[发明专利]一种基于统计推理的图像修复方法有效
| 申请号： | 201910019969.6 | 申请日： | 2019-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN109712098B | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 付蔚;赵红莹;童世华;崔逊航 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04;G06T3/40 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于统计推理的图像修复方法，包括以下步骤：S1：通过机器学习算法将基本的统计推理应用于信号重建；S2：利用深度神经网络算法避免传统的对损失信号进行先验统计建模，转而通过训练大量的损坏输入和清楚的目标输出参数，来建立卷积神经网络回归模型；S3：通过最小化经验风险的方法，学习将损坏的观察结果映射到观察的清晰的信号上，从而得出，在常见的情况下，即使没有观察到清晰的信号，仅通过观察损坏的数据，也能通过这种方法来修复图像。本发明基于统计推理原理，可以在未观察到完整目标数据的情况，仅训练被破环的目标数据来进行图像修复，并且在通常情况下，可取得使用完整数据接近的图像修复性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 统计 推理 图像 修复 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于统计推理的图像修复方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：通过机器学习算法将基本的统计推理应用于信号重建；S2：利用深度神经网络算法避免传统的对损失信号进行先验统计建模，转而通过训练大量的损坏输入和清楚的目标输出参数，来建立卷积神经网络回归模型；S3：通过最小化经验风险的方法，学习将损坏的观察结果映射到观察的清晰的信号上，从而得出，在常见的情况下，即使没有观察到清晰的信号，仅通过观察损坏的数据，也能通过这种方法来修复图像。
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