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基于Curvelet稀疏表示的图像盲分离初始化

王军华  方勇  
【摘要】: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.

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