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基于磨光函数的ICA在交通物联网图像处理中的应用研究
| 论文题名： | 基于磨光函数的ICA在交通物联网图像处理中的应用研究 |
| 关键词： | 交通物联网;图像处理;磨光函数;独立成分分析法;外界干扰 |
| 摘要： | 独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)是近年发展起来的一种非常有效的盲信号处理技术,具有重要的理论和应用价值,在无线通信、语音处理、图像处理和生物医学等领域具有广泛而诱人的应用前景,正发挥着越来越重要的作用。 本文首先着眼于交通物联网(traffic internet of things,TIOT)应用的需要,重点阐述了交通物联网中图像处理的现状。接着,本文对独立成分分析的算法原理进行了阐述,分析了独立成分分析的思想、假设前提以及概率统计的相关原理,并对现有独立成分分析的方法进行归纳总结,指出了ICA的算法选择原则。在此基础上,本文提出一种新的ICA盲信号分离方法,即基于磨光函数的独立成分分析算法。 论文的主要工作是把独立成分分析与交通物联网图像处理相结合,将基于磨光函数的独立成分分析方法应用于交通物联网的图像处理,以解决交通物联网监控视频受外界干扰等原因引起的图像传输问题,从而降低交通事故的发生率。实验结果表明,本文所采用的去噪算法更适合于交通图像的处理,而且效果显著。 |
| 作者： | 王艳 |
| 专业： | 电子与通信工程 |
| 导师： | 周鸣籁 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 苏州大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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