Blind dekonvolution innebär uppskattning av en skarp signal eller bild som endast ges en suddig observation. Eftersom detta problem i grund och botten är illvilligt, krävs starka förehavanden på både den skarpa bilden och oskärpa kärnan för att legalisera lösningsutrymmet. Även om detta naturligt leder till en standard MAP uppskattning ram, prestanda äventyras av okända kompromiss-off parameter inställningar, optimering heuristik, och konvergens frågor som härrör från icke-konvexitet och / eller dåliga tidigare val. För att mildra några av dessa problem har ett antal författare nyligen föreslagit att ersätta en variantal Bayesian (VB) strategi som marginaliserar över den högdimensionella bildrymden vilket leder till bättre uppskattningar av den suddiga kärnan. Den underliggande kostnadsfunktionen omfattar dock nu både integraler utan en sluten lösning och komplexa, funktionsvärderade argument, vilket leder till att man förlorar insynen i MAP. Utöver vanliga Bayesian-inspirerade intuitioner, är det därför fortfarande oklart genom exakt vilken mekanism dessa metoder kan fungera, vilket gör förståelse, förbättringar och utvidgningar svårare. För att belysa dessa frågor visar vi att VB-metoden kan omarbetas som ett okonventionellt MAP-problem med en mycket speciell påföljd/föregång som parar bilden, oskärpa kärnan och bullernivån på ett principfast sätt. Denna unika straff har ett antal användbara egenskaper som hänför sig till relativ konkavitet, lokalt minimaundvikande, och skala-invarians som tillåter oss att noggrant förklara framgången för VB, inklusive dess befintliga genomförande heuristik och approximationer. Det ger också strikta kriterier för att välja den optimala bilden innan som, kanske kontra-intuitivt, inte behöver återspegla statistiken över naturliga scener. På så sätt utmanar vi den rådande uppfattningen om varför VB är framgångsrikt för blind dekonvolution samtidigt som vi tillhandahåller en transparent plattform för att införa förbättringar och förlängningar. Experimentella resultat med hjälp av sådana härledda modifieringar bekräftar våra teoretiska slutsatser.
Wipf och Zhang REF visade att en VB-strategi kan omarbetas som ett okonventionellt MAP-problem med en viss form av tidigare som sammanbinder den latenta bilden, oskärpa kärnan och bullernivån.
Revisiting Bayesian Blind Deconvolution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}