用于图像处理的分布评价设备和方法技术

技术编号:8776779 阅读:163 留言:0更新日期:2013-06-09 18:55
本发明专利技术提供了用于图像处理的分布评价设备和方法。所述用于图像处理的分布评价设备包括:评价值计算单元,其通过如下方式计算加权能量,作为表示两个配置对象x和y的分布的评价值,即通过计算将由以所述配置对象x和y之间的距离为变量的函数fr确定的相互影响值乘上权重函数值ω(x)和ω(y)以及表示配置对象x和y的密度或尺寸的概率密度函数值φ(x)和φ(y)而得到的乘积,然后针对全部的所述配置对象x和y将所得到的各乘积求和而得到加权能量;以及评价单元,其根据由所述评价值计算单元计算出的评价值来评价所述配置对象的分布。

【技术实现步骤摘要】
用于图像处理的分布评价设备和方法
本专利技术涉及分布评价设备、分布评价方法、分布确定设备、分布确定方法、图像处理设备和图像处理方法。
技术介绍
日本未审查的专利申请公开第2007-189427号公开了根据空间中每一点处的密度信息来评价在密度或尺寸上彼此相同的多个配置对象(locatedobject)的分布(分布的优度)的分布评价设备、配置在密度或尺寸上彼此相等的多个对象的分布确定设备、图像处理设备、以及程序。
技术实现思路
本专利技术的一个目的是提供用于根据给定概率密度函数来评价在密度或尺寸上彼此相同的多个配置对象的分布(分布的优度)的分布评价设备和分布评价方法、用于配置在密度和尺寸上彼此不同的多个对象的分布确定设备和分布确定方法、以及图像处理设备和图像处理方法。根据本专利技术的第一方面,提供了一种分布评价设备。该分布评价设备包括:评价值计算单元,其通过如下方式计算加权能量,作为表示两个配置对象x和y的分布的评价值,即通过计算将由以所述配置对象x和y之间的距离为变量的函数fr确定的相互影响值乘上权重函数值ω(x)和ω(y)以及表示所述配置对象x和y的密度或尺寸的概率密度函数值φ(x)和φ(y)而得到的乘积,然后针对全部的所述配置对象x和y将所得到的各乘积求和来得到加权能量;以及评价单元,其根据由所述评价值计算单元计算出的评价值来评价各配置对象的分布。根据本专利技术的第二方面,所述权重函数ω被计算为权重函数ωψ,所述权重函数ωψ根据表示每一个预定配置对象位置处的分布密度的概率密度函数ψ来确定。根据本专利技术的第三方面,确定所述权重函数ωψ,使得加权势能相对于每一个所述配置对象x为常数,其中,通过将所述相互影响值乘以所述权重函数值ω(x)和ω(y)以及概率密度函数值ψ(y)而得到乘积,并且针对全部的所述配置对象y将得到的各乘积进行求和,来计算所述加权势能。根据本专利技术的第四方面,如果所述两个配置对象x和y之间的距离超过了预定距离限制,则所述函数fr具有零值,其中,如果所述两个配置对象x和y之间的距离等于或小于所述预定距离限制,则所述函数fr是凸函数,其中,所述凸函数以距离值为变量、单调递减并且二次可微。根据本专利技术的第五方面,如果所述两个配置对象x和y之间的距离超过了所述预定距离限制,则所述评价值计算单元跳过对于所述两个配置对象x和y的求和运算。根据本专利技术的第六方面,提供了一种分布确定设备。该分布确定设备包括:评价值计算单元,其通过如下方式计算加权能量,作为表示给定概率密度函数ψ和概率密度函数φ之间近似度的评价值,即通过计算将由以两个配置对象x和y之间的距离为变量的函数fr确定的相互影响值乘上由概率密度函数ψ确定的权重函数值ωψ(x)和ωψ(y)以及表示两个配置对象x和y的密度或尺寸的概率密度函数值φ(x)和φ(y)而得到的乘积,然后针对全部的所述配置对象x和y将所得到的乘积求和而得到加权能量;以及分布确定单元,其根据由所述评价值计算单元计算出的评价值来确定所述概率密度函数φ的φ值,使得所述加权能量下降。根据本专利技术的第七方面,所述分布确定单元在替换(interchange)操作中针对配置对象u和v凭借任意量来替换密度φ值或尺寸φ值,以使得所述加权能量下降,并且迭代所述替换操作预定次数以降低所述加权能量。根据本专利技术的第八方面,将所述加权能量的下降量定义为只包括以下项的加权能量下降量,所述项在针对所述配置对象u和v凭借任意量来替换所述密度φ值或尺寸φ值时影响所述加权能量响应于所述配置对象的密度或尺寸的替换而发生的变化。根据本专利技术的第九方面,在所述配置对象的所述密度φ值或所述尺寸φ值的替换操作中,所述分布确定单元在对允许所述配置对象采取的密度或尺寸设定的预定约束下替换各配置对象的密度φ值或尺寸φ值。根据本专利技术的第十方面,提供了一种图像处理设备。该图像处理设备包括:评价值计算单元,其通过如下方式计算加权能量,作为表示给定概率密度函数ψ和概率密度函数φ之间近似度的评价值,即通过计算将由以两个点x和y之间的距离为变量的函数fr确定的相互影响值乘上由概率密度函数ψ确定的权重函数值ωψ(x)和ωψ(y)以及表示两个点x和y的密度或尺寸的概率密度函数值φ(x)和φ(y)而得到的乘积,然后针对全部的所述点x和y将所得到的各乘积求和来得到加权能量,所述两个点x和y形成图像;以及分布确定单元,其根据由所述评价值计算单元计算出的评价值来确定所述概率密度函数φ的φ值,使得所述加权能量下降。根据本专利技术的第十一方面,所述分布确定单元在用于加权能量下降的替换操作中凭借预定量来替换所述密度或所述尺寸,并且通过对全部的点迭代所述替换操作预定次数来降低所述加权能量,以便恢复接近原始图像的图像,并且将被恢复的两个近似图像之间的差异作为信息嵌入,所述原始图像由所述概率密度函数ψ表示。根据本专利技术的第十二方面,提供了一种分布评价方法。该分布评价方法包括:通过如下方式计算加权能量,作为表示两个配置对象x和y的分布的评价值,即通过计算将由以所述配置对象x和y之间的距离为变量的函数fr确定的相互影响值乘上权重函数值ω(x)和ω(y)以及表示所述配置对象x和y的密度或尺寸的概率密度函数值φ(x)和φ(y)而得到的乘积,然后针对全部的所述配置对象x和y将所得到的各乘积求和来得到加权能量;以及根据所计算出的评价值来评价各配置对象的分布。根据本专利技术的第十三方面,提供了一种分布确定方法。该分布确定方法包括:通过如下方式计算加权能量,作为表示给定概率密度函数ψ和概率密度函数φ之间近似度的评价值,即通过计算将由以两个配置对象x和y之间的距离为变量的函数fr确定的相互影响值乘上由概率密度函数ψ确定的权重函数值ωψ(x)和ωψ(y)以及表示两个配置对象x和y的密度或尺寸的概率密度函数值φ(x)和φ(y)而得到的乘积,然后针对全部的所述配置对象x和y将得到的各乘积求和而得到加权能量;以及根据所计算出的评价值来确定所述概率密度函数φ的φ值,使得所述加权能量下降。根据本专利技术的第十四方面,提供了一种图像处理方法。该图像处理方法包括:通过如下方式计算加权能量,作为表示给定概率密度函数ψ和概率密度函数φ之间近似度的评价值,即通过计算将由以两个点x和y之间的距离为变量的函数fr确定的相互影响值乘上由概率密度函数ψ确定的权重函数值ωψ(x)和ωψ(y)以及表示两个点x和y的密度或尺寸的概率密度函数值φ(x)和φ(y)而得到的乘积,然后针对全部的所述点x和y将所得到的各乘积求和而得到加权能量,所述点x和y形成图像;以及根据所计算出的评价值来确定所述概率密度函数φ的φ值,使得所述加权能量下降。所述第一方面的分布评价设备评价指示密度或尺寸彼此不同的各对象的分布的所述概率密度函数φ是否根据给定权重函数ω而配置。除了所述第一方面的优点之外,所述第二方面的分布评价设备评价指示密度或尺寸彼此不同的各对象的分布的所述概率密度函数φ是否根据取决于给定概率密度函数ψ的分布密度而配置。除了所述第二方面的优点之外,所述第三方面的分布评价设备提供了这样的评价结果:如果所述加权能量小,则所述概率密度函数φ近似于所述概率密度函数ψ。除了所述第一到第三方面的优点之外,所述第四方面的分布评价设备易于提供函数fr的形式。除了所述第四方面的优本文档来自技高网...
用于图像处理的分布评价设备和方法

【技术保护点】
一种分布评价设备,包括:评价值计算单元,其通过如下方式计算加权能量,作为表示两个配置对象x和y的分布的评价值,即通过计算将由以所述配置对象x和y之间的距离为变量的函数fr确定的相互影响值乘上权重函数ω的权重函数值ω(x)和ω(y)以及表示所述两个配置对象x和y的密度或尺寸的概率密度函数φ的概率密度函数值φ(x)和φ(y)而得到的乘积,然后针对全部的所述配置对象x和y将所得到的各乘积求和来得到加权能量;以及评价单元,其根据由所述评价值计算单元计算出的评价值来评价各配置对象的分布。

【技术特征摘要】
2011.11.24 JP 2011-2560851.一种用于图像处理的分布评价设备,包括:评价值计算单元,其通过如下方式计算加权能量,作为表示形成图像的两个配置对象x和y的分布的评价值,即通过计算将由以所述配置对象x和y之间的距离为变量的函数fr确定的相互影响值乘上权重函数ω的权重函数值ω(x)和ω(y)以及表示所述两个配置对象x和y的密度或尺寸的概率密度函数φ的概率密度函数值φ(x)和φ(y)而得到的乘积,然后针对全部的所述配置对象x和y将所得到的各乘积求和来得到加权能量;以及评价单元,其根据由所述评价值计算单元计算出的评价值来评价各配置对象在图像中的分布。2.根据权利要求1所述的分布评价设备,其中,将所述权重函数ω计算为权重函数ωψ,所述权重函数ωψ根据表示每一个预定配置对象位置处的分布密度的概率密度函数ψ来确定。3.根据权利要求2所述的分布评价设备,其中,确定所述权重函数ωψ,以使得加权势能相对于每一个所述配置对象x均为常数,其中,通过将所述相互影响值乘以所述权重函数值ω(x)和ω(y)以及概率密度函数值ψ...

【专利技术属性】
技术研发人员:石坂敢也
申请(专利权)人:富士施乐株式会社
类型:发明
国别省市:

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