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基于狄利克雷过程的可扩展高斯混合模型

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:2.72 MB | 2021-04-29

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　　针对使用高斯混合模型的图像先验建模中分量数目难以扩展的问题，构建基于狄利克雷过程的可扩展高斯混合模型。通过聚类分量的新增及归并机制，使模型复杂度根据数据规模自适应变化，从而增强先验模型结构的紧密度，以提升其可解释性。此外，对高斯混合模型的推理过程进行优化，给出一种基于批次处理方式的可扩展变分推理算法，求解图像去噪中所有隐变量的变分后验分布，实现先验学习。实验结果表明，该模型在图像去噪任务中较巸PLL等传统去噪模型能够取得更高的峰值信噪比，去噪效果更隹，验证了该模型的有效性。

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