基于小波变换和FASTICA算法的有噪混合图像盲分离

• 作者: 任光龙 李鸿燕
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 独立分量分析 盲源分离 小波去噪 图像信号
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息工程
• 页码范围: 229-231,239
• 页数: 4页
• 分类号: TV911.73
• 语种: 中文

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,提出了一种将小波阈值法去噪与独立分量分析相结合的多通道含噪盲信号分离算法,该算法在对混合含噪图像进行独立分量分析之前,使用小波阈值去噪去除含噪混合图像中的噪声.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,解决了传统的独立分量分析方法无法实现加性噪声的多通道含噪盲信号分离的缺陷.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李鸿燕	太原理工大学信息工程学院	30	136	8.0	10.0
2	任光龙	太原理工大学信息工程学院	3	28	2.0	3.0