基于独立分量分析的近红外图像去噪方法的研究与应用

• 作者: 俞晓雯 李然 赵振兵 高强
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2005,（22）
• 所属期刊栏目: 电力系统
• 页码范围: 94-98
• 页数: 5页
• 分类号: TM711
• 字数: 3387字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2005.22.017

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高强	华北电力大学电子与通信工程系	89	895	16.0	25.0
2	李然	华北电力大学电子与通信工程系	40	285	9.0	16.0
3	赵振兵	华北电力大学电子与通信工程系	54	713	15.0	25.0
4	俞晓雯		1	24	1.0	1.0