KR20010022487A - 이미지 및 신호 처리를 위한 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 신호 및 이미지 데이터(X)를 효율적으로 처리하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명은 상이한 신호 처리 기술을 비교 및 특징화하기 위해 사용될 수 있는 신호 및 이미지 데이터(S')에 대한 표현을 제공한다. 상기 표현은 추가의 처리에 처해질 수 있는 중간 결과값으로 사용될 수 있으며, 처리 동작(204)을 위한 제어 엘리먼트로서 사용될 수 있다. 중간 결과의 제공기로서, 본 발명은 이미지, 오디오 및 다른 데이터에 대한 변환, 저장, 강화, 세분화, 특징 추출, 압축, 코딩, 전송 또는 디스플레이를 위한 처리의 단계로서 사용될 수 있다. 본 발명은 근본적으로 예시불가능하거나 부분적으로 무작위성 소오스로 이루어진 데이터의 조작을 향상시킨다. 결과는 강력하고 효율적인 데이터 처리, 요구되는 기억장치의 감소, 15개의 최소 에러 및 열화를 가지고 원래 데이터의 복원을 허용하는 형태로 간결한 코딩의 데이터이다. 본 발명은 잡음이 없거나 무작위 성분에 의해 오염되었든 간에 그리고 광자와 같은 데이터가 자연적인 상태로 표현되거나 또는 선행처리되거나에 무관하게 외부 환경으로부터 유도된 소오스 데이터를 코딩하는 시스템을 제공한다.

Description

이미지 및 신호 처리를 위한 장치 및 방법 {APPARATUS AND METHODS FOR IMAGE AND SIGNAL PROCESSING}

도 1은 대표적인 종래 기술의 대표적인 신호 처리 시스템(100)을 도시한다. 도 1에 도시된 바와 같이, 이같은 시스템은 일반적으로 입력 스테이지(102), 처리 스테이지(104), 출력 스테이지(106) 및 데이터 기억 소자(들)(108)을 포함한다.

입력 스테이지(102)는 센서, 트랜스듀서, 수신기 또는 기억 소자로부터 데이터를 독출하기 위한 수단과 같은 소자를 포함할 수도 있다. 상기 입력 스테이지는 인공의 정보 및/또는 자연 발생적인 현상에 대한 정보를 제공하는 데이터를 제공한다. 상기 정보를 제공하는 데이터 성분은 잡음으로 규정되는 원치않는 신호의 존재에 의해 마스킹되거나 악영향을 받을 수 있다. 소정의 경우에 있어서, 입력 엘리먼트는 사용자, 피드백 루프 또는 외부 소오스를 사용하여 추가의 입력 제어 또는 처리 스테이지를 제공하기는 데에 사용될 수 있다.

데이터 스트림, 어레이 또는 패킷 형태의 입력 데이터는 미리 규정된 전송 프로토콜에 따라 직접 또는 중간 기억 소자(108)를 통해 처리 스테이지에 제공될 수 있다. 처리 스테이지(104)는 전용 아날로그 장치 또는 디지털 장치의 형태 또는 중앙 처리 장치(CPU), 디지털 신호 처리기(DSP) 또는 원하는 소정의 데이터 처리 작업을 수행하기 위한 필드 프로그램 가능 게이트 어레이(FPGA)와 같은 프로그램 가능한 장치의 형태일 수도 있다. 처리 스테이지(104)는 또한 하나 또는 그 이상의 CODEC(부호화기/복호화기)를 포함할 수 있다.

출력 스테이지(106)는 신호, 디스플레이, 또는 사용자나 외부 장치에 영향을 줄 수 있는 다른 응답을 생성한다. 일반적으로, 출력 장치는 표지 신호, 디스플레이, 하드카피, 기억 장치내의 처리된 데이터의 표현을 생성하기 위하여 사용되거나, 예를 들어 원격 사이트로의 데이터를 전송을 초기화하기 위하여 사용된다. 상기 장치는 또한 후속의 처리 과정에서 사용하기 위한 중간 신호를 제공하기 위해서 사용되거나 처리 동작을 제어에 있어서 제어 엘리먼트로서 사용될 수 있다.

사용되는 경우, 기억 소자(108)는 포토그래프 필름 및 독출 전용 매체와 같은 영구적인 메모리 또는 DRAM과 같은 휘발성 메모리일 수 있다. 단일의 신호 처리 시스템이 여러 타입의 기억 소자를 포함하는 것은 일반적인 것이며, 상기 소자들은 입력, 처리 및 출력 스테이지와 다양하게 상호 관련된다. 이같은 기억 소자는 입력 버퍼, 출력 버퍼 및 처리 캐쉬를 포함한다.

신호 또는 정보 처리 시스템(100)의 주요 목적은 특정 응용에 의미가 있는 출력을 생성하기 위하여 입력 데이터를 처리하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여, 잡음 감소 또는 제거, 특징 추출, 데이터 분류, 이벤트 검출, 편집, 데이터 선택 및 데이터 재코딩(recoding)을 포함한 다양한 처리 동작이 사용될 수 있다.

신호 처리 시스템의 설계는 시스템의 사용 의도 및 입력으로 사용되는 소오스 신호의 예상된 특성에 의해 영향을 받는다. 대부분, 특정 응용의 계산상의 복잡성 및 유용한 기억장치 용량에 의해 영향을 받는 요구된 능률도 역시 중요한 설계 인자가 될 수 있다.

소정의 경우에 있어서, 소오스 신호의 특성은 효율적인 데이터 처리의 목적에 악영향을 미칠 수 있다. 입력 데이터가 (한정된 세트의 심볼 값 또는 협대역 폭 제한된 응용을 제외하고는, 소오스 데이터의 본질적인 변화는 ad hoc 엔지니어링 과 같은) 좁게 한정 가능한 특성을 갖도록 하기 위하여 자연적 또는 의도적으로 제정으로부터 에러 상승을 유도하지 않고 안정적이고 효율적인 방법으로 데이터를 처리하는데 있어서 장애가 될 수 있다. 이와 관련하여, 음향 및 시각 이미지와 같은 미약하게 제한된 데이터를 형성하는 많은 데이터 소오스가 사람들에게 있어서는 중요하다는 것이 주지되어야 한다.

종래의 이미지 처리 방법으로는 느린 데이터 통신 속도, 대용량 기억장치의 요구 및 지각력을 가진 가공물을 교란시키는 형태로 명백해진 수많은 비능률을 경험하였다. 이미지 데이터를 사용 및 처리하는 다양한 방법 및 시각 정보에 대하여 사람들이 가지는 고유의 민감성 때문에, 상기의 것들은 심각한 문제가 될 수 있다.

특히, "최적의" 이미지 또는 신호 처리 시스템은 소정의 원하는 처리 동작을 수행하기 위하여 무엇보다도, 쾌속이고 효율적이며 강력한 방법에 의해 특징지어질 수 있다. 이같은 동작은 변환, 저장, 전송, 디스플레이, 압축, 편집, 암호화, 강화(enhancement), 분류, 범주화, 특징 추출 및 인식 및 데이터의 미학적 변환과 이같이 처리된 데이터와 다른 정보 소오스와의 통합을 포함한다. 동등하게 이미지 처리 시스템의 경우에도, 출력은 지각적 산란 및 왜곡을 유도하지 않음으로써 가능한 한 자연스럽게 인간의 시각과 상호 작용할 수 있다.

신호 처리 방법은 속도, 효율 및 질이 입력 데이터의 소정의 특수한 특성의 세부 항목들에 강하게 의존하지 않는 강력한 방법이 되어야 하는데 즉, 상기 방법은 임의의 그럴듯한 입력에 대하여 "최적으로" 또는 그것과 유사한 수준으로 수행되어야 한다.

신호 처리 방법들에 의해 야기된 일반적인 부적절성은 처리 방법이 강력하지 않기 때문에, 이것은 중요한 점이다. 예를 들어 이미지화에 있어서, JPEG 타입의 방법은 뚜렷한 불연속성을 가지는 그래픽 방법 및 다른 방법들에 비해 색도 및 휘도에 있어서 완만한 변이를 가지는 "포토그래픽" 이미지에 대하여 더욱 적합하다. 반면에, GIF 포맷에서 구현되는 것과 같은 이미지 압축 방법은 포토그래픽 이미지에서 미소한 복잡성이 발견된 경우에 최상이 된다. 유사한 예는 음성 및 다른 부류의 입력 데이터에 대해 수행되는 처리 동작과 관련하여 언급될 수 있다.

부분적으로, 종래의 이미지 처리 방법은 무한한 개수의 가능한 이미지가 존재하기 때문에 강력한 방법을 요구하게 된다. 이것에 부가하여, 대부분의 경우에 이미지가 어떠한 특징과 복잡성을 내포하는 지를 사전에 정확하게 아는 것이 불가능하다는 복잡한 문제가 존재한다. 따라서, 이미지를 전체적으로 묘사하기 위하여, 이미지 내에 모든 포인트의 휘도 및 색도를 결정하는 것이 한 방법이다. 그러나, 이러한 타스크를 수행하는 데에 요구되는 정보의 양은 보통 크기의 디지털 이미지에 대하여 수 메가바이트를 초과하게 되어, 이같은 정보를 저장, 처리 및 전송하는 것이 수고스럽게 된다. 심지어, 연속적인 아날로그 신호의 이진 값에 기초한 표현을 형성하는데 있어서의 고유의 제한으로 인하여 디지털 표현은 원래 이미지의 부정확한 기록이 된다.

소정의 한정된 구간 또는 영역에 대하여 이산적 샘플링이 소오스 데이터에서의 모든 변화를 포착할 수 없기 때문에, 정보는 연속적 값의 데이터에 대한 소정의 이산적 표현에서 손실된다. 유사하게, 소오스 데이터에서의 전체 범위가 소정 세트의 이산 값으로 표현될 수 없을 때, 정보는 소정의 양자화 과정에서 손실된다.

처리 동작의 본질 또는 구현에 의해 부과되는 어려움 이외에, 잡음원 마스크를 오염시킬 때 또는 원하는 신호를 표현하도록 가정되는 입력의 성분을 왜곡시킬 때 다른 문제점이 언급되어야 한다. 그러나, 잡음으로서 규칙적으로 정의될 수는 없지만 그럼에도 불구하고 신호 처리 방법의 질 및 강력함에 관해서는 문제점의 소오스가 되는 무작위성 및 예측 불가능의 다른 형태가 존재하는 것은 거의 인정되지 않는다. 이러한 형태의 예측 불가능성은 본질적인 무작위 및 전체적인 변화와 관련하여 고려되어야 한다. 본질적인 무작위성은 매체 또는 데이터 소오스와 분리될 수 없는 무작위성으로 일컬어진다. 광자 포획(photon capture)의 양자적 무작위가 본질적인 무작위의 일례이다.

전체적인 변화는 소정의 데이터 또는 정보 소오스 부류에 있어서의 임의의 예측 불가능성에 관련된다. 시각 정보는 실질적으로 제한되지 않기 때문에 시각 정보의 데이터 표현은 매우 많은 등급의 전체적인 변화를 가진다. 시각 데이터는 소정의 시간적 시리즈, 공간적인 패턴 또는 빛에 의해 형성될 수 있는 공간-시간 시퀀스(spatio-temporal)를 표현할 수 있다. 시각 정보를 보다 정확하게 정의할 수 있는 방법은 존재하지 않는다. 음성 정보의 데이터 표현은 커다란 전체적인 변화를 가지는 다른 부류의 데이터이다. 음악, 연설, 동물의 울음, 바람에 의한 나뭇잎의 살랑거림 및 다른 소리들은 음압파(pressure wave)로 표현된다는 것을 제외하고는 어떠한 본질적인 특성도 공유하지 않는다. 사람들이 소정의 음향만을 들을 수 있고 다른 것들에 비해 소정의 주파수에 대해 더욱 민감하다는 사실은 음향보다는 인간의 음성 처리의 특징이다. 유사한 다양한 부류의 데이터 및 정보 소오스의 예는 자연 및 인조의 현상을 통해 발견된다.

잡음, 본질적인 무작위성 및 전체적인 변화로부터 기인한 예측 불가능성은 개별적으로 그리고 조합적으로, 입력 데이터로부터 정보 성분 또는 신호 성분을 추출하는 것을 어렵게 하고 일반적으로 불가능하게 한다. 그렇게 하기 위한 소정의 시도는 신호 및 잡음 모델이 함축적 또는 명시적으로 정의되도록 요구한다. 그러나, 잡음, 본질적인 무작위 또는 전체적인 변화가 특성을 공유하는 소정의 가능성이 존재할 때, 무익한 잡음과는 대조적으로 절대적인 신뢰를 가지고 입력 데이터의 성분을 정보 신호의 범주에 할당할 수 있는, 어떠한 신호 및 잡음 모델도 사용될 수 없다.

신호 및 잡음 모델은 자신의 출력에서의 변화를 한정하고, 처리 동작을 다루기 쉽게 하기 위하여 함축적 또는 명백하게 신호 처리 동작으로 형성된다. 신호 처리는 일반적으로 데이터가 표현되거나 해석되는 방식에 소정 형태의 제약 또는 구조를 부과한다. 결과적으로 이같은 방법은 출력의 질에 영향을 미칠 수 있는 시스템적인 에러, 출력에 고려되어야 하는 신뢰도 및 데이터에 안정적으로 수행될 수 있는 일련의 처리 타스크의 타입을 야기한다.

신호 처리 방법에 있어서 중요하지만 종종 언급되지 않은 가정은 소오스 데이터가 심볼 또는 기능의 조합을 사용하여 표현되거나 근사화될 수 있다는 것이다. 이렇게 하는 것에 있어서, 이같은 처리 방식은 본질적으로 입력에서 값 및 상관관계가 중요한 것으로 정의되거나 판단되는 데에 사용되는 기준을 이용한다. 신호 처리 방법은 모든 것이 신호로서 간주되는 소정의 개념을 구현하여야 한다. 그러나, 소정 세트의 값 또는 소정 종류의 상관관계가 신호의 복잡한 정의를 제공하는 데에 사용될 수 있다는 함축적 또는 명시적인 가정은 종종 근거가 없으며 처리 에러 및 비효율성을 야기한다. 소정 세트의 값 또는 상관관계와 관련하여 신호를 정의함으로써, 처리 방법은 나머지 모든 값 및 상관관계를 효과적으로 잡음의 범주에 할당한다. 이같은 방법은, 1) 입력 데이터가 표현하는 정보 소오스가 소정 세트의 값 및 상관관계를 취하고; 2) 입력 데이터내의 잡음 또는 무작위는 상기의 값 또는 상관관계를 우연히도 취하지 않게 한다는 점이 공지될 때에만 유효하다. 이같은 종류의 조건들은 아무래도 희귀하고 실생활에서는 틀림없이 결코 일어나지 않는다. 상기 조건들은 제한되지 않은 전체적인 변화를 가지는 시각, 음성 또는 다른 정보 소오스에 대해 틀림없이 참이 아니다. 이같은 데이터의 부류에 대하여, 한정된 세트의 값 또는 상관관계는 존재하는 변화의 범위를 완전히 감당하기에는 불충분하다. 결과적으로, 정보 소오스를 나타내는 소정의 값 또는 상관관계는 필연적이며, 잡음의 범주에 틀리게 할당될 수 있다. 본 명세서에는 본 발명 방법은 소정 세트의 특정 값 또는 상관관계를 가정하지 않는다.

일반적으로 신호 및 잡음 모델에 대한 소정의 제한을 추가로 설명하기 위하여, 우리는 이미지 처리 분야에서 발견되는 섹션 단독의 처리 기술(section several processing techniques)을 개시한다. 일반적인 이미지 및 신호 처리 기술중에, 히스토그램 방법, 예시적 코딩 방법, 에러 코딩 방법 및, JPEG, MPEG 및 웨이브릿(wavelet)에 기초한 기술과 같은 일련의 기초적인 기술과 관련하여 데이터를 표현하는 방법이 존재한다.

히스토그램 방법은 이미지에서의 휘도 및 색도 값을 범주화하는 것에 기초하며, 팔레트의 개념을 포함한다. 히스토그램은 얼마나 자주 특정한 값이 규정된 범위의 한계 내에 들어가는 지를 나타내는 확률 밀도 함수와 관련된다. 히스토그램 방법은 데이터의 표현을 제공하기 위하여 요구되는 양자택일적인 값의 개수를 줄이기 위하여 소오스 데이터를 양자화하는 데에 사용된다. 소정의 방법 또는 다른 방법에 있어서, 히스토그램 방법은 연속된 값의 소오스 데이터로부터 유도되어지는 모든 디지털 이미지에 적용되어 왔다. 히스토그램 방법은 또한 이같은 히스토그램 균등화(histogram equalization), 색의 재맵핑(color re-mapping) 및 임계화(thresholding)와 같은 응용에서 미학적 효과를 위하여 사용될 수도 있다.

그러나, 히스토그램 기술의 단점은, 상기 방법을 구현하기 위하여 처리 체계가 어떠한 범위의 값 및 색도가 다른 것들에 비해 보다 더 중요하거나 유용한지를 결정하여야 한다는 것이다. 이것은 이미지 내의 값의 분포가 한 이미지에서 다음 이미지 사이에서 극적으로 변화한다는 사실과는 상충한다. 유사하게, 히스토그램에서의 정점과 골의 개수 및 위치는 이미지들 사이에서 현저하게 변화한다. 결과적으로 히스토그램 방법은 계산적으로 복잡하며 다른 종류의 이미지들에 대하여 화질 등급이 변화하는 결과를 형성한다. 이것은 또한 구별가능한 화소화(pixelation) 및 비정상적인 색도 구조를 가지는 출력을 생성하는 경향이 있다.

예시적 코딩 방법은 값의 전반적인 분포에 부가하여 다수의 이미지 포인트에서 이미지 값들 사이의 상호 관계를 고려함으로써 히스토그램 방식의 소정 한계에 대한 보상을 꾀한다. 예시적 코딩 기술은 이중 음색 이미지와 같은 자연적으로 한정된 가변성을 가지는 데이터에 적합하다. 이같은 방법은 JBIG 및 팩시밀리 통신에서 사용되는 그룹 3/4 표준의 중요 부분이다. 그러나, 다중 레벨의 그레이스케일 및 전체 색상 이미지와 같은 보다 복잡한 이미지 데이터에 대하여, 예시적 코딩 방법은 그리 효율적이지 않다.

예시적 코딩 기술은, 이미지 내에서는 이미지내의 다른 포인트에서의 값에 기초하여 특정 포인트에서의 이미지 값을 예시하는 데에 사용될 수 있는 상관관계가 존재한다는 가설에 기초한다. 이같은 방법은 예시된 값에서 상당히 많이 벗어난 이미지 내의 변화를 무시함으로써 잡음을 제거하는 데에 사용될 수 있다. 이같은 방법은 또한, 예시된 값으로부터 상당히 벗어난 경우에만 이미지 포인트를 코딩함으로써 이미지 압축 체계에서도 사용될 수 있다.

그러나, 예시적 코딩에 있어서 발생하는 문제점들 중 하나는 이미지내의 독특한 편차는 잡음보다는 특별히 중요한 하나의 정보가 된다는 결정에 있어서의 난점이다. 다른 문제점의 원인은 이미지 내의 상관관계가 이미지들 사이에서뿐만 아니라 한 위치와 다른 위치 사이에서 다르다는 점이다. 근래에, 어떠한 종래의 예시적 코딩 방법도 실제적인 범위의 이미지 전반에 걸쳐 처리 에러를 최소화하는 충분히 강력한 알고리즘을 사용하지 않고 있다. 결과적으로 종래의 예시적 코딩 방법은 이미지들 사이에서의 변화를 동등화하는 경향이 있다.

에러 코딩 방법은 예시된 값과 실제 값들 사이의 에러를 코딩함으로써 예시적 방법을 연장한 것이다. 일반적인 에러 코딩 방법은 제로에 인접한 작은 값은 커다란 값들 보다 보다 더 일반적인 것이 되는 입력 데이터의 표현을 제공하는 경향이 있다. 그러나, 이같은 방법은 일반적으로, 입력 데이터의 범위로부터 전체 동적 범위를 줄이지 않으며, 심지어는 범위를 증가시킬 수도 있다. 결과적으로 에러 코딩 방법은 잡음 및 양자화 에러에 영향을 받기 쉬우며, 특히 에러 코딩된 표현으로부터 원래 신호 데이터를 재구성하는 것을 시도할 때 그러하다. 게다가, 에러 코딩 방법이 예시적 코딩 방법을 연장한 것이기 때문에, 이들 두가지 부류의 방법은 동일한 많은 문제점과 불리함을 공유할 수 있다.

가장 유명한 푸리에 기술을 이용한, 기본 함수 세트를 사용하는 데이터의 표현이 잘 알려져 있다. 다른 변환 방법은 빠른 푸리에 변환(FFT), 이산적 코사인 변환(DCT), 및 다양한 웨이브릿 변환을 포함한다. 이같은 변환 방식의 합리적 해석은, 기본 함수가 계수 값으로 부호화될 수 있으며 소정의 계수 값은 원래 소오스 데이터의 정보 내용에 기초한 다른 것들 보다 더욱 중요한 것으로 다루어질 수 있다는 것이다. 이렇게 하는 데 있어서, 실제적으로 상기 방법은 기본 함수에 의해 모방된 부류의 상관관계와 소정의 계수를 임의의 상관관계 또는 다른 값 보다 더욱 중요한 것으로 간주한다. 본질적으로, 변환 방법은 이미지 내에서의 상관관계를 범주화하는 수단이다. 이같은 방법의 한계는 예측 불가능한 상관관계의 결과가 된다. 이미지를 특징지우는 휘도 및 색도에서의 변화는 종종 국부화되고 이미지의 표면을 따라 변화한다. 결과적으로, JPEG와 같은 FFT 및 DCT에 기초한 방법은 우선 이미지를 여러 개의 블록으로 구획하므로 상관관계의 분석이 이미지의 작은 영역에 제한될 수 있다. 이러한 방법의 결론은 성가신 불연속성이 블록의 에지에서 발생할 수 있다는 것이다.

웨이브릿에 기초한 방법은 사인 및 코사인 함수보다는 보다 국부화된 기본 함수를 사용함으로써, 이러한 "블록킹 효과(blocking effect)"를 다소 회피하였다. 그러나, 웨이브릿에 기초한 방법을 사용한 경우의 문제점은, 특정 함수가 하나의 이미지에 적당하고 전체 이미지는 이미지 내의 다른 위치에 중심을 둔 상기 함수의 스케일링된 버전의 중첩에 의해 묘사될 수 있다는 것을 가정한다는 점이다. 복잡한 이미지 데이터가 주이진 경우, 이같은 가정은 종종 적절하지 않다. 결과적으로 웨이브릿에 기초한 방법은 이미지들 사이에서 또는 이미지 내에서 처리 및 코딩 질에서의 현저한 변화 및 구조상의 번짐 얼룩(blurring)을 보이는 경향이 있다.

정보 소오스로서의 복잡한 이미지에서 증가하는 약간의 문제점을 설명하기 위하여, 인간 지각력의 모델을 데이터 처리 방법에 부여하는 여러 시도가 있어 왔다. 이것은 인간의 시각적 능력을 가이드로서 사용함으로써 처리 과정에서 유도된 많은 에러 및 왜곡이 일관적이지 못하게 된다는 믿음에 기초한다. 본질적으로 인간의 인지 모델은 약간의 시각 정보가 다른 정보보다 매우 중요하다는 것을 결정하는데 있어서 기초를 제공한다. 예를 들어, 텔레비전 및 여러 컴퓨터 이미지 포맷은 명백하게 색도 정보보다는 휘도 정보를 보다 중요한 것으로 다루며, 우선적으로 공급 데이터를 그레이스케일 데이터로 코딩 및 처리한다. 이러한 방법은 가망을 보이나, 이미지 데이터를 처리하는 것을 동시적으로 도울 수 있는 충분히 정확한 인간 인지력 모델은 존재하지 않는다. 결과적으로, 이같은 모델을 구현하는 처리를 설계하는 것은 현저히 불완전한 이미지를 초래한다.

종래의 방법들 보다 보다 효율적인, 일반적인 신호 및 이미지 데이터를 처리하기 위한 장치 및 방법이 요구된다. 특히, 종래의 방법과 비교하여 계산상으로 덜 복잡하고 데이터 기억 장치의 요구를 감소시킨 신호 및 이미지 처리 장치 및 방법이 요구된다. 종래의 방법들에서 알려진 신호 또는 이미지 질의 열화 없이, 처리된 데이터로부터 신호 및 이미지를 재구성하기 위한 장치 및 방법도 역시 요구된다.

본 발명은 이같은 장치 및 발명을 개시한다.

본 발명의 요약

본 발명은 신호 및 이미지 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 방법은 최종 산물 또는 추가의 처리에 처해지는 중간 결과로서 사용될 수 있는 신호 및 이미지 데이터 표현을 제공한다. 최종 산물로서, 데이터 표현은 다른 신호 처리 기술들을 비교 및 특징짓기 위해, 또는 처리 동작을 적용하기 위한 제어 엘리먼트로서 사용될 수 있는 주요한 장점을 제공한다. 중간 결과의 제공자로서, 방법은 이미지 데이터의 변환, 저장, 강화, 세분화, 특징 추출, 압축, 코딩, 전송 또는 디스플레이를 위한 처리의 한 단계로서 사용될 수 있다. 명세서에서, 본 발명의 방법은 종래의 신호 처리 방법의 계산상의 그리고 데이터 기억장치의 요구를 상당히 감소시킨다. 본 발명은, 기억장치 요구의 감소 및 최소의 에러 및 열화를 가지는 원래 데이터의 재저장을 동시적으로 가능케 하는 보다 강력하고 효율적인 연속되는 처리 방법을 허용하는 형태로 데이터의 간결한 코딩을 제공을 제공하기 위하여, 본질적 예시불가능성의 또는 부분적 무작위성의 소오스를 처리하는 향상된 방법을 제공한다. 본 발명은 잡음이 없거나 또는 무작위성 성분에 의해 오염되었든 간에, 그리고 광자와 같은 자연 상태로 표현되었거나 미리 처리되어지는 것과 상관없이 외부 환경에서 유도된 소오스 데이터를 코딩하는 시스템을 제공한다.

본 발명의 추가 목적 및 특징은 도면을 참조하여 다음의 상세한 설명으로부터 명백하여 질 것이며, 상기 도면은 설명을 위한 것이다.

본 발명은 일반적으로 아날로그 및 디지털 신호 처리 분야에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 신호 또는 이미지 데이터를 효율적으로 표현 및 처리하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.

도 1은 종래 기술의 신호 처리 시스템의 블록도이다.

도 2는 본 발명의 방법에 따라 소정의 입력 데이터를 출력 데이터로 처리하기 위한 블록도를 도시하며, 처리 동작은 두 개의 스테이지 동작으로 표현되었다.

도 3은 본 발명에 따라, 입력 데이터 세트, 처리 함수, 불확정 연산자, 불확정 신호 및 신호 추정 사이의 상호 관계를 도시한 블록도이다.

도 4는 추가의 처리 단계에 인가되어지는 불확정 신호를 생성하기 위해 불확정 타스크 또는 바이어스에 의해 처리되고, 이어서 신호의 새로운 추정값을 얻기 위한 상기 타스크의 역에 의해 수행되는 신호 추정을 도시한 블록도이다.

도 5는 신호 처리 동작을 모니터링하기 위한 장점을 생성하는데 사용되는 방법을 도시한 블록도이다.

도 6은 추가의 처리 동작에 인가하기에 앞서 신호 표현을 재배치하기 위해, 본 발명의 불확정 신호가 처리된 데이터의 중간 형태로서 사용될 수 있는 방법을 도시한 블록도이다.

도 7은 처리기의 동작 또는 처리 타스크를 제어하기 위하여 본 발명의 불확정 신호가 사용될 수 있는 방법을 도시한 블록도이다.

도 8은 본 발명의 불확정 신호가 처리기의 동작 또는 처리 타스크를 제어하기 위하여 사용될 수 있는 제 2의 방법을 도시한 블록도이다.

도 9는 본 발명의 신호 처리 방법이 데이터 엠파시스 및 디엠파시스를 수행하기 위해 사용되는 방법을 도시한 블록도이다.

도 10은 이미 존재하거나 또는 가설적 신호 또는 데이터 처리 동작으로부터 불확정 처리를 구현하기 위하여 본 발명의 신호 처리 방법을 사용하는 것을 도시한 블록도이다.

도 11a 및 도 11b는 본 발명에 방법에 따라 처리 체계의 I/O 분석으로부터 불확정 필터링 및 불확정 타스크를 결정하기 위해 구현된 우선적인 신호 처리 단계를 도시한 흐름도이다.

도 12는 본 발명에 따라 기여도 처리, 불확정 처리, 불확정 타스크 및 관련 역처리를 구현하는 방법을 도시한 블록도이다.

본 발명은 개시된 처리 동작에 적용하기에 적합한 포맷으로 표현된 소정 타입의 데이터에 용이하게 적용할 수 있는 신호 처리 방법 및 상기 방법을 구현한 장치를 제공한다. 제한 없이, 데이터는 디지털 데이터 및 아날로그 데이터 모두, 그리고 시각 이미지, 음성 신호 및 전파 신호를 나타내는 데이터를 포함할 수 있다. 다음의 설명의 일부가 시각 데이터 처리를 설명하는 것에 관련되거나 또는 그것을 언급하더라도, 본 발명이 시각 데이터를 사용한 사용법에 한정되는 것이 아니며 시각 데이터는 단지 설명을 목적으로 한 참조 신호임이 이해될 것이다. 유사하게, 본 발명의 방법에 대한 수학적 표현이 일반화된 주파수 표현의 형태를 사용한다는 것도 주지되어야 한다. 상기 일반화된 주파수는 시간, 공간, 시공 주파수로서 인지될 수 있으며, 기초적인 처리 방법론이 시간, 공간, 또는 공간-시간에 대해 다르지 않기 때문에 상기 일반화된 주파수가 사용된다. 시간적 처리는 간단히 인과 관계의 조건이 충족되는 것을 요구한다. 주파수 영역의 표현을 사용하는 것은 데이터가 처리를 위해 주파수 영역으로 변환을 요구하는 것을 의미하지 않으며; 오히려 주파수 영역의 항목은 상징적으로 생각되어야 한다. 예를 들어 공동 계류중인 "기여도, 위상 추정, 적응 및 양자화 능력을 갖춘 신호 처리 방법 및 장치"의 미국 가출원 제 60/054,399호의 명세서에서 개시된 타입의 회로를 사용하여 데이터가 시간 및 공간에서 도달함에 따라 데이터를 처리하는 것이 종종 바람직하다. 본 발명의 한 장점은 상기 회로를 사용하여 다른 처리 방법에서의 성가시게 계산되는 모든 것을 간략하고 빠르게 수행한다는 것이다.

본 명세서는 종래 기술에서 공통적으로 행해진 가설, 즉 소정 종류의 정보 또는 상관관계가 다른 것들보다 중요하다는 가설이 복잡한 데이터 소오스의 처리에 있어서 증가하는 많은 문제의 원인이 된다는 것을 인지하게 되었다. 이러한 가설은 어떠한 신호 처리 방법을 데이터에 적용할 것인지를 선택하는 것에서 명시되었으며, 또한 가장 일반적인 신호 처리 체계에 의해 수행된 동작에 대한 기초가 된다. 예를 들어, 히스토그램 방법은 본질적으로 특정 이미지에 대한 시각적 중요도에 관련하여 값의 범위를 범주화하였다. 일 방법 또는 방법에 있어서, 예시적인 코딩, 에러 코딩 및 기본 함수 방법은 이미지 데이터에 있어서 소정 종류의 변화는 다른 것들 보다 더 중요하다는 것을 함축적으로 또는 명시적으로 가정한다. 소정의 경우에 인간 지각력의 모델과 같은 이론적인 또는 경험적인 모델에 의해 부분적으로 지지되어질 지라도, 이같은 방법들은 ad hoc 엔지니어링 가설에 기초한다. 결과적으로, 이같은 방법은 그들이 소오스 데이터의 내재한 특성에 의해 야기되는 것보다는 처리 방식에서 증가하는 시스템적인 에러를 유도하기 때문에, 데이터 처리에서 절차상의 바이어스의 소오스가 된다. 이러한 시스템적인 에러의 유도는 그릇된 정보의 유도로서 생각될 수 있다. 따라서, 가장 일반적인 처리 방법은 데이터에 특별한 제약을 부여하며, 이것은 비효율적이고 다소 그릇된 해석 및 조작을 야기한다.

소정의 종래 처리 방법이 부적절성 또는 비효율성을 가진다는 것은 상기 방법들이 특정한 응용에 대하여는 어떠한 장점도 가지지 않는다는 것을 의미하는 것은 아니다. 그러나, 이같은 방법에 내포된 가정은 방법이 가지는 융통성을 제한하고 또한 결과에 있어서 원하는 정도의 신뢰를 가지면서 데이터에 처해질 수 있는 처리 동작을 제한한다. DCT 양자화에 의해 유도된 에러가 효율성의 감소를 초래하고 오인식을 야기할 수 있기 때문에, 예를 들어 블록화의 JPEG 이미지로 지문 인식 동작을 수행하는 것이 아마 부적절하다. 소정의 정보가 다른 정보보다 중요하다는 것을 가정하거나 데이터 세트의 소정 특징이 신호에 할당되는지 또는 잡음에 할당되는 지를 결정하는 것을 가정하는 다른 방법에서도 유사한 논쟁이 있어왔다. 이같은 방법이 소오스 데이터에 인가된다면, 연속적으로 처리되어질 수 있는 유효한 동작 범위는 제한된다.

본 발명에 따른 방법의 한 장점은, 이산적 샘플링 방법이 정보 손실을 최소화하는 방식으로 사용될 수 있다는 점이다. 게다가, 본 발명에 따른 방법은 소오스 데이터의 연속적인 값의 표현이 이산적 표현으로부터 생성될 수 있는 방법을 제공한다.

본 발명에 따른 방법의 중요한 특징은 입력 데이터와 함축적 또는 명시적 신호 및 잡음 모델로부터 신호의 일반적인 표현의 특성보다 우수한 특성을 가진다는 신뢰도를 생성하며; 이것은 많은 신호 처리 동작에서 신호 표현 대신에 사용될 수도 있으며; 처리 동작의 질 및 효율성을 제어하기 위하여 사용될 수도 있으며; 그리고 현존 또는 가설적 처리 동작을 특징화하는 데에 사용될 수 있다는 것이다. 결과적으로 본 발명의 방법은 신호 및 잡음 모델의 이용에 의해 유도될 수 있는 에러를 제어 및 정량화하는 데에 사용될 수 있다.

신호 및 잡음 개념은 깊이 뿌리내려 있어, 의심할 바 없고 그것의 한계도 검사되지 않는다. 본 발명에 이르러, 본 명세서는 본 발명이 구현하는 신호 및 잡음 개념이 부정확한 것이 아니라 불완전하다는 것을 고려하여야 한다. 입력 데이터 측의 신호 또는 잡음으로의 할당은 일반적으로, 이같은 할당에 기대되는 신뢰도까지 불확정성을 수반한다. 본 발명은 이같은 불확정성이 신호의 표현과 잡음의 표현과는 별도로 존재하는 방식으로 표현될 수 있다는 것을 실현한다. 상기 불확정 신호는 신호 또는 잡음 단독으로만 기인될 수 없는 입력에서의 전력을 표현하며, 즉 이것은 신뢰도의 척도로서 사용할 수 있다. 본 명세서는 또한 불확정 신호가 조밀한 방식으로 입력 데이터를 발생시키는 정보 소오스를 표현한다는 것을 실현하였으며, 상기 입력 데이터는 신호의 표현 대신에 사용될 수 있고 정보 처리 동작을 제어하기 위한 신호로서 사용될 수 있다.

(상술한 것과 같은) 종래의 신호 및 정보 처리 방법에 있어서의 단점을 고려하여, 본 명세서는 안정적이고 효율적인 신호 처리 방법이 소정의 다음과 같은 특징을 가진다는 것을 보여준다. 상기 특징은 다음을 포함하지만 이에 한정되지는 않는다.

(1) 방법은, 시스템적 에러를 최소화하고 융통성을 최대화하기 위하여 최소의 ad hoc 가정 및 절차상에서 유도된 바이어스의 소오스를 사용한다.

(2) 방법은 계산상으로 간단하고 효율적이어야 한다.

(3) 방법은 복잡한 데이터 소오스에 안정적으로 강력하게 적용될 수 있어야 한다.

(4) 방법은, 어떠한 것이 데이터 성분인지 그리고 어떠한 것이 오염 성분인지를 상세히 알 필요없이 소오스 데이터내에 잡음 및 무작위성을 최소화시키는 수단을 제공한다.

(5) 방법은 최소량의 왜곡을 유도하여야 한다.

(6) 방법은 입력 데이터가 최소의 신호 악화만으로 양자화되고 분류되어지는 것을 허용한다.

(7) 방법은 고수준의 데이터 압축을 허용한다.

(8) 방법은 처리된 데이터가 원격 위치로 효율적으로 전송되는 것을 허용한다.

(9) 방법은 처리 에러 및 비효율성을 감소시키기 위하여 소오스 데이터내의 변화에 적응할 수 있어야 한다.

(10) 방법은 특정 응용에 적합한 아날로그 또는 디지털 기술을 사용하여 구현될 수 있어야 한다.

이러한 요구를 고려하여, 본 명세서는 소정의 정보가 다른 정보들 보다 더 중요하게 분류될 수 있다는 종래의 개념을 검토하였다. 이미지 처리와 관련하여, 본 명세서는 이미지의 휘도 및 색도 값이 가공되지 않은 정보로 고려된다는 가정을 재고하였다. 본 명세서는 휘도 및 색도가 데이터에 관한 원하는 정보를 추출하기 위해 처리될 수 있는 이미지에 대하여 가장 효율적이고 강력하며 안정적인 정보를 제공하지 않는다는 것을 입증하였다. 이러한 실현 및 다른 타입의 정보 소오스 및 데이터 타입으로의 확장은 본 발명의 기초 형성을 돕는 여러 개념을 발생한다.

입력 데이터의 모호한 성분

모든 신호 및 정보 처리 방법은 입력 세트로부터 소정 결과를 생성하기 위한 것이다. 입력은 두가지 성분; 정보 또는 메시지를 포함하는 신호 성분, 그리고 신호 성분의 왜곡과 예를 들어 불규칙 변동(불규칙 잡음) 형태의 오염을 반영하는 잡음 성분을 포함하는 것으로 설명될 수 있으며, 일반적으로 그러하다. 본 발명은 데이터에 특정 모델을 부과하였기 때문에 신호 성분 및 잡음 성분을 가지는 것으로 입력을 정의하는 초기 단계가 상당한 함축성을 가진다는 것을 인정한다. 본질적으로 모든 데이터는, 신호 데이터 세트 및 다른 신호 데이터 사이에서 추정된 크기 및 위상의 상호관계와 관련한 부산물을 사용하여, 신호 또는 잡음으로 범주화될 수 있다. 모델 선택의 바이어스는, 잡음과 신호를 구별하는 "선명한 라인"을 유지하면서 데이터가 처리되는 정확도를 한정한다.

신호 및 잡음 모델이 주어진 경우, 입력은 X(v), 신호는 S(v)이며, 잡음은 N(v)이며, 여기에서 대문자는 주파수 영역의 표현(예를 들어 푸리에 변환)을 나타내며, 변수 v는 일반화된 주파수(특히 시간, 공간 또는 시공 주파수)를 나타낸다. 이같은 경우에 있어서, 신호와 잡음의 합으로서 입력은 다음과 같이 표시된다.

X(v) =S(v) + N(v)

이같은 데이터 모델을 사용함에 있어서, 입력 데이터X(v)는 공지되어 있으며, 잡음 기여N(v)에 대한 모델이 가정되었다. 이러한 항에 기초하여, 신호 S(v)의 표현이 결정된다.

그러나, 신호 및 잡음 성분의 항으로 데이터를 표현하는 관행에도 불구하고, 본 발명은 입력 데이터, 특히 복잡한 소오스에서 나타나는 데이터를 처리하는 보다 효율적이고 유통성이 있는 방법이 존재한다는 것을 구현하였다. 본 발명의 동기는, 사전(a priori) 지식으로부터 설정된 데이터의 신호 성분을 정확하게 정의할 수 없기 때문에 입력 데이터가 신호 및 잡음 성분으로 분해될 수 있다는 가정이 실제 복잡한 정보 소오스에 부적합하다는 것이다. 특히 처리 체계에서 신호를 정의하는 것은 잡음을 한정하며, 시스템적 에러를 유발하고, 데이터에 안정적으로 수행될 수 있는 처리 동작의 타입을 제한한다. 예를 들어 상술한 종래의 이미지 처리 방법은 입력 데이터의 소정의 위상 또는 특성이 다른 것들, 예를 들어 상관관계의 값 범위 또는 타입 보다 중요하다는 것을 가정하였다. 이러한 방법은 본디 신호 성분을 한정하며, 이에따라 개시된 종류의 처리 한계를 야기한다.

따라서, 본 발명은 어떤 것이 신호이고 어떤 것이 잡음인지 함축적 또는 명시적으로 "결정하는 것"이 종래 신호 처리 체계의 비효율성을 야기하여 하위의 최적화를 이룬다는 것을 인지하였다. 대신에 이러한 단점을 야기하지 않는 "해석(interpretation)"의 방법이 요구되었다. 따라서, 이러한 방법을 사용하여 본 발명은 신호 및 잡음의 항 대신에 모호성 및 불확정성 척도의 항으로 복잡한 소오스 신호에서 입력 신호를 표현하는 장치 및 방법을 제공한다. 이러한 방법 및 이러한 종류의 데이터 표현은 종래의 신호 및 잡음 방식을 능가하는 여러 장점을 가진다.

해석의 개념은 추정의 방법과 다소 유사하다. 추정 이론은 출발점이 되지만 이것은 본 발명의 범주를 제한하는 것으로 구성되어서는 안 된다. 예를 들어, 하기의 상세한 설명에서의 잡음 항의 명확한 사용은 일반성을 위하여 포함된 것이며 본 발명이 잡음 데이터 소오스에 한정된 것을 의미하지 않는다. 결정적인 신호 추정의 문제점에 있어서, 입력으로부터 신호 성분의 최고 추정치를 생성하는 것이 목적이다. 추정된 신호를 S'(v)로 표현하면, 동작은 일반적으로 X(v)-S'(v)로서 표현될 수 있다. 신호의 추정치를 생성하는 것은 또한 잡음 성분의 추정치를 생성한다.

N'(v)=X(v)-S'(v)

그러나, 추정치를 생성하기 위하여 어떠한 처리 동작이 수행되는 가 하는 것은 어떻게 "최고"를 정의하는 가의 방법 및 어떠한 제한이 신호 및 잡음의 특성에 부가되었는 가에 의존한다.

입력 데이터의 신호 및 잡음 성분이 불명확하게 될 수 있는 가능성이 존재할 때 또는 신호 또는 잡음의 엄밀하게 정확한 정의하는 것이 불가능할 때( 시각 이미지와 같은 많은 복잡한 정보 소오스의 경우에서와 같이), 추정 처리가 잘못 해석되거나 입력 데이터의 정보 내용의 일부를 무시하는 가능성이 존재할 때가 문제가 된다. 이것은 소정의 모호성이 존재한다는 것을 의미한다.

입력 데이터에서의 일부의 상관관계가 하나 또는 다른 것에 확실하게 할당되는 대신에 신호 또는 잡음 성분에 기인될 수 있기 때문에, 이러한 "오해석(misinterpretation)"이 발생한다. 실지로, 선형이든 그렇지 않든 간에 소정의 신호 추정 처리는, 신호 및 잡음을 고려한 소정의 사전 예시 또는 정의 및 소정의 가중치 기준이 주어진 경우, 입력의 상관관계가 오염에 관련된 정보보다는 메시지에 관련된 정보가 되기 쉬운 정도에 따라 가중치 처리되는 방식과 같이 설명될 수 있다.

이러한 잠재적인 모호성은 중첩된 신호 및 잡음 성분 사이에서의 상관관계와 관련하여 이해될 수 있다. 상관관계는 종종 진폭 및 위상의 상관관계와 관련하여 설명된다. 입력 데이터는 다음과 같이 기재될 수 있다.

여기에서식은 진폭 스펙트럼이며, θ_X(v)은 상기 데이터의 위상 스펙트럼이다. 유사하게

이러한 공식은 입력 데이터와 추정치 사이의 선형적인 상호 관계를 가정하지 않으며, 처리 방법과 무관한, 유효한 수학적 표현법이라는 것을 주지하여야 한다. 상술한 표현을 사용하여, 입력 데이터에서 상관관계와 관련된 제곱은 다음과 같이 표현될 수 있다.

제곱된 진폭 스펙트럼은 전력 스펙트럼으로 읽혀진다. 상기 방정식은 입력 전력이 추정된 신호의 전력과 추정된 잡음의 전력의 합에 잔여 전력을 나타내는 곱의 항(중간의 항)을 더한 것으로서 표현될 수 있다는 것을 설명한다. 이러한 잔여 전력은 서로 독립적으로 관찰되는 추정된 신호 및 잡음에 의해 설명될 수 없는 입력내의 전력이다. 이러한 의미에서 상기 전력은 적용된 신호 및 잡음 모델에 기초하여, 신호 단독 또는 잡음 단독으로 충분한 신뢰도를 가지는 것으로 간주될 수 없는 전력을 나타낸다. 상기 잔여 전력은 신호 및 잡음 추정치 사이의 상관관계에 기인한 모호한 전력이며, 따라서 입력 데이터를 신호 또는 잡음에 할당하기 위하여 사용되는 모델의 한계 또는 부정확성의 척도가 된다.

본 발명에서 사용된 것과 같이, 충분한 신뢰도를 신호 단독 또는 잡음 단독에만 기인한다고 할 수 없는 입력의 측면은 입력의 "모호한"성분으로 불린다. 종래의 신호 및 잡음 례에 있어서, 모호한 성분은 개별적인 엔터티는 아니었으며, 즉 입력 데이터는 완전히 신호 및 잡음 추정치로 설명되어 X(v)=S'(v)+N'(v)가 된다. 모호한 성분은 우선적으로 최소 예상 가능한 입력에서의 상관관계를 표현한다. 상기 모호한 성분은 그것이 정보의 확실한 소오스가 되기에는 너무 불확정적인 소오스 데이터 측면을 표현하는 것으로 여겨짐으로, 종래의 신호 및 정보 처리에서는 상당히 무시되어 왔다. 입력 데이터 중 모호한 성분의 중요성을 인식한 것에 기초하여, 본 발명은 입력 데이터에 대한 처리를 수행함으로써 이러한 성분을 표현 또는 추출되며, 다른 신호 처리 방법과 관련된 많은 문제가 회피되거나 제어될 수 있다는 것을 인지하였다.

따라서, 본 발명은, 데이터 각각의 조각들이 신호 또는 잡음에 할당되도록 요구하기 때문에, 신호 및 잡음 모델을 입력 데이터의 처리에 적용하는 것이 처리중의 에러 소오스를 유도한다는 것을 인지하였다. 그러나, 신호 또는 잡음에 할당되지 않은 소정의 입력 데이터 전력, 즉 모호한 성분이 존재한다. 종래의 처리 체계에 있어서, 이러한 입력 데이터 전력은 무시되었으며, 결과적으로 입력 데이터에 포함된 약간의 정보가 손실되었다. 그러나, 본 발명은 데이터의 처리를 향상시키기 위하여 이전에 손실된 정보를 추출하는 방법 및 상기 방법을 이용하기 위한 방법을 제공한다.

모호한 성분을 추출하기 위하여 입력 데이터에 수행될 동작을 결정하는 데에 있어서, 본 발명은 안정적이고 효율적인 처리를 위하여 미리 식별된 기준에 따라 다루어진다. 최소 개수의 가정에 기초하고 데이터 왜곡을 최소화한 방법을 구현함으로써, 본 발명은 전체는 아니지만 많은 기준을 충족시킨다. 게다가, 본 발명은 데이터의 본질에 관한 최소의 가정을 설정하는 것이 왜곡이 최소화되는 방법에 직접적으로 영향을 미친다는 것을 인지하였다.

모호한 성분의 추정

데이터의 형태 또는 본질과 관련된 최소의 가정을 유도하기 위하여, 데이터가 처리되기 이전에 입력 데이터내의 일부 상관관계는 다른 것들 보다 더 중요하고, 일부는 이같은 특징에 의존한다는 생각을 하는 것이 유용하다. 예를 들어 이미지 데이터에 있어서, 에지가 완만한 변화보다 보다 더 중요하게 다루어져야 하는 가의 질의가 존재한다. 에지가 처리 방식에서 에지의 개념을 구현하는 하기 위하여 지각적으로 상당히 중요한 특징이 된다는 것은 논의의 여지가 있으며, 에지의 특징을 한정하는 것은 필수적이다. 이것은 생각 이상으로 복잡한 타스크이다. 이미지 내에서 에지가 되는 것에 동의하는 가정 많은 것들은 일반적으로 돌연한 천이보다는 좁은 영역에서의 강도 또는 색도의 변화가 된다. 물론, 소정의 영역 내에서 소정 양만큼 변화하는 특징으로 에지를 정의하는 것이 가능하지만 이것은 변화가 스텝 또는 램프 또는 다른 천이 함수의 형태를 취할 수 있다는 사실을 무시한 것이다. 예를 들어 에지는 건물 이미지에서 중요하게 되는 반면에, 일몰시 풍경의 이미지에서는 그렇지 못하다. 최적의 처리 융통성을 보장하기 위하여, 한 이미지에서 뿐만이 아니라 다른 종류의 이미지들 사이에서 유용한 중요도의 척도를 사용하는 것이 바람직하다.

소오스 데이터에서의 천이 및 변화는 위상 상관관계에 의해 부분 정의될 수 있다. 위상은 데이터의 상이한 부분들 사이에서의 상호관계를 말하기 때문에 위상은 절대적인 척도는 아니다. 예를 들어 이미지에 있어서, 위상 정보는 소정 특성 또는 천이가 다른 것들과 관련하여 위치되는 방법을 나타낸다. 따라서, 소정 세트의 상관관계가 다른 것들 보다 중요한 것으로 정의하는 것은 기준 포인트; 예를 들어 카메라가 가리키는 포인트 또는 데이터가 획득된 시간을 요구한다. 그러나, 복잡한 데이터 소오스의 경우, 특히 입력 데이터가 무작위 변동을 포함한다면, 입력 데이터가 특정한 위상 특성을 가지기 쉽게 하기 위하여 기준 포인트를 정의하는 방법은 존재하지 않는다. 예를 들어 필름을 여러번 노출시키는 것은, 카메라에 관해서는 특정한 방식으로 소정의 이미지 특징이 정렬되는 가능성이 없기 때문에, 회색의 번짐 얼룩을 생성하는 경향이 있다.

따라서, 가정의 개수를 최소화하고, 융통성을 최대화하기 위하여 본 발명은 유사한 방식으로 상이한 종류의 위상 상관관계를 처리하는 것의 합리성을 인지하였다. 이러한 방법의 장점은, 상이한 종류의 위상 상관관계의 중요성에 관한 가정을 구현하는 특수화된 처리 동작이 다른 가능한 타입의 처리 동작을 제한하지 않고 연속적으로 수행될 수 있다는 점이다.

입력 데이터 세트의 위상 특성에 최소의 영향을 미치는 처리 방법은 선형적인 방법이다. 이같은 방법에 의해 필연적으로 유도되는 유일한 위상 왜곡은 처리가 이미 획득된 데이터에 대해서 유일하게 수행된다는 점에서 발생하는 왜곡이다. 인과성 법칙에 의해 허용되는 최소량의 위상 왜곡을 유도하는 선형 처리는 "최소 위상 처리(minimum-phase processes)'로 불린다. 상기 최소 위상 처리에 관련된 추가의 정보는 Kuo,F.F(1966)의 네트워크 분석 및 통합 제 2판 Wiley&New York에 개시되어 있다.

시간이 인가가 되지 않은 정지 이미지와 같은 순수한 공간의 경우에 있어서, 본 발명의 처리 방법은 제로 위상 왜곡을 산출한다. 출력이 실시간으로 요구되는 시간 및 시-공간의 경우에 있어서, 본 발명의 처리 방법은 적어도 최소 위상 방법용 기준과 직면하게 된다는 것이 신호 처리 분야의 당업자에 의해 이해된다. 데이터가 처리 이전에 저장되는 경우, 위상 왜곡에 상당하는 지연이 유도되며, 본 발명의 위상 특성은 제한될 필요가 없다. 위너-호프(Wiener-Hopf)의 스펙트럼 인수분해 기술은 인과성 제약을 만족시키기 위하여 본 발명에 따른 방법의 위상 특징을 정의하는 데에 사용된다. 위너-호프 스펙트럼 인수분해와 관련한 추가의 상세한 설명은 Pierre, D.A(1986) Optimization Theory with Application, Dover: New York를 참조하여 개시된다.

바람직한 처리동작이 선형처리라는 결론은, 신호 및 잡음 성분을 입력 데이터로부터 추정하는 것 또는 모호성을 표현하는 것이 바람직한 지의 여부와는 무관하다. 따라서 선형의 신호 추정의 문제점에 있어서 추정된 신호는 다음과 같이 표시 될 수 있다:

S'(v)=W(v)X(v)

여기에서 W(v)는 처리 진폭 스펙트럼및 위상 스펙트럼를 가지는 처리 동작을 나타낸다. 유사하게,

처리 도중에 유도된 임의의 위상왜곡은 신호처리 문제점을 처리하는 데에 어떠한 것도 포함하지 않으며 이는 비인과성의 제로 위상처리 동작을 이미지화할 수 있다는 것을 인지하며 X'(v)는 다음과 같은 결과를 산출한다.

여기에서이다.

결과적으로 효율적인 잡음 추정치는 다음과 같다.

따라서 모호한 전력성분의 진폭은 다음과 같이 표현될 수 있다.

여기에서이다.

소정 의미에서 임의의 처리동작이 신호 추정 처리를 고려한다는 점에도 불구하고, 하위 또는 선행 처리기에 의해 산출된 신호 및 신호 추정치에 대해 타스크를 수행하는 것으로 처리동작을 생각하는 것이 보다 일반적이다. 신호 추정치의 개념과 타스크 사이에서의 구별은 신호 및 잡음의 일반적인 견지에 비롯한다.

도 2는 본 발명에 따라 2개의 스테이지 동작으로 나타내어지는 처리 동작들을 사용하여 신호 추정 처리 및 처리 타스크의 이러한 조합의 경우로서 입력 데이터 세트 X를 출력Y로 처리하는 블록도를 도시한다. 도 2a는 입력 박스(200)로 표시된 처리 동작 세트에 의해 처리되어 출력 Y(v)를 생성하는 입력 X(v)을 도시한다. 도 2b에 도시된 바와 같이 박스(200)의 처리 동작은 신호추정 처리 W(박스202)의 조합으로 표현될 수 있으며, 상기 박스(202)는 신호 추정치S'(v)를 생성하기 위하여 X(v)=S(v)+N(v)를 수행하며, 상기 박스에 이어 출력Y(v)=G_fS'를 생성하기 위해 신호 추정을 수행하는 처리 타스크(G_f)가 수행된다.

추정 스테이지(박스(202))는 보편적인 선행 처리기로서 구현될 수 있다. 예를 들어 신호 처리 동작을 수행하는 개별적인 처리기의 어레이에 입력되는 데이터는 단일, 공유된 신호 추정 처리 및 다양한 동작을 촉진시키는 처리 타스크와 관련하여 표현될 수 있다.

많은 경우에 있어서, 입력 데이터로 여겨지는 모든 것들은 또한 신호 및 정보 처리 동작의 의미에서 신호 추정치로 간주될 수 있다. 예를 들어 포토그래프의 디지털 표현은 실제 세상의 실제적인 휘도 및 스펙트럼 성분의 추정치로 고려된다. 이것은 본 발명의 범위를 입력 데이터가 종래의 개념의 잡음 성분으로 간주되는 경우로 한정하려는 것은 아니다. 신호 추정 항은 대표적인 정보 소오스로 고려될 수 있는 임의의 데이터를 말한다.

본 발명의 목적은 가능한 임의의 입력에 적용되는 개념으로 강력한 방식으로 입력 데이터 중 모호한 성분에 대한 표현을 제공하는 것이다. 모호한 성분의 제곱에 대한 앞의 방정식을 고찰하고을 인지함으로써, 본 발명은 아래의 선형적 동작 처리;

D'(v)=U(v)X(v),

가 상기의 목적을 달성하는 것을 인지하였으며, 여기에서 U(v)는 다음과 같은 진폭 스펙트럼;

을 가지는 제로 위상 또는 최소 위상 처리이다. 변수 D'(v) 는 처리 동작W(v)으로 구현되는 함축적 신호 및 잡음 모델이 주어진 입력 데이터 내에서 모호한 성분을 나타내는 입력 데이터로부터 획득된 결과를 나타낸다. 여기에서 사용된 바와 같이, U(v) 및 D'(v)는 불확정 처리 및 신호로 각각 명명된다. W(v)는 W(v)의 절대값이 1 보다 작다는 관계를 만족시킨다. 요구된다면, 처리 함수 W(v)는 이러한 관계식을 만족시키기 위하여 스케일링되거나 규준화될 수 있다. 불확정 신호의 제곱은 모호한 성분 전력의 1/2이 된다. 상기 1/2의 인자는 전력의 모호한 성분이 신호 추정과 관련된 불확정 성분 및 잡음 추정과 관련된 불확정 성분에 균등하게 분배되는 것을 생각하도록 선택된다. 스케일링의 이러한 선택은 본 발명의 방법을 한정하기 위하여 취하여진 것은 아니다. 불확정 처리는 주파수 의존성에 의해서만 제약된다는 것이 주지되어야 한다.

소정의 처리 동작대하여, 상기 불확정 처리는 신호 추정 스테이지 및 주지된 것과 같은 처리 타스크의 조합으로 재현될 수 있다. 따라서 U(v)는 다음;

과 같이 표현될 수 있으며, 그리하여

가 된다. 여기에서 사용된 것과 같이, G_U는 불확정 타스크로 명명되고 그것이 나타내는 처리는 다음;

으로 규정된 모호한 스펙트럼을 가진다. 불확정 타스크의 융통성을 최대화시키기 위하여, 다른 위상 특성이 주지된 것과 같이 적합할 지라도 불확정 타스크는 제로 또는 최소 위상 특성을 가진다.

불확정 신호 D'(v)는 처리 동작에 의해 신호 및 잡음 모델의 함축적 또는 명시적 사용과 관련된 질 또는 안정성의 간결한 지표를 제공한다. 상기 신호의 포인트 대 포인트의 값은 신호 및 잡음의 량과 관련된 확실한 에러의 추정을 제공한다. 입력 데이터의 제곱 평균값과 비교 판단된 상기 신호의 제곱 평균값(또는 소정 등가값)은 추정 처리의 전반적인 안정도에 대한 기준을 제공한다. 불확정 신호는 입력 데이터의 독립형 선형 변환이다. 상기 신호는 신호 또는 잡음의 표현으로부터 생성될 수 있을 뿐만 아니라 신호 및 잡음 추정을 생성하지 않고 입력 데이터로부터 직접 생성될 수 있다. 실제적인 경우를 포함하여 관련된 많은 경우에 있어서, 요구된 경우 신호 및 잡음 추정치는 원래 입력 데이터 대신에 불확정 신호의 선형 변환을 통해 생성될 수 있다. 따라서, 불확정 신호는 입력 데이터의 우선적 표현으로 신호 추정치의 대용으로 사용될 수 있다. 이런 표현의 장점은 입력 데이터가 적은 전력 및 협소한 동적 범위를 사용하여 표현되는 경향이 있다는 점이다. 불확정 신호의 이런 측면은 데이터 압축 응용에 유용하다.

도 3은 본 발명에 따라, 입력 데이터 세트 X, 처리 함수 W, 및 불확정 연산자U, 불확정 신호D'와 신호추정S' 사이의 상호 관계를 도시한 블록도이다. 도 3a에 도시된 바와 같이, 입력 신호X(v)는 신호 추정S'(v)를 형성하기 위하여 처리 함수W(v)에 의해 연산된다. 입력 데이터는 또한 도 3b에 도시된 바와 같이 불확정 신호D'(v)를 생성하기 위해 불확정 연산자U(v)에 의해 연산된다. 이러한 처리는 또한 도 3c에 도시된 바와 같이 처리함수 W(v) 및 불확정 처리 타스크 G_U의 조합으로 표현될 수도 있다. 이러한 2-스테이지 방식은 신호 추정치 및 불확정 신호 모두 연속된 처리 동작에 이용된다는 장점을 가진다. 불확정 신호는 추정 처리의 출력 또는 신호의 표현을 처리함으로써 획득될 수 있다.

불확정 처리 및 불확정 신호가 더욱 융통성을 가질지라도, 불확정 신호는 또한 처리 동작의 질에 대한 표지로서 사용될 수도 있다. 상기 불확정 처리는 가장 유일하고 예측 불가능한 이러한 입력의 측면, 즉 함축적 또는 명시적 신호 및 잡음 모델과 관련하여 최소로 예시가능하고 가장 불확정적인 것과 관련하여 입력을 우선적으로 리포트하는 경향이 있다. 상기 불확정 신호는 일반 신호 데이터보다 더 조밀하고 예시 가능한 동적 범위를 가지는 경향이 있으며, 신호 추정치와 동일한 정보 내용을 포함한다. 상기 불확정 신호는 추정 처리 및 신호 표현에서 예시될 수 있는 어느 정도의 제곱 평균 에러를 제공한다. 또한 추가의 처리를 요구하지 않고 입력 데이터 및 신호 추정치의 위상 특성에 대한 특성화를 제공한다.

일반적으로, 신호 처리 방식을 설계하는 데에 있어서, 특성 엠파시스 및 디엠파시스, 압축, 처리 모니터링, 특성 검출 또는 추출, 위상 추출, 동적 범위의 최적화, 전송 및 수신, 및 다양한 제어 처리와 같은 타스크는 개별적인 처리로서 다루어지며, 각각은 입력 데이터에 대해 특별하고 유일한 처리 동작을 수행한다. 그러나, 불확정 신호의 특징은 본 발명의 불확정 처리가 유일하고 간략하게 이같은 처리 타스크를 수행하는 방법을 증명한다.

신호 표현과 동일한 정보 값을 포함하기 때문에, 신호 표현에 대해 수행되어지는 많은 처리 동작은 오히려 제로 또는 최소의 정보값 손실을 가지는 불확정 표현에 대해 수행될 수 있다. 유용하게, 많은 경우에 있어서 불확정 신호는 일반적으로 신호 표현 보다 작은 제곱 평균 값과 더 협소하고 효율적인 동적 범위를 가진다. 또한 상기 불확정 신호는 유일하고 불확정인 데이터 측면을 엠파시스 처리하기 때문에, 감소된 리소오스가 평범하거나 예상 가능한 성분을 처리하는 데에 관련된다.

예를 들어, 적, 녹 및 청색의 강도 값들의 선형 조합으로서의 종래의 표현과 비교하여, 우선 불확정성과 관련하여 표현될 때, 상당히 현저한 저하없이 컬러 이미지의 채도 정보는 증가된 범위까지 서브샘플링(subsample)될 수 있다. 게다가, 불확정성을 표현하는 본 발명의 발명은 입력 데이터의 특성에 관하여 특별한 ad hoc 가정을 필요로 하지 않는다. 따라서, 불확정 신호에 기초한 처리 동작은 적절하지 못한 가정으로부터 유래하는 에러를 유발하지 않는 경향이 있다. 불확정 신호가 조밀하고, 값의 예시 가능한 동적 범위 및 분포를 가진다는 점은 상기 신호가 신호 추정 또는 표현에 대해 일반적으로 가능한 것보다는 더욱 효율적으로 양자화될 수 있다는 것을 의미한다. 실지로, 본 명세서에서 설명된 양자화 방법은, 일반적 히스토그램 방식과 비교하여 최소의 에러 및 비교적 극소의 양자화 레벨을 가지는 양자화된 불확정 신호와 관련하여 신호 추정치 정보 내용을 표현하는 수단을 제공한다.

불확정 신호가 함축적으로 예시 불가능한 특징을 우선적으로 표현하는 경향이 있기 때문에, 처리에 앞서 어떤 특징이 중요한지 또는 중요하지 않은 지를 결정할 필요없이 상기 신호는 간단한 수학적 기술을 사용하여 특징을 엠파시스 또는 디엠파시스하기 위해 사용될 수 있다. 동일한 특성은 간단한 임계치 비교 기술을 사용하여, 데이터 또는 불확정 신호 자체로부터 특징이 추출되는 것을 허용한다. 예를 들어 에지, 콘트라스트의 불연속 및 얼굴의 눈과 같은 보다 복잡한 특징은 임계치 비교 기술을 이미지의 불확정 신호에 적용함으로써 에지 또는 눈을 구성하는 것이 무엇인지를 정의할 필요없이 이미지 데이터로부터 추출될 수 있다. 단독으로 그리고 조합적으로, 본 발명의 기술은 종래의 방법보다 더 간단한 방식으로 최소의 에러 또는 정보 손실을 가지면서 특정 신호 및 정보 처리 목적을 달성하기 위해 데이터가 범주화, 식별, 조작, 압축, 코드화, 전송 및 처리되는 것을 허용한다. 게다가, 이러한 기술은 처리 동작을 제어 및 모니터링하기 위한 새로운 방법을 제공한다.

도 4는 추가의 처리 단계(박스402)에 처해지는 불확정 신호(D')를 생성하기 위해 본 발명의 신호 처리 방식에 따라 불확정 타스크 또는 바이어스(G_U)에 의해 처리되고, 이어서 새로운 신호추정S"(v)를 얻기 위해 타스크G_U의 역(박스 404)에 의해 처리되는 는 신호 표현(S')를 도시하는 블록도이다. 도면에 도시된 바와 같이 불확정 신호D'는 처리된 불확정 신호D"(v)를 얻기 위하여 추가의 처리 단계에 처해진다. 이어서 이러한 결과 값은 새로운 신호 표현S"(v)를 얻기 위하여 (1/G_U로 표현되는) 타스크G_U의 역에 의해 처리된다.

박스(402)에 구현되기에 적합한 처리 동작은 예를 들어 이에 한정하지는 않지만: 양자화, 역양자화(de-quantization), 서브샘플링 및 혼합의 소정 형태를 포함한 해상도 감소의 다른 수단; 업샘플링 및 보간을 포함하여 명백한 해상도를 증가시키는 다른 수단; DCT, FFT 및 데이터가 주파수 영역의 표현으로 또는 주파수 영역의 표현으로부터 변환되는 유사한 연산; 웨이브릿에 기초한 방법 및 다른 컨볼루션 처리; 프랙탈 타입 방법; PCM, 런길이 방법, 허프만 코딩, 산술 코딩, 렘펠-지브 타입 방식 및 Q-코딩을 포함한 코딩 및 디코딩 방법; 및 이같은 연산 또는 방법들의 조합을 포함한다. 적절한 처리 동작은: 영구적인 또는 일시적 데이터 저장; 저장된 소오스로부터의 검색; 전송 및 수신을 포함한다.

처리 동작에 신호 표현 대신에 불확정 신호를 사용하는 장점은 불확정 신호의 낮은 전력, 보다 조밀하고 예시 가능한 값의 분포 및 함축적으로 예시 불가능한 데이터의 측면을 우선적으로 표현하는 경향에 관련된다. 예를 들어 이미지 처리에 있어서, S'와 S" 사이에 제곱 평균 차가 주어진다면, 불확정 신호는 S'보다 넓은 범위에 대해 보다 조잡하게 양자화 되고 서브샘플링될 수 있다. 유사하게, 샘플링 처리에 있어서, 불확정 신호의 진폭은 선형, 지수적, 대수적, 적정화 또는 유사한 방식으로 샘플링 비율 또는 밀도를 조정하는 데 사용될 수 있다. 불확정 신호의 진폭 및 상관관계는 바이어스 함수의 위치 설정의 가이드로써 사용될 수도 있다. 게다가 예를 들어 불확정 신호의 절대값 또는 바이어스 함수의 계수값과 연합하여, 압축 처리에서도 보존되는 바이어스 함수의 계수 값 및/또는 개수를 제어하는데 사용될 수 있다. 코딩방법은 값의 예시 가능한 분포를 가지는 불확정 신호와 유사하게 데이터에 양호하게 동조될 수 있다. 게다가 불확정 신호를 전송하는데 요구되는 전력량은 S'를 전송하는데 요구되는 전력량보다 적다.

본 발명이 입력 신호로부터 추정 신호 또는 잡음에 사용되는 특정한 위상 특성을 갖는 선형처리 동작에 한정되지 않는 신호 처리 방법을 제공한다는 것을 주지하여야 한다. 입력 데이터의 기여도에 관련하여 최소의 가정을 하여 본 발명은 종래의 처리 동작이 입력 데이터에 신호 및 잡음을 정의하는 방법을 고찰할 수 있게 하였다. 소정의 의미로 모든 처리 동작은, 처리 동작에 의해 바이어스됨에 따라 처리의 결과가 특정 적용을 위한 입력의 중요 정보 내용을 나타낸다는 신호 처리 방법으로 고려될 수 있다. 본 발명의 방법은 처리 내에 내재한 가정이 주어진 경우에 입력 데이터를 신호 또는 잡음에 할당하는 것의 모호성을 표현하는 방법을 명확하게 하였다. 본 발명의 장점 및 비범한 특징은 처리 시 함축적인 모든 신호 및 잡음 모델에 관련하여 어떠한 편견도 요구하지 않는다는 것이다. 소정의 처리에 대해 처리의 원래 디자이너가 규정하는 신호 및/또는 잡음이 무엇이건 간에 이와 무관하게 소정 개수의 신호 및 잡음 모델과 관련하여 그것을 해석할 수 있다. 본 발명이 명확하게 한정된 신호 및 잡음 모델을 요구하지 않는다는 점은 본 발명이 융통성이 있고 강력하다는 것을 의미한다.

그러나, 본 발명은 예를 들어 다른 처리, 입력 데이터, 신호 표현 또는 불확정 신호를 비교하기 위하여 본 발명을 사용하는 것이 바람직한 상황이 존재하는 것을 인지하였다. 이러한 경우에 있어서, 함축적 신호 및 잡음 모델이 동일한 기준에 의해 판단되는, 즉 상기 모델이 표준 방식의 보간에 의해 평가되는 방법을 가지는 것이 유용하다. 제시된 이유로, 본 방법은 가능한 적게 가정한다. 또한 본 방법은 가능한 모든 입력에 적용가능한 의미에서 강력하다.

본질적으로, 본 명세서에서는 본발명이 신호 및 잡음 특성화 방법을 제공한다면, 즉 본 발명이 처리 함수(W(v)) 또는 입력 데이터 및 결과적 추정 신호와 같은 정보에 기초한 처리 함수와 등가물을 결정하기 위한 수단을 본 발명이 제공한다면, 그리고 또한 본 발명이 처리 함수(W(v)) 또는 그와 등가물에 주어진 신호 및 잡음 모델을 정의하는 수단을 제공한다면, 본 발명은 유용한 것임을 인지하였다. 이것은 본 발명의 신호 처리 방법에 적합한 형태의 특정 신호처리 시스템에 의해 구현되는 "블록 박스"의 신호 처리 동작에 대한 간결한 표현을 허용한다 .

주지한 바와 같이, 신호 성분을 한정하는 능력은 신호가 제약되는 것으로 알려진 방법에 관련된다. 종래의 신호처리 방법에 있어서, 이같은 지식은 입력 데이터를 처리하기에 앞서서 이용할 수 있는 것임에 틀림이 없다. 그러나, 이미지 소오스를 포함하여 많은 데이터 소오스에 대해서, "신호"는 매우 변화적이어서 정확한 방식으로 정의될 수 없다. 이러한 경우에 있어서, 신호를 구성하는 모든 것에 대한 가정이 제공되어져야 한다. 발생할 수 있는 엄밀한 오해석은 가정의 타당성에 의존한다. 이와 대조적으로 본 발명은 함축적인 특정 신호 및 잡음 모델을 사용하고 입력 데이터를 더욱 효율적으로 처리 및 처리 측면을 제어하기 상기 정보를 사용한다.

본 발명에 따른 신호추정 처리는 주지된 이유로 가능한 적게 가정하며, 이것은 처리 방법이 강력하게 예시 가능한 방법만을 구현한다는 것을 의미한다. 또한 처리 방법이 소정의 특정 신호의 상세한 특성보다는 신호의 부류에 대해 처리되도록 설계된다는 것을 의미한다. 이것은 본 발명이 성공적으로 적용될 수 있는 신호 및 신호 부류의 범위를 넓힌다.

소정 특정 세트의 데이터에 대한 전력 스펙트럼은 다음;

과 같이 표시된다. 여기에서는 전체적 평균 전력 스펙트럼이며,는 특정 데이터 세트에 대한 전체 평균으로부터의 편차이다. 또한

이고,

은 "신호" 및 "잡음" 성분을 나타낸다. 상술한 방정식에서 편차의 항은 어디에서든 양 또는 제로가 되는 실제 스펙트럼과는 대조적으로 양의 값 및 음의 값 모두를 취할 수 있다는 것을 주지하여야 한다. 전체 평균 전력 스펙트럼은 모든 가능한 데이터 세트에 대한 평균이다. 이것은 소정의 특정 데이터 세트의 설명보다는 전반적인 예시가 된다.

게다가, 고찰된 분산의 임의 데이터 세트는 예상 가능한 성분과 예상 가능한 성분으로부터의 편차의 합이 되는 것으로 고려될 수 있다.

또한

전체 에러 평균 편차는 이론적인 예상 값이며, 반면에 분산은 임의의 특정 세트의 데이터에 대하여 이론적인 값과 실제 값 사이의 차를 말한다. 예를 들어 푸아송 처리는 처리의 평균 강도와 동일한 이론적인 분산을 가지지만, 실제 측정된 분산은 평균 강도가 동일하게 유지될 지라도 일측정 주기에서 다른 주기까지 다르게 된다.

전체 평균 전력 스펙트럼과 전체 평균 분산 사이의 상호 관계는 다음;

및

과 같으며, 편차의 항과 유사하다. 함수및는 분산과는 무관한 전체 평균 전력 스펙트럼에 대한 설명을 제공한다. 상기 함수들은 함수의 모든 주파수에 대한 적분 값이 동일하게 1이 되도록 함수는 규준화되는데, 즉

이다.

일반적으로 입력 데이터와 관련된 두가지 형태의 무작위성; (1)및 관련 항으로 표현되는 잡음 장애의 무작위성; 및 (2)와 같은 항으로 표현되는 예상값으로부터 편차에 대한 무작위성이 있다. 분산 항은 전체적 변화를 반영한다. 분산 항은,인 경우에 신호가 이전에 완전히 인식할 수 있는 것으로 간주되거나 또는 편차가 매우 예시 불가능하여 이전에 정의될 수 없는 것으로 간주되기 때문에 대개 무시된다.

부류의 추정 문제점에 있어서, 잡음 데이터의 신호 성분으로서 최상의 추측을 제공하는 것이 목적이다. 본질적으로, 상기 추측은 예상 가능한 모든 것에 기초하고 예상 불가능한 편차가 되는 모든 것에는 기초하지 않는다. 모든 가능한 자극의 특정 하위부류를 우선적으로 처리하는 것이 요구된 경우를 제외하고, 신호 및/또는 잡음 성분이 특별한 위상 특성을 가진다는 참된 예상은 없다. 따라서 추정에 입각한 추측은 전력 스펙트럼 함수(또는 상관관계 함수와 같은 관련 함수)만을 고려한 예시, 즉 "신호" 및 "잡음" 성분이 임의의 예시 가능한 상관관계를 가지는 것으로 가정되지 않고 차라리 신호 및 잡음이 특정 입력에서는 소정의 범위까지는 상관관계가 없다는 것을 가정하는 예시에 기초한다. 본 발명에 있어서, 특정 신호에서 임의의 신호 및 잡음 상관관계가 모든 가능한 입력의 신호 및 잡음 상관관계에 대한 예시가 되지 않는다는 것이 가정된다. 따라서, 본 발명은 임의의 특정 종류의 신호 및 잡음 상관관계를 추정하지 않는다. 이와 같은 상황에서, 추정 처리 함수는 다음;

또는

과 같은 형태의 진폭 스펙트럼을 갖는다.

이러한 일반적 형태를 가지는 처리 동작은 신호 및 잡음이 처리 방식과 무관한 객관적인 정의를 가지는 경우에, 잡음에 의해 손상된 신호에 대한 추정치를 생성하는 데에 사용될 수 있다. 시각 정보의 데이터 표현을 설명할 때, 본 발명은 시각 데이터의 소오스에서 통계적으로 안정적인 상관관계보다는 전체 평균 신호의 상관관계가 실제적으로 이미지 처리의 결과가 되기 때문에, 이같은 처리를 기여도 처리로 명명한다. 따라서, 필터의 형태가 수학적으로 위너 필터의 형태와 유사할지라도, 신호 및 잡음 모델의 경우 이러한 필터의 사용을 근거로 하는 가정은 본 발명에 적용되지 않는다. 본 발명에 따른 신호처리에 있어서, 신호 및 잡음 모델이 가정되지만 본 발명은 상기 모델에 의해 유도될 수 있는 에러를 평가 또는 분석하는 데에 관련된다.

공지되고 사용되는 바와 같이, 위너 필터링 처리는 신호 및 잡음 특성이 이전에 정의 및 설정되는 것을 요구한다. 상기 위너 필터 처리는 입력이 미리 정의된 특성을 가지는 신호 및 잡음으로 전체가 구성되었을 때만 적합한 것으로 판단된다. 이러한 특성으로부터 소정의 일탈은 구현된 위너 필터 처리가 하위의 최적화가 되게 한다. 이러한 이유로, 칼만 타입의 필터 및 입력의 변화에 적응 가능한 다른 필터 타입은 주로 위너 필터링 처리를 대체한다. 위너 필터의 수학적 형태는, 상기 필터가 처리 동작 내에 내재하는 최저의 예시적 신호 및 잡음 모델을 규정하는 기준으로 작용하기 때문에, 본 발명의 신호 처리 방법의 설명에서 나타난다. 이와 같이, 상기 필터는 본 발명의 불확정 처리, 타스크 및 신호를 해석하기 위한 표준으로 작용한다.

상술한 처리 함수는 전력 스펙트럼 밀도(특정 주파수에서 계산된 전력 스펙트럼)에 따라 입력 데이터를 가중치 처리한다. 잡음 성분보다는 신호 성분에 보다 많이 기인할 것 같은 입력 데이터의 주파수 성분은 잡음 성분에 많이 기인할 것 같은 데이터보다 적게 감쇠된다. 따라서 상기 기여도 처리는 상대적 예시 가능한 전력 밀도와 관련하여 등급화된다.

일반적으로, 추정 처리 함수는 다음;

과 같이 표현되며,

여기에서

이다.

또는 B²의 적절한 조합을 얻는 방법은 절대값W(v)의 형성하기 위해 요구된 항을 제공하는 데에 사용된다. 이것은 사용자 또는 외부 입력, 저장 소오스로부터의 회복, 근사치를 얻기 위한 평균화 및 현존 또는 가설적 처리동작의 입력 출력 분석을 포함한다. 유사하게,를 얻거나 정의하는 소정의 수단은 b²B²을 규정하기 위하여 요구되는 정보를 제공하는 데에 사용될 수 있다.

b³B³(v)은 처리 동작에서 함축적으로 구현된 신호 및 잡음 모델의 최소 추정 특성으로 작용한다. 또한 본 발명의 방법에서 사용될 수 있는 최소 추정 신호 및 잡음 모델로서 작용한다.

상술한 신호추정 처리 함수를 사용하여, 불확정 처리 함수는 다음의 형태;

또는

또는 등가 형태를 타스킹한다.

유사하게, 불확정 타스크는 다음;

또는

또는 등가 형태에 의해 특징지워진다.

불확정 신호의 분산은 추정 처리에서 예상될 수 있는 제곱 평균 에러의 표지가 된다.

신호 추정 처리에서의 에러는 다음;

과 같이 표현될 수 있다.

신호 추정 처리에서의 전체 에러는 다음;

과 같이 표현될 수 있으며,

이것은임을 나타낸다.

시각 이미지 데이터를 처리하기 위한 본 발명에 따른 방법의 적용

시각 이미지 데이터는 본 발명에 따른 방법을 사용하여 처리하기에 특히 적절한 타입의 데이터이다. 설명한 바와 같이, 종래의 처리 방법에 비해 차이점을 나타내는 시각 정보의 두가지 기본적인 특징이 존재한다. 우선 시각 정보는 실질적으로 제약받지는 않는다. 시각 데이터는 빛에 의해 형성될 수 있는 임의의 공간 연속물, 공간 패턴 또는 공간-시간의 시퀀스이다. 반면에, 많은 신호처리 문제점은 미리 정의된 신호 특성(예를 들어 반송 주파수, 레이더 시스템에서의 전송 펄스, 알파벳)을 이용한다는 것인 반면에, 요구된 많은 경우에 있어서, 시각 정보는 제어되지도 않고 소정의 특정 세부 항목으로 미리 정의되지도 않는 소오스로부터 유래한다. 둘째, 자연의 빛 자체가 모호성을 생성한다. 시각 데이터는 일련의 양자-유도의 이벤트로서 기록될 뿐이며, 이러한 이벤트는 단지 통계적으로 빛의 강도 및 반사율과 같은 일반 파라미터와 관련된다.

본 발명은 이러한 데이터를 처리할 때, 다음과 같은 몇 가지의 중요한 장점을 제공한다.

(1) 시각 처리에서 예상될 수 있는 에러가 감소된다.

(2) 데이터의 중요한 측면이 ad hoc 가정을 사용하지 않고 지각적으로 표현될 수 있다.

(3) 시각 정보는 협대역의 동적 범위 및 안정적인 통계량을 갖지는 코사인 형태로 표현될 수 있다.

(4) 적응 및 에러 제어에 적합한 신호가 생성된다.

(5) 비교적 간단한 장치가 본 발명을 구현하는 데에 사용되며 이에 따라 제작 비용을 잠재적으로 감소시킨다.

(6) 본 발명은 모호성, 주파수 성분 및 움직임의 표지를 제공한다.

공간에 분포한 대상물을 임의로 수집한 것에 대하여, 본질적으로, 상기 대상물의 이미지가 이미지 평면에서 상이한 크기의 이미지가 된다는 확실성만이 존재한다. 이미지화는 선형적 현상이므로 관련 전력 스펙트럼은 선형적으로 합산되며, 먼거리의 대상물은 근거리의 대상물 보다 낮은 주파수에 덜 기여하기 때문에 합성 스펙트럼은 주파수에 따라 줄어드는 경향이 있다. 모든 가능한 대상물의 모든 가능한 정렬을 통합할 경우, 전체 평균 합성 스펙트럼이 주파수 좌표의 제곱 값의 역에 따라 줄어드는 경향이 있다는 것이 발견된다. 이같은 전력 스펙트럼은 스케일 불변의 전력 스펙트럼(scale-invariant power spectrum)으로 불린다. 공간적 상관관계에 대한 상술한 주장은 상대적인 움직임에 대하여 쉽게 수정되며, 이것은 시간 영역에서도 역시 스케일 불변을 야기한다.

이미지의 통계적 특성에 대한 연구는 Fidld, D.j.(1987)의 자연 이미지의 통계 특성과 피질 세포의 응답 특성 사이의 상호 관계(Relationship between the statistical properties of nature images and response properties of cortical cells) J.Opt.Soc.Am.A.Vol 4:2379-2394; 및 Dong. D.W, Atic, J.J(1995)의 신경 시스템에서의 자연적 시변 이미지 계산의 통계(Statistics of nature time-varying images Computation in Neural System)Vol.6:345-358에서 보고되었다. 상기 연구는 자연적으로 발생하는 이미지 및 이미지 시퀀스의 특성에 집중되었다. 상기 연구에서는 대다수의 각각의 자연적 이미지는 대략적으로 1/주파수의 진폭 스펙트럼을 가진다는 점을 발견하였다. 그러나, 본 명세서에서는 많은 그래픽 이미지와 인조의 대상물에 대한 이미지는 1/주파수의 특성을 가지지 않는 것을 알 수 있다. 그러나, 방법을 강력하게 하기 위하여 본 명세서에 기술된 본 발명에 따른 방법은 특정한 개별적인 입력보다는 입력의 부류에 관련된다. 본 명세에서는 부류에 따라 전체 평균 진폭 스펙트럼이 1/주파수의 특성을 가지는 것을 발견하였다. 게다가, 예를 들어, 인조의 대상물에 대한 이미지와 같은 하위 부류의 이미지에 대하여, 개별적인 이미지가 전체 평균과는 상당히 벗어나 있을 지라도, 하위 부류에 대한 전체 평균 진폭 스펙트럼도 역시 1/주파수의 특성을 가진다. 1/주파수 특성을 부류로서 이미지에 적용하는 것은 이미지를 형성하는 처리의 결과가 되는 것으로 고려될 수도 있다.

일반적인 의미로, 시각 이미지는 3차원 환경으로부터 빛의 2차원적 축적물이다. 환경내의 대상물 자신은 서로 서로에 대하여 예측 가능한 또는 전체 평균 통계적 상호 관계를 가지지 않으나, 영사의 행위는 예측 가능성을 유도한다. 즉 원거리의 대상물은 작은 이미지에 해당하고 근거리의 대상물이 검출기를 통과하는 것 보다 검출기를 통과하는 데 오랜 시간을 필요로 한다. 3차원의 심도(depth)를 2차원 이미지로 압축하는 것에서 비롯한 적분은 1/주파수²전력 스펙트럼으로 주파수 영역에서 기술된다. 시각 이미지에 대한 1/주파수²전력 스펙트럼의 모델을 사용하여, 본 발명에 따른 모델에서 B²(v)은 v²과 동일하다. 특정한 경우 b²을 1로 하면, 처리 함수는 다음;

W(v)=1/(1+v²)

과 같은 형태를 취한다.

상술한 기여도 처리 특성의 이러한 주파수 의존성은 A+v²형태의 임의의 신호 및 잡음 모델에 적합하며, 여기에서 A는 상수이다.

불확정 필터U(v)는 다음;

U(v) = v/(1+v²)

의 형태를 취한다.

A가 상수인 A+v²형태의 임의의 신호 및 잡음 모델에 적합한 보다 일반적인 표현은 다음;

과 같이 표현될 수 있으며, 여기에서 W₀는 A가 0일 때 1의 값을 가지는 스케일링 인자이다. 변수 α²은 b²에 관련되며 W(v)가 최고 진폭의 1/2 진폭을 갖게 되는 주파수를 결정한다.

해당 불확정 처리 함수는 다음;

과 같다.

기술분야의 당업자는 본 발명의 설명으로부터 불확정 타스크의 해당 함수 특성을 이해할 수 있을 것이다.

광자 포획의 무작위성이 우선적으로 고려된 경우 또는 입력 데이터가 대표적인 푸아송 처리가 되는 경우에 있어서, α²는 광 강도에 대한 선형 함수(푸아송 처리에서 이벤트의 평균율(mean rate)이 되도록 취하여 진다. 예를 들어 트랜스듀서 또는 센서 잡음과 같은 고정된 잡음 레벨이 우선적으로 고려된 경우, α²는 광 강도의 제곱에 대한 함수가 되도록 취하여 진다. 일반적으로 α²의 값은 불확정 신호의 rms(제곱평균) 전력의 등치를 입력의 rms전력의 등치와 비교하여 결정된다. 본 발명의 방법이 또한 고려된 잡음이 주파수에 반비례하는 예상 가능한 전력 스펙트럼을 가지는 경우까지 확장될 수 있다는 것을 주지하여야 한다. 잡음에 대한 이러한 분류는 종종 전자 증폭기에서도 관찰될 수 있다.

상술한 본 발명에 따른 처리 함수에 대한 하드웨어 구현은 실시간 처리 회로의 형태를 취한다. 최소 위상의 기여도 처리는 두 개의 단일 폴의 저역 통과 필터로 이루어진 개별적인 스테이지로서 구현된다. 불확정 처리는 유사한 방식으로 구현되며 특히 W₀=1일 때 특히 수월하다.

공간 데이터에 대하여, 기여도 처리는 2차원 전송 라인 장비로서 구현되며, 여기에서 α는 방사상 길이 상수(radial length constant)를 나타낸다. 이와 같이 그것은 센서내에 합체될 수 도 있으나 개별적으로 구현될 수도 있다. 2차원 전송 라인 장치는 저항 소자의 메쉬로서 구현될 수도 있다. 메쉬의 노드는 공통 접지 평면으로의 저항 경로를 가진다. 효과적인 방사상 길이 상수는 메쉬 내의 저항 또는 접지 평면의 저항 또는 그 둘 모두를 수정함으로써 제어될 수 있다. 저항의 수정은 전압 제어 저항과 일치하는 모드의 전계 효과 트랜지스터 또는 유사한 장치에 의해 수행될 수 있다.

프로그램 가능 장치로 구현하는 것은 본 발명의 방법에 조화되는 디지털 필터링 계수를 결정하는 형태를 취한다. 대안적으로 FFT 표현과 같은 데이터 어레이 장비가 구성될 수도 있고, 데이터를 처리하기 위한 수학적 조합으로 사용될 수도 있다. 함수적 묘사 및 역 FFT 표현에 상당하는 표현은 또한 컨볼루션 연산에서 사용될 수도 있다. 디지털 계산 장치에 있어서, v^-1을 정수 값 어레이의 FFT의 절대값에 대한 제곱근의 역수로 근사화시키는 것은 계산적으로 효율적이고 유용하다. 1차원 데이터의 유용한 어레이는 [...-1,2,-1..l.]이며, 여기에서 생략부분은 소정 개수의 제로값 엔트리를 나타낸다. 2차원 데이터에 대한 유용한 세트의 어레이는 다음

과 같은 형태가 되며, 여기에서 a>0이고 생략 부분은 소정 개수의 제로값 엔트리를 나타낸다. 1차원 및 2 차원의 모든 경우에 대하여, 각각 1 x 3 및 3 x 3 보다 큰 논-제로 값의 어레이도 역시 사용될 수 있다. 상술한 타입의 근사화는 또한 예를 들어 역FFT에 의해 컨볼루션 연산에서 사용하기 위한 값의 어레이를 생성하는 데에 사용될 수도 있다. 컨볼루션 연산에서의 계산상의 효율은 값을 양자화하거나 컨볼루션 어레이내의 넌-제로 요소의 개수를 한정함에 의한 상당한 처리 에러를 유발하지 않고 강화될 수 있다.

시각 이미지 데이터를 처리함에 있어서, 입력의 불확정 신호 및 위상 특성 사이의 상호관계는 본 발명의 장점을 증명한다. 불확정 신호는 본질적으로 입력의 위상내에 정보를 보유하며, 간단한 신호 추정을 능가하여 자신의 유용성을 증가시킨다. 신호 성분의 임의의 선형 변환은 불확정 신호를 적절한 선형 필터 또는 등가물을 통과하도록 하여 추정될 수 있다. 임의의 비선형 변환은 변환이 불확정 신호로부터 생성될 수 있는 것 처럼, 정확하게 동일한 질을 가지는 신호 추정치에 의해 생성될 수 있다. 따라서, 불확정 신호는 연속된 처리 동작을 배제 또는 제한하지 않는다. 대신에, 불확정 신호는 소정 개수의 특정한 동작이 병렬로 수행될 수 있는 유용한 코어 신호로서 작용한다. 본 발명에 따라, 종래의 소오스 강도 대신에 불확정 신호가 시각 처리에서 우선적인 신호로서 고려될 수 있다.

특정 세트의 시각 데이터의 특유한 특징의 대부분은 자신의 위상 스펙트럼에 의해 표현된다. 진폭 스펙트럼은 그들이 발생하는 시간 및 장소와 무관하게 전반적인 상관관계를 설명한다. 위상 스펙트럼은 전반적인 상관관계에 무관하게 특정 특징의 위치 및 시간을 설명한다.

시각 데이터 내의 전반적인 상관관계는 예시 가능한 전력 스펙트럼과 관련하여 설명된다. 이에 따라 임의의 특정 데이터 세트의 특유한 세부사항은 위상 스펙트럼과 전체 평균으로부터의 특정 전력 스펙트럼의 편차에 의해 설명될 수 있다. 이러한 것은 불확정 신호에 기여하는 성분이다. 어떤 의미에서, 시각 또는 다른 데이터용 불확정 신호는 입력의 위상 특성에 대한 대표적인 추정치가 된다. 그러나, 백화 처리(whitening process)와는 달리, 불확정 처리는 불확정 신호가 또한 전체적 변이를 나타내는 입력의 일면을 나타내기 때문에, 위상 특성의 실제적인 표현을 생성하지 않는다.

시각 처리에 있어서 본 발명의 장점은 불확정 신호가 일반적으로 데이터 세트와 특정 데이터 세트를 구별하기에 가장 용이한 이러한 입력의 측면을 강조한다는 것이다. 이것은, 독특한 특징이 인간의 시각 시스템이 가장 민감하게 반응하는 특징이 되는 것과 같은 지각적 엠파시스이다. 본질적으로, 불확정 신호는 입력 데이터의 세부사항을 엠파시스 처리하고, 이에 의해 일면으로 본 발명은 세부사항 강화의 방법으로 고려될 수 있다.

시각 데이터의 미약한 제한은 다른 처리 방석에서는 상당히 문제시 되었다. 생물의 시각적 행위를 고려한 ad hoc 가정은 지각적으로 중요한지 및 중요하지 않은 지를 고려하여야 했다. 본 발명의 방법은 이같은 가정을 사용하지 않고 특징을 강조함에 따라 이같은 가정에서 유발한 바이어스의 영향 또는 단점에 영향을 받지 않는다.

불확정 신호는 지각적으로 세부사항을 표현하기 때문에, 상기 불확정 신호는 추정된 신호 성분의 지각적인 질을 강화시키기 위해 사용된다. 추정된 신호의 예상 가능한 전력 스펙트럼은 다음;

과 같이 표현될 수 있다.

모호한 전력의 예상 가능한 성분은 다음;

과 같이 표현될 수 있다.

따라서, 그들의 합은 다음;

과 같이 표현될 수 있다.

이것은 불확정 신호내의 전력이 신호 추정 처리에서 어느 정도 예상 가능한 에러를 제공한다는 것을 설명하는 다른 방법이다.

시각 처리에 대한 본 발명의 추가 장점은 불확정 신호가 신호 추정치의 주파수 내용을 부스팅하는 수단을 제공한다는 점이다. 불확정 신호를 신호 성분의 추정에 더하는 것은 에지 및 예리한 콘트라스트 불연속 영역과 같은 지각적으로 중요한 특징을 두드러지게 하는 경향이 있다. 상기 불확정 신호를 제거하는 것은 이러한 특징을 번지게 하는 경향이 있는 정반대의 결과를 갖는다. 상기 제거 기술은 낮은 해상도의 이미지에서 나타난 화소화를 디엠파시스 처리하는 데에 유용하다. 상기 부가 기술은 예를 들어 얼룩진 문자의 윤곽을 뚜렷하게 하고 얼굴의 미학적 조작에 유용하다. 이같은 이미지 처리가 본 발명의 방법을 사용하여 구현되는 데의 용이성은 본 발명의 중요한 장점이다. 일반적으로, 이같은 동작은 간단하고 효율적인 부가 및 제거보다는 대역 통과, 고역 통과 및 저역 통과 필터 또는 등가물의 사용을 요구하며, 이는 본 발명에 의해 가능하게 된다.

데이터 양자화

본 발명이 종래의 신호 및 잡음 모델을 적용함에 의해 야기된 처리 에러를 감소시키기 위한 기술을 제공함에 따라, 데이터를 양자화하는 보다 효율적인 방법을 개발하는 데에 사용될 수 있다. 본 발명의 데이터 처리 방법에 기초한 동일한 원칙은 종래 방법의 많은 문제점을 극복한 양자화 체계의 개발을 허용한다.

본 명세서에서 양자화는 본질적으로 연속한 불확정 신호가 이산 신호로 변환되는 처리를 의미한다. 이것은 본질적으로 아날로그에서 디지털로의 변환이지만 이산 출력은 이진 형태로 변환될 필요는 없다. 본 발명에 따른 양자화 방법은 상술한 기여도 방법에 대한 개념과 유사하다. 양자화는 통계학적으로 예상 가능한 원래 신호로부터 차가 최소가 되도록 이산 버전의 불확정 신호를 제공하여, 본 발명의 기초적인 가정과 조화되는 양자화 절차를 제공한다.

본 명세서에서 설명된 양자화 방법은 시각 소오스의 데이터 표현에 한정되는 것은 아니며, 소정 분포의 값을 가지는 데이터를 양자화하는 데에 사용될 수 있다. 상기 양자화는 미리 정의된 양자화 레벨을 가진다는 점에서 고정될 수도 있지만 상술한 방법은 시간 전반에 대한 값 분포에서의 변화에 적응할 수 있도록 사용될 수도 있다. 시각 데이터의 경우, 불확정 신호가 라플라스 확률 분포를 가진다는 것을 제외하고, 상기 예상에 따라 양자화 레벨을 설정하는 것이 종종 편리하다. 양자화 방법은 또한 반복적으로 사용될 수 있는데, 즉, 원래 데이터가 양자화되고, 양자화된 표현이 이어서 원래 데이터 또는 업데이트된 데이터 세트와 비교되고, 이후에 양자화된 데이터와 기준 데이터 사이의 차가 양자화될 수 있다. 소오스 데이터는 양자화의 연속적인 반복을 합산함으로써 근사화될 수 있다. 이러한 절차는 비디오와 같은 공간-시간 데이터에 유용하다.

본 발명의 양자화 방법을 이해하기 위하여 요구된 3개의 파라미터 세트; (1) 스테이트 경계,(2) 스테이트 개수 및 (3) 반복 값으로 언급될 수 있는 스테이트 값이 존재한다. 순차적인 스테이트 경계 쌍은 빈(bin)의 에지를 한정한다. 빈내의 모든 값은 스테이트 번호에 할당된다. 상기 스테이트 번호는 N 개의 구성원을 가지는 정수 열을 형성하며, 여기에서 N은 스테이트의 총 개수이다. 불확정 신호를 "빈 정렬(binning)"하는 처리는 N개의 가능한 스테이트를 가지는 이산 버전을 제공한다. 또한 N개의 스테이트 값이 존재하는데, 그들은 필연적으로 정수 열을 형성하는 것은 아니다. 대신에 양자화에서의 전체 에러가 최소화되도록 스테이트 값이 결정된다. 스테이트 번호는 스테이트 값 및 경계의 지표가 된다.

예상 가능한, 양자화 에러의 제곱의 적분은 다음;

과 같이 표현될 수 있다.

여기에서은 스테이트 경계이고,는 스테이트 값이며, n은 스테이트 번호이다. 적분 파라미터 d는 불확정 신호의 정의구역(domain)을 나타내지만 특정 불확정 신호의 실제 값을 나타내지는 않는다. 함수 P(d)는 히스토그램 또는 확률 분포를 나타내는 데에 사용된다.

예상 가능한 에러를 최소화하는 것이 목적이다.가 스테이트 n과 관련된 총 에러의 일부를 나타낸다고 하면, 즉이다. 이어 두 개의 타스크; (1) 에러를 최소화하는 스테이트 경계를 찾는 타스크, (2) 에러를 최소화하는 스테이트 값 세트를 찾는 타스크가 존재한다.

스테이트 경계의 선택은 인접한 빈(스테이트)들 모두와 관련된 에러에 영향을 미친다. 따라서,이 최소가 되도록을 찾는 것이 필요하다. 미분을 통해 얻어진 결과는 다음;과 같으며, 즉 스테이트 경계는 정확히 스테이트 값들의 중간이 된다. 따라서 스테이트 경계는 완전히 스테이트 값에 의해 결정된다.

상기 스테이트 값은 단지 자신의 스테이트와 관련된 에러에만 영향을 미친다. 미분을 이용하여, 적절한 스테이트 값은 dp(d) 빈에 대한 적분을 p(d) 빈에 대한 적분으로 나눈 것과 동일하다.

라플라스 분포에 대해, 스테이트 값은 다음;

과 같이 표현되며, 여기에서 β는 d의 절대값을 평균한 것이다. 임의의 특정 불확정 신호에 대하여가 된다. 스테이트 값은이기 때문에,을 주지함으로써 최상이 되게 얻어진다. 이것은 수학적 방식 또는 저항성 사다리 방식(resistive ladder)을 이용하여 다른 스테이트 값 및 스테이트 경계를 계산하는 출발점이 된다.

라플라스와 유사하게 지수 함수는 일종의 스케일 불변식을 디스플레이한다. 소정 지점으로부터(δ_n에서 ∞까지) 함수의 모양은 명료하게 진폭에서 차이가 있고 제로에서 ∞까지의 모양과 정확하게 동일하다. 스테이트 값과 관련하여, 이것은 시퀀스이 전체 스테이트 번호와 무관하다는 것을 의미한다. 스테이트 번호는 관련된 시퀀스의 엘리먼트의 개수를 나타낸다. 본질적으로, 양자화 스테이트의 개수는 제로에 가까운 새로운 스테이트를 부가하며, 이에 따라 서로에 대한 그들의 상호관계를 변화시키지 않고 다른 스테이트 파라미터를 제로로부터 멀리 밀어낸다. 따라서은 한번만 계산되어 저장되어지는 것을 요구하는 수학적 시퀀스이며; 이것은 신호가 양자화되는 매회마다 재계산되지는 않는다. 때로는 단지 일부 분포 또는 말미를 양자화하기 위하여 회귀할 수 있는 특성을 사용하는 것이 유용하다. 이것이 유용한 경우에 대한 응용은 특성 추출, 압축 및 엠파시스/디엠파시스 동작을 포함한다.

시각 데이터를 이산 데이터로 만드는 일반적인 수단은 강도의 A/D 변환을 포함한다. 양호한 화질의 이미지에 대하여, 사용된 스테이트의 개수는 종종 256 이상이다. 입력 데이터 대신에 불확정 신호를 양자화하는 본 발명에 따른 방법의 장점은 제곱 평균 에러와 관련하여 판단된 것과 동일한 정도의 화질이 상당히 적은 스테이트(일반적으로 8에서 16 스테이트)를 사용하여 얻어진다는 것이다. 이것은 기억장치 용량 요구를 상당히 감소시킨다.

본 발명에 따른 양자화 방법의 또 다른 장점은 지각적으로 관련된 측면의 입력 데이터는 불확정 신호에서의 큰 값과 관련된다는 점에 유래한다. 따라서 양자화된 버전은 정보가 지각력의 중요도 순으로 저장 또는 전송되도록 스테이트 값에 의해 분류될 수 있다. 이것은 효율적인 이미지 인식, 저장, 전송 및 최소 세트의 데이터 조작을 암시한다. 시각 데이터가 관습적으로 이산 형태로 저장되는 종래의 방식은 이같은 장점을 허용하지 않는다.

양자화에 있어서의 에러(원래 버전과 양자화된 버전 사이의 차)가 또한 라플라스 분포를 갖는 경향이 있다는 것을 주지하여야 한다. 이것은 상기 방법이 입력 데이터의 저장된 버전에 대해 반복적으로 사용되거나 시간에 따라 변화하는 공간 어레이의 입력 데이터에 대해 반복적으로 사용된다는 것을 의미하며, 이것은 어떠한 수고 및 제약 없이 연속적으로 양자화된 정보를 업데이트한다.

더욱이, 양자화 처리에 관련하여, 불확정 신호를 이산 버전의 스테이트 번호로 변환하는 것은 스테이트 값을 사용한 스테이트 번호로의 해석과는 무관하다. 이것은 스테이트 번호 표현이 스테이트 값 표현 대신에 저장 또는 전송될 수 있다는 것을 의미하며, 즉 동적 범위 요구는 원래 불확정 신호 또는 입력 데이터의 전력이나 범위에 의해서가 아니라 스테이트 번호에 의해 설정된다는 것을 의미한다. 스테이트 번호 표현의 수신기는 최소 에러 버전의 원래 불확정 신호를 얻기 위하여 이미 알려진 스테이트 값을 적용하는 것만을 요구한다.

불확정 신호 또는 다른 입력이 양자화되기 이전에 자신의 분산 추정에 의해 규준화된다면, 본 발명에 따른 양자화의 효율은 향상될 수 있다. 이것은 해석 값이 개별적으로 스케일링되는 것보다는 그룹으로 스케일링되는 것을 허용한다. 이것은 스테이트 경계가 입력에서의 변화에 자유롭게 적응할 수 있을 때, "검색 시간"을 감소시키는 경향이 있다. 라플라스 분포를 가지는 것으로 예상된 데이터에 대하여, 데이터의 분산은 데이터 절대값의 평균으로부터 추정될 수 있으며, 이에 따라 계산상으로 보다 격렬한 제곱 연산을 회피할 수 있다.

본 발명의 일반적인 응용

앞선 실례적인 설명이 시각 데이터를 처리하기 위한 본 발명의 응용을 강조하였더라도, 본 발명은 우선적인 3가지의 부류의 우수한 응용;

(1) 상이한 신호 체계의 효과들 사이의 평가 및 비교하는 장점을 생성하기 위한 응용,

(2) 업데이트, 수정 또는 신호 처리 동작의 구현을 제어하는 데에서 사용하기 위한 제어 조건을 생성하기 위한 응용, 및

(3) 데이터 기억 요구를 감소하여 계산상 보다 효율적인 방식으로, 추가의 분석을 수행하기 위하여 다른 신호처리 동작이 적용될 수 있는 처리된 데이터의 중간 형태로서의 응용을 가지는 것으로 설명될 수 있다. 본 발명을 사용하는 이러한 형태는 다른 동작들 중에서 데이터 전송 및 압축 동작을 용이하게 한다.

도 5는 신호 처리 동작을 모니터링할 목적의 장점을 생성하기 위하여 본 발명의 사용을 도시한 블록도이다. 도 5a에 도시된 바와 같이, 이같은 본 발명의 응용에서는 추정된 신호S'(v)를 생성하기 위하여 입력 데이터 세트 X(v)에 행해지는 신호 처리 동작은 "블랙 박스(도면에서는 "처리"으로 명명됨)"에 의해 특징 지워진다. 입력 데이터 및 추정 신호는 일반화된 주파수 공간에서 함수 또는 데이터 세트로서 표현된다.

본 발명의 이러한 실시예에 있어서, 입력 데이터 X는 불확정 신호D'를 생성하기 위하여 불확정 처리에 의해 처리되며, 이후에 상기 불확정 신호는 하나 이상의 처리 모니로 입력된다. 대안적으로 D'는 도 5b에 도시된 바와 같이 신호 추정 및 불확정 타스크 G_U에 의해 처리되는 표현 S'로부터 얻어질 수도 있다. 신호 추정치 및 표현은 단독으로 존재할 수 있고 또한 기여도 처리W를 사용하여 입력 X에 대한 처리에 의해서도 생성될 수 있다.

처리 모니터링 동작은; D'의 절대 값, 양자화 값, 축적 값 또는 제곱 평균 전력과 같은 대표적인 D' 값을 정의된 값 또는 함수 세트와 비교하는 단계; FFT 변환과 같은 대표적인 D'의 변환 값을 정의된 값 세트 또는 함수 세트와 비교하는 단계; D'에서의 분산을 나타내는 데이터를 웨이브릿 함수 또는 다른 기본 함수 세트와 같은 정의된 함수 세트와 비교하는 단계; D'와 정의된 값 및 함수 사이에 일정한 상호 관계가 성립할 때 기록, 표지 또는 경고를 생성하는 단계를 포함한다.

도 6은 본 발명에 따라 불확정 신호가 처리된 데이터의 중간 형태로 추가의 처리 동작에 적용되기 위한 신호 표현으로 사용되는 방법을 설명한 블록도이다. 도 6a에 도시된 바와 같이, 일반적으로 처리(도면에서 "처리"으로 명명됨)에 제공되는 입력 데이터X는 불확정 신호D'를 생성하도록 불확정 처리U에 의해 처리된다. 이어 불확정 신호는 하나 또는 그 이상의 처리 타스크 동작(도면에서 "타스크"로 명명됨)에 입력된다. 대안적으로, 도 6b에 도시된 바와 같이, D'는 신호 추정치S'로부터 얻어지며, S'는 불확정 타스크G_U에 의해 처리된다. 신호 추정치 및 표현은 단독으로 존재할 수 있고 또한 기여도 처리W를 사용하여 입력 X에 대한 처리에 의해서도 생성될 수 있다.

도 5와 관련하여 설명된 이러한 가능한 타스크 외에, 다른 처리 타스크는 제한 없이; 소정 범위 내의 D'의 값은 출력으로 통과되는 임계화 동작; 번역 및 회전 동작; 미학적 효과를 위해 이미지 데이터에 적용된 왜곡을 구부리거나 렌즈로 처리하는 것과 같은 형태 변환; 양자화, 임계화, 및 주파수 선택 방법과 같은 방법을 사용한 특징 추출; 특징 엠파시스 및 디엠파시스; 제곱 평균 규준화; 및 이같은 동작 및 방법들의 조합을 포함한다.

도 7은 본 발명에 따라 처리의 동작 또는 처리 타스크를 제어하기 위하여 불확정 신호가 사용되는 방법을 도시한 블록도이다. 도 7a에 도시된 바와 같이, 입력 데이터X는 처리기(도면에서 "처리"으로 명명됨)에 의해 구현되는 소정의 신호 처리 동작에 처해지고 이어서 불확정 신호D'를 생성하기 위해 불확정 처리U에 의해 처리된다. 불확정 신호는 제어 신호로서 상기 처리기에 제공된다. 상기 처리기는 기여도 처리, 하나 또는 그 이상의 처리 타스크와 결합하여 기여도 처리를 구현할 수 있거나 또는 개별적인 기여도 단계 및 타스크 단계로 나뉘어질 수 없다. 대안적으로, 도 7b에 도시된 바와 같이, 불확정 신호는 신호 추정치S'로부터 얻어지며, 이어서 S'는 불확정 타스크G_U에 의해 처리된다. 신호 추정치 및 표현은 단독으로 존재할 수 있고 또한 기여도 처리W를 사용하여 입력 X에 대한 처리에 의해서도 생성될 수 있다. 소정의 경우, D'는 제어 타스크G_C에 의해 선택적으로 처리될 수도 있다.

불확정 신호 또는 그것의 후속 제어 타스크 표현은; 프로세스 또는 처리 타스크의 선택; 데이터가 샘플링되거나 코딩되는 비율; 데이터가 엠파시스 또는 디엠파시스되는 양; 타입, 밀도 및 산만함과 같은 특징 혼합의 선택; 분산 또는 제곱평균 전력 규준화와 같은 수단을 사용한 처리의 소정 스테이지에서 신호의 동적 범위; 해상도 감소 및 강하의 양 및 종류; JPEG, MPEG, 프랙탈 및 웨이브릿에 기초한 방법과 같은 압축 체계에서 보유된 계수의 개수 또는 종류; 데이터에 적용되는 양자화 기준 또는 임계 레벨; 기여도 처리의 특성; 또는 이같은 동작들의 조합을 제어하기 위해 사용될 수 있다.

제어 타스크 동작은 제한 없이; D' 또는 S' 또는 X'의 제곱 평균값을 표현하는 신호를 생성하기 위한 수단; 세분화; 양자화; 임계화; 저역, 대역, 고역 통과 필터링 방법; 및 이같은 동작들의 조합을 포함한다.

도 8은 본 발명의 불확정 신호가 처리 또는 처리 타스크의 동작을 제어하기 위하여 사용되는 제 2의 방법을 도시한 블록도이다. 도 8a 및 도8b와 도 7a와 도 7b의 차이점은 도 8에서는 불확정 신호가 불확정 신호에 대하여 수행되는 동작을 제어하기 위해 사용된다는 점이다.

도 9는 데이터 엠파시스 및 디엠파시스를 처리하는 데에 본 발명에 따른 신호 처리 방법이 사용되는 방식을 도시한 블록도이다. 도 9a에 도시된 바와 같이, 입력 데이터, 일반적으로 신호 추정치 또는 신호 표현은 불확정 타스크G_U에 제공되며, 이어서 상수 값 A에 의해 스케일링된다. 결과 값은 출력을 생성화기 위해 원래 데이터에 가산된다. 도 9b는 직렬로 두 개의 불확정 타스크를 위한 장비를 가지는 것을 제외하고 동일한 처리를 보여준다. 상수 A는 고정되며, 대안적으로 상수는 사용자 또는 외부 처리에 의해 제어될 수도 있다.

도 9a에 도시된 방법은 우선적으로 입력 데이터의 유일하고 불확정적인 특징을 입력 데이터에 부가 또는 제거하여 이러한 특징을 엠파시스 또는 디엠파시스 처리한다. 도 9b에 도시된 방법은 입력 데이터에 대한 이전의 처리 동안에 유도된 에러를 보상하는 수단을 제공한다.

상수 A의 값은 양의 무한대에서 음의 무한대까지의 범위이나, 실제적으로 +1과 -1의 범위내의 실제 A 적용 값이면 충분하다. 양의 A 값은 엠파시스를 생성하고 음의 값은 디엠파시스를 생성한다.

음성 데이터에 적용된다면, 디엠파시스는 소리를 약하게 하고 치탈음을 감소시키는 경향이 있는 반면에, 엠파시스는 정반대의 효과를 가진다. 이미지 데이터에 적용된 경우, 디엠파시스는 번져 얼룩지게 하는 것 또는 평탄하게 하는 것으로 인지되는 반면에 엠파시스는 이미지의 윤곽을 뚜렷하게 하고 콘트라스트를 강화시키는 것으로 인지된다. A를 사용자 또는 외부 처리에 의해 설정되도록 하는 것은, 원하는 감각적 조건을 달성하기 위하여 동적 범위 및 출력의 제곱 평균을 제어하기 위한 수단을 제공한다.

일반적으로, 연속된 범위의 엠파시스 및 디엠파시스 또는 평탄하게 하는 것 및 윤곽의 뚜렷하게 하는 처리를 달성하기 위하여, 필터 또는 컨볼루션 방식의 특징이 연속적인 방법으로 조정될 필요가 있다. 본질적으로, 상이한 필터가 엠파시스/디엠파시스의 각 레벨에 대해 요구된다. 콘트라스트에 있어서, 본 발명은 스칼라 승산기를 조정함으로써 유사한 결과를 달성하였다.

도 10은 현존 또는 가설적 신호 또는 데이터 처리 동작(도면에서는 "처리"로 명명됨)으로부터 불확정 처리를 구현하기 위한 본 발명의 신호 처리 방법을 설명하는 블록도이다. 도 10a에 도시된 바와 같이 처리의 입력 및 출력은 입력/출력분석 블록(I/O 분석)에 제공된다. 입력은 또한 불확정 처리U에 의해 처리된다. 대안적으로 도 10b에 도시된 바와 같이, 출력은 불확정 타스크G_U에 의해 처리될 수 있으며, 상기 타스크에서 불확정 처리 또는 불확정 타스크의 특성이 I/O 분석의 결과로부터 결정될 수 있다. 일반적으로, 불확정 처리 또는 타스크에 의한 입력 데이터의 실제적 처리는 주파수 영역의 표현에서 수행되는 컨볼루션, 디지털 필터링 또는 수학적 연산에 의해 프로그램 가능한 장치를 사용하여 수행될 수 있다. 선택적으로 사용자 또는 데이터 베이스 시스템과 같은 외부 처리는 스케일링 및 처리 타스크 정보를 I/O 분석 방법에 제공한다.

처리 동작의 출력이 소정의 비선형 방식으로 입력 데이터의 특성에 의존한다면, 상술한 방법은 입력, 출력과 처리 방법 사이의 상호 관계를 내재한 모호성을 양자화하는 적합한 수단뿐만 아니라 처리 방법 및 관련된 모호성을 특징화하는 수단을 제공한다. 이러한 방법의 특성은 입력 데이터가 여러개의 상이한 소오스 또는 선행한 처리 동작으로부터 유도될 때 유용하며, 이것은 다중 시스템에서의 경우가 될 수 있다. 일반적으로 처리 방법은 가능한 입력 범위에 허용된 자유도를 포함하도록 설계 및 구현되어야 한다. 반은 경우에 있어서, 입력 및 자유도의 범위는 처리 효율성에 대한 요구를 만족시키도록 제한되어야 한다. 반면에, 처리 모니터링 및 제어에서 사용하기 위하여 불확정 신호를 제공하는 것은 입력 및 처리 동작의 설계에서 필수적인 제약의 구속력을 제한한다는 점이 본 발명의 장점이다.

도 11a 및 도 11b는, 본 발명의 방법에 따라 처리 체계의 I/O 분석에 기초하여 불확정 필터U(v) 및 불확정 타스크G_U를 결정하기 위하여 구현된 제 1 신호 처리 단계를 도시한 흐름도이다. 도 11b에 도시된 바와 같이, 도 10a 및 도 10b를 참조하여 설명된 I/O 분석은 불확정 타스크를 구현하기 위하여 요구된 정보를 제공하는 데에 사용된다. 이것이 처리 및 불확정 처리를 구현하기 위한 필요 충분 조건이다.

스케일링 상수A에 상당하는 정보, 및 효율적인 입력 출력 응답 함수의 진폭 스펙트럼 추정치는 불확정 타스크를 정의하는 데 충분하다. 선택적으로, 공지된 또는 가정된 처리 타스크에 대한 진폭 스펙트럼에 상당하는 정보가 제공될 수 있다.가 유용하지 않다면, 모든 값의 일반화된 주파수에 대하여 1의 값을 설정할 수 있다.

도면에 도시된 바와 같이, 입력 데이터 및 출력 신호가 주어지면, 처리 함수 F(v)는로부터 결정된다. 이어, 처리 타스크 함수 G_f가 가정되는데, 여기에서 F(v)=G_fW(v)이며, W(v)는 일반화된 신호 해석 함수이다. 주지된 바와 같이, G_f(v)는 평탄화 연산자일 수도 있으며, 모든 v에 대하여인 제약을 가지는 가중치 함수의 다른 형태일 수 있다. 이어, 신호 해석 함수의 다음 항;

이 형성된다.

스케일링 상수A는

최대치의 조건을 만족하도록, 다음;

를 설정함으로써 조정된다.

도 11a에 도시된 바와 같이, 불확정 처리 함수은 다음의 형태;

로부터 얻어진다. 도 11b에 도시된 바와 같이, 불확정 처리 타스크G_U는 또한 I/O 분석의 결과로서 다음의 형태;

로부터 형성될 수 있다.

의 표현이 개별적인 처리의 위상 특정을 만족시키지 않는다는 것을 주지하여야 한다. 정지 이미지에 대한 형태에서와 같이 입력 또는 출력 데이터가 어레이의 형태를 취하는 경우 및 입력 또는 출력 데이터가 처리되기를 대기하는 동안에 버퍼에 저장되는 경우에 있어서, 이러한 함수는 제로 위상 특성을 가지는 것이 적합하다.

데이터가 실시간(또는 거의 그렇게)으로 처리되는 것이 바람직한 경우, 함수는 최소 위상 필터로 공지된 부류의 필터를 구현하는 특성에 가능한 한 근접한 위상 특성을 가지는 것이 바람직하다. 이러한 필터의 구현은 관련 분야의 당업자에게는 공지된 것이며, 스펙트럼 및 스펙트럼 분석에 관련된 방법을 포함한다.

을 추정하는 데에 몇 가지 방법이 사용된다. 아마, 가장 간단한 방법은 저장된 입력 및 출력 데이터의 견본에 대한 스펙트럼 추정 또는 스펙트럼 추정의 여러 실례로부터 유도된 평균에서을 추정하는 것이다.

도 11a 및 도 11b와 관련하여 설명된 I/O분석은 신호 처리 동작의 블랙 박스에 내재한 신호대 잡음 특성을 표현한다. 소정의 환경에서, 상기 신호대 잡음 특성은 종래의 정의 및 처리 방법에 기초한 신호 대 잡음 비 보다 수월하게 결정될 수 있다.

U(v)를 입력 신호로 제공하는 것은 F(v)에 의해 설명된 처리의 상호 관계에 대한 모호한 성분(앞에서 D'(v)로 불림)을 제공한다. 이것은 입력 데이터로부터의 신호 추정치를 추출하는 데에 사용되는 처리 동작의 질을 나타내는 장점이 된다. 유사한 양상의 장점은 다중 처리 가능한 처리 동작에 대하여 결정되며, 어떠한 처리 동작이 사용된 신호 및 잡음 모델로부터 발생하는 처리 체계의 에러를 감소시키면서 입력 데이터를 처리할 지를 결정하기 위하여 비교된다.

이미지 처리에서 본 발명의 다른 응용은 이미지를 블록 세트로 분할하고, 각각의 블록에 대한 각각의 가능한 이미지 처리 동작 그룹의 장점을 비교하기 위하여 불확정 표현을 사용한다. 이것은 각각의 블록에 대한 "최적의" 처리 동작을 선택하게 하여, 이미지 데이터를 강화 또는 수정하는 다른 방법을 제공한다.

도 12는 본 발명에 따른 기여도 처리, 불확정 처리, 불확정 타스크, 관련한 역 처리를 수행하는 다른 방법을 도시한 블록도이다. 기여도 처리, 불확정 처리 및 불확정 타스크 사이의 상호 관계는, 상기 처리 또는 타스크 중 임의의 하나가 다른 두 개의 처리 또는 그들의 역을 사용하여 얻어질 수 있기 때문에, 본 발명의 장점을 얻는 데에 사용된 처리 체계에 대하여 상당한 정도의 융통성을 부여한다. 도면에 도시된 동작의 순서는 단지 하나만 가능한 것이 아니고 또한 바람직한 최종 결과를 제공한다는 것을 주지하여야 한다. 도시된 동작의 시퀀스가 바람직한 최상의 응용 방법이지만 변화도 가능하다.

본 발명은 도면에 도시된 동작 시퀀스를 구현할 때 여러 장점을 제공한다. 프로그램 가능한 장치를 사용하여 구현된 경우, 처리 함수는 이산적 주파수 영역의 표현, 디지털 필터 계수 또는 컨볼루션 행렬과 같은 형태로 표현될 수 있다. 3가지 모두를 저장하는 데에 요구되는 것보다는 이같은 두 개의 표현을 저장하는 데에 적은 기억장치가 요구된다. 게다가, 다른 것들에 의해 하나의 처리를 구현하는 것은 일반적으로 사용 가능한 중간 결과를 제공한다

예를 들어 기여도 처리W를 얻기 위하여 U 및 G_U를 사용하는 것은 신호 추정치S' 이외에 불확정 신호D' 및 잡음 추정치N'를 제공한다. 이러한 그리고 유사한 경우에 있어서, S'를 생성하기 위해 사용된 추가의 단계는 컨볼류션 동작 또는 그에 상당하는 동작과 간단하게 비교되며, 이것은 많은 컨볼류션 신호 처리 체계에서 요구되기 때문에, 계산상의 리소오스의 저장 단계가 존재한다. 소정의 경우, 데이터 기억장치 요구가 감소되는데, 이는 예를 들어 D'가 S' 또는 N'를 생성하기에 충분한 정보 내용을 포함하기 때문이다. 이에 따라, 이러한 경우에 있어서, D'는 S'를 생성하기 위하여 연속된 동작을 위해 저장되어져야 한다. 나머지 두개의 수단을 사용하여 하나의 처리를 구현하는 것은 또한 다른 중간 처리가 병렬로 삽입 또는 수행되는 것을 허용한다. 예를 들어 U 및 G_U를 사용하여 W를 구현하는 데 있어서, 중간 결과D'는 코딩/디코딩, 해상도 감소, 압축, 양자화/역양자화, 전송/수신, 저장/재생 또는 유사한 동작의 소정 결합과 같은 다른 처리 동작에 처해질 수 있다.

중간 결과는 또한 처리 모니터링 및/또는 제어에서 사용하기 위해 추출될 수도 있다. 이같은 모듈러 방식의 구현에 대한 다른 장점은, 그것이 처리들 중 임의의 하나를 구현하는 것과 관련된 문제점을 회피하는 데에 사용될 수 있다는 것이다. 예를 들어 기여도 처리의 특정 일례를 직접 구현하는 것은 불가능하거나 아마도 비효율적이다. 이러한 상황은 프로그램 가능한 장치에서 반올림(round-off) 에러 및 제로로 나누는 문제점이 발생할 때 발생한다. 하드웨어 구현에 있어서, 위상 및 진폭 모두에 관련한 적합한 응답 프로파일을 가지는 처리를 구현하는 것은 어려운 반면에, 다른 처리 또는 그들의 역이 보다 수월하거나 효율적으로 구현된다. 이러한 경우에 있어서, 모듈러 방법은 "워크 어라운드(work around)" 해법을 제공한다.

예에서와 같이, 2차원 이미지의 데이터 표현을 위한 불확정 처리는 완전히 효율적으로 구현되지는 않는다. 그러나, 적합한 기여도 필터는 2차원 전송 라인에 상당하는 것으로 구성될 수 있으며, 이미지 센서로 형성될 수 있다. 이에 따라, 불확정 처리는 G_u가 뒤따르는 기여도 처리를 구현함으로써 수행될 수 있다. G_u는 공간 적분에서 효율적으로 얻어진 소정 수단을 사용하여 구현될 수 있다. 대안적으로 u는 W와 1/G_u에 의해 얻어질 수 있다. 이러한 예에 대하여, G_u는 기여도 처리의 방사 길이 상수 보다 적어도 수배나 큰 특징적인 방사 길이 상수를 가지는 다른 2차원 전송 라인의 사용에 의해 근사화될 수 있으며, 공간 적분을 효율적으로 야기하는 어큐뮬레이터와 같은 소정의 다른 처리에 의해 구현될 수도 있다.

도 12a는 S'를 생성하기 위하여 입력 S+N에 수행되는 기여도 처리를 구현하는 두 가지의 대표적인 방법을 설명한다. 한 예에 있어서, U는 S'를 생성하기 위하여 1/G_U에 의해 처리되는 D'를 생성하기 위해 입력을 처리한다. 다른 예에서, U는 입력을 처리하여 D'를 생성하고 상기 D'는 S'를 생성하기 위하여 입력에서 제거되는 N'을 생성하기 위해 G_U에 의해 처리된다.

도 12b는 입력 S+N을 처리하는 불확정 처리를 구현하는 2개의 대표적인 방법을 설명한다. 한 예에 있어서, W는 입력을 처리하여 S'를 생성하며, 상기 S'는 이어서 G_U에 의해 처리되어 D'를 생성한다. 다른 예에서, W는 입력을 처리하여 S'를 생성하고, 상기 S'는 N'을 생성하기 위해 입력에서 제거되며, 상기 N'은 D'를 생성하기 위해 1/G_U에 의해 처리된다.

도 12c는 D'를 생성하기 위하여 입력S'를 처리하는 불확정 타스크를 구현하는 두 가지의 대표적인 방법을 도시한다. 일례에 있어서, U는 입력을 처리하여 US'를 생성하고, 상기 US'는 1/W에 의해 처리되어 D'를 생성한다. 다른 예에 있어서, W는 입력을 처리하여 WS'를 생성하고 상기 WS'는 (1-W)S'를 생성하기 위해 입력으로부터 제거되며, 상기 (1-W)S'는 1/U에 의해 처리되어 D'를 생성한다.

도 12d는 역의 기여도 처리를 구현하는 방법을 도시한다. 이같은 처리는 상술한 바와 같은 중간 처리로서 사용될 수 있다. 이것은 또한 신호 및 잡음(S+N)'의 추정치를 제공하기 위하여 신호 추정치 및 표현 S'를 처리하는 데에 사용될 수 있다. 도시된 예에 있어서, 이에 상당하는 2-스테이지의 불확정 타스크 G_U는 입력을 처리하고 결과는 입력에 더하여 진다.

도 12e는 역의 불확정 처리를 구현하는 방법을 도시한다. 이같은 처리는 상술한 바와 같은 중간 처리로서 사용될 수 있다. 이것은 또한 신호 및 잡음(S+N)'의 추정치를 제공하기 위하여 불확정 신호D'를 처리하는 데에 사용될 수 있다. 도시된 예에 있어서, 1/G_U의 및 G_U는 병렬로 입력을 처리하고 결과는 입력에 더하여 진다.

본 발명의 실시예에 대한 하드웨어 및 소프트웨어 구현

본 명세서에서 설명된 본 발명의 신호 및 이미지 처리 방법에 대한 다양한 실시예는 여러 형태로 구현될 수 있다. 상기 방법은; (1) 본 명세서에서 설명한 흐름도 및 처리에 기초한 소프트웨어로 방법의 단계를 구현하기 위하여 디지털 컴퓨터를 프로그래밍 하는 단계; (2) 공동 계류중인 미국 가출원 제 60/054,399호의 명세서에서 기재된 타입의 회로를 사용하여 입력 신호를 처리하는 단계; 및 (3) 전용 처리 구조를 사용하여 입력 신호를 처리하는 단계를 포함한다.

실제로, 바람직하게는 컴퓨터 시스템에 관련된 메모리에 저장 또는 저장 가능한 하나 이상의 소프트웨어 루틴을 수행하는 펜티엄 급의 중앙 처리 장치를 가지는 컴퓨터 시스템이 본 발명을 수행하기에 충분하다. CPU는 본 명세서에서 설명한 하나 이상의 방법을 구현한 루틴을 수행한다. 요구된다면, 범용의 신호 처리기가 컴퓨터 시스템을 대신하여 사용될 수 있다. 이같은 신호 처리기는 기술 분야의 당업자에게는 공지되어 있으며, 예를 들어 텍사스 인스트루먼트사와 같은 여러 공급업자들에 의해 상용화되었다.

본 발명의 다양한 구현물 및 실시예에 대한 추가의 설명이 도움이 될 것이다.

전체 평균 전력 스펙트럼

전체 평균 전력 스펙트럼을 나타내는 데이터를 생성하기 위하여 다음의 절차가 제안된다.

(1) 입력의 부류(예를 들어 정지 화상)를 선택한다.

(2) 적절한 센서를 사용하여 여러 부류의 입력을 나타내는 데이터를 기록한다.

(3) 센서의 출력을 샘플링한다.

(4) A/D 변환기를 사용하여 샘플링된 데이터를 변환한다.

(5) 특정 개수의 샘플을 저장한다.

(6) 상기 저장된 데이터에 빠른 푸리에 변환(FFT)을 수행한다.

(7) 전력 스펙트럼의 추정치를 얻기 위하여 FFT 데이터의 절대값을 제곱한다.

(8) 추정된 전력 스펙트럼을 저장한다.

(9) 다른 대표적인 입력 부류에 대하여 (2)단계에서 (7)단계까지 반복하고, 새로운 추정된 전력 스펙트럼이 현재 저장된 데이터에 가산되도록 (7)단계를 수정하여 저장된 데이터가 계산되어진 모든 추정된 전력 스펙트럼의 합을 나타내도록 한다.

(10) 원하는 개수의 입력 부류 구성원이 처리될 때까지 상기 과정을 반복한다.

(11) 가산된 전력 스펙트럼 데이터를 결과가 평균을 나타내도록 반복 회수로 나누는데, 상기 결과는 입력 부류에 대한 전체 평균 전력 스펙트럼에 대한 추정치가 된다. 전체 평균 전력 스펙트럼에 대한 신뢰할 만한 추정치를 얻기 위해 요구된 반복 회수는 입력 부류에 의존하여 변화하며, 20 회보다 작은 반복이면 일반적으로 충분하다. 추정된 전력 스펙트럼은 또한 상기 나열된 단계에 의해 얻어진 평균화된 전력 스펙트럼에 대하여 곡선, 스플라인 및/또는 분석적 함수를 조정함으로써 얻어질 수 있다. 전력 스펙트럼은 각각의 데이터 포인트를 모든 데이터 포인트에 대한 합으로 나눔으로써 규준화된다.

입력 데이터가 원래 디지털 형태로 존재한다면, (1)단계에서 (5)단계는 요구되지 않는다.

잡음 성분에 대한 전체 평균 전력 스펙트럼의 추정은 종종 입력 데이터의 본질적 특성을 인지하는 것에 또는 감지 장치, 증폭기 또는 다른 구성 성분들의 특성을 인지하는 것에 기초하여 모델링될 수 있다. 예를 들어, 광자 포획의 양자적 무작위성은 본질적인 무작위성의 형태를 가질지라도 백색 잡음 처리로서 모델링될 수 있다. 대부분의 센서는, 입력 신호가 존재하지 않은 경우에 상술한 바와 같이 추정된 전력 스펙트럼을 형성하기 위하여 기록될 수 있거나 조작자에 의해 제공된 정보에 기초하여 모델링되는 열 잡음을 가진다. 잡음을 안정적으로 결정 또는 특징화하는 방법이 존재하지 않는 경우에, 잡음은 바람직하게 백색 잡음으로서 모델링될 수 있는데, 이는 임의의 특정 주파수 범위는 소정의 다른 주파수 범위 보다 불확실성에 많이 기여한다고 가정할 어떠한 이유도 없기 때문이다.

처리 함수

처리 함수W(v), U(v) 및/또는 G_U(v)의 디지털 표현을 구성하는 데 있어서, B(v)가 요소들의 선형 어레이 또는 행렬의 형태를 취한다는 것이 주지되어야 한다. B²(v) 항은 B(v)의 각 요소를 제곱함으로써 얻어질 수 있는데, 즉 B(v)는 B(v)요소와 승산 처리된다. 제산도 역시 요소대 요소로 수행된다. 유사하게 [1+B(v)]와 같은 연산은 B(v)각각에 대하여 1이 더해지는 것을 나타낸다.

주파수 영역의 표현에서와 같이 처리함수는 FFT 버전의 입력 데이터에 의해 승산 처리되어 원하는 결과를 생성할 수 있다. 대안적으로, 컨볼루션 연산에 적합한 표현을 생성하기 위하여 역 FFT 연산이 주파수 영역의 표현에 대해 수행될 수 있다.

최소 위상 버전의 처리 함수는 다음의 절차를 사용하여 얻어질 수 있다.

(1) 위상 특성과 무관하게 처리함수를 구성한다.

(2) 처리 함수의 절대 값을 취한다.

(3) 역 FFT를 수행한다.

(4) 최소 위상 버전의 역 FFT를 궤환시키는 매스워크사의 제품인 rceps()와 같은 함수를 사용한다. 최소 위상 결과는 입력 데이터와 컨볼루션 처리된다. 대안적으로 최소 위상 결과의 FFT를 계산하여 최소 위상 주파수 영역의 처리 함수를 생성한다.

데이터 처리

본 발명에 따른 데이터 처리 방법은 다음과 같다.

(1) 센서를 사용하여 여러 입력 부류를 나타내는 데이터를 기록한다.

(2) 상기 센서의 출력을 샘플링한다.

(3) A/D 변환기를 사용하여 상기 샘플링된 데이터를 변환한다.

(4) 특정 개수의 샘플을 저장한다.

(5) 상기 저장된 데이터에 빠른 푸리에 변환(FFT)을 수행한다.

(6) 처리 함수의 FFT 버전(주파수 영역의 표현)을 사용하여 FFT 데이터를 요소 단위로 곱한다.

(7) 결과에 대해 역 FFT를 수행한다.

(8) 상기 과정을 요구에 따라 반복한다.

적용

본 명세서에서 기술한 b²항은 신호 분산에 대한 잡음 분산의 비를 나타내는 "최적화 파라미터" 이다. 파라미터의 값을 설정하는 여러 방법이 존재한다.

소정의 경우에 있어서, 사용자가 b²의 값을 설정하도록 한다. 예를 들어, 사용자는 원하는 값을 컴퓨터 프로그램에 입력할 수 있으며, 전위차계에 접속된 다이얼을 사용하여 상기 값을 제어할 수 있다. 이같은 방법은 사용자가 예를 들어 지각적인 측면의 이미지, 비디오 또는 오디오 데이터를 제어하기를 바라는 경우에 적합하다.

잡음의 rms 전력이 고정 또는 비교적 일정하다고 인지 또는 가정된 경우에 b²의 값은 다음의 절차;

(1) 입력 데이터의 rms 값을 계산하는 단계;

(2) 입력의 분산에 대한 추정치를 생성하기 위하여 상기 rms 값을 저장하는 단계;

(3) 신호 분산의 추정치를 생성하기 위하여 입력 분산과 공지, 추정 또는 가정된 잡음 분산 사이의 차를 추정하는 단계;

(4) 분산의 차에 대한 잡음 분산의 비를 계산하는 단계를 사용하여 추정될 수 있다.

잡음 분산이 입력 분산에 대하여 작은 것으로 공지 또는 가정된 경우에, (3) 단계는 수행되지 않고 입력 분산이 신호 분산의 추정치로서 취하여 진다. 기술 분야의 당업자는, 가정된 신호 성분의 분산 또는 입력 분산이 고정 또는 비교적으로 일정하다고 예상 또는 인지된다면, 동등한 절차가 사용된다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 분산은 또한 데이터의 제곱 평균 값을 결정함으로써 디지털 데이터에 대해 추정될 수도 있다.

빛에서 유도된 데이터의 경우에, 광자 포획에 기인한 무작위한 변화는 평균 빛의 강도에 비례하여 입력에 분산을 제공한다. "신호"의 분산 성분은 평균 빛의 강도의 제곱에 따라 증가한다. 따라서, 광 센서에서 암흑 잡음(dark noise)이 허용된다면, b²의 값은 예를 들어 입력의 편차보다는 평균 빛 강도로부터 결정될 수 있다. 광자의 무작위성이 "잡음"의 우세한 원인인 경우, b²의 값은 빛 강도에 대한 선형 함수에 반비례한다. 고정된 rms 전력을 가지는 다른 잡음원이 우세적인 경우, b²은 빛 강도의 제곱에 대한 함수에 반비례한다. 평균 빛의 강도는 광 센서에 접속된 저역 통과 필터 또는 다른 평균화 수단에 의해 추정될 수 있다

다른 경우에, b²의 값은 입력의 rms 값과 관련하여 불확정 신호의 rms 값을 최소화하는 방법에 의해 설정될 수 있다. 이러한 한 방법은 다음의 단계;

(1) 입력을 기록 및 분류하는 단계;

(2) b²의 초기 값을 선택하는 단계;

(3) 불확정 신호를 생성하기 위하여 본 발명에 따른 방법으로 입력을 처리하는 단계;

(4) 입력의 rms 값에 대한 불확정 신호의 rms 값의 비를 형성 및 저장하는 단계;

(5) 새로운 b²의 값을 선택하는 단계;

(6) 새로운 불확정 신호를 생성하는 단계;

(7) 새로운 rms 값의 비를 형성하는 단계;

(8) 제 1 비를 제 2 비와 비교하여; 새로운 b²의 값이 제 1의 값 보다 크고 제 2의 비 값이 제 1의 비 값 보다 크다면, 새로운 작은 b²값이 선택되어지고 b²의 값에서의 소정 증가 또는 감소가 rms 값의 증가된 비를 생성하도록 b²의 값이 찾아질 때까지 과정이 반복되는 단계를 수행한다.

데이터 조작

주지된 바와 같이, 본 발명은 불확정 신호의 값에 기초하여 데이터로부터 특징을 추출하는 수단을 제공한다. 예를 들어 눈, 코, 입, 헤어라인 및 얼굴의 윤곽 근처의 영역은 소정의 한계를 초과한 불확정 신호의 값을 유지함으로써 얼굴 이미지로부터 우선적으로 추출될 수 있다. 특징 추출을 얻는 방법은 다음의 단계;

(1) 입력 데이터를 획득하는 단계;

(2) 불확정 신호를 생성하는 단계;

(3) 상기 불확정 신호를 자신의 표준 편차로 규준화하는 단계;

(4) 불확정 신호의 절대값과 세트 레벨과 비교하는 단계; 및

(5) 임계치를 초과하는 각 포인트에 1의 값을 저장하고 그렇지 않은 포인트들에는 0의 값을 저장하는 단계를 포함한다.

1에서 3까지의 임계 값은 얼굴의 이미지에 적합하다. 결과적인 이진 맵핑에서의 넌-제로 값은 최소의 모호성 또는 불확정성의 위치를 표시하는 경향이 있다. 이미지에 대하여, 이러한 영역은 인지 처리에 있어서 지각적으로 중요하고 유용하게 되는 경향이 있다. 이진 맵핑에서 1에 해당하는 입력 또는 신호 데이터의 영역만이 유지되도록, 맵은 입력 데이터 또는 신호 표현과 곱하여진다. 대안적으로, 이진 맵은 불확정 신호와 곱하여질 수도 있다. 결과 값은 불확정 신호의 큰 크기의 값에 해당하는 영역에서만 신호의 표현을 생성하도록, 본 발명에 따른 방법의 역 불확정 타스크에 의해 처리될 수 있다. 불확정 신호를 양자화하는 추가의 단계는 임계치 비교 전 또는 후에 포함될 수 있다.

특징 추출 방법은 커다란 값의 불확정 신호에 해당하는 데이터가 우선적으로 유지되도록 서브샘플링/보간 동작과 관련하여 사용될 수 있다. 예를 들어 불확정 신호가 획득된 경우, 다음의 단계;

(1) 불확정 신호의 절대값의 정의된 한계를 초과한 영역을 표현하는 이진 맵을 생성하는 단계;

(2) 상기 불확정 신호와 이진 맵을 곱하고 그 결과를 저장하는 단계;

(3) 상기 결과 값이 원래의 불확정 신호 보다 작은 요소를 갖도록 인접한 요소들을 평균화함으로써 불확정 신호를 서브샘플링하는 단계;

(4) 상기 결과 값이 원래의 개수와 동일한 개수의 엘리먼트를 갖도록 서브 샘플링된 불확정 신호를 보간하는 단계;

(5) 원래의 이진 맵에 대해 NOT 연산을 수행하여 생성된 이진 맵과 상기 결과를 곱하는 단계; 및

(6) 상기 저장된 원래 이진 맵과 원래 불확정 신호의 곱에 상기 결과를 더하는 단계가 수행된다.

부가적으로, 상기 결과는, 커다란 불확정 신호 값의 위치에 인접한 세부 항목이 우선적으로 보유되는 신호의 표현을 생성하기 위하여, 본 발명의 역 불확정 타스크에 의해 처리된다. 상술한 단계들은 불확정 신호의 소정 영역이 각 단계의 해상도에서 보유되는 피라미드식 방법으로 사용될 수 있다.

우선적으로 소정 영역에서의 해상도를 유지하는 유사한 방법은 불확정 신호의 값과 관련하여 샘플링 비율 또는 밀도를 조정하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 불확정 신호의 절대 값은 입력 신호 또는 불확정 데이터가 각각의 구간 주기로 샘플링되도록 샘플 사이의 간격을 결정하는 선형 함수에서의 파라미터로서 사용될 수 있다. 상기 구간 주기는 예를 들어 선행하는 간격의 끝에 위치한 불확정 신호의 값 또는 선행하는 간격 사이의 절대 값의 평균에 의해 설정될 수 있다. 이러한 종류의 방법은 또한 음의 값 및 양의 값이 동일한 결과를 가지지 않도록 불확정 신호의 부호를 유지한다.

불확정 신호를 획득한 경우 해상도 및 화질을 제어하기 위한 다른 방법은 바람직하게, 다음의 단계;

(1) 소정의 구간 또는 영역에 관련하여 불확정 신호의 절대 값 평균 또는 분산을 결정하는 단계;

(2) (1) 단계의 결과에 대한 함수로서 효율적인 대역폭을 설정하는 단계; 및

(3) 처리된 데이터의 소정 대역폭이 유지되도록 (2)단계의 기준과 따라 데이터를 처리하는 단계를 포함한다. (2)단계의 예에서와 같이, 절대값 평균은 선형 방식으로 저주파 차단의 고역 통과 필터에 해당하거나 고주파 차단의 저역 통과 필터에 해당한다. 등가적으로, JPEG와 같은 기본 함수 방식에 있어서, 불확정 신호는 처리된 데이터의 소정의 구간 또는 영역내에서 유지되는 계수의 개수를 제어하기 위해 사용된다. 웨이브릿에 기초한 방법은 허용된 스케일링 인자의 범위가 제어될 수 있다.

요약하면, 본 발명은 데이터의 특정 신호 및 잡음 모델에 의해 유도된 모호성 또는 에러를 판단하기 위하여 사용되는 데이터를 분석 및 표현하기 위한 방법을 제공한다. 이것은 상이한 데이터 사이의 상호관계 또는 데이터의 본질에 대한 가정으로부터의 바이어스를 유도하지 않고 계산적으로 효율적인 표현 및 데이터의 조작을 허용한다. 본 발명의 방법은 데이터 압축, 전송뿐만 아니라 특정한 특징을 엠파시스 또는 디엠파시스 처리하는 데에 유용하다.

본 명세서의 용어 및 표현법은 설명을 위한 것이며, 이에 한정된 것은 아니며, 도시되거나 설명된 특징 또는 그와 관련된 부분을 제외하고는 이같은 용어 및 표현법을 사용하는 데 있어서 어떠한 의도도 없으며, 본 발명의 범주에서 다양한 변형물이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 다양한 형태의 변화 및 변형이 첨부된 청구범위에 의해 한정된 바와같은 본 발명의 정신 및 범위로부터 벗어나지 않고 이루어진다는 것이 당업자에게 이해된다.

Claims (32)

1. 원하는 신호 성분 및 원치않는 오염 성분의 합을 표현하는 입력 데이터 세트X(v)를 처리하는 방법에 있어서,

   상기 신호 성분의 전체 평균 전력 스펙트럼을 얻는 단계;

   상기 오염 성분의 전체 평균 전력 스펙트럼을 얻는 단계;

   을 형성하는 단계;

   필터 함수W(v)를 형성하는 단계를 포함하는데, 여기에서이고 b는 0보다 큰 조건을 만족시키며;

   필터 함수W(v)를 형성하는 단계를 포함하는데, 여기에서이며;

   결과값U(v)X(v)을 형성하기 위하여 상기 X(v)를 처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 신호 성분의 전체 평균 전력 스펙트럼을 얻는 단계는, 입력 데이터 세트의 신호 성분을 표현하기 위해 알려진 데이터 세트를 평균화하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
3. 제 1 항에 있어서, 상기 신호 성분의 전체 평균 전력 스펙트럼을 얻는 단계는, (i) 상기 오염 성분에 대한 모델을 가정하고 상기 모델의 전체 평균 전력 스펙트럼을 계산하는 단계 및 (ii) 백색 잡음의 표현이 되는 오염 성분에 대한 모델을 가정하는 단계로 이루어진 그룹에서 선택된 적어도 한 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
4. 제 1 항에 있어서, (i) 소정의 신호 처리 기술을 적용하여 상기 결과값U(v)X(v)을 추가로 처리하는 단계 및 (ii) 상기 결과값U(v)X(v)을 양자화하는 단계로 이루어진 그룹에서 선택된 적어도 한 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
5. 제 1 항에 있어서, 상기 결과값U(v)X(v)을 양자화하는 단계를 더 포함하며, 상기 양자화 단계는, (i) 상기 결과값을 결과값의 전체 평균 확률 밀도 함수로부터 결정된 기준 값 세트와 비교하고 기준 값 세트의 요소에 해당하는 결과값에 대하여 양자화 값을 생성하는 단계; 및 (ii) 상기 결과값을 전체 평균 확률 밀도 함수의 모델로부터 결정된 기준 값 세트와 비교하고 상기 기준 값 세트의 요소에 해당하는 결과값에 대하여 양자화 값을 생성하는 단계로 이루어진 그룹에서 적어도 선택된 한 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
6. 제 1 항에 있어서, b²은 [a₁+Iⁿ]에 반비례하며, a₁은 상수이고 I는 상기 신호의 평균값이며 n은 정수인 것을 특징으로 하는 방법.
7. 제 1 항에 있어서, 입력 데이터 세트는 시각적 이미지 데이터를 나타내는 것을 특징으로 하는 방법.
8. 시각적 이미지를 나타내는 데이터를 처리하는 방법에 있어서,

   W(v)함수를 형성하는 단계를 포함하는데, 여기에서이며 b²은 모든 v에 대하여를 만족시키도록 설정된 상수이며, B(v)는 v에 비례하며;

   U(v)항을 형성하는 단계를 포함하는데, 여기에서이며 ;

   결과값U(v)X(v)을 형성하기 위하여 상기 X(v)를 처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
9. 제 8 항에 있어서, (i) 소정의 신호 처리 기술을 적용하여 상기 결과값U(v)X(v)을 추가로 처리하는 단계 및 (ii) 상기 결과값U(v)X(v)을 기능 필터 함수 W(v)의 진폭 스펙트럼을 변화시키기 위한 제어 항으로서 제공하는 단계로 이루어진 그룹에서 선택된 적어도 한 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
10. 제 9 항에 있어서, (i) 상기 결과값U(v)X(v)을 양자화하는 단계; (ii) 상기 결과값을 결과값의 전체 평균 확률 밀도 함수로부터 결정된 기준 값 세트와 비교하고 기준 값 세트의 요소에 해당하는 결과값에 대하여 양자화 값을 생성함으로써 상기 결과값U(v)X(v)을 양자화하는 단계; 및 (iii) 상기 결과값을 전체 평균 확률 밀도 함수의 모델로부터 결정된 기준 값 세트와 비교하고 상기 기준 값 세트의 요소에 해당하는 결과값에 대하여 양자화 값을 생성함으로써 상기 결과값U(v)X(v)을 양자화하는 단계로 이루어진 그룹에서 선택된 적어도 한 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
11. 제 9 항에 있어서, b²은 [a₁+Iⁿ]에 반비례하며, a₁은 상수이고 I는 상기 신호의 평균값이며 n은 정수인 것을 특징으로 하는 방법.
12. 결과 Y를 생성하도록 입력 데이터 X를 처리하는 데이터 처리 동작을 특징화하는 방법에 있어서,

    함수 W를 형성하는 단계를 포함하는데, 여기에서 함수 W의 절대값은에 비례하며;

    함수 U를 형성하는 단계를 포함하는데, 여기에서 함수U의 절대값은와 동일하며; 및

    함수 U를 입력 데이터X에 적용하여 결과값U(v)X(v)를 얻는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
13. 제 12 항에 있어서, 입력 데이터 세트는 시각적 이미지 데이터를 나타내는 것을 특징으로 하는 방법.
14. 제 12 항에 있어서, (i) 소정의 신호처리 기술을 적용하는 단계; (ii) 상기 결과값U(v)X(v)을 기능 필터 함수 W(v)의 진폭 스펙트럼을 변화시키기 위한 제어 항으로서 제공하는 단계; (iii) 상기 결과값U(v)X(v)을 양자화하는 단계; (iv) 상기 결과값U(v)X(v)을 결과값의 전체 평균 확률 밀도 함수로부터 결정된 기준 값 세트와 비교하고 기준 값 세트의 요소에 해당하는 결과값에 대하여 양자화 값을 생성함으로써 상기 결과값U(v)X(v)를 양자화하는 단계; 및 (v) 상기 결과값을 전체 평균 확률 밀도 함수의 모델로부터 결정된 기준 값 세트와 비교하고 상기 기준 값 세트의 요소에 해당하는 결과값에 대하여 양자화 값을 생성함으로써 상기 결과값U(v)X(v)를 양자화하는 단계로 이루어진 그룹에서 선택된 적어도 하나의 기술을 이용하여, 상기 결과값U(v)X(v)을 추가로 처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
15. 결과 Y를 생성하도록 입력 데이터 X를 처리하는 데이터 처리 동작을 특징화하는 방법에 있어서,

    함수 W를 형성하는 단계를 포함하는데, 여기에서 함수 W의 절대값은에 비례하며;

    함수 Z를 형성하는 단계를 포함하는데, 여기에서 함수Z의 절대값은와 동일하며; 및

    함수 Z를 입력 데이터X에 적용하여 결과값Z(v)Y(v)을 얻는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
16. 제 15 항에 있어서, 입력 데이터 X는 시각적 이미지 데이터를 나타내는 것을 특징으로 하는 방법.
17. 제 15 항에 있어서, (i) 소정의 신호처리 기술을 상기 결과값(v)Y(v)에 적용하는 단계; (ii) 상기 결과값Z(v)Y(v)을 기능 필터 함수 W(v)의 진폭 스펙트럼을 변화시키기 위한 제어 항으로서 제공하는 단계; (iii) 상기 결과값Z(v)Y(v)을 양자화하는 단계; (iv) 상기 결과값Z(v)Y(v)을 결과값의 전체 평균 확률 밀도 함수로부터 결정된 기준 값 세트와 비교하고 기준 값 세트의 요소에 해당하는 결과값에 대하여 양자화 값을 생성함으로써 상기 결과값Z(v)Y(v)을 양자화하는 단계; 및 (v) 상기 결과값Z(v)Y(v)을 전체 평균 확률 밀도 함수의 모델로부터 결정된 기준 값 세트와 비교하고 상기 기준 값 세트의 요소에 해당하는 결과값에 대하여 양자화 값을 생성함으로써 상기 결과값Z(v)Y(v)을 추가로 양자화하는 단계로 이루어진 그룹에서 선택된 적어도 한 단계를 이용하여, 상기 결과값Z(v)Y(v)를 추가로 처리하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
18. 신호 처리 시스템에 있어서,

    처리되어질 입력 신호X용 데이터 입력 노드;

    로 표현되는 진폭 스펙트럼W(v)을 가지는 제 1 처리 함수 W를 형성하는 단계를 포함하는데, 여기에서 b는 상수이고 B(v)는 주파수에 대한 양의 실수 값 함수이며;

    로 표현되는 진폭 스펙트럼을 가지는 제 2 처리 함수 U를 형성하는 단계; 및

    상기 제 2 처리 함수 U를 입력 데이터에 적용하는 단계; 및

    상기 제 2 처리 함수 U를 입력 데이터에 적용한 결과에 대하여 소정 신호 처리 동작을 수행하는 단계로 이루어진 동작을 구현하기 위하여 입력 신호를 처리하도록 프로그램된 메모리 및 적어도 하나의 CPU를 포함하는 디지털 계산 장치; 및

    상기 디지털 계산 장치에 의해 구현된 동작의 결과를 디스플레이하기 위한 디스플레이 소자를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
19. 제 18 항에 있어서, 입력 데이터 X는 시각적 이미지 데이터를 나타내는 것을 특징으로 하는 시스템.
20. 제 18 항에 있어서, 상기 B(v)는, (i) 상기 B(v)는 v에 비례하며; (ii) B²(v)는에 비례하는데, a₁및 a₂는 상수이고 n 및 m은 정수이며; (iii) B²(v)는 벡터[0....0 -1 2 -1 0 .... 0]로 표현되는데, 생략부분은 소정 개수의 제로를 나타내며; 및 (iv) a>0 인 경우 B²(v)는 행렬 ;

    로 표현되는 특징으로 이루어진 그룹에서 선택된 적어도 하나의 특징을 가지는 것을 특징으로 하는 시스템.
21. 신호 처리 방법에 있어서,

    확률적 처리에 의해 생성된 신호를 제공하는 단계를 포함하는데, 상기 신호는 확률적 소오스 성분 및 무작위성 처리 성분을 포함하며;

    진폭 스펙트럼 W₁(v)을 가지는 필터에 상기 신호를 입력하는 단계를 포함하는데, 여기에서 v는 신호의 주파수 성분이고 필터 출력은 출력이 상기 무작위성 처리 성분 보다 확률적 소오스에 많이 기여하는 경우에 상기 주파수 성분에 더 많은 양을 가중치 처리하는 것을 나타내며;

    로 표현되는 진폭 스펙트럼W₂(v)을 가지는 함수를 사용하여 필터의 출력을 가중치 처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
22. 제 21 항에 있어서, 상기 필터의 가중치 처리된 출력을 상기 필터의 진폭 스펙트럼을 변화시키기 위한 제어신호로서 제공하는 단계를 더 포함하며, 상기 제어신호는에 비례하는 예상 가능한 전력 스펙트럼을 가지는 것을 특징으로 하는 방법.
23. 제 21 항에 있어서, 진폭 스펙트럼을 변화시키도록 제어된 상기 필터의 출력을 양자화하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
24. 제 21 항에 있어서, 진폭 스펙트럼W₁(v)은으로 표현되며, 여기에서 b는 상수이고 B(v)는 주파수에 대한 양의 실수 값 함수인 것을 특징으로 하는 방법.
25. 제 24 항에 있어서, B(v)는에 비례하며, 여기에서 n은 정수인 것을 특징으로 하는 방법.
26. 신호 처리기에 있어서,

    원하는 신호 성분과 원치 않은 오염 성분의 합을 나타내는 데이터X(v)를 입력하기 위한 수단;

    입력된 데이터를 필터링하기 위한 필터 수단을 포함하는데, 상기 필터 수단은의 진폭 스펙트럼을 가지며 여기에서 B(v)는 양의 실수 값 함수이고 b는 양수이며;

    상기 필터 수단의 출력을의 U(v)를 사용하여 가중치 처리하기 위한 수단;

    필터 수단의 가중치 처리된 출력을 상기 필터 수단의 진폭 스펙트럼을 변화시키기 위한 제어 신호로서 제공하기 위한 수단; 및

    결과값U(v)X(v)를 형성하기 위해 X(v)를 처리하기 위한 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 처리기.
27. 제 26 항에 있어서, B(v)는에 비례하며, 여기에서 n은 정수인 것을 특징으로 하는 처리기.
28. 제 26 항에 있어서, 상기 필터 수단은 제어 신호에 의해 변화되는 조정 가능한 파라미터를 가지는 저항성 네트워크를 포함하는 것을 특징으로 하는 처리기.
29. 제 28 항에 있어서, 상기 조정 가능한 파라미터는 분로 저항에 대한 판저항의 비가 되는 것을 특징으로 하는 처리기.
30. 이미지는 확률 처리에 의해 생성된 다수의 신호로부터 형성되고 각각의 신호는 확률적 소오스 성분과 무작위성 처리 성분을 포함하는, 콘트라스트 불연속이 존재하는 이미지 영역을 강화하는 방법에 있어서,

    진폭 스펙트럼W₁(v)을 가지는 필터 함수를 사용하여 상기 신호를 가중치 처리하는 단계를 포함하는데, 여기에서 v는 신호의 주파수 성분이며, 상기 진폭스펙트럼은 상기 무작위성 처리 성분 보다 상기 통계적 소오스 성분에 많이 기여하는 경우에 상기 주파수 성분에 더 많은 양을 선택적으로 가중치 처리하도록 하며;

    로 표현되는 진폭 스펙트럼W₂(v)을 가지는 함수를 사용하여 상기 필터의 출력을 가중치 처리하는 단계; 및

    강화된 이미지의 성분들을 형성하도록 필터 함수의 출력을 W₂(v)로 가중치 처리한 결과값을 상기 필터 함수의 출력에 더하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
31. 제 30 항에 있어서, 진폭 스펙트럼W₁(v)은로 표현되며, 여기에서 b는 상수이며 B(v)는 주파수에 대한 양의 실수값 함수인 것을 특징으로 하는 방법.
32. 제 30 항에 있어서, B(v)는에 비례하며, 여기에서 n은 정수인 것을 특징으로 하는 방법.