基于空间约束高斯混合模型的EPLL自然图像复原

• 作者: 刘鸳鸳 廖斌
• 来源期刊: 量子电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 图像复原 空间约束高斯混合模型 先验 块似然对数期望
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 图像与信息处理
• 页码范围: 391-398
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-5461.2015.04.002

摘要

为了提高基于块先验的自然图像复原效果,有效去除图像中的噪声和模糊,提出了一种基于空间约束高斯混合模型的块似然对数期望(Expected patch log likelihood,EPLL)复原框架.基于图像块的空间分布信息,将图像块的空间约束高斯混合统计特性作为先验,在图像块复原的基础上实现整幅图像的全局优化复原.对比相关的图像复原方法,提出的方法去噪和去模糊效果更好,并且保留图像细节.利用客观性能指标对复原结果进行评价.实验结果表明,提出的方法有效易行,而且复原图像表现出良好的可视效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖斌	湖北大学计算机与信息工程学院	30	132	5.0	10.0
2	刘鸳鸳	湖北大学计算机与信息工程学院	3	26	2.0	3.0