广东省科技计划工业攻关项目(2009B030803004)
- 作品数：2 被引量：0H指数：0
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- 贝叶斯框架下的总变分图像去噪算法
- 2010年
- 针对经典去噪模型易造成图像细节丢失以及确定性算法无法自动估计去噪过程中的未知参数等问题,提出一种新的图像去噪算法.该算法在贝叶斯框架下,用总变分模型(TV)和伽马分布分别刻画原始图像及未知参数的统计特征,并基于最大联合分布的推导,估计最优原始图像.总变分模型使最终的能量泛函非线性且不可微分,因此,引入迭代重加权最小二乘法(IRLS),通过迭代的方式用加权的L2范数逼近L1范数来表示图像的统计模型.实验结果表明,该算法可有效去除图像的噪声,提升去噪速度,使所恢复的图像在实际视觉效果和信噪比等方面均优于其他同类算法.
- 肖宿韩国强沃焱
- 关键词：图像去噪贝叶斯框架先验模型
- 一种贝叶斯框架下的图像盲恢复算法
- 2010年
- 基于各向异性扩散模型的图像盲恢复算法,其缺点在于速度难以得到显著地提升.为了加快图像恢复速度,同时尽可能提供令人满意的恢复结果.提出基于贝叶斯框架的图像盲恢复算法,首先引入调和模型作为原始图像和模糊的先验模型;然后,用伽马分布描述未知的参数;最后,利用变分近似的方法,以迭代的方式,交替地估计原始图像、模糊和参数的最优值.实验结果证明了该算法的有效性,与同类算法相比,可以得到更好的恢复结果;与基于各向异性扩散模型的算法相比,在速度上具有明显的优势.
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- 关键词：图像恢复贝叶斯框架先验模型变分法
