基于压缩感知的欠定图像盲源分离研究

摘要：

系统阐述了利用稀疏成分分析(Sparse Component Analysis,SCA)算法进行欠定图像盲源分离.首先在估计出源图像个数的基础上,利用线性聚类估计混合矩阵;其次将压缩感知(Compressed Sensing,CS)应用到恢复源图像中.为了得到自适应的过完备稀疏字典来提高分离效果,提出了利用K均值奇异值分解(K-means Singular Value Decomposition,K-SVD)算法对过完备DCT字典循环迭代训练的思想,并对图像分块处理来减少计算复杂度;最后进行了仿真测试并对分离出的图像进行了分析和进一步处理.

关键词：欠定图像盲源分离、SCA算法、压缩感知、K-SVD、图像分块

所属期刊栏目：40

分类号：TN911.73

资助基金：国家重点基础研究发展规划项目计划973计划资助2013CB837900;国家自然科学基金国际合作与交流项目资助11261140641

在线出版日期：2014-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：65-68