信号处理装置、信号处理方法、输出装置、输出方法和程序的制作方法
【专利摘要】本发明涉及信号处理装置、信号处理方法、输出装置、输出方法和程序。信号处理装置包括学习单元，所述学习单元针对信号的每个特征，学习系数变得稀疏的多个基信号，以使得通过所述多个基信号的线性运算表示所述信号。
【专利说明】信号处理装置、信号处理方法、输出装置、输出方法和程序
【技术领域】
[0001]本公开涉及信号处理装置、信号处理方法、输出装置、输出方法和程序，并且尤其涉及使得能够获得准确的基信号的信号处理装置、信号处理方法、输出装置、输出方法和程序。
[0002]近来，研究了使用稀疏编码的各种图像恢复技术。稀疏编码是一种模拟人类视觉系统将信号划分为基信号并且表示信号的方法。
[0003]特别地，在人类视觉系统中，被视网膜捕获的图像事实上并没有被传输到上部识别机构，而是在早期视觉阶段，像下面的表达式I所表示那样被划分成多个基图像的线性和并被传输。 [0004](图像)=2[(系数)X (基图像)]—(1)
[0005]在表达式I中，大量系数为0，只有少数系数为大值。也就是说，系数是稀疏的。出于这个原因，模拟人类视觉系统、将信号划分成多个基信号并表示信号的方法被称作稀疏编码。
[0006]在稀疏编码中，首先，使用下面的表达式2表示的成本函数来学习由上面的表达式I建模的基信号。在这种情况下，假定作为稀疏编码对象的信号为图像。
[0007]L=argmin { Da-Y 2+ U | | a | 0}---(2)
[0008]在表达式2中，L表示成本函数山表示矩阵(下文称为基图像矩阵)，在该矩阵中，在行方向上设置每一个基图像，在列方向上排列基图像的各个像素的像素值。另外，a表示矢量(下文称为基图像系数矢量)，其中在列方向排列各个基图像的系数(下文被称为基图像系数)，表示矢量(下文称为学习图像矢量)，其中，在列方向上排列学习图像的各个像素的像素值。另外，U表示预先设置的参数。
[0009]下面，在表达式2中，当使用学习的基图像和稀疏编码对象图像而不是学习图像来计算的成本函数为预定值或更小值时，计算基图像系数。
[0010]近来，设计出一种将稀疏编码对象图像划分为多个块并以块为单元计算基图像系数的方法(例如，参看 Michal Aharon, Michael Elad 和 Aired Bruckstein, “K_SVD:AnAlgorithm for Designing Overcomplete Dictionaries for Sparse Representation(K-SVD:—种为稀疏表示来设计过度完整的字典的算法)”，IEEE TRANSACTION ON SIGNALPROCESSING, VOL.54，N0.11，2006 年 9 月，P4311-4322))。
[0011]作为成本函数中基图像系数的限制，除了由表达式2表示的LO规则，还存在LI规则或者LI规则的近似表达(例如参看Libo Ma和Liqing Zhang, “Overcompletetopographic independent component analysis (过度完整地形学独立分量分析)，，，Neurocomputing, 102008年3月，P2217-2223)。当通过LI规则限制基图像系数时，通过下面的表达式3表示成本函数，而当通过LI规则的近似表达限制基图像系数时，通过下面的表达式4表示成本函数。
[0012]L=argmin {| | D a -Y | |2+ U | a | J---(3)
[0013]L = argmin { Da-Y 2+uF(aTa)}
【权利要求】
1.一种信号处理装置，包括: 学习单元，其针对信号的每个特征，学习系数变得稀疏的多个基信号以使得通过所述多个基信号的线性运算来表示所述信号。
2.根据权利要求1所述的信号处理装置， 其中，所述特征是所述信号的频带的特征。
3.根据权利要求1所述的信号处理装置， 其中，所述特征是所述信号的拍摄环境或场景的特征。
4.根据权利要求1所述的信号处理装置， 其中，所述特征是作为所述信号的图像的深度方向的位置的特征。
5.根据权利要求1所述的信号处理装置， 其中，所述特征是作为所述信号的图像的空间位置的特征。
6.根据权利要求1所述的信号处理装置， 其中，所述特征是作为所述信号的运动图像的时间变化的特征。
7.根据权利要求1所述的信号处理装置， 其中，所述特征是与所述信号对应的终端的特征。
8.一种根据权利要求1 至7中任一项所述的信号处理装置，还包括: 划分单元，其将所述信号划分成多个信号部分；以及 分类单元，其根据所述特征将所述多个信号部分分成多组； 其中，所述学习单元被配置针对学习每组信号部分学习基信号作为所述系数变得稀疏的多个基信号。
9.一种通过信号处理装置执行的信号处理方法，所述信号处理方法包括: 针对信号的每个特征，学习系数变得稀疏的多个基信号以使得通过所述多个基信号的线性运算来表示所述信号。
10.一种程序，所述程序使计算机起学习单元的作用，所述学习单元针对信号的每个特征，学习系数变得稀疏的多个基信号以使得通过所述多个基信号的线性运算来表示所述信号。
11.一种输出装置，包括: 运算单元，其基于预定信号以及系数变得稀疏的多个基信号，来对所述预定信号的系数进行运算，其中，所述多个基信号是针对信号的每个特征而学习的以使得通过所述多个基信号的线性运算表示所述信号。
12.根据权利要求11所述的输出装置， 其中，所述特征是所述信号的频带的特征。
13.根据权利要求11所述的输出装置， 其中，所述特征是所述信号的拍摄环境的场景的特征。
14.根据权利要求11所述的输出装置， 其中，所述特征是作为所述信号的图像的深度方向的位置的特征。
15.根据权利要求11所述的输出装置， 其中，所述特征是作为所述信号的图像的空间位置的特征。
16.根据权利要求11所述的输出装置，其中，所述特征是作为所述信号的运动图像的时间变化的特征。
17.根据权利要求11所述的输出装置， 其中，所述特征是与所述信号对应的终端的特征。
18.根据权利要求11所述的输出装置，还包括: 生成单元，其使用所述多个基信号和通过所述运算单元运算的系数来生成与所述预定信号对应的信号。
19.根据权利要求18所述的输出装置，还包括: 识别单元，其基于所述预定信号与所述生成单元所生成的信号之差来识别所述预定信号。
20.—种由输出装置执行的输出方法,所述输出方法包括: 基于预定信号和系数变得稀疏的多个基信号，来对所述预定信号的系数进行运算，其中，所述多个基信号是针对信号的每个特征而学习的以使得通过所述多个基信号的线性运算表示所述信号。
21.一种程序，所述程序使计算机起运算单元的作用，所述运算单元基于预定信号和系数变得系数的多个基信号，来对所述预定信号的系数进行运算，其中，所述多个基信号是针对信号的每个特征而学习的以使得通过所述多个基信号的线性运算表示所述信号。
【文档编号】H04N1/41GK103685851SQ201310418428
【公开日】2014年3月26日 申请日期:2013年9月13日 优先权日:2012年9月21日
【发明者】罗俊, 张丽清, 招浩华, 许伟志, 孙振邦, 施惟, 名云武文 申请人:索尼公司