10.3969/j.issn.1006-8961.2005.02.019
独立分量分析在有噪图像分离中的应用
独立分量分析(independent component analysis,ICA)是基于信号高阶统计量的盲源分离方法.在分析独立分量分析的基本模型及方法的基础上,讨论了有噪信号的独立分量分析(Noisy ICA),利用小波阈值去噪和FastICA算法进行了有噪混合图像分离的仿真研究.结果表明,对于含有加性观测噪声的混合图像的分离,先去噪处理再进行独立分量分离的效果要优于独立分量分离后再去噪的效果.
独立分量分析、小波阈值去噪、图像去噪、图像分离
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T391.41
山东省自然科学基金Y2000C25
2005-05-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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