文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.182469
中文引用格式: 楊圣. 非下采樣圖濾波器組的設(shè)計方法[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2019,45(2):71-74,79.
英文引用格式: Yang Sheng. Design method of nonsubsampled graph filter banks[J]. Application of Electronic Technique,2019,45(2):71-74,79.
0 引言
在網(wǎng)絡(luò)、計算機(jī)視覺和高維云數(shù)據(jù)等領(lǐng)域中,圖提供了一個靈活的模型來表示數(shù)據(jù)。圖上的數(shù)據(jù)為附加到圖上每個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的信息值,可以把圖上的數(shù)據(jù)量化為樣本的有限集合,即圖信號[1]。隨著圖信號處理的發(fā)展,越來越多的學(xué)者從事圖信號處理領(lǐng)域的研究工作。圖信號處理將傳統(tǒng)信號處理中的諸多概念和理論拓展至圖結(jié)構(gòu)上,引申出了圖傅里葉變換等重要概念。同時,許多學(xué)者構(gòu)造了圖小波和圖濾波器組[2-10],其具備多尺度變換特性,適合于處理大規(guī)模圖的圖信號。近年來,圖小波和圖濾波器組已被廣泛應(yīng)用于圖信號的多分辨分析[2]、壓縮[3]和去噪[4]。
NARANG S K和ORTEGA A最早提出兩通道臨界采樣圖小波濾波器組的設(shè)計方法[5]。在二分圖中,針對上下采樣運(yùn)算引起的頻譜混疊現(xiàn)象,設(shè)計出正交鏡像圖小波濾波器組,該算法設(shè)計是針對于二分圖或可以分解為二分圖的圖信號。此后,NARANG S K和ORTEGA A構(gòu)造出兩通道雙正交圖小波濾波器組[6],其具備頻域緊支撐,但此雙正交圖小波的設(shè)計方法未考慮濾波器的頻譜選擇性。文獻(xiàn)[7]提出兩通道雙正交圖濾波器組的優(yōu)化設(shè)計方法,此設(shè)計算法充分考慮了頻譜選擇性,但是以更高的重構(gòu)誤差為代價。SAKIYAMA A和TANAKA Y提出通道過采樣圖濾波器組的設(shè)計算法[8],過采樣對于圖信號的處理有更大的設(shè)計自由。文獻(xiàn)[9]綜合考慮M通道過采樣圖濾波器組的性能,采用優(yōu)化算法設(shè)計出整體性能良好的M通道過采樣圖濾波器組,且具備頻譜選擇性,但其算法設(shè)計的圖濾波器組的去噪性能較差。文獻(xiàn)[10]針對循環(huán)圖提出了樣條圖小波濾波器組,并在循環(huán)圖的基礎(chǔ)上擴(kuò)展到任意圖的樣條圖小波濾波器組。上述圖小波和圖濾波器組的結(jié)構(gòu)中均含有圖信號的下采樣運(yùn)算,然而對于一般圖結(jié)構(gòu)的圖信號而言,基于圖染色的采樣模式并不精確,基于奇異值分解的采樣模式不適用于連通圖的處理,而基于最大生成樹的采樣模式對復(fù)雜圖進(jìn)行采樣運(yùn)算時也存在不精確的問題[11]。目前,在圖濾波器組中,難以準(zhǔn)確定義一般圖信號下采樣運(yùn)算。而非下采樣圖濾波器組無需采樣運(yùn)算,這樣可以避免由采樣所帶來的諸多問題。并且,目前非下采樣圖濾波器組的設(shè)計方法較少,有待深入研究。
本文首先考慮兩通道非下采樣圖濾波器組的設(shè)計問題。采用樣條圖小波濾波器作為非下采樣圖濾波器組的分析濾波器組,然后通過兩種不同的方法設(shè)計綜合濾波器組。其中,算法一利用定點域的完全重構(gòu)條件,通過正則化目標(biāo)函數(shù),直接求解出綜合濾波器,但算法一沒有考慮綜合濾波器的頻譜特性。為此,算法二采用優(yōu)化手段綜合考慮濾波器組的重構(gòu)特性和子帶濾波器的頻率特性,將綜合濾波器的設(shè)計問題歸結(jié)為帶約束優(yōu)化問題。其中,以綜合濾波器組的阻帶能量為目標(biāo)函數(shù),以完全重構(gòu)條件為約束函數(shù),相應(yīng)的優(yōu)化問題是半正定規(guī)劃問題,易于求解。兩種方法均可設(shè)計得到完全重構(gòu)的兩通道非下采樣圖濾波器組。同時,根據(jù)設(shè)計所得的兩通道非下采樣圖濾波器組,本文采用級聯(lián)的方式構(gòu)造出具有多分辨分析特性的多通道非下采樣圖濾波器組。仿真結(jié)果表明,本文設(shè)計的兩通道非下采樣圖濾波器組具備完全重構(gòu)特性。在圖信號的去噪仿真實驗中,與現(xiàn)有圖濾波器組相比,本文設(shè)計所得的多通道非下采樣圖濾波器組的去噪性能更好。
1 非下采樣圖濾波器組的結(jié)構(gòu)
其中,σ(G)是由圖G的拉普拉斯矩陣所有特征值λ構(gòu)成的特征空間,Pλ表示特征空間的投影矩陣[5],hi(λ)、gi(λ)分別是分析子帶濾波器和綜合子帶濾波器的頻譜核。兩通道非下采樣圖濾波器組的輸入輸出關(guān)系為:
當(dāng)在兩通道非下采樣圖濾波器組的低頻分量上再級聯(lián)一個兩通道非下采樣圖濾波器組時,可得三通道非下采樣圖濾波器組。此時,f00、f01、f1分別表示三通道非下采樣圖濾波器組的子帶系數(shù)。進(jìn)行多通道非下采樣圖濾波器組仿真實驗時,本文以三通道非下采樣圖濾波器組為例。
2 非下采樣圖濾波器組的設(shè)計
2.1 非下采樣圖濾波器組設(shè)計算法一
根據(jù)樣條圖小波的定義,任意圖的樣條圖分析濾波器組可表示為:
算法一根據(jù)完全重構(gòu)條件,從頂點域設(shè)計綜合濾波器組,但其沒有考慮綜合濾波器組的頻率特性。
2.2 非下采樣圖濾波器組設(shè)計算法二
根據(jù)式(7)和式(8)給定的分析濾波器組,算法二從綜合濾波器組的頻譜特性來考慮,采用帶約束優(yōu)化算法設(shè)計綜合子帶濾波器。首先,當(dāng)n=1時,根據(jù)式(9)和式(10),可得分析子帶濾波器頻譜核為:
式中:
上述帶優(yōu)化問題為半正定規(guī)劃問題,可利用半正定規(guī)劃工具包有效地求解。
2.3 計算復(fù)雜度分析
設(shè)計算法一的計算復(fù)雜度來自于式(18)矩陣的求偽逆,算法一設(shè)計簡單,能直接的求解出綜合濾波器組,但對于大規(guī)模圖的計算復(fù)雜度較高。而算法二的計算復(fù)雜度來自于式(38)約束問題的求解,算法二設(shè)計自由度更高,能夠?qū)θ我鈭D進(jìn)行處理。
3 仿真結(jié)果與分析
這一部分給出一些仿真實例,所有仿真都是在相同的環(huán)境下運(yùn)行。
例1:首先,采用算法一設(shè)計兩通道非下采樣圖濾波器組。其分析濾波器組由式(9)、式(10)構(gòu)造產(chǎn)生,再利用式(19)、式(20)設(shè)計相應(yīng)的綜合濾波器組,以常用的Minnesota圖信號作為輸入信號[5],圖濾波器組的重構(gòu)信噪比SNR=287.32 dB。接著,采用算法二設(shè)計非下采樣圖濾波器組,同樣分析濾波器組由式(9)、式(10)構(gòu)造產(chǎn)生,并通過求解優(yōu)化問題(37)來獲得綜合濾波器組,其中參數(shù)為:Lh0=2,Lh1=2,Lg0=5,Lg1=5,λs0=1.5,λs1=0.6,α=1,β=0.1,εr=10-13。所得的濾波器組重構(gòu)信噪比為SNR=271.62 dB,幅度響應(yīng)如圖3所示。上述實驗結(jié)果表明,兩種算法設(shè)計所得的兩通道圖濾波器組都具備完全重構(gòu)特性。同時,不難發(fā)現(xiàn),算法二設(shè)計所得的綜合濾波器組具備頻譜特性。
例2:根據(jù)例1設(shè)計所得的兩通道非下采樣圖濾波器組,構(gòu)造出三通道非下采樣圖濾波器組,然后對Minnesota交通圖采用硬閾值法進(jìn)行去噪實驗。本文兩通道非下采樣圖濾波器組處理高頻子帶系數(shù)f1,和對比文獻(xiàn)算法一樣,硬閾值取τ=3σ,其中σ為加性噪聲標(biāo)準(zhǔn)差。三通道非下采樣圖濾波器組對不同的高頻子帶系數(shù)取不同的硬閾值進(jìn)行處理,處理高頻子帶系數(shù)f01,通過實驗驗證,硬閾值取τ=1.2σ,處理高頻子帶系數(shù)f1,硬閾值取τ=3σ。算法二參數(shù)設(shè)為:Lh0=2,Lh1=2,Lg0=2,Lg1=2,λs0=1.4,λs1=0.6,α=1,β=0.1,εr=10-13,所得重構(gòu)信噪比為SNR=291.40 dB。圖4給出了噪聲標(biāo)準(zhǔn)差σ取不同值時的去噪結(jié)果。仿真結(jié)果表明,與現(xiàn)有算法設(shè)計的圖濾波器組相比,本文算法二構(gòu)造所得的三通道圖濾波器組具備更好的去噪性能。
例3:采用與例2相同的兩通道和三通道圖濾波器組,對實測的美國溫度網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪實驗。首先,采用最近距離的方式構(gòu)造了溫度圖結(jié)構(gòu),鄰接矩陣A設(shè)為A(i,j)=1/(Disti,j)2,如果節(jié)點i和節(jié)點j不是同一節(jié)點且有一條邊相連,否則A(i,j)=0,Disti,j表示節(jié)點i和節(jié)點j間的距離。本文選取第130天的溫度測量信號為例。其中文獻(xiàn)[6]采用的是過采樣的采樣方式進(jìn)行去噪[8]。本文算法與現(xiàn)有文獻(xiàn)[4]設(shè)計的圖濾波器和文獻(xiàn)[6]算法設(shè)計的圖濾波器組對比,圖5給出了加性噪聲標(biāo)準(zhǔn)差σ取不同值時的信噪比對比。當(dāng)σ=10時,參考文獻(xiàn)算法與文中構(gòu)造所得的三通道非下采樣圖濾波器組進(jìn)行去噪的仿真實驗對比,仿真結(jié)果如圖6所示。對比實驗仿真結(jié)果表明,本文算法構(gòu)造的圖濾波器組與參考文獻(xiàn)[6]算法相比,本文算法對于實際圖信號有著更好的去噪性能。本文算法二設(shè)計所得的三通道圖濾波器組的去噪性能略優(yōu)于文獻(xiàn)[4]算法。
4 結(jié)束語
本文構(gòu)造的非下采樣圖濾波器組結(jié)構(gòu)簡單,可以對任意圖的圖信號進(jìn)行多分辨分析。非下采樣結(jié)構(gòu)極大地簡化了子帶濾波器的設(shè)計和實現(xiàn)過程。本文提出了兩種不同的設(shè)計方法,用于設(shè)計綜合濾波器組。仿真數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)實驗均表明,與已有圖濾波器組對比,本文算法設(shè)計的多通道非下采樣圖濾波器組在圖信號重構(gòu)和去噪中有著優(yōu)異的處理性能。后續(xù)工作將考慮圖濾波器組在更廣泛的實測傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用。
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作者信息:
楊 圣
(桂林電子科技大學(xué) 信息與通信學(xué)院,廣西 桂林541004)