关于Curvelet稀疏表示的图像盲分离初始化.pdf

第27卷第2期 应用科学学报 V．01．27No．2 andInformation Mar．20‘)9 2009年3H JOURNALOFAPPLIEDSCIENCES——ElectronicsEngineering 文章编号：0255-8297(2009)02-0161—06 基于Curvelet稀疏表示的图像盲分离初始化 王军华1， 方勇1，2 1．上海大学通信与信息工程学院，上海200072 2．上海大学特种光纤与光接入网重点实验室，上海200072 ■ 要： 针对盲分离初始化问题提出一种基于Curvelet稀疏表示的图像盲分离初始化方法．该方法充分利用信号 Curvelet变换的稀疏特性，选取稀疏性最好的高频系数组，采用聚类方法估计聚轴中心，寻求混合矩阵估计值，实现对 盲分离学习算法的初始化．实验结果表明，该初始化方法能避免盲分离算法在收敛时陷入局部最小，加快收敛，并提高 分离精度． 关键词：盲源分离；稀疏表示；Curvelet变换；初始化 中图分类号：TP391 文献标志码：A InitializationforBlind Basedon Separation AlgorithmImage SparseRepresentation WANGJun．hual．FANG Yon91，2 and 200∞2China 1．SchoolCommunication Engineering，ShanghaiUniversity，Shanghai of Information Fibersand Access 2．KeyLaboratoryofSpecialOptical Optical Network,ShanghaiUniversity。Shanghai2000’2，China of is basedoncurvelet Abstract：Anewinitializationforblind imagesproposed sparse algorithm separation the received methodc舳 mixedmatrixcanbeestimated centerof representation．A byestimating signals．This localminima．Simulationresultsshowthatthe and avoid into proposed improveconvergenceeffectivelyfalling source of canachievebetter forblind algorithm performance separationimages．