Abstract-This paper presenterar en ny strategi för högupplöst bild restaurering genom att karakterisera både lokal smidighet och icke-lokal självlikhet av naturliga bilder på ett enhetligt statistiskt sätt. De viktigaste bidragen är trefaldiga. För det första etableras en gemensam statistisk modellering (JSM) i ett adaptivt hybridområde för rymdtransformering, som erbjuder en kraftfull mekanism för att kombinera lokal smidighet och icke-lokal självlikhet samtidigt för att säkerställa en mer tillförlitlig och robust uppskattning. För det andra är en ny form av minimering funktionell för att lösa bild inversa problem formuleras med hjälp av JSM under legalisering-baserat ramverk. Slutligen, för att göra JSM dragbar och robust, utvecklas en ny Split-Bregman-baserad algoritm för att effektivt lösa ovanstående allvarligt underbestämda inversa problem i samband med teoretiska bevis på konvergens. Omfattande experiment på bild inpainting, bild deblurring och blandade Gaussian plus salt-och-pepper buller avlägsnande program verifiera effektiviteten av den föreslagna algoritmen.
Till exempel Zhang et al. I REF föreslogs en gemensam statistisk modellering för olika image inversa problem.
Image Restoration Using Joint Statistical Modeling in Space-Transform Domain
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}