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內(nèi)容簡介

　　近年來，隨著機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的成功應(yīng)用，研究人員將研究重點轉(zhuǎn)移至從自然圖像中學(xué)習(xí)先驗以進行圖像復(fù)原的工作?！秷D像塊先驗建模研究：基于高斯混合模型的視角》從高斯混合模型的塊先驗學(xué)習(xí)模型角度進行了全面深入的研究。針對高斯混合模型塊模型固有的整體模型強制局部性，無法實現(xiàn)圖像更大范圍塊協(xié)同處理的問題，提出一種Wasserstein距離梯度直方圖約束的多尺度高斯混合塊先驗?zāi)Ｐ?，將梯度直方圖全局統(tǒng)計先驗引入到多尺度塊先驗建模；針對全局高斯混合模型限制利用圖像中鄰近塊的相干性，提出一種基于分層貝葉斯的局部高斯混合塊先驗?zāi)Ｐ?，并對模型參?shù)引入先驗知識，還利用了鄰近塊的相干性；針對傳統(tǒng)全局高斯混合模型分量數(shù)目固定，以及單一外部先驗建模能力有限的問題，提出一種基于狄利克雷過程混合模型的圖像復(fù)原模型，實現(xiàn)模型復(fù)雜度動態(tài)調(diào)整，利用變分參數(shù)對于模型分量可擴展性以及統(tǒng)計量的可累加性，實現(xiàn)圖像內(nèi)外部塊先驗結(jié)合。

作者簡介

　　張墨華，1979年10月生，博士，河南財經(jīng)政法大學(xué)副教授，畢業(yè)于戰(zhàn)略支援部隊信息工程大學(xué)軟件工程專業(yè)，主要研究方向為機器學(xué)習(xí)、圖像處理。

圖書目錄

第1章緒論
1．1 研究背景與意義
1．2 圖像復(fù)原技術(shù)概述
1．3 圖像復(fù)原學(xué)習(xí)模型研究現(xiàn)狀
1．4 本書的主要內(nèi)容和章節(jié)安排
第2章塊對數(shù)似然期望模型圖像去噪及改進方法
2．1 引言
2．2 高斯模型和高斯混合模型先驗
2．3 塊對數(shù)似然期望模型
2．4 塊對數(shù)似然期望模型實現(xiàn)
2．5 參數(shù)對算法去噪性能的影響
2．6 彩色圖像去噪
2．7 EPLL與其他去噪算法的比較
2．8 EPLL運行時間分析及速度提升方案
2．9 本章小結(jié)
第3章 Wasserstein距離梯度直方圖約束的多尺度塊先驗?zāi)Ｐ?br />3．1 引言
3．2 面向通用圖像復(fù)原的塊對數(shù)似然期望模型
3．3 多尺度塊模型
3．4 梯度直方圖先驗及Wasserstein距離
3．5 梯度直方圖先驗約束的多尺度塊模型
3．6 尺度不變性和參考直方圖估計
3．7 實驗結(jié)果及分析
3．8 本章小結(jié)
第4章局部高斯混合塊先驗?zāi)Ｐ?br />4．1 引言
4．2 全局高斯混合塊先驗?zāi)Ｐ?br />4．3 分層貝葉斯的局部高斯混合塊先驗?zāi)Ｐ?br />4．4 實驗結(jié)果及分析
4．5 本章小結(jié)
……
第5章基于狄利克雷過程混合模型的塊先驗?zāi)Ｐ?br />第6章總結(jié)與展望
符號定義
英文縮略語表
參考文獻