Patch tidigare har blivit en viktig komponent i bildrenovering. En kraftfull strategi i denna kategori av återställningsalgoritmer är den populära förväntade Patch Log-likelihood (EPLL) algoritm. EPLL använder en Gaussian blandning modell (GMM) tidigare lärt sig på ren bild fläckar som ett sätt att regularisera skadade fläckar. I detta papper visar vi att en generaliserad Gaussian blandning modell (GGMM) fångar den underliggande fördelningen av patchar bättre än en GMM. Även om GGMM är en kraftfull före att kombinera med EPLL, den icke-Gaussianity av dess komponenter innebär stora utmaningar som ska tillämpas på en beräkningsintensiv process av bildrenovering. Specifikt måste varje plåster genomgå ett steg för klassificering av plåstret och ett steg för krympning. Dessa två steg kan effektivt lösas med en GMM tidigare men är beräkningsmässigt opraktiska vid användning av en GGMM tidigare. I detta dokument ger vi approximationer och beräkningsrecept för snabb utvärdering av dessa två steg, så att EPLL kan bädda in en GGMM innan på en bild med mer än tiotusentals patchar. Vårt huvudsakliga bidrag är att analysera exaktheten i våra approximationer baserat på grundlig teoretisk analys. Våra utvärderingar visar att GGMM föregående genomgående är en bättre passform för att modellera bild patch distribution och presterar bättre i genomsnitt i bild denoiserande uppgift.
Med tanke på varje plåster har en patch klassificering steg och en krympning steg, Alban et al. REF tillhandahåller approximationer och beräkningsrecept för att utvärdera dessa två steg genom att inbädda en generaliserad Gaussisk blandning modell i EPLL för en bild med mer än tiotusentals patchar.
Image restoration with generalized Gaussian mixture model patch priors
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}