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基于维纳滤波和快速独立分量分析的有噪混合图像盲分离
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP911[自动化与计算机技术]
  • 作者机构:[1]太原理工大学信息工程学院,太原030024
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60572109);太原理工大学校基金资助项目(190-12901162)
中文摘要:

简要介绍了独立分量分析的基本数学模型和算法,在此基础上探讨了独立分量分析在有噪混合图像分离中的应用,提出了一种结合维纳滤波去噪与独立分量分析相结合的解决方法。实验结果表明,该方法能有效地降低噪声信号的影响,较好地恢复了原始图像。

英文摘要:

The basic mathematic model and algorithm of independent component analysis and the apply of independent component analysis in noisy mixed images was discussed, a method was proposed of combining Wiener filtering de-noising and independent component analysis. The results show that this method can reduce the affect of noise, accordingly renew the original image.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049