[發(fā)明專利]一種時頻圖像的增強方法及相關設備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811423808.5
• 申請日: 2018-11-27
• 公開（公告）號: CN109544479B
• 公開（公告）日: 2021-06-15
• 發(fā)明（設計）人: 夏軒;于峰崎
• 申請（專利權）人: 中國科學院深圳先進技術研究院
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 郝傳鑫;熊永強

本申請公開了一種時頻圖像的增強方法及相關設備，包括：首先獲取多個樣本信號，所述多個樣本信號屬于相同的信號類型、且信噪比不同；接著確定多個樣本信號中每個樣本信號的第一時頻圖像和第二時頻圖像，第一時頻圖像是根據每個樣本信號的維格納?威利分布確定的，第二時頻圖像是根據每個樣本信號的瞬時頻率確定的；然后將第一時頻圖像和第二時頻圖像輸入待訓練模型進行訓練，得到所述多個樣本信號所屬的信號類型對應的時頻圖像增強模型；最后根據時頻圖像增強模型，對目標信號的時頻圖像進行增強處理。采用本申請實施例，可以降低時頻圖像增強的復雜度、有效提高時頻圖像的清晰度。

技術領域

本申請涉及人工智能領域和信號處理領域，尤其涉及一種時頻圖像的增強方法及相關設備。

背景技術

通過對信號進行時頻分析，可以得到信號的瞬時頻率在時間-頻率平面上的能量分布。然而，由于交叉項和不確定性原理的存在，平滑偽維格納-威利分布(Wigner-Villedistribution，WVD)、譜圖重排法、B分布等經典的信號最優(yōu)表示方法難以同時滿足時頻分辨率、抗噪聲能力和抑制交叉項的要求，無法獲取清晰的時頻圖像。目前，為了降低交叉項和不確定性原理的影響，大量傳統(tǒng)的圖像處理技術被引入該領域，產生了基于奇異值分解、基于小波變換、基于維特比算法、基于壓縮感知等多種技術的時頻圖像增強方法，但這些方法普遍存在復雜度高、計算量大和增強效果不明顯的缺陷。

發(fā)明內容

本申請實施例提供一種時頻圖像的增強方法及相關設備。可以降低時頻圖像增強的復雜度、有效提高時頻圖像的清晰度。

本申請實施例第一方面提供了一種時頻圖像的增強方法，包括：

獲取多個樣本信號，所述多個樣本信號屬于相同的信號類型、且信噪比不同；

確定所述多個樣本信號中每個樣本信號的第一時頻圖像和第二時頻圖像，所述第一時頻圖像是根據所述每個樣本信號的維格納-威利分布確定的，所述第二時頻圖像是根據所述每個樣本信號的瞬時頻率確定的；

將所述第一時頻圖像和所述第二時頻圖像輸入待訓練模型進行訓練，得到所述信號類型對應的時頻圖像增強模型；

根據所述時頻圖像增強模型，對目標信號的時頻圖像進行增強處理。

其中，所述根據所述時頻圖像增強模型，對目標信號的時頻圖像進行增強處理之前，還包括：

確定所述目標信號的信號類型；

當所述目標信號的信號類型與所述時頻圖像增強模型對應的信號類型相同時，執(zhí)行所述根據所述時頻圖像增強模型，對目標信號的時頻圖像進行增強處理的操作。

其中，所述根據所述時頻圖像增強模型，對目標信號的時頻圖像進行增強處理包括：

根據所述目標信號的維格納-威利分布，確定所述目標信號的時頻圖像；

將所述目標信號的時頻圖像輸入所述時頻圖像增強模型，得到所述目標信號的增強的時頻圖像。

其中，所述確定所述多個樣本信號中每個樣本信號的第一時頻圖像和第二時頻圖像包括：

對所述每個樣本信號進行離散化處理，得到所述每個樣本信號對應的離散信號；

從所述離散信號中截取預設長度的信號；

根據所述預設長度的信號，確定所述第一時頻圖像和所述第二時頻圖像。

其中，所述確定所述多個樣本信號中每個樣本信號的第一時頻圖像包括：

對所述每個樣本信號的維格納-威利分布進行歸一化；

根據所述每個樣本信號的歸一化的維格納-威利分布，確定所述第一時頻圖像。

其中，所述每個樣本信號包括多個采樣點；