运动混叠图像的盲分离研究

由于玻璃等透明介质的反射现象，照片和视频中普遍存在着混叠图像。这些混叠图像不仅妨碍人们对感兴趣图层的观看，也干扰了进一步的图像处理。将混叠图像进行分离，恢复出其中的感兴趣图层自然成为重要任务。传统的盲源分离方法在分离实际的混叠图像时遇到困难- - 无法处理图层中的包括平移、旋转、缩放等效果在内的一般性运动。我们提出一个新的研究课题- - 运动混叠图像的盲分离，以改变传统盲源分离方法无法处理运动图像混叠的现状。针对实际需求，我们将研究一系列富有挑战性的相关问题：运动混叠的建模；运动混叠图像中的参数辨识；基于混叠模型的图层重建；运动混叠情况下的盲源抽取；图层数量辨识；在观测图像数量少于图层数量时的欠定盲分离；运动混叠图像盲分离的统一算法研究等。本项目围绕这些新问题的理论研究、算法构建及相关应用展开，是一项具有重要理论价值和实际意义的创新性工作。

在该项目中，我们提出一个新的研究课题- -运动混叠图像的盲分离，以改变传统盲源分离方法无法处理运动图像混叠的现状。针对实际需求，我们研究了一系列富有挑战性的相关问题：运动混叠的建模；运动混叠图像中的参数辨识；基于混叠模型的图层重建；运动混叠情况下的盲源抽取；图层数量辨识；在观测图像数量少于图层数量时的欠定盲分离；运动混叠图像盲分离的统一算法研究等。同时，我们针对具有非负性的图像盲分离、盲信号处理的典型应用领域--高光谱图像的目标检测和融合等理论、算法和应用等进行了系统研究，提出了一系列新算法。共录用和发表科研论文32篇，其中 SCI 检索论文13篇；EI检索论文29篇。论文发表在本领域SCI 国际期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》（本领域顶级国际期刊）、《Journal of Computational and Applied Mathematics》、《Optics & Laser Technology》 、《Optical Engineering》、《Neural Processing Letters》、《Electronics Letters》等。授权国家发明专利3 项。在该基金的支持下，项目负责人在北航顺利评为北航“蓝天新星”（2010 年） 、博士生导师（2011 年）和教育部“新世纪优秀人才”（2011年）。