CN105915225B - 信号处理二维数据阵列的特征增强和数据压缩的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种信号处理二维数据阵列的特征增强和数据压缩的方法，所述信号处理二维数据阵列的特征增强和数据压缩的方法包括参数计算、小阵列计算及特征点计算等过程。本发明能够实现对二维数据阵列的特征点强化及数据总量进行压缩，其方法流程精炼，速度快，执行效率高，特征增强和数据量压缩同步完成。
Description
技术领域
本发明涉及一种信号处理二维数据阵列的特征增强和数据压缩的方法，特别是涉及一种二维数据阵列的特征增强和数据压缩二合一同步进行的方法。
背景技术
在信号的数据处理方案中，经常需要对二维信号数据进行以下方式处理：处理方式一：进行特征部位进行强化，以突显特定部分。处理方式二：减小数据量，节省数据空间及加快数据处理速度。
现有的处理方法主要有以下两个问题：问题一：特征增强和压缩处理模块分成两个独立的流程和模块，导致系统庞大复杂，系统集成度低，处理速度慢。问题二：特征增强和压缩处理模块分成两个独立的流程和模块，其两个模块分时处理，有先后顺序，如果先数据压缩后特征增强，容易导致增强效果不理想；或者先特征增强后压缩，容易导致压缩比例不高，且压缩后减弱了特征增强的效果；顾此失彼，导致系统最终的系统性能下降，影响后续模块的信号处理效果。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种信号处理二维数据阵列的特征增强和数据压缩的方法，本发明能够实现对二维数据阵列的特征点强化及数据总量进行压缩，其方法流程精炼，速度快，执行效率高，特征增强和数据量压缩同步完成。
本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：一种信号处理二维数据阵列的特征增强和数据压缩的方法，其特征在于，所述信号处理二维数据阵列的特征增强和数据压缩的方法包括以下步骤：步骤一：获取一帧二维数据输入阵列，统计得到其阵列大小M1*N1；步骤二：计算阵列的平均值，阵列的平均值等于所有点的值之和除以点的数量； 步骤三：计算阵列的方差，方差等于阵列中的每个点与平均值的差的绝对值进行累加求和，再除以点的数量而得到的值；步骤四：计算压缩后的数值的最大比特数，比特数K= 2*log（2）（方差）； 步骤五：设置本系统处理后二维数据输出阵列尺寸大小参数M2和N2, M2值大小最大不大于M1，N2值大小最大不大于N1，本实施例设为M2=M1，N2=N1；步骤六：设定范围参数M3和N3，其值为一具体数值，本发明限定M3设为从“3” 到“M2的一半”之间的具体一个奇数数字，N3大小范围限定为从“3” 到“N2的一半”之间的具体一个奇数数字；本实施例中，M3和N3的值都是5；步骤七：逐一对输出阵列的每个点进行处理，根据待处理的输出阵列中的点的坐标位置，从输入阵列中提出相应的数据小阵列，按照下面步骤八到步骤十五进行处理计算，得到对输出阵列中该点的具体数值，处理顺序可以随机，但一般从坐标第一行第一个，第一行第二个，……逐一到第M2行N2列，最后遍历所有的点；步骤八：根据M3和N3，以输出阵列中待处理的坐标点为中心点，向四周延伸，获取对应的大小为M3*N3的一个数据阵列坐标，根据该阵列坐标，从输入阵列中提取图4类似的小阵列数据；如果延伸时超出输入阵列的边界，选取与越界坐标距离最近的有效坐标点代之；步骤九：计算数据阵列中的最小值和最大值；步骤十：计算最大值与最小值的差，得到数值一；步骤十一：计算阵列中心点数值与最小值的差，得到数值二；步骤十二：计算数值三，数值三等于 2^K；步骤十三：比较中心点数值与数值三的大小，如果小于数值三，则设置输出值等于数值二，本坐标点处理完成，返回到步骤八，进行下一个点的处理；若不返回则进行下一步；步骤十四：设定数值四为1；步骤十五：把数值一乘以数值四，然后除以数值三，如果结果大于数值二，条件满足，当前坐标处的输出值设为数值四，本坐标点处理完成，返回到步骤八； 若不返回则进行下一步；步骤十六：将步骤中数值四增加1后，返回到步骤十五执行。
优选地，所述信号处理二维数据阵列的特征增强和数据压缩的方法通过对二维数据大阵列的统计值确定压缩因子和小阵列的分点。
优选地，所述信号处理二维数据阵列的特征增强和数据压缩的方法采用参数计算、小阵列计算及特定点计算。
本发明的积极进步效果在于：本发明能够实现对二维数据阵列的特征点强化及数据总量进行压缩，其方法流程精炼，速度快，执行效率高，特征增强和数据量压缩同步完成。
附图说明
图1为一个原始二维数据阵列的图示效果图。
图2为图1二维数据阵列经过本发明方法处理后的图示效果图。
图3为一个二维数据阵列数值图。
图4为找到阵列中心点的示意图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例来详细说明本发明较佳实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。
如图1至图4所示，本发明信号处理二维数据阵列的特征增强和数据压缩的方法包括以下步骤：
步骤一：获取一帧二维数据输入阵列，统计得到其阵列大小M1*N1；
步骤二：计算阵列的平均值，阵列的平均值等于所有点的值之和除以点的数量；
步骤三：计算阵列的方差，方差等于阵列中的每个点与平均值的差的绝对值进行累加求和，再除以点的数量而得到的值；
步骤四：计算压缩后的数值的最大比特数，比特数K= 2*log(2)(方差）；
步骤五：设置本系统处理后二维数据输出阵列尺寸大小参数M2和N2, M2值大小最大不大于M1，N2值大小最大不大于N1，本实施例设为M2=M1，N2=N1；
步骤六：设定范围参数M3和N3，其值为一具体数值，本发明限定M3设为从“3” 到“M2的一半”之间的具体一个奇数数字，N3大小范围限定为从“3” 到“N2的一半”之间的具体一个奇数数字，如图4中的M3和N3的值都是5；
步骤七：逐一对输出阵列的每个点进行处理，根据待处理的输出阵列中的点的坐标位置，从输入阵列中提出相应的数据小阵列，按照下面步骤八到步骤十五进行处理计算，得到对输出阵列中该点的具体数值，处理顺序可以随机，但一般从坐标第一行第一个，第一行第二个，……逐一到第M2行N2列，最后遍历所有的点；
步骤八：根据M3和N3，以输出阵列中待处理的坐标点为中心点，向四周延伸，获取对应的大小为M3*N3的一个数据阵列坐标，根据该阵列坐标，从输入阵列中提取图4类似的小阵列数据。如果延伸时超出输入阵列的边界，选取与越界坐标距离最近的有效坐标点代之；
步骤九：计算数据阵列中的最小值和最大值；
步骤十：计算最大值与最小值的差，得到数值一；
步骤十一：计算阵列中心点数值与最小值的差，得到数值二；
步骤十二：计算数值三，数值三等于 2^K；
步骤十三：比较中心点数值与数值三的大小，如果小于数值三，则设置输出值等于数值二，本坐标点处理完成，返回到步骤八；若不返回则进行下一步；
步骤十四：设定数值四为1；
步骤十五：把数值一乘以数值四，然后除以数值三，如果结果大于数值二，条件满足，当前坐标处的输出值设为数值四，本坐标点处理完成，返回到步骤八。 若不返回则进行下一步；
步骤十六：将步骤中数值四增加1后，返回到步骤十五执行。
本发明最后的结果实现如图2所示的效果，同时对特征点（图2中的地图轮廓）进行了增强，及对数据量进行了压缩， 二维数据阵列中的每个数据，由原来的比特数压缩到了K比特。
所述信号处理二维数据阵列的特征增强和数据压缩的方法通过对二维数据大阵列的统计值确定压缩因子和小阵列的分点。所述信号处理二维数据阵列的特征增强和数据压缩的方法采用参数计算、小阵列计算及特定点计算。本发明能够实现对二维数据阵列的特征点强化及数据总量进行压缩，其方法流程精炼，速度快，执行效率高，特征增强和数据量压缩同步完成。
以上所述的具体实施例，对本发明的解决的技术问题、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种信号处理二维数据阵列的特征增强和数据压缩的方法，其特征在于，所述信号处理二维数据阵列的特征增强和数据压缩的方法包括以下步骤：
步骤一：获取一帧二维数据输入阵列，统计得到其阵列大小M1*N1；
步骤二：计算阵列的平均值，阵列的平均值等于所有点的值之和除以点的数量；
步骤三：计算阵列的方差，方差等于阵列中的每个点与平均值的差的绝对值进行累加求和，再除以点的数量而得到的值；
步骤四：计算压缩后的数值的最大比特数，比特数K= 2*log（2）（方差），该“方差”为步骤三中所指的“方差”；
步骤五：设置本系统处理后二维数据输出阵列尺寸大小参数M2和N2, M2值大小最大不大于M1，N2值大小最大不大于N1；
步骤六：设定范围参数M3和N3，其值为一具体数值，本发明限定M3设为从“3” 到“M2的一半”之间的具体一个奇数数字，N3大小范围限定为从“3” 到“N2的一半”之间的具体一个奇数数字；
步骤七：逐一对输出阵列的每个点进行处理，根据待处理的输出阵列中的点的坐标位置，从输入阵列中提出相应的数据小阵列，按照下面步骤八到步骤十五进行处理计算，得到对输出阵列中该点的具体数值，处理顺序从坐标第一行第一个，第一行第二个，……逐一到第M2行N2列，最后遍历所有的点；
步骤八：根据M3和N3，以输出阵列中待处理的坐标点为中心点，向四周延伸，获取对应的大小为M3*N3的一个数据阵列坐标，根据该阵列坐标，从输入阵列中提取对应的小阵列数据；如果延伸时超出输入阵列的边界，选取与越界坐标距离最近的有效坐标点代之；
步骤九：计算数据阵列中的最小值和最大值；
步骤十：计算最大值与最小值的差，得到数值一；
步骤十一：计算阵列中心点数值与最小值的差，得到数值二；
步骤十二：计算数值三，数值三等于 2^K；
步骤十三：比较中心点数值与数值三的大小，如果小于数值三，则设置输出值等于数值二，本坐标点处理完成，返回到步骤八，进行下一个点的处理；若不返回则进行下一步；
步骤十四：设定数值四为1；
步骤十五：把数值一乘以数值四，然后除以数值三，如果结果大于数值二，条件满足，当前坐标处的输出值设为数值四，本坐标点处理完成，返回到步骤八； 若不返回则进行下一步；
步骤十六：将步骤中数值四增加1后，返回到步骤十五执行。
2.根据权利要求1所述的信号处理二维数据阵列的特征增强和数据压缩的方法，其特征在于，所述信号处理二维数据阵列的特征增强和数据压缩的方法通过对二维数据大阵列的统计值确定压缩因子和小阵列的分点。
3.根据权利要求1所述的信号处理二维数据阵列的特征增强和数据压缩的方法，其特征在于，所述信号处理二维数据阵列的特征增强和数据压缩的方法采用参数计算、小阵列计算及特征点计算。
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