。車両ボードネットワーク10は、車両の挙動に影響を及ぼすように適合される様々なコントローラまたは車両システム11、12を含み得る。コントローラまたは車両システム11、12の例は、アンチロックブレーキシステムABSと、牽引力制御システムPCSと、電子安定プログラムESPとを含む。2Dカメラ6は、運転者支援デバイス1が取り付けられた車両の環境の画像を捕獲するように適合される。2Dカメラは、電磁放射を受信し、車両の環境の画像を表す画像データを画像認識デバイス2に提供するように適合される電荷結合素子CCDセンサまたは別のセンサを含み得る。2Dカメラによって捕獲された画像は、複数の画素に関して、少なくとも、グレースケール情報または輝度情報に変換可能なグレースケール値またはカラー要素を含む。3Dカメラ7は、車両の環境の3D画像を捕獲するように適合される。3D画像は、3Dカメラ7の視界FOVの深度マップである。深度マップは、3D画像の画素にマッピングされる、3DカメラのFOVにおける複数の方向に対する距離情報を含み得る。3Dカメラ7は、2Dカメラ6のFOVとオーバーラップするFOVを有する。3Dカメラ7は、例えばフォトニックミキサデバイスPDMセンサなどの飛行時間TOFセンサを含み得る。運転者支援システム1は、交通標識に対応する、2Dカメラによって提供される画像データの一部分を識別する際に利用され得る3Dカメラ7を有するように示されるが、3Dカメラは、他の複数の実施形態において省略され得る。画像認識デバイス2は、バス9に連結されるインタフェース3を有し、2Dカメラ6から画像データ、および3Dカメラ7が備え付けられている場合、3Dカメラ7から3D画像データを受信する。画像認識デバイス2は、画像データを処理するように適合される1つ以上のプロセッサを含み得る処理デバイス4をさらに有する。画像認識デバイス2は、命令コードが格納され得る記憶媒体5をさらに有し、その命令コードは、処理デバイス4によって実行される場合、2Dカメラ6によって提供される画像データを処理デバイス4が処理するようにさせ、交通標識上で直線に延びる1つの線もしくはストライプまたは複数の線もしくはストライプなどの少なくとも1つのグラフィカル特徴を交通標識が有するかどうかを確立する。記憶媒体5は、例えば、CD-ROM、CD-R/W、DVD、持続型メモリ、フラッシュメモリ、半導体メモリ、またはハードドライブメモリであり得る。画像認識デバイス2は、処理デバイス4が、動作時、2D画像を表す画像データを受信し、画像データを処理し、交通標識の少なくとも一部分を表す画像データの一部分を識別し、交通標識が交通標識上で直線に延びる1つまたは複数のグラフィカル特徴を含むかどうかを確立するように構成される。処理デバイス4は、画像データの部分の二次元スペクトル表現を計算するために、画像データの部分において変換を実行するように構成され得る。変換は、例えば、離散コサイン変換、離散サイン変換または離散フーリエ変換であり得る。処理デバイス4は、離散フーリエ変換アルゴリズムなどの高速アルゴリズムを用いて変換を計算するように構成され得る。処理デバイス4は、フーリエ空間において1つまたは複数の線に沿って、スペクトル表現、すなわちスペクトルドメインに変換される画像データの部分の係数を評価するように構成され得る。処理デバイス4は、交通標識の少なくとも一部分を表す画像データの一部分を識別するために、形状認識が実行され得るように構成され得る。一実装において、画像データにおける循環を有する交通標識を識別するために循環ハフ変換が実行され得る。別の実装において、3Dカメラ7によって提供される3D画像データは、交通標識を識別するために利用され得る。3D画像データは、深度マップを含み、それによって、車両の環境のセグメンテーションを提供する。3Dカメラ7によって提供される3D画像データは、2Dカメラ6によって提供される画像データにおいて交通標識に対応する大きさおよび/または形状を有する本質的に平面の物体を識別するために評価され得る。処理デバイス4は、画像データの部分の二次元のスペクトル表現を計算するために、離散コサイン変換が計算されるように構成され得る。ここで、un1,n2は、画像空間において座標n1,n2を有する画素に関連付けられる、例えばグレースケール値などの値を表し、N1は、第1の空間方向での画像データの部分における全画素数を表し、N2は、第1の空間方向に直交する第2の空間方向での画像データの部分における全画素数を表し、k1およびk2は、0≦k1≦N1-1かつ0≦k2≦N2-1で、式1におけるスペクトル表現のコサイン基底関数の空間変動周波数を表し、そしてUk1,k2は、x1軸およびx2軸にそれぞれ沿う空間周波数k1およびk2に関連付けられるコサイン関数における空間表現の係数である。離散コサイン変換の他の変数が公知であり、これらもまた用いられ得る。代わりにまたはさらに、処理デバイス4は、画像データの部分の二次元のスペクトル表現を計算するために、離散フーリエ変換が計算されるように構成され得、ここで、Uk1,k2は、x1軸およびx2軸にそれぞれ沿う空間周波数k1およびk2に関連付けられる虚引数imaginaryargumentを有する指数関数における空間表現の係数である。式2における他のすべての変数は、式1を参照して説明されるように定義される。処理デバイス4は、交通標識が交通標識上で直線に延びる1つまたは複数のグラフィカル特徴を有するかどうかを確立するために、スペクトル表現Uk1,k2の係数は、フーリエ空間において線に沿って位置を定められるk1,k2の値に対して分析されるように構成され得る。一実装において、処理デバイス4は、0≦k1≦N1-1およびに対する係数Uk1,k2を分析するように構成され得、ここで、pおよびqは、フーリエ空間における線であって、それに沿ってUk1,k2が評価される、フーリエ空間における線を特徴とする有理値である。ここで、floorは、floor関数を示す。別の実装において、処理デバイス4は、0≦k1≦N1-1およびに対する係数Uk1,k2を分析するように構成され得、ここで、pおよびqは、フーリエ空間における線であって、それに沿ってUk1,k2が評価される、フーリエ空間における線を特徴とする有理値である。ここで、ceilingは、ceiling関数を示す。画像空間座標の有限数に関して、上記に示されるように定義されるk2の値は、0≦k2≦N2-1を満たすために、N2の倍数の減法によって0~N2-1の範囲のドメインに変換される必要があり得ることは理解される。そのような技術は画像認識の分野において周知であるので、詳細な説明は省略され得る。フーリエ空間における線であって、その線からスペクトル表現Uk1,k2の係数がさらなる分析のためにとられる、線、すなわちパラメータpおよびqは、交通標識が街路に対して正しく配向されているとき、交通標識上で直線に延びるグラフィカル特徴の公知の配向に基づいて選択され得る。例示のために、画像空間座標系において交通標識全体にわたり傾きp’で延びる1つまたは複数の線を交通標識が有するか否かを確立することによって交通標識を分類することが所望される場合、パラメータpおよびqは、p=-1/p’およびq=0またはq=N2-1であるように選択され得る。すなわち、フーリエ空間における線は、実空間におけるゆっくり変化する関数に関連付けられるフーリエ空間における点を通過し、画像空間における交通標識上でグラフィカル特徴が延びる方向に線が本質的に直交するように配向されるように選択され得る。図10を参照してさらに説明されるように、フーリエ空間における線のそのような選択に関して、例えば一次元逆離散コサイン変換IDCTまたは一次元逆離散フーリエ変換を用いて、フーリエ空間における線に沿って位置を決められるk1,k2を有する値Uk1,k2をフーリエ空間から戻るように画像空間に変換することによって、画像空間における、結果として生じる関数は、画像データの部分のラドン変換に対する推定を提供する。そのような実装において、交通標識上で直線に延びる特徴を交通標識が有するかどうかについての判定は、フーリエ空間における線に沿って配置される点に対するフーリエ係数に基づくが、フーリエ空間における線からずれた点に関連付けられるフーリエ係数とは関係がない。さらなる例示のために、図2Aに例示されるドイツにおける制限終了標識の場合のように、第1の画像空間座標軸に対して45°の角度で延びる複数の線を交通標識が有するか否かを確立することによって交通標識を分類することが所望される場合、第1のフーリエ空間座標軸に対して135°に配向される線に沿って位置を定められるk1,k2の値に関連付けられるスペクトル表現Uk1,k2=N2-1-k1の係数が分析され得る。処理デバイス4は、例えば一次元逆離散コサイン変換IDCTまたは一次元逆離散フーリエ変換を用いて、フーリエ空間から画像空間にUk1,k2=N2-1-k1を変換するように構成され得る。画像空間における結果として生じる関数は、交通標識上で45°の角度で交通標識上で延びる1つまたは複数の線を示す顕著なディップまたはピークを示す存在する場合。処理デバイス4はまた、交通標識上で直線に延びる、線またはストライプなどの1つまたは複数のグラフィカル特徴を交通標識が有するかどうかを判定するために、2つ以上の異なる線に位置を定められるk1,k2の値に対するスペクトル表現Uk1,k2の係数が分析され得るように構成され得る。それによって、交通標識は、交通標識上で異なる方向に直線に延びるグラフィカル特徴を有する様々な部類の交通標識に従って分類され得る。運転者支援システム1の画像認識デバイス5は、交通標識上で所定の方向に延びる複数の線を交通標識が有するか否かに従って、処理デバイス4が画像データをさらに分析するように構成され得る。例示のために、交通標識が制限の終了標識であると確立された場合、画像データは、例えば、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークまたはAdaboostアルゴリズムなどの分級機に提供され得、交通標識がどのタイプの制限終了標識であるかを識別し得る。一実装において、処理デバイス4は、制限終了標識が特定の速度制限の終了またはすべての制限の終了を指示するかどうかを判定するように構成され得る。処理デバイス4によって実行されるさらなる分析はなおも、交通標識が交通標識上に直線に延びる1つまたは複数のグラフィカル特徴を有するかどうかを確立するように決定された画像データの部分のスペクトル表現に基づき得る。運転者支援システム1の画像認識デバイス5は、画像認識処理の結果によって信号がユーザインタフェース8に出力されるように構成され得る。例示のため、ユーザインタフェース8が現在の速度制限が示される表示を含む場合、画像認識デバイス5は、制限終了標識が検出されたことを指示する情報をディスプレイコントローラに提供し得る。この情報に応答して、ディスプレイコントローラは、ユーザインタフェース8を介して速度制限情報出力を更新し得る。図2~図5を参照すると、画像認識2の処理デバイス4の動作は、例示的交通標識を参照してより詳細に説明される。図2Aは、交通標識21を表す画像データを例示する。限定するよりはむしろ例示のため、ドイツにおいて用いられているような、全制限終了交通標識が、図2Aに例示される。交通標識21は、交通標識上で方向23に延びる複数のストライプ22を有する。交通標識が街路に対して交通標識の従来の配向を有する場合、方向23は、画像空間において24に示されるように正の横軸に対して45°の角度αを囲む。角度αは、第1の画像空間座標軸によって囲まれる角度であり、方向であって、その方向に沿って交通標識上のグラフィカル特徴が直線に延び、画像空間座標系の象限IおよびIV上半分平面にある、方向である。図2Bは、交通標識の内部に対応する画像データ26の一部分を示す。交通標識および交通標識の内部の一部分は、例えば、3Dカメラ7によって提供される3D画像データに基づく循環ハフ変換または画像セグメンテーションを用いて画像データにおいて識別され得る。画像データがカラー情報を含む場合、画像データは、グレースケール表現に変換され得るが、グレースケール表現に変換される必要はない。図2Bに示される複数の線は、例えば、関数で表され得、離散ディラックのδ関数は指数が0である場合1の値を有し、そうでない場合0の値を有し、ここで、aはx2方向における隣接する線間の間隔を示す。画像データの部分26は、N1画素がx1方向およびN2画素がx2方向である長方形を有するように選択され得る。画像データの部分26は、N1=N2である正方形を有するように選択され得る。図3は、フーリエ空間31において示されるグレースケール表現において、図2Bの画像データの部分26のスペクトル表現の係数Uk1,k2の絶対値を例示する。図3において、離散フーリエ変換によって決定される係数の絶対値│Uk1,k2│が例示される。図3のグレースケール表現において、大きい値は暗い色で示され、一方、0の値は白で示される。フーリエ空間31における係数の表現において例示されるように、有意のスペクトル重みは、画像データにおける複数のストライプ22の方向に対して本質的に垂直の方向に直線に延びるフーリエ空間の領域32においてのみ見出される。従って、係数Uk1,k2は、フーリエ空間における線33に沿って配置されるk1,k2の値、例えばk2=N2-1-k1に対してさらに分析され得る。フーリエ空間における線33は、方向23であって、その方向に沿ってストライプ22が画像空間における交通標識上において延びる、方向23に対して本質的に垂直であるように選択される。図3に例示されるように、線33は角度βを囲み、角度βはフーリエ空間における正のk1軸に対して34で示される。角度βは、フーリエ空間における正のk1軸とフーリエ空間座標系の象限IおよびIVにおける線33と間で測定される。フーリエ空間における線33は、85°≦│β-α│≦95°、特に88°≦│β-α│≦92°、特に89°≦│β-α│≦91°、特にであるように、方向を有する。図3は、フーリエ空間における1つの線33であって、その線33からさらなる分析のためにスペクトル表現の係数がとられる、線33を示すが、交通標識上で第1の方向に直線に延びる少なくとも1つのグラフィカル特徴が交通標識にあるかどうか、そして交通標識上で第1の方向とは異なる第2の方向に直線に延びる少なくとも1つのグラフィカル特徴が交通標識にあるかどうかを識別することが望まれ得る。さらに、例えば道路面に対して交通標識上のグラフィカル特徴の方向は交通標識が完璧に配向されている場合、理論的に知られ得るが、道路側からのカメラ6の様々な距離、画像獲得の光学的不完全さ、または交通標識自体の不正確な位置決めは、画像データにおける交通標識の画像の角度が変化するという影響を有し得る。そのような状況においてでさえ交通標識が1つ以上の直線に延びるグラフィカル特徴を有するかどうかを確立することが望まれ得る。複数の実施形態において、スペクトル表現の係数は、フーリエ空間における1つの線のみならず複数の線に沿って配置される空間周波数の値k1,k2に対してさらに分析され得る。図4は、図2Bの画像データの部分26の離散フーリエ変換の係数の絶対値を概略的に例示するフーリエ空間31のグラフィカル表現である。フーリエ空間におけるさらなる線35および36が概略的に例示され、線35および36からスペクトル表現の係数がさらなる分析のためにとられ得る。例示のために、フーリエ空間における線35は、0≦k1≦N1-1でk1,k2=k1によって与えられ、フーリエ空間における線36は、0≦k2≦N2-1で0,k2によって与えられる。例示のために、フーリエ空間における線35のほとんどに沿って小さいスペクトル重みしかないので、処理デバイス4は、画像データの部分が画像データの部分26において135°の角度で、すなわちフーリエ空間における線35の方向に対して垂直に、直線に延びるグラフィカル特徴を有しないことを確立し得る。同様に、フーリエ空間における線36のほとんどに沿って小さいスペクトル重みしかないので、処理デバイス4は、画像データの部分が画像データの部分26において水平の方向に、すなわちフーリエ空間における線36の方向に対して垂直に、直線に延びるグラフィカル特徴を有しないことを確立し得る。代わりにまたはさらに、交通標識上で直線に延びる特徴があるかどうかを確立するように評価されるスペクトル表現の係数は、画像空間におけるグラフィカル特徴の予期される方向に対して垂直に延びる、フーリエ空間における線33から小さい角度、例えば5°以下だけ角度がずれている線からとられ得る。そのような線に沿って配置される空間周波数で評価されるスペクトル表現の係数を分析することは、交通標識が交通標識の理論的に予期される配向に対して角度がずれている場合、分類することを助け得る。図5は、画像空間における関数37のグラフィカル表現である。関数fXは、スペクトル表現の係数を変換することによって得られ、フーリエ空間における線に沿って空間周波数k1,k2の値に対して決定され、画像空間に戻る。画像空間における関数37は、例えば、一次元逆離散フーリエ変換、一次元逆離散コサイン変換または一次元逆離散サイン変換を実行することによって処理デバイス4により計算され得る。画像空間における関数37は、顕著なディップ38を明示する。関数37におけるディップ38は、画像データにおけるグラフィカル特徴の方向23に沿い、画像データの部分26におけるグラフィカル特徴26の方向に対して垂直に延びる線25に沿った様々な位置に対して計算される線積分が、積分がグラフィカル特徴22のうちの1つに沿って、すなわち平行な5つのストライプのうちの1つに沿って実行されるとき顕著な特徴を明示することを示す。フーリエ空間から、画像空間において関数fXを計算するために用いられる画像空間に戻る変換の特定の実装によって、fXにおけるピークまたはディップの数および位置は、必ずしも、最初の画像データにおける直線に延びるグラフィカル特徴の数および位置と1対1の対応でなければならないということではない。しかしながら、ピークまたはディップなどの顕著な特徴は、fXにおいて識別され得、その顕著な特徴は、1つまたは複数の直線に延びるグラフィカル特徴が画像データの部分、すなわち交通標識に存在していることを処理デバイス4が確立することを可能にし、1つまたは複数の直線に延びるグラフィカル特徴は、フーリエ空間このフーリエ空間からスペクトル表現の係数がfXを計算するために取られたにおける方向に相互に関係する、画像空間における方向に沿って延びる。処理デバイス4は、交通標識が交通標識上で所定の方向に直線に延びるグラフィカル特徴を有する交通標識の部類に入るかどうかを確立するためにfXに対する閾値比較を実行するように構成され得る。例示のために、閾値38との比較が実行され得る。fXがXの少なくともいくつかの値に対して、すなわち少なくともいくつかの画像空間座標に対して閾値38より小さい場合、処理デバイス4は、交通標識が交通標識上で所定の方向に直線に延びるグラフィカル特徴を有する交通標識の部類に入ると確立し得る。図6は、一実施形態に従う方法のフロー図である。概して41で示される方法は、図1の運転者支援デバイス1の画像認識デバイス2によって実行され得る。この方法において、交通標識の分類が実行される。交通標識を分類することは、交通標識が交通標識上で直線に延びる少なくとも1つのグラフィカル特徴を有するかどうかを確立することを含む。42で、画像データが検索される。画像データは、運転者支援デバイス1の2Dカメラ6などの2Dカメラから検索され得る。代わりにまたはさらに、画像データは、例えば記録済み画像を自動的に評価する場合、記憶媒体から検索され得る。43で、交通標識を表現する画像データの一部分が識別される。交通標識を表現する部分は、適した画像セグメンテーション方法を使用して識別され得る。例示のために、円形の交通標識がその交通標識上で直線に延びる少なくとも1つのグラフィカル特徴を有するかどうかを確立することによって交通標識を分類することが所望される場合、43で識別することは、循環ハフ変換を計算することを含む。代わりにまたはさらに、画像データの部分を識別することは、例えば運転者支援デバイス1の3Dカメラ7など、3Dカメラによって提供される3D画像データに基づき得る。44で、画像データの部分の2次元スペクトル表現の係数が計算される。二次元スペクトル表現を計算することは、二次元離散フーリエ変換、二次元離散コサイン変換または二次元離散サイン変換を計算することを含み得る。45で、スペクトル表現の係数は、フーリエ空間における1つの線に沿って位置を定められるフーリエ空間座標に対して決定される。44で係数が前もって計算されているとき、45での決定は、スペクトル表現の係数を識別することによって実装され得、スペクトル表現のこれらの係数は、フーリエ空間における1つの線に沿って位置を定められる、フーリエ空間における所定の座標に関連付けられる。スペクトル表現の係数は、フーリエ空間において予め決定される方向を有する1つの線に沿って配置される、フーリエ空間における座標に対して決定され得る。フーリエ空間において予め決定される方向は、方向であって、少なくとも1つのグラフィカル特徴が存在する場合に交通標識上に有する、方向に基づいて決定される方向であり得る。代わりにまたはさらに、フーリエ空間において予め決定される方向は、互いに異なる複数の予め決定される方向のうちの1つであり得る。これらの複数の予め決定される方向は、これらの複数の予め決定される方向に沿ったフーリエ空間座標に対するスペクトル表現の係数に基づいて、交通標識が交通標識上で複数の異なる方向のうちの一方向に直線に延びる少なくとも1つのグラフィカル特徴を有する交通標識の部類に属するかどうかが確立され得るようなものであり得る。46で、画像空間における関数は、フーリエ空間座標に関連付けられるスペクトル表現の係数に基づいて計算され、このフーリエ空間座標は、フーリエ空間における1つの線に沿って配置される。スペクトル表現を計算するために、係数の一次元変換が計算され得る。例示のために、係数は変換に従い得、この変換は、一次元逆離散フーリエ変換、一次元逆離散コサイン変換または一次元逆離散サイン変換である。画像空間における関数を計算するために46で用いられる変換は、2次元スペクトル表現を計算するために44で用いられる変換の、一次元においてではあるが、逆であり得る。47で、フーリエ空間における少なくとも1つの他の線に対して係数が決定されるべきであるかどうかが判定される。この場合、他の線は48で選択され、方法は45に戻る。49で、交通標識が交通標識上で直線に延びる少なくとも1つのグラフィカル特徴を有するかどうかが確立される。49での確立は、46で決定される画像空間における単数または複数の関数に基づいて実行され得る。49での確立は、画像空間における単数または複数の関数が関数値において1つまたは複数の顕著な変化を有するかどうかを判定することを含み得る。閾値比較は、46で決定される関数のうちのそれぞれに対して、関数が、予め決定された閾値よりも小さいかまたは大きい少なくともいくつかの関数値を有するかどうかを確立するように、それぞれ実行され得る。関数値において顕著な変化が生じる位置は、既知の交通標識において予期される線の位置に対して比較され得る。さらなるステップが方法に含まれ得る。例示のために、画像空間に戻る一次元変換が計算される前に、フィルタリングがフーリエドメインにおいて実行され得る。フィルタリングは、ぼやけを補償するために実行され得る。フィルタリングは、44で計算される2二次元スペクトル変換に対して、または、45で決定される、フーリエ空間における線に沿う係数に対して実行され得る。|f|-rampフィルタが使用され得る。さらなる例示のために、閾値比較が実行される前に、49で計算される画像空間における関数に対して、正規化が適用され得る。49で計算される関数は、閾値比較を実行する前に、正規化される関数が1の最大値を有するように正規化され得る。図7~図9を参照すると、複数の実施形態に従う、方法およびデバイスは、例示的交通標識に関連してさらに説明される。図7Aは、ドイツにおいて使用されているような制限終了標識51を例示する。図7Bは、交通標識51を表す画像データに図6の方法を適用することによって決定されている、画像空間における関数54、55を示す。関数54は、画像データの一部分に対して二次元離散コサイン変換を実行すること、k1軸に対して135°に向けられる1つの線に沿って配置されるフーリエ空間座標に対する係数Uk1,k2を決定すること、および画像空間に戻るそのように決定された係数に対して一次元逆離散コサイン変換を実行することによって決定される。関数55は、k1軸に対して0°つまり、k1軸に平行に向けられる1つの線に沿って配置されるフーリエ空間座標に対する係数Uk1,k2を決定すること、および画像空間に戻るそのように決定された係数に対して一次元逆離散コサイン変換を実行することによって決定される。関数54は、顕著なディップ56を示す。関数55は、類似の挙動を示さない。関数54と関数55を比較することによって、交通標識が、図7A中の52で示される線に対して垂直に延びる線を有するが、交通標識上で図7A中の53で示される線に対して垂直の方向に直線に延びる線を有さないことが確立され得る。図7Bにおいて理解され得るように、スペクトル表現の係数を計算するために画像データの部分に対して実行される変換の特定の実装に依存して、および逆の一次元変換に依存して、画像空間における関数54における顕著なピークまたはディップの数および位置は、画像データにおいて直線に伸びるグラフィカル特徴の数および位置と常に同一である必要はない。特に、コサイン変換またはサイン変換が用いられる場合、オリジナルデータと比較していくらかの情報が失われ得、このことは、画像データに存在する各線が関数fXにおける別個のピークまたはディップとして識別され得るのではないという効果を有し得る。しかしながら、所定の方向を有するこのようなグラフィカル特徴の有無は、画像空間における関数54に基づいて確立され得る。図7Cは、画像空間における関数57を示し、関数57は、フィルタリングおよび正規化が利用される場合、交通標識51を表す画像データに対して図6の方法を適用することによって決定されている。より詳細には、ぼやけ効果を取扱うために、例示の関数57は、k1軸に対して135°に向けられる1つの線に沿って配置されるフーリエ空間座標に対する係数Uk1,k2に対して|f|-rampフィルタを適用することによって、フィルタされた係数を画像空間に変換することによって、および、画像空間における関数fXの最大値が1であるように結果を正規化することによって計算されている。フィルタリングは、fXにおける顕著な変動を抑制するが、図7Aに示される線52に対して垂直に延びる5つのストライプは、59で示されるように、fXが少なくとも一領域において小さな値を有することを生じさせる。画像空間における関数fXの値は閾値58と比較され得、これにより、交通標識51が、図7Aに示される線52に対して垂直に向けられた直線に延びる特徴を有するかどうかを確立する。図8Aは、ドイツにおいて使用されているような追越し禁止終了標識61を例示する。グレースケールの反転が画像データに対して実行されており、白色が高いグレースケール値に関連付けられる。図8Bは、画像空間における関数65~関数67を示し、これらの関数は、交通標識61を表す画像データに対して図6の方法を適用することによって決定されている。関数65は、画像データの部分に対して二次元離散フーリエ変換を実行すること、k1軸に対して135°に向けられる1つの線に沿って配置されるフーリエ空間座標に対する係数Uk1,k2を決定すること、および画像空間に戻るそのように決定された係数に対して一次元逆離散フーリエ変換を実行することによって決定される。関数66は、k1軸に対して90°つまり、k2軸に平行に向けられる1つの線に沿って配置されるフーリエ空間座標に対する係数Uk1,k2を決定すること、および画像空間に戻るそのように決定された係数に対して一次元逆離散フーリエ変換を実行することによって決定される。関数67は、k1軸に対して0°つまり、k1軸に平行に向けられる1つの線に沿って配置されるフーリエ空間座標に対する係数Uk1,k2を決定すること、および画像空間に戻るそのように決定された係数に対して一次元逆離散フーリエ変換を実行することによって決定される。関数65は、画像データの部分61における線の数および位置に対応する数および位置を有する顕著なピーク68を示す。関数66および関数67はまた、交通標識におけるグレーの車のシンボルの存在に起因して、いくつかの変動を示すが、関数65と同様の顕著なピークを示さない。関数65を関数66および関数67と比較することによって、交通標識が、図8A中の62で示される線に対して垂直に延びる線を有するが、交通標識上で図8A中の63および64で示される線に対して垂直の方向に直線に延びる、同程度の輝度および長さの線がないことが確立され得る。図9は、ドイツにおいて使用されているような色反転された制限終了標識71に対して離散二次元フーリエ変換を実行することによって得られる係数の絶対値|Uk1,k2|を例示する。画像空間座標系は、画像空間座標系の原点が制限終了標識71の左上隅にくるように選定されており、これによって、5つのストライプは、正のx1軸に対して135°の角度で延びる。図9において理解され得るように、フーリエスペクトル表現の有意のスペクトル重みは、フーリエ空間における線k1=k2に沿って集中し、ここで、|Uk1,k2|は高い値を有する。フーリエ空間における線k1=k2に沿ってスペクトル表現の係数を分析することによって、ひいては、正のx1軸に対して135°の角度で延びる1つまたは複数のグラフィカル特徴を交通標識が有するかどうかが判定され得る。図2~図5および図7~図9を参照して、方法およびデバイスの動作が例示的交通標識に関連して説明されてきたが、これらの方法およびデバイスは、概して、交通標識が交通標識上で直線に延びる1つまたは複数のグラフィカル特徴を有するかどうかを確立するために利用され得る。図10を参照してより詳細に説明されるように、これらの方法およびデバイスは、フーリエ空間における1つの線に沿ってフーリエ空間座標に対するスペクトル表現の係数を分析するように構成され得る。図10Aは、交通標識上のグラフィカル特徴を表す二次元関数ux1,x2の概略的な例示81を示す。二次元フーリエ変換を実行することによって、ux1,x2のスペクトル表現は、そのフーリエ変換Uk1,k2によって提供される。フーリエ変換Uk1,k2は、フーリエ空間における1つの線に沿って評価され得る。フーリエ空間における1つの線であって、k1軸に対してφの角度を有し、k1,k2=0,0を通過する線に沿ってフーリエ変換Uk1,k2が評価されると仮定して、その線のフーリエ空間座標は、k1,k2=kcosφ,sinφのようにパラメータ化され得る。φの所定値に対して、この関数はまた、Upk,φとしても参照され得る。投影切断面定理projection-slicetheoremとしても参照される、いわゆる中央断面定理centralslicetheoremに従って、実空間つまり画像空間に戻るそのように決定された関数Upk,φの逆フーリエ変換は、ux1,x2のラドン変換を表す関数upR,φを与え、ここで、RおよびTは、x1-x2軸系に対して回転されている画像空間座標系を定義し、ただし、R=cosφx1sinφx2およびT=cosφx2-sinφx1、および、ここで、uφR,T=ucosφR-sinφT,sinφR-cosφT5である。図10Bを参照すると、R軸82およびT軸が概略的に示されている。式4および式5から導かれ得るように、upR,φは、R軸82上の一点上への線積分を表し、このR軸82上の一点は、T軸に対して平行かつ当該R軸上の一点を通過する、1つの線に沿ってとられる。つまり、upR,φは、R軸82上への関数ux1,x2の射影を表す。例えば、R軸上の点R083でとられるupR0,φは、線84に沿ってのux1,x2に対する線積分に等しい。定義上、upR,φは、ux1,x2のラドン変換を表す。図10Cは、T方向に沿ったこの平行射影を例示する。明確化のために、R軸は、画像空間座標系の原点からずれて示されている。図10Cに概略的に例示される破線に対してそれぞれとられるux1,x2に対する線積分は、85で例示される関数upR,φを提供し、この関数は、フーリエ空間における1つの線に沿って評価されるux1,x2の二次元フーリエ変換から決定され得る。線積分が、交通標識上で直線に、かつ射影Tの線に対して平行な方向に延びるグラフィカル特徴に沿ってとられる場合、線積分は、顕著なピークまたはディップを明示する。その結果、このような直線に延びるグラフィカル特徴は、式4に従って計算される関数upR,φから決定され得る。上記で説明されてきたように、直線に延びるグラフィカル特徴が交通標識上に存在するかどうかを確立するために、式4に示されるフーリエ変換の代わりに、コサイン変換またはサイン変換が用いられ得、結果として生じる画像空間関数はなおも、ラドン変換においてピークまたはディップが見出されるように、ピークまたはディップを明示する。上記の式4に関連して言及された中央断面定理は、例えば、ラドン変換が、ux1,x2と、図10Bに示されるディラックの線Diracline82に関連付けられるディラックのデルタ関数との畳み込みであると考えられ得るという事項から、導出され得るということが理解される。フーリエ空間において、これらの2つの画像空間関数の畳み込みは、フーリエ変換の積に換言される。線82に対応するディラックの線Diraclineのフーリエ変換は、再びディラックの線Diraclineであり、それゆえ、ux1,x2のラドン変換は、upk,φに対して、フーリエ空間から画像空間への一次元変換を実行することによって決定され得る。これらの方法およびデバイスにおいて、交通標識の分類は、交通標識が、交通標識上で直線に延びるグラフィカル特徴を有する交通標識の部類に属するか否かが確立された後、継続し得る。図11は、概して91で示される一実施形態に従う方法のフロー図である。この方法は、上述された任意の実施形態に従う運転者支援デバイスによって実行され得る。92で、交通標識上で直線に延びる少なくとも1つのグラフィカル特徴を交通標識が有するかどうかが確立される。92での確立は、所定の一方向または複数の所定の方向のうちの一方向に沿って延びるグラフィカル特徴を有する交通標識のみが識別されるように実装され得る。92での確立は、例えば、図6を参照して説明された方法のうちの1つを使用して実装され得る。交通標識上で所定の一方向または複数の所定の方向のうちの一方向に直線に延びる少なくとも1つのグラフィカル特徴を交通標識が有することが92で確立される場合、93で、画像データの部分は、第1の画像認識モジュールまたは分級機に提供される。交通標識上で所定の一方向または複数の所定の方向のうちの一方向に直線に延びる少なくとも1つのグラフィカル特徴を交通標識が有さないことが92で確立される場合、94で、画像データの部分は、第1の画像認識モジュールまたは分級機とは異なる第2の画像認識モジュールまたは分級機に提供される。第1の画像認識モジュールおよび第2の画像認識モジュールは、それぞれ、交通標識のさらなる分類を実行するように構成される。第1の画像認識モジュールおよび第2の画像認識モジュールは、それぞれ、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、またはAdaboostアルゴリズムを使用して実装され得る。第1の画像認識モジュールおよび第2の画像認識モジュールは、評価される特徴属性に関して、および/または、画像認識モジュールの特定の実装に関して、互いに異なり得る。画像データの部分のさらなる分類は、93または94のそれぞれで、スペクトル表現の係数のうちの少なくとも1つに基づき得、この少なくとも1つの係数は、前もって92で計算されている。92で決定されるように、例えば離散コサイン変換または離散フーリエ変換などによって決定されるスペクトル表現の係数は、93および94での分類において使用され得る特徴属性である。95で、運転者支援デバイスにおける作用は、93または94のそれぞれで実行されるさらなる画像認識の結果に基づいて初期化され得る。本発明の複数の実施形態が図面を参照して説明されてきたが、様々な改変および変更が他の実施形態において実装され得る。例示のために、フーリエ変換または離散フーリエ変換を実行することによって画像データの一部分のスペクトル表現を決定する、方法およびデバイスが説明されたが、スペクトル表現の係数を決定するために、離散コサイン変換などの他の変換が他の実施形態において利用され得る。さらなる例示のために、フーリエ空間における線であって、その線からスペクトル表現の係数がとられる線は、フーリエ空間における一点であって、スペクトル分解のゆっくり変化する基底関数に関連付けられる一点を通過するように示されたが、フーリエ空間における線はまた、例えば、1つまたは複数の破線状のストライプであって、それぞれ所定の周期性を明示するストライプを交通標識が交通標識上に有するかどうかを確立するために、そのような一点からずれることがあり得る。本発明の実施形態は、車両に搭載されて実行される画像認識において有利に利用され得ることが予期されるが、適用分野はそれに限定されない。むしろ、本発明の実施形態は、交通標識を分類することが望ましくまたは必要である、任意のシステムまたは用途において使用され得る。"