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| 独立成分分析及其在图像处理中的应用 | |
| 引用本文： | 骆媛,王岭雪,金伟其.独立成分分析及其在图像处理中的应用[J].光学技术,2012,38(5):520-527. |
| 作者姓名： | 骆媛 王岭雪 金伟其 |
| 作者单位： | 骆媛:北京理工大学光电学院 光电成像技术与系统教育部重点实验室, 北京 100081 王岭雪:北京理工大学光电学院 光电成像技术与系统教育部重点实验室, 北京 100081 金伟其:北京理工大学光电学院 光电成像技术与系统教育部重点实验室, 北京 100081 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(60971010) |
| 摘 要： | 独立成分分析是一种新的信号处理技术,在数字图像处理的诸多方向均表现出其独特性。对独立成分分析(ICA,Independent Component Analysis)及其在图像处理中的应用进行了综述。简要介绍了独立成分分析的数学模型,给出了极大化非高斯性的ICA估计方法、极大似然ICA估计方法、极小化互信息ICA估计方法的目标函数及其优化算法;对ICA在像素级图像融合、运动目标检测、人脸检测及特征提取、大脑信号和图像分析、数字水印、有噪图像分离等方向的应用研究进行了评述,进而显示ICA的应用价值和发展空间。 |
| 关 键 词： | 图像处理 独立成分分析 极大化非高斯性 极大似然 极小化互信息 |
| 收稿时间： | 2012/1/4 |
Independent component analysis and its application to image processing |
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| LUO Yuan,WANG Lingxue,JIN Weiqi.Independent component analysis and its application to image processing[J].Optical Technique,2012,38(5):520-527. | |
| Authors: | LUO Yuan WANG Lingxue JIN Weiqi |
| Institution: | (School of Optoelectronics,Beijing Institute of Technology,Key Laboratory of Photoelectronic Imaging Technology and System,Ministry of Education of China,Beijing 100081,China) |
| Abstract: | Independent component analysis is a new signal processing technology that shows specificity in digital image processing and so on. The principle and applications of the ICA are introduced. Mathematics model of ICA and some estimate methods are evaluated, including maximum Gaussian of ICA, minimum likelihood of ICA, and minimum mutual information of ICA. The ICA’s applications in image fusion, moving object detection, face detection and feature extraction, brain signal and image analysis, digital watermark, noisy image separation are discussed . The using value and development space of ICA is fully represented. |
| Keywords: | image processing ICA maximum Gaussian maximum likelihood minimum mutual information |
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