独立分量分析方法及在图像处理中的应用研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| ·本论文的研究意义 | 第15-16页 |
| ·ICA的研究动态及其在图像处理中的应用 | 第16-19页 |
| ·本论文的主要工作和内容编排 | 第19-21页 |
| 第二章 ICA的理论分析和性能比较 | 第21-47页 |
| ·ICA的数学模型及可解性分析 | 第21-25页 |
| ·ICA的基本模型 | 第21-22页 |
| ·ICA的含噪模型 | 第22页 |
| ·ICA的卷积模型 | 第22-23页 |
| ·ICA的可解性分析 | 第23-24页 |
| ·ICA的独立性度量 | 第24-25页 |
| ·ICA的一般求解过程 | 第25-34页 |
| ·白化预处理 | 第25-27页 |
| ·目标函数的选择及等价性证明 | 第27-31页 |
| ·学习算法的选择及迭代公式的推导 | 第31-34页 |
| ·ICA的典型算法 | 第34-40页 |
| ·H-J算法 | 第35页 |
| ·最大熵算法 | 第35-37页 |
| ·最小互信息算法和最大似然算法 | 第37页 |
| ·定点算法 | 第37-39页 |
| ·非线性PCA算法 | 第39-40页 |
| ·ICA算法的性能分析 | 第40-43页 |
| ·自然梯度算法的稳定性分析 | 第40-42页 |
| ·自适应选择学习步长的方法 | 第42-43页 |
| ·两种衡量ICA分离性能的指标 | 第43页 |
| ·仿真实验 | 第43-46页 |
| ·白化预处理实验 | 第43-45页 |
| ·定点算法和自然梯度算法的学习性能比较实验 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 基于小波变换的ICA方法 | 第47-66页 |
| ·小波变换 | 第47-52页 |
| ·小波变换的定义及性质 | 第47-49页 |
| ·常用小波函数 | 第49-50页 |
| ·Mallat算法和图像塔式分解 | 第50-52页 |
| ·基于小波变换的ICA方法 | 第52-56页 |
| ·算法概述 | 第52页 |
| ·算法实现步骤 | 第52-53页 |
| ·小波域高频子图像的概率分布特性 | 第53-56页 |
| ·两种小波域学习算法的性能分析 | 第56-62页 |
| ·小波域自然梯度算法的性能分析 | 第56-59页 |
| ·小波域FastICA算法的性能分析 | 第59-62页 |
| ·比较实验和分析 | 第62-65页 |
| ·实验一：小波域自然梯度算法的比较实验 | 第62-64页 |
| ·实验二：小波域FastICA算法的比较实验 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第四章 基于SOM的非线性ICA方法 | 第66-84页 |
| ·非线性ICA | 第66-70页 |
| ·非线性ICA的模型 | 第67页 |
| ·非线性ICA解的存在性和不唯一性 | 第67-70页 |
| ·非线性ICA的研究状况 | 第70页 |
| ·基于SOM的NLICA的初始化方法 | 第70-76页 |
| ·基于SOM的NLICA方法 | 第71-73页 |
| ·一种新的SOM权值初始化方法 | 第73-75页 |
| ·基于SOM的NLICA方法用于图像盲分离 | 第75-76页 |
| ·初始化方法的性能分析 | 第76-78页 |
| ·网络的收敛性分析 | 第76-77页 |
| ·一种简单的拓扑度量函数 | 第77-78页 |
| ·输出信号的次序和符号的不变性讨论 | 第78页 |
| ·比较实验和分析 | 第78-83页 |
| ·实验一：一维信号后非线性混合与分离实验 | 第78-81页 |
| ·实验二：二维图像后非线性混合与分离实验 | 第81-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 第五章 基于ICA和BP网络的人脸识别方法 | 第84-99页 |
| ·人脸识别方法概述 | 第84-85页 |
| ·基于PCA和ICA的人脸识别方法 | 第85-91页 |
| ·基于PCA的人脸识别方法 | 第85-87页 |
| ·基于ICA的人脸识别方法 | 第87-91页 |
| ·基于ICA和改进BP网络的人脸识别方法 | 第91-95页 |
| ·BP算法的改进 | 第91-93页 |
| ·ICA和改进BP算法相结合的人脸识别方法 | 第93-95页 |
| ·比较实验和分析 | 第95-98页 |
| ·本章小结 | 第98-99页 |
| 第六章 ICA在图像处理中的应用 | 第99-117页 |
| ·ICA在运动目标检测中的应用 | 第99-103页 |
| ·基于WFastICA的运动目标检测方法 | 第99-100页 |
| ·比较实验和分析 | 第100-103页 |
| ·ICA在数字水印中的应用 | 第103-111页 |
| ·基于ICA的图像水印方法 | 第103-104页 |
| ·基于ICA的图像小波域水印方法 | 第104-106页 |
| ·比较实验和分析 | 第106-111页 |
| ·ICA在自适应图像降噪中的应用 | 第111-116页 |
| ·基于ICA的自适应图像降噪方法 | 第112-113页 |
| ·比较实验和分析 | 第113-116页 |
| ·本章小结 | 第116-117页 |
| 第七章 总结和展望 | 第117-120页 |
| ·本论文的主要工作总结 | 第117-118页 |
| ·进一步研究的展望 | 第118-120页 |
| 参考文献 | 第120-128页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第128-129页 |
| 致谢 | 第129页 |
