多分辨率子带分解的独立分量分析算法在红外图像去噪上的应用

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.

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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（Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ） 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 １．１ ＩＣＡ的基本原理
于盲信号处理ＢＳＰ（Ｂｌｉｎｄ Ｓｉ印ａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）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