KR20130028978A - 러프 웨이블릿 그래뉼러 공간 및 다중스펙트럼 원격 감지 이미지의 분류 - Google Patents

러프 웨이블릿 그래뉼러 공간 및 다중스펙트럼 원격 감지 이미지의 분류 Download PDF

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Abstract

적절하게 선택된 웨이블릿 베이스 및 분해 레벨(들)을 갖는 시프트 불변 웨이블릿 트랜스폼은 원격 감지 이미지와 같은 다중스펙트럼 이미지에 대한 피처 공간의 웨이블릿 그래뉼레이션을 생성하는 러프 웨이블릿 그래뉼들을 특징짓는데 사용된다. 그래뉼레이티드 피처 공간의 사용을 통해 시간 및/또는 주파수 도메인에서의 관련 정보는 개별적으로 또는 결합하여 분석된다. 이웃 러프 세트들 (NRS) 은 이웃 그래뉼들로부터 로컬 및/또는 관련 정보를 추가로 분석하는 그래뉼레이티드 피처들의 서브세트의 선택에 이용된다.

Description

러프 웨이블릿 그래뉼러 공간 및 다중스펙트럼 원격 감지 이미지의 분류{ROUGH WAVELET GRANULAR SPACE AND CLASSIFICATION OF MULTISPECTRAL REMOTE SENSING IMAGE}
관련 출원들의 상호 참조
본 출원은 인도에서 출원되고 2010년 11월 24일자로 출원된 출원번호 1324/KOL/2010 를 갖는 대응 특허출원에 대해 우선권을 주장하고, 이 전체 내용들은 참조로서 본원에 포함된다.
본원에 다르게 명시되지 않는다면, 이 섹션에 설명된 자료들은 본 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함됨으로써 종래 기술로 인정되지 않는다.
그래뉼러 계산 (granular computing) 은 정보 그래뉼들 (유사한 객체들 또는 포인트들의 그룹) 상에서 수행된 계산 및 동작들을 지칭한다. 그 적용가능성은 연구 정보 및 지식 프로세싱의 컨텍스트 및 계산적 패러다임을 커버한다. 정보 그래뉼들은 구체적으로 공간 도메인에서 구성되고, 자동 타겟 인식, 컬러 이미지 세분화, 및 원격 감지 이미지 분류를 포함한 각종 영역들에 적용될 수도 있다. 다중스펙트럼 원격 감지 이미지들은 지역들에 걸쳐 변할 수도 있는 주파수들의 다양한 변화에 걸친 정보를 포함할 수도 있다. 이러한 데이터는 동일한 대역에서 상관된 공간 피처들 및 상관 대역들을 갖는 스펙트럼 피처들 양자 모두를 갖는다. 효율적인 방식으로 스펙트럼 및 공간 (컨텍스트) 정보의 동시적 이용은 분석을 강화할 수도 있다. 이미지들의 분류, 예를 들어 2 차 회전 모멘트 (angular second moment) 로부터 추출된 텍스처 피처들, 콘트라스트, 상관, 엔트로피 및 그레이-레벨 동시발생 메트릭들에 기초한 변동에 대해 대역내 로컬 정보의 장점들을 이용하는 방법은 광범위한 애플리케이션들을 발견하였다. 그러나, 이들 방법들은 통상, 계산적으로 비용이 많이 든다.
웨이블릿 트랜스폼 (wavelet transform; WT) 은 공간 (시간) 및 스펙트럼 (주파수) 도메인들 양자에서 이미지들의 텍스처 영역들을 분석하기 위한 툴로서 이용된다. 따라서, WT 는 피처 공간의 웨이블릿 그래뉼레이션 (즉, WT 도메인에서 유사한 정보의 그룹) 에 의해 이미지들의 픽셀들의 컨텍스트 정보 (contextual information) 의 추출에 사용될 수도 있다. 시프트 변동 WT 는 각종 애플리케이션들에 대해 아주 매력적이지만, 시간 불변과 같이 텍스처 분석의 필수적인 특성을 유지하지 않고, 텍스처 분석을 다루는데 있어서 불충분하다. 또한, WT 를 사용한 입력의 리던던트 (redundant) 표현은 패턴 인식, 머신 학습 및 데이터 마이닝과 연관된 태스크들을 해결하는데 있어서 추가의 복잡성을 가져오고 피처 디멘전을 증가시킬 수도 있다.
러프 세트 (rough set) 이론은 피처 선택, 불확실성 핸들링, 지식 발견, 및 카테고리 데이터로부터의 규칙 추출에 효율적인 툴인 것으로 보여지고 있다. 이 이론은 추가의 정보를 요구하지 않고 데이터 만을 사용하는 데이터 세트에 포함된 속성들의 감축/선택을 수행하고 데이터 의존성들의 발견을 가능하게 한다. 러프 세트들은 데이터 세트들에서의 불확실성 및 애매함 양자를 다루고 그래뉼러 계산을 수행하는데 효율적인 툴로서 사용될 수도 있지만, 데이터의 이산을 갖는 수치적 데이터에 사용될 수도 있으며, 이는 잡음의 도입 및 정보의 손실을 초래할 수도 있다.
본 개시물은 시공간 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석을 수행하는 방법을 설명한다. 이 방법은, 다중스펙트럼 이미지와 연관된 피처들의 웨이블릿 그래뉼레이티드 (granulated) 공간을 생성하는 단계, 러프 세트 평가에 기초하여 피처들을 선택하는 단계, 리던던트 피처들을 제거하는 단계, 및/또는 선택된 피처들에 기초하여 패턴들을 분류하는 단계를 포함한다.
본 개시물은 시공간 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석을 수행하기 위한 장치를 또한 제공한다. 이 장치는, 다중스펙트럼 이미지의 입력 패턴 벡터와 연관된 명령들 및 데이터를 저장하도록 구성된 메모리 및 메모리에 커플링된 프로세서를 포함할 수도 있고, 여기서 프로세서는 다중스펙트럼 이미지와 연관된 피처들의 웨이블릿 그래뉼레이티드 공간을 생성하고, 러프 세트 평가에 기초하여 피처들을 선택하고, 리던던트 피처들을 제거하며/하거나 선택된 피처들에 기초하여 패턴들을 분류하도록 구성된다.
본 개시물은 또한, 시공간 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석을 수행하기 위한 명령들이 저장된 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 설명한다. 명령들은 다중스펙트럼 이미지와 연관된 피처들의 웨이블릿 그래뉼레이티드 공간을 생성하는 것, 러프 세트 평가에 기초하여 피처들을 선택하는 것, 리던던트 피처들을 제거하는 것, 및/또는 선택된 피처들에 기초하여 패턴들을 분류하는 것을 포함할 수도 있고, 여기서 스펙트럼 대역 값들이 피처들로서 사용될 수도 있다.
상기 요약은 단지 예시적이며, 임의의 방식의 제한으로 의도되지 않는다. 전술된 예시적인 양태들, 실시형태들, 및 특성들에 추가적으로, 추가의 양태들, 실시형태들, 및 피처들이 도면 및 다음의 상세한 설명을 참조하여 명백해질 것이다.
본 개시물의 상기 및 다른 특성들은 첨부된 도면들과 관련하여 취해진 다음의 상세한 설명 및 첨부된 청구범위로부터 보다 충분히 명백해질 것이다. 이들 도면들은 단지 본 개시물에 따른 일부 실시형태들 만을 도시하고, 따라서 그 범위를 제한하는 것으로 간주되지 않으며 본 개시물은 첨부된 도면들의 사용을 통해 추가의 특이성 및 상세함으로 설명될 것이다.
도 1 은 1 레벨 분해를 위한 2 차원 시프트 변동 및 시프트 불변 이산 웨이블릿 트랜스폼들에 대한 예시의 흐름들을 나타낸다.
도 2 는 1 레벨 분해를 위한 2 차원 웨이블릿 트랜스폼 및 그 스펙트럼 서브공간들에 대한 예를 나타낸다.
도 3 은 WT 분해를 사용하여 이미지의 하나의 스펙트럼 대역을 갖는 피처 엘리먼트들 생성을 나타낸다.
도 4 는 시프트 불변 웨이블릿 트랜스폼 및 이웃 러프 세트 기반 피처 선택을 결합하는 분류 프로세스의 예시의 개략적인 흐름도를 나타낸다.
도 5 는 웨이블릿 트랜스폼 분해를 사용하여 이미지의 하나의 스펙트럼 대역을 갖는 피처 엘리먼트들 생성의 예를 나타낸다.
도 6 은 시프트 불변 웨이블릿 트랜스폼 및 이웃 러프 세트 기반 피처 선택을 결합하는 분류 프로세스를 구현하는데 사용될 수도 있는 범용 컴퓨팅 디바이스를 나타낸다.
도 7 은 도 6 의 디바이스 (600) 와 같은 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행될 수도 있는 다중스펙트럼 이미지들의 러프 웨이블릿 그래뉼러 공간 기반 분류를 위한 예시의 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 8 은 본원에 전술된 적어도 일부 실시형태들에 따라 배열된 예시의 컴퓨터 프로그램 제품 모두의 블록도를 나타낸다.
다음의 상세한 설명에서, 본원의 일부를 형성하는 첨부 도면들을 참조한다. 도면들에서, 문맥이 달리 지정하지 않으면, 통상적으로 유사한 부호들은 유사한 컴포넌트들을 나타낸다. 상세한 설명, 도면, 및 청구범위에 설명된 예시의 실시형태들은 제한을 의미하지는 않는다. 본원에 제시된 주제의 범위 또는 사상을 벗어나지 않고, 다른 실시형태들이 사용될 수도 있고, 다른 변경들이 이루어질 수도 있다. 일반적으로 본원에서 설명되고 도면에서 예시되는 바와 같이, 본 개시물의 양태들은 광범위한 상이한 구성들로 배열, 치환, 결합, 분리, 및 설계될 수 있고, 이들 모두는 본원에서 명백하게 고려된다.
본 개시물은 그 중에서도 러프 웨이블릿 그래뉼러 공간을 사용하는 다중스펙트럼 이미지들의 분석에 관련된 방법들, 장치들, 시스템들, 디바이스들, 및/또는 컴퓨터 프로그램 제품들에 대해 그려진다.
간단히 말하면, 적절히 선택된 웨이블릿 베이스 및 분해 레벨(들)을 갖는 시프트 불변 웨이블릿 트랜스폼은 원격 감지 이미지와 같은 다중스펙트럼 이미지에 대한 피처 공간의 웨이블릿 그래뉼레이션 (granulation) 을 생성하는 러프 웨이블릿 그래뉼들을 특징짓는데 사용될 수도 있다. 그러나 시간 및/또는 주파수 도메인에서 그래뉼레이티드 피처 공간 컨텍스트 정보의 사용은 개별적으로 또는 결합하여 분석될 수도 있다. 이웃 러프 세트 (Neighborhood rough set; NRS) 들은 이웃 그래뉼들로부터 로컬 및/또는 컨텍스트 정보를 추가로 분석하는 그래뉼레이티드 피처들의 서브세트의 선택에 이용될 수도 있다.
도 1 은 본원에 설명된 적어도 일부 실시형태들에 따라 배열된 1 레벨 분해를 위한 2 차원 시프트 변동 및 시프트 불변 이산 웨이블릿 트랜스폼에 대한 예시의 흐름들을 나타낸다. 디지털 이미지 프로세싱에서 이미지 분류는 하나 이상의 미리정의된 분류 기준에 기초하여 이미지들을 상이한 그룹들로 카테고리화한다. 이미지 분류는 2 개의 스테이지들로 수행될 수도 있다: 소스 이미지로부터 이미지 피처 추출 및 이미지 분류기의 구성.
피처 추출 방법들은 3 개의 주요 카테고리들 하에서 그룹화될 수도 있다: 통계-기반 방법들, 모델-기반 방법들, 및 필터-기반 방법들. 통계 기반 방법들은 컬러 히스토그램과 같은 이미지 통계 피처들을 사용하여 이미지를 표현한다. 모델-기반 방법들은 마르코프 체인들 및/또는 마르코프 랜덤 필드들과 같은 소스 이미지를 설명하기 위해 확률 분포 모델을 이용한다. 필터-기반 방법들은 필터들의 뱅크를 이용하여 소스 이미지를 공간 도메인으로부터 주파수 또는 시간 도메인으로 트랜스포밍할 수도 있는데, 여기서 이미지 피처들은 트랜스포밍된 계수들을 사용하여 정의된다. 웨이블릿 필터들은 소스 이미지를 상이한 서브-대역들로 분해하는데 사용될 수도 있는데, 여기서 이미지 피처들은 웨이블릿 계수들에 의해 특징지어진다.
일부 실시형태들에 따르면, 러프 웨이블릿 그래뉼러 공간 기반 모델은 다중스펙트럼 원격 감지 이미지들 또는 다른 이미지들의 랜드 커버 분류를 위해 사용될 수도 있고, 여기서 시프트 불변 그래뉼들은 웨이블릿 도메인에서 포뮬레이팅 (formulate) 된다. 적절하게 선택된 웨이블릿 베이스 및 분해 레벨(들)을 갖는 시프트 불변 웨이블릿 트랜스폼은 다중스펙트럼 이미지에 대한 피처 공간의 웨이블릿 그래뉼레이션을 생성하는 러프 웨이블릿 그래뉼들을 특징짓는데 사용될 수도 있다. 또한, NRS 는 이웃 그래뉼들로부터 로컬 및/또는 컨텍스트 정보를 추가로 시험하기 위해 그래뉼레이티드 피처들의 서브세트를 선택하는데 이용될 수도 있다.
따라서, 일부 실시형태들에 따른 모델은 시프트 불변 웨이블릿 그래뉼레이션 및 NRS 를 상호적으로 활용하고, 이는 특히 오버랩하는 클래스들을 이용한 패턴 분류에서 계산의 정확도 및 효율성을 강화할 수도 있다.
웨이블릿 트랜스폼 (WT) 은 주로 비-정지 신호들의 분석을 위해 개발된다. 트랜스폼은 단일 평면 (시간 또는 주파수) 상에서 작업하는 대신에 듀얼 평면 상에서 동작한다. 트랜스폼은 다수의 스케일들로의 신호의 분해를 수행하고, 여기서 각 스케일은 그 신호의 특정 조도 (coarseness) 를 나타낸다. 이산 WT (DWT) 는 필터들 및 게이트들의 뱅크들을 통해 계산 및 실제 구현에서 맬라트 (Mallat) 알고리즘을 사용하는 그 계산적으로 효율적인 구현 때문에 상당히 인기있어지고 있다. 대략적으로, DWT 는 시프트/시간/트랜스레이션 변화 (비-리던던트) 및 시프트 불변 (리던던트) 로서 카테고리화될 수도 있다. 2 차원 (2D) 시프트 불변 DWT (SV-DWT)(1 차원 SV-DWT 의 확장) 는 행 (112) 및 열 (116) 방향에서 분리 가능한 필터 뱅크 (110) 로서 구현될 수도 있고, 이는 다이아그램 (100) 에서 도시된 바와 같이 4 개의 동등한 서브 대역들에서 4 개의 서브 이미지들로의 이미지의 1 레벨 분해를 수행한다.
필터 뱅크 (110) 에서의 H 및 L 은 하이-패스 및 로우-패스 필터들을 각각 나타낸다. ↓2 (114 및 118) 컴포넌트들은 2 배 만큼의 다운 샘플링 계산 (데시메이션) 을 나타낸다. 근사 이미지 LL (119) 은 행 (112) 방향 및 열 (116) 방향 양자에서 입력의 로우-패스 필터에 의해 획득된 저 주파수 컴포넌트이다. 상세 이미지들, LH, HL, 및 HH 는 수평, 수직 및 대각선 정보를 각각 포함하는 고 주파수 컴포넌트들이다. DWT 분해의 더 많은 레벨들에 있어서, 하위 주파수 컴포넌트 (LL) 는 귀납적으로 프로세싱될 수도 있다. 이 프로세스를 이용하여, Q 레벨의 분해를 갖는 SV-DWT 는 총 3Q + 1 의 서브 대역들을 생성할 수도 있다.
필터 뱅크 (120) 는 시프트 불변 DWT (SI-DWT) 의 예이고, 여기서 다운 샘플링은 행 (122) 및 열 (124) 필터 스테이지들에서 수행되지 않는다. 대신에, 다음 레벨로의 입력 (125) 은 로우 패스 및 하이 패스 경로들 (126 및 128) 을 통한 업-샘플링의 대상이 된다.
도 2 는 본원에 설명된 적어도 일부 실시형태들에 따른 1 레벨 분해에 대한 2 차원 웨이블릿 트랜스폼 및 그 스펙트럼 서브공간들의 예를 나타낸다. SV-DWT 는 레벨들 간의 정보의 실질적인 손실 또는 리던던시 없이 압축을 지원할 수 있다. 그러나, 시간은 SV-DWT 에서 변할 수도 있고 (즉, 지연된 정보의 계수들은 오리지널의 것들의 시간 시프트된 버전이 아님), 이는 원격 감지 이미지들에서의 랜드 커버 영역들과 같은 텍스처 분석에서 성능의 열화를 초래할 수도 있다.
반면에, 전술된 바와 같이 시프트 불변 DWT (SI-DWT) 는 다운 샘플링 연산 없이 분해를 수행하고, 필터 계수들 (L 및 H) 은 다음 레벨의 분해에서의 사용을 위해 2 배만큼 업-샘플링 (↑2) 된다. 결과적으로, SI-DWT 는 입력의 시프트 불변 표현을 제공할 수도 있다. 2D SV-DWT 와 유사하게, 2D SI-DWT 는 오리지널 주파수 대역을 1 레벨의 분해를 이용한 4 개의 동등한 서브 대역들 (LL 240, LH 238, HL 234, 및 HH 236) 로 분해한다. 다이아그램 (200) 은 ωhorizontal (230) 를 나타내는 수평축 및 ωvertical (232) 를 나타내는 수직축을 갖는 대응하는 주파수 분할을 예시한다. SV-DWT 에 의해 획득된 서브 이미지들의 크기들은 분해 레벨들의 증가로 감소될 수도 있는 반면에, 그 크기들은 SI-DWT 를 사용하는 오리지널과 동일하게 유지할 수도 있다.
도 3 은 본원에 설명된 적어도 일부 실시형태들에 따른 WT 분해를 사용하여 이미지의 하나의 스펙트럼 대역을 갖는 피처 엘리먼트들 생성을 예시한다.
일부 예시의 구현들에서, 스펙트럼 (대역) 값들은 다중스펙트럼 원격 감지 이미지 (342) 에 대한 피처들로서 사용될 수도 있다. 이미지 (342) 의 DWT 분해 (344) 는 원하는 레벨들까지 (레벨 1 내지 Q) 수행될 수고 있고, 대응하는 서브 이미지들 (346, 348) 이 획득될 수도 있다. 상이한 레벨들에서의 서브 이미지들의 픽셀들은 오리지널 픽셀들의 정보를 나타내기 때문에, 이들 픽셀 값들은 패턴 벡터를 구성하도록 이용될 수도 있다. 서브 이미지들은 그 후, 오리지널 다중스펙트럼 이미지의 추출된 피처들이 획득될 수 있도록 캐스케이딩될 수도 있다. 다이아그램 (300) 은 Q 레벨의 DWT 분해에 의해 획득된 단일 대역 이미지의 서브 이미지들 (346, 348) 의 캐스케이딩을 나타낸다. 이 캐스케이딩 프로세스는 다중스펙트럼 이미지들의 서브 이미지들에 대해 확장될 수도 있다.
도 4 는 본원에 설명된 적어도 일부 실시형태들에 따른 시프트 불변 웨이블릿 트랜스폼 및 이웃 러프 세트 기반 피처 선택을 결합하는 분류 프로세스의 예시의 개략적인 흐름도를 나타낸다. 다이아그램 (400) 에서 간단히 예시되는 바와 같이, 일부 실시형태들에 따른 이미지 분류는 3 개의 스테이지들로 수행될 수도 있다: 입력 패턴으로부터 웨이블릿 그래뉼레이티드 피처 공간의 생성 (452), 러프 세트 또는 이웃 러프 세트를 사용하여 리던던트 (redundant) 피처들의 제거 (454), 및 선택된 피처들에 기초한 분류 (456).
일부 실시형태들에 따르면, SI-DWT 는 다중스펙트럼 원격 감지 이미지의 입력 패턴 벡터의 웨이블릿 그래뉼레이션에서 피처 값들을 특징짓기 위해 이용될 수도 있다. SI-DWT 는 이벤트의 스케일 및 공간 정보 양자를 동시에 식별하여 오버랩하는 클래스들을 갖는 데이터 세트들에 대한 분류를 강화시키는 그래뉼러 공간을 구축한다. 분해 레벨(들)의 수에 기초하여, 입력 피처 공간들 각각은 동일한 영역들의 주파수 평면들의 대응하는 수로 표현될 수도 있고, 따라서 시간 주파수 평면에서 웨이블릿 그래뉼들을 생성한다. 전체로서, 그래뉼레이티드 피처 공간은 1 및 2 레벨의 DWT 분해에 대해 각각 n 차원 피처 공간에서 4n 및 7n 개의 그래뉼들을 구성할 수도 있다.
분해 레벨은 현재 다루고 있는 이미지 프로세싱에 따라 변하고 요건의 유형에 의존한다. 평균 엔트로피는 각 레벨에 대한 이미지의 정보의 측정을 제공하여 계산될 수도 있다. 평균 엔트로피 값은 소정 레벨의 분해 후에 실질적으로 변화하지 않을 수도 있다. 따라서, 분해는 어느 정도의 레벨들 후에, 예를 들어 제 2 레벨 후에 정지될 수도 있다. 그 레벨 후에, 계산 비용이 계속해서 증가할 수도 있으나, 실질적인 새로운 정보는 얻어지지 않을 수도 있다. 통상적으로 원격-감지 이미지들에서 랜드 커버들의 서명으로 지칭되는, 상이한 스케일들에서의 공간-기하학적 (spatio-geometric) 정보 및 에너지와 같은 각종 구별 가능한 특징들은 직교 베이스를 사용한 DWT 분해로 보존되고 이원-직교 (bi-orthogonal) 베이스들을 사용하여 더욱 강화될 수도 있다. 따라서, 웨이블릿 베이스들의 이원-직교 그룹은 일부 실시형태들에 따라 이미지 프로세싱 시스템에서 이용될 수도 있다.
이원-직교 베이스들은, 그들이 유한한 수의 임펄스 응답들을 갖고 선형 페이즈 특징을 유지할 수 있고 웨이블릿들이 높은 규칙성을 갖기 때문에 직교 베이스보다 더 바람직할 수도 있다. 웨이블릿 그래뉼레이션 프로세스에서, 각 피처 값은 축을 따른 7 개의 웨이블릿 그래뉼들을 특징으로 하는 7 개의 서브 대역들에 의해 표현될 수도 있고, 피처 디멘전의 증가를 초래한다. 증가된 디멘전은 원격 감지 이미지의 랜드 커버 분류와 같이, 패턴 인식의 태스크들 중 일부의 복잡도를 증가시킬 수도 있다. 따라서, 관련있고 불필요하지 않은 피처들의 서브세트가 선택될 수도 있다. 다른 실시형태들에 따르면, 이웃 러프 세트 (NRS) 기반 피처 선택 방법이 프로세스의 제 2 동작에서 이용될 수도 있다. NRS 는 수치적 및 범주적 데이터 양자를 다룰 수 있고, 수치적 데이터의 어떤 이산화 (discretization) 를 요구하지는 않는다. 더욱이, 이웃하는 세트들은 강화된 클래스 차별 정보를 제공하는 이웃 그래뉼들을 통해 가능한 로컬 정보의 수집을 용이하게 한다. 따라서, 시프트 불변 웨이블릿 그래뉼레이션 및 NRS 피처 선택 방법들의 결합의 이점을 취함으로써, 오버랩하는 클래스 환경에서 패턴들의 분류를 위해 강화된 프레임워크가 제공될 수도 있다.
러프 세트들은 데이터 분석을 위해 객체들의 대략적 설명을 생성한다. 러프 세트를 계산하는데 있어서, 하위 및 상위 근사치들이 결정될 수도 있다. 하위 근사치는 관심 있는 서브세트에 속한다는 확신을 갖고 알려져 있는 도메인 객체들의 설명이고, 상위 근사치는 가능하게는 서브세트에 분명히 속하는 객체들의 설명이다. 러프 세트들은, 추가의 정보 없이 데이터 만을 사용하는 데이터 세트에 포함된 피처 서브세트들의 선택 및 데이터 의존성들의 발견을 가능하게 하고 그 정보 컨텐츠를 보유하면서 리던던트 컨디션 피처들을 제거하는데 이용될 수도 있다. 일부 예들에 따르면, 러프 세트들은 등가 관계를 사용한 피처 세트에 기초하여 객체 공간을 분할할 수도 있다. 이렇게 생성된 분할 공간들은 또한 그래뉼들로서 알려진다. 생성된 그래뉼들은 데이터 분석을 위해 사용된 정보 그래뉼레이션 프로세스에 대한 기본적인 빌딩 블록들이 될 수도 있다. 중요성의 측정은 그 후, 피처가 세트로부터 제거되는 경우 의존성에서의 변화를 평가함으로써 결정될 수도 있다. 의존성에서 변화가 높을수록 더 중요한 특정 피처일 수도 있다. 이 중요성에 기초하여 최소 엘리먼트 피처 서브세트가 검색 및 위치될 수도 있다.
계산 및 리소스 관리의 효율성을 위해, 퀵리덕트 (quickreduct) 알고리즘이 대용량 데이터 세트들에 대해 이용될 수도 있다. 퀵리덕트 알고리즘은 모든 가능한 서브세트들을 빠짐없이 생성하지 않고 최소 엘리먼트 피처 세트를 계산한다. 속성들의 감축은 속성들의 세트들에 의해 생성된 등가 관계들을 비교함으로써 달성될 수도 있다. 속성들은, 감소된 세트가 오리지널과 동일한 예측 성능의 판정 피처를 제공하도록 제거될 수도 있다. 리덕트는
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이도록 컨디션 속성 세트 C 의 최소 카디널리티 Rmin 의 서브세트로서 정의될 수도 있다. 추가적으로, 프루닝 (pruning) 의 엘리먼트들이 퀵리덕트 알고리즘에 도입될 수도 있다. 임의의 미리 발견된 리덕트의 카디널리티에 주목함으로써, 현재 가능한 서브세트는 그것이 더 많은 엘리먼트들을 포함한다면 무시될 수도 있다. 선택된 피처들은 그 후, 분류 프로세스에 사용될 수도 있다.
피처(들)의 중요성에 기초하여, 피처들 (reduct) 의 서브세트는 추가의 실시형태들에 따라 이웃 러프 세트 이론을 사용하여 평가될 수도 있다. 리덕트의 하나 이상의 적합한 세트들은 중요성에 기초하여 획득될 수도 있다. 포워드 그리드 검색 (forward greed search) 알고리즘은 이웃 러프 세트를 사용하는 피처 선택을 위해 이용될 수도 있다.
피처들이 선택된 후에, 분류기는 선택된 피처들에 기초하여 입력 패턴을 분류하는데 사용될 수도 있다. 일부 실시형태들에 따르면, NRS 에 사용된 각종 거리들에 대한 임계 값이 또한 결정될 수도 있고, 이 임계 값 이상에서는 분류 성능이 실질적으로 떨어진다. 러프 세트 이론적 피처 선택 방법의 포함은 이미지 프로세싱 시스템의 성능을 증가시킬 뿐만 아니라, 웨이블릿 기반 분류에 필요한 계산 시간을 감소시킬 수도 있다. 다중스펙트럼 원격 감지 이미지 분류에 추가적으로, 본원에 설명된 모델은 AR (Augmented Reality) 애플리케이션들에 대한 텍스처 분석과 같은 다른 시공간적 패턴들의 분석에 사용될 수도 있다.
k-최근접 이웃 분류기 (k=1 인 k-NN), 웨이블릿 그래뉼 및 k-NN 분류기 (k=1), 러프 세트 기반 피처 선택을 갖는 웨이블릿 그래뉼 및 k-NN 분류기 (k=1), 및 NRS 기반 피처 선택을 갖는 웨이블릿 그래뉼 및 k-NN 분류기 (k=1) 에 대한 (트레이닝 및 테스트 시간들의 합으로부터 획득된) 총 계산 시간을 갖는 비교 분석은 웨이블릿 그래뉼 기반 모델에 대한 총 계산 시간 값이 러프 웨이블릿 그래뉼 및 피처 선택 기반 모델들에 비해 감소된 정확도를 갖고 더 높다는 것을 나타낸다.
전술된 4 개의 모델들의 이득 퍼센티지는 또한, NRS 기반 피처 선택을 갖는 웨이블릿 그래뉼 및 k-NN 분류기 (k=1) 가 추가의 정확도를 제공한다는 것을 나타낸다. 실시형태들은 NRS 기반 피처 선택을 갖는 웨이블릿 그래뉼 및 k-NN 분류기 (k=1) 에 한정되지 않는다. k-NN (k=3), k-NN (k=5), 최대 가능성 (maximum likelihood; ML) 분류기와 같은 다른 분류기들, 또는 다중 계층 퍼셉트론 (multi-layered perceptron; MLP) 이 또한 프로세스의 제 3 계산에서 이용될 수도 있다. 전술된 다른 모델들을 통한 분류기 및 NRS 기반 피처 선택을 갖는 웨이블릿 그래뉼을 사용하는 모델의 비교적 높은 효율성 및 정확도는 또한 실험적으로 예시될 수 있다.
도 5 는 본원에 설명된 적어도 일부 실시형태들에 따라 웨이블릿 트랜스폼 분해를 사용하여 이미지의 하나의 스펙트럼 대역을 갖는 피처 엘리먼트 생성의 예를 나타낸다. 도면 (500) 은 2 차원 (F1 및 F2) 피처 공간 (566) 에서의 1-레벨 DWT 분해에 대해 생성된 웨이블릿 그래뉼들의 화도를 디스플레이한다. 그래뉼 넘버 7 (568) 은 예를 들어, 오리지널 주파수 평면들 (564 및 562) 각각의 주파수 평면들 (P1 3 및 P2 2) 에 의해 특징지어진다. 전체로서, 그래뉼레이티드 피처 공간은 DWT 분해의 1 및 2 레벨들 각각에 대해 n 차원 피처 공간에서 4n 및 7n 그래뉼을 구성한다.
분해 레벨(들)의 수에 기초하여, 입력 피처 공간들 각각은 동일한 영역 주파수 평면들 (예를 들어, 562, 564) 의 대응하는 넘버에 의해 표현되고, 이로써 시간-주파수 평면에서 웨이블릿 그래뉼들을 생성할 수도 있다.
도 6 은 본원에 설명된 적어도 일부 실시형태들에 따른 이웃 러프 세트 기반 피처 선택 및 시프트 불변 웨이블릿 트랜스폼을 결합하는 분류 프로세스를 구현하는데 사용될 수도 있는, 범용의 컴퓨팅 디바이스를 나타낸다. 매우 기본적인 구성 (602) 에서, 컴퓨팅 디바이스 (600) 는 통상적으로 하나 이상의 프로세서들 (604) 및 시스템 메모리 (606) 를 포함한다. 프로세서 (604) 와 시스템 메모리 (606) 간의 통신을 위해 메모리 버스 (608) 가 사용될 수도 있다.
원하는 구성에 따라, 프로세서 (604) 는 마이크로프로세서 (μP), 마이크로제어기 (μC), 디지털 신호 프로세서 (DSP), 또는 이들의 임의의 조합을 포함하지만 이들에 한정되지 않는 임의의 타입일 수도 있다. 프로세서 (604) 는 레벨 캐시 메모리 (612) 와 같은 하나 이상의 레벨들의 캐싱, 프로세서 코어 (614), 및 레지스터들 (616) 을 포함할 수도 있다. 예시의 프로세서 코어 (614) 는 산술 논리 유닛 (ALU), 부동소수점 처리 유닛 (FPU), 디지털 신호 프로세싱 코어 (DSP 코어), 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수도 있다. 예시의 메모리 제어기 (618) 는 또한, 프로세서 (604) 와 함께 사용될 수 있으며, 또는 일부 구현들에서, 메모리 제어기 (618) 는 프로세서 (604) 의 내부 부품일 수도 있다.
원하는 구성에 따르면, 시스템 메모리 (606) 는 휘발성 메모리 (예컨대, RAM), 비휘발성 메모리 (예컨대, ROM, 플래시 메모리 등) 또는 이들의 임의의 조합을 포함하지만 이들에 한정되지 않는 임의의 타입일 수도 있다. 시스템 메모리 (606) 는 운영 시스템 (620), 하나 이상의 애플리케이션들 (622), 및 프로그램 데이터 (624) 를 포함할 수도 있다. 애플리케이션 (622) 은 웨이블릿 그래뉼레이티드 공간을 생성하고, 러프 세트 평가에 기초하여 피처들을 선택하고, 리던던트 피처들을 제거하며, 선택된 피처들 및 전술된 바와 같은 임의의 다른 프로세스들, 방법들 및 기능들에 기초하여 패턴들을 분류함으로써 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석을 수행하도록 구성되는 웨이블릿 컴퓨팅 모듈 (626) 을 포함할 수도 있다. 프로그램 데이터 (624) 는 적어도 도 1 내지 도 5 와 관련되어 전술된 분석 데이터 (628)(예를 들어, 이미지 데이터 등) 및 유사한 데이터 중 하나 이상을 포함할 수도 있다. 이 데이터는 본원에 설명된 바와 같은 원격 감지 및 유사한 이미지들을 프로세싱하는데 유용할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 애플리케이션 (622) 은, 전술된 바와 같이 스위치 트래픽이 스케줄링되도록 운영 시스템 (620) 상의 프로그램 데이터 (624) 와 동작하도록 배열될 수도 있다. 이 설명된 기본 구성 (602) 은 도 6 에서 쇄선 내의 컴포넌트들로 도시된다.
컴퓨팅 디바이스 (600) 는 추가의 피처들 또는 기능, 및 기본 구성 (602) 과 임의의 요구되는 디바이스들 및 인터페이스들 간의 통신들을 용이하게 하는 추가의 인터페이스들을 가질 수도 있다. 예를 들어, 버스/인터페이스 제어기 (630) 는 저장 인터페이스 버스 (634) 를 통해 기본 구성 (602) 과 하나 이상의 데이터 저장 디바이스들 (632) 간의 통신을 용이하게 하는데 사용될 수 있다. 데이터 저장 디바이스들 (632) 은 착탈형 저장 디바이스들 (636), 비-착탈형 저장 디바이스들 (638), 또는 이들의 조합일 수도 있다. 착탈형 저장 및 비-착탈형 저장 디바이스들의 예들은, 몇 가지만 예를 들면, 플렉서블 디스크 드라이브들 및 하드디스크 드라이브들 (HDD) 과 같은 자기 디스크 디바이스들, 콤팩트디스크 (CD) 드라이브들 또는 디지털 다기능 디스크 (DVD) 드라이브들과 같은 광학 디스크 드라이브들, 솔리드 스테이트 드라이브들 (SSD) 및 테이프 드라이브들을 포함한다. 예시의 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령들, 데이터 구조들, 프로그램 모듈들, 또는 다른 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 착탈형 및 비-착탈형 매체를 포함할 수도 있다.
시스템 메모리 (606), 착탈형 저장 디바이스들 (636) 및 비-착탈형 저장 디바이스들 (638) 은 컴퓨터 저장 매체의 예들이다. 컴퓨터 저장 매체는 RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 다른 메모리 기술, CD-ROM, 디지털 다기능 디스크들 (DVD) 또는 다른 광학적 스토리지, 자기 카세트들, 자기 테이프, 자기 디스크 스토리지 또는 다른 자기 스토리지 디바이스들, 또는 원하는 정보를 저장하는데 사용될 수 있고 컴퓨팅 디바이스 (600) 에 의해 액세스될 수도 있는 임의의 다른 매체를 포함하지만 이들에 한정되지 않는다. 임의의 이러한 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨팅 디바이스 (600) 의 일부일 수도 있다.
컴퓨팅 디바이스 (600) 는 또한, 버스/인터페이스 제어기 (630) 를 통해 다양한 인터페이스 디바이스들 (예컨대, 출력 디바이스들 (642), 주변장치 인터페이스들 (644), 및 통신 인터페이스들 (646)) 로부터 기본 구성 (602) 으로의 통신을 용이하게 하기 위한 인터페이스 버스 (640) 를 포함할 수도 있다. 예시의 출력 디바이스들 (642) 은 그래픽 프로세싱 유닛 (648) 및 오디오 프로세싱 유닛 (650) 을 포함하는데, 이들은 하나 이상의 A/V 포트들 (652) 을 통해 디스플레이 또는 스피커들과 같은 다양한 외부 디바이스들과 통신하도록 구성될 수도 있다. 예시의 주변장치 인터페이스들 (644) 은 직렬 인터페이스 제어기 (654) 또는 병렬 인터페이스 제어기 (656) 를 포함하는데, 이들은 하나 이상의 I/O 포트들 (658) 을 통해 입력 디바이스들 (예컨대, 키보드, 마우스, 펜, 음성 입력 디바이스, 터치 입력 디바이스 등) 또는 다른 주변장치 디바이스들 (예컨대, 프린터, 스캐너 등) 과 같은 외부 디바이스들과 통신하도록 구성될 수도 있다. 예시의 통신 디바이스 (666) 는 네트워크 제어기 (660) 를 포함하는데, 이는 하나 이상의 통신 포트들 (664) 을 통해 네트워크 통신 링크를 거쳐 하나 이상의 다른 컴퓨팅 디바이스들 (662) 과의 통신을 용이하게 하도록 배열될 수도 있다.
네트워크 통신 링크는 통신 매체의 일례이다. 통신 매체는 통상적으로 컴퓨터 판독가능 명령들, 데이터 구조들, 프로그램 모듈들, 또는 반송파나 다른 전송 메커니즘과 같은 변조된 데이터 신호에서의 다른 데이터에 의해 구현될 수도 있으며, 임의의 정보 전달 매체를 포함할 수도 있다. "변조된 데이터 신호" 는 신호에서의 정보를 인코딩하도록 하는 방식으로 설정되거나 변경된 특성들 중 하나 이상의 특성을 갖는 신호일 수도 있다. 제한이 아니라 예시로서, 통신 매체는 유선 네트워크 또는 직접 유선 접속 (direct-wired connection) 과 같은 유선 매체, 및 어쿠스틱, 무선 주파수 (RF), 마이크로파, 적외선 (IR) 및 다른 무선 매체와 같은 무선 매체를 포함할 수도 있다. 본원에서 사용되는 바와 같은 컴퓨터 판독가능 매체라는 용어는 저장 매체 및 통신 매체 양자 모두를 포함할 수도 있다.
컴퓨팅 디바이스 (600) 는 상기 기능들 중 임의의 것을 포함하는 물리적 서버, 가상 서버, 컴퓨팅 클라우드, 또는 하이브리드 디바이스의 일부분으로서 구현될 수도 있다. 컴퓨팅 디바이스 (600) 는 또한, 랩톱 컴퓨터 및 비-랩톱 컴퓨터 구성들 양자 모두를 포함하는 개인용 컴퓨터로서 구현될 수도 있다. 더욱이, 컴퓨팅 디바이스 (600) 는 범용 또는 특수 서버의 일부로서 또는 네트워크형 시스템으로서 구현될 수도 있다.
컴퓨팅 디바이스 (800) 를 포함하는 네트워크형 시스템을 위한 네트워크들은 서버, 클라이언트, 스위치, 라우터, 모뎀, 인터넷 서비스 제공자의 임의의 토폴로지, 및 임의의 적합한 통신 매체 (예를 들어, 유선 또는 무선 통신들) 를 포함할 수도 있다. 실시형태들에 따른 시스템은 정적 또는 동적 네트워크 토폴로지를 가질 수도 있다. 네트워크들은 엔터프라이즈 네트워크 (예를 들어, LAN, WAN, 또는 WLAN) 와 같은 보안 네트워크, 무선 개방 네트워크 (예를 들어, IEEE 802.11 무선 네트워크) 와 같은 비보안 네트워크, 또는 (예를 들어, 인터넷) 과 같은 월드-와이드 네트워크를 포함할 수도 있다. 네트워크들은 또한, 함께 동작하도록 적응되는 복수의 별개의 네트워크들을 포함할 수도 있다. 이러한 네트워크들은 본원에 설명된 노드들 간의 통신을 제공하도록 구성된다. 비 제한적인 예로써, 이들 네트워크들은 음향, RF, 적외선과 같은 무선 매체 및 다른 무선 매체를 포함할 수도 있다. 또한, 네트워크들은 동일한 네트워크 또는 별개의 네트워크들의 일부분일 수도 있다.
예시의 실시형태들은 또한 방법들을 포함할 수도 있다. 이들 방법들은 본원에 설명된 구조들을 포함하여, 임의의 수의 방식들로 구현될 수 있다. 하나의 그러한 방식은 본 개시물에 설명된 유형의 디바이스들의 머신 동작들에 의한 것이다. 다른 선택적 방식은, 다른 동작들이 머신에 의해 수행되는 동안 동작들 중 일부를 수행하는 하나 이상의 인간 오퍼레이터들과 관련하여 수행될 방법들의 개별의 동작들 중 하나 이상에 대한 것이다. 이들 인간 오퍼레이터들은 서로 콜리케이팅 (collocate) 될 필요가 없고, 각각은 프로그램의 일부를 수행하는 머신 만을 이용할 수 있다. 다른 예들에서, 인간 상호작용은 예컨대 머신이 자동화되는 미리 선택된 기준에 의해 자동화될 수 있다.
도 7 은 본원에 설명된 적어도 일부 실시형태들에 따라 제어기 디바이스 (710) 에 의해 수행될 수도 있는 다중스펙트럼 이미지들의 러프 웨이블릿 그래뉼러 공간 기반 분류에 대한 방법 예를 나타내는 흐름도이다. 제어기 디바이스 (710) 는, 예를 들어 도 6 의 컴퓨팅 디바이스 (600) 일 수도 있다. 블록들 722 내지 726 에서 설명된 동작들은 컴퓨팅 디바이스 (600) 의 드라이브들 (640) 과 같은 컴퓨터 판독가능 매체 (720) 에 컴퓨터 실행 가능 명령들로서 저장될 수도 있다.
다중스펙트럼 이미지들의 러프 웨이블릿 그래뉼러 공간 기반 분류의 프로세스는 동작 722, "웨이블릿 기반 그래뉼들 생성" 으로 시작할 수도 있다. 동작 722 에서, 다중스펙트럼 이미지의 입력 패턴 벡터는 웨이블릿 도메인에서 시프트 불변 그래뉼들을 사용하는 SI-DWT 를 통해 트랜스포밍될 수도 있다. 구현된 분해 레벨(들)의 수에 기초하여, 입력 피처 공간들 각각은 시간-주파수 평면에서 웨이블릿 그래뉼들을 생성하는 동일한 영역의 주파수 평면들의 대응하는 넘버에 의해 표현될 수도 있다.
동작 722 다음에 동작 724, "이웃 러프 세트를 사용하여 피처들을 선택" 이 이어질 수도 있다. 동작 724 에서, 러프 세트 이론 및 퀵리덕트 알고리즘은 피처들을 선택하도록 이용될 수도 있다. 피처 세트들의 넘버가 기준을 만족한다는 것을 발견할 수도 있기 때문에, NRS 는 이웃 그래뉼들로부터 로컬/컨텍스트 정보를 추가로 분석하는 그래뉼레이티드 피처들의 서브세트의 선택에서 이용될 수도 있다.
동작 724 다음에, 동작 726 "선택된 피처들에 기초하여 분류" 에서, 분류기는 동작 724 에서 선택된 피처들에 기초하여 입력 패턴을 카테고리화하는데 사용될 수도 있다. 분류기는 k-NN 분류기 (k=1, 3, 또는 5), 최대 가능성 (ML) 분류기, 다중계층 퍼셉트론 (MLP), 또는 유사한 분류기들을 포함할 수도 있다.
전술된 프로세스에 포함된 동작들은 예시의 목적을 위한 것이다. 다중스펙트럼 이미지들의 러프 웨이블릿 그래뉼러 공간 기반 분류는 더 적은 또는 추가의 동작들을 갖는 유사한 프로세스들에 의해 구현될 수도 있다. 일부 예들에서, 동작들은 상이한 순서로 수행될 수도 있다. 일부 다른 예들에서, 각종 동작들은 제거될 수도 있다. 또 다른 예들에서, 각종 동작들은 추가의 동작들로 분할되고, 또는 더 적은 동작들로 함께 결합될 수도 있다.
도 8 은 본원에 설명된 적어도 일부 실시형태들에 따라 구성된 예시의 컴퓨터 프로그램 제품의 블록도를 나타낸다. 일부 예들에서, 도 8 에 도시된 바와 같이, 컴퓨터 프로그래 제품 (800) 은, 예를 들어 프로세서에 의해 실행되는 경우 도 6 에 대하여 전술된 기능을 제공할 수도 있는 머신 판독가능 명령들 (804) 을 포함할 수도 있는 신호 베어링 매체 (802) 를 포함할 수도 있다. 따라서, 예를 들어 컴퓨팅 디바이스 (600) 를 참조하면, 스케줄링 모듈 (626) 은 본원에 설명된 바와 같이 입력 큐잉된 스위치들에 대한 차동 프레임 기반 스케줄링과 연관된 액션들을 수행하도록 매체 (802) 에 의해 프로세서 (604) 로 전달된 명령들 (804) 에 응답하여 도 8 에 도시된 태스크들 중 하나 이상을 착수할 수도 있다. 이들 명령들 중 일부는 웨이블릿 그래뉼레이션, 이웃 러프 세트 기반 피처 선택, 및 선택된 피처들에 기초한 분류와 연관될 수도 있다.
일부 구현들에서, 도 8 에 도시된 신호 베어링 매체 (802) 는 비제한적으로, 하드 디스크 드라이브, 콤팩트 디스크 (CD), 디지털 다기능 디스크 (DVD), 디지털 테이프, 메모리 등과 같은 컴퓨터 판독가능 매체 (806) 를 망라할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 신호 베어링 매체 (802) 는 비제한적으로, 메모리, R/W (read/write) CD, R/W DVD 등과 같은 레코딩가능 매체 (808) 를 망라할 수도 있다. 일부 구현들에서, 신호 베어링 매체 (802) 는 비제한적으로 디지털 및/또는 아날로그 통신 매체 (예를 들어, 광섬유 케이블, 도파관, 유선 통신 링크, 무선 통신 링크 등) 와 같은 통신 매체 (810) 를 망라할 수도 있다. 따라서, 예를 들어 프로그램 제품 (800) 은 RF 신호 베어링 매체에 의해 프로세서 (810) 의 하나 이상의 모듈들로 전달될 수도 있는데, 여기서 신호 베어링 매체 (802) 는 무선 통신 매체 (810) (예를 들어, IEEE 802.11 표준을 따르는 무선 통신 매체) 에 의해 전달된다.
본 개시물은 시공간 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석을 수행하는 방법을 나타낸다. 이 방법은 다중스펙트럼 이미지와 연관된 피처들의 웨이블릿 그래뉼레이티드 공간을 생성, 러프 세트 평가에 기초하여 피처들을 선택, 리던던트 피처들을 제거, 및/또는 선택된 피처들에 기초하여 패턴들을 분류를 포함한다.
일부 예들에 따르면, 방법은 또한 스펙트럼 대역 값들을 피처들로서 사용하는 단계 또는 웨이블릿 도메인에서 시프트 불변 그래뉼들을 포뮬레이팅함으로써 웨이블릿 그래뉼레이티드 공간을 생성하는 단계를 포함할 수도 있다. 더욱이, 방법은 다중스펙트럼 이미지의 입력 패턴 벡터의 웨이블릿 그래뉼에 대한 피처 값들을 특징화하는 시프트 불변 이산 웨이블릿 트랜스폼 (SI-DWT) 을 통해 시프트 불변 그래뉼들을 포뮬레이팅하는 단계를 더 포함할 수도 있다. SI-DWT 는 제 2 분해 후에 정지될 수도 있다.
다른 예들에 따르면, 웨이블릿 그래뉼레이티드 공간은 1-레벨 DWT 분해에 대해 n-차원 피처 공간에서 4n 개의 그래뉼들을 또는 2-레벨 DWT 분해에 대해 n-차원 피처 공간에서 7n 개의 그래뉼들을 구성할 수도 있다. 방법은 또한, 피처 공간의 웨이블릿 그래뉼레이션을 생성하기 위한 그래뉼들을 특징짓기 위해 웨이블릿 베이스 및 분해 레벨들을 선택하는 단계를 포함할 수도 있다. 이원-직교 웨이블릿 베이스들이 이용될 수도 있고, 러프 세트 평가에 기초하여 선택된 피처들은 이웃 그래뉼들로부터 로컬 및/또는 컨텍스트 정보를 추가로 분석하는 그래뉼레이티드 피처들의 서브세트의 선택에서 이웃 러프 세트들 (NRS) 을 이용하는 것을 포함한다.
추가의 예들에 따르면, 그래뉼레이티드 피처들의 서브세트는 피처들의 중요성에 기초하여 평가될 수도 있다. 포워드 그리드 검색 알고리즘이 피처 선택을 위해 이용될 수도 있다. 더욱이, 패턴들은, NRS 에서 사용된 거리들에 대한 임계를 결정함으로써 선택된 피처들에 기초하여 분류될 수도 있고, 이 임계 이상에서는 분류 성능이 실질적으로 떨어진다. 또한, k-최근접 이웃 분류기, 최대 가능성 분류기, 또는 다중계층 퍼셉트론 분류기가 선택된 피처들에 기초하여 패턴들을 분류하는데 사용될 수도 있다. k-최근접 이웃 분류기의 경우에서, k-값은 1, 3 또는 5 일 수도 있다. 또한, 다중스펙트럼 이미지는 원격 감지 이미지일 수도 있다.
본 개시물은 또한, 시공간 패턴들의 분석에 기초하여 러프 웨이블릿을 수행하기 위한 장치를 나타낸다. 장치는 다중스펙트럼 이미지의 입력 패턴 벡터와 연관된 명령들 및 데이터를 저장하도록 구성된 메모리 및 메모리에 커플링된 프로세서를 포함할 수도 있고, 여기서 프로세서는 다중스펙트럼 이미지와 연관된 피처들의 웨이블릿 그래뉼레이티드 공간을 생성하고, 러프 세트 평가에 기초하여 피처들을 선택하고, 리던던트 피처들을 제거하며/하거나 선택된 피처들에 기초하여 패턴들을 분류하도록 구성된다.
일부 예들에 따르면, 다중스펙트럼 원격 감지 이미지의 랜드 커버 분류에 대한 모델을 생성하기 위해 러프 웨이블릿 기반 분석이 수행될 수도 있다. 러프 웨이블릿 기반 분석은 또한, 텍스처 검출 또는 이미지 인덱싱 중 하나에 대해 수행될 수도 있다. 웨이블릿 그래뉼레이티드 공간은 웨이블릿 도메인에서 시프트 불변 그래뉼들을 포뮬레이팅함으로써 생성될 수도 있다. 또한, 시프트 불변 그래뉼들은 다중스펙트럼 이미지의 입력 패턴 벡터의 웨이블릿 그래뉼에 대한 피처 값들을 특징짓는 시프트 불변 이산 웨이블릿 트랜스폼 (SI-DWT) 을 통해 포뮬레이팅될 수도 있다. 프로세서는 또한, 제 2 분해 후에 SI-DWT 를 종료할 수도 있다. 이 방법을 이용함으로써, 웨이블릿 그래뉼레이티드 공간은 1-레벨 DWT 분해에 대해 n-차원 피처 공간에서 4n 개의 그래뉼들을 또는 2-레벨 DWT 분해에 대해 n-차원 피처 공간에서 7n 개의 그래뉼들을 구성할 수도 있다.
다른 예들에 따르면, 프로세서는 피처 공간의 웨이블릿 그래뉼을 생성하기 위한 그래뉼들을 특징짓도록 웨이블릿 베이스들 및 분해 레벨들을 선택하고, 이원-직교 웨이블릿 베이스들을 이용할 수도 있다. 프로세서는 또한, 이웃 그래뉼들로부터 로컬 및/또는 컨텍스트 정보를 추가로 분석하는 그래뉼레이티드 피처들의 서브세트의 선택에서 이웃 러프 세트들 (NRS) 을 이용할 수도 있다. 프로세서는 피처들의 중요성에 기초하여 그래뉼레이티드 피처들의 서브세트를 평가하고 스펙트럼 대역 값들을 피처들로서 사용할 수도 있다.
추가의 예들에 따르면, 프로세서는, 피처 선택을 위해 포워드 그리드 검색 알고리즘을 이용하고 NRS 에 사용된 거리들에 대한 임계를 결정할 수도 있는데, 이 임계 이상에서는 분류 성능이 실질적으로 떨어진다. 프로세서는 k-최근접 이웃 분류기, 최대 가능성 분류기, 또는 다중계층 퍼셉트론 분류기를 이용하여 선택된 피처들에 기초하여 패턴들을 분류할 수도 있는데, 여기서 k-최근접 이웃 분류기의 경우 k 는 1, 3 또는 5 의 값일 수도 있다.
본 개시물은 또한, 시공간 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석을 수행하기 위한 명령들이 저장되는 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 제공한다. 명령들은 다중스펙트럼 이미지와 연관된 피처들의 웨이블릿 그래뉼레이티드 공간을 생성, 러프 세트 평가에 기초하여 피처들을 선택, 리던던트 피처들을 제거, 및/또는 선택된 피처들에 기초하여 패턴들을 선택하는 것을 포함할 수도 있고, 여기서 스펙트럼 대역 값들이 피처들로서 사용될 수도 있다.
시스템의 양태들의 하드웨어 구현과 소프트웨어 구현 간에 약간의 차이가 있다; 하드웨어 또는 소프트웨어의 사용은 일반적으로 비용 대 효율성 트레이드오프를 나타내는 디자인 선택이다 (항상 그러한 것은 아니지만, 소정 문맥에서 하드웨어와 소프트웨어 간의 선택은 중요해질 수도 있다). 본원에 설명된 프로세스들 및/또는 시스템들 및/또는 다른 기술들이 영향을 받을 수 있는 각종 비히클들이 존재하고 (예를 들어, 하드웨어, 소프트웨어, 및/또는 펌웨어), 바람직한 비히클은 프로세스들 및/또는 시스템들 및/또는 다른 기술들이 전개되는 맥락에서 변할 것이다. 예를 들어, 시행자가, 속도 및 정확도가 가장 중요하다고 결정하면, 시행자는 주로 하드웨어 및/또는 펌웨어 비히클을 선택할 수도 있다; 플렉서빌리티가 가장 중요하면, 시행자는 주로 소프트웨어 구현을 선택할 수도 있다; 또는 다시 한번 대안으로, 시행자는 하드웨어, 소프트웨어, 및/또는 펌웨어의 일부 조합을 선택할 수도 있다.
상기 상세한 설명은 블록도, 플로우차트, 및/또는 예들의 사용을 통해 디바이스들 및/또는 프로세스들의 각종 실시형태들을 설명하였다. 이러한 블록도, 플로우차트, 및/또는 예들이 하나 이상의 기능들 및/또는 동작들을 포함하는 한, 이러한 블록도, 플로우차트, 또는 예들 내에서 각각의 기능 및/또는 동작이 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 가상으로 이들의 임의의 조합에 의해 개별적으로 그리고/또는 집합적으로 구현될 수도 있음을 당업자들은 이해할 것이다. 일 실시형태에서, 본원에 설명된 주제의 여러 부분들은 주문형 집적 회로 (ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이 (FPGA), 디지털 신호 프로세서 (DSP), 또는 다른 집적된 포맷들을 통해 구현될 수도 있다. 그러나, 당업자는, 본원에 개시된 실시형태들의 일부 양태들이, 전체로 또는 부분적으로, 하나 이상의 컴퓨터들 상에서 실행되는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램으로서 (예를 들어, 하나 이상의 컴퓨터 시스템 상에서 실행되는 하나 이상의 프로그램들로서), 하나 이상의 프로세서들 상에서 실행되는 하나 이상의 프로그램들로서 (예를 들어, 하나 이상의 마이크로프로세서들 상에서 실행되는 하나 이상의 프로그램들로서), 펌웨어로서, 또는 가상으로 이들의 임의의 조합으로서, 집적 회로에서 동등하게 구현될 수도 있고, 소프트웨어 및/또는 펌웨어에 대한 코드를 기입하고/하거나 회로를 설계하는 것이 본 개시물을 고려하여 당업자에게 잘 알려져 있다는 것을 인지할 것이다.
본 개시물은 본 출원에 설명된 특정 실시형태들의 관점에 한정되는 것이 아니며, 각종 양태들의 예시로서 의도된다. 본 개시물의 사상 및 범위를 벗어남 없이 많은 변경들 및 변형들이 이루어질 수 있으며, 당업자에게 명백할 것이다. 본원에 열거된 것들에 추가하여, 본 개시물의 범위 내의 기능적으로 등가의 방법들 및 장치들은 상기 설명들로부터 당업자에게 명백해질 것이다. 이러한 변경들 및 변형들은 첨부된 청구범위의 범위 내에 있도록 의도된다. 본 개시물은 첨부된 청구항들의 관점에 의해서만 한정되는 것이 아니고, 첨부된 청구항들에 대한 등가물들의 전체 범위와 함께 그러한 청구항들에 권리가 있다. 본 개시물은 특정 방법들, 시약들, 화합물들 조성 또는 생물학적 시스템들에 한정되지 않으며, 이들은 물론 변할 수 있는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본원에 사용된 전문 용어들은 특정 실시형태들 만을 설명하기 위한 목적이며, 한정하는 것으로 의도되지 않는다.
또한, 당업자는, 본원에 설명된 주제의 메커니즘들이 다양한 형태들로 프로그램 제품으로서 분포될 수 있고 본원에 설명된 주제의 예시적인 실시형태가 실제로 분포를 수행하기 위해 사용된 신호 베어링 매체의 특정 유형에 관계없이 적용할 수 있음을 인식할 것이다. 신호 베어링 매체의 예들로는, 비 제한적으로 다음을 포함한다: 플로피 디스크, 하드 디스크 드라이브, 콤팩트 디스크 (CD), 디지털 다기능 디스크 (DVD), 디지털 테이프, 컴퓨터 메모리 등과 같은 레코딩가능 유형 매체; 및 디지털 및/또는 아날로그 통신 매체 (예를 들어, 광섬유 케이블, 도파관, 유선 통신 링크, 무선 통신 링크 등) 와 같은 송신 유형 매체.
당업자는, 본원에 설명된 방식으로 디바이스들 및/또는 프로세스들을 설명하고 그 후 그러한 설명된 디바이스들 및/또는 프로세스들을 데이터 프로세싱 시스템들로 통합하기 위해 엔지니어링 실행들을 사용하는 것이 당업계에서 일반적임을 인지한다. 즉, 본원에 설명된 디바이스들 및/또는 프로세스들의 적어도 일부는 타당한 양의 실험을 통해 데이터 프로세싱 시스템들 안으로 통합될 수도 있다. 당업자는, 통상의 데이터 프로세싱 시스템이 일반적으로 시스템 유닛 하우징, 비디오 디스플레이 디바이스, 휘발성 및 비휘발성 메모리와 같은 메모리, 마이크로프로세서 및 디지털 신호 프로세서들과 같은 프로세서들, 운영 시스템, 드라이버들, 그래픽 사용자 인터페이스들과 같은 계산 엔티티들, 및 애플리케이션 프로그램들, 터치 패드 또는 스크린과 같은 하나 이상의 상호작용 디바이스들, 및/또는 피드백 루프 및 제어 모듈 (예를 들어, 피처 선택 파라미터들을 조정함) 을 포함하는 제어 시스템들 중 하나 이상을 포함한다는 것을 인지한다.
통상의 데이터 프로세싱 시스템은 임의의 적합한 상용 가능한 컴포넌트들, 예컨대 데이터 컴퓨팅/통신 및/또는 네트워크 컴퓨팅/통신 시스템들에서 통상적으로 발견되는 것들을 이용하여 구현될 수도 있다. 본원에 설명된 주제는 가끔, 상이한 다른 컴포넌트들 내에 포함되거나 이들과 접속된 상이한 컴포넌트들을 예시한다. 이러한 도시된 아키텍처들은 단지 예시적이며, 사실 동일한 기능을 달성하는 많은 다른 아키텍처들이 구현될 수도 있는 것으로 이해된다. 개념적 의미에서, 동일한 기능을 달성하기 위한 컴포넌트들의 임의의 어레인지먼트는 원하는 기능이 달성되도록 효과적으로 "연관"된다. 따라서, 특정 기능을 달성하기 위해 조합된 본원의 임의의 2 개의 컴포넌트들은, 아키텍처들 또는 매개 컴포넌트들에 관계없이 원하는 기능이 달성되도록 서로 "연관되는" 것으로서 보여질 수도 있다. 비슷하게, 이렇게 연관된 임의의 2 개의 컴포넌트들은 또한, 원하는 기능을 달성하도록 서로에게 "동작 가능하게 접속" 되거나 "동작 가능하게 커플링" 된 것으로 보여질 수도 있고, 그렇게 연관될 수 있는 임의의 2 개의 컴포넌트들은 또한 원하는 기능을 달성하도록 서로에게 "동작 가능하게 커플링가능한" 것으로서 보여질 수도 있다. 동작 가능하게 커플링가능한 특정 예들은, 물리적으로 접속 가능한 및/또는 물리적으로 상호작용하는 컴포넌트들 및/또는 무선으로 상호작용 가능한 및/또는 무선으로 상호작용하는 컴포넌트들 및/또는 논리적으로 상호작용하는 및/또는 논리적으로 상호작용 가능한 컴포넌트들을 포함하지만, 이에 한정되지는 않는다.
본원에서 실질적으로 임의의 복수 용어 및/또는 단수 용어의 사용에 대해서, 당업자는 문맥 및/또는 애플리케이션에 적합하도록 복수에서 단수로 및/또는 단수에서 복수로 해석할 수도 있다. 다양한 단수/복수의 치환은 간결함을 위해 본원에서 명백히 전개될 수도 있다.
일반적으로, 본원에 그리고 특히 첨부된 청구항 (예를 들어, 첨부된 청구항의 본문) 에서 사용되는 용어는 일반적으로 "개방적인" 용어들 (예를 들어, "포함하는" 이라는 용어는 "포함하지만 한정되지 않는" 으로 해석되어야 하고, "갖는" 이라는 용어는 "적어도 갖는" 으로 해석되어야 하고, "포함한다" 라는 용어는 "포함하지만 한정되지 않는다" 로 해석되어야 한다) 로서 의도된다는 것이 당업자에 의해 이해될 것이다. 또한, 도입된 청구항 기재의 특정한 수가 의도되는 경우, 이러한 의도는 청구항에 명시적으로 기재될 것이며, 이러한 기재의 부재 시에 그러한 의도가 없다는 것이 당업자에 의해 이해될 것이다. 예를 들어, 이해를 돕기 위하여, 다음의 첨부된 청구항은 청구항 기재를 도입하기 위한 "적어도 하나" 및 "하나 이상" 의 서두 어구의 사용을 포함할 수도 있다. 그러나, 이러한 어구의 사용은, 동일 청구항이 서두 어구 "하나 이상" 또는 "적어도 하나" 및 "a" 또는 "an" 과 같은 부정관사 (예를 들어, "a" 및/또는 "an" 은 "적어도 하나" 또는 "하나 이상" 을 의미하도록 해석되어야 한다) 를 포함할 때에도, 부정관사 "a" 또는 "an" 에 의한 청구항 기재의 도입이 이렇게 도입된 청구항 기재를 포함하는 임의의 특정 청구항을 하나의 이러한 기재만을 포함하는 실시형태들로 한정한다는 것을 내포하는 것으로 해석되어서는 안 되며, 청구항 기재를 도입하는데 사용되는 정관사의 사용에 대해서도 동일하게 유효하다. 또한, 도입되는 청구항 기재의 구체적 수가 명시적으로 기재되는 경우에도, 당업자는 이러한 기재가 적어도 기재된 수 (예를 들어, 다른 수식어 없이, "2 개의 기재" 에 대한 그대로의 기재는, 적어도 2 개의 기재들 또는 2 개 이상의 기재들을 의미한다) 를 의미하는 것으로 해석되어야 한다는 것을 인식할 것이다.
또한, "A, B 또는 C 중 적어도 하나 등" 과 유사한 관례가 사용되는 경우에서, 일반적으로 이러한 구성은 당업자가 그 관례를 이해할 것이라는 의미로 의도된다 (예를 들어, "A, B 및 C 중 적어도 하나를 갖는 시스템" 은 A 만을, B 만을, C 만을, A 및 B 를 함께, A 및 C 를 함께, B 및 C 를 함께, 및/또는 A, B 및 C 를 함께 등을 갖는 시스템을 포함하지만 이에 한정되지 않을 것이다). "A, B 또는 C 중 적어도 하나 등" 과 유사한 관례가 사용되는 경우에서, 일반적으로 이러한 구성은 당업자가 그 관례를 이해할 것이라는 의미로 의도된다 (예를 들어, "A, B 또는 C 중 적어도 하나를 갖는 시스템" 은 A 만을, B 만을, C 만을, A 및 B 를 함께, A 및 C 를 함께, B 및 C 를 함께, 및/또는 A, B 및 C 를 함께 등을 갖는 시스템을 포함하지만 이에 한정되지 않을 것이다). 또한, 상세한 설명, 청구범위 또는 도면에서, 2 개 이상의 택일적 용어를 나타내는 가상적으로 임의의 이접 단어 및/또는 어구가 용어들 중 하나, 용어들 중 어느 한쪽 또는 양 용어 모두를 포함할 가능성들을 고려하도록 이해되어야 한다는 것이 당업자에 의해 이해될 것이다. 예를 들어, 어구 "A 또는 B" 는 "A" 또는 "B" 또는 "A 및 B" 의 가능성을 포함하도록 이해될 것이다.
또한, 본 명세서의 특징들 또는 양태들이 마커쉬 (Markush) 군들에 의해 기술되는 경우에, 당업자는 본 개시물이 또한 이에 따라 마커쉬 군의 임의의 개별 요소 또는 요소들의 하위군에 의해 기술됨을 인식할 것이다.
당업자에 의해 이해되는 바와 같이, 임의의 그리고 모든 목적을 위해, 특히 서면 기재를 제공하는 관점에서, 본원에 개시된 모든 범위는 또한 임의의 그리고 모든 가능한 하위범위 (subrange) 및 그 하위범위들의 조합을 포괄한다. 임의의 열거된 범위는 충분히 기술하고 동일 범위가 적어도 2 등분, 3 등분, 4 등분, 5 등분, 10 등분 등으로 분할되게 하는 것으로서 용이하게 인식될 수 있다. 비한정적 예로서, 본원에서 논의된 각각의 범위는 용이하게 하위 3 분의 1, 중위 3 분의 1 및 상위 3 분의 1 등으로 분할될 수도 있다. 또한, 당업자에 의해 이해되는 바와 같이, "까지", "적어도", "보다 큰", "미만" 등과 같은 모든 용어는 인용된 수를 포함하고 계속해서 상술한 바와 같은 하위범위들로 분할될 수도 있는 범위를 언급한다. 마지막으로, 당업자에 의해 이해되는 바와 같이, 범위는 각각의 개별 요소를 포함한다. 따라서, 예를 들어, 1 내지 3 개의 셀들을 갖는 군은 1 개의 셀, 2 개의 셀 또는 3 개의 셀을 갖는 군들을 지칭한다. 유사하게, 1 내지 5 개의 셀들을 갖는 군은 1 개의 셀, 2 개의 셀, 3 개의 셀, 4 개의 셀 또는 5 개의 셀을 갖는 군들 등을 지칭한다.
본원에 다양한 양태들 및 실시형태들이 개시되었으나, 당업자들에게는 다른 양태들 및 실시형태들이 명백할 것이다. 본 명세서에 개시된 다양한 양태들 및 실시형태들은 설명을 위한 것이고 한정적으로 의도되지 않으며, 진정한 범위 및 사상이 다음의 청구범위에 의해 나타난다.

Claims (49)

  1. 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 (rough-wavelet) 기반 분석을 수행하는 방법으로서,
    다중스펙트럼 이미지와 연관된 피처들의 웨이블릿 그래뉼레이티드 (granulated) 공간을 생성하는 단계;
    러프 세트 평가에 기초하여 피처들을 선택하는 단계;
    리던던트 피처들을 제거하는 단계; 및
    상기 선택된 피처들에 기초하여 패턴들을 분류하는 단계를 포함하는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석 수행 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    스펙트럼 대역 값들을 피처들로서 사용하는 단계를 더 포함하는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석 수행 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    웨이블릿 도메인에서 시프트 불변 그래뉼 (granule) 들을 포뮬레이팅함으로써 상기 웨이블릿 그래뉼레이티드 공간을 생성하는 단계를 더 포함하는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석 수행 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 다중스펙트럼 이미지의 입력 패턴 벡터의 웨이블릿 그래뉼레이션 (granulation) 을 위한 피처 값들을 특징짓는 시프트 불변 이산 웨이블릿 트랜스폼 (shift-invariant discrete wavelet transform; SI-DWT) 을 통해 상기 시프트 불변 그래뉼들을 포뮬레이팅하는 단계를 더 포함하는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석 수행 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    제 2 분해 후에 상기 SI-DWT 를 종료하는 단계를 더 포함하는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석 수행 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 웨이블릿 그래뉼레이티드 공간은 1 레벨 DWT 분해에 대해 n 차원 피처 공간에서 4n 개의 그래뉼들을 구성하는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석 수행 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 웨이블릿 그래뉼레이티드 공간은 2 레벨 DWT 분해에 대해 n 차원 피처 공간에서 7n 개의 그래뉼들을 구성하는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석 수행 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    피처 공간의 웨이블릿 그래뉼레이션을 생성하기 위한 그래뉼들을 특징짓도록 웨이블릿 베이스들 및 분해 레벨들을 선택하는 단계를 더 포함하는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석 수행 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    이원-직교 (bi-orthogonal) 웨이블릿 베이스들을 이용하는 단계를 더 포함하는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석 수행 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    러프 세트 평가에 기초하여 피처들을 선택하는 단계는, 이웃 그래뉼들로부터의 로컬 및/또는 컨텍스트 (contextual) 정보 중 적어도 하나를 추가로 분석하는 그래뉼레이티드 피처들의 서브세트의 선택에서 이웃 러프 세트들 (neighborhood rough sets; NRS) 을 이용하는 단계를 포함하는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석 수행 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 피처들의 중요성에 기초하여 그래뉼레이티드 피처들의 상기 서브세트를 평가하는 단계를 더 포함하는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석 수행 방법.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 피처 선택을 위해 포워드 그리드 검색 알고리즘을 이용하는 단계를 더 포함하는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석 수행 방법.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 선택된 피처들에 기초하여 상기 패턴들을 분류하는 단계는 NRS 에서 사용된 거리들에 대한 임계를 결정하는 단계를 포함하고, 상기 임계 이상에서는 분류 성능이 실질적으로 떨어지는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석 수행 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 선택된 피처들에 기초하여 상기 패턴들을 분류하기 위해 k-최근접 이웃들 분류기, 최대 가능성 분류기, 또는 다중계층 퍼셉트론 분류기 중 하나를 이용하는 단계를 더 포함하는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석 수행 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 k-최근접 이웃들 분류기는 k=1, k=3, 또는 k=5 중 하나를 사용하는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석 수행 방법.
  16. 제 1 항에 있어서,
    상기 다중스펙트럼 이미지는 원격 감지 이미지인, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석 수행 방법.
  17. 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 (rough-wavelet) 기반 분석을 수행하기 위한 장치로서,
    다중스펙트럼 이미지의 입력 패턴 벡터와 연관된 명령들 및 데이터를 저장하도록 구성된 메모리; 및
    상기 메모리에 커플링된 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 명령들을 실행하도록 구성되고, 상기 명령들은 실행 될 때, 상기 프로세서가,
    상기 다중스펙트럼 이미지와 연관된 피처들의 웨이블릿 그래뉼레이티드 공간을 생성하고;
    러프 세트 평가에 기초하여 피처들을 선택하고;
    리던던트 피처들을 제거하며;
    상기 선택된 피처들에 기초하여 패턴들을 분류하도록 구성하는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석을 수행하기 위한 장치.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 러프 웨이블릿 기반 분석은 다중스펙트럼 원격 감지 이미지의 랜드 커버 분류를 위한 모델을 생성하도록 수행되는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석을 수행하기 위한 장치.
  19. 제 17 항에 있어서,
    상기 러프 웨이블릿 기반 분석은 텍스처 검출 또는 이미지 인덱싱 중 하나를 위해 수행되는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석을 수행하기 위한 장치.
  20. 제 17 항에 있어서,
    상기 웨이블릿 그래뉼레이티드 공간은 웨이블릿 도메인에서 시프트 불변 그래뉼들을 포뮬레이팅함으로써 생성되는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석을 수행하기 위한 장치.
  21. 제 20 항에 있어서,
    상기 시프트 불변 그래뉼들은, 다중스펙트럼 이미지의 입력 패턴 벡터의 웨이블릿 그래뉼레이션을 위한 피처 값들을 특징짓는 시프트 불변 이산 웨이블릿 트랜스폼 (shift-invariant discrete wavelet transform; SI-DWT) 을 통해 포뮬레이팅되는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석을 수행하기 위한 장치.
  22. 제 21 항에 있어서,
    상기 프로세서는 또한, 제 2 분해 후에 상기 SI-DWT 를 종료하도록 구성되는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석을 수행하기 위한 장치.
  23. 제 17 항에 있어서,
    상기 웨이블릿 그래뉼레이티드 공간은 1 레벨 DWT 분해에 대해 n 차원 피처 공간에서 4n 개의 그래뉼들을 구성하는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석을 수행하기 위한 장치.
  24. 제 17 항에 있어서,
    상기 웨이블릿 그래뉼레이티드 공간은 2 레벨 DWT 분해에 대해 n 차원 피처 공간에서 7n 개의 그래뉼들을 구성하는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석을 수행하기 위한 장치.
  25. 제 17 항에 있어서,
    상기 프로세서는 또한, 피처 공간의 웨이블릿 그래뉼레이션을 생성하기 위한 그래뉼들을 특징짓도록 웨이블릿 베이스들 및 분해 레벨들을 선택하도록 구성되는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석을 수행하기 위한 장치.
  26. 제 25 항에 있어서,
    상기 프로세서는 또한, 이원-직교 웨이블릿 베이스들을 이용하도록 구성되는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석을 수행하기 위한 장치.
  27. 제 17 항에 있어서,
    상기 프로세서는 또한, 이웃 그래뉼들로부터의 로컬 및/또는 컨텍스트 정보 중 적어도 하나를 추가로 분석하는 그래뉼레이티드 피처들의 서브세트의 선택에서 이웃 러프 세트들 (neighborhood rough sets; NRS) 을 이용하도록 구성되는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석을 수행하기 위한 장치.
  28. 제 27 항에 있어서,
    상기 프로세서는 또한, 상기 피처들의 중요성에 기초하여 그래뉼레이티드 피처들의 상기 서브세트를 평가하도록 구성되는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석을 수행하기 위한 장치.
  29. 제 27 항에 있어서,
    상기 프로세서는 또한, 스펙트럼 대역 값들을 피처들로서 사용하도록 구성되는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석을 수행하기 위한 장치.
  30. 제 27 항에 있어서,
    상기 프로세서는 또한, 상기 피처 선택을 위해 포워드 그리드 검색 알고리즘을 이용하도록 구성되는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석을 수행하기 위한 장치.
  31. 제 27 항에 있어서,
    상기 프로세서는 또한, NRS 에서 사용된 거리들에 대한 임계를 결정하도록 구성되고, 상기 임계 이상에서는 분류 성능이 실질적으로 떨어지는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석을 수행하기 위한 장치.
  32. 제 31 항에 있어서,
    상기 프로세서는 또한, 상기 선택된 피처들에 기초하여 상기 패턴들을 분류하기 위해 k-최근접 이웃들 분류기, 최대 가능성 분류기, 또는 다중계층 퍼셉트론 분류기 중 하나를 이용하도록 구성되는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석을 수행하기 위한 장치.
  33. 제 32 항에 있어서,
    상기 k-최근접 이웃들 분류기는 k=1, k=3, 또는 k=5 중 하나를 사용하는, 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 기반 분석을 수행하기 위한 장치.
  34. 시공간적 패턴들의 러프 웨이블릿 (rough-wavelet) 기반 분석을 수행하기 위한 명령들이 저장된 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서,
    상기 명령들은,
    다중스펙트럼 이미지와 연관된 피처들의 웨이블릿 그래뉼레이티드 공간을 생성하는 것;
    러프 세트 평가에 기초하여 피처들을 선택하는 것;
    리던던트 피처들을 제거하는 것; 및
    상기 선택된 피처들에 기초하여 패턴들을 분류하는 것을 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  35. 제 34 항에 있어서,
    상기 웨이블릿 그래뉼레이티드 공간은 웨이블릿 도메인에서 시프트 불변 그래뉼들을 포뮬레이팅함으로써 생성되는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  36. 제 35 항에 있어서,
    상기 시프트 불변 그래뉼들은 상기 다중스펙트럼 이미지의 입력 패턴 벡터의 웨이블릿 그래뉼레이션을 위한 피처 값들을 특징짓는 시프트 불변 이산 웨이블릿 트랜스폼 (shift-invariant discrete wavelet transform; SI-DWT) 을 통해 포뮬레이팅되는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  37. 제 36 항에 있어서,
    상기 명령들은,
    제 2 분해 후에 상기 SI-DWT 를 종료하는 것을 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  38. 제 34 항에 있어서,
    상기 다중스펙트럼 이미지는 원격 감지 이미지인, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  39. 제 34 항에 있어서,
    상기 웨이블릿 그래뉼레이티드 공간은 1 레벨 DWT 분해에 대해 n 차원 피처 공간에서 4n 개의 그래뉼들을 구성하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  40. 제 34 항에 있어서,
    상기 웨이블릿 그래뉼레이티드 공간은 2 레벨 DWT 분해에 대해 n 차원 피처 공간에서 7n 개의 그래뉼들을 구성하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  41. 제 34 항에 있어서,
    상기 명령들은,
    피처 공간의 웨이블릿 그래뉼레이션을 생성하기 위한 그래뉼들을 특징짓도록 웨이블릿 베이스들 및 분해 레벨들을 선택하는 것을 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  42. 제 41 항에 있어서,
    상기 명령들은,
    이원-직교 웨이블릿 베이스들을 이용하는 것을 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  43. 제 34 항에 있어서,
    상기 러프 세트 평가에 기초하여 피처들을 선택하는 것은, 이웃 그래뉼들로부터의 로컬 및/또는 컨텍스트 정보 중 적어도 하나를 추가로 분석하는 그래뉼레이티드 피처들의 서브세트의 선택에서 이웃 러프 세트들 (neighborhood rough sets; NRS) 을 이용하는 것을 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  44. 제 43 항에 있어서,
    상기 명령들은,
    상기 피처들의 중요성에 기초하여 그래뉼레이티드 피처들의 상기 서브세트를 평가하는 것을 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  45. 제 43 항에 있어서,
    상기 명령들은,
    스펙트럼 대역 값들을 피처들로서 사용하는 것을 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  46. 제 43 항에 있어서,
    상기 명령들은,
    상기 피처 선택을 위해 포워드 그리드 검색 알고리즘을 이용하는 것을 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  47. 제 43 항에 있어서,
    상기 선택된 피처들에 기초하여 상기 패턴들을 분류하는 것은 NRS 에서 사용된 거리들에 대한 임계를 결정하는 것을 포함하고, 상기 임계 이상에서는 분류 성능이 실질적으로 떨어지는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  48. 제 47 항에 있어서,
    상기 명령들은,
    상기 선택된 피처들에 기초하여 상기 패턴들을 분류하기 위해 k-최근접 이웃들 분류기, 최대 가능성 분류기, 또는 다중계층 퍼셉트론 분류기 중 하나를 이용하는 것을 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  49. 제 48 항에 있어서,
    상기 k-최근접 이웃들 분류기는 k=1, k=3, 또는 k=5 중 하나를 사용하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
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