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基于独立分量分析图像处理的研究

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基于独立分量分析图像处理的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-16页
  · 引言第10-11页
  1.2 ICA 的发展及课题研究意义第11-12页
    1.2.1 ICA 发展现状第11页
    1.2.2 ICA 研究发展新趋势第11-12页
    · 研究意义第12页
  · 数字图像处理系统方法研究第12-14页
    · 空域法和变换域法第13页
    · 数字形态学第13-14页
    · 小波图像处理方法第14页
    · 独立分量分析图像处理方法第14页
  · 本文主要工作安排第14-16页
第二章 独立分量分析基本理论第16-31页
  · 独立分量分析(ICA)基本原理第16-19页
    2.1.1 ICA 数学模型第16-17页
    2.1.2 ICA 可解性分析第17-18页
    · 独立性度量第18-19页
  · 信息论第19-23页
    · 不确定性第19-20页
    · 信息和熵的定义及其关系第20-22页
    · 信息不增加性原理第22-23页
  · 高阶统计量第23-26页
    · 高阶统计量的定义第23-24页
    · 高阶累积量的计算第24-25页
    · 高阶累积量的重要性质第25-26页
  2.4 ICA 目标函数第26-29页
    · 互信息量最小化目标函数第26-27页
    · 信息传输最大化或负熵最大化目标函数第27-28页
    · 最大似然目标函数第28-29页
  · 独立分量分析的预处理第29-30页
    · 中心化第29页
    · 白化处理第29-30页
    · 降维处理第30页
  本章小结第30-31页
第三章 图像去噪算法简介第31-44页
  · 图像噪声第31-33页
    · 图像噪声模型第31-32页
    · 图像噪声的分类第32-33页
  · 传统图像去噪第33-39页
    · 小波变换域去噪方法第33-36页
    · 维纳滤波去噪第36-38页
    · 中值滤波第38-39页
  · 性能评价方法第39-40页
  · 仿真实验及评价第40-43页
  本章小结第43-44页
第四章 基于独立分量分析(ICA)图像去噪算法的研究第44-53页
  · 图像去噪问题引入独立分量分析的意义第44页
  4.2 基于 ICA 去噪方法第44-46页
  4.3 Infomax 算法第46-48页
  4.4 FastICA 算法第48-52页
    · 牛顿迭代法第48-50页
    4.4.2 FastICA 算法第50-52页
  · 独立分量分析算法的选择第52页
  本章小结第52-53页
第五章 基于核独立分量分析(KICA)的图像去噪算法研究与仿真分析第53-63页
  · 核方法第53-54页
  · 核独立分量分析(Kernel-ICA)算法第54-56页
  5.3 改进的 KICA 算法研究第56-57页
  · 仿真实验与性能评价第57-62页
    5.4.1 KICA 图像分离仿真实验第57-59页
    5.4.2 KICA 图像去噪仿真实验第59-62页
  本章小结第62-63页
总结第63-65页
参考文献第65-68页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第68-69页
致谢第69-70 页

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