基于ICA新算法的图像盲分离

• 作者: 李从心 李加文
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 独立分量分析 非参数熵 图像盲分离
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 186-187,190
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2268字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.03.067

摘要

提出了一种基于非参数熵的图像盲分离新算法.该方法根据K-L散度作为信号之间独立性优化准则,不利用概率密度函数知识,由观测向量直接估计m-spacing熵,通过穷举搜索法寻找目标函数的最小值从而获得最佳旋转矩阵进行盲源分离,适合图像像素分布多样性特点.大量实验证实,该算法鲁棒性好、分离指标高、性能优于传统FASTICA、自然梯度等自适应算法.