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基于独立分量分析的图像特征提取及去噪

         

摘要

探讨了一种新的多元统计分析方法--独立分量分析在图像特征提取及噪声去除中的应用.利用基于信息传输最大原则的infomax算法对自然图像的基向量进行迭代学习.实验表明,提取的基向量在空间频率上具有方向性和局部性,描述了输入自然景物图像的边缘特征.结合软门限算子,实现了图像中高斯噪声的去除.

著录项

  • 来源
    《计算机工程与应用》 |2003年第9期|107-109126|共4页
  • 作者单位

    安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室;

    合肥;

    230039;

    安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室;

    合肥;

    230039;

    中国科技大学电子科学与技术系;

    合肥;

    230026;

    安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室;

    合肥;

    230039;

    安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室;

    合肥;

    230039;

    安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室;

    合肥;

    230039;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 图像信号处理;
  • 关键词

    独立分量分析; 特征提取; 软门限算子; 稀疏编码;

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