学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于独立分量分析的图像去噪方法研究

作　者: 唐文清
导　师: 康健；马彦
学　校: 吉林大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 独立分量分析 稀疏编码 形态滤波 FastICA
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 273次
引　用: 1次
阅　读: 论文下载
 

内容摘要


独立分量分析是信号处理领域一门新的理论,它作为盲信号分离的一种有效方法而受到广泛的关注。独立分量分析算法通过计算数据的高阶统计信息,从观测信号中估计出相互独立的、原始的、被未知因素混合的估计信号。由于算法能够反映图像数据的高阶统计特征,在图像处理中得到成功的应用。本文在分析独立分量的基本模型及方法的基础上,讨论了含噪信号的独立分量分析,首先对噪声图像进行形态滤波,目的是得到无噪参考模型,然后使用FastICA算法结合稀疏编码收缩法对有噪图像进行去噪处理。在仿真实验中,本文方法与小波阈值去噪和形态滤波去噪进行了比较,证明了本文方法的优越性。为说明本文方法的良好的性能,在对含噪图像进行了初步的形态滤波处理后,又采用了独立分量分析中的非高斯最大化方法、信息最大估计算法、非线性PCA算法进行去噪处理,并同时对几种方法应用了不同的优化算法。实验分析证明,本文方法的收敛速度更快、稳定性更强、稀疏性更好。

全文目录


提要  4-8
第1章 绪论  8-15
  1.1 引言  8-9
  1.2 国内外发展现状及课题研究意义  9-11
    1.2.1 ICA方法的现状  9-10
    1.2.2 ICA方法的研究意义  10-11
  1.3 图像处理方法研究现状  11-14
    1.3.1 空间域法  11-13
    1.3.2 形态学图像处理方法  13
    1.3.3 小波图像处理方法  13
    1.3.4 独立分量分析图像处理方法  13-14
  1.4 本文的内容安排及创新点  14
    1.4.1 内容安排  14
    1.4.2 创新点  14
  1.5 本章小结  14-15
第2章 独立分量分析的基本理论  15-29
  2.1 独立分量分析基本概念  15-16
  2.2 高斯性与非高斯性  16
  2.3 高阶累积量  16-18
  2.4 信息论的基础知识  18-22
    2.4.1 熵  18-19
    2.4.2 联合熵  19
    2.4.3 互信息  19
    2.4.4 K? L 散度  19-20
    2.4.5 负熵  20-21
    2.4.6 峰度  21-22
  2.5 独立分量分析的预处理  22-23
    2.5.1 中心化  22
    2.5.2 白化  22-23
    2.5.3 降维  23
  2.6 高斯变量局限性  23-25
  2.7 独立分量分析的若干限制条件  25
  2.8 独立分量分析与传统统计方法的关系  25-28
  2.9 本章小结  28-29
第3章 独立分量分析算法  29-44
  3.1 前言  29
  3.2 信息最大估计算法  29-31
  3.3 非高斯极大化算法  31-32
  3.4 非线性PCA算法  32-33
  3.5 稀疏编码收缩法  33-34
  3.6 互信息极小法  34-37
  3.7 基于张量算法  37
  3.8 非线性去相关方法  37-38
  3.9 独立分量分析的优化估计算法  38-43
    3.9.1 快速独立分量分析(FastICA ) 算法  38-41
    3.9.2 极大似然法  41
    3.9.3 自然梯度学习算法  41-42
    3.9.4 最小二乘估计法  42-43
  3.10 本章小结  43-44
第4章 独立分量分析方法在图像去噪中的应用  44-60
  4.1 前言  44
  4.2 图像去噪方法概述  44-47
    4.2.1 基于小波变换的图像去噪  45
    4.2.2 基于阈值的小波去噪方法  45
    4.2.3 去噪方法的实现  45-47
  4.3 基于数学形态学的图像去噪  47-53
    4.3.1 数学形态学基本运算  47-51
    4.3.2 基于数学形态学图像去噪的实现  51-53
  4.4 独立分量分析在图像去噪中的应用  53-59
    4.4.1 窗口化方法  53-54
    4.4.2 图像去噪仿真实验  54-59
  4.5 本章小结  59-60
第5章 结束语  60-62
  5.1 主要工作与总结  60
  5.2 今后待研究问题  60-62
参考文献  62-66
致谢  66-67
摘要  67-69
Abstract  69-71

相似论文

  1. 图像的稀疏表示及编码模型研究,TP391.41
  2. 单通道语音增强算法的研究,TN912.35
  3. 基于稀疏表示的高空间分辨率遥感影像纹理描述方法的研究,TP751
  4. 面向图像表达的非负局部坐标分解算法,TP391.41
  5. 基于稀疏非负矩阵分解的图像检索,TP391.41
  6. 罐底腐蚀声发射信号降噪研究,TH878
  7. 基于图的彩色图像目标分割算法研究,TP391.41
  8. 用于金属磨粒检测系统的噪声消除算法研究,TP391.41
  9. 基于稀疏编码与机器学习的图像内容识别算法研究,TP391.41
  10. 基于气味分析的设备异常检测方法研究,TB17
  11. 基于电话信道的声纹识别算法研究,TN912.34
  12. 在线字典训练及加权差异性稀疏表示的研究,TP391.41
  13. 视频中人体行为识别的判别稀疏编码方法研究,TP391.41
  14. 基于独立分量分析的地震盲反褶积方法及应用研究,P631.4
  15. 基于独立分量分析和小波变换的钢丝绳缺陷信号提取,TG115.284
  16. 交流电机变频调速系统振动信号的盲源分离,TM921.51
  17. 低截获概率雷达抗同频干扰方法研究,TN974
  18. 独立分量分析的重盲分离研究及其在机械故障诊断中的应用,TH165.3
  19. 基于盲源分离的肺音信号提取研究,TN911.72
  20. 基于数字拼写的视—听联合刺激诱发ERP研究,R318.0
  21. 基于听觉注意的认知脑—机接口研究,R318.0

中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
© 2012 www.xueweilunwen.com