[发明专利]基于非线性主分量分析从图像序列中分离图像信息的方法

权利要求书

1.一种基于非线性主分量分析从图像序列中分离图像信息的方法，其特征在于，从一个相对静止的场景图像中取m帧组成图像序列，将该图像序列看作是图像噪声和图像信息的m种组合，利用盲源分离得到n个分量，这n个分量中标准方差值最大者为图像信息分量，其它n-1个分量即为图像噪声分量，从而分离出1个图像信息分量和n-1个图像噪声分量；

当m＜n时，经过如下信号处理步骤分离出图像信息分量，具体如下：

步骤一、获取含噪图像序列X₀，它由源信号S通过系数矩阵A₀线性组合而成，表示如下：

X₀＝A₀S (1)

步骤二、由X₀求X_m以组成X，即通过回归变换使过完备盲源分离BSS模型转化为标准盲源分离BSS模型；

式(2)中，X是观察图像序列，A表示将S线性组合成X的系数矩阵；X₀含有m个变量，X_m是由n-m个变量组成的矩阵；A_m表示对应X_m的系数矩阵；X_m由如下条件期望求得，表示X_m的估计：

式(3)中，p(S)是S的概率密度函数，假设函数f(·)为式(3)的积分结果，得：

式(4)中，通过欧几里德Euclidean距离平方的范数表达求得X_m的估计是进而得到X_m；

步骤三、从而求得X，将X使用标准盲源分离BSS模型，运用非线性主分量分析NLPCA得到包含1个图像信息分量和n-1个图像噪声分量的n个分量y₁,y₂,...,y_n，y₁,y₂,…,y_n这n个分量中标准方差值最大者为图像信息分量。