基于小波和独立成分分析的去噪自适应算法

为了寻求一种能将不同类型和数量的噪声从图像中去除的方法,提出了一种能从图像源中将噪声与信号分离的改进的小波 ICA滤波器。该方法首先使用小波降维,用 Morlet小波来解决非正交问题；通过 ICA规范化降维后的信号,从而发现独立噪声特征；再通过相关性将图像和噪声分离；最后,对图像进行还原,得到去噪后的图像。通过实验与主成分分析(PCA)方法、FastICA方法进行了对比,验证了该方法的有效性。结果显示,本研究提出的方法降噪效果较 PCA方法和 FastICA方法有大幅提高。同时,复杂度略有上升