基于独立分量分析的图像特征提取及泊松噪声去除

• 作者: 刘钊 段昶 黄启宏
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 独立成分分析 稀疏性 软阈值 特征提取 泊松噪声
• 年，卷（期）: 2006,（11）
• 所属期刊栏目: 图像与信号处理
• 页码范围: 128-132
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2394字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-501X.2006.11.029

摘要

针对泊松噪声具有与信号相关和不一致性分布的特性,提出了一种基于独立成分分析(ICA)的软阈值滤波算法.泊松噪声对基于高阶统计量的ICA变换不敏感,其能量均匀分布在ICA域.首先将包含泊松噪声的图像变换到ICA域,然后再对图像独立成分进行软阈值滤波.该算法对图像和噪声具有自适应能力,在噪声去除和图像细节保留方面达到一个平衡.实验结果表明:该算法不仅可以有效去除图像中的泊松噪声和提高图像质量,而且具有良好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘钊	电子科技大学信息工程系	52	445	12.0	19.0
2	段昶	电子科技大学信息工程系	8	80	5.0	8.0
3	黄启宏	电子科技大学信息工程系	8	130	5.0	8.0