[發明專利]基于統計特征的數字信號局部相關性分析方法

有效

• 申請號: 201110184315.2
• 申請日: 2011-07-04
• 公開（公告）號: CN102867186A
• 公開（公告）日: 2013-01-09
• 發明（設計）人: 袁海東
• 申請（專利權）人: 袁海東
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及數字信號分析與模式識別技術領域，特別涉及基于統計特征的魯棒的數字信號局部相關性分析方法。

背景技術

隨著計算機技術以及數字電子技術的迅速普及與發展，數字信號分析技術得到了廣泛的應用。由自然界獲取的數字信號，例如數字圖像信號或音頻信號，其典型特征之一在于信號在局部范圍內的取值是相關的。數字信號的局部相關性被廣泛用于信號降噪、濾波、分割、特征提取與識別等方面，因此數字信號局部相關性分析技術一直受到關注。

數字信號局部相關性分析技術的一個主要難點是如何分析局部范圍內信號值之間的相互關系，包括相等關系、次序關系等。M.Kirchner等人提出通過圖像局部一階微分直方圖的中央項(微分值等于0的概率)與其相鄰項之比值，對局部相關性進行分析，從而識別不同類型的信號處理操作；G.Cao等人提出根據圖像紋理區域中局部一階微分值等于0的概率，對局部相關性進行分析，從而識別不同類型的信號處理操作；這兩種方法的最大缺點是僅能反映直接相鄰的信號值相等的概率，而不能反映局部范圍內有多少信號值相等以及哪些信號值相等。T.等人提出通過圖像一階微分的高階Markov?Chain(馬爾可夫鏈)分析圖像局部相關性，從圖像中提取686維特征向量，再利用SVM(支持向量機)進行訓練和分類，從而實現對圖像完整性進行鑒別。這種方法的最大缺點是受圖像分辨率限制，對具有較低分辨率(128×128以下)的圖像難以實施有效的分析，其次是數學模型復雜，應用不便。

發明內容

為了解決現有技術中的主要難點即分析局部范圍內信號值之間的相互關系的問題，為此本發明的目的是基于對局部范圍內信號值之間相互關系的統計，提供一種能對數字信號局部相關性進行準確、合理分析的方法。

為了實現上述目的，本發明基于統計特征的數字信號局部相關性分析方法包括步驟：

步驟1：對數字信號采取每s個信號值劃分為1塊的方式做塊劃分，s為大于1的奇數；將每塊中的信號值按位置順序表示為信號值序列其中k為塊編號，k∈{1，2，...，N}，N表示塊總數；以m表示則就表示第k塊的塊中央值；以有序信號值序列表示每塊中信號值的按值序排列，則就表示第k塊的塊中值；

步驟2：檢驗每塊中的信號值的相關性；所述每塊中的信號值的相關性，采用以下方法進行分析：

A.統計塊中央值在每塊中出現的概率，表示為其中：表示塊中央值在每塊中出現i次的概率，i，j∈{1，2，...，s}；|{·}|表示一個集合的基數；δ(u,v)=1,ifu=v0,otherwise]]>為條件函數，僅當兩個自變量相等時函數值為1，其他情況下函數值為0；向量h^OBC中的元素即可反映數字信號局部相關性；

B.統計塊內不重復信號值數量的分布，表示為其中：表示塊內不重復信號值數量為i的塊出現的概率；向量h^QGL中的元素即可反映數字信號局部相關性；

C.統計塊中值在信號值序列中的位置分布，表示為其中：表示塊中值在信號值序列中出現在位置i的概率；向量h^DBM中的元素即可反映數字信號局部相關性；

D.統計塊中央值在有序信號值序列中的位置分布，表示為其中：表示塊中央值在有序信號值序列中出現在位置i的概率；向量h^DBC中的元素即可反映數字信號局部相關性；

E.統計塊中央值在有序信號值序列中的首次出現的位置分布，表示為其中：表示塊中央值在有序信號值序列中首次出現在位置i的概率；表示使等式成立的最小的j；向量h^FBC中的元素即可反映數字信號局部相關性；