基于独立分量分析的近红外图像去噪方法的研究与应用

独立分量分析(IndependentComponentAnalysis,ICA)是一种新的盲源信号分离方法,近年来已吸引了信号处理学界和神经网络学界众多学者的研究兴趣。该文提出了基于独立分量分析的近红外图像去噪方法,该方法能有效地处理用黑白CCD传感器监测电力设备所产生的图像,使这种监测方案具有实用价值。文中简单描述了以黑白CCD传感器为核心器件的电力设备在线监测系统,阐述了ICA的基本原理,介绍了基于负熵判据的FastICA算法,给出了所提方法的具体实现步骤及相应的实验处理结果。结果表明利用该方法可以有效的去除监测图像中的噪声,使温度场的显示更清晰,满足了实际的需求。