·498. 智能系统学报 第6卷 相似.因此，将L4称为原始图像的概貌分量，L, FL2,FL3被称为细节分量. 1.5图像ICA特征分析与小波分析方法比较 在小波分析理论中，信号二层、三层乃至高层的 分析方法，在实际应用中被广泛地应用.因此，研究 二层、高层的ICAT分解方法具有一定意义. 基于采样和ICA的特征分析方法二层分解模 型有2种.第1种是与小波分析方法类似，将一层 ICAT分解得到的各个分量继续进行一次ICAT处 )2层DWT分解对pepper图像处理结果(L.子带为 概貌部分，其余LH,HL,HH子带分别是原始 理.另一种方法是将图像经过采样因子为4的采样 图像在竖直、水平和对角方向上的细节部分) 提取出16个子图，然后对这16个图像进行ICA处 图8ICAT与DWT的分析结果对比 理，这个过程被称为基于采样因子为4的ICAT.在 Fig.8 Comparison between ICAT and DWT 这里只以第1种方法为例进行说明，分解原理图如 小波多尺度分析中，图像分解得到概貌分量表 图7所示. 示的是原始图像的低频子带，是原始图像能量最集 中的部分，体现了原始图像中的主要信息.因此，本 -E1112 文把概貌部分的能量统计特性作为概貌分量的一个 F11F13 F11一层ICAT F11 F14 准则来衡量相应的变换方法的优劣. F11 F11 -F12 F1I 本文将概貌分量进行二维离散余弦变换(2D F12F12 F12☐一层1GAT DCT),对得到的离散余弦系数进行igag扫描，得 F12F13 到的DCT系数按从低频到高频依次排列.除第1个 始 F12F14 一层ICAT F13 F11 DCT系数（直流系数）外，再按照从低频到高频的顺 像 P13F12 13一层ICAT 序统计交流系数能量分别占整个交流系数总能量 F13■F13 F13F14 95%、90%的个数.如果这个数目在总的交流系统中 1411 所占的比例越小，则表明对应变换的能量集中特性 F14F12 -14☐一层ICAT F14 F13 更好 -F14■F14 实验中采用标准peppers图像，图像大小为512× 图7第1种2层ICAT分解原理 512,离散小波变换采用的母小波为Daubechie84小波. Fig.7 The framework of the first type of 2-order ICAT 分别对一层、二层小波分析和ICAT分解得到的概貌分 第1种方法与常用的小波多尺度分析方法相类 量进行上述的DCT系数统计分析. 似，将它与离散小波变换进行分析结果对比.标准图 1)一层分解结果.在DWT得到的概貌分量（由 像peppers通过第1种二层ICAT方法处理的结果 于采用Daubechies-4小波，概貌分量像素大小为 如图8(a),其中16个分量中存在着概貌分量（最后 259×259)的交流(AC)系数当中，按从低频到高频 一个分量)及细节分量（其余15个分量）.图8(b) 的顺序，前5627个低频交流系数的能量占据了整个 是peppers图像通过二层2D-DWT处理得到的结 交流系数总能量的95%，这些系数占据整个交流系 果，其中母小波采用的是Daubechies-4小波[89]. 数的8.39%；而ICAT概貌分量（像素大小为256× 256)的统计数量为3451个，占据整个交流系数的 5.27%,仅仅是DWT结果的61%.这说明，按从低 频到高频顺序统计，ICAT概貌分量中的前3451个 交流系数恢复的图像可以得到用小波概貌分量前 5627个交流系数恢复图像的质量.这意味着一层 ICAT分解提取的概貌分量能量较DWT更加集中. 2)二层分解统计结果.二层DWT得到的概貌 分量，其像素大小为69×69，它的交流(AC)系数当 (a)2层ICAT分解对peppers图像处理结果 中，按从低频到高频的顺序，前1673个交流系数的 能量占据了整个交流系数总能量的95%，这些系数