基于噪声检测的置换混叠图像盲分离

摘要：

置换混叠图像盲分离作为一类新型的单信道盲分离,在理论和方法上与传统的单信道盲分离有着本质的不同.针对一类置换区域含噪声的置换混叠图像,本文提出一种基于噪声检测的置换混叠图像盲分离算法.本文首先给出置换混叠图像的数学模型,对置换混叠图像用非零元个数约束的K-SVD算法进行训练得到其稀疏表示的字典,利用学习得到的字典对置换混叠图像去噪,然后利用去噪后的置换混叠图像与原图像作差运算得到差图像,通过检测差图像来确定出置换区域的位置和大小.并利用图像形态学运算优化置换区域,采用阈值化操作分离出置换图像.实验结果表明,本文算法能够较好的从置换混叠图像中分离出置换图像,并且不受置换图像的大小、位置、个数和置换图像所含噪声大小的影响.

关键词：置换混叠图像、字典学习、噪声检测、去噪、盲分离

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分类号：TN911.7

资助基金：国家自然基金60872114;上海市科委重点实验室项目08DZ2231100;上海市重点学科基金S30108;上海市教委科研创新重点项目09ZZ89

在线出版日期：2011-12-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1069-1075