【摘 要】
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针对基于聚类稀疏成分分析的盲图像源分离方法噪声敏感的问题,提出了一种抗加性高斯白噪声的盲图像源分离算法.通过分析混合图像与噪声图像间的相关性,估计混合图像中的噪声
【机 构】
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北京师范大学信息科学与技术学院; 曲阜师范大学物理工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60602035);北京市自然科学基金项目(4102029);山东省优秀中青年科学家科研奖励基金项目(BS2010DX012);曲阜师范大学基金项目(XJ201010)
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针对基于聚类稀疏成分分析的盲图像源分离方法噪声敏感的问题,提出了一种抗加性高斯白噪声的盲图像源分离算法.通过分析混合图像与噪声图像间的相关性,估计混合图像中的噪声并去除,对去噪后的混合图像进行稀疏成分分析,即分离出源图像.实验结果表明,该算法能直接、有效地去除同分布的加性噪声,使叠加噪声的混合图像得到精确的分离.
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