【摘 要】
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在基于稀疏成分分析的盲图像分离中,有效聚类点数直接影响分离的速率和精度,针对此问题,提出一种基于变换域单源点筛选的高效盲图像分离算法.根据变换域单源点的定义及分析,
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.41272359,No.41072245);教育部博士点基金(No.20120003110032);中央高校基本科研业务专项基金(No.2012LZD05)
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在基于稀疏成分分析的盲图像分离中,有效聚类点数直接影响分离的速率和精度,针对此问题,提出一种基于变换域单源点筛选的高效盲图像分离算法.根据变换域单源点的定义及分析,通过比较混合图像的一级Haar小波对角分量与水平分量的绝对方向,筛选出"单源点",有效地约简了参与估计混合矩阵的聚类点数,使信号特征更加稀疏.仿真实验结果表明,Haar小波域的单源点筛选方法能更快、更精确地估计混合矩阵,且统计直方图显示,该方法对潜在变量分析有所启发.
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