Abstract-En allmän ram för att lösa bild inversa problem med bitvis linjära skattningar införs i detta dokument. Tillvägagångssättet är baserat på Gaussian blandning modeller, som uppskattas via en maximal a posteriori förväntan-maximization algoritm. En dubbel matematisk tolkning av den föreslagna ramen med en strukturerad gles uppskattning beskrivs, vilket visar att den resulterande bitvis linjära uppskattningen stabiliserar uppskattningen jämfört med traditionella glesa inversa problemtekniker. Vi visar att samma enkla och beräkningseffektiva algoritm ger samma bollplank som den senaste tekniken i ett antal omvänt bildproblem, inklusive interpolering, zoomning och avblåsning av smala kärnor.
Detta är exakt den metod som används i REF, där den maximala en afteriori förväntan-maximization (MAP-EM) algoritm användes för kluster syfte.
Solving Inverse Problems With Piecewise Linear Estimators: From Gaussian Mixture Models to Structured Sparsity
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}