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基于独立分量分析的图像增强
  • ISSN号:1673-9728
  • 期刊名称:《弹箭与制导学报》
  • 时间:0
  • 分类:TN911[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 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(60572109);山西省高校科技开发基金(197-12909083)资助
中文摘要:

提出了一种基于独立分量分析的图像增强算法,传统的独立分量分析要求观测信号的个数不能小于源信号的个数,无法直接对单个图像进行去噪处理,为了能够利用独立分量分析分离图像中的加性噪声,需要构造一个观测图像,认为图像中的噪声和图像数据的信息是相互统计独立的,由含噪图像估计出噪声图像作为独立分量分析的另一个观测图像,进行独立分量分析,从而实现图像与噪声的分离。计算机仿真结果表明,利用本算法可较好地保留原图像的信息,获得较好的消噪效果,提高了图像的信噪比。

英文摘要:

An image enhancement algorithm base on independent component analysis is proposed. The standard independent component analysis algorithm require that the number of sensors is more than or equal to that of sources, so it is impossible to apply independent component analysis to image enhancement directly. In this paper, a algorithm for constructing a noise image is proposed for noise reduction based on ICA, thereby noise and original image can be separated through ICA. Simulation result shows that much better denoise effect and signal-noise ration can be obtained by using this algorithm.

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期刊信息
  • 《弹箭与制导学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国兵工学会
  • 主编:王东
  • 地址:西安市丈八东路10号学报编辑部
  • 邮编:710065
  • 邮箱:djzdxb@126.com
  • 电话:029-88293167
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-9728
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1234/TJ
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 陕西省科技期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,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:9136