文献类型：期刊文章

作　　者：张睿敏[1] 张甲艳[1] 陶冶[1]

ZHANG Rui-min;ZHANG Jia-yan;TAO Ye(School of Computer and Artificial Intelligence,Lanzhou Institute of Technology,Lanzhou 730050,China)

机构地区：[1]兰州工业学院计算机与人工智能学院,甘肃兰州730050

出　　处：《计算机技术与发展》

基　　金：2020年甘肃省高等学校创新能力提升项目(2020A-141);中国服务贸易标准化科研课题(FMBZH—1937);兰州工业学院2020年创新创业教育改革项目(LGYCXJG-20-011)。

年　　份：2021

卷　　号：31

期　　号：7

起止页码：59-63

语　　种：中文

收录情况：JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：图像在拍摄获取、存储和传输等过程中,由于操作、光线等会造成各种噪音。变分贝叶斯估计图像滤波去噪算法,是通过平均场理论将隐变量的后验按维度展开得到计算框架,并按维度迭代更新估计结果至算法收敛,引入新的隐变量,给出过程噪声后验分布。输入向量X(n)和期望响应d(n)被用来计算估计误差e(n),并利用此误差信号构造一个自适应算法的性能函数,随着数据输入的变化,自适应地更新此性能函数,并且不断使其最小化。在此过程中不断地更新调整滤波器的滤波参数,使得这个参数能在最小化性能函数所使用的准则下最优,从而达到滤波效果。首先,定义贝叶斯估计图像滤波模型;然后,利用贝叶斯后验概率分布推导、计算真实分布和近似分布之间的Kullback-Leibler距离;最后,以迭代递推方式估计目标状态,提高状态估计精度,实现图像滤波去噪。大量实验表明该算法滤波去噪效果明显,能最大程度地保护图像细节。

关 键 词：变分贝叶斯  估计  图像滤波 迭代 去噪算法

分 类 号：TP31]