【摘 要】
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提出了一种基于独立分量分析的图像增强算法,传统的独立分量分析要求观测信号的个数不能小于源信号的个数,无法直接对单个图像进行去噪处理,为了能够利用独立分量分析分离图像中的加性噪声,需要构造一个观测图像,认为图像中的噪声和图像数据的信息是相互统计独立的,由含噪图像估计出噪声图像作为独立分量分析的另一个观测图像,进行独立分量分析,从而实现图像与噪声的分离。计算机仿真结果表明,利用本算法可较好地保留原图像
【基金项目】
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国家自然科学基金（60572109）,山西省高校科技开发基金（197-12909083）资助
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提出了一种基于独立分量分析的图像增强算法,传统的独立分量分析要求观测信号的个数不能小于源信号的个数,无法直接对单个图像进行去噪处理,为了能够利用独立分量分析分离图像中的加性噪声,需要构造一个观测图像,认为图像中的噪声和图像数据的信息是相互统计独立的,由含噪图像估计出噪声图像作为独立分量分析的另一个观测图像,进行独立分量分析,从而实现图像与噪声的分离。计算机仿真结果表明,利用本算法可较好地保留原图像的信息,获得较好的消噪效果,提高了图像的信噪比。
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