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基于小波变换系数多结构模型的变分贝叶斯图像复原

DOI：10.1016/j.image.2018.12.003 期刊：Signal Processing: Image Communication 出版年份：2018 更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要： 近期研究表明，在基于模型的压缩感知（CS）中采用结构合理的先验知识可提升重建性能。然而现有研究存在先验利用率低的问题。为此，本研究提出一种多结构小波贝叶斯压缩感知框架（MSW-BCS），通过充分利用先验知识实现图像压缩。我们的工作主要包含以下三个方面：首先，通过统计分析探究图像小波变换系数中的多结构先验知识（包括聚类结构和树状结构）；其次，设计多变量联合重建模型来描述这种多结构先验；最后给出基于变分贝叶斯推断的模型参数详细学习算法。仿真实验表明，该重建模型能有效融合不同先验，在无噪和含噪测量环境下均较其他知名CS算法具有更优性能。
作者： Le Qin，Zhen Wang，Qiuju Guan，Xuemei Guo，Guoli Wang
AI智能分析
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研究概述 实验方案

研究目的

通过一种新颖的贝叶斯压缩感知框架，充分利用小波变换系数中的多结构先验知识来提升图像压缩的恢复性能。

研究成果

所提出的MSW-BCS框架有效利用了小波变换系数中的多结构先验知识，在无噪和含噪测量环境下均实现了优于其他压缩感知算法的重建性能与执行效率。该框架融合不同先验信息的能力及其计算高效性，使其成为图像压缩任务中极具前景的解决方案。

研究不足

该研究聚焦于哈尔小波进行分解，可能无法推广至其他小波族。所提算法的块大小经经验设定为4，这可能并非适用于所有类型图像的最优值。在极端噪声条件下的性能尚未深入探究。

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