多分辨率子带分解的独立分量分析算法在红外图像去噪上的应用
时间:2020-01-03
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讨了基于独立分量的分析算法在红外图像消噪方面的应用.采用基于信息最大化算法对自然图像进行迭代训练,得到ICA所需的基函数.利用多分辨率子带分解的独立分量分析原理,运用小波变换分解得到相应的子图像,并分别对分解的子图像运用稀疏编码收缩法消噪. 多兮瓣率;潆兮船曲弛立修量
修旃算法莅红外图傻丢嗓上的应用水
王世海1,陈向东1,毕雪1,杨家德2,卢文韬2
(1.西南交通大学信息科学与技术学院,四川成都610031;
2.重庆伟联科技有限公司,重庆400010)
摘要:探讨了基于独立分量的分析算法在红外图像消噪方面的应用。采用基于信息最大化算法
对自然图像进行迭代训练,得到ICA所需的基函数。利用多分辨率子带分解的独立分量分析原理,运
用小波变换分解得到相应的子图像,并分别对分解的子图像运用稀疏编码收缩法消噪。
关键词:独立成分分析盲信号处理信息最大化稀疏编码小波变换
独立成分分析ICA(Independent Component Analysis) 1基于独立分量分析的红外图像去噪方法
是近年发展起来的一种新的多维数字信号处理技术,属 1.1 ICA的基本原理
于盲信号处理BSP(Blind Si印al Processing)的一个重要分 ICA的基本含义就是将多道观测信号按统计独立的
支。在图像处理方面从独立分量分析算法的角度考虑, 原则通过优化算法分解为若干独立分量,而这些独立分
噪音和图像数据之间一般都是相互……
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