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針對使用高斯混合模型的圖像先驗(yàn)建模中分量數(shù)目難以擴(kuò)展的問題，構(gòu)建基于狄利克雷過程的可擴(kuò)展高斯混合模型。通過聚類分量的新增及歸并機(jī)制，使模型復(fù)雜度根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模自適應(yīng)變化，從而增強(qiáng)先驗(yàn)?zāi)Ｐ徒Y(jié)構(gòu)的緊密度，以提升其可解釋性。此外，對高斯混合模型的推理過程進(jìn)行優(yōu)化，給出一種基于批次處理方式的可擴(kuò)展變分推理算法，求解圖像去噪中所有隱變量的變分后驗(yàn)分布，實(shí)現(xiàn)先驗(yàn)學(xué)習(xí)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型在圖像去噪任務(wù)中較巸PLL等傳統(tǒng)去噪模型能夠取得更高的峰值信噪比，去噪效果更隹，驗(yàn)證了該模型的有效性。
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