讨了基于独立分量的分析算法在红外图像消噪方面的应用.采用基于信息最大化算法对自然图像进行迭代训练,得到ICA所需的基函数.利用多分辨率子带分解的独立分量分析原理,运用小波变换分解得到相应的子图像,并分别对分解的子图像运用稀疏编码收缩法消噪.
多兮瓣率；潆兮船曲弛立修量修旃算法莅红外图傻丢嗓上的应用水王世海１，陈向东１，毕雪１，杨家德２，卢文韬２（１．西南交通大学信息科学与技术学院，四川成都６１００３１；２．重庆伟联科技有限公司，重庆４０００１０）摘要：探讨了基于独立分量的分析算法在红外图像消噪方面的应用。采用基于信息最大化算法对自然图像进行迭代训练，得到ＩＣＡ所需的基函数。利用多分辨率子带分解的独立分量分析原理，运用小波变换分解得到相应的子图像，并分别对分解的子图像运用稀疏编码收缩法消噪。关键词：独立成分分析盲信号处理信息最大化稀疏编码小波变换独立成分分析ＩＣＡ（ＩｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔＣｏｍｐｏｎｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ）１基于独立分量分析的红外图像去噪方法是近年发展起来的一种新的多维数字信号处理技术，属１．１ＩＣＡ的基本原理于盲信号处理ＢＳＰ（ＢｌｉｎｄＳｉ印ａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）的一个重要分ＩＣＡ的基本含义就是将多道观测信号按统计独立的支。在图像处理方面从独立分量分析算法的角度考虑，原则通过优化算法分解为若干独立分量，而这些独立分噪音和图像数据之间一般都是相互
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