Abstract-Vi föreslår ett adaptivt inlärningsförfarande för att lära patch-baserade image priors för bild denoising. Den nya algoritmen, som kallas Förväntning-Maximization (EM) anpassning, tar en generisk tidigare lärt från en generisk extern databas och anpassar den till den bullriga bilden för att generera en specifik tidigare. Olika från befintliga metoder som kombinerar intern och extern statistik på ad-hoc sätt, den föreslagna algoritmen är strikt härledd från en Bayesian hyper-prior perspektiv. Det finns två bidrag i detta dokument: För det första tillhandahåller vi fullständig härledning av EM-anpassningsalgoritmen och demonstrerar metoder för att förbättra beräknings komplexiteten. För det andra, i avsaknad av den latenta rena bilden, visar vi hur EM-anpassning kan ändras baserat på förfiltrering. Experimentella resultat visar att den föreslagna anpassningsalgoritmen ger konsekvent bättre denoiserande resultat än den utan anpassning och är överlägsen flera toppmoderna algoritmer.
Luo et al................................................................ REF föreslog en tidigare lärande algoritm som kombinerar interna och externa tidigare ur ett Bayesian hyper-prior perspektiv.
Adaptive Image Denoising by Mixture Adaptation
{'venue': 'IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society', 'journal': 'IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}