专利名称：分布评价、分布确定、以及图像处理的设备和方法
技术领域：
本发明涉及分布评价设备、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。
背景技术：
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(located object)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。发明内容
本发明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。
根据本发明的第一方面，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I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 (χ)和ω (y)以及表示所述配置对象χ和y的密度或尺寸的概率密度函数值φ (χ)和φ (y)而得到的乘积，然后针对全部的所述配置对象χ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。
根据本发明的第二方面，所述权重函数ω被计算为权重函数ω V，所述权重函数ω Ψ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。
根据本发明的第三方面，确定所述权重函数ω Ψ，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 (χ)和ω (y)以及概率密度函数值Ψ(7)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。
根据本发明的第四方面，如果所述两个配置对象χ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χ和I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。
根据本发明的第五方面，如果所述两个配置对象χ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I的求和运算。
根据本发明的第六方面，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I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ω ψ (X)和ω ψ (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 (χ)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。
根据本发明的第七方面,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。
根据本发明的第八方面，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。
根据本发明的第九方面，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。
根据本发明的第十方面，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ω ψ (χ)和ω ψ (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I将所得到的各乘积求和来得到加权能量，所述两个点X和I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。
根据本发明的第十一方面，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。
根据本发明的第十二方面，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I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χ和y的密度或尺寸的概率密度函数值Φ (χ)和Φ (y)而得到的乘积，然后针对全部的所述配置对象χ和I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。
根据本发明的第十三方面，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I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ω ψ (χ)和ω ψ (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I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。
根据本发明的第十四方面，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I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ω ψ (X)和ω ψ (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 (χ)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I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点之外，与计算全部所述配置对象的加权势能时相比，所述第五方面的分布评价设备以更简单的方式计算所述加权势能。
所述第六方面的分布确定设备以取决于给定概率密度函数的分布密度来配置在密度或尺寸上彼此不同的对象。
除了所述第六方面的优点之外，所述第七方面的分布确定设备为了最佳的近似度而逐渐降低所述加权能量。
除了所述第七方面的优点之外，所述第八方面的分布确定设备在即使替换了任何一个对象的密度或尺寸也不需要重新计算所述加权能量的情况下简单计算加权能量下降量。从而，所述分布确定设备执行简化的计算处理。
除了所述第八方面的优点之外，所述第九方面的分布确定设备以简单的方式替换所述配置对象的密度或尺寸。
所述第十方面的图像处理设备以取决于给定概率密度函数的分布密度来配置在密度或尺寸上彼此不同的多个点。
除了所述第十方面的优点之外，所述第十一方面的图像处理设备在近似恢复的图像中嵌入第三方未知的信息。
所述第十二方面的方法根据给定概率密度函数来评价在密度或尺寸上彼此不同的各配置对象的分布。
所述第十三方面的方法根据取决于给定概率密度函数的分布密度来配置在密度或尺寸上彼此不同的各对象。
所述第十四方面的方法根据取决于给定概率密度函数的分布密度来配置在密度或尺寸上彼此不同的多个点。
基于下列附图来详细描述本发明的示例实施例，附图中:
图1是定义相互影响值的函数fr的示例曲线图2示出了针对定义相互影响值的函数fr设置的距离限制r ；
图3A到图3C用图解法示出了分布评价处理和分布确定处理；
图4示出了本发明的示例实施例的分布确定设备的硬件构造；
图5示出了本发明的示例实施例的分布确定设备的功能构造；
图6是示出本发明的示例实施例的分布确定设备的分布评价处理的流程图7是示出权重函数ω ψ的定义方法的流程图8是示出本发明的示例实施例的分布确定设备的分布确定处理的流程图9示出了由概率密度函数Ψ (x)表示的原始图像的示例；
图10示出了 1/ω ψ (χ)2的绘图，其中根据图9的原始图像将权重函数确定为ω ψ (χ);
图11示出了通过降低图9的原始图像中的加权能量、以及确定初始图像(概率密度函数)Φ的密度分布而产生的图像；
图12示出了通过利用被设置为16个值的概率密度函数Φ的取值来降低能量而产生的图像；
图13示出了通过利用被设置为8个值的概率密度函数Φ的取值来降低能量而产生的图像；
图14示出了通过利用被设置为4个值的概率密度函数Φ的取值来降低能量而产生的图像；
图15示出了通过利用被设置为2个值的概率密度函数Φ的取值来降低能量而产生的图像；
图16示出了基于固定的点尺寸并且通过利用被设置为2个值的概率密度函数Φ的取值来降低能量而产生的半色调图像；
图17示出了基于10级的点尺寸并且通过利用被设置为11个值的概率密度函数Φ的取值来降低能量而产生的半色调图像；
图18示出了基于2级的点尺寸并且通过利用被设置为3个值的概率密度函数Φ的取值来降低能量而产生的半色调图像；
图19是图16的图像的一部分的扩展视图20是图18的图像的一部分的扩展视图21示出了在二维中定义的概率密度函数Ψ的示例；
图22示出了在二维中定义的概率密度函数Ψ的另一个示例；
图23示出了通过利用被设置为2个值的概率密度函数Φ的取值关于图21的原始图像降低能量而产生的图像；
图24示出了通过利用被设置为2个值的概率密度函数Φ的取值关于图22的原始图像降低能量而产生的图像；
图25示出了通过利用被设置为10个值的概率密度函数Φ的取值关于图22的原始图像降低能量而产生的图像；
图26示出了通过利用被设置为10个值的概率密度函数Φ的取值关于图22的原始图像降低能量而产生的图像，其中将概率密度函数Φ的取值限制为小Ψ值的区域内的10个值中的较小值；
图27示出了利用被设置为2个值的概率密度函数Φ的取值而产生的图像；
图28示出了将图27的图像的预定部分中的各点重新排列了的图像；以及
图29示出了根据图27的图像和图28的图像之间的差异而产生的图像。
具体实施方式
为了理解本发明，首先描述本发明的背景和发明内容是有帮助的。
在数字图像处理技术领域中，普遍意识到的技术需求是对提供的原始图像执行预定处理而不在视觉上对该图像的图像质量产生不利的影响。
这些技术需求中的一种包括在下列技术的每一个中减少数据量和颜色数，同时在视觉上维持图像足够接近于原始图像，所述技术包括无损压缩技术、颜色减少技术、以及作为颜色减少技术的特例的数字半色调技术。在图像处理技术的性能评价中，一种需求是评价原始图像和“由处理产生的图像”之间的差异度。这些需求已在图像处理的各个领域中被典型且独立地解决了，但还没有跨越这些技术领域而建立通用和一致的概念。
日本未审查专利申请公开第2007-189427号公开了在数字半色调技术领域中的分散点半色调技术中解决这种需求的方法。更具体地，在一种公开的方法中，通过定义由乘上根据原始图像确定的密度的倒数(原始图像的像素值的倒数)而产生的能量、以及通过减少任意二进制图像的能量，来获得恢复原始图像的二进制图像。在另一种方法中，根据能量来评价任意二进制图像与原始图像之间的差异度。
日本未审查专利申请公开第2007-189427号中公开的数字半色调技术领域中的分散点半色调技术解决了普遍意识到的需求，包括允许执行预定处理而不在视觉上对给定的原始图像产生不利影响的需求、以及允许对与原始图像的差异进行评价的需求。然而，在其它领域中，这些需求还没有得到解决。因此，期望一致且普遍地解决典型的需求以及在图像处理技术领域中提供多个有用的特征。更一般地，期望获取在密度和尺寸上不同的各配置对象的分布，该分布严格(faithfully)满足给定密度分布。
下面描述本发明的一个示例实施例的分布确定设备。在论述分布确定设备的分布评价处理和分布确定处理之前，首先描述作为这些处理的基础概念的加权能量和能量下降的定义。
加权能量的定义
根据示例实施例，加权能量的概念用作分布评价的测度。将相互影响值和加权势能定义如下，接着论述加权能量的定义。
该示例实施例的分布确定设备在紧测度空间X中运作。本文中，下面的论述基于这样的前提:均匀地在空间X中定义两个点X e X和y e χ之间的距离|x-y I。术语“均匀”指的是距任意点X的距离r之内的全部点都属于空间X的事实。现在考虑二维矩形X。对于该矩形的周围，将距离|x_y|定义为周围环境。更具体地，X表示矩形中的左边连接到右边并且矩形中的上边连接到下边的空间。将从点χ到点y的最短距离定义为|x_y|。(如果在没有定义该距离的情况下使用空间X中的常规距离，则没有沿着上下边和左右边建立均匀性)。令X表示空间X中的一个关注点，y表示另一个点，以如下表达式定义X和y之间产生的相互影响值:
fr (Iχ-y|)
通过计算由关注点χ e X和属于空间X的每一个点y之间的相互影响值乘以权重函数ω (χ)和ω (y)而得到的乘积，并且通过遍及空间X中的点y而关于概率测度μ对所得到的乘积进行积分,来确定加权势能。通过如下表达式来确定加权势能:
⑦⑴I/,I χ- γ\)ω(γ) μ(γ) yeX
通过关于概率测度μ而遍及属于X的全部点X对加权势能进行积分来确定概率测度μ的加权能量I (μ)，如下列方程(I)所示:
J |/,.Cl JΙ)ω(γ)ω(χ)φ(γ) μ(χ)...(I) Ae.V ye X
换言之，通过用属于空间X的每两个点X和y之间的相互影响值乘以X和y的权重函数值ω (χ)和ω (y)，并且通过遍及χ和y而关于测度μ对该乘积进行积分，来获得加权能量I (μ)。
优选地，通过空间X中的预定概率测度V，或者在狭义上通过概率密度函数ψ，来确定权重函数ω。为了阐明权重函数ω，如果通过V来确定则可以将权重函数ω写为ω V ,或者如果通过Ψ来确定则可以将权重函数ω写为ω ψ。正如概率测度V和概率密度函数Ψ —样，权重函数ω V和ω ψ是在空间X中定义的连续函数。权重函数ω V和ω Ψ定义了空间X中每一点处的能量值将要乘以的权重。下面将详细描述权重函数的定义。
本发明的示例实施例的特征在于，方程(I)的加权能量I (μ)在μ = V时取得最小值，其中V是给定的概率测度。下面将描述定义加权能量I (μ)的方程(I)中包括的权重函数ω和定义相互影响值的函数fr的定义。
函数fr的定义
用来计算相互影响值的函数fr通过定义在区间
上的函数h(x)来表示如下:
fr (x) =h (x/r) (x<r)
fr (χ) =0(x ^ r)
其中，必须满足下列三个条件:
Hl:h是单调递减凸函数并且属于C2级
H2 Md = Imh'(x) = lm/i"(jr) = O
H3: (h " (x1/2)/(x1/2))1/2 是凸函数
满足条件Hl到H3的h (χ)的具体示例可以是以下函数:
h (χ) = (2/3-Χ+1/3.χ3)2(2)
或者h (X) = (1-X)5
构成函数fr的函数h(x)的示例由方程(2)表示，并且在图1中以实线曲线示出。根据满足条件Hl到H3的函数h(x)来确定函数fr。如果两点之间的距离χ等于或小于距离限制r，则函数fr是单调递减凸函数，并且具有光滑但更弯曲的凸性。如果距离χ大于距离限制r，则函数fr为零。根据本发明，可以使用满足条件Hl到H3的任何函数h。在本发明的示例实施例中，将方程(2)的函数h(x)用作函数fr的具体示例。当使用函数h来定义函数fr时，距离限制r可以是固定值。在下文描述的本发明的具体示例中，鉴于离散空间的限制，可以将距离限制r设置为大到一定程度。在图1中以虚线示出了 exp (-χ2/(2 ο2))的曲线，作为不满足条件Hl到H3的函数的示例。
如果两点χ和y彼此之间的距离等于或大于距离r，则相互影响值为fr(|x-y|)=0。由方程(I)定义的加权能量的求和运算只对作为位于以关注点χ e X为圆心以r为半径所定义的圆内的全部点y e X的目标点执行。在fr(x)=0(x彡r)的条件下，半径为r的圆外面的点(空白小圆圈)可以忽略。
根据概率测度V的权重函数ω的定义
可以使用任何权重函数ω来定义加权能量I ( μ )。通过由给定概率测度V或概率密度函数Ψ来定义ω可以使加权能量I (μ)更有意义。将权重函数表示为ω V，下面描述怎样通过概率测度V来确定权重函数ω V。在许多实际情况下，可以考虑通过离散空间D中的概率密度函数Ψ在狭义上确定权重函数ω。在此考虑下，可以直观地理解权重函数ω (因为是通过简单求和而不是通过积分来表示ω)。
如果给定了概率测度V，则使用V本身。如果给定了概率密度函数Ψ(χ)，则通过以下方程来针对任何集合A确定V:
权利要求
1.一种分布评价设备，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I的分布的评价值，即通过计算将由以所述配置对象X和I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 (χ)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I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。
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ω ￥，所述权重函数ω ψ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 (χ)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I将得到的的各乘积进行求和，来计算所述加权势能。
4.根据权利要求1到3中任一项所述的分布评价设备，其中，如果所述两个配置对象χ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χ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，并且其中，所述凸函数以距离值为变量、单调递减并且二次可微。
5.根据权利要求4所述的分布评价设备，其中，如果所述两个配置对象χ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χ和y的求和运算。
6.—种分布确定设备,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χ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ω ψ (χ)和ω Ψ (y)以及表示两个配置对象χ和y的密度或尺寸的概率密度函数值Φ (χ)和Φ (y)而得到的乘积，然后针对全部的所述配置对象χ和I将所得到的各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。
7.根据权利要求6所述的分布确定设备，其中，所述分布确定单元在替换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。
8.根据权利要求7所述的分布确定设备，其中，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。
9.根据权利要求8所述的分布确定设备，其中，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。
10.一种图像处理设备，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ω Ψ (X)和ω Ψ (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 (χ)和Φ (y)而得到的乘积，然后针对全部的所述点X和I将所得到的各乘积求和而得到加权能量，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。
11.根据权利要求10所述的图像处理设备，其中，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。
12.—种分布评价方法,包括: 通过如下方式计算加权能量，作为表示两个配置对象χ和I的分布的评价值，即通过计算将由以所述配置对象X和I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 (χ)和ω (y)以及表示配置对象χ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χ和y将所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评价各配置对象的分布。
13.—种分布确定方法,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χ和I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ω ψ (χ)和ω ψ (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I将所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。
14.一种图像处理方 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I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ω ψ (χ)和ω ψ (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I将所得到的各乘积求和而得到加权能量，所述点X和I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。
全文摘要
本发明提供了分布评价设备和方法、分布确定设备和方法以及图像处理设备和方法。所述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。
文档编号H04N1/405GK103139441SQ20121023630
公开日2013年6月5日 申请日期2012年7月6日 优先权日2011年11月24日
发明者石坂敢也 申请人:富士施乐株式会社