基于分块Contourlet变换的图像独立分量分析方法
张瑾; 方勇
上海大学通信与信息工程学院 上海 200072
An Independent Component Analysis Algorithm Based on Block-wise Contourlet Transform
Zhang Jin; Fang Yong
School of Communication and Information Engineering, Shanghai University, Shanghai 200072, China
摘要 该文利用Contourlet变换良好的稀疏特性和能准确地捕获图像中的边缘信息的特点,提出了一种基于分块Contourlet变换的独立分量分析方法,并应用到图像分离中。实验结果表明,该方法在分离效果和处理时间上都有一定的优越性。
关键词 :
图像分离 ,
Contourlet变换 ,
独立分量分析
Abstract :Based on the characteristics of good sparsity and capturing effectively the smooth contours in natural images for Contourlet transform, a new independent component analysis algorithm is proposed by using the block-wise Contourlet transform in this paper. Experimental results show that the proposed algorithm is able to achieve a better performance in image separation.
Key words :
Image separation
Contourlet transform
Independent component analysis
收稿日期: 2005-11-23
基金资助: 国家自然科学基金(60472103),上海市优秀学科带头人基金(05XP14 027)和上海市重点学科项目(T0102)资助课题
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