圖像盲源分離及其分類(lèi)壓縮研究.pdf

1、日常生活中，我們經(jīng)常會(huì)接收到各種各樣的混合信號(hào)，而我們可能只需要混合信號(hào)中的部分源信號(hào)或其中某一個(gè)源信號(hào)，所以對(duì)盲源分離的研究是很有必要的。盲源分離是研究如何從混合信號(hào)中分離出需要的源信號(hào)；當(dāng)從混合盲信號(hào)中成功分離出各個(gè)獨(dú)立的源信號(hào)后，如何更高效快捷地傳輸這些源信號(hào)成為我們面臨的問(wèn)題。
　　 本文針對(duì)圖像盲源分離問(wèn)題，首先研究了盲信號(hào)分離在圖像處理領(lǐng)域中的應(yīng)用；接著以超寬帶圖像通信為例，提出一種新的二階段欠定盲源分離方法——階梯

2、圖-最小角度法。該方法在第一階段即混疊矩陣估計(jì)階段，提出用階梯圖對(duì)均勻抽樣的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi)計(jì)算，建立了一種估計(jì)混合矩陣的工程化模型，它可以直接估計(jì)出源信號(hào)個(gè)數(shù)，并且得到精度較高的混合矩陣估計(jì)值；在第二階段借助最小角度分離準(zhǔn)則估計(jì)出源信號(hào)，從而獲得較好的分離性能。最后在成功地分離出各源圖像信號(hào)后，把各圖像信號(hào)歸類(lèi)研究；重點(diǎn)研究了圖像分類(lèi)原則，以及歸類(lèi)后在特定的壓縮算法下給每類(lèi)圖像選擇一個(gè)合適的母小波進(jìn)行壓縮，達(dá)到在通信系統(tǒng)中更高效快速地傳