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On the hierarchical Bayesian approach to image restoration: applications to astronomical images

机译:关于图像的分层贝叶斯方法:在天文图像中的应用

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摘要

In an image restoration problem one usually has two different kinds of information. In the first stage, one has knowledge about the structural form of the noise and local characteristics of the restoration. These noise and image models normally depend on unknown hyperparameters. The hierarchical Bayesian approach adds a second stage by putting a hyperprior on the hyperparameters, where information about those hyperparameters is included. In this work the author applies the hierarchical Bayesian approach to image restoration problems and compares it with other approaches in handling the estimation of the hyperparameters.
机译:在图像恢复问题中,通常会有两种不同的信息。在第一阶段,人们对噪声的结构形式和修复体的局部特征有所了解。这些噪声和图像模型通常取决于未知的超参数。分级贝叶斯方法通过在超参数上放置超优先级来增加第二阶段,其中包含了关于那些超参数的信息。在这项工作中,作者将分层贝叶斯方法应用于图像恢复问题,并将其与其他方法在处理超参数估计中进行了比较。

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