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学习高阶马尔可夫随机场:评分匹配方法

鲁晓磊  王芙蓉  黄本雄  
【摘要】:传统的马尔可夫随机场模型有两个内在的缺陷:邻域的低阶性和参数的手动选择。提出一种新的机器学习方法——评分匹配法,从训练图像数据中学习得到一组高阶马尔可夫随机场模型参数。为了验证通过学习得到的马尔可夫随机场模型的能力,将学习得到的参数向量通过贝叶斯规则应用于图像去噪。实验结果表明:不管是根据峰值信噪比的大小还是根据主观视觉,都能取得优秀的去噪效果,从而表明该学习方法的有效性。

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