独立分量分析算法及其在图像处理中的应用研究--《东北大学》2010年硕士论文
独立分量分析算法及其在图像处理中的应用研究
【摘要】：独立分量分析方法(ICA)是近年来发展起来的一种有效的盲信号处理技术,在许多领域正发挥着越来越重要的作用。ICA具有重要的理论和应用价值,在语音信号、图像处理、无线通信等许多领域都有广泛的应用前景。在过去的十几年时间里,有关的理论和算法研究都得到了较快的发展,并且提出了许多的有效的算法。目前,ICA算法已经成为国际上信号处理领域的一个研究热点。
首先,本文介绍了ICA算法的基本理论、典型的ICA算法及其性能分析。其基本理论主要有信息论、ICA的数学模型及可解性分析等。典型的ICA算法主要包括最大熵算法、H-J算法、最小互信息算法、随机梯度算法和自然梯度算法等。
其次,论文深入分析了应用较为广泛的FastICA算法,对原有牛顿迭代算法进行了改进,提出了三阶收敛的“类牛顿”迭代算法和五阶收敛的牛顿迭代算法。图像信号分离仿真实验表明,改进的算法的分离效果要优于传统的FastICA算法的分离效果,并且明显减少算法了迭代次数和运行时间,提高了算法的收敛速度和运行效率
最后,本文将改进的FastICA算法应用到图像去噪,并且将ICA算法与滤波去噪方法结合,使得图像去噪达到更好的效果。仿真实验表明,改进的去噪方法使得去噪后的图像的信噪比大大提高。在人脸识别的仿真实验中,将改进的FastICA算法用于人脸表情特征的提取。结果表明,改进的FastICA可以有效的提取人脸的表情特征
【关键词】：
【学位授予单位】：东北大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2010【分类号】：TP391.41【目录】：
摘要5-6Abstract6-10第1章 绪论10-16 1.1 课题研究的背景10-11 1.2 盲信号分离与独立分量分析11-12 1.3 ICA的发展和现状12-14 1.4 论文的主要工作及内容安排14-16第2章 ICA算法的基本理论16-28 2.1 信息论的基础知识16-19 2.2 ICA的数学模型及可解性分析19-23
2.2.1 数学模型19-21
2.2.2 求解结果的限制21-22
2.2.3 ICA的可解性分析22-23 2.3 ICA的一般求解过程23-27
2.3.1 白化预处理24-25
2.3.2 目标函数的选择25-27 2.4 小结27-28第3章 ICA算法及其性能分析28-38 3.1 典型的ICA算法28-35
3.1.1 最大熵算法28-29
3.1.2 H-J算法29
3.1.3 最小互信息算法29-30
3.1.4 随机梯度算法30-31
3.1.5 自然梯度算法31-34
3.1.6 最小二乘算法34-35 3.2 两种衡量ICA分离性能的指标35-38第4章 改进的FastICA算法38-50 4.1 定点算法38-40
4.1.1 一元算法38-39
4.1.2 多元算法39
4.1.3 FastICA算法的性能分析及其对照函数的选择39-40 4.2 “类牛顿”迭代算法40-44
4.2.1 算法分析40-41
4.2.2 仿真实验41-44 4.3 五阶收敛的牛顿迭代算法44-47
4.3.1 算法分析44-45
4.3.2 仿真实验45-47 4.4 小结47-50第5章 改进的FastICA算法在图像处理中的应用50-64 5.1 基于独立分量分析的图像去噪50-55
5.1.1 现有图像去噪方法50-51
5.1.2 图像质量评价51-52
5.1.3 基于改进的FastICA的图像降噪方法52-53
5.1.4 仿真实验与结果分析53-55 5.2 ICA算法在表情识别中的应用55-63
5.2.1 表情种类与特点56
5.2.2 人脸表情识别方法56-60
5.2.3 使用ICA算法对人脸表情进行特征提取60-62
5.2.4 仿真实验与结果分析62-63 5.3 小结63-64第6章 总结与展望64-66 6.1 工作的总结64 6.2 对今后研究的展望64-66参考文献66-72致谢72-74硕士期间发表的论文74
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安徽大学 硕士学位论文
独立分量分析及其在图像特征提取和消噪中的应用 姓名：范羚 申请学位级别：硕士 专业：电路与系统 指导教师：吴小培
称为ICA 理论己逐渐成为统计信号处理中的一个研究热点，并正迅速成为多维数据分析的
一个有力工具。独立分量分析算法根本原理是通过分析多维观测数据间的高阶统计相关性， f
找出相互独立的隐含信息成份，完成分量间高阶冗余的去除及独立信源的提取／与其他方法 L
相比较，独立分量分析的突出特点是：它以分量间相互独立为分离准则，在源信号和混合方
式均未知的前提下，尽可能无失真的从观测信号中分离出隐含的独立信源。这一特点使得独 、／
立分量分析方法在图像特征提取，压缩，和模式识别等领域中有着广泛的应用前景。广-6 本文主要的工作围绕独立分量分析理论，算法及其在图像特征提取与消噪中的应用而展
开。具体内容如下： 1 详细概述了独立分量分析理论的研究和发展现状及存在的问题。 2 介绍了与独立分量分析研究密切相关的统计和信息论基本知识。 3 描述了多维统计分析的基本思想，并对两种典型的多维数据描述方法：主分量分析 和独立分量分析进行了详细比较，指出它们之间的联系和差别。 4 对独立分量分析优化算法进行了研究，重点讨论了基于非高斯性极大原理和信息极 大原理的两类有代表性ICA算法，完成了相关算法的实现工作。 ／ 5 对独立分量分析理论算法在图像特征提取，消噪和识别中的应用进行了研究。f首先 对自然景物图像进行特征提取，设计了一个非线性阚值函数对提取的特征进行闽值 处理，并引入了结合子窗口与非线性阈值函数用于图像消噪的新思路，获得了较
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基于独立分量分析的图像处理及应用研究
独立分量分析是近期发展起来的一种非常有效的盲信号处理技术，在许多应用领域正发挥着越来越重要的作用。它具有重要的理论和应用价值，在无线通信、声纳、语音处理、图像处理和生物医学等领域具有广泛而诱人的应用前景，在过去的十几年时间里，有关的理论和算法研究都得到了较快的发展，并涌现出了许多有效的算法。目前，已经成为国际上信号处理和人工神经网络等学科领域的一个研究热点。　　
本文对独立分量分析及其在图像处理方面的应用进行了研究，主要有以下几个方面的工作：论述独立分量分析的基本原理、发展历史以及介绍与独立分量分析密切相关的概率、统计、信息论基础知识；系统地阐述目前几种主要独立分量分析算法以及它们之间的内在联系，在此基础上重点分析了一种快速独立分量分析实现算法---快速独立分量分析；回顾了经典的去噪方法和特征提取方法，并与独立分量分析去噪提取方法比较：提出快速独立分量分析图像分离算法，实现图像的有效分离；基于快速独立分量分析的运动图像的检测，取得大枣边缘的精确定位。
学科专业：
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万方数据电子出版社独立分量分析在图像处理中的应用--《计算机工程》2011年S1期
独立分量分析在图像处理中的应用
【摘要】：针对传统图像边缘检测方法对噪声敏感的问题,提出一种基于独立分量分析(ICA)的噪声图像边缘检测方法。采用基于ICA的稀疏编码收缩算法消除噪声分量,将处理后的图像经过适当的几何变换得到另外2幅图像,对原始图像与变换后的这2幅图像进行ICA处理,得到一幅锐化图像。实验结果表明,该方法在高水平的噪声图像中,也能精确地提取出较清晰的图像边缘信息。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：TP391.41【正文快照】：
1概述图像边缘是图像信息中某种不连续性的表现形式,是图像最基本的特征之一。传统的图像边缘检测方法主要有Robert、Prewitt、Sobel、Laplacian、Canny算子及其改进算法等[1-2],这些算法直接用于噪声图像的边缘检测,对噪声非常敏感。通常的处理方法是先减小噪声的影响,再进
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