本發(fā)明專利技術(shù)涉及執(zhí)行交叉計(jì)算的方法和設(shè)備。一種執(zhí)行第一和第二信號(hào)之間的交叉計(jì)算的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的信號(hào)處理方法，包括：把第一信號(hào)分成更短的長(zhǎng)度M的片段；執(zhí)行第一信號(hào)的片段與第二信號(hào)的互相關(guān)以獲得多個(gè)部分互相關(guān)函數(shù)；通過組合部分互相關(guān)函數(shù)獲得組合互相關(guān)函數(shù)以獲得組合互相關(guān)函數(shù)；應(yīng)用異常值檢測(cè)或異常值去除方法以識(shí)別或去除受到干擾或損壞的那些片段，異常值檢測(cè)方法包括：把各單個(gè)部分互相關(guān)函數(shù)與組合部分互相關(guān)函數(shù)相比較以執(zhí)行一致性檢查以檢查部分互相關(guān)是否與組合互相關(guān)函數(shù)一致，該方法還包括：重新組合不包括已基于一致性檢查被識(shí)別為受到干擾或損壞的部分互相關(guān)函數(shù)的部分互相關(guān)函數(shù)，以獲得受干擾或者損壞較小的最后的互相關(guān)函數(shù)。
【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及一種用于執(zhí)行第一和第二信號(hào)之間的交叉計(jì)算的方法和設(shè)備。
技術(shù)介紹
互相關(guān)是從電信到圖像處理的許多應(yīng)用的信號(hào)處理中的標(biāo)準(zhǔn)工具。它的基本目的在于找出兩個(gè)信號(hào)之間的基本相似性，否則這種相似性被不利效果(諸如，噪聲、部分遮蔽等)所掩蓋。兩個(gè)一維、離散時(shí)間實(shí)值信號(hào)的互相關(guān)函數(shù)定義為= {a · = Y".tJf + Λ ) 6< )(!)( Γ其中T是采樣索引的集合，其中a(t+At)和b(t)都不等于零。對(duì)于每個(gè)偏移At，互相關(guān)函數(shù)測(cè)量第一信號(hào)和第二相應(yīng)移位的信號(hào)之間的相似性。如果在兩個(gè)信號(hào)之間存在統(tǒng)計(jì)相關(guān)，則互相關(guān)函數(shù)將會(huì)對(duì)于各偏移獲得高值。這表示在圖I中，圖I在左手部分顯示相隔一個(gè)單位并且明顯高度相關(guān)的信號(hào)a和b的采樣。忽略噪聲分量，各采樣在這個(gè)例子中甚至完全相同。在右手部分顯示的對(duì)應(yīng)互相關(guān)函數(shù)c利用在偏移At = I的最大值反映了這一點(diǎn)。更準(zhǔn)確地講，如果產(chǎn)生a和b的采樣的隨機(jī)過程為聯(lián)合各態(tài)歷經(jīng)(ergodic)和零均值，則C(At)是相對(duì)于彼此移位At的這兩個(gè)過程的協(xié)方差的估計(jì)。互相關(guān)在各種領(lǐng)域中起到重要的作用。一般而言，每當(dāng)需要在信號(hào)中檢測(cè)某一模式時(shí)或者當(dāng)要確定兩個(gè)匹配信號(hào)之間的移位時(shí)，采用互相關(guān)。例如在電信中，互相關(guān)用于在有噪聲的接收信號(hào)中檢測(cè)已知形狀的模板信號(hào)。 這稱為匹配濾波器的概念(例如，參見G. Turin. Anintroduction to matched filters. Information Theory, IRE Transactions on,6(3) :311-329,1960)。另一應(yīng)用是確定信號(hào)的到達(dá)時(shí)間差以便測(cè)量例如距離或速率(例如，參見美國(guó)專利申請(qǐng)2010/0027602A1)。在圖像處理中，二維互相關(guān)函數(shù)用于例如模式匹配，以便在圖像中識(shí)別已知形狀或者確定兩個(gè)圖像之間的某些像素區(qū)域的位移(例如，參見Brunelli. Template matching techniques in computer vision.2008)。盡管互相關(guān)應(yīng)用于各種
(諸如，電信或者圖像處理)，但如果信號(hào)過度損壞，則互相關(guān)容易失敗。盡管它相對(duì)不容易受加性白噪聲影響，但非平穩(wěn)干擾的影響更嚴(yán)重。如果信號(hào)包括例如占優(yōu)勢(shì)的串?dāng)_分量或者如果突發(fā)錯(cuò)誤暫時(shí)破壞測(cè)量，則互相關(guān)函數(shù)能夠包含與在真實(shí)偏移的峰值相同的數(shù)量級(jí)的側(cè)最大值。在圖像處理應(yīng)用中，這能夠例如由空間遮蔽引起。圖2示意性地表示這種影響。在這個(gè)例子中，顯示了例如由串?dāng)_導(dǎo)致的在時(shí)間點(diǎn)4的信號(hào)b(t)的局部干擾(參見左手部分下面的曲線圖)。這能夠在互相關(guān)函數(shù)中導(dǎo)致有效的次峰，如圖2的右手側(cè)的曲線圖中所示。如方程(I)中所定義的最簡(jiǎn)單形式的互相關(guān)容易擴(kuò)展至更一般的情況。對(duì)于上述圖像處理應(yīng)用，例如，需要考慮二維和更高維的信號(hào)。方程(2)給出一般的η維版本，該η 維版本也包括復(fù)值輸入信號(hào)。權(quán)利要求1.一種用于執(zhí)行第一和第二信號(hào)之間的交叉計(jì)算的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的信號(hào)處理方法，所述方法包括把第一信號(hào)分成更短的長(zhǎng)度M的片段；執(zhí)行所述第一信號(hào)的片段與所述第二信號(hào)的互相關(guān)以獲得多個(gè)部分互相關(guān)函數(shù)； 通過組合所述部分互相關(guān)函數(shù)獲得組合互相關(guān)函數(shù)以獲得組合互相關(guān)函數(shù)；應(yīng)用異常值檢測(cè)或異常值去除方法以識(shí)別或去除受到干擾或損壞的那些片段，其中所述異常值檢測(cè)方法包括把各單個(gè)部分互相關(guān)函數(shù)與組合部分互相關(guān)函數(shù)進(jìn)行比較以執(zhí)行一致性檢查以便檢查部分互相關(guān)是否與所述組合互相關(guān)函數(shù)一致，其中所述方法還包括重新組合不包括已基于所述一致性檢查被識(shí)別為受到干擾或損壞的部分互相關(guān)函數(shù)的所述部分互相關(guān)函數(shù)，以獲得受干擾較小或者損壞較小的最后的互相關(guān)函數(shù)。2.如權(quán)利要求I所述的方法，還包括計(jì)算組合互相關(guān)結(jié)果作為候選偏移，并且其中如果一致性檢查的結(jié)果為不存在一致性，則把所述部分互相關(guān)函數(shù)視為異常值。3.如權(quán)利要求I所述的方法，還包括選擇長(zhǎng)度M的更短片段的集合；基于所選擇的集合的部分互相關(guān)函數(shù)計(jì)算所述組合互相關(guān)；執(zhí)行所述一致性檢查以識(shí)別所述集合的所述部分互相關(guān)函數(shù)之中的異常值；重復(fù)所述選擇片段的集合的步驟，計(jì)算組合互相關(guān)并執(zhí)行與所述片段對(duì)應(yīng)的各部分互相關(guān)的所述一致性檢查，直至已找到?jīng)]有異常值的片段或具有最少數(shù)量的異常值的片段的至少一個(gè)集合；基于沒有異常值或具有最少數(shù)量的異常值的片段的集合計(jì)算最后的組合互相關(guān)函數(shù)。4.如權(quán)利要求3所述的方法，其中基于能夠具有不同數(shù)量的片段的片段的多個(gè)集合計(jì)算所述組合互相關(guān)，并且其中基于片段的集合之中具有最大數(shù)量的未發(fā)現(xiàn)異常值的片段的片段的集合計(jì)算所述最后的組合互相關(guān)函數(shù)。5.如權(quán)利要求3所述的方法，其中組合部分互相關(guān)函數(shù)產(chǎn)生候選偏移，并且所述異常值檢測(cè)或去除方法包括下述各項(xiàng)之一把在候選偏移處的部分互相關(guān)函數(shù)的絕對(duì)或相對(duì)值與在候選偏移處的組合部分互相關(guān)值進(jìn)行比較；把在候選偏移處的部分互相關(guān)函數(shù)的曲率與特定閾值進(jìn)行比較；比較從候選偏移到部分互相關(guān)函數(shù)的最接近的有效局部最大值的采樣的距離以確定它是否超出特定閾值。6.如權(quán)利要求I所述的方法，其中所述異常值檢測(cè)或去除方法包括下述各項(xiàng)之一 RANSAC 算法；最小估計(jì)平方中值算法；M—estimator。7.如權(quán)利要求I所述的方法，其中所述異常值檢測(cè)方法是RANSAC算法，在該算法中，將要擬合的模型是第一和第二信號(hào)之間的互相關(guān)值的峰值，在擬合中使用的數(shù)據(jù)點(diǎn)是部分互相關(guān)函數(shù)的各峰值，在去除受干擾的部分互相關(guān)函數(shù)之后，部分互相關(guān)函數(shù)的值被組合以獲得總的互相關(guān)函數(shù)。8.如權(quán)利要求7所述的方法，其中所述一致性檢查包括對(duì)于每個(gè)部分互相關(guān)函數(shù)，檢查部分互相關(guān)函數(shù)的峰值和組合互相關(guān)函數(shù)的峰值之間的偏差是否位于特定閾值內(nèi)以識(shí)別異常值。9.如權(quán)利要求I所述的方法，其中應(yīng)用所述方法以找出可能從不同視角獲得的同一事件的兩個(gè)視頻序列之間的時(shí)間偏移，所述方法包括把所述兩個(gè)場(chǎng)景的視頻數(shù)據(jù)變換成各自的一維時(shí)間序列；如前面權(quán)利要求之一中所限定的那樣獲得所述兩個(gè)時(shí)間序列的互相關(guān)，以便基于所獲得的互相關(guān)確定所述兩個(gè)視頻序列之間的時(shí)間偏移。10.如權(quán)利要求9所述的方法，還包括把所獲得的一維信號(hào)視為準(zhǔn)穩(wěn)定的和/或利用它們的總體平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差把它們標(biāo)準(zhǔn)化。11.如權(quán)利要求I所述的方法，還包括為了在部分互相關(guān)函數(shù)中找到候選峰值，應(yīng)用一種方法以減輕噪聲，其中該方法包括:應(yīng)用形態(tài)閉合，或者反復(fù)地計(jì)算所獲得的互相關(guān)函數(shù)的凸包以便僅保留它的有意義的峰值。12.一種用于執(zhí)行第一和第二信號(hào)之間的交叉計(jì)算的信號(hào)處理設(shè)備，所述設(shè)備包括 用于把第一信號(hào)分成更短的長(zhǎng)度M的片段的模塊；用于執(zhí)行所述第一信號(hào)的片段與所述第二信號(hào)的互相關(guān)以獲得多個(gè)部分互相關(guān)函數(shù)的模塊；用于通過組合所述部分互相關(guān)函數(shù)獲得組合互相關(guān)函數(shù)以獲得組合互相關(guān)函數(shù)的模塊；用于應(yīng)用異常值檢測(cè)或異常值去除方法以識(shí)別或去除受到干擾或損壞的那些片段的模塊，其中所述異常值檢測(cè)方法包括把各單個(gè)部分互相關(guān)函數(shù)與組合部分互相關(guān)函數(shù)進(jìn)行比較以執(zhí)行一致性檢查以便檢查部分互相關(guān)是否與所述組合互相關(guān)函數(shù)一致，并且其中所述設(shè)備還包括用于重新組合不包括已基于所述一致性檢查被識(shí)別為受到干擾或損壞的部分互相關(guān)函數(shù)的所述部分互相關(guān)函數(shù)以獲得受干擾較小或者損壞較小的最后的互相關(guān)函數(shù)的模塊。13.如權(quán)利要求12所述的設(shè)備，還包括本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
【技術(shù)特征摘要】
...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：F·舒維格，M·艾科霍恩，G·舒羅斯，E·斯坦貝克，M·法邁爾，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：株式會(huì)社NTT都科摩，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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