コンピュータにより実行される、ステレオカメラシステムから取得された2つの画像パッチ間の類似性を比較する方法であって、それぞれが少なくとも一つの画像パッチを供給する少なくとも2つの視覚センサから、少なくとも2つの画像パッチを受信するステップと、受信した画像パッチを比較するステップとを有し、前記比較するステップは、各画像パッチから複数の対応関係にある部分画像ペアを抽出するステップと、すべての前記部分画像ペア間で正規化局所類似度スコアを算出するステップと、すべての前記部分画像ペア間の前記正規化局所類似度スコアを総和を計算して総マッチングスコアを算出するステップと、前記総マッチングスコアを画像パッチの類似度指標として用い、前記総マッチングスコアに基づき、対応関係を持つ類似画像パッチを決定するステップと、を有する方法。コンピュータにより実行される、画像パッチ間の類似性を比較する方法であって、それぞれが少なくとも一つの画像パッチを供給する少なくとも2つの画像供給源から、少なくとも2つの画像パッチを受信するステップと、受信した画像パッチを比較するステップとを有し、前記比較するステップは、各画像パッチから複数の対応関係にある部分画像ペアを抽出するステップと、すべての前記部分画像ペア間で正規化局所類似度スコアを算出するステップと、すべての前記部分画像ペア間の前記正規化局所類似度スコアを総和を計算して総マッチングスコアを算出するステップと、前記総マッチングスコアを画像パッチの類似度指標として用いるステップと、を有する方法。各画像パッチの前記部分画像が互いに重なり合っている、請求項2に記載の方法。前記正規化局所類似度スコアを計算するステップは、前記各部分画像の平均と標準偏差を算出するステップと、正規化相互相関係数を算出するステップと、を有し、正規化相互相関NCC、及び/又は、加重ウィンドウを使用する加重NCCを用いて、前記正規化局所類似度スコアを計算する、請求項2又は3に記載の方法。一の画像パッチを、リストされた他の画像パッチと比較することにより、最も類似度の高い画像パッチを特定する、請求項1乃至4のいずれかに記載の方法。前記少なくとも2台の画像供給源は少なくとも2台のカメラであり、一方のカメラ画像からの前記画像パッチを、他方のカメラ画像からの前記画像パッチと比較して、対応関係を持つ画像パッチを特定する、請求項1乃至6のいずれかに記載の方法。視差に基づく奥行き値が、前記算出したパッチ類似度を用いて推定される、請求項1乃至6のいずれかに記載の方法。前記画像パッチは、ロボット又は自動車に搭載された1台又は複数台のカメラから抽出される、請求項1乃至8のいずれかに記載の方法。正規化局所類似度スコアが、局所マッチング指標を与えるNCCマッチングによって算出され、前記総マッチングスコアは、前記局所マッチング指標を使用して算出され、前記総マッチングスコアの算出により局所計算から生じる雑音が抑制される、請求項1乃至9のいずれかに記載の方法。前記総マッチングスコアが、局所マッチングスコアの平均化、加重平均化、勝者独り勝ち選択、又は、メジアン選択により算出される、請求項1乃至9のいずれかに記載の方法。前記画像パッチは任意のデータベクトルである、請求項1乃至11のいずれかに記載の方法。前記画像パッチは、数値が付された個別の要素で構成される、請求項1乃至11のいずれかに記載の方法。前記個別の要素に付された数値は、グレイスケールで表わした画素値である、請求項12に記載の方法。前記画像パッチは、複数の層又は複数の次元で構成される、請求項1乃至13のいずれかに記載の方法。前記画像パッチは、RGB画像パッチである、請求項1乃至14のいずれかに記載の方法。前記少なくとも2台の画像供給源は、一つのカメラから異なる時刻に取得した画像である、請求項1乃至15のいずれかに記載の方法。ある時刻における前記画像パッチを、他の時刻における画像パッチと比較して、対応関係を持つ画像パッチを特定する、請求項16に記載の方法。前記算出されたパッチ類似度が、画像パッチに基づく動き推定に用いられる、請求項1乃至17のいずれかに記載の方法。一方の画像供給源は、データベース及び/又はメモリからロードされる、物体を描写したテンプレート画像パッチであり、該テンプレート画像パッチと第2又は別の画像供給源から抽出された画像パッチとを比較して、前記画像内の物体を特定する、請求項1乃至18のいずれかに記載の方法。物体の時間変化を追跡するため、物体追跡手法と同様の予測と確認を繰り返し実行する時間的フレームワークを備えたシステムに組み込まれ、予測関数により取得され選択された画像パッチ集合に限定して類似度計算を実行する、請求項1乃至19のいずれかに記載の方法。平均化処理とフィルタリング処理とが、分離可能なフィルタ及び/又はボックスフィルタを用いて最適化される、請求項1乃至20のいずれかに記載の方法。少なくとも1台のカメラと、計算ユニットとを備え、請求項1乃至21のいずれかに記載の方法を実行して、奥行き推定、動き推定、物体検出、及び又は、物体追跡を行うシステムを装備する、ロボット、陸上車両、航空車両、海上車両、又は、宇宙車両。自車両に備えたステレオカメラの撮影範囲内の少なくとも1つの物体についての奥行き推定値を計算するため、請求項1乃至21のいずれかに記載の方法を実行するドライバ支援システムを備えた車両。コンピュータで実行されることにより、請求項1乃至21のいずれかに記載の方法を実施するコンピュータプログラム。正規化相関NCCの問題点2つのカメラ画像IL左及びIR右から抜き出した2つの画像パッチに対して、正規化相互相関NCCを次式で定義する。ここで、である。上式において、xは左パッチのアンカー点の画素位置であり、pxは左画像パッチの画素座標の集合であり、pxdは右画像パッチの画像座標の集合である。即ちdは、左画像パッチと右画像パッチの間の視差を示している。また、|px|は、pxの要素の個数である。前述したように、NCCは不連続部分において奥行きを曖昧にする傾向がある。その理由は、深さの不連続部分では強いコントラストを示すことが多く、相関値は、最も強いコントラストから最も大きな影響を受けるためである。この効果は正規化を行うために生じる。各パッチpxにおいて輝度値は次式により正規化される。この正規化のため、高コントラストエッジ付近での低コントラスト構造が見えなくなる抑制される。この抑制現象を可視化するため、非特許文献12では、高コントラスト矩形輝度10000をミドルベリーステレオベンチマークの左ビーナス画像に加え、種々のフィルタサイズ又はパッチサイズを用いて、この画像に正規化式3を適用した。そのフィルタリングの結果として得られた画像を図1に示す。これらの画像から、高コントラストの矩形がその周囲にある構造を見えなくしてしまう現象を確認することができる。なお、当該見えなくなる範囲サイズは、パッチサイズにより定まる。高コントラストエッジは支配的な構造であるため、この抑制効果によって、高コントラストエッジの付近にあるすべてのパッチは、このエッジと同じ視差を持つものとされてしまう。この構造に合わせて調整を行わない限り、誤差が大きくなったり、相関値が小さくなることになる。図2aは、このビーナス風景の左画像の切り抜きを示している。白色矩形のパッチ部分について、視差シフト量を変えながら、図2bに示す右画像との相関をとった。図2cは、これらの視差と相関値との関係を示す。実測した奥行きによればおよそ8画素水平線で示すであるにも関わらず、このプロットでは、視差がおよそ13画素であるときに対応関係が最良となっている。図2bの実線矩形は、最良の対応関係を示したパッチの位置を示す。この対応関係の誤りの原因は、輝度の高い新聞と暗い背景との境界部分にある、輝度差の大きいコントラストエッジである。新聞の視差がおよそ13画素であるので、その新聞の境界を取り囲むすべてのパッチは、視差が13画素のときに対応関係が最良となったのである。すなわち、上述の観察は、強いコントラストによって正規化相互相関NCCにバイアスがかかることを示している。したがって、NCCをステレオ処理に用いる場合には、パッチサイズを小さくすることが必要である。しかしながら、パッチサイズを小さくすると、奥行き方向に雑音の多い画像となる。即ち、NCCにおいて深さ不連続性が不鮮明となる原因は、NCCが高コントラストに対して敏感であることによる。このため、本発明では、対応関係を持つ類似度の高い画像パッチを特定するために、画像パッチ間のこの感度を低下させる新しい2段階相関法を用いる。第1段階において小さいパッチサイズを用いて正規化相互相関を算出した後、第2段階において相関係数を加算する。即ち、本発明では、NCCフィルタリングに関する上記ジレンマを解決するため、2段階フィルタリングを用いる。上記目的は、独立請求項に示した方法やシステムによって達成される。従属請求項には、有利な実施形態を示す。一つの実施形態では、この発明は、コンピュータによって実施される、ステレオカメラシステムから取り込まれた2つの画像パッチ間の類似性を比較する方法であり、この方法は、ステレオカメラの撮影範囲にある物体の奥行き推定値を計算するのに好適である。この方法は、それぞれが少なくとも一つの画像パッチを供給する少なくとも2つの視覚センサ、例えばステレオカメラから、少なくとも2つの画像パッチを受信するステップと、受信した画像パッチを比較するステップにより構成される。ここで、当該比較するステップは、各画像パッチから複数の対応関係にある部分画像ペアを抽出するステップと、すべての部分画像ペア間で正規化局所類似度スコアnormalizedlocalsimilarityscoreを算出するステップと、すべての部分画像ペア間の正規化局所類似度スコアの総和を計算して総マッチングスコアを算出するステップと、総マッチングスコアを画像パッチの類似度指標として用いて、当該総マッチングスコアに基づき、対応関係を持つ類似画像パッチを決定するステップとで構成される。他の実施形態では、この発明は、画像パッチ間の類似性を比較するためにコンピュータにより実施される方法であって、それぞれが少なくとも一つの画像パッチを供給する少なくとも2つの画像供給源から、少なくとも2つの画像パッチを受信するステップと、、受信した画像パッチを比較するステップにより構成される。ここで、当該比較するステップは、各画像パッチから複数の対応関係にある部分画像ペアを抽出するステップと、すべての部分画像ペア間で正規化局所類似度スコアnormalizedlocalsimilarityscoreを算出するステップと、すべての部分画像ペア間の正規化局所類似度スコアの総和を計算して総マッチングスコアを算出するステップと、総マッチングスコアを画像パッチの類似度指標として用いるステップとで構成される。なお、各画像パッチの部分画像は、互いに重なり合っていてもよい。また、正規化局所類似度スコアは、正規化相互相関NCC又は加重ウィンドウを使用する加重NCCを使用して算出することができる。この算出処理は、各部分画像について平均値と標準偏差を算出するステップと、正規化相互相関係数を算出するステップとで構成される。さらに、画像パッチと、リストされた他のパッチとを比較して、当該リスト中の最大類似パッチを見出すことができる。少なくとも2台の画像供給源は、少なくとも2台のカメラで構成することができ、一方のカメラ画像からの画像パッチと他方のカメラ画像からの画像パッチとを比較して、対応関係を持つ画像パッチを特定することができる。また、視差に基づく奥行き値は、上記算出されたパッチ類似度を用いて推定することができる。さらに、画像パッチは、ロボット又は自動車に搭載された一つ又は複数のカメラから抽出することができる。正規化局所類似度スコアは、局所マッチング指標を与えるNCCマッチングにより算出することができる。この場合、総マッチングスコアは局所マッチング指標を使用して算出することができ、総マッチングスコアを算出することにより、局所計算から生じる雑音が抑制される。また、総マッチングスコアは、局所マッチングスコアの平均化、加重平均化、勝者独り勝ち選択、又は、メジアン選択により算出することができる。さらに、画像パッチは任意のデータベクトルとすることができる。画像パッチは、数値を付した個別の要素で構成することができる。上記個別の要素に付す数値は、グレイスケールで表わした画素値とすることができる。画像パッチは、複数の層又は複数の次元で構成されるものとすることができる。画像パッチは、RGB画像パッチとすることができる。少なくとも2台の画像供給源は、1台のカメラから異なる時刻において取得した画像とすることができる。また、ある時刻における画像パッチを他の時刻における画像パッチと比較して、対応関係を持つ画像パッチを特定することができる。さらに、上記算出されたパッチ類似度は、画像パッチに基づく動き推定に用いることができる。画像供給源の一方は、物体を描写するテンプレート画像パッチとすることができる。この場合、テンプレート画像パッチはデータベース及び/又はメモリからロードされ、このテンプレート画像パッチと、第2の又は別の画像供給源から抽出された画像パッチとを比較することにより、当該画像内の物体が特定される。なお、テンプレート画像パッチは、事前に取得しておくことができる。この方法は、物体の時間変化を追跡するため、物体追跡手法と同様の予測と確認の繰り返し処理を行う時間的フレームワークを備えたシステムに組み込まれ、予測関数により取得され選択された画像パッチ集合に限定して類似度計算を実行することことができる。また、平均化処理及びフィルタリング処理は、例えば、分離可能なフィルタ又はボックスフィルタを用いることにより、最適化することができる。他の実施形態では、この発明は、少なくとも1台のカメラと、計算ユニットとを備え、上述したいずれかの方法を実行して、奥行き推定、動き推定、物体検出、及び又は、物体追跡を行うシステムを装備する、ロボット、陸上車両、航空車両、海上車両、又は、宇宙車両である。更に他の実施形態では、この発明は、自車両に備えたステレオカメラの撮影範囲内の少なくとも1つの物体についての奥行き推定値を計算するため、上述したいずれかの方法を実行するドライバ支援システムを備えた車両である。更に他の実施形態では、この発明は、コンピュータで実行されることにより前述の方法を実施するコンピュータプログラムである。センサは、少なくとも2台のカメラとすることができ、一のカメラ画像からの画像パッチと他のカメラ画像からの画像パッチとを比較することにより、対応関係を有する画像パッチが特定される。他の実施形態では、この発明は、画像パッチ間の類似性を比較する方法であって、該方法は、異なる時刻に抽出された少なくとも2つの画像パッチをセンサから受信するステップと、該受信した画像パッチを比較するステップと、を有し、前記比較するステップは、受信した各画像パッチから対応関係にある複数の部分画像ペアを抽出するステップと、全ての前記部分画像ペア間の正規化局所類似度スコアを算出するステップと、全ての前記部分画像ペア間の正規化局所類似度スコアの総和を計算して総マッチングスコアを算出するステップと、総マッチングスコアを画像パッチの類似度指標として用いて、総マッチングスコアに基づき対応関係を持つ画像パッチを特定するステップと、により構成される。画像パッチは、一つの移動カメラから異なる時刻に抽出するものとすることができ、この場合には、一の時刻に抽出された画像パッチと他の時刻に抽出された画像パッチとを比較して、対応関係を持つ画像パッチを特定することができる。また、算出したパッチ類似度を用いて、画像パッチに基づく動き推定を行うことができる。更に他の実施形態では、この発明は、物体を描写するテンプレート画像パッチとセンサから取得した画像パッチとの間の類似性を比較する方法であって、該方法は、センサから少なくとも1つの画像パッチを受信するステップと、受信した画像パッチをテンプレートパッチと比較するステップと、を有し、前記比較するステップは、テンプレート画像パッチとセンサから受信した画像パッチから複数の対応関係にある部分画像ペアを抽出するステップと、全ての前記部分画像ペア間の正規化局所類似度スコアを算出するステップと、全ての前記部分画像ペアの正規化局所類似度スコアの総和を計算することにより、総マッチングスコアを算出するステップと、総マッチングスコアを画像パッチの類似度指標として用いて、総マッチングスコアに基づき、テンプレートパッチに対し対応関係を持つ画像パッチを決定して、画像内のテンプレート物体を特定するステップと、により構成される。ここで、テンプレート画像は、予め他の手段によって取得され、データベース又はメモリからロードされるものとする。この方法は、時間的フレームワークを持つシステムに組み込んで、物体の時間的変化を追跡することができる。これにより、類似度計算を、時間的フレームワークにより予測された少数のパッチ集合に限定して実行することができる。更に他の実施形態では、この発明は、上述した方法を実行するシステムを備えたロボット又は自律車両である。以下に示す説明及び図面により、本発明のさらなる具体的手段及び機能を明らかにする。この新しい方法は、効率的に実施することができ、かつ、高コントラストの外れ値に対する感度が低いことから、上記従来型アプローチの性能を実質的に改善することができるのみならず、そのレベルを最先端手法と競合する水準にまで引き上げることができる。NCCフィルタリングに関する上記ジレンマを解決するため、2段階フィルタリングを用いる。図7は、加算正規化相互相関SNCCと呼ぶ2段階フィルタリングの処理フローである。第1のステップでは、画像パッチAが部分画像Bに分割される。図7左上のはめ込み図Bに示すように、これらの部分画像は重なり合っていてもよい。また、2つのパッチは同様に分割されるので、一のパッチの各部分画像は、それぞれ、他のパッチの中に、対応する部分画像を有しているC。第2のステップでは、対応関係にある各部分画像ペアが、NCC計算Dの処理に与えられる。図7に示すNCCと書かれた各ボックスは、図6に示す処理に置き代えることができる。これにより、各部分画像ペアの局所類似度スコアを得ることができる。これらのスコアは、第3のステップEにおいて加算され、総マッチングスコアが算出される。最後に、類似度評価Fの処理が行われる。上記加算はいくつかの方法で行うことができる。最も簡単な方法は、局所マッチングスコアの平均化処理である。この平均化処理は、重みづけを行うことにより加重平均化処理となる。他の方法は、勝者独り勝ちスキーム処理、即ち、最良局所スコアの選択、又は、メジアンの選択即ち、局所スコアをソートして、中央値を選択することである。上記加算の方法としては、上記のほか、個別数値の集合からその総和を算出する関数であれば、どのような関数を用いてもよい。上述したように、図6は、本発明のNCC算出部分の処理を示している。対応関係にある2つの部分画像P’1及びP’2が与えられるとA、まず、各部分画像の平均値と標準偏差が算出されるB。次に、各部分画像内の値から、平均値が減算された後、分散により除算されて、各部分画像内の値が正規化されるC。最後に、画素毎の乗算と、その後に続く平均化のための加算とにより、部分画像ペアの類似性を示す局所マッチングスコアが得られるD。NCCでは、非常に小さいサイズの部分画像、例えば3×3や5×5の正方形の部分画像が用いられる。これにより、画像内の微小構造が保存され、加算ステップにより評価における雑音を低減することができる。これは、新しい類似度スコア関数が、次式で定義されることを意味する。ここで、ρxは相関算出式1によって定義され、p’xは加算フィルタの画素座標の集合である。NCC算出処理と同様の例えば3×3サイズの部分画像を用いて、図2aから抽出されたパッチに新しいマッチングコストを適用する。これらの相関値図2dを、標準的なNCCの結果図2cと比較すると、特性の改善が認められる。新しいSNCC手段を用いると、強いコントラストエッジの影響は、第2のピークとして残存してはいるものの、劇的に低減されている。SNCCの最良マッチングパッチは、図2bに破線矩形として描かれている。この破線矩形を見ると、SNCCの最良マッチングパッチは、NCCの最良マッチングパッチ実線矩形より、目標パッチに近いことがわかる。計算複雑性従来型のステレオ処理に加算正規化相互相関SNCCを用いた場合の計算複雑性は、Ondである。ここで、nは画素数であり、dは視差の数である。このステレオ処理は、ボックスフィルタを用いて、正規化相互相関の算出と加算処理を行うことにより実行することができる。NCCフィルタリングに際しボックスフィルタをどのように用いるかを示すため、まず、相関式1を次のように書き換える。この式は、左右のステレオ画像の両方について、予め平均及び標準偏差を算出しておくことができることを示している。各視差について残っている処理は、上式の中の加算項である。事前計算フェーズにおいて平均及び標準偏差について同様の加算処理が行われる場合、この加算処理にボックスフィルタを適用することができる。SNCCの第2段階における相関値の加算処理も、ボックスフィルタを用いて行われる。一つの視差について1画素のマッチングコストを計算する際には、全部で6回の乗算、4回の加算、及び、5回の減算を必要とする但し、事前計算フェーズを含まない。ボックスフィルタを用いるため、これら演算の回数は、使用するフィルタサイズには依存しない。しかし、本発明の方法におけるこの利点は、任意形状の、非ボックス形のパッチにも当てはまる。本発明の方法を、ステレオカメラにおける奥行きの推定に適用し、当該方法の性能を評価した。ここでは、ミドルベリーステレオデプスベンチマーク画像図3を使用した。視覚的に比較できるように、図5に、視差マップ右列を実測値マップ左列と共に示した。視差マップの品質は非常に良好であり、SNCCを用いて大幅な改善が図れることがわかる。本発明は、加算正規化相互相関SNCC、即ち、従来型のステレオ画像計算のためのコスト関数に係るものである。この加算正規化相関は2段階アプローチであり、第1段階では、微小なフィルタを用いて正規化相関NCCを実行し、第2段階では、結果として得られた相関係数の総和を算出する。この2段階処理により、NCCが一般的傾向として持つ、奥行き不連続性の不鮮明さを低減することができる。これらの効果は、実験により確認されている。SNCC方法と、広く用いられているコスト関数とを比較すると下表及び図4を参照、SNCCは、従来型のステレオアプローチの性能を著しく改善することが分かる。さらに、SNCCは、ボックスフィルタを用いることにより、非常に効率的に実施することができる。ボックスフィルタを用いると、ステレオマップをOndにより計算することができる。なお、SNCCは、従来型のオプティカルフローアルゴリズムも改善することができる。これは、当該アルゴリズムが、ステレオ計算と非常に似ているためである。また、SNCCは、NCCを使用する種々の用途のうち、高コントラストの外れ値の存在下では機能しないというNCCの特性により悪い影響を被っている、いかなる用途にも使用することができる。例えば、視覚追跡や物体検出の用途も、この新しいコスト関数の恩恵を受けることができる。さらなる実施形態本発明に係るSNCCは、上記と同様の手法により、種々の時間間隔で取得されたカメラ画像に基づく動き推定にも用いることができる。ステレオ処理との相違点は、対応関係にある画像パッチが水平方向にシフトするだけでなく、一方のカメラ画像から他方のカメラ画像まで任意にシフトすることである。このため、多数の画像パッチを比較することとなるが、処理方法は全体として同じである。本発明に係るSNCCは、上記と同様の手法により、物体を表現するテンプレート画像パッチを用いて物体検出に用いることができる。このテンプレート画像パッチは、予め他の手段により取得され、データベース又はメモリからロードされる。ステレオ処理との相違点は、種々の画像から抽出された画像パッチを比較するのではなく、1つの画像から抽出された画像パッチと、物体を表現するテンプレート画像パッチとを比較することである。ただし、類似度スコアを計算するSNCCの処理は同じである。本発明に係るSNCCは、上記と同様の手法により、時間的フレームワークにおける物体追跡に用いることができる。このようなフレームワークは、ある特定の座標系における物体位置や速度、さらには、より高次の運動パラメータを追跡する。この座標には、例えば、カメラの相対座標やワールド座標を用いることができる。物体に関するこれらの運動パラメータから、時間と共に変化するその後の当該物体の位置を予測することができる。さらに、時間的追跡フレームワークは、例えば、画像テンプレートを用いて、物体の外観も追跡する。この場合には、運動パラメータと物体テンプレートを最新状態に維持するべく、現在における既知の物体運動パラメータに基づいて行われた予測を確認し修正する必要がある。このため、予測された位置周辺の画像パッチの集合を、現在の物体テンプレートと比較しなければならない。時間的フレームワークは、最良マッチング画像パッチを用いて、運動パラメータと物体テンプレートを更新することができる。要約正規化相互相関NCCは、多数の用途ステレオ計算、動き計算、追跡、汎用パターンマッチングなどにおける標準的なマッチング規準である。NCCは、2つのパターンP1とP2との間のマッチングスコアrを計算する。このマッチングスコアは、バイアス及び線形利得に対する不変性を持つ。より大きいパターンをマッチングする場合、NCCは、低コントラスト構造の影響よりも高コントラスト構造の影響を大きく受ける傾向を持つ。このため、低コントラスト構造がマッチしなくてもマッチしても、高コントラスト構造だけがマッチすればマッチしなければ、誤って良好な不良なマッチングとなることが多い。特に、高コントラスト構造の僅かな部分に起因して、上述のようなミスマッチングが発生してしまう。NCCの問題は、2段階マッチングを適用することにより解決される。マッチングの対象である2つのパターンについて、マッチングプロセスをローカルプロセスとグローバルプロセスに分解する。ローカルプロセスは、局所マッチング指標を与えるNCCマッチングによって支配される。これらの局所マッチング指標は、依然として、上述したのと同じ高コントラスト問題に陥る傾向があるが、この影響は局所領域に限定される。パターンの分割部分や重なり部分が、このような局所領域となり得る。グローバルプロセスは、局所指標を考慮して、実際のマッチングスコアを計算する。これは、平均化、勝者独り勝ち選択、又は、メジアン選択によって行われる。グローバルプロセスは、局所プロセスから生じる雑音を抑制する。2段階マッチングによれば、すべての要素がマッチングスコアに同等の寄与をもたらすようになるので、高コントラスト構造の問題点が解消する。ランク順序符号化も、大きなパターンについての高コントラスト構造の影響を低減しようとするが、NCCに関連しない全く異なる方式で機能する。請求項では、画像パッチに適用する形態で本発明に係る方法を記述しているが、この方法は任意のデータベクトルについても同様に適用することができる。データベクトル又は画像パッチは、数値、例えば、グレイスケールの画素値をもつ個別の要素により構成される。さらに、画像パッチは、複数の層又は複数の次元、例えば、RGB画像パッチによって構成することもできる。画像パッチの部分画像やデータベクトルの部分ベクトルは、画像パッチやデータベクトルの要素の部分集合である。