Abstract-I detta dokument föreslår vi nya algoritmer för total variation (TV) baserad bildrenovering och parameteruppskattning med hjälp av approximationer för variationsfördelning. Inom den hierarkiska Bayesianska formuleringen uppskattas den rekonstruerade bilden och de okända hyperparametrarna för bilden före och bruset samtidigt. De föreslagna algoritmerna ger en approximation till den bakre fördelningen av de latenta variablerna med hjälp av variationsmetoder. Vi visar att vissa av de nuvarande tillvägagångssätten för TV-baserad bildrenovering är speciella fall av vårt ramverk. Experimentella resultat visar att de föreslagna tillvägagångssätten ger konkurrenskraftiga resultat utan några antaganden om okända hyperparametrar och klart överträffar befintliga metoder när ytterligare information ingår.
Babacan m.fl. REF har föreslagit en algoritm genom approximationer av variationsfördelningen, för parameterbedömning i total variation (TV) baserad bildrenovering.
Parameter Estimation in TV Image Restoration Using Variational Distribution Approximation
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Mathematics']}