[發明專利]用于估計信號間的變換的信號處理器及方法

在審

• 申請號: 201180052657.7
• 申請日: 2011-09-01
• 公開（公告）號: CN103190078A
• 公開（公告）日: 2013-07-03
• 發明（設計）人: R.K.夏爾馬;J.D.洛德;R.G.萊昂斯
• 申請（專利權）人: 數字標記公司
• 主分類號: H03M7/00
• 分類號: H03M7/00
• 代理公司: 北京尚誠知識產權代理有限公司 11322
• 代理人: 龍淳

技術領域

本發明涉及信號處理，并且特別涉及在信號檢測、鑒別、信號匹配和識別等應用場合使用的確定信號之間的變換的信號處理。

背景技術

有許多種信號處理應用場合需要準確且高效地計算待檢信號和參考信號之間的仿射變換。對圖像信號檢測和識別應用場合而言，情況尤其是這樣，對其他類型的信號而言，情況也是如此。在信號檢測和信號識別的情況下，計算裝置的目標是確定在待檢信號中是否存在特定的參考信號。當參考信號存在、但是由于坐標空間的變換而發生畸變時，所述目標將更難實現。在圖像處理過程中，這樣的變換是通過借助圖像編輯（放大，收縮，旋轉，數字采樣（和重新采樣），格式轉換，等等）對參考信號進行操作而引起的。當參考圖像或參考圖像所表現的對象通過攝像機從相對于所述參考圖像或所述對象的原始狀態的不同參考點被拍攝時，所得結果就是包含處于變換后的狀態的參考信號的待檢圖像。除非有一種手段來確定和補償參考信號的仿射變換，否則將更難準確地檢測、識別參考信號或者將參考信號與其在待檢圖像中的對應物匹配。

該信號處理問題對于多種領域都很重要。一些實例包括機器視覺、醫學影像分析、對象和信號識別、生物統計信號分析和匹配（例如，面部、聲音、虹膜/視網膜、指紋匹配）、監視應用場合等。在這些應用場合中，目標可以是檢測輸入的待檢信號或將輸入的待檢信號與一個特定參考信號匹配，或者將輸入的待檢信號與許多不同的參考信號匹配（例如在數據庫搜索中，某查詢包括一待檢信號（探頭（probe）或模板），將該待檢信號對照參考信號數據庫進行匹配）。各種類型的圖像和聲音可以使用信號識別和檢測技術來鑒別。這些技術包括：基于信號固有的屬性進行識別，以及基于特意嵌入另一信號中從而提供附加數據承載能力的數據進行識別，例如類似條形碼和數字水印的機器可讀代碼的情況。

近年來，計算裝置正在越來越多地配備有各種傳感器，包括圖像和音頻傳感器。為了向這些裝置提供與其周圍的世界交互的能力，這些裝置需要能夠識別和鑒別它們通過傳感器捕獲的信號。

電子器件的進步已經使這些先進傳感功能的應用范圍擴展得超出了專用裝置（例如機器視覺裝備、監視和探查裝備、以及醫學成像工具），從而擴展到消費電子裝置（例如個人計算機和移動電話手持機）。在這些裝置中捕獲的信號經常會由于變換而發生畸變。如果這些變換可以用仿射變換或者至少在局部用仿射變換來近似估計，那么就有可能確定使待檢信號與參考信號最為匹配的仿射變換（包括在信號的一部分中發生的局部仿射變換）。

使參考信號與其在待檢信號中的對應物配準的仿射變換可以表示為y=Ax+b，其中x和y是表示參考信號的向量和表示參考信號的變換后版本的向量，A是線性變換矩陣，并且b是平移。仿射變換通常包括線性變換（旋轉、縮放或剪切）和平移（即，移位）。對于二維信號來說，線性變換矩陣是由定義旋轉、縮放和剪切的參數構成的二乘二（2x2）的矩陣。平移組分是由定義水平和垂直移位的參數構成的二乘一（2x1）的矩陣。如下文更詳細描述的那樣，平移與相移是相關的。因此，對兩個信號進行配準的處理可以包括線性變換以及平移的近似。線性變換有時是通過確定信號相關性運算來進行近似估計的，所述信號相關性運算經常采用傅立葉變換和反傅立葉變換。平移組分是通過確定傅立葉表示形式的相移（例如，使用信號相關性）來進行近似估計的。

當信號變換在通用處理單元或專用數字邏輯電路的數字計算環境中計算時，許多挑戰會出現。這些挑戰中的一些包括由于采用離散數字邏輯表示信號而引起的誤差。不僅在通過傳感器對模擬信號進行采樣時會引入量化誤差，而且在這些信號被變換到不同的坐標空間中（例如，傅立葉變換和反傅立葉變換）時對這些信號進行重新采樣時也會引入量化誤差。在用于存儲信號的離散值和相關變換參數的電路的精度或精度限制方面會引入額外誤差。另一個挑戰是，信號識別和信號配準通常會涉及變換和逆變換，這些變換和逆變換除了會引入誤差之外，還在硬件實現方面計算成本昂貴，需要額外的存儲空間，并且會在離散信號中的每個值被變換、重新采樣或者根據鄰近的采樣值進行近似估計時由于對存儲器進行讀/寫操作的需求的增多而引入存儲器帶寬限制。

鑒于這些挑戰，就需要準確且仍然能高效地在數字計算環境中實現的用于確定信號之間的變換的方法。這包括用于估計線性變換以及確定平移或相移的更有效的方法。

發明內容