[发明专利]基于贝叶斯张量分解的相似块堆聚图像消噪方法及系统在审
| 申请号： | 201711030903.4 | 申请日： | 2017-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN109727200A | 公开（公告）日： | 2019-05-07 |
| 发明（设计）人： | 招浩华;张丽清;赵启斌 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于贝叶斯张量分解的相似块堆聚图像消噪方法及系统，通过从原始图像中划分出若干图像块，将其中相似的图像块堆聚组成更高阶的张量，对高阶张量进行张量分解得到张量矩阵和噪声精度的联合概率，通过交替迭代法近似估计基于联合概率的极大对数似然模型参数和超参数并得到消噪高阶张量，最后将消噪高阶张量中每个图像块复原后得到消噪后的低阶图像。 | ||
| 搜索关键词： | 消噪 高阶 图像块 贝叶斯 图像 分解 矩阵 交替迭代 近似估计 模型参数 原始图像 概率 低阶 复原 噪声 联合 | ||
【主权项】：
1.一种基于贝叶斯张量分解的相似块堆聚图像消噪方法，其特征在于，通过从原始图像中划分出若干图像块，将其中相似的图像块堆聚组成更高阶的张量，对高阶张量进行张量分解得到张量矩阵和噪声精度的联合概率，通过交替迭代法近似估计基于联合概率的极大对数似然模型参数和超参数并得到消噪高阶张量，最后将消噪高阶张量中每个图像块复原后得到消噪后的低阶图像。
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