Att lära sig god image tidigare är av yttersta vikt för studier av vision, datorseende och bildbehandling applikationer. Att lära sig tidigare och optimera över hela bilder kan leda till enorma beräkningsutmaningar. Däremot, när vi arbetar med små bildlappar, är det möjligt att lära sig tidigare och utföra patch restaurering mycket effektivt. Detta ger upphov till tre frågor - do priors som ger hög sannolikhet för data också leder till goda resultat i restaurering? Kan vi använda sådana patch baserade priors för att återställa en full bild? Kan vi lära oss bättre lapp tidigare? I detta arbete besvarar vi dessa frågor. Vi jämför sannolikheten för flera patch modeller och visar att tidigare som ger hög sannolikhet för data presterar bättre i patch restaurering. Motiverade av detta resultat, föreslår vi en generisk ram som möjliggör helbild restaurering med hjälp av någon patch baserad tidigare för vilken en MAP (eller ungefärlig MAP) uppskattning kan beräknas. Vi visar hur man får fram en lämplig kostnadsfunktion, hur man optimerar den och hur man använder den för att återställa hela bilder. Slutligen presenterar vi en generisk, förvånansvärt enkel Gaussian Blandning tidigare, lärt sig från en uppsättning naturliga bilder. När den används med den föreslagna ramen, överträffar denna Gaussiska Blandning Modell alla andra generiska tidigare metoder för bild denoising, deblurring och inpainting.
I ett annat arbete REF, patch-baserade Gaussian Blandning tidigare föreslås baserat på EPLL ramverket som visar goda resultat för att återställa den skadade regionen.
From learning models of natural image patches to whole image restoration
{'venue': '2011 International Conference on Computer Vision', 'journal': '2011 International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}