[發(fā)明專利]基于反饋機(jī)制的抗混合噪聲的盲圖像源分離方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210041421.X
• 申請日: 2012-02-23
• 公開（公告）號: CN103295187A
• 公開（公告）日: 2013-09-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 余先川;徐金東;胡丹
• 申請（專利權(quán)）人: 北京師范大學(xué)
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.基于反饋機(jī)制的抗混合噪聲的盲圖像源分離方法，其特征在于：對m幅相同尺寸的含混合高斯白噪聲噪聲的混合灰度圖像X分別做一級haar小波變換，將獲得的m個對角分量矩陣分別按行轉(zhuǎn)化為m個向量，并分別作為矩陣X’的行向量，對矩陣X’的列向量進(jìn)行線性聚類，估計混合矩陣A_SCA，利用A_SCA^-1X，獲得首次分離的源圖像信號S’，然后計算各分離圖像信號S’的均值，輸出均值最大的支路；同時將該支路信號置零，并聯(lián)合其它分離支路信號通過計算A_SCA?S’，從原混合信號中去除該支路，形成新的混合圖像信號B，對混合圖像信號B再次運(yùn)用上述方法，逐次提取出各支路圖像信號，實(shí)現(xiàn)抗混合高斯白噪聲的適定盲圖像源分離。

2.如權(quán)利要求1所述的基于反饋機(jī)制的抗混合噪聲盲圖像源分離方法，其中m幅含混合噪聲的混合圖像的特征在于：對相同尺寸的2幅標(biāo)準(zhǔn)測試圖像+1幅高斯白噪聲圖像隨機(jī)線性混合，得到m＝3幅含混合噪聲的混合圖像；或者對相同尺寸的3幅標(biāo)準(zhǔn)測試圖像+1幅高斯白噪聲圖像隨機(jī)線性混合，得到m＝4幅含混合噪聲的混合圖像。

3.如權(quán)利要求1所述的基于反饋機(jī)制的抗混合噪聲盲圖像源分離方法，其中線性聚類的特征在于：通過判斷向量X′_i和向量X′_j間的夾角余弦值是否等于1，即：來判斷向量X′_i和向量X′_j是否共線，若共線則歸為相同類。

4.如權(quán)利要求1所述的基于反饋機(jī)制的抗混合噪聲盲圖像源分離方法，其中估計混合矩陣A_SCA的特征在于：選取線性聚類結(jié)果中類內(nèi)元素最多的m類，通過求每類的算術(shù)平均值，得到相應(yīng)的聚類中心，m個聚類中心即組成估計的混合矩陣A_SCA。

5.如權(quán)利要求1所述的基于反饋機(jī)制的抗混合噪聲盲圖像源分離方法，其中反饋去除的特征在于：計算各分離信號的均值，輸出均值最大的支路；將該支路信號置零，并聯(lián)合其它分離支路信號通過A_SCAS’的方法，從原混合信號中去除該支路，形成新的混合圖像信號B。

6.如權(quán)利要求1所述的基于反饋機(jī)制的抗混合噪聲盲圖像源分離方法，其中逐次提取的特征在于：通過計算各分離信號間的歸一化相關(guān)系數(shù)(NCC)辨別是否已完全分離參與混合的信號，若NCC＞0.99，則認(rèn)為混合信號中只剩下一路信號，分離結(jié)束，否則繼續(xù)應(yīng)用上述方法直至NCC＞0.99，NCC的計算方法如下式所示：

NCC=Σi,j|X(i,j)-X‾|×|Y(i,j)-Y‾|Σi,j|X(i,j)-X‾|2×Σi,j|Y(i,j)-Y‾|2]]>

式中，X(i，j)與Y(i，j)分別是兩幅圖像X與Y在(i，j)的像素灰度值，與是對應(yīng)兩幅圖像的像素灰度平均值。

7.如權(quán)利要求1所述的基于反饋機(jī)制的抗混合噪聲盲圖像源分離方法，其中適定盲圖像源分離的特征在于：參與混合的圖像源的個數(shù)等于混合圖像的個數(shù)。