[发明专利]用于估计信号间的变换的信号处理器及方法

说明书

本发明提供一种计算参考信号和待检信号之间的平移偏移的估计值的方法，该方法包括以下步骤：提供待检信号的相位估计值的集合；对于由平移偏移构成的阵列中的每个元素，提供所述参考信号在平移偏移下的预期相位的集合，计算在所述平移偏移下的预期相位的集合中的每个预期相位和对应的相位估计值的相位偏差度量，并计算在所述平移偏移下的所述相位偏差度量的总和；以及确定由平移偏移构成的阵列的相位偏差度量的峰值，其中所述峰值的位置提供所述平移偏移的估计值。

本申请是申请号为201180052657.7、申请日为2011年9月1日的同名专利申请的分案申请

技术领域

本发明涉及信号处理，并且特别涉及在信号检测、鉴别、信号匹配和识别等应用场合使用的确定信号之间的变换的信号处理。

背景技术

有许多种信号处理应用场合需要准确且高效地计算待检信号和参考信号之间的仿射变换。对图像信号检测和识别应用场合而言，情况尤其是这样，对其他类型的信号而言，情况也是如此。在信号检测和信号识别的情况下，计算装置的目标是确定在待检信号中是否存在特定的参考信号。当参考信号存在、但是由于坐标空间的变换而发生畸变时，所述目标将更难实现。在图像处理过程中，这样的变换是通过借助图像编辑(放大，收缩，旋转，数字采样(和重新采样)，格式转换，等等)对参考信号进行操作而引起的。当参考图像或参考图像所表现的对象通过摄像机从相对于所述参考图像或所述对象的原始状态的不同参考点被拍摄时，所得结果就是包含处于变换后的状态的参考信号的待检图像。除非有一种手段来确定和补偿参考信号的仿射变换，否则将更难准确地检测、识别参考信号或者将参考信号与其在待检图像中的对应物匹配。

该信号处理问题对于多种领域都很重要。一些实例包括机器视觉、医学影像分析、对象和信号识别、生物统计信号分析和匹配(例如，面部、声音、虹膜/视网膜、指纹匹配)、监视应用场合等。在这些应用场合中，目标可以是检测输入的待检信号或将输入的待检信号与一个特定参考信号匹配，或者将输入的待检信号与许多不同的参考信号匹配(例如在数据库搜索中，某查询包括一待检信号(探头(probe)或模板)，将该待检信号对照参考信号数据库进行匹配)。各种类型的图像和声音可以使用信号识别和检测技术来鉴别。这些技术包括：基于信号固有的属性进行识别，以及基于特意嵌入另一信号中从而提供附加数据承载能力的数据进行识别，例如类似条形码和数字水印的机器可读代码的情况。

近年来，计算装置正在越来越多地配备有各种传感器，包括图像和音频传感器。为了向这些装置提供与其周围的世界交互的能力，这些装置需要能够识别和鉴别它们通过传感器捕获的信号。

电子器件的进步已经使这些先进传感功能的应用范围扩展得超出了专用装置(例如机器视觉装备、监视和探查装备、以及医学成像工具)，从而扩展到消费电子装置(例如个人计算机和移动电话手持机)。在这些装置中捕获的信号经常会由于变换而发生畸变。如果这些变换可以用仿射变换或者至少在局部用仿射变换来近似估计，那么就有可能确定使待检信号与参考信号最为匹配的仿射变换(包括在信号的一部分中发生的局部仿射变换)。

使参考信号与其在待检信号中的对应物配准的仿射变换可以表示为y＝Ax+b，其中x和y是表示参考信号的向量和表示参考信号的变换后版本的向量，A是线性变换矩阵，并且b是平移。仿射变换通常包括线性变换(旋转、缩放或剪切)和平移(即，移位)。对于二维信号来说，线性变换矩阵是由定义旋转、缩放和剪切的参数构成的二乘二(2x 2)的矩阵。平移组分是由定义水平和垂直移位的参数构成的二乘一(2x 1)的矩阵。如下文更详细描述的那样，平移与相移是相关的。因此，对两个信号进行配准的处理可以包括线性变换以及平移的近似。线性变换有时是通过确定信号相关性运算来进行近似估计的，所述信号相关性运算经常采用傅立叶变换和反傅立叶变换。平移组分是通过确定傅立叶表示形式的相移(例如，使用信号相关性)来进行近似估计的。