【摘 要】
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结合稀疏贝叶斯学习(SBL)和可压缩传感理论(CS),给出一种在噪声测量条件下重建可压缩图像的方法。该方法将CS理论中图像重建过程看作一个线性回归问题,而待重建的图像是该回归模型中的未知权值参数;利用SBL方法对权值赋予确定的先验条件概率分布用以限制模型的复杂度,并引入超参数;最大化超参数的边缘对数似然函数求得权值参数的最优估计即待重建图像。该方法同时还给出了权值估计的后验概率密度和误差条,从而获
【机 构】
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上海第二工业大学理学院,安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
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结合稀疏贝叶斯学习(SBL)和可压缩传感理论(CS),给出一种在噪声测量条件下重建可压缩图像的方法。该方法将CS理论中图像重建过程看作一个线性回归问题,而待重建的图像是该回归模型中的未知权值参数;利用SBL方法对权值赋予确定的先验条件概率分布用以限制模型的复杂度,并引入超参数;最大化超参数的边缘对数似然函数求得权值参数的最优估计即待重建图像。该方法同时还给出了权值估计的后验概率密度和误差条,从而获得权值最优值的不确定性测量。实验结果表明,SBL方法可以获得精确重建,并且在相同相对重建误差的条件下,比
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