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摘要
针对当前图像修复方法存在的运算复杂、修复后图像质量下降等问题，提出一种基于分层贝叶斯模型的图像修复方法，在高斯先验假设的基础上，利用Gaussian-Wishart分布对均值和协方差矩阵的概率分布进行建模，将问题正则化的同时提升参数估计的稳定性，采用变分贝叶斯期望最大(Variational Bayesian Expectation Maximum, VBEM)算法对模型进行求解，得到最小均方误差准则下的最优重构。结果表明，该算法在图像修复时间、峰值信噪比和结构相似度等方面相对于对比方法均有较为明显提升，具有较高的应用前景。
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