原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
简要介绍了独立分量分析的基本数学模型和算法,在此基础上探讨了独立分量分析在有噪混合图像分离中的应用,提出了一种结合维纳滤波去噪与独立分量分析相结合的解决方法.实验结果表明,该方法能有效地降低噪声信号的影响,较好地恢复了原始图像.
推荐文章
基于小波变换和FASTICA算法的有噪混合图像盲分离
独立分量分析
盲源分离
小波去噪
图像信号
基于独立分量分析的盲分离算法研究
独立分量分析
高阶统计量
盲源分离
Infomax算法
互信息极小法
固定点算法
基于独立分量分析的图像增强
独立分量分析
盲源分离
图像增强
基于独立分量分析的混沌信号盲分离
混合混沌信号
独立分量分析
盲分离
噪声频谱
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于维纳滤波和快速独立分量分析的有噪混合图像盲分离
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 独立分量分析 盲源分离 维纳滤波 图像信号
年,卷(期) 2007,(10) 所属期刊栏目 图形图像
研究方向 页码范围 161-162,165
页数 3页 分类号 TP911
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2007.10.049
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王华奎 太原理工大学信息工程学院 135 747 13.0 20.0
2 郝润芳 太原理工大学信息工程学院 16 59 4.0 7.0
3 李鸿燕 太原理工大学信息工程学院 30 136 8.0 10.0
4 马建芬 太原理工大学信息工程学院 53 202 8.0 11.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (5)
共引文献  (3)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (10)
同被引文献  (13)
二级引证文献  (55)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1998(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2005(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2007(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2009(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2010(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2011(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
2012(8)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(5)
2013(9)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(8)
2014(6)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(6)
2015(14)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(12)
2016(4)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(3)
2017(5)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(5)
2018(10)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(10)
2019(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
独立分量分析
盲源分离
维纳滤波
图像信号
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
论文1v1指导