CA的图像盲分离算法.PDFVIP

维普资讯 第22卷 第4期 重 庆 工 学 院 学 报(自然科学) 2008年 4月 Vo1．22 No．4 JournalofChongqingInstituteofTechnology(NaturalScience) Apr．2008 基于 ICA的图像盲分离算法 冀志华，蔡坤宝，叶艳芳 (重庆大学通信上程学院，重庆 400044) BlindSeparationofImageBasedonICA JIZhi—hua，CAIKun—bao，YEYan—fang (CollegeofCommunicationEngineering，ChongqingUniversity，Chongqing40OO44，China) Abstract：IndependentComponentAnalysisisanewsignal processingmethodwhichdevelopsrapidlydur- inglastfew years．Thispaperintroducesthebasicmodelofthealgorithm，analyzesthemaht principleof frequently—usedrapidfixed—pointalgorithm f()rindependentcomponentanalysis．andapplieshtealgorithm inblindseparationofthreeimageswhicharemixedrandomly．Th eresultshowsthatthealgorithm iseffec— tiveandre1iable． Keywords：IndependentComponentAnalysis；projcetionpursuit；negentropy；fast—ICA 独立分量分析 ¨(ICA)是一种统计和计算技 并称他们为观测数据 的独立分量，这些独立分量 术，用于揭示随机变量、测量数据或信号中的隐藏 可以通过 ICA方法找到．盲信号分离可 以用于对 成分．是盲源分离的一种算法．对于通常以大量样 二维数据，如图像的处理_2j．在图像恢复和重构问 本数据库形式给出的多元观测数据 ，ICA定义了一 题中，主要任务就是从被污染的图像 中恢复出原 个生成模型．此模型假设观测数据变量是某些未 本的面 目．有各种可能造成图像的污染，如相机抖 知内在的变量的线性或非线性混合，而且不仅内 动、镜头变换、传输噪声叠加等，这些因素都是未 在变量是未知的，实现混合的系统也是未知的．我 知的．本研究在仿真试验中，用 ICA成功分离出原 们还假定那些内在变量是非高斯且相互独立的， 始图像． * 收稿 日期 ：2008—03—05 基金项 目：莺庆市 自然科学基金资助项 目(CSTC，2006BA6016)． 作者简介：冀志华(1981一)，男，河北邯郸人，硕_卜研究生，主要从事信号与信息处理方面的研究 维普资讯 冀志华，等：基于ICA的图像盲分离算法 105 号 s，构建一个解混矩阵B=(b) ，经过分离 1 ICA的基本数学模型[] 矩阵曰变换后得到Ⅳ维输出列向量Y=[Y1，Y2，