在降低计算负担的图象相关系统中使图象相关的系统和方法

摘要

在本发明的系统和方法中，在得到两个图象之后，只在相应于图象相关函数值点的稀疏组的偏移位置处对这些图象进行相关。稀疏组的一个或多个相关函数值点具有相关值，所述相关值表示这些点位于相关函数的峰部分中。一旦识别一个或多个如此的相关函数值点，就在相应于相关函数值点的第二、紧密的组的偏移位置处，对这些图象进行相关，然后分析这些相关函数值点的相关函数值，以确定相关函数峰的偏移位置。在其它实施例中，在得到一或两对图象之后，产生这些图象中之一的自动相关函数，以确定拖影量和可能的拖影方向。还使用拖影量和方向来识别图象对之间的相关函数的峰部分的潜在位置。然后，只在相应于一个或多个潜在峰位置的偏移位置处对图象对进行相关。

说明书

技术领域

本发明针对图象相关系统。

背景技术

各种已知装置使用传感器阵列捕获的图象，并在传感器捕获的图象之间进行相关，以确定畸变和/或位移。例如，一类如此的装置是根据获取用光源照射光学上粗糙的表面而产生的斑点图象的。一般，光源是相干光源，诸如激光—产生光源。这种激光—产生光源包括激光器、激光二极管等。在光源照射光学上粗糙的表面之后，从光学上粗糙的表面上散射的光在光传感器上成象。光传感器可以是电荷—耦合器件(CCD)、半导体图象传感器阵列(诸如CMOS图象传感器阵列)等。

在使光学上粗糙的表面产生位移或畸变之前，捕获和存储第一初始斑点图象，然后，在光学上粗糙表面位移或畸变之后，捕获和存储第二或接着的斑点图象。传统上，然后，在一个象素一个象素的基础上对第一和第二斑点图象全面地进行比较。一般，执行多次比较。在每次比较中，第一和第二斑点图象相对于彼此偏移，或空间上移动。在每次比较之间，偏移量或空间移动量增加已知量，诸如，一个图象单元、或象素、或整数个图象单元或象素。

在每次比较中，把在参考图象中的特定象素的图象值乘以相应的第二图象象素的图象值；或从相应的第二图象象素的图象值中减去；或否则，与具有相应的第二图象象素的图象值的函数使用数学运算，其中，根据偏移量确定相应的第二图象象素。把从一个象素一个象素的操作产生的值与从执行图象的每个其它象素的操作而产生的值进行累加，以确定第一和第二图象之间的比较的相关值。然后，事实上，对于该比较，相对于偏移量(或空间移动位置)标绘相关值，以确定相关函数值点。在相关函数值点的标绘中，根据如何执行一个象素一个象素的比较，参考图象和第一图象之间具有最大相关的偏移将产生一个峰，或一个谷。相应于峰或谷的偏移量表示第一和第二斑点图象之间的位移或畸变量。

在这里全面地引用作为参考的美国专利申请第09/584,264号揭示基于斑点图象的光学变换器的多种不同的实施例。如在264中所揭示，这种基于图象的相关系统可以在一维或两维中移动相对于成象系统成象的表面。此外，成象的表面不必定是平面，可以是弯曲的或圆柱形的。在成象表面和成象系统之间具有两维相对移动的系统可以在一维上具有有效地成象为平面的表面，而在第二维上具有有效地成象为非—平面的表面，例如，诸如圆柱形，它可以围绕它通过成象系统的轴而旋转，同时，圆柱形表面沿它的轴通过成象系统移动。

在这里全面地引用作为参考的美国专利申请第09/731,671号揭示系统和方法，所述系统和方法用于在基于相关的位置变换器中的高正确度位移判定。在671申请中提供一种系统，该系统估计在基于相关的位置变换器等中的图象的子—象素位移。然后，系统拒绝系统位移估计误差，所述误差是当把传统子—象素估计方法应用于许多相关函数值点时，特别当把相关函数值点安排成不对称时出现的。

然而，在上述传统图象相关系统中，在整个图象上对于每个偏移位置确定相关函数值所需要的计算负担通常是极高的。相应地，在加利福尼亚，San Jose，1997年2月10-11日，Proceeding of SPIE，机器视觉应用和工业检查V(Machine VisionApplications and Industrial Insection V)，M.Hirooka等人的“分层分布的模板匹配(Hierarchical Distributed Template Matching)”中，以及在1997，2月，在电气和电子工程师协会人和控制论的系统学报(IEEE Transactions onSystems，Man and Cybernetics)中的104-107页，A.Rosenfeld等人的“粗—精模板匹配(Coarse-Fine Template Matching)”中，描述通过减少待进行相关的图象的分辨率而降低计算负担的各种技术。尤其，在这两篇论文中，通过对许多象素的图象值进行平均以产生具有象素数目减少的“收缩的”图象而降低图象分辨率。然后，在一个象素一个象素的基础上，对降低分辨率的图象的每个偏移位置执行图象相关。一旦识别最大相关的一般区域，就只在这个区域中，在一个象素一个象素的基础上对每个偏移位置比较原始的、完整—分辨率图象。

相似地，在1984年5月，电气和电子工程师协会图形分析和机器智能化学报(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)，第6卷，第3期，A.Goshtasby等人的“模板匹配的两级交叉相关方法(A Two-StageCross Correlation Approach To Template Matching)”中，揭示了不同的两级技术。在该论文中，不是象Rosenfeld等人和Hirooka等人那样降低整个图象的分辨率，而是对于每个图象偏移位置，对待相关的图象中的有限数目象素进行比较，以产生一个相关函数。象Hirooka等人和Rosenfeld等人一样，在比较中使用数目减少的象素。然而，与Hirooka等人和Rosenfeld等人不一样，使用完整分辨率的象素，但是不表示待进行比较的整个图象。如在Hirooka等人和Rosenfeld等人的论文中，在这个技术中，一旦只使用数目减少的象素识别高相关的区域，就使用待比较的图象的所有象素对每个偏移位置进一步进行分析。

与Hirooka等人和Rosenfeld等人所揭示的降低分辨率技术相对比，以及与Goshtasby等人使用的完整分辨率图象的有限部分相对比，在1985年4月，IEEE学报，第73卷，第4期，523-548页，H.G.Musmann等人的“图象编码中的进步(Advances in Picture Coding)”中，讨论两种技术，所述技术搜索围绕中央搜索点的许多粗略地隔开的搜索点。在每个如此的搜索点处，确定完整图象相关值。然后，执行所得到相关值的某些分析。这些分析一般表示相对于粗略地隔开的搜索点的相关峰和谷的方向。然后，选择最接近相关峰和谷的方向的粗略地隔开的搜索点作为中央点，围绕这个中央点将进一步选择许多粗略地隔开的搜索点。迭代地进行这个过程，直到识别相关峰和谷。然而，从来没有使用诸如在Hirooka等人、Rosenfeld等人或Goshtasby等人的论文中揭示的任何图象的降低显示。同样，虽然中央点到达相关峰和谷时，在Musmann等人揭示的技术中毁坏围绕中央点的稀疏地隔开的搜索点，但每个迭代使用相同数目的粗略地隔开的点。

发明内容

在这里全面地引用作为参考的美国专利申请09/860,636揭示了系统和方法，所述系统和方法用于在使用参考图象的图象相关系统中减少系统位移误差的积累。尤其，636申请揭示用于减少系统资源量的各种方法，所述系统资源量是确定相对于第一图象的第二图象的特定位置的位移或偏移的相关值所需要的。

在上述所有Hirooka等人、Rosenfeld等人、Goshtasby等人和Musmann等人揭示的技术对于低空间频率灰度图象、低空间频率映射以及低空间频率视频图象是有用的。然而，Hirooka等人和Rosenfeld等人揭示的分辨率降低或平均技术对于高空间频率图象(诸如斑点图象、类似表面纹理图象以及高密度点图案等)，一般是不可应用的。这是因为这种降低或空间平均的分辨率趋向于“平均掉”或除去各种空间特征，而这些空间特征是在这种高空间频率图象中确定正确相关值所必需的。

如Goshtasby等人所揭示，在相似的纹理中，从具有N2数据点的模板取得一组随机地选择的N数据点而建立的子模板也是不可应用于这种高空间频率图象的。在Goshtasby等人使用的低空间频率图象中，每个随机选择的数据点(或象素值)对于周围的数据点(或象素值)的图象值可能是基本上相似的。因此，每个数据点对相关值提供基本相同的量。对比之下，在诸如斑点图象之类的高空间频率图象中，每个象素的图象值可能与相邻象素的图象值明显地不同。结果，如果待在图象相关过程的第一阶段中使用的象素是在高空间频率图象中随机地选择的，则对于实际偏移位置所产生的图象相关值可能与其它偏移量的图象相关值不能区分。

Musmann等人讨论的粗略地隔开的搜索点技术一般也不可应用于这种高空间频率图象。尤其，一般，这种高空间频率图象将具有相关函数的“画面(landscape)”，在离开实际偏移位置的基本有限的范围中，所述相关函数基本上是平坦或有规则的，只在极接近实际偏移位置的偏移位置中，所述相关函数基本上是陡峭和不规则的。即，对于离开实际偏移位置的偏移位置，除了在围绕实际偏移位置的极狭窄的范围中，相关值只以正规方法并在有限的范围内从平均值变化。在这个围绕实际偏移位置的极狭窄的范围中，相关值将明显地离开其它正规变量以及它们的平均值。

对比之下，Musmann等人揭示的粗略地隔开的搜索点技术有赖于相关函数的“画面”，所述相关函数在所有点处具有相关峰的方向的梯度表示。这允许分析任何粗略地隔开的搜索点的组，以清楚地指出相关函数峰或谷的一般方向。然而，把Musmann等人揭示的粗略地隔开的搜索技术应用于相关函数(所述相关函数除了相关峰或谷的周围之外，具有基本上平坦或正规的画面)，将导致不可辨认向相关函数峰或谷的清楚方向，除非发生粗略地隔开的搜索点之一随机地落入离开正规变量和它们的平均值的相关值的极狭窄的范围中。然而，熟悉本技术领域的人员会理解，在Musmann等人揭示的特定的粗略地隔开的搜索技术中，发生这种情况的概率极低。

因此，发明人已经确定，当确定每个位置位移或偏移的相关值时，允许沿两维位移的高分辨率图象系统和/或图象相关系统仍消耗过多部分的可用系统资源。此外，即使是只允许沿一维相对位移的系统，当确定相关位移时，也可以从降低所消耗的系统资源量而得益。

相应地，存在对于系统和方法的需求，所述系统和方法能够正确地确定相关函数的峰或谷，而同时减少执行相关操作所需要的系统资源量。

本发明提供系统和方法，所述系统和方法允许正确地确定待定的相关峰或谷的位置。

本发明进一步提供系统和方法，所述系统和方法允许确定待定的相关峰或谷的位置，而同时比传统的现有技术方法和技术消耗较少的系统资源。

本发明独立地提供系统和方法，所述系统和方法用于确定相关峰或谷的位置而同时稀疏地确定相关函数。

本发明进一步提供系统和方法，所述系统和方法允许使用确定相关值的网格对两维相关函数确定待定的相关峰或谷的位置。

本发明独立地提供系统和方法，所述系统和方法用于正确地确定一对高空间频率图象的相关峰或谷的位置。

本发明独立地提供系统和方法，所述系统和方法用于正确地确定图象的相关峰或谷的位置，所述图象具有在离开相关峰和谷的区域中基本上平坦或正规的相关函数画面。

本发明独立地提供系统和方法，所述系统和方法用于正确地确定相关峰或谷的位置而同时稀疏地确定待相关的图象的子集的相关函数。

本发明进一步提供系统和方法，所述系统和方法识别一部分相关函数，其中，可能保持相关峰或谷而不执行第一和第二图象之间的相关操作。

本发明独立地提供系统和方法，所述系统和方法允许从图象相关系统捕获的单个图象估计移动的量值和/或方向。

本发明进一步提供系统和方法，所述系统和方法用于根据只对第二捕获图象的分析，精选估计的位移距离或偏移和/或方向。

本发明另外提供系统和方法，所述系统和方法使用确定的和/或精选的位移距离和/或方向值来识别可能有相关峰位于其中的一部分相关函数。

本发明独立地提供系统和方法，所述系统和方法根据第一和/或第二图象的自动相关确定待成象的表面和成象系统之间的相对运动的量值和/或方向。

本发明进一步提供系统和方法，所述系统和方法用于确定根据自动—相关峰的至少一个特征的相对运动的量值和/或方向。

本发明独立地提供系统和方法，所述系统和方法特别适合于测量使用斑点图象的表面的位移。

将相对于传感器“图象”来描述根据本发明的系统和方法，其中，术语“图象”不限于光学图象，而是更一般地指任何一维、两维或更多维的，经安排的传感器值组。相似地，这里所使用的术语“象素”不限于光学图象单元，而是更一般地指一维、两维或更多维的，经安排的传感器值组的颗粒性。应该理解，术语“图象”不限于整个图象，而是更一般地指包括一维、两维或更多维的，经安排的传感器值组的任何图象部分。

在根据本发明的相关系统和方法的各种示例实施例中，在得到第一和第二相关图象之后，信号产生和处理电路使用第一和第二图象开始执行相关功能，以确定图象相关函数值点的稀疏组。在这种示例实施例中，待成象表面只在相对于成象系统的一维路径上移动，只沿一维的方向上取得图象相关函数值点的稀疏组。对比之下，在允许沿两维方向相对运动的各种示例实施例中，图象相关函数值点的稀疏取样组在两维相关函数空间形成网格。

一般，在各种示例实施例中，沿一维系统中的单维方向或沿两维系统中的两维的每个方向，相关峰的宽度相对于成象阵列的长度或宽度是相对地小的。一般，在这些各种示例实施例中，在离开相关峰的区域中的相关函数的值一般只在离开平均值的有限范围中变化。应该理解，图象相关函数值点的稀疏组可以按要求尽可能地稀疏，只要对于第一、相当低的分辨率可以识别相关峰的位置，而无需对每个可能的位移距离或偏移确定相关函数值。

对于高空间频率、非重复图象，其中，在所捕获图象中的空间特征的频率是根据图象捕获系统的象素的维数的数量级的，一般，相关函数将具有单个、唯一的峰或谷。结果，如在图3、5和7-9中所示，除了在紧紧围绕相关峰或谷的区域中之外，相关函数一般将具有相同的背景或平均值。因此，在基本上离开平均背景值周围的有限范围的图象相关函数值点的稀疏组中发生的任何相关函数值趋向于识别在这种图象中的峰。

对比之下，在任何类型的重复图象中，将建立多个峰，每个峰具有相同的大小。因为这种图象不唯一地具有极值相关函数峰和/或谷，所以在这种图象上不能可靠地使用根据本发明稀疏地确定的相关函数。最后，相对于非重复图象(它具有空间频率明显地低于图象阵列的空间分辨率的特征)，在图象相关函数中可以发生除了真实相关峰或谷之外的，任何数目的不规则的局部峰或谷。因此，背景值可靠地表示相关函数的特定部分，并且具有明显地偏离图象相关函数的背景值的图象值的任何相关位置识别在图象相关函数空间中的至少一个局部峰或谷。

应该理解，在各种示例实施例中，图象相关值可以是在第一和第二图象的整个两维范围上全部的一个象素一个象素的相关，所述图象相关值是在图象相关函数值点位置的稀疏组的图象相关函数值点中之一处确定的。然而，由于图象相关函数值点位置的稀疏组中之一极不可能是相关函数的真实峰或谷，所以这种正确度是不必要的。结果，在各种其它示例实施例中，只有第一和第二图象的一个，或少数行和/或列才相互进行相关。

这不会导致尽可能正确的图象相关值。然而，因为只使用取样位置来表示应该在何处执行进一步的、更精确的分析，所以可以忽略这种精确度的缺乏，特别由于在这些示例实施例中确定这个取样位置的相关函数值所需要的系统资源量明显地减少。当当前取样位置是两维相关空间上的两维网格中之一时，这尤其真实，所述两维相关空间是当待成象表面可以在相对于图象系统的两维中移动时发生的。

在各种示例实施例中，对于图象相关函数识别至少一个相关峰或谷。然后，确定到每个这种峰或谷位置在预定距离内的，或动态地确定的距离内的相关函数空间中的所有图象相关取样位置。分析所确定的图象相关取样位置，以识别具有最接近图象相关函数的真实峰或谷的图象相关值的位移点。再有，应该理解，在某些示例实施例中，根据在第一和第二图象中的所有象素的一个象素一个象素的比较而全部执行这个相关。

另一方面，在各种其它示例实施例中，可以使用降低的正确度和上述降低的系统资源要求来确定对于围绕稀疏地确定的峰或谷的这些图象相关位置的图象相关值，并按较低的分辨率再次确定在图象相关空间中的位置，所述图象相关空间看来象是位于最接近图象相关函数的真实峰或谷处。然后，对于在第二预定距离，或第二动态地确定的距离内的这些位置，可以识别更正确地确定的图象相关峰或谷、实际图象相关峰或谷，如在671申请中所概述。

应该理解，在上面概述的示例实施例中，待成象的表面在该表面上具有非重复的但是是低空间频率的图象，这些实施例的每一个将在每个如此地识别的峰或谷上执行，以确定实际相关函数峰或谷的位置。

在各种其它示例实施例中，在一或两维运动系统中，不是通过使用用于成象系统的有效的高“快门速度”而取得显明或清楚的(即，“不拖影”的)图象，而是通过使用低快门速度而可以得到“拖影的”图象。因为在有效地打开快门的时间期间，待成象的表面相对于成象系统移动，所产生的拖影的图象将具有与待成象的表面和成象系统之间的相对运动的方向对准的拖影图象特征的长轴。此外，相对于使用高速快门沿运动方向得到相同特征的轴的拖影图象特征的长轴的长度与运动的量值(即，待成象的表面相对于光学系统的速度)紧密地有关。

应该理解，对于一维系统，方向信息是不需要的，如所定义，把系统限制在沿单个维的方向上移动。既然是这样，使用通过对拖影的图象和它本身进行自动相关所得到的相关峰的宽度可以确定拖影的量值。通过对所捕获的图象和它本身进行自动相关还可以确定速度矢量的方向。在两维系统中，当相对运动的方向基本上与图象阵列的轴之一对准时，这也是真实的。

一旦确定了相对运动的方向和量值，就可以使用该信息进一步减少待分析的相关函数空间的稀疏取样位置的数目，即，在图象相关函数值点的稀疏组中的图象相关函数值点的数目。

此外，如果通过自动相关从第二图象得到附加到量值和方向信息，则可以进一步改进方向和量值以及速度矢量分量的正确度。

在根据本发明的相关系统和方法的各种其它示例实施例中，系统和方法特别适用于斑点图象、纹理图象、高密度点图象以及其它高空间频率图象的应用。

在根据本发明的相关系统和方法的各种其它示例实施例中，系统和方法特别适用于确定在两维相关函数空间中的一般区域，以在按具有高正确度的高速确定相关函数的峰的位置的同时降低系统资源的负担。

根据本发明的系统和方法的各种示例实施例的下列详细描述对本发明的这些和其它特性和优点进行描述，并将更为明了。

附图说明

将参考下列附图详细描述本发明的各种示例实施例，其中：

图1是斑点图象相关光学位置变换器的方框图；

图2示出根据传统比较技术的第一图象和当前第二图象之间的关系，以及用于产生相关值的第一和第二图象的一些部分；

图3是曲线图，示出当图象按接连的象素位移偏移时，使用传统比较技术以及当使用传统的倍增相关函数时，第一和第二图象的比较结果；

图4示出根据本发明的图象相关函数值点比较技术的稀疏组的第一示例实施例中的第一和第二图象和用于产生相关值的第一和第二图象的一些部分之间的关系；

图5是曲线图，示出使用图4的图象相关函数值点比较技术的稀疏组的第一示例实施例和使用传统倍增相关函数的第一和第二图象的比较结果；

图6示出根据本发明的图象相关函数值点比较技术的稀疏组的第二示例实施例中的第一和第二图象和用于产生相关值的第一和第二图象的一些部分之间的关系；

图7是曲线图，示出使用图6的图象相关函数值点比较技术的稀疏组的第二示例实施例和使用传统倍增相关函数的第一和第二图象的比较结果；

图8是曲线图，示出对于在相关函数中使用的不同象素数目的相关函数的有关形状；

图9是曲线图，示出当图象按接连的象素位移在两维方向上偏移时，使用传统比较技术以及当使用传统差相关函数时，第一和第二图象的比较结果；

图10是曲线图，示出当图象按接连的象素位移在两维方向上偏移时，使用根据本发明的图象相关函数值点比较技术的稀疏组的第一示例实施例以及使用传统差相关函数的第一和第二图象的比较结果；

图11是流程图，概述一种方法的第一示例实施例，用于使用在相关函数空间中的图象相关函数值点位置的稀疏组来确定根据本发明的第一分辨率的峰或谷的位置；

图12是流程图，概述一种方法的第二示例实施例，用于使用在相关函数空间中的图象相关函数值点位置的稀疏组来确定根据本发明的第一分辨率的峰或谷的位置；

图13示出拖影高空间频率图象的第一示例实施例，其中，待成象的表面相对于图象捕获系统沿单一维移动；

图14示出拖影高空间频率图象的第二示例实施例，其中，待成象的表面相对于图象捕获系统按两维移动；

图15示出无拖影的高空间频率图象的一个示例实施例；

图16示出无拖影图象和拖影图象的两维自动相关函数的轮廓标绘；

图17示出用于确定两维自动相关函数的拖影量的相关函数值点；

图18是方框图，概述根据本发明适合于提供图象和确定图象位移的基于图象的光学位置变换器的信号产生和处理电路的第一示例实施例；

图19是方框图，概述根据本发明适合于提供图象和确定图象位移的基于图象的光学位置变换器的信号产生和处理电路的第二示例实施例。

具体实施方式

图1是基于相关图象的光学位置变换器1。应该理解，在下面的详细说明中，主要相对于基于斑点图象的光学位置变换器以及相应的方法和技术来描述根据本发明的系统和方法。然而，应该理解，根据本发明的系统和方法不限于这种基于斑点图象的系统和方法。而是，根据本发明的系统和方法可以与任何已知的或较晚开发的系统或方法一起使用，用于确定使用相关图象(包括纹理图象、高密度点图象等)的任何已知或较晚开发的类型的位置位移或偏移，只要相关图象具有高空间频率和/或不是真正重复的。因此，在下列示例实施例的详细说明中可能特别指出基于斑点图象的光学位置变换器、相关系统和/或相关技术时，这仅作为示例，并不限定本发明的全部范围和广度。

这里，将把与真实连续相关函数的极值相关联的按象素的偏移称为偏移的峰，不管构成相关函数的基础产生峰还是谷，而且把相应于峰偏移的表面位移称为峰位移，或简称为位移，不管构成相关函数的基础产生峰还是谷。尤其，在图3和5中示出的相关函数具有按任意单位显示的相关函数值，在偏移值处，将展现真实的连续相关函数205，或空间移动位置，其中，使在每个第一和第二图象中的图象(或强度)图案最佳地对准。

在图1中示出的基于斑点图象的光学位置变换器100包括读出头126、信号产生和处理电路200以及光学上粗糙的表面104。在图1中，以一般相应于示例物理配置的外形图示意地示出读出头126的部件和它们与光学上粗糙的表面104的关系，如下进一步描述。在所引用的264申请中更详细地描述使用斑点图象的基于相关图象的位置变换器1，以及各种合适的机械和光学配置、图象相关方法以及相关联的信号处理电路。

尤其，使光学上散射表面，或光学上粗糙的表面104位于读出头126的照射和接收端的附近，致使当通过光源130从读出头126的该端辐射的光照射光学上粗糙的表面104时，光从光学上粗糙的表面104返回向位于读出头126的该端的图象接收光学单元散射。光学上粗糙的表面104可以是特别提供的单元的一部分，或可以作为独立的现有机构的整体表面而提供。

在每种情况中，使光学上粗糙的表面104位于一般离光源和容纳在读出头126中的光学系统为不变距离处，并沿相对运动的一个或两个轴(诸如图1中的测量轴110和112)相对于读出头126移动。当允许在两维中运动时，通常对在光学上粗糙的表面104的两维区域的横向边界内所允许的运动没有限制。当只允许单维的相对运动时，一般，通过安装到保持读出头126和光学上粗糙的表面104之间的正确相对位置的框架上的传统导轨或轴承(未示出)来限制沿测量轴110或112中之一的相对运动。读出头126可以包括对准特征(未示出)，它有助于安装读出头126，以及使读出头126的内部部件相对于安装框架和/或预期的轴或光学上粗糙的表面104的相对运动的轴对准。

如在图1中所示，读出头126的图象接收光学单元包括放置在读出头组件106的照射和接收端处的透镜140，致使透镜140的光轴一般对准光学上粗糙的表面104上的照射点。读出头126进一步包括沿光轴离开透镜140有间隔的针孔孔径板150，以及沿光轴离开针孔孔径板150有间隔的光检测器160，如在图1中所示。光检测器160可以是任何已知的或较晚开发的类型的，可以组织成独立的阵列的光敏材料或器件，以及个别的光传感单元，诸如照相机、电子或数字摄像机、CCD阵列、CMOS光敏元件的阵列等。

在下面以及在所引用的264申请中进一步描述光学上粗糙的表面104和包括透镜140、孔径板150、以及光检测器160的读出头126的示例隔开和定位。根据小型光学系统结构和/或工业摄像机结构的传统方法，可以实现光源130、透镜140、孔径板150以及光检测器160在读出头126的外壳中的安装，只要以精确和稳固的方式来安装这些部件。

当读出头126合适地位于光学上粗糙的表面104的附近时，光检测器160捕获的每个图象将包含相对明亮的点或斑点的随机图案，其中，来自光学上粗糙的表面104的衍射光波正向地组合以形成峰，而相对暗的点，其中，来自光学上粗糙的表面104的衍射光波反向地组合而使之消失。相应于光学散射或光学上粗糙的表面104的任何照射部分的随机图案是唯一的。因此光学上粗糙的表面104的作用可以作为位移参考而无需任何特殊的标记。

光检测器160具有按已知间隔沿至少一个轴隔开的图象单元162的阵列166。已知间隔提供测量投射到光检测器160上的两个图象之间的位移或偏移的基础，因此还提供测量确定图象的表面(即，光学上粗糙的表面104)的位移的基础。

然而，一般，阵列166将按沿每个轴的已知间隔沿两个正交轴在两维方向上延伸。对于两个轴，已知间隔不必须相同。对于只允许沿单个轴运动的系统，阵列166通常具有沿该维的一个延伸，所述延伸比跨越该维的阵列166的延伸大得多。对于允许两维运动的系统，阵列166沿两个正交轴中的每一个的延伸在量值上粗略地具有相同的数量级，但是不必须是确切相同的。

此外，读出头126包括至少一部分信号产生和处理电路200。如在图1中所示，把来自信号产生和处理电路200的信号线132连接到光源130，以控制和/或驱动光源130。信号线164连接光检测器160和信号产生和处理电路200。尤其，可以对阵列166的图象单元162的每一个个别地寻址，以经过信号线164把表示在该图象单元162上的光强度的一个值输出到信号产生和处理电路200。可以把信号产生和处理电路200的另外部分放置在远离读出头126处，并且可以远程操作读出头126的功能和显示。下面相对于图18和19更详细地描述信号产生和处理电路200。

在下面以及在所引用的264申请中提供有关基于斑点图象的光学位置变换器100的这个和其它实施例的结构和操作的另外的详细说明。

如在图1中所示，光源130辐射光束134，并引导到光学上散射表面，或光学上粗糙表面104，以照射一部分光学上散射表面，或光学上粗糙表面104。结果，光学上散射表面，或光学上粗糙表面104的所照射部分在光轴144附近散射和衍射光。

当光源130是白色光源时，光将产生经照射部分的图象，可以把它投射到图象单元162的阵列166上。然而，尽管可以以相关斑点图象相同的方式对该图象进行相关，但该图象将不包括从光学上散射表面，或光学上粗糙表面104散射而形成的斑点。

当光源130是相干光源和受到信号线132上的信号驱动，并输出光束134作为相干光束时，相干光束134照射一部分光学上散射表面，或光学上粗糙表面104。被照射部分位于沿读出头126的光学系统的光轴144处。尤其，透镜140收集从光学上散射表面，或光学上粗糙表面104的被照射部分散射的光136。

然后，透镜140把从光学上散射表面，或光学上粗糙表面104的被照射部分收集的光142投射到具有针孔孔径152的针孔孔径板150。透镜140与板150隔开距离f，该距离等于透镜140的焦距。针孔孔径板150与光学上散射表面，或光学上粗糙表面104的被照射部分的间隔是距离h。

通过在透镜140的焦距f处安置板150，基于斑点图象的光学位置变换器变成焦阑的。此外，通过使用在针孔孔径板150中的针孔152，斑点大小和斑点图案的扩大只与针孔152的尺寸有关，尤其，变成与透镜140的任何透镜参数无关。

使从透镜140收集的光142通过针孔152传播。尤其，把通过针孔152传播的光154沿光轴144投射到光检测器160的图象单元162的阵列166上。光敏单元162的阵列166的表面与板150隔开距离d。斑点大小只与针孔152的尺寸所对的角α和针孔板150与光检测器160的图象单元162的阵列166形成的表面之间的距离d有关。

从光学上散射表面，或光学上粗糙表面104被照射部分到图象单元162的阵列166接收到的光的检测部分中的斑点的近似大小D是：

D≈λ/tan(α)＝(λ*d)/w                            (1)其中：

λ是光束134的波长；

d是针孔板150和阵列166的表面之间的距离；

w是园针孔152的直径；以及

α是在半径等于d处的尺寸w所对的角。

在各种示例实施例中，光学位置变换器100的这些参数的典型值包括：λ＝0.6μm、d＝10cm(10⁵μm)以及w＝1mm(10³μm)。结果，近似的斑点大小D是60μm。

为了得到高分辨率，最有用的平均斑点大小近似等于，或稍大于，光检测器160的图象单元162的象素大小。此外，在读出头126的各种实施例中，平均斑点大小近似于图象单元162的象素间隔的两倍到十倍。

为了捕获图象，信号产生和处理电路200在信号线132上输出驱动信号，以驱动相干光源130使之辐射相干光束134。光束134照射一部分光学上粗糙的表面104，它在光检测器160的图象单元162的阵列166上成象。然后，信号产生和处理电路200经过信号线164输入多个信号部分，其中，每个信号部分相应于通过一个或多个独立的图象单元162检测到的图象值。

为了确定任何两个图象之间的光学上粗糙的表面104的位移，把通过信号产生和处理电路200从光检测器160接收到的第一图象的信号部分存储在存储器中。较短时间之后，信号产生和处理电路200再驱动相干光源130，并从光检测器160经过信号线164输入第二图象信号。一般，根据光学上粗糙的表面104相对于光检测器160的位移速度，在捕获第一图象之后的较短时间周期中必须产生和捕获第二图象。时间周期必须足够短，以保证第一和第二图象有足够的“重叠”。即，时间周期必须足够短，以保证在第一图象中出现的图象值的图案也出现在第二图象中，以致可以确定两个图象之间值得注意的相关。

处理第一图象以及第二(或经位移的)图象以产生相关函数。实际上，经过距离偏移或空间上变换位置，包括导致两个图象的图案基本上对准的一种偏移，使第二图象相对于第一图象数字地移位。相关函数表示图案对准度，因此表示当使图象数字地移位时得到两个图象对准所需要的偏移量。

图2、4和6示出参考图象300和经位移的图象310的象素结构的有关示例实施例，是通过移动诸如光学上粗糙的表面104之类待成象的表面，沿单维304通过诸如光检测器160之类的图象捕获系统而得到的。即，只沿单维的方向发生经位移的图象310相对于参考图象300的偏移。如在图2、4和6中所示，把参考图象300和经位移的图象310的每一个组织到多个行320和多个列330中。应该理解，对于比较第一图象和第二图象存在许多不同的技术。例如，如在图2中所示，在传统技术中，在一个象素一个象素的基础上，把当前第二图象的整个帧对第一图象的整个帧进行比较，以产生每个单个相关值。

因此，如在图2中所示，在传统技术中，在第一偏移位置处首先比较经位移的图象310和参考图象300。在该偏移位置中，使经位移的图象310的左和右边缘对准参考图象300的左和右边缘。在该偏移位置处，通过对参考图象300的象素302的每一个和经位移的图象310的相应的象素312进行比较而确定相关函数值。然后，沿位移方向304使经位移的图象310相对于参考图象300移动一个象素。再次，对于这个偏移位置，对经位移的图象310的象素312的每一个和参考图象300的相应象素302进行对于该偏移位置的比较。通过在执行每次比较之后使第二图象相对于第一图象移位一个象素而产生的一系列相关值可以标绘成相关函数，如在图3中所示。

在图2中示出的特定例子中，已经使经位移的图象310移位6个象素，或位置偏移到相对于参考图象300的左边。当然，应该理解，使经位移的图象310相对于参考图象300的左和右两者位移。还应该理解，只要经位移的图象310足够地重叠参考图象300而可能得到适当正确的相关函数值点，经位移的图象310就相对于参考图象300继续偏移。应该进一步理解，对于位于参考和位移图象的区域中的那些不与参考和位移图象的其它区域重叠的象素，那些象素与具有缺省值的象素进行比较，或赋予缺省比较值等。

应该理解，当把当前参考图象的整个帧与当前位移图象的整个帧进行比较时，使用循环边界条件。如在公式(2)和(3)中所表示，得到每个行的相关值，并总加行的相关值。然后，把总和对于M行进行平均，以得到平均的、降低噪声的相关函数值点。要求这种平均，以保证相关函数值点是粗略地稳定于分辨率的，所述分辨率是通过内插法确定相关函数极值而得到的。因此，假定需要使相关函数值点稳定以粗略地得到所要求的纳米分辨率值，当每个相关函数值点从相邻相关函数值点偏移约1μm时，通过内插法来确定相关函数极值而粗略地得到纳米的分辨率。

图3是曲线图，示出根据以前描述的传统倍增相关函数方法，使用在图2中示出的传统技术，比较第一和第二图象的结果。如在图3中所示，通过粗略地连接每个偏移位置的相关函数值点中的每一个而产生相关函数400。尤其，相关函数400包括多个离散相关函数值点402，所述离散相关函数值点402是沿x轴通过相应于象素间距P(如距离404所表示)的预定偏移增量隔开的。可以使预定偏移增量直接与图1所示的光学上粗糙的表面104的位移增量有关。这个位移增量根据在相应于测量轴110的方向上的阵列166的独立图象单元162之间的有效的中心一到—中心的间隔，在下面的说明中，也把它称为象素间距P，以及通过读出头126的光学系统的光学上散射表面，或光学上粗糙表面104的位移的放大量。

例如，如果在相应于测量轴110的方向上图象单元162的有效的中心—到一中心的间隔是10μm，而读出头126的光学系统放大表面位移10倍，则将把光学上散射表面，或光学上粗糙表面104的照射部分的1μm位移放大成在图象单元162上的斑点图案的10μm位移。

使第二图象相对于第一图象数字地移位相应于测量轴110的方向上的图象单元162的有效的中心—到—中心的间隔而产生每个相关函数值点402。因为，在这种情况中，图象单元162的有效的中心—到—中心的间隔相当于光学上散射表面，或光学上粗糙表面104的约1μm的位移，所以将通过约1μm的位移距离隔开离散相关函数值点201。

如在图3中所示，可以把相关函数400的“画面”分割成两个不同部分：正规背景部分，其中，在相当有限的范围内，相关函数基本上是平坦的或有规则的，以及有峰或谷极值位于其中的峰部分，它基本上是陡峭的斜坡形的，和/或存在基本上在背景部分的有限范围之外的相关值。尤其，正规背景部分400具有相关函数值点402，所述相关函数值点402具有位于范围412的范围中的相关函数值，所述范围412基本上比包括在峰部分420中的相关函数值的范围小。应该理解，相对于这里描述的各种示例实施例中的相关函数的相关函数值范围，通常范围412是较窄的，只要可以清楚地区分峰部分420和正规背景部分410，不要求范围412相对于相关函数的相关函数值范围的任何特定关系。因此，应该容易地区分正规背景部分410的相关函数偏差和相关函数峰，但是，事实上在各种应用中可以是明显地不均匀的。

尤其，在正规背景部分410中，相关函数值点402将具有不大于最大背景值414和不小于最小背景值416的相关函数值。对比之下，对于峰—型相关函数值，位于峰部分420中的所有相关函数值点402基本上具有明显地大于最大背景值414的相关函数值。相似地，对于谷—型相关函数值，位于峰部分420中的所有相关函数值点402基本上具有明显地小于最小背景值416的相关函数值。

一般，位于相关函数峰部分420中的相关函数值点402通常基本上相同地分布在表示两个图象最接近对准的偏移位置的实际相关函数峰422的各侧。因此，实际相关函数峰422一般位于或接近相关函数峰部分420的宽度424的中心处。

然而，如上所述，在这种传统技术中，必须提供相当大的系统资源量来确定每个一个象素对一个象素的相关值，对于在第一图象中的每个象素的每个一个象素对一个象素的比较的这些相关值进行累加，以应用合适的定标参考，以及对每个潜在的相关函数值点402如此执行。当第二图象可以在相对于第一图象的至少两个正交方向上移动时，这尤其真实。既然是这样，不仅必须对位于沿行维的方向上的m列的每一个的每个可能的偏移执行单个全帧的比较，而且还必须对位于沿列维的方向上的n行的每一个可能偏移的m列的每个偏移执行单个全帧的比较。

因此，在这种传统技术中，对于一维位移，当第一图象和第二图象的每一个包括安排在象素的M行和象素的N列的两维阵列中的M×N个象素时，一个共同的相关算法是： $>>R>>(>p>)>>=>[>>\Sigma >>n>=>1>>N>>>(>>\Sigma >>m>=>1>>M>>>I>1>>>(>m>,>n>)>>*>>I>2>>>(>p>+>m>,>n>)>>)>>]>->->->->>(>2>)>>>s>其中：$

R(p)是对于当前偏移值的相关函数值；

p是当前偏移值，以象素为单位；

m是当前列；

n是当前行；

I₁是在第一图象中的当前象素的图象值；以及

I₂是第二图象的图象值。

在这种传统技术中，p可以以一—象素的增量从-N变化到+N。然而，通常，把p的范围限制为-N/2到N/2、-N/3到N/3等。

对于两维位移，当当前参考图象和当前位移图象各包括安排在象素的M行和象素的N列的两维阵列中的M×N个象素时，一个共同的相关算法是： $>>R>>(>p>,>q>)>>[>>\Sigma >>n>=>1>>N>>>(>>\Sigma >>m>=>1>>M>>>I>1>>>(>m>,>n>)>>*>>I>2>>>(>p>+>m>,>q>+>n>)>>)>>]>->->->->>(>3>)>>>s>其中：$

R(p，q)是在两维的每一维中的当前偏移值的相关函数值；

p是沿第一维的以象素为单位的当前偏移值；

q是沿第二维的以象素为单位的当前偏移值；

m是当前列；

n是当前行；

I₁是在第一图象中的当前象素的图象值；以及

I₂是第二图象的图象值。

相似地，在这种传统技术中，q可以以一—象素的增量从-M变化到+M。然而，通常，把q的范围限制为-M/2到M/2、-M/3到M/3等。

结果，对于一维位移，这种传统技术将需要确定多达2M个相关函数值点的相关值，对于允许在两维方向上位移的系统，这种传统技术将需要确定多达2M×2N个相关函数值点的相关值。因此，在一维位移中，甚至在两维位移中，传统的全帧分析消耗太多的系统资源量。结果，全帧相关需要具有相当大的处理功率、或高速处理器、或两者的一种系统。否则，变得不可能以实时执行全帧相关函数峰位置处理。

然而，如在所引用的671申请中所述，一般，在确定实际位置偏移中，只使用接近相关函数400的峰部分420的极值的少数点，即使当通过内插法以极高正确度进行时。因此，在确定偏移位置中不使用位于相关函数峰420上的某些相关函数值点402，位于背景部分410中的相关函数值点402中没有一个是如此地使用的。

发明人已经因此而确定，在变得需要确定对于接近相关函数400的峰422的每个相关函数值点的整个相关函数值之前，一般只需要通过查找位于相关函数峰部分420中的相关函数值点402而粗略地确定相关函数峰422的位置。发明人已经进一步确定，通过确定稀疏地分布在相关函数400中的一个或多个相关函数值点402的相关函数值，通过稀疏地搜索相关函数400而可以识别位于相关函数峰部分420中的这种相关函数值点402。

如上指出，通常只使用围绕峰422的少数相关函数值点402来确定相关函数400的真实峰的偏移位置。发明人已经因此而确定，可能有可能只使用位于相关函数400的峰部分420中的稀疏组的这种相关函数值点402的某一些来确定峰422的偏移位置。即，可以确定峰422的偏移位置而不必须确定接近于相关函数400的峰422的每个相关函数值点402的相关函数值。

发明人还已经确定，对于高空间频率图象(在根据本发明的系统和方法中使用的相关函数值点的稀疏组对所述高空间频率图象特别有效)，一般具有有关正规背景部分410的范围412的平均值以及最大背景值414和最小背景值416的近似值的某些先验知识。

例如，在图1中示出的基于斑点图象的光学位置变换器10中，光学上粗糙的表面104将产生这种高空间频率图象。当使用这种高空间频率斑点图象作为上述的参考和经位移的图象时，对于任何给定的光学上粗糙的表面104，背景部分12的最大背景值414和/或最小背景值416是极稳定的，并且可以在基于斑点图象的光学位置变换器1的制造期间确定。结果，根据所使用的相关函数的类型，可以把最大背景值414或最小背景值416存储在信号产生和处理电路200中，并作为门限值使用。实际上，在基于斑点图象的光学位置变换器100中，为了排除R(p，q)对激光强度的依赖性，通常使R(p，q)相对于图象强度的平均值归一化。因此，在这些情况中，相关函数的值实际上是相关函数的经归一化的值。

即，信号产生和处理电路200具有关于在峰部分420中的相关函数值点必须分别超过或低于的相关函数背景值414或416的先验知识。结果，可以使用对于该先验值的简单的比较，以通过寻找具有位于最大背景值414之上或位于最小背景值416之下的相关函数值的任何单个相关函数值点而快速确定峰部分420的一般位置。

发明人已经进一步发现，这种高空间频率图象的峰部分420的宽度424相对于相关函数域的全部范围一般是较窄的。发明人已经进一步发现，在峰部分420的边缘处的相关函数值点402的相关函数值与位于正规背景部分410中的相关函数值点402的平均相关函数值明显地不一致。即，一般，与远离峰部分420的位置处相比，这种高空间频率图象在接近峰部分420的位置处不再相关，直到紧紧围绕实际相关函数峰422。对比之下，诸如在Musmann揭示的稀疏技术中使用的那些非高空间频率图象具有极宽阔和浅薄的相关函数值峰。即，Musmann揭示的技术只因为在所有点处的相关函数具有指向相关函数峰的位置的梯度而进行操作。

在某些情况中，可能不可得到有关特定图象的任何先验知识，所述特定图象是待使用作为参考和经位移的图象300和310的。然而，发明人已经进一步确定，即使不可得到这种先验知识，任何时间确定相关函数400时，可以容易地派生这种先验知识。即，一般，对于最高空间频率图象，正规背景部分410的平均值、以及正规背景部分410范围412、最大背景值414就最小背景值416基本上是稳定的，特别与对于位于峰部分420中的相关函数值点402而得到的相关函数值比较。

因此，可以从通过传统地对经位移的图象和参考图象进行比较而得到的充分定义的相关函数派生这些值。还可以通过使给定图象和它本身进行比较(即，自动相关该图象)而派生这些值。此外，如上述相同的原因，应该理解，可以通过确定接近零偏移位置的相关函数值点的至少一个子集而确定在零偏移位置处定义的自动相关函数的峰部分的宽度，而无需确定远离零偏移位置的相关函数值点的相关函数值。相似地，如上相对于图8所述的相同原因，应该理解，在产生自动相关函数的相关函数值中可以使用比图象的所有象素少的象素。

如在图4和5中所示，在根据本发明的第一示例技术中，代替相对于图2和3所述的传统图象相关函数峰位置过程，执行作为两个(或更多个)步骤的过程而查找图象相关函数的峰。尤其，如在图4中所示，不是对每个列330的经位移的图象310和参考图象300进行比较，而只是在相互位移的所选择的列332处，对经位移的图象310和参考图象300进行比较。

例如，在图4中示出的示例实施例中，在相应于列332-2的偏移位置处，当前正在对经位移的图象310和参考图象300进行比较。在以前的比较中，在相应于列332-1的偏移位置处，对经位移的图象310和参考图象300进行比较，所述列332-1和当前列332-2隔开一个或多个跳过的列332。同样，将在列332-3处发生经位移的图象310对参考图象300的下一个比较，所述列332-3和当前列332-2隔开一个或多个跳过的列332。

即，在第一步骤中，对于许多稀疏地安排的偏移位置，经位移的图象的所有行全部与参考图象的相应行进行比较，以产生相关值。因此，通过预定数目的象素，或通过动态地确定的象素数目，或到预定偏移位置序列中的下一个位置，或到下一个动态地确定的偏移位置，执行每个比较之后，通过使经位移的图象310相对于参考图象300移位而产生这种相关值的稀疏系列，即，相应于在图5中示出的那些相关函数值点402的稀疏组。

其次，在根据本发明的稀疏搜索技术的第一示例实施例中，对于在第一阶段确定的相关函数值点402的稀疏组进行分析，以识别位于正规背景部分410的相关函数值的范围412外面的稀疏组的那些相关函数值点402，即，识别位于相关函数400的峰部分420中的稀疏组的那些相关函数值点402。如上所述，在与本发明的系统和方法一起使用的诸如光学上粗糙的表面104之类的高空间频率图象中，在相关函数的正规背景部分410中的相关函数值点402，即，不位于峰部分420中的那些点402，具有范围只是稍偏离正规背景部分410的平均值的那些值。即，在正规背景部分410中的相关函数值点的值将不大于最大背景值414或不小于最小背景值416。

因此，对在图5中示出的位置稀疏的相关函数值点的组中的每个相关函数值点402的值与最小背景值416或最大背景值414进行比较，可以容易地对稀疏组中的相关函数值点402进行分类，作为正规背景部分410的一部分，或作为峰部分420的一部分。作为识别位于峰部分420中的相关函数值点402的稀疏组的一个或多个相关函数值点402的结果，因此可以对峰部分420从而对相关函数峰或谷近似地定位。

另一方面，在根据本发明的稀疏搜索技术的第二示例实施例中，对于在第一阶段确定的相关函数值点402的稀疏组进行分析，以识别所具有斜率大于门限值斜率的稀疏组中的相关函数值点402的成对的相邻相关函数值点。即，如在图3、5和7-10中所示，在位于正规背景部分410中的相邻的相关函数值点402之间定义的相关函数的斜率的绝对值明显地小于相邻的相关函数值点(至少有一对位于峰部分420中)的大多数对之间的斜率的绝对值。

因此，可以确定都位于背景部分中的两个相关函数值点的任何组之间的斜率的最大绝对值作为门限值斜率。然后，对于稀疏组的相邻的相关函数值点的任何对，可以确定这两个稀疏相关函数值点之间的相关函数的稀疏斜率。然后，可以把该斜率的绝对值与门限值斜率进行比较。如果稀疏斜率的绝对值大于门限值斜率，则至少一对相邻的相关函数值点位于峰部分420中。

另一方面，可以相似地确定最大正值的斜率和最大负值的斜率作为一对门限值斜率。然后，可以把稀疏斜率的值与该对门限值斜率进行比较。然后，如果稀疏斜率比正值的斜率更正，或比负值的斜率更负，则至少一对相邻的相关函数值点位于峰部分420中。

当然，应该理解，一对相邻的相关函数值点的斜率的绝对值可以小于或等于绝对值，或斜率可以在最大正值的和负值的斜率之间，而同时成对的相关函数值点的两者都位于峰部分420中。为了防止这负面地影响上述稀疏搜索技术，在各种实施例中分析相关函数值点的稀疏组中相邻组的某些对或所有的对。应该进一步理解，可以预定或从自动相关函数或从表示图象的一组相关函数确定门限值斜率或斜率，象平均值、正规背景部分410的最小和/或最大值。

然后，在第二步骤中，根据近似地确定的峰部分420的位置，在相关空间中的环绕位置处，即，位于峰部分420中的偏移位置处，对第一和第二图象进行比较，以产生位于近似地确定的峰部分420中的所有的，或至少足够数目的相关函数值点402的相关值。尤其，第二步骤通常将不是模棱两可地确定相应于峰相关值的象素位移，因为只要一个或几个象素，稀疏搜索就已经错过它。应该理解，如在所引用的761申请中所述，只有围绕实际相关峰422的相关值才用来确定内插的子象素位移。因此，只有围绕近似地确定的相关峰或谷422，才需要确定附加数目的相关函数值点402。

与在图2和3中示出的示例实施例比较，在图4和5中示出的特定示例实施例中，只使用每第三个偏移位置来确定相关函数值点402。如在图5中所示，结果，只有相关函数值点402的稀疏组的4个相关函数值点402a-402d位于相关函数峰部分420的宽度424中。然而，与在图2和3中示出的传统技术中的M个这种点比较，只确定M/3个(或更少的)相关函数值点402来查找峰部分420。当然，可以使用甚至分布得更稀疏的偏移位置的组。

尤其，相关函数值点402b具有的相关函数值离背景部分410的平均值最远。也位于相关函数峰部分420中但是相关函数值较接近背景部分410的平均值的一对相关函数值点402a和402c托起相关函数值点402b。相应地，实际相关函数峰422必须位于第一和第三相关函数值点402a和402c之间的某处。

因此，只需要对于位于相应于第一和第三相关函数值点402a和402c的偏移位置之间的那些附加的较高分辨率偏移位置确定相关函数值点。此外，根据用于在相关函数值点402的整个组之间内插的特定技术，或使一曲线适配于相关函数值点402的整个组，可能只需要确定接近相关函数值点402b的偏移的那些相关函数值点，例如，诸如在从相关函数值点402b的两个或三个较高分辨率偏移中。

如上所述，在图5中示出的示例实施例中，通过确定每第三个偏移位置的相关函数值而产生相关函数值点的稀疏组。即，在图5中示出的示例实施例中，通过跳过预定数目的偏移位置或象素，已经产生相关函数值点的稀疏组。

如上所述，一般，对于可特别应用本发明的系统和方法的高空间频率图象，可以先验地已知使已知对象成象的系统的背景部分410的平均值、背景部分410的最大和最小值414和416和/或宽度424以及峰部分420的近似高度。这种情况包括在图1中示出的基于斑点图象的光学位置变换器100中使光学上粗糙的表面104成象。

在这些情况中，因为峰部分420的宽度424是已知的，所以可以选择包括在相关函数值点402的稀疏组中的预定数目的相关函数值点402(即，相关函数值点402的空间)，致使保证至少一个相关函数值点402的稀疏组落在峰部分420的宽度424中，而不管它在任何特定相关函数400中的位置。然而，应该理解，可能更希望相关函数值点的稀疏组包括足够数目的相关函数值点402(因此具有较小的空间)，致使保证所要求的数目(诸如两个或多个)的稀疏组中的相关函数值点402的落在峰部分420的宽度424中。

然而，如上所述，在另外的示例实施例中，通过动态地确定包括在稀疏组中的相关函数值点402的数目(因此是成对相邻的相关函数值点402之间的空间)，使用该数目来管理待在序列排序中确定的相关函数值点402的预定序列，或通过动态地确定待在序列排序中确定的相关函数值点402的序列，可以产生相关函数值点402的稀疏组。还应该理解，当动态地确定包括在稀疏组中的相关函数值点402的数目(隐含地确定空间，或反之)时，可以对于每个相关事件动态地确定稀疏组，诸如由于动态地确定以前的相关事件中确定以前的偏移的稀疏组，或可以动态地根据在相关过程中使用的基本图象而确定。在正常操作之前的建立或定标模式期间，可以动态地确定点的稀疏组，或在各种实施例中的正常操作期间，可以按接近实时或实时动态地确定点的稀疏组。

此外，由于具有位于背景部分410的宽度424之外的相关函数值的任何相关函数值点将识别相关函数峰部分420，所以在各种示例实施例中，对于位于峰部分420中的经确定的第一个相关函数值点的稀疏组的间隔大于峰宽度424的相关函数值点的相关函数值，可以省略对其的确定。结果，通过跳过相关函数值点402的稀疏组的这些相关函数值点402(一旦已经越过相关函数峰部分420的宽度而尚未分析的相关函数值点402)，变得有可能进一步减少相关函数值点402的稀疏组。

即，一旦识别具有相关函数值(所述相关函数值大于背景部分410的正向极值的最大背景值414，或小于背景部分410的负向极值的最小背景值416)的相关函数值点，就已经对峰部分420的近似位置进行定位。此外，如上所述，在许多应用中，峰部分420的宽度424相对于相关函数400的范围是极窄的。结果，如上所述，一旦已经识别峰部分420的近似位置，对于离开峰部分420中的相关函数值点402大于峰部分420的宽度424的任何相关函数值点402的相关函数值的确定基本上是没有用处的。

在上面相对于图4和5所述的第一示例实施例的再另一种变型中，可以使用相关函数值点的“二进制”序列，所述相关函数值点包括在取得这种结果的优点的，待确定的相关函数值点的稀疏组中。这是相关函数值点402的稀疏组的一种类型的预定序列。通过初始地确定在每个极值偏移位置处的相关函数值点402的相关函数值，以及位于极值偏移位置之间接近中途的相关函数值点402的相关函数值，使用二进制搜索技术可以搜索相关函数空间。如果没有相关函数值点402位于峰部分420中，则可以确定位于每对相邻的以前确定的相关函数值点之间接近中途处的附加的相关函数值点402。然后可以如此地重复，直到识别位于峰部分420中的相关函数值点。重要地，在识别至少一个如此的相关函数值点402之后，就不需要继续进行这种迭代过程。

因此，对于第一迭代，对于在位置-L处具有第一极值偏移位置和在偏移位置+L处具有第二极值位置的相关函数400，对于具有偏移值-L、+L和0的相关函数值点402确定相关函数值，其中，L一般指图象帧尺寸。然后，在第二迭代中，确定具有偏移值-L/2和+L/2的相关函数值点的相关函数值。然后，在第三迭代中，确定具有偏移值-3L/4、-L/4、+L/4和+3L/4的相关函数值点402的相关函数值。继续进行直到确定相关函数值点402的整个稀疏组的相关函数值，或更可能，识别峰部分420的位置。当然，应该理解，在任何特定迭代期间，如果在该迭代中待确定的相关函数值点402之一位于峰部分420中，则对于离开相关函数值点402大于峰部分420的宽度424的该迭代的任何其它相关函数值点402，不需要确定它们的相关函数值。

在这种特定变型中，一旦使用这种二进制搜索来识别峰部分420的近似位置，就执行第二阶段，其中，确定可能位于峰部分420中的每个相关函数值点402的相关函数值。另一方面，在第二步骤的一种变型中，因为使用这种二进制搜索技术通常只识别位于峰部分中的单个相关函数值点，所以在这种变型的第二阶段中，可以确定围绕位于峰部分420中的相关函数值点402而分布的相关函数值点的间隔有规则的稀疏组，以更精确地对峰部分420定位。

然后，在第三阶段中，如上相对于在所述第一示例实施例中所讨论的第二阶段所述，可以从在第二步骤中确定的相关函数值点的这个稀疏组来识别在峰部分420中的最远的相关函数值点402b和相邻的相关函数值点402a和402c。然后，可以确定位于最远的相关函数值点402b附近以及相关函数值点402a和402c之间的至少一些相关函数值点，以提供执行所使用的内插法技术需要的相关函数值点402。

在相对于图4和5的上述稀疏组技术的再另一个示例变型中，不是使用单个稀疏组，在第一阶段中，例如，可以使用所具有的空间大于峰部分420的宽度424的相关函数值点的第一极稀疏组。然后，如果这个极稀疏组中的相关函数值点没有位于峰部分420中的，则在第二阶段中，可以使极稀疏组偏移预定量，或可以使用相关函数值点402的第二个，较不稀疏的极稀疏组。然后，如果不能对峰部分420定位，则使用第三、第四等等的接着的迭代，继续较少的偏移，或较少的稀疏，直到可以对峰部分420定位而确定组。

一旦对峰部分420定位，就可以省略任何接着的较不稀疏的稀疏组，有可能是当前稀疏组的其余的相关函数值点。然后，可以执行最后阶段(所述最后阶段相应于上述相对于图4和5描述的第一示例实施例的第二阶段)，以提供可用于确定相关函数值点402的实际位置的相关函数值点402。尤其，应该理解，这种变型基本上与二进制搜索变型相似，除了在每个稀疏组中的相关函数值点402的位置不是象在二进制搜索变型中那样相对于极值偏移位置而精确地决定的。

图6和7示出根据本发明的图象相关函数值点比较技术的稀疏组的第二示例实施例。尤其，相对于在图6和7中示出的第二示例实施例，发明人已经确定，对于特别适用本发明的系统和方法的高空间频率图象，当确定任何特定相关函数值点402的相关函数值时，有可能使用比全部象素少的象素，而不会有效地改变相关函数400的归一化的背景部分410和归一化的峰部分420之间的功能性关系。

即，象在图4中示出的相关函数400一样，在图7中示出的相关函数500具有正规的背景部分500，所述背景部分500具有包括点502a-502d的相关函数值点502，具有位于范围512的范围中的相关函数值，所述范围512基本上小于峰部分520中包括的相关函数值的范围。通过最大背景值514和最小背景值16来定义范围512。相似地，相关函数500所具有的峰部分520一般具有相对于相关函数500的域较窄的宽度524。事实上，除了相关函数500在其上延伸的相关函数值的范围之外，相关函数500的一般形状与相关函数400的形状大体上不可区分。因此，如在图6中所示，在这个第二示例实施例的某些示例实施例中，不是把在经位移的图象310中的每一个行M的每一个象素与在参考图象300中的相应的行和象素进行比较以确定相关函数值点402，而只比较少数行，以及在极值处，只比较一行M，以确定特定相关函数值点502的相关函数值。

图8示出当确定相关函数值点402和502的相关函数值时，通过使用参考和经位移的图象300和310的不同象素量而得到的各种不同的相关函数400、500、500’以及500”。应该理解，对比于在图3、5和7中示出的倍增相关函数，在图8中示出的相关函数400、500、500’以及500”是平均差相关函数。尤其，如在图8中所示，对于相关函数500、500’以及500”，当用于确定相关函数值的象素的行数逐渐变成较小时，背景部分510的平均值以及在背景部分510中的值和位于峰部分520中的相关函数值点502极值之间的差两者都变得较小。

同时，在背景部分510(即，在相应的最大背景值514和最小背景值516之间的范围512)中的噪声增加。在这个示例实施例中，信号是位于峰部分520中的相关函数值点的极值和相应的背景部分510的平均值的差值。应该理解，因为当行数减少以及峰部分520的极值和相应的背景部分510的平均值之间的差减少两种情况时噪声都增加，所以信噪比甚至降低的更快。

然而，如在图8中所示，根据象素空间的峰部分520的相对宽度524基本上不改变。事实上，一般，因为较大的噪声，所以峰部分520的宽度524，即，最接近的但是在范围512外面的相关函数值点之间的偏移差一般将减少而不是增加。即，由于背景部分510的附加噪声而较大的范围512将包括在较小噪声的第一示例实施例中已经确定为峰部分420的一部分的某些相关函数值点502。

还应该理解，可以把用于确定包括在相关函数值点402的稀疏组中的相关函数值点402的数目的上述各种技术中的任何一种技术与用于限制图象象素(所述图象象素要与本第二示例实施例中的相关函数值进行比较)数目的技术进行组合。因此，变成有可能甚至进一步使确定包括在相关函数值点502的稀疏组中的每个相关函数值点502的每个相关函数值所需要的系统资源量以及处理时间以及功率减少。

例如，在各种示例实施例中，因为只对少数行进行比较，所以可以快速地产生每个比较。然而，因为只使用少数行，而不是使用整个图象，所以对于每个相关函数点得到的相关值只近似于相关值(所述相关值是从对于每个如此的相关点把第二图象的所有行与第一图象的相应行进行比较而得到的)。但是，近似相关值仍能够表示峰部分520的近似位置。因为较少，并且在某些情况中，明显地较少，所以使用象素来确定在相关函数值点502的稀疏组中的相关函数值点502的相关函数值，在对峰部分520的近似位置进行定位中，所消耗的系统资源量减少，有些时候是大大地减少。

图9是通过对经位移的和参考图象310和300进行相关而得到的传统相关函数600的曲线图，其中，可以在相对于参考图象300的两维方向上对经位移的图象310进行位移。尤其，与在图3、5和7中示出的一维相关函数相对比，如在图9中所示，相关函数600在两维方向上延伸。尤其，对于在图9中示出的传统两维相关函数600，确定传统两维相关函数600的相关函数值点602的极密集组。相应地，当可以极正确地确定两维相关函数600的峰部分620的位置，以及相关函数峰(在本情况中，是谷)622的位置时，在确定相关函数值点602的极密集组中消耗的系统资源造成了甚至使用高速数据处理器也难于(如果不是不可能)以实时确定相关函数600。

相应地，如在图10中所示，如果根据上述相对于一维相关函数400和500的第一示例实施例，使用从相关函数600的所有相关函数值点602的组选择的相关函数值点606的稀疏组，则使在确定相关函数值点606的这个两维稀疏组中消耗的系统资源量大大地降低。如在图10中所示，在一个示例实施例中，可以使相关函数值点606的稀疏组正规地分布，例如，作为越过两维相关函数600的网格，以保证相关函数值点602的至少一个稀疏组606位于窄的峰部分620中。应该理解，在图10中只标出稀疏地分布的相关函数值点606的一部分网格。然而，应该理解，可以在两维相关函数600中以任何需要方式分布相关函数值点606的稀疏组。

尤其，可以把相关函数值点606的稀疏组分解成按次序搜索的相关函数值点602的各种子集，如上相对于第一示例实施例讨论的相对于多级搜索变型所述。相似地，在另外的示例变型中，可以使用相似于上述一维二进制搜索技术的两维二进制搜索技术。

最后，应该理解，如在上述第二示例实施例中，只比较参考和经位移的图象的象素的子集，而不是比较参考和经位移的图象的所有象素。如上相对于第二示例实施例所述，这将允许进一步显著地降低确定每个相关函数值所需要的系统资源量。

如上所述，在确定和分析相关函数值点606的稀疏组的每个第一阶段和多个阶段的相关函数值之后，一旦对两维相关函数600的峰部分620进行定位，就可以确定相关函数值点的较不稀疏的稀疏组的一个或多个阶段，以在使用在671申请中所述的技术确定实际相关函数值峰的位置中，使用相关函数值点的整个组而终结。当然，应该理解，一旦对两维相关函数的峰部分的位置进行定位，在使用在’671申请中所述的技术确定实际相关函数值峰的位置中，就可以使用相关函数值点的完整组作为仅有的阶段。

特别应该理解，由于用于识别两维相关函数600的峰部分620的位置的相关函数值点606的稀疏组是在两维方向上稀疏的，所以包括在稀疏组中的相关函数值点606相对于整个相关函数600中的相关函数值点602的数目的比是极小的。因此，通过搜索两维相关函数600可以得到所需要的系统资源的显著降低，甚至与确定在图5和7中示出的一维相关函数的相关函数402的稀疏组的相关函数所需要的系统资源降低也有关。

应该理解，对于两维相关函数，在峰部分620中，相应于上述第一和第三相关函数值点402a和402c的点606可能不位于峰部分620中的最远的相关函数值点606的对面侧。因此，对于两维相关函数，可以使用这些第一和第三相关函数值点606来定义偏移位置的范围，所述偏移位置范围是在两维相关函数中从最远的相关函数值点606在所有方向上延伸的。相似地，可以使用这种相同的技术来确定在一维偏移情况中围绕相关函数值点402b的范围。然后，使用在该范围中的至少某些相关函数值点606(或402)来确定相关函数峰的偏移位置。

图11示出根据本发明的流程图，概述一种方法的第一示例实施例，用于使用在相关函数空间中的图象相关函数值点位置的稀疏组来查找达到第一分辨率的峰或谷。如在图11中所示，在步骤S100中开始操作，并继续进行到步骤S200，在该步骤中，捕获参考图象。然后，在步骤S300中，捕获经位移的图象。应该理解，通过某些相对于参考图象未知的偏移使经位移的图象位移，但是重叠参考图象。然后，操作继续进行到步骤S400。

在步骤S400中，对于多个稀疏地分布的偏移位置(即，根据如上所述的任何稀疏组结构或过程相应于相关函数值点的稀疏组的偏移位置)，对参考和经位移的图象进行比较。例如，在本第一示例实施例中，在步骤S400中，相关函数值点的稀疏组是预定的，或相应于待确定的相关函数值点的预定序列。然后，操作继续进行到步骤S500。

在步骤S500中，分析相关函数值点的稀疏组中的相关函数值点，以识别位于相关函数的峰部分中的一个或多个稀疏组中的相关函数值点。如上所述，可以通过对稀疏组中的相关函数值点的相关函数值和正规背景部分的范围的以前确定的特征(诸如，平均值、以前确定的最大值或以前确定的最小值)进行比较，来确定位于峰部分中的稀疏组中的相关函数值点。使用最小值还是最大值要根据得到相关函数值所使用的数学函数的类型。

然后，一旦在步骤S500中确定了峰部分，在步骤S600中，对于位于近似地确定的峰部分中的至少一部分偏移位置确定相关函数值点的较高分辨率组，诸如整个组。即，如上所述，整个部分相应于以象素间距隔开的许多相邻的偏移位置。然而，应该理解，位于峰部分中的所有偏移位置不是都需要确定的。接着，在步骤S700中，使用在步骤S600中确定的相关函数值点的至少某一些整个组的相关函数值，来确定参考和经位移的图象之间的实际位移或偏移。应该理解，在步骤S700中可以使用在所引用的671申请中所述的各种技术中的任何一种技术。然后，操作继续进行到步骤S800。

在步骤S800中，作出是否要停止方法的操作，或是否需要确定另外的位移的决定。如果需要确定另外的位移，则操作转移回步骤S300，以捕获接着的经位移的图象。否则，操作继续进行到步骤S900，在该步骤中，方法的操作暂停。

应该理解，对于诸如图1所示的基于斑点图象的光学位置变换器100之类的位置变换器，在许多应用中，最后将把在步骤S300中捕获的经位移的图象位移到超过参考图象S200的帧。既然是这样，可以在步骤S800和S300之间使用这里为了完整性而引用作为参考的美国专利申请第09/860,636号中揭示的各种技术，以提供新的参考图象。尤其，可以使用以前得到的经位移的图象作为下一个参考图象。

图12示出根据本发明的流程图，概述本方法的第二实施例，用于使用在相关函数空间中的相关函数值点位置的稀疏组来查找达到第一分辨率的峰或谷。图12和图11的步骤S100-S300是相似的。然而，关于步骤S400和S500，在图11示出的示例实施例中，在步骤S400中确定稀疏组的所有相关函数值点的相关函数值。然后，在步骤S500中分析所有经确定的稀疏相关函数值。对比之下，如在图12中所示，修改步骤S400和S500，致使在步骤S400中确定下一个稀疏相关函数值点的相关函数值之前，在S400中确定一个稀疏相关函数值点的相关函数值和在步骤S500中分析。既然是这样，如在图12中所示，在步骤S500之后，但是在步骤S600之前，在添加的步骤S550中作出判定，是否由于当前的相关函数值点已经足以识别峰部分的位置。如果不是，则操作返回到步骤S400，分析稀疏组的下一个相关函数值点。如果是的，则操作继续进行到步骤S600，在该步骤中，确定用于查找相关函数峰偏移位置而待确定的相关函数值点的较高分辨率组，然后到步骤S700，在该步骤中，分析经确定的较高分辨率组，相似于图11的步骤S600和S700。

应该进一步理解，在步骤S550的各种变型中，操作继续进行到返回到步骤S400，直到找到在峰部分中的第一相关函数值点，直到找到在峰部分中的预定数目的相关函数值点，直到位于峰部分的峰宽度中的待确定的第一相关函数值点的每一侧的稀疏组中的相关函数值点位于已经确定的峰部分中，或直到已经跨越峰部分420的宽度。因此，在步骤S550的各种变型中，在操作继续进行到步骤S600之前，可以确定潜在地位于峰部分中的稀疏组的多个相关函数值点。当确定包括在这种点的较高分辨率组中的特定相关函数值点以及在步骤S600中分析时，这是有利的。

应该理解，还可以修改在图11和12中的上述流程图，包括相对于图5-8的上述各种变型中的任何一种，以允许具有在每个如此的阶段中确定和分析相关函数值点的不同稀疏组的步骤S400和S500的多个实例，和/或在如上相对于图8所述的每个如此的步骤S400中修改为了确定相关函数值而执行的比较。应该理解，在图11和12中示出的示例方法和如上所述的它们另外的变型不可区分地可用于一维偏移和两维偏移两者，如熟悉本技术领域的人员所理解。由于大量如此的组合，这里不包括每个如此的潜在组合的特定流程图。然而，由于上述图5-10的讨论，熟悉本技术领域的人员将容易地理解特定步骤，所述特定步骤是在图11和12中概述的根据本发明的方法的示例实施例的这种修改中待执行以实施这种变型的。

图13和14示出“拖影的”高空间频率图象的两个示例实施例。传统上，在图象相关技术领域中，极不希望这种拖影的图象，因为相对于诸如在图15中所示的不拖影的图象，拖影使图象畸变。然而，如在本发明中所使用，当拖影速度和曝光时间的乘积相对于所捕获图象的象素大小是不可忽略时，该图象是“拖影的”。一般，当拖影是可察觉的可意识的和/或可测量的时，就不可忽略拖影，诸如在图13和14中所示。传统上相信，拖影使相关函数峰的形状和位置严重地畸变，因此干扰了参考和经位移的图象之间的实际位移的确定。然而，应该理解，对于按图象捕获装置的象素大小数量级的图象特征，捕获而同时成象的目标正在相对于图象捕获装置以相当大的速率移动的任何图象会具有某种程度的拖影。

一般，与稳定图象比较的任何图象的拖影量S是：

               S＝v·t_s；

                                               (4)其中：

v是两维偏移的速度矢量(对于一维偏移，v将是标量速度)；以及

t_s是快门时间(或光源的选通时间)。

尤其，可以从对于该图象的自动相关函数的峰部分确定在图象中的拖影量S。尤其，应该理解，只需要单个图象来确定拖影量S。对于一维位移的给定象素位移(p)的自动相关函数R(p)是： $>>R>>(>p>)>>=>[>>\Sigma >>n>=>1>>N>>>(>>\Sigma >>m>=>1>>M>>>I>1>>>(>m>,>n>)>>*>>I>1>>>(>p>+>m>,>n>)>>)>>]>->->->->>(>5>)>>>s>相似地，对于两维位移的给定象素位移(p，q)的自动相关函数R(p，q)是：$ >>R>>(>p>,>q>)>>=>[>>\Sigma >>n>=>1>>N>>>(>>\Sigma >>m>=>1>>M>>>I>1>>>(>m>,>n>)>>*>>I>1>>>(>p>+>m>,>q>+>n>)>>)>>>]>->->->->>(>6>)>>>s>$$

尤其，由于对于一维偏移的给定图象的自动相关峰的中心约为p＝0位移，或对于两维位移是p＝q＝0位移，所以不需要确定所有潜在偏移值的R(p)或R(p，q)。而是，只对于位于围绕(0)或(0，0)偏移位置为中心的相关函数的一或两维峰部分中的那些偏移，或甚至只是那些偏移的稀疏组，来确定R(p)或R(p，q)。还有，应该理解，不需要使用整个图象来确定R(p)或R(p，q)。而是，可以使用整个图象的子区域来确定R(p)或R(p，q)。如上相对于图6和7所述，使用少于整个图象基本上减少计算时间。

图16示出不拖影的图象的两维相关函数600的峰部分620的轮廓标绘以及拖影的图象的两维相关函数600’的峰部分620’的轮廓标绘。当然，应该理解，实际上，这些相关函数是不连续的，因为用于捕获不拖影的和拖影的图象的图象阵列的象素单元隔开数据点。

用于确定两维平移偏移的拖影矢量(或一维偏移的标量拖影量)，无需计算位于相关函数的峰部分中的所有相关函数值点，以及无需使用所有的阵列象素的，根据本发明的快速技术的一个示例实施例是使用一行N_x来确定沿列方向(p)的相关函数，以及使用一列M_y来确定沿行方向的相关函数的。即，对于沿列方向(p)的各个象素位移，行N_x与它自己相关，而对于沿行方向(q)的位移，列M_y与它自己相关。确定这个相关函数值点的稀疏组的结果是有效地计算沿p和q方向的R(p，q)，如在图17中的相关函数值点608所示出。然而，应该理解，实际上，为了改进对于图17的任何给定相关函数值点608的信噪比，可能要求使用一个以上的行N和/或多个列M。一般，对于按象素大小数量级的图象特征，可以合适地使用一到五个如此的行N或列M。

一旦已经确定沿p和q方向的相关函数值点608，就可以根据这些相关函数值点608的值来确定峰部分620’的宽度624p’和624q’。然后，可以分别根据沿p和q方向的峰部分620’的宽度624p’和624q’的矢量组合来确定在任何方向上的拖影。

应该理解，峰部分620’的宽度624p’和624q’的最大长度矢量组合的方向表示发生在捕获拖影图象的时刻的运动方向，即，这是拖影矢量v的方向。因此，正交方向，或峰部分620’的宽度624p’和624q’的最小长度矢量组合的方向，是没有相对运动的方向。这两个正交矢量长度之间的差就相应于实际的拖影量。

还把上述分析应用于通过两维阵列成象的一维偏移。然而，对于偏移始终沿所定义的阵列轴的应用，最小长度组合矢量可能始终沿一个阵列方向，并且通常是已知量。因此，例如，对于把图象的移动限制在沿p方向的运动，只对沿p方向的偏移确定相关函数值点。然后，根据沿p方向的相关函数的峰部分420的与运动有关的宽度424，以及沿q方向的已知的最小矢量长度，来确定拖影量。

一旦确定了拖影矢量v，就有可能预测经位移的图象310相对于拖影的参考图象300的近似相对位置，假定可得到距离—对—拖影函数。应该理解，可以测量距离—对—拖影函数，或根据拖影关系S＝v·t_s以及拖影的参考图象300和经位移的图象310的捕获之间所消逝的已知时间可以预测距离—对—拖影函数。

还应该理解，这种技术假定在捕获经分析的拖影图象期间和之后的加速度不是太大的。即，在捕获拖影参考图象和经位移的图象之间发生的大加速度会降低这种技术的性能。然而，通过在拖影参考图象和经位移的图象两者上执行确实相同的分析，而不是只对拖影参考图象或经位移的图象中的一个执行分析，然后，比较来自参考和经位移的图象的拖影结果，就有可能对于大加速度确定和至少部分地调节。

然而，应该理解，在根据以前讨论而确定的一或两维偏移的拖影矢量v表示一根线的方向的同时，实际上拖影矢量描述沿已经发生运动的方向上的一根线，但是不表示所发生的运动沿该线的哪个方向。相应地，可以使用拖影量值(对于一维偏移)或拖影量值和线方向(对于两维偏移)分别对一维或两维相关函数400和600的峰部分420或620的两个候选或潜在位置进行近似的定位。通过已知搜索相关函数峰的近似的候选或潜在位置，有可能避免确定位于离开相关函数峰的近似的候选或潜在位置处的相关函数值点的相关函数值，因此以减少操作次数来寻找峰。

另一方面，可以使用紧接着以前的位移确定而确定的位移来选择拖影方向的极性，以致只需要搜索峰部分420或620的单个近似位置。即，假定在以前位移确定之后的加速度不是太大，则可以使用该位移的方向来排除两个候选或潜在位置中之一。

因此，一旦使用拖影量和/或方向识别峰部分420或620的近似位置，就可以确定和分析相关函数值点402或606(只包括位于近似地确定的相关函数峰偏移位置周围的相关函数值点402或606)的有限的范围。在各种应用中，上述拖影过程可以查出具有足够正确度的近似地确定的相关函数峰偏移位置，在进一步应用上述稀疏搜索过程中的实用性较小。在这种情况中，如在‘671申请中，对位于围绕近似地确定的相关函数峰的有限范围中的所有相关函数值点402进行分析。因为根据在‘671申请中揭示的各种技术，只确定在确定实际偏移位置中可能使用的那些相关函数值点，确定偏移位置所需要的系统资源相对于搜索相关函数400或600的整个相关空间大大地减少。

然而，在其它应用中，上述拖影过程可以更粗略地查出近似地确定的相关函数峰偏移位置，并且可以大大地增加有限范围。还有，在没有可区分的拖影的情况中，必须把有限范围设置成最大。在这种情况中，可以把上述拖影技术与各种示例实施例的任何一个，和/或上述相关函数值点的稀疏组的变型相组合，甚至进一步减少查找偏移位置所需要的系统资源量。即，如上所述，拖影量值或拖影矢量只分别近似地查找一或两维相关函数400和600的相关函数峰和峰部分420或620的位置。因此使用分别通过拖影量值或拖影矢量提供的有关峰部分420或620的近似位置的信息，可以动态地确定相关函数值点402或606的稀疏组，以允许以较大正确度和/或分辨率分别确定峰部分420或620以及相关函数峰422或622的近似位置。

然后，如上所述，在围绕最远的相关函数值点402b或606b的峰部分420或620中，确定相关函数值点402或606以及围绕的相关函数值点402或606的稀疏组中的相关函数值点402b或606b。接着，对于在‘671申请中所述的技术，可以使用对确定相关函数值点的整个组有用的上述各种技术中的的任何一种技术。如此，通过使用结合拖影技术和稀疏组技术的三一阶段技术，甚至需要更少的系统资源。

图18是方框图，更详细地概述在图1中示出的信号产生和处理电路200的一个示例实施例。如在图18中所示，信号产生和处理电路200包括控制器210、光源驱动器220、光检测器接口225、存储器230、比较电路240、比较结果累加器245、内插电路260、位置累加器270、显示驱动器201、任选输入接口204、时钟208、偏移位置选择器275以及相关函数分析器280。

把控制器210通过信号线221连接到光源驱动器220、通过信号线212连接到图象检测器接口225以及通过信号线213连接到存储器230。相似地，把控制器210分别通过信号线214-218连接到比较电路240、比较结果累加器245、内插电路260、位置累加器270以及偏移位置选择器275。最后，把控制器210通过控制线202连接到显示驱动器201，以及如果提供的话，通过信号线205连接到输入接口204。存储器230包括参考图象部分232、当前图象部分234、相关部分236、一组相关偏移位置部分238以及第二阶段相关部分239。

在操作中，控制器210经过信号线211把控制信号输出到光源驱动器220。光源驱动器220响应而经过信号线132把驱动信号输出到光源130。接着，控制器210经过信号线212和213把控制信号输出到光检测器接口225和存储器230，以把经过信号线164接收到的来自相应于每个图象单元162的光检测器160的信号部分存储在当前图象部分234中。尤其，把来自独立的图象单元162的图象值以两维阵列存储在当前图象部分234中，相应于在阵列166中的独立图象单元162的位置。

一旦在参考图象部分232中存储了一个图象，控制器210在把控制信号经过信号线211输出到光源驱动器220以驱动光源130之前等待合适的固定的或受控制的时间周期。然后，使用在信号线212和213上的信号控制光检测器接口225以及存储器230，把所产生的图象存储在当前图象部分234中。

接着，在控制器210的控制下，偏移位置选择器275访问相关偏移位置部分238的组。相关偏移位置部分238的组存储数据，所述数据定义在第一阶段期间待使用来近似地查找一或两维相关函数400或600的峰部分420或620的相关函数值点的稀疏组。应该理解，如上所述，可以预定存储在相关偏移位置部分238的组中的相关函数值点402或606的稀疏组，另一方面，可以动态地确定相关函数值点402或606的稀疏组，或可以是如上所述的按次序确定的相关函数值点的排序清单。

不管如何确定相关函数值点402或606的稀疏组，在控制器210的控制下，偏移位置选择器275从存储在相关偏移位置部分238的组中的相关函数值点的稀疏组选择第一相关函数值点。然后，偏移位置选择器275在信号线277上把信号输出到比较电路240，它表示当把存储在当前图象部分234中的经位移的图象和存储在当前图象部分234中的参考图象进行比较时，比较电路240要使用的p维偏移(对于一维相关函数400)或p和q维偏移(对于两维相关函数600)。

然后，控制器210在信号线214上把信号输出到比较电路240。比较电路240响应而输入经过信号线242从参考图象部分232来的特定象素的图象值，以及根据从偏移位置选择器275接收到的对于相关函数值点402或606的当前一个稀疏组的偏移值，从当前图象部分234经过信号线242输入相应象素的图象值。然后比较电路240应用相关算法来确定比较结果。比较电路240根据当前偏移，可以使用已知的或以后开发的任何合适的相关技术，对存储在参考图象部分232中的参考图象和存储在当前图象部分234中的当前图象在一个象素一个象素的基础上进行比较。比较电路240在信号线248上把比较结果输出到用于当前相关偏移的比较结果累加器245。

一旦比较电路240已经录取和比较来自参考图象部分232的至少某些图象单元162的图象值，并把它们与存储在当前图象部分234中的相应的图象值进行比较，以及应用相关技术，并把比较结果输出到比较结果累加器245，存储在比较结果累加器245中的值定义相关值，相应于从偏移位置选择器275接收到的相关函数值点402或606的当前一个稀疏组的按预定单位的当前值。然后，控制器210经过信号线215把信号输出到比较结果累加器245和经过信号线213输出到存储器230。结果，输出存储在比较结果累加器245中的相关算法结果，并存储在存储器230的相关部分236中的一个位置处，所述位置相当于从偏移位置选择器275接收到的相关函数值点402或606的当前一个稀疏组的当前值的位置。然后，控制器210在信号线215上输出信号，以清除存储在相关部分236中的结果。

然后，控制器210在信号线215上输出信号以清除结果累加器245。在控制器210的控制下，一旦比较电路240已经执行存储在相关偏移位置部分238的组中的相关函数值点的稀疏组中的所有相关函数值点的所有比较，并且比较结果累加器245累加结果和存储在相关部分236中，控制器210就经过信号线218把控制信号输出到相关函数分析器280。

在控制器210的控制下，相关函数分析器280分析存储在相关部分236中的相关函数值点，以识别分别位于相关函数400或600的峰部分420或620中的相关函数值点402或602的稀疏组中的那些相关函数值点402或606。然后，在控制器210的控制下，相关函数分析器280输出许多分别位于峰部分420或620中的相关函数值点402或606，以及位于围绕待存储在第二阶段相关部分239中的最远的相关函数值点402b或606b的至少一部分峰部分420或620中的相关函数值点402或606。然后，控制器210在信号线215上输出信号，以清除存储在相关部分236中的结果。

然后，在控制器210的控制下，比较电路240判定存储在第二阶段相关部分239中的每个相关函数值点402或606的相关函数值。在控制器210的控制下，一旦比较电路240已经执行存储在第二阶段相关部分239中的所有相关函数值点402或606的所有比较，并且比较结果累加器245累加结果和存储在相关部分236中，控制器210就经过信号线216把控制信号输出到内插电路260。

内插电路260响应而经过信号线242输入存储在相关部分236中的相关结果，并识别与相关函数的峰或谷符合的相关值，以及在相关函数的峰/谷附近的经识别的相关函数值点之间进行内插，以确定具有子象素分辨率的峰偏移值或图象位移值。然后，在来自控制器210的经过信号线216的信号的控制下，内插电路260在信号线262上把经确定的估计子象素位移值输出到位置累加器270。在来自控制器210的经过信号线217的信号的控制下，位置累加器270把估计位移值加到存储在参考图象部分中的当前参考图象的位移值上。然后，位置累加器270经过信号线272把经更新的位置位移输出到控制器210。

控制器210可能响应而经过信号线218把经更新的位移值输出到显示驱动器201，如果提供的话。然后，显示驱动器201经过信号线203把驱动信号输出到显示装置107，以显示当前位移值。

如果提供的话，一根或多个根信号线205允许操作员或相配合系统和控制器210之间的连接。如果提供的话，输入接口204可以缓冲或变换输入信号或命令，并把合适的信号发送到控制器210。

还应该理解，控制器210可以控制偏移位置选择器275从存储在相关偏移位置部分238的组中的多个如此的稀疏组来选择相关函数值点的特定稀疏组，以启动多阶段的，而不是两阶段的，分析技术。还应该理解，控制器210可以控制比较电路240只对存储在参考图象部分232和当前图象部分234中的参考和经位移的图象的象素的子集进行比较，如上相对于图6和7所述。

图19是方框图，较详细地概述在图1中示出的信号产生和处理电路200的第二示例实施例。如在图19中所示，信号产生和处理电路200基本上与在图18中示出的信号产生和处理电路200的第一示例实施例相似，除了在本第二示例实施例中，信号产生和处理电路200省略了偏移位置选择器275，但是包括拖影量分析器290。在操作中，对比于在图18中示出的信号产生和处理电路200的第一示例实施例，控制器210操作光源驱动器220和/或光检测器160以建立拖影的图象，把它存储在参考图象部分232中。

然后，在等待合适的固定或受控制的时间以得到待存储在当前图象部分234中的经位移的图象之前，控制器210在信号线214上把信号输出到比较电路240，以产生确定存储在参考图象部分232中的拖影图象的自动相关函数所需要的数据。一般，对于两维偏移的，在图17中示出的相关函数值点608，或对于一维偏移的相关函数偏移点402的相应组，如上所述，通过控制器210控制比较电路240和比较结果累加器245，以产生、累加和在相关部分236中存储相关函数值。

然后，在控制器210的控制下，拖影量分析器290分析存储在相关部分236中的相关函数值点，以确定峰部分420的一维宽度424，或两维峰部分620的两维宽度624p和624q。然后，拖影量分析器290分别从经确定的峰部分420或620的一维宽度424，或两维宽度624p和624q确定拖影量。然后，拖影量分析器290从存储在参考图象部分232中的拖影图象和待捕获和和存储在当前部分234中的经位移的图象的比较来确定待确定的相关函数的峰部分420或620的一个或两个近似位置。

根据通过拖影量分析器290确定的峰部分420或620的这些经确定的近似位置，拖影量分析器290确定存储在相关偏移位置部分238的组中的和/或第二阶段相关部分239中的相关函数值点的组。然后，在控制器210的控制下，把经确定的相关函数值点的组存储在相关偏移位置部分238的组和/或第二阶段相关部分239中之一或两者中。

然后，在等待合适的固定或控制时间之后，控制器210得到经位移的图象，并把它存储在当前图象部分234中。然后，如上所述，控制器210控制比较电路240、比较结果累加器245和内插电路260，根据存储在第二阶段相关部分239中的相关函数值点的组确定实际偏移位置。

当然，应该理解，可以组合如上所述的和在图18和19中示出的这些信号产生和处理电路200的第一和第二实施例。既然是这样，在拖影量分析器290确定峰部分420或620的一个或两个可能的近似位置之后，不是存储比较电路240要使用的相关函数值点的整个组，以及存储在第二阶段相关部分239中，而是，拖影量分析器290根据所存储的峰部分420或620的可能的近似位置(是在控制器210的控制下存储在相关偏移位置部分238的组中的)，动态地确定相关函数值点402或606的至少一个稀疏组。然后，在捕获经位移的图象和存储在当前图象部分234中之后，如上相对于信号产生和处理电路200的第一示例实施例所述，控制器210根据如上相对于在图18中示出的信号产生和处理电路200的第一示例实施例所述的相关函数值点402或606的至少一个稀疏组而操作比较电路240。

在各种示例实施例中，使用编程的微处理器或微控制器以及外围集成电路单元来实施信号产生和处理电路200。然而，还可以使用编程的一般用途计算机、特殊用途计算机、ASIC或其它集成电路、数字信号处理器、硬线的电子或逻辑电路(诸如分立元件电路、诸如PLD、PLA、FPGA或PAL等的可编程逻辑电路)来实施信号产生和处理电路200。一般，能够实施有限状态机的，接着又能够实施可以用来实施信号产生和处理电路200的上述任何一种或多种方法的任何器件。

在图18和19中，可以使用任何合适的可变的、易失或非易失的存储器或不可变的、或固定的存储器来实施信号产生和处理电路200中的存储器230。可以使用任何一个或多个静态或动态RAM、软盘或盘驱动器、可写入或可再—再写入光盘和盘驱动器、硬驱动器、快闪存储器、存储器棒等等来实施不管是易失还是非易失的可变存储器。相似地，可以使用任何一个或多个ROM、PROM、EPROM、EEPROM、光学ROM盘(诸如CD-ROM或DVD-ROM盘)、以及相关联的盘驱动器等来实施不可变的或固定的存储器。

因此，应该理解，可以实施信号产生和处理电路200的每个控制器210以及各种其它电路220、225和240-290作为合适地编程的一般用途计算机、宏处理器或微处理器的一部分。另一方面，可以实施在图18和19中示出的每个控制器210以及各种其它电路220、225和240-290作为在ASIC中的，或使用FPGA、PDL、PLA或PAL，或使用分立逻辑元件或分立电路元件的，物理地区分的硬件电路。信号产生和处理电路200的每个电路220、225和240-290采取的特定形式是设计选择的，对于熟悉本技术领域的人员是显而易见和可断定的。

虽然，已经结合上述示例实施例描述本发明，但是显然，熟悉本技术领域的人员会明了许多变化、修改和变型。相应地，打算把如上所述的示例实施例作为示意而不是限制。可以进行各种改变而不偏离本发明的精神和范围。