【摘 要】
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为了从混叠的图像信号中分离源图像,提出一种基于二阶统计量的图像盲抽取方法.首先根据图像信号的非平稳特性构造用于估计分离向量的代价函数;然后通过最小化其函数获得最优分离向量,并实现逐次恢复源图像信号的目的.仿真实验结果表明,本文方法不仅能较好地实现多幅图像的盲分离,还能同时分离服从亚高斯分布的图像信号和超高斯分布的语音信号;与其它传统方法相比较,它具有更优越的估计性能.
【机 构】
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集美大学轮机工程学院,福建厦门361021;中山大学信息科学与技术学院,广东广州510006 中山
【出 处】
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福建省电机工程学会第十二届学术年会
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为了从混叠的图像信号中分离源图像,提出一种基于二阶统计量的图像盲抽取方法.首先根据图像信号的非平稳特性构造用于估计分离向量的代价函数;然后通过最小化其函数获得最优分离向量,并实现逐次恢复源图像信号的目的.仿真实验结果表明,本文方法不仅能较好地实现多幅图像的盲分离,还能同时分离服从亚高斯分布的图像信号和超高斯分布的语音信号;与其它传统方法相比较,它具有更优越的估计性能.
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