【摘 要】
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针对图像信号不满足稀疏性条件,不能直接用稀疏成分分析模型进行盲分离的现象,提出一种基于小波变换和稀疏成分分析的盲图像分离法.利用小波分解将混合图像从空域转化到频域,
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划项目(2007AA12Z156);国家自然科学基金项目(40672195,60602035);北京市自然科学基金(4102029)
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针对图像信号不满足稀疏性条件,不能直接用稀疏成分分析模型进行盲分离的现象,提出一种基于小波变换和稀疏成分分析的盲图像分离法.利用小波分解将混合图像从空域转化到频域,获取混合图像高频对角分量,在频域空间利用线性聚类稀疏成分分析法估计混合矩阵,进而最终重构源图像.实验结果表明,该方法能准确有效地提取源图像.目视结果及相关系数分析结果均表明,与经典独立成分分析法(FAST-ICA)相比,该方法分离精度高,分离效果好.
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