《電子技術(shù)應(yīng)用》
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改進的FastICA算法在圖像盲分離中的應(yīng)用
來源：電子技術(shù)應(yīng)用2013年第1期
陰法明1， 梁瑞宇2
1. 南京信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院， 江蘇 南京210046； 2. 河海大學(xué)，江蘇 常州 213022
摘要： 在系統(tǒng)研究獨立分量分析基本原理、快速算法的基礎(chǔ)上，提出了一種改進的獨立分量分析快速算法。引入了一種綜合考慮峰度和偏度的新的簡單目標函數(shù)，并對獨立分量分析的快速算法流程提出了改進。改進的算法在圖像盲分離中得到了應(yīng)用。實驗結(jié)果表明，該算法顯著提高了獨立分量分離效果。
中圖分類號： TP391.4
文獻標識碼: A
文章編號： 0258-7998(2013)01-0116-03
Application of improved FastICA algorithm in blind image separation
Yin Faming1， Liang Ruiyu2
1. Nanjing College of Information Technology, Nanjing 210046, China； 2. Hohai University， Changzhou 213022, China
Abstract： An improved FastICA algorithm is presented based on basic principle and fast algorithm of independent component analysis (ICA). A new and simple object function which synthesize kurtosis and skewness is developed，Then propose an improved flow of FastICA algorithm. The improved algorithm is apllied to blind image separation, The experimental result shows the improved algorithm enhance the effect of independent component separation.
Key words : independent component analysis; kurtosis; skewness; blind image separation

    盲源分離BSS(Blind Source Separation)是信號處理領(lǐng)域的熱點，有著廣泛的應(yīng)用前景。盲源分離是在對信源和通道先驗知識甚少的情況下，僅由觀察信號推斷信源和通道特性，從線性混合的觀測信號中分離出獨立的信號源。傳統(tǒng)的盲源分離往往關(guān)注于信號的一階統(tǒng)計量，研究信號間的相互關(guān)系，如主分量分析PCA(Principal Component Analysis)分解出的分量只是相互正交，具有明顯局限性。獨立分量分析ICA(Independent Component Analysis) [1-2]則基于信號的高階統(tǒng)計量，利用高于二階的統(tǒng)計信息正確實現(xiàn)源信號分離和恢復(fù)，并從多通道測量所得到的由若干獨立信源線性組合的觀察信號中，將這些獨立成分分解開來，具有更實際的物理意義。

    在諸多ICA算法中，固定點算法(也稱FastICA)以其收斂速度快、分離效果好被廣泛應(yīng)用于信號處理領(lǐng)域。該算法是基于定點遞推算法得到的，對任何類型的數(shù)據(jù)都適用，能很好地從觀測信號中估計出相互統(tǒng)計獨立的、被未知因素混合的原始信號，它的存在對運用ICA分析高維的數(shù)據(jù)成為可能。FastlCA算法本質(zhì)上是一種最小化估計分量互信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，是利用最大熵原理來近似負熵，并通過一個合適的非線性函數(shù)g使其達到最優(yōu)。該算法具有很多神經(jīng)算法的優(yōu)點如：并行的、分布的、計算簡單、要求內(nèi)存小。近年來對ICA的研究在統(tǒng)計信號處理領(lǐng)域得到了廣泛的關(guān)注, 尤其在語音處理[3]、生物醫(yī)學(xué)信號處理[4]、圖像處理[5]等多方面的研究進展迅速。

1.2 預(yù)處理
    為了計算方便，在進行ICA 處理之前，需要對觀測矢量x進行預(yù)處理，把x變?yōu)橹虚g輸出z，主要過程包括中心化和白化。




    從表1所示的峰值信噪比的比較中可以看出，基于改進的FastICA算法進行圖像盲分離的效果得到顯著提高。同時從平均迭代次數(shù)對比中也可以看出，改進的FastICA算法迭代次數(shù)略多于傳統(tǒng)的FastICA算法。 

 

 

    本文在系統(tǒng)研究FastICA算法的基礎(chǔ)上,引入了一種綜合考慮峰度和偏度新的、簡單的目標函數(shù)，并且對FastICA算法流程中的正交化過程作了改進。實踐證明，改進的算法顯著提高了獨立分量的分離效果，并且在圖像盲分離中得到了應(yīng)用。
參考文獻
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