[發明專利]一種基于頻域稀疏成分分析的盲圖像分離法

無效

• 申請號: 200910143984.8
• 申請日: 2009-06-05
• 公開（公告）號: CN101908148A
• 公開（公告）日: 2010-12-08
• 發明（設計）人: 余先川;曹婷婷;胡丹
• 申請（專利權）人: 北京師范大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于頻域稀疏成分分析的盲圖像分離法，其特征在于在頻域中利用線性聚類的稀疏成分分析混合矩陣估計法估計混合矩陣，混合矩陣估計出來后，再返回空域，利用線性聚類的稀疏成分分析源信號估計法提取源圖像。

2.如權利要求1所述的一種基于頻域稀疏成分分析的盲圖像分離法，其中線性聚類的稀疏成分分析的特征在于：對于稀疏度為m-1的完備集，混合信號列向量沿著混合矩陣列向量方向線性聚類，聚類類別數即為混合矩陣列向量的個數。假設j時刻源信號矩陣S中只有第i個源信號不為0，即則X(：，j)＝S(i，j)×A(：，j)，X(：，j)與A(：，j)共線。可知，所有滿足S(i，j)≠0的列與混合矩陣列向量A(：，j)共線。混合信號線性聚類中心的方向決定混合矩陣A列向量方向，混合矩陣A的列數即為混合向量沿線性方向聚類的類別數。

3.如權利要求1所述的一種基于頻域稀疏成分分析的盲圖像分離法，其中線性聚類的稀疏成分分析混合矩陣估計法的特征在于：根據混合信號各列向量間的夾角的余弦值是否為1的準則將混合信號各列向量進行線性聚類，所得聚類中心為即為列混合矩陣。對于混合信號的任意兩個列向量X(：，i)和X(：，j)，設則X(：，i)∈θ(k)，X(：，j)∈θ(k)當且僅當X(：，i)和X(：，j)共線，即通過這種方法，將X矩陣的所有列向量聚類，如果某類別的聚類點個數小于閾值α(α表示每一類別列向量的最少個數)，將該類別剔除。對每一類θ(k)k＝1，2…m，假設其包括C_k個元素其聚類中心向量通過這種方法計算出的聚類中心向量的方向就是混合矩陣的列向量方向，在允許源信號縮放的情況下有混合矩陣A＝M。

4.如權利要求1所述的一種基于頻域稀疏成分分析的盲圖像分離法，其中線性聚類的稀疏成分分析源信號估計法的特征是：根據混合信號列向量與混合矩陣各列的共線與否來選擇參與計算的混合矩陣列數。對于混合信號矩陣的每一列X(：，j)(j＝1，2…T)，遍歷混合矩陣的每一列A(：，i)(i＝1，2，…，n)，如果X(：，j)與A(：，i)共線，即X(：，j)＝λA(：，i)，則如果找不到與X(：，j)共線的A(：，i)(i＝1，2，…，n)，則

S(：，j)＝A^-1×X(：，j)。

5.如權利要求1所述的一種基于頻域稀疏成分分析的盲圖像分離法，其中在頻域中利用線性聚類的稀疏成分分析混合矩陣估計法估計混合矩陣的特征在于：混合矩陣A的計算不是在混合圖像所在的空域，而是先將混合圖像經過一定的變換后，得到它們的頻譜函數統計特征。在該頻率空間中利用線性聚類的稀疏成分分析混合矩陣估計法估計混合矩陣。

6.如權利要求1所述的一種基于頻域稀疏成分分析的盲圖像分離法，其中返回空域，利用線性聚類的稀疏成分分析源信號估計法提取源圖像的特征是：源圖像的提取不是在變換后的頻域空間，而是在原始的空域。即利用線性聚類的稀疏成分分析源信號估計法提取源圖像時用到的混合圖像信號是原始的空域中的圖像信號。