基于快速曲波变换和独立分量分析的有噪图像盲分离算法

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曲波(Curvelet)变换有两种数值实现方法,一种是基于非均匀采样的快速Fourier变换即usfft算法;另一种是基于特殊选择的Fourier采样的卷绕即wrapping算法。将这两种实现方法针对图像去噪性能进行了比较,并且提出将曲波变换的wrapping算法和FastICA算法结合起来,对含有噪声的混合图像进行了盲分离。仿真研究结果表明,对于含有加性观测噪声的混合图像,该方法有更好的去噪分离效果,并且运算速度显著提高。
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