基于独立分量分析的近红外图像去噪方法的研究与应用

摘要：

独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)是一种新的盲源信号分离方法,近年来已吸引了信号处理学界和神经网络学界众多学者的研究兴趣.该文提出了基于独立分量分析的近红外图像去噪方法,该方法能有效地处理用黑白CCD传感器监测电力设备所产生的图像,使这种监测方案具有实用价值.文中简单描述了以黑白CCD传感器为核心器件的电力设备在线监测系统,阐述了ICA的基本原理,介绍了基于负熵判据的FastICA算法,给出了所提方法的具体实现步骤及相应的实验处理结果.结果表明利用该方法可以有效的去除监测图像中的噪声,使温度场的显示更清晰,满足了实际的需求.

关键词：独立分量分析、近红外图像去噪、黑白电荷耦合器件传感器、电力设备、在线监测

所属期刊栏目：25

分类号：TM711(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2005-12-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：94-98