10.3969/j.issn.1006-8961.2003.04.014
基于独立分量分析和遗传算法的图象分离方法研究与实现
在深入分析独立分量分析技术的基础上,针对常规数值求解方法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于遗传算法和独立分量分析相结合的盲源分离新算法.通过对图象信号分离仿真试验表明,采用最佳保留机制和移民方式的动态补充子代个体操作,在一定的群体规模和遗传代数的情况下,该方法能实现信号的盲分离,并可获得全局最优解.对超高斯信号和亚高斯信号的混合信号,与扩展信息最大化方法相比,该方法可获得更好的分离效果.
计算机图象处理(520@6040)、独立分量分析、遗传算法、峭度、盲源分离
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TN911.13;TP391.41
高等学校博士学科点专项科研项目1999035808
2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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