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置换混叠图像盲分离特征域方法研究     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Characteristic Domain Method of Blind Separation for Permuted Alias Images
【作者】 段新涛;
【导师】 方勇;
【学位授予单位】 上海大学;
【学科专业名称】 通信与信息系统
【学位年度】 2011
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 上海大学
【网络出版投稿时间】 2012-01-15
【基金】 高等学校博士点专项科研基金;国家自然科学;上海市重点学科;
【关键词】 置换混叠图像; 叠加混叠图像; 单通道盲分离; 特征域; 形态差异; 字典学习; 差分进化;
【英文关键词】 permuted alias image; superimposed alias image; single channel blind separation; characteristic domain; morphological difference; dictionary learning; differential evolution;
【中文摘要】 盲分离是现代信号处理领域的一个新的研究热点,在诸多领域有着广泛的应用。单通道盲分离作为盲分离研究的一个前沿研究正日益受到关注。本文研究在图像篡改等实际应用中常遇到的一种特殊的单通道混合方式即置换混叠方式的盲分离问题。由于与传统的叠加混叠方式的单通道信号的混合方式不同,用以往的单信道盲分离的理论和方法很难解决,本文围绕置换混叠图像在特征域上的盲分离方法展开研究。 置换混叠图像是由不同的源图像非交叠的置换而成的,使得置换混叠图像失去信息的完整性。源图像的来源不同,构成的置换混叠图也具有多样性。同时置换图像的位置、大小和个数都是未知的。检测和分离出置换图像的关键是找到置换图像和被置换图像之间特征差异,即找到显现特征差异的特征域。本文针对不同类型的置换混叠图像,在不同的特征域提出了置换混叠图像盲分离方法。论文的主要工作如下: 1、在置换区域与被置换区域的图像存在形态差异的条件下,利用形态差异图像在不同字典上表示时有大的稀疏度差异,针对一类存在形态差异的置换混叠图像,提出基于稀疏分解的盲分离算法。首先,根据这类置换混叠图像的数学模型,得到其稀疏表示的模型。根据置换区域与被置换区域图像的特点,选择Cont...
【英文摘要】 Blind separation is new research direction in modern signal processing field, which has been applied to engineering. There is growing concern on single channel blind separation as frontier of blind separation research. However, in the applications such as image tamering etc, a special single channel alias mode called as permuted alias mode is encountered, which is different from the traditional superposition alias mode. Previous theory and method of single channel blind source separation are difficult to so...
【更新日期】 2012-03-07

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导师:方勇    导师单位:上海大学    学位授予单位:上海大学
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