(57)【要約】  実施形態では、変換行列を使用して測定信号からスパース信号を推定する方法が開示される。方法は、スパース信号への部分的寄与を決定することと、測定信号から部分的寄与を引くことによって残余を決定することと、スパース信号へのさらなる寄与を反復的に決定することと、を備える。反復は、反復の開始時における残余との相関が最大となる変換行列の列である変換行列の第１の候補列を特定することと、それまでの反復において選択された変換行列の列と第１の候補列とによって形成された行列の状態の指標である状態指標を計算することと、状態指標を閾値と比較することと、状態指標が閾値を超える場合に、第１の候補列を選択候補列として選択することと、状態指標が閾値未満である場合に、変換行列の第２の列を第２の候補列として特定し、第２の候補列を選択候補列として選択することと、選択候補列から反復に関するスパース信号への寄与を決定することと、反復の開始時における残余から反復に関するスパース信号への寄与を引くことによって新たな残余を計算することと、を含む。【選択図】図２
2016515732.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
変換行列を使用して測定信号からスパース信号を推定する方法であって、
前記スパース信号への部分的寄与を決定することと、
前記測定信号から前記部分的寄与を引くことによって残余を決定することと、
前記スパース信号へのさらなる寄与を反復的に決定することと、
を備え、
反復は、
前記反復の開始時における前記残余との相関が最大となる前記変換行列の列である前記変換行列の第１の候補列を特定することと、
それまでの反復において選択された前記変換行列の列と前記第１の候補列とによって形成された行列の状態の指標である状態指標を計算することと、
前記状態指標を閾値と比較することと、
前記状態指標が前記閾値を超える場合に、第１の候補列を選択候補列として選択することと、
前記状態指標が前記閾値未満である場合に、前記変換行列の第２の列を第２の候補列として特定し、前記第２の候補列を選択候補列として選択することと、
前記選択候補列から前記反復に関する前記スパース信号への寄与を決定することと、
前記反復の開始時における前記残余から前記反復に関する前記スパース信号への寄与を引くことによって新たな残余を計算することと、
を含む、方法。
【請求項２】
第２の候補列を特定することは、前記閾値を超える状態指標を有する前記変換行列の列を特定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
第１の候補列を特定することは、前記変換行列の複数の列に関する前記残余との相関の大きさを計算し、前記相関の大きさに従って前記複数の列のうちの複数の列を順位付けすることを含み、第２の候補列を特定することは、順位付けされた列から第２の列を選択することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記反復に関する前記スパース信号への寄与を決定することは、前記選択された列を含む行列を直交行列および上三角行列に分解することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記状態指標は、前記選択された列の零空間への前記候補列の射影のノルムから計算される、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
停止基準が満たされるか否かを決定することと、前記停止基準が満たされる場合に前記スパース信号を出力することと、をさらに備える請求項１に記載の方法。
【請求項７】
チャネルを、前記チャネル上で受信された信号から時間領域タップのセットとして推定する方法であって、請求項１の方法を備え、前記測定信号は、前記チャネル上で受信された前記信号であり、前記スパース信号は、前記時間領域タップのセットである、方法。
【請求項８】
センサからの測定信号を処理する方法であって、
前記センサから前記測定信号を受信することと、
請求項１の方法を使用して前記測定信号を処理することと、
前記スパース信号を出力することと、
を備える方法。
【請求項９】
前記センサは光検出器であり、前記変換行列は前記光検出器によって撮像されたライトフィールドから決定される、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
請求項１の方法を備える画像ノイズ除去方法。
【請求項１１】
画像または画像パッチから前記変換行列を決定することをさらに備える請求項１０に記載の画像ノイズ除去方法。
【請求項１２】
プロセッサ上で実行されると前記プロセッサに請求項１に記載の方法を実行させるプロセッサ実行可能な命令を運ぶコンピュータ読み取り可能な搬送媒体。
【請求項１３】
測定信号を受信するように構成された入力モジュールと、
スパース信号を出力するように構成された出力モジュールと、
変換行列を格納するように構成されたメモリと、
前記スパース信号への部分的寄与を決定し、
前記測定信号から前記部分的寄与を引くことによって残余を決定し、
前記スパース信号へのさらなる寄与を反復的に決定する
ことによって、前記測定信号から前記スパース信号を推定するように構成されたプロセッサと、
を備え、
反復は、
前記反復の開始時における前記残余との相関が最大となる前記変換行列の列である前記変換行列の第１の候補列を特定することと、
それまでの反復において選択された前記変換行列の列と前記第１の候補列とによって形成された行列の状態の指標である状態指標を計算することと、
前記状態指標を閾値と比較することと、
前記状態指標が前記閾値を超える場合に、第１の候補列を選択候補列として選択することと、
前記状態指標が前記閾値未満である場合に、前記変換行列の第２の列を第２の候補列として特定し、前記第２の候補列を選択候補列として選択することと、
前記選択候補列から前記反復に関する前記スパース信号への寄与を決定することと、
前記反復の開始時における前記残余から前記反復に関する前記スパース信号への寄与を引くことによって新たな残余を計算することと、
を含む、信号処理装置。
【請求項１４】
前記入力モジュールは、通信チャネル上で受信される信号の指標を受信するように構成され、前記プロセッサは、前記スパース信号として時間領域タップのセットを決定するように構成される、請求項１３に記載の信号処理装置。
【請求項１５】
請求項１４に記載の信号処理装置を備える基地局。
【請求項１６】
請求項１４に記載の信号処理装置を備える移動局。
【請求項１７】
被写体上の場所の選択によって生じるライトフィールドに応じた信号を生成するように構成された単一画素センサと、
前記単一画素センサによって生成された前記信号を受信するように構成された請求項１３に記載の信号処理装置と、
を備えるイメージング装置。
【請求項１８】
前記単一画素センサによって受信された前記ライトフィールドを変調するように構成された空間光変調器をさらに備える請求項１７に記載のイメージング装置。
【請求項１９】
請求項１３の信号処理装置を備える映像処理システムであって、前記入力モジュールは入力画像を受信するように機能し、前記プロセッサは前記入力画像をノイズ除去するように機能する、映像処理システム。
【請求項２０】
前記プロセッサは、入力画像または入力画像の画像パッチから前記変換行列を決定するようにさらに機能する、請求項１９に記載の映像処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
ここに説明される実施形態は、一般に、信号処理方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
圧縮センシングは、信号処理の様々な領域に適用される技術である。圧縮センシングは、劣決定線形系に対する解を求めることによって信号を取得および再構築することを含む。圧縮センシングの重要な側面は、スパース信号、すなわち、ある基底中の少数の係数だけで表されることができる信号の推定である。スパース信号を回復および推定するためのアルゴリズムは、直交マッチング追跡（ＯＭＰ；Orthogonal Matching Pursuit）である。それは、以前の係数の寄与がすべて引かれた後の残余を連続的に見ることによってスパースな係数を求めることに基づいている。
【図面の簡単な説明】
【０００３】
【図１】図１は、実施形態に係るシグナルプロセッサを示す。
【図２】図２は、実施形態に係る信号処理方法を示す。
【図３】図３は、実施形態に係る信号処理方法を示す。
【図４】図４（ａ）は、実施形態におけるＯＦＤＭシステムのチャネルの周波数応答を示し、図４（ｂ）は、実施形態において算出される時間領域タップとしてチャネル応答を示す。
【図５】図５は、実施形態において入力信号の基底またはコア構成要素を推定する方法の概略図を示す。
【図６】図６は、実施形態におけるＯＦＤＭベースのシステムでのチャネル推定を示す。
【図７】図７は、実施形態に係る画像処理システムを示す。
【図８】図８は、実施形態に係る画像をノイズ除去する方法を示す。
【発明を実施するための形態】
【０００４】
以下、添付の図面を参照しながら実施形態を説明する。
【０００５】
実施形態では、変換行列を使用して測定信号からスパース信号を推定する方法が開示される。方法は、スパース信号への部分的寄与を決定することと、測定信号から部分的寄与を引くことによって残余を決定することと、スパース信号へのさらなる寄与を反復的に決定することと、を備える。反復は、反復の開始時における残余との相関が最大となる変換行列の列である変換行列の第１の候補列を特定することと、それまでの反復において選択された変換行列の列と第１の候補列とによって形成された行列の状態の指標である状態指標を計算することと、状態指標を閾値と比較することと、状態指標が閾値を超える場合に、第１の候補列を選択候補列として選択することと、状態指標が閾値未満である場合に、変換行列の第２の列を第２の候補列として特定し、第２の候補列を選択候補列として選択することと、選択候補列から反復に関するスパース信号への寄与を決定することと、反復の開始時における残余から反復に関するスパース信号への寄与を引くことによって新たな残余を計算することと、を含む。
【０００６】
実施形態では、第２の候補列を特定することは、閾値を超える状態指標を有する変換行列の列を特定することを含む。
【０００７】
実施形態では、第１の候補列を特定することは、変換行列の複数の列に関する残余との相関の大きさを計算し、相関の大きさに従って複数の列のうちの複数の列を順位付けすること（ranking）を含み、第２の候補列を特定することは、順位付けされた列から第２の列を選択することを含む。
【０００８】
実施形態では、反復に関するスパース信号への寄与を決定することは、選択された列を含む行列を直交行列および上三角行列に分解することを含む。
【０００９】
実施形態では、状態指標は、選択された列の零空間への候補列の射影のノルムから計算される。
【００１０】
実施形態では、方法は、停止基準が満たされるか否かを決定することと、停止基準が満たされる場合にスパース信号を出力することと、をさらに備える。
【００１１】
実施形態では、チャネル上で受信された信号からチャネルを時間領域タップのセットとして推定する方法が開示される。測定信号は、チャネル上で受信された信号であり、スパース信号は、時間領域タップのセットである。
【００１２】
実施形態では、センサからの測定信号を処理する方法が開示される。方法は、センサから測定信号を受信することと、スパース信号を推定するために測定信号を処理することと、スパース信号を出力することと、を備える。
【００１３】
実施形態では、センサは光検出器であり、変換行列は光検出器によって撮像されたライトフィールド（light field）から決定される。
【００１４】
実施形態では、画像ノイズ除去方法は、画像または画像パッチから変換行列を決定することをさらに備える。
【００１５】
実施形態では、信号処理装置は、測定信号を受信するように構成された入力モジュールと、スパース信号を出力するように構成された出力モジュールと、変換行列を格納するように構成されたメモリと、スパース信号への部分的寄与を決定し、測定信号から部分的寄与を引くことによって残余を決定し、スパース信号へのさらなる寄与を反復的に決定することによって、測定信号からスパース信号を推定するように構成されたプロセッサと、を備える。反復は、反復の開始時における残余との相関が最大となる変換行列の列である変換行列の第１の候補列を特定することと、それまでの反復において選択された変換行列の列と第１の候補列とによって形成された行列の状態の指標である状態指標を計算することと、状態指標を閾値と比較することと、状態指標が閾値を超える場合に、第１の候補列を選択候補列として選択することと、状態指標が閾値未満である場合に、変換行列の第２の列を第２の候補列として特定し、第２の候補列を選択候補列として選択することと、選択候補列から反復に関するスパース信号への寄与を決定することと、反復の開始時における残余から反復に関するスパース信号への寄与を引くことによって新たな残余を計算することと、を含む。
【００１６】
実施形態では、入力モジュールは、通信チャネル上で受信される信号の指標を受信するように構成され、プロセッサは、スパース信号として時間領域タップのセットを決定するように構成される。
【００１７】
実施形態では、基地局は信号処理装置を備える。
【００１８】
実施形態では、移動局は信号処理装置を備える。
【００１９】
実施形態では、イメージング装置は、被写体上の場所の選択によって生じるライトフィールドに応じた信号を生成するように構成された単一画素センサと、信号処理装置と、を備える。信号処理装置は、単一画素センサによって生成された信号を受信するように構成される。
【００２０】
実施形態では、イメージング装置は、単一画素センサによって受信されたライトフィールドを変調するように構成された空間光変調器をさらに備える。
【００２１】
実施形態では、映像処理システムは信号処理装置を備え、入力モジュールは入力画像を受信するように機能し、プロセッサは入力画像をノイズ除去するように機能する。
【００２２】
実施形態では、プロセッサは、入力画像または入力画像の画像パッチから変換行列を決定するようにさらに機能する。
【００２３】
説明される実施形態は、特定のハードウェアデバイス、適切なソフトウェアによって構成される汎用デバイス、またはこれらの組み合わせに組み込まれることができる。態様は、完全なソフトウェア実装として、あるいは、既存ソフトウェアの修正または拡張のためのアドオンコンポーネント（例えばプラグインなど）として、ソフトウェア製品に組み込まれることができる。そのようなソフトウェア製品は、記録媒体（例えば、光ディスクまたはフラッシュメモリなどの大容量記憶装置）または信号媒体（例えばダウンロードなど）などの搬送媒体で具体化されることができる。実施形態に適している特定のハードウェアデバイスは、ＡＳＩＣなどの特定用途向けデバイス、ＦＰＧＡまたはＤＳＰ、あるいは他の専用機能ハードウェア手段を含むことができる。読み手は、ソフトウェアまたはハードウェアにおける実施形態の先の議論がまだ発見または定義されていない実行手段による発明の今後の実施を制限しないことを理解するだろう。
【００２４】
図１は、実施形態に係るシグナルプロセッサ１００を示す。シグナルプロセッサ１００は、入力モジュール１１０、プロセッサ１２０、メモリ１３０、および出力モジュール１４０を含む。入力モジュール１１０は、入力信号１０２を受信するように構成される。入力信号１０２は測定信号を含み、この測定信号は複数の測定値を含む測定ベクトルと見なすことができる。
【００２５】
メモリ１３０は辞書行列１３２を格納する。辞書行列１３２は複数の列を含む。辞書行列の列は、任意のスパース信号が辞書行列の列の線形結合となるように、信号の基底（atoms）または構成要素（building blocks）を表す。辞書行列は変換行列と見なすことができる。プロセッサ１２０は、入力信号１０２および辞書行列１３２からスパース信号を推定する方法を実行するように構成される。スパース信号は、辞書行列１３２の列に関する係数のセットとしての入力信号の表現である。出力モジュール１４０は、出力信号１０４として係数のセットを出力する。
【００２６】
実施形態では、辞書行列１３２は、辞書行列１３２の列の係数のセットがスパースになるように、入力信号１０２を提供するセンサの特性に基づいて決定される。
【００２７】
例えば、実施形態では、入力信号は画像信号である。自然画像が離散コサイン変換およびウェーブレット基底で圧縮可能である傾向にあることが知られている。そのため、辞書行列は、入力画像信号を離散コサイン変換またはウェーブレット基底に変換してもよい。
【００２８】
実施形態では、入力信号は、直交周波数分割多重通信システムにおけるチャネルの周波数応答である。この実施形態では、辞書行列は、時間領域基底への変換であり、出力信号は、時間領域タップを表す係数のセットである。
【００２９】
実施形態では、辞書行列は入力信号から決定される。実施形態では、入力信号は画像ノイズを含む測定画像信号である。プロセッサ１２０は、辞書行列１３２の列に関する係数を決定する方法を実行する。実施形態の方法は、図２および図３を参照して後述される。
【００３０】
実施形態では、辞書行列の列に関する係数は、マッチング追跡アルゴリズムによって決定される。これは図２に関して説明される。
【００３１】
タスクは、次のように定式化することができる。
【数１】
2016515732.tif 000003
ｙは測定信号であり、Ａは辞書行列であり、ｘは算出されることになるスパース信号であり、ｖはノルムエラーを表す。以下のアルゴリズムの目的は、スパース信号のｘを算出し、ノルムエラーｖを最小化することである。
【００３２】
ｘがスパースである場合、すなわち、ｘのＴ（Ｔ＜＜Ｍ）個の要素だけが非ゼロである場合、それは、直交マッチング追跡（ＯＭＰ）などのマッチング追跡で効率的に推定されることができる。
【００３３】
ステップＳ２０２では、インデックスセットΩは初期化され、残余ｒは入力測定ベクトルｙに設定される。ステップＳ２０２は次のように記述することができる。
【数２】
2016515732.tif 000004
インデックスセットΩは、スパース信号への寄与として選択された辞書行列の列のインデックスを表す。
【００３４】
ステップＳ２０４では、辞書行列Ａの候補列が特定される。候補列は、残余への射影が最も大きいＡの列と特定される。従って、ステップＳ２０４は、次のように、列ｉを特定するように記述することができる。
【数３】
2016515732.tif 000005
ここで、Ｈは辞書行列Ａの共役転置を示し、ｍはインデックスである。
【００３５】
ステップＳ２０６では、候補列ｉを含む部分行列ＡΩの状態の指標が算出される。マッチング追跡アルゴリズムにおける１つの問題は、新たな列が選択された場合に部分行列ＡΩが悪い状態になることがあることである。これは、観測ｙ中のノイズｖが大きくなり、それによりｘについての不良な推定を与えることを意味する。この問題は、新たな列が悪い状態の行列ＡΩを生成するか否かを確かめることによって解決される。
【００３６】
ここで、状態の指標は、良い状態の行列に関して高くなり、良くない状態の行列に関して低くなると仮定する。例えば、高い状態数を有する行列が悪い状態であると見なされるので、状態の指標は、行列の状態数と逆相関すると見なすことができる。行列が悪い状態である場合、独立変数の小さい変化は、解に大きな変化を引き起こすことができる。
【００３７】
ステップＳ２０８では、ステップＳ２０６において算出された状態の指標が閾値と比較される。状態の指標が閾値を超える場合、候補列はスパース信号の一部として選択され、方法はステップＳ２１０に移る。状態の指標が閾値未満である場合、候補列は拒絶され、方法はステップＳ２０４に戻って新たな候補列が選択される。
【００３８】
候補列が選択された場合、候補列のインデックスｉは、次のように、セットΩに追加される。
【数４】
2016515732.tif 000006
【００３９】
【数５】
2016515732.tif 000007
【００４０】
【数６】
2016515732.tif 000008
【００４１】
【数７】
2016515732.tif 000009
【００４２】
ステップＳ２１２では、残余ｒは、次のように、信号ｙから選択された列の寄与を引くことによって更新される。
【数８】
2016515732.tif 000010
【００４３】
ステップＳ２１４では、停止基準が満たされるか否かが判定される。停止基準は、残余のノルムに関する閾値または反復回数を指定してもよい。
【００４４】
停止基準が満たされる場合、ステップＳ２１６では、算出された係数のセットは出力される。停止基準が満たされない場合、方法はステップＳ２０４に戻り、新たな候補列が選択される。
【００４５】
実施形態では、ステップＳ２０４の最大化演算は、代わりに、要素の並べ替え（sorting）に置き換えられることができる。この場合、列が拒絶された場合に新たな最大値を再計算する必要はなく、並べ替えられたリストの次の要素が代わりに選択される。
【００４６】
ＯＭＰアルゴリズムは推定されたスパース信号のパワーを最大化することを目的にするが、それは、ノイズの増大および数値的な問題を引き起こし得る。スパースな係数の場所はそれらの大きさの次の最小二乗推定値が悪い状態の行列によって厳しく妨げられるようになることが起こり得る。
【００４７】
実施形態では、マッチング追跡における悪い状態の行列の問題は、既に選択された列の零空間へのその射影が非常に小さい場合に、選択された列ｉを破棄することによって解消される。「より弱い」列は、スパース信号の観点から選択されるが、これは、より良い状態の行列を有するという利点によってより重要である。スパース信号のより良い推定は、直交マッチング追跡（ＯＭＰ）などのマッチング追跡アルゴリズムを使用する場合にシステム行列の選択された列を破棄することによって得られることができる。結果として得られる行列は、より良い状態となり、より良い全体的性能をもたらす。
【００４８】
実施形態では、上に示された方法の複雑さは、ＱＲ分解を使用して推定ステップＳ２０６において逆数を計算することによって低減されることができる。
【００４９】
図３は、ＱＲ分解を使用して測定信号からスパース信号を推定する方法を示す。
【００５０】
ＱＲ分解では、行列ＡΩは、直交行列Ｑおよび上三角行列ＲというＱＲ因数分解として維持される。これは、Ｑ行列およびＲ行列だけが複雑さを低減するために再帰的に更新される必要があることを意味する。
【００５１】
【数９】
2016515732.tif 000011
【００５２】
ステップＳ３０４では、残余ｒへの射影が最大となる列ｉは、次のように、候補列として特定される。
【数１０】
2016515732.tif 000012
【００５３】
ステップＳ３０６では、Ｑの零空間への射影であるベクトルｑは、次のように計算される。
【数１１】
2016515732.tif 000013
ここで、Ｈは共役転置を示す。
【００５４】
ステップＳ３０８では、ｑのノルムは、下記の比を計算することによって、辞書行列の候補列によって形成されるベクトルａのノルムと比較される。
【数１２】
2016515732.tif 000014
【００５５】
上述したように、ＯＭＰにおける１つの問題は、新たな列が選択された場合に部分行列ＡΩが悪い状態になることがあることである。これは、観察ｙ中のノイズｖが増大し、それによりｘの不良な推定を与えることを意味する。この問題は、新たな列が悪い状態の行列ＡΩを生じるか否かを確かめることによって対処されることができる。Ｒの最小対角値とＡΩの状態数との間に１対１の関係はないが、それは弁別子として使用されることができる。列ａｉがＱ行列中の複数の列にほとんど線形的に依存する場合、零空間への射影は非常に小さい。これはｑベクトルであり、よって、ｑベクトルのノルムがａｉのノルムと比較して小さい場合、これは、新しいＡΩ行列がよくない状態になるであろうことを示す。上記の比は、候補列を含む行列の状態の指標である。
【００５６】
ステップＳ３１０では、ステップＳ３０８において算出された比は、閾値εと比較される。
【００５７】
比が閾値εを超える場合、ステップＳ３１２では、候補列が選択され、インデックスｉは、次のように、選択された列のセットΩに追加される。
【数１３】
2016515732.tif 000015
その後、方法はステップＳ３１６に移る。
【００５８】
【数１４】
2016515732.tif 000016
その後、方法はステップＳ３０４に戻る。
【００５９】
ステップＳ３１６では、Ｑ行列およびＲ行列は次のように更新される。
【数１５】
2016515732.tif 000017
【００６０】
ステップＳ３１８では、残余へのベクトルｑの方向の射影ｚは、次のように計算される。
【数１６】
2016515732.tif 000018
【００６１】
その後、次のように、ベクトルｚが射影を用いて更新され、新しい残余が計算される。
【数１７】
2016515732.tif 000019
【００６２】
ステップＳ３２０では、停止基準が満たされるか否かが判定される。停止基準が満たされる場合、方法はステップＳ３２２に移る。停止基準が満たされない場合、方法はステップＳ３０４に戻り、新しい候補列が決定される。
【００６３】
【数１８】
2016515732.tif 000020
【００６４】
実施形態では、上述した方法は、直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ）においてチャネルを推定するために使用される。
【００６５】
図４（ａ）はチャネルの周波数応答を示す。図４（ａ）では、異なる周波数またはサブキャリアはｘ軸に示され、周波数応答の大きさはｙ軸に示される。
【００６６】
図４（ｂ）は時間領域タップとしてチャネル応答を示す。図４（ｂ）から分かるように、チャネルの周波数応答は少数の支配的な時間領域タップからなる。そのため、時間領域タップは、チャネル応答のスパース表現を構成する。
【００６７】
実施形態では、上述された方法は、チャネルの周波数応答から時間領域タップのスパースセットを推定するために使用される。
【００６８】
図５は、入力信号の基底またはコア構成要素を推定する方法の概略図を示す。ＦＯＤＭにおけるチャネル推定の場合には、入力信号はチャネルの周波数応答であり、基底は、時間領域タップである。
【００６９】
入力選択スイッチ５０２は、入力信号すなわち観測５０４とフィードバックループ５０６とのいずれか一方を選択するように構成される。最初に、スイッチ５０２は、観測が入ることを可能にする。周波数応答の最も強いコンポーネントは推定され（５０８）、時間ドメイン周波数応答の推定に追加される（５１０）。続いて、それは、減算器５１２によって入力信号から引かれる。残余は、フィードバックループ５０６によってフィードバックされる。スイッチ５０２は、新しい入力としてフィードバックループ５０６の信号を選択し、すなわち、スイッチは、下側のパスが入ることを可能にする。これは、十分なコンポーネントが収集されるまで、例えば、残余が十分に小さくなるまで、あるいは、最大数に達するまで、続く。
【００７０】
図５に関して上述した方法は、ユーザー機器および基地局の両方において実施されてもよい。
【００７１】
図６は、列を拒絶するための閾値が０.７５に設定された場合におけるＯＦＤＭベースシステムＤＶＢ−Ｔ２（ＤＴＧ０.５ＧＩチャネルモデルを使用するＭＩＳＯを備えたテストケースＶＶ０１２−６４ＱＡＭ４５）におけるチャネル推定の例を示す。
【００７２】
図６は、ここに説明される実施形態に係る方法と従来の直交マッチング追跡（ＯＭＰ）との比較を示す。図に示すように、提案されるスキームは、従来のＯＭＰよりも小さいビット誤り率（ＢＥＲ）を有する。
【００７３】
図７は、実施形態に係る画像処理システム７００を示す。画像処理システム７００は、単一の画素カメラとして構成される。画像処理システム７００は、デジタルマイクロミラーデバイス（ＤＭＤ）４３０を含む。ＤＭＤは、静電的に駆動されるミラー４３２の画素アレイを形成する。ミラーの各々は、２つの状態のうちの一方に向けられることができる。２つの状態は、水平から＋１２度および水平から−１２度である。
【００７４】
レンズ４２０は、被写体４１０からの光をＤＭＤ４３０に集光する。第２のレンズ４４０は、ＤＭＤ４３０によって反射された光をアナログ光センサ４５０に集光する。アナログ光センサ４５０は、出力信号４５２を生成する。アナログ光センサ４５０と結合される場合、ＤＭＤ４３０はイメージセンサとして使用され、問題になっている画像は、ＤＭＤ４３０上に集光され、部分的に反射されてアナログ光センサ４５０に向かう。ＤＭＤミラー状態の一方が光センサに向けて光を反射し、他方のミラー状態が遠方に光を反射するようにアナログ光センサ４５０を向けることによって、ＤＭＤは、実際には、取得される画像とＤＭＤアレイ上に存在する２値パターンとの内積を形成する。
【００７５】
プロセスは、数回繰り返され、いくつかの測定が得られる。元になる画像がスパースである場合、それは、上述した方法を使用してこれらのランダム射影から回復されることができる。
【００７６】
単一画素アーキテクチャは、センサが処理能力と比較して高価であるアプリケーションに適している。そのようなアプリケーションは、非可視波長センサ、例えば、赤外線カメラを含む。
【００７７】
実施形態では、単一画素カメラ装置は、上述したデジタルマイクロミラーデバイスの代わりに、伝送空間光変調器を使用することによって実現される。
【００７８】
実施形態では、被写体の照明は、マイクロミラーデバイスを制御するために使用されるものと類似したパターンを表示するプロジェクターを使用して変えられる。
【００７９】
実施形態では、上述した方法は、画像をノイズ除去する方法において使用される。画像ノイズ除去の方法は、画像から付加ノイズを除去するが、画像の視覚的特徴を維持する。
【００８０】
図８は、画像をノイズ除去する方法を示す。ステップＳ８０２では、辞書は画像に関して学習される。辞書は初期画像の小さいパッチに関して学習されてもよい。そのような辞書は、学習画像パッチのセットに関してスパース表現を生じるように学習される。
【００８１】
ステップＳ８０４では、画像の主要特徴が抽出される。これは、図２および図３に関して上述した方法を使用することによって達成される。スパース信号は画像から抽出される。スパース信号は、画像の主成分を獲得する。
【００８２】
特定の実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。実際、ここに説明される新規な方法および装置は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、ここに説明される方法および装置の形態において種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。添付された特許請求の範囲とその均等は、発明の範囲および意図に含まれる変形を含むように意図される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【国際調査報告】
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