基于独立分量分析的图像去噪研究

• 作者: 张鹏 王润生 葛正坤 郭武
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 独立分量分析 图像去噪 最大似然估计
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 论文与技术报告
• 页码范围: 381-385
• 页数: 5页
• 分类号: TN91
• 字数: 4297字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2008.03.009

摘要

独立分量分析(independent component analysis,ICA)是基于信号高阶统计量的信号分析方法,它可以找到隐含在数据中的独立分量.在分析独立分量分析的基本模型及方法的基础上,讨论了有噪声信号的独立分量分析,使用最大似然估计对有噪声的ICA模型进行去噪处理,并研究了基于ICA的软门限图像去噪方法.在仿真实验中与其他的图像去噪方法进行了比较,突出了该方法在噪声方差较小时对非高斯信号的去噪优势.