TÁCH ẢNH DÙNG BIẾN ĐỔI WAVELET

VÀ PHÂN TÍCH THÀNH PHẦN ĐỘC LẬP

 

Võ Minh Sơn, Nguyễn Hữu Phương

Khoa Điện tử - Viễn thông, trường Đại học Khoa học Tự nhiên

 

Tóm tắt:

 

Phân tích thành phần độc lập (Independent Component Analysis - ICA), thuộc các thuật toán học không giám sát, được nghiên cứu và ứng dụng nhiều trong hơn chục năm trở lại đây. Một lĩnh vực ứng ứng dụng của ICA là tách ly nguồn mù (Blind Source Separation - BSS), trong đó từ các tín hiệu trộn lẫn ta phải tìm lại các tín hiệu nguồn nguyên thủy trong lúc không biết được chính sự trộn. Thường các tín hiệu trộn quan sát được phải tiền xử lý bởi một hoặc hơn phương pháp phù hợp trước khi đưa vào ước lượng bởi mô hình ICA. Đề tài này thực hiện tách ảnh bằng tiền xử lý biến đổi wavelet rời rạc (DWT) kết hợp với ước lượng ICA dùng các thuật toán InfoMax và FastICA.

 

 

 

 

 

 

 

 

IMAGES SEPARATION USING WAVELET TRANSFORMATIONS AND INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS

 

 

Vo Minh Son, Nguyen Huu Phuong

Faculty of Electronics & Telecommunications, University of Natural Sciences

 

Abstract:

 

 Independent Component Analysis (ICA), belonged to the general class of unsupervised learning algorithms, has been studied and applied for more than 10 years. One of the application fields is Blind Source Separation (BSS), in which from the mixed signals we would like to recover the orginal source signals whereas the mixing is unknown. Often, the observed mixtures are put through an appropriate preprocessing step before being evaluated by the ICA. This paper performs image separation by Discrete Wavelet Transform preprocessing associated with ICA estimation using InfoMax and FastICA algorithms.