一种自适应参数更新的贝叶斯图像反卷积恢复方法

专利申请号：CN201610330261.9

公 开 号：CN106023106A

发 明 人：方厚章 刘宏伟 潘东辉 时愈 许述文 刘军 

代 理 人：惠文轩

代理机构：西安睿通知识产权代理事务所(特殊普通合伙)

专利类型：发明申请

申 请 日：20161012

公 开 日：20160518

专利主分类号：G06T5/00(20060101)

关 键 词：图像 下界 观测模型 自适应参数 先验 高斯噪声 先验模型 贝叶斯 反卷积 最小化 恢复 观测模型建模 图像处理技术 自适应更新 迭代更新 后验概率 椒盐噪声 退化图像 噪声污染 最大化 高斯 更新 建模 去除 优化 模糊 应用 

摘      要：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种自适应参数更新的贝叶斯图像反卷积恢复方法，包括：观测模型建模；图像先验建模；求观测模型的下界：利用优化最小化方法获得观测模型的下界函数；求图像先验模型的下界：利用优化最小化方法获得图像先验模型的下界函数；利用最大化后验概率迭代更新观测模型超参数、图像先验超参数和图像；本发明提供的自适应参数更新的贝叶斯图像反卷积恢复方法自适应更新能力好，计算代价低，恢复效果显著，具有去除高斯噪声和椒盐噪声的能力，可应用于在高斯噪声或椒盐噪声污染情形下且受高斯模糊退化图像的恢复。