【摘 要】
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在图像盲源分离应用中,传统独立分量分析（ICA）方法直接使用图像混合源作为输入求得解混矩阵,没有利用图像在变换域的稀疏特性,无法获得较好的解混效果.针对这一问题,笔者在分析
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在图像盲源分离应用中,传统独立分量分析（ICA）方法直接使用图像混合源作为输入求得解混矩阵,没有利用图像在变换域的稀疏特性,无法获得较好的解混效果.针对这一问题,笔者在分析剪切波具有良好稀疏表示能力的基础上,提出了一种剪切波域的稀疏分量分析方法.该方法首先将图像混合源变换到剪切波域,得到剪切波系数,接着使用峭度选择最稀疏系数,最后将稀疏系数作为ICA方法的输入实现图像分离.由于选择较少的稀疏系数,问题的求解复杂度有了显著的降低.实验结果表明,与传统ICA方法相比,该方法获得了更好的分离效果,且缩短了算法的
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