[發(fā)明專利]一種自適應(yīng)調(diào)優(yōu)的稀疏傅里葉變換方法和系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710684740.5
• 申請(qǐng)日: 2017-08-11
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109388061B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-07-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 師圣;尤海航;楊潤(rùn)楷
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所
• 主分類號(hào): G05B13/04
• 分類號(hào): G05B13/04
• 代理公司: 北京律誠(chéng)同業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11006
• 代理人: 祁建國(guó);梁揮

本發(fā)明涉及一種自適應(yīng)調(diào)優(yōu)的稀疏傅里葉變換方法和系統(tǒng)，包括：根據(jù)當(dāng)前設(shè)定的維度值，通過(guò)哈希變換算法對(duì)圖像信號(hào)的原始空域矩陣進(jìn)行降維處理，得到具有維度值的降維空域矩陣，統(tǒng)計(jì)降維空域矩陣內(nèi)的極大值點(diǎn)個(gè)數(shù)k_i?1；調(diào)整維度值重復(fù)上述內(nèi)容，獲取新的極大值點(diǎn)個(gè)數(shù)k_i，并根據(jù)k_i、k_i?1之間的變化比例，迭代調(diào)整維度值，將完成迭代調(diào)整后的維度值對(duì)應(yīng)的極大值點(diǎn)個(gè)數(shù)作為圖像信號(hào)的稀疏度，根據(jù)稀疏度對(duì)稀疏傅里葉變換算法中的粒度參數(shù)進(jìn)行配置。通過(guò)上述自適應(yīng)迭代調(diào)優(yōu)的方法，本發(fā)明可以得到信號(hào)的稀疏度k。從而計(jì)算出信號(hào)的頻域值，由此本發(fā)明不僅速度上比稀疏傅里葉變換方法快，還能更好地控制誤差，表現(xiàn)在相同循環(huán)次數(shù)時(shí)誤差更低。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)字信號(hào)處理領(lǐng)域，特別涉及一種自適應(yīng)調(diào)優(yōu)的稀疏傅里葉變換方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，云計(jì)算作為貫穿互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的新型技術(shù)得到了快速發(fā)展。隨著信號(hào)量的急劇增加，迫切需要其相應(yīng)的高性能的信號(hào)處理技術(shù)。傅里葉變換(DFT)作為一種最基本也是最重要的數(shù)值算法，它在信號(hào)處理包括圖像去噪、信號(hào)增強(qiáng)、音頻/圖像/視頻壓縮等領(lǐng)域起到非常重要的作用。快速傅里葉變換算法(FFT)的產(chǎn)生使得傅里葉變換大為簡(jiǎn)化，推動(dòng)了信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展，成為數(shù)字信號(hào)處理應(yīng)用領(lǐng)域強(qiáng)有力的工具。

圖像信號(hào)進(jìn)行DFT花費(fèi)的時(shí)長(zhǎng)與該信號(hào)的輸入大小成正比例關(guān)系。然而現(xiàn)實(shí)中大多數(shù)圖像信號(hào)在頻域表現(xiàn)稀疏特性，這些稀疏特性在HEVC(視頻壓縮)、機(jī)器學(xué)習(xí)和壓縮感知等領(lǐng)域有廣泛引用。所以，對(duì)于一個(gè)頻域只有k個(gè)非零元的稀疏信號(hào)(k遠(yuǎn)小于信號(hào)尺寸N)，傅里葉變換的復(fù)雜度下界O(N)將不再適用。在2012年，麻省理工學(xué)院的Piotr Indyk、Dina Katabi等研究人員就稀疏信號(hào)特點(diǎn)提出了一維稀疏傅里葉變換(SFFT)，對(duì)稀疏信號(hào)的傅里葉變換處理比傳統(tǒng)快速傅里葉變換要快。然而，實(shí)際工程應(yīng)用中更多涉及到二維圖像信號(hào)，而基于稀疏性的二維傅里葉變換并不能簡(jiǎn)單的用兩個(gè)一維稀疏傅里葉變換實(shí)現(xiàn)。為此，在2016年提出了基于圖像稀疏性的二維傅里葉變換方法2D-SFFT。

然而，SFFT的實(shí)現(xiàn)需要非常細(xì)粒度的參數(shù)配置，特別是需要信號(hào)的稀疏度k。這個(gè)約束大大限制了SFFT的廣泛應(yīng)用。為此，本發(fā)明提出了一種自適應(yīng)調(diào)優(yōu)的稀疏傅里葉變換方法ATSFFT。在無(wú)需信號(hào)稀疏度k這個(gè)先驗(yàn)知識(shí)的情況下，ATSFFT可以通過(guò)自動(dòng)迭代調(diào)優(yōu)來(lái)得到信號(hào)稀疏度并完成信號(hào)的傅里葉變換。相比SFFT，ATSFFT不僅運(yùn)算速度比稀疏傅里葉變換SFFT快，而且可以更好地控制誤差。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明目的是結(jié)合圖像的稀疏特性和傅里葉變換自身性質(zhì)，使稀疏傅里葉變換不再依賴給定的信號(hào)稀疏度k。信號(hào)稀疏度k約束限制了SFFT算法的廣泛應(yīng)用。為此，本發(fā)明提出了一種自適應(yīng)調(diào)優(yōu)的稀疏傅里葉變換方法ATSFFT。在不能提前獲得信號(hào)稀疏度k的情況下，ATSFFT算法可以通過(guò)自動(dòng)迭代調(diào)優(yōu)來(lái)得到信號(hào)稀疏度并完成信號(hào)的傅里葉變換。

具體地說(shuō)，本發(fā)明公開(kāi)了一種自適應(yīng)調(diào)優(yōu)的稀疏傅里葉變換方法，其中包括：

步驟1：獲取圖像信號(hào)，并根據(jù)當(dāng)前設(shè)定的維度值，通過(guò)哈希變換算法對(duì)該圖像信號(hào)的原始空域矩陣進(jìn)行降維處理，得到具有該維度值的降維空域矩陣，統(tǒng)計(jì)該降維空域矩陣內(nèi)的極大值點(diǎn)個(gè)數(shù)k_i-1；

步驟2：調(diào)整該維度值并執(zhí)行該步驟1，獲取新的極大值點(diǎn)個(gè)數(shù)k_i，并根據(jù)k_i、k_i-1之間的變化比例，迭代調(diào)整該維度值，并將完成迭代調(diào)整后的該維度值對(duì)應(yīng)的極大值點(diǎn)個(gè)數(shù)作為該圖像信號(hào)的稀疏度，根據(jù)該稀疏度對(duì)稀疏傅里葉變換算法中的粒度參數(shù)進(jìn)行配置，使用配置完成后的該稀疏傅里葉變換算法得到該圖像信號(hào)的頻域值。

該自適應(yīng)調(diào)優(yōu)的稀疏傅里葉變換方法，其中該步驟1包括：