| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·课题背景 | 第12-13页 |
| ·BSS 与ICA | 第13-14页 |
| ·课题研究现状 | 第14-16页 |
| ·论文主要工作及成果 | 第16-17页 |
| ·论文内容安排 | 第17-19页 |
| 第二章 独立分量分析方法 | 第19-46页 |
| ·ICA 的起源和发展 | 第19-20页 |
| ·ICA 的基本概念 | 第20-26页 |
| ·数学模型 | 第20-21页 |
| ·求解过程 | 第21-22页 |
| ·求解结果的限制 | 第22-23页 |
| ·信息源相互关系的信息度量 | 第23-26页 |
| ·ICA 的一般求解过程 | 第26-32页 |
| ·白化预处理 | 第26-27页 |
| ·目标函数选择 | 第27-30页 |
| ·学习算法选择 | 第30-32页 |
| ·ICA 的典型算法 | 第32-37页 |
| ·H-J 算法 | 第32-33页 |
| ·最大熵算法 | 第33-34页 |
| ·最小互信息算法和最大似然算法 | 第34页 |
| ·FastICA 算法 | 第34-36页 |
| ·非线性PCA 算法 | 第36-37页 |
| ·FastICA 改进算法 | 第37-43页 |
| ·基于负熵目标函数的FastICA 算法 | 第37-38页 |
| ·改进的FastICA 学习算法 | 第38-39页 |
| ·仿真实验 | 第39-43页 |
| ·ICA 与传统统计方法的关系 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第三章 基于独立分量分析的纹理图像分类 | 第46-60页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·纹理图像分类概述 | 第47-50页 |
| ·纹理的内涵 | 第47页 |
| ·纹理分类方法回顾 | 第47-50页 |
| ·用ICA 提取图像特征 | 第50-52页 |
| ·图像的线性表示 | 第50-51页 |
| ·用ICA 提取图像特征 | 第51-52页 |
| ·基于ICA 的纹理分类方法 | 第52-59页 |
| ·图像数据的独立子空间分析 | 第53页 |
| ·纹理图像的独立谱表述 | 第53-55页 |
| ·用于纹理分类的ISA 滤波器 | 第55-56页 |
| ·实验结果及其评价 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 基于独立分量分析的图像去噪 | 第60-85页 |
| ·引言 | 第60页 |
| ·图像去噪方法概述 | 第60-63页 |
| ·噪声的分类和表示 | 第60-61页 |
| ·现有图像去噪方法回顾 | 第61页 |
| ·图像质量评价 | 第61-63页 |
| ·基于ICA 变换的图像去噪 | 第63-73页 |
| ·面向去噪的非高斯变量的最大似然估计 | 第64-66页 |
| ·基于ICA 的去噪方法 | 第66页 |
| ·改进的ICA 去噪算法 | 第66-73页 |
| ·分离去噪方法 | 第73-84页 |
| ·盲分离的基本概念 | 第74-76页 |
| ·基于RPS 的图像盲分离去噪 | 第76-78页 |
| ·基于虚拟观测的图像盲分离去噪 | 第78-79页 |
| ·实验结果与讨论 | 第79-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 第五章 基于独立分量分析的图像盲分离 | 第85-102页 |
| ·图像盲分离概述 | 第85-87页 |
| ·图像混合方式 | 第85-86页 |
| ·现有盲分离方法回顾 | 第86-87页 |
| ·独立源混合图像分离方法 | 第87-94页 |
| ·小波ICA | 第87-89页 |
| ·脊波ICA | 第89-91页 |
| ·实验结果及讨论 | 第91-94页 |
| ·非独立源混合图像分离方法 | 第94-101页 |
| ·研究思路的产生 | 第94-95页 |
| ·复杂性寻踪 | 第95-96页 |
| ·基于复杂性寻踪的不动点算法 | 第96-98页 |
| ·算法的收敛性分析 | 第98-99页 |
| ·非独立源混合图像分离实验 | 第99-100页 |
| ·讨论 | 第100-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 第六章 基于独立分量分析的运动目标检测 | 第102-112页 |
| ·运动目标检测概述 | 第102-103页 |
| ·一种改进的ICA 学习算法及其在运动目标检测中的应用 | 第103-111页 |
| ·ICA 的似然目标函数 | 第103-104页 |
| ·典型ICA 学习算法 | 第104-105页 |
| ·改进的ICA 梯度学习算法 | 第105-106页 |
| ·运动目标检测实验 | 第106-111页 |
| ·本章小结 | 第111-112页 |
| 结束语 | 第112-114页 |
| 致谢 | 第114-115页 |
| 参考文献 | 第115-131页 |
| 攻读博士期间取得的学术成果 | 第131-132页 |
| 攻读博士期间参与的科研项目 | 第132页 |