一种改进的基于峭度指标的FastICA算法

• 作者: 孟令博 杨炜暾 耿修瑞
• 来源期刊: 中国科学院大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: FastICA 高阶统计特性 峭度指标 协峭度张量
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 信息与电子科学
• 页码范围: 410-416
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 4007字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7523/j.issn.2095-6134.2019.03.015

摘要

基于峭度指标的FastICA算法具有较快的收敛速度和较高的计算效率,被广泛应用于多光谱图像的特征提取.经典的FastICA算法基于固定点迭代法得到图像的各个独立成分,在迭代过程中,每一个独立成分的求解都需要所有像元的参与.因此,当数据量较大或图像中像元较多时,FastICA的计算量很大,此时它的速度优势就会大打折扣.遥感数据一般都具有较大的尺寸,因此如何将FastICA直接应用于遥感数据,是一个具有实际意义的问题.通过引入多光谱图像协峭度张量的概念,将FastICA的固定点迭代问题转化为代数形式的张量计算,避免每次迭代过程中需所有像元参与的缺陷,因而大大降低计算复杂度.多光谱图像实验结果表明,该算法明显快于传统的基于峭度指标的FastICA算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	耿修瑞		19	247	8.0	15.0
2	孟令博	中国科学院电子学研究所中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室	4	12	2.0	3.0
3	杨炜暾	中国科学院电子学研究所中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室	3	0	0.0	0.0