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Erschienen in:
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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Expected Patch Log Likelihood Based on Multi-layer Prior Information Learning

verfasst von : ShunFeng Wang, JiaCen Xie, YuHui Zheng, Tao Jiang, ShuHang Xue

Erschienen in: Advances in Computer Science and Ubiquitous Computing

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

How to preserve the edge and texture details has been a difficult problem in image denoising. In this paper, we propose a multi-layer prior information learning method, which combines the statistical and geometric features of the image to describe the attributes of the prior information more accurately and completely. The experimental results show that our proposed method is superior to the EPLL (Expected patch log likelihood) method with a single statistical characteristic for a priori learning in both visual and quantitative evaluation.

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Literatur
1.
Wen, Y.W., Chan, R.H.: Parameter selection for total-variation-based image restoration using discrepancy principle. IEEE Trans. Image Process. 21, 1770–1781 (2012)MathSciNetCrossRef
2.
Peleg, T., Eldar, Y.C., Elad, M.: Exploiting statistical dependencies in sparse representations for signal recovery. IEEE Trans. Sig. Process. 60, 2286–2303 (2012)MathSciNetCrossRef
3.
Zoran D, Weiss Y.: From learning models of natural image patches to whole image restoration. In: 2011 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 479–486. IEEE (2011)
4.
Yang, S., Wang, M., Chen, Y., et al.: Single-image super-resolution reconstruction via learned geometric dictionaries and clustered sparse coding. IEEE Trans. Image Process. 21(9), 4016 (2012). A Publication of the IEEE Signal Processing SocietyMathSciNetCrossRef
Metadaten
Titel
Expected Patch Log Likelihood Based on Multi-layer Prior Information Learning
verfasst von
ShunFeng Wang
JiaCen Xie
YuHui Zheng
Tao Jiang
ShuHang Xue
Copyright-Jahr
2018
Verlag
Springer Singapore
Buch
Advances in Computer Science and Ubiquitous Computing

Print ISBN: 978-981-10-7604-6

Electronic ISBN: 978-981-10-7605-3

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-7605-3_49

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    Bildnachweise