[发明专利]用于分析数字信号中的奇异性的方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及数字信号(即，以规则间隔采样的信号)的分析，应用小波分析来实施所提出的方法，使得有可能以与其它尺度和位置相比提供更多关于该信号的信息的尺度和位置来标识空间中特定点的各种子集。

本发明还涉及用于实施所提出的方法的系统。

在整个说明书中，应将数字信号理解为可以用其位置被称为信号点的多维矩阵表示的均匀采样数据的任何结构化集合。

本发明提供了基于关于数字信号梯度的部分信息来处理、重构和压缩数字信号、尤其是基于通过有限增加获得的基于梯度的测量来工作的有用技术和工具。所述技术和工具可通过用可在计算环境中运行的计算机程序有利地实现的自动算法来实施。

如果说本发明主要在数字信号重构任务中、尤其是在表示图像的数字信号重构任务中提供高效率的话，本发明适用于许多领域，其中作为具体的应用，可以举出数字信号压缩(包括图像压缩)和流体相关信号中的流线的评估(包括表示物理现象的图像中的流线的确定)；而作为更一般的应用，可以举出真实环境的图像(如摄影图像、地球物理图像、生物医学图像和其它类型的图像)中的模式识别和结构检测。

本发明涉及以任何维数定义的信号，尽管曾针对特定维数(例如二维)描述了该方法，但是本领域的专家显然容易将其推广到以任何维数定义的信号。由于此原因并为了简单起见，在整个本说明书中给出的许多等式和导出式是针对可能构成图像等元素的2D(即，二维)信号而写出的。然而，以其它维数、尤其是在1D信号(如股票市场时间序列)的处理中也获得了有用的结果(参见文献[16]、[17])。

背景技术

专利US-A-5901249、US-A-6141452和US-A-6865291涉及使用小波分析的数字信号压缩技术。

专利US-A-6434261描述了一种方法，该方法用于检测和分割数字图像以基于自适应阈值的确定来定位所述图像中的目标，从而对分解到不同尺度通道中的数字图像进行小波分析。

专利US-A-7181056涉及一种方法，该方法用于自动检测表示生物组织的至少一部分的数字图像中的感兴趣区域，其中产生要探测的区域的基于小波的表示。

专利US-A-7062085涉及一种方法，该方法用于检测彩色图像的区域中的多方面，其中提到基于对彩色数字图像的多分辨率分析、通过根据小波变换导出的系数实现的纹理特性。

专利申请US-A-2005/0259889涉及一种方法，该方法用于对X射线图像去噪，包括对带有图案的图像应用复杂小波变换，利用小波系数来工作以降低噪声。

专利申请WO-A-2004/068410涉及一种方法，该方法用于检测数字图像中的感兴趣点，其通过将子采样图像与原始图像相关联来实施小波变换。

奇异性分析(参见文献[14])根据由h(x)表示的所谓奇异性指数或Hurst指数来实施描述函数f(x)的在其每个域点x周围R^d内限定和R^m中估算的局部行为的概念，奇异性分析对许多信号处理任务很有用，尤其是很适用于压缩目的，并且作为模式识别工具，根据情况还可用于揭示与复杂信号的演变和动态有关的信息。

专利US-A-6745129涉及一种基于小波的方法，该方法基于对现象的记录的典型时序的处理来分析地震数据中的奇异性。该专利的目的是通过连续小波变换计算地震记录的指数。利用该方法，当信号被分析时(如所述专利的图2b中所示)，出现影响每个点的指数的确定的质量以及空间分辨率的不稳定性(参见文献[11]对这一点的讨论)。事实上，该问题使得US-A-6745129的方法不能像本发明的方法的提议那样用于数字信号重构任务。本发明对奇异性指数在位置和值这两方面都提供了更准确的确定。本发明与US-A-6745129之间的准确性差异是因为梯度测量的使用(其消除了与复杂小波相关联的非期望波动，参见文献[17])，并且还因为所述测量包含了重构程度的指标。如上所述，与专利US-A-6745129的方法不同(参见文献[11])，本发明还可以基于部分信息重构高质量信号。