Resumen

Las restauraciones bayesianas de preservación de bordes que utilizan priorizaciones no cuadráticas suelen ser ineficaces a la hora de restaurar variaciones continuas y tienden a producir artefactos de bloqueo alrededor de los bordes en restauraciones de imágenes inversas mal planteadas. Para superar este problema, hemos propuesto una priorización espacial adaptativa (SA) con un rendimiento mejorado. Sin embargo, esta restauración a priori SA adolece de un alto coste computacional y del problema de convergencia no garantizada. En relación con estos problemas, este trabajo propone un modelo de Prioridad de Variación Total de Parche a Gran Escala (LS-TPV) para la restauración bayesiana de imágenes. En este modelo, la prioridad para cada píxel se define como una probabilidad condicional única, que se encuentra en una forma de prioridad de mezcla de una prioridad de similitud de parche y una prioridad de entropía de peso. De este modo, se construye una estimación MAP conjunta para garantizar la monotonicidad de la iteración. El cálculo intensivo de las distancias entre parches se alivia en gran medida mediante la paralelización de Compute Unified Device Architecture (CUDA). Los experimentos con datos simulados y reales validan el buen rendimiento de la restauración propuesta.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:arquitectura unificada de dispositivos de cálculo (cuda), restauración bayesiana de imágenes, variación total de parches, alto coste computacional, restauraciones inversas de imágenes, estimación conjunta de mapas, problema de convergencia no garantizado, restauraciones bayesianas, modelo a priori, artefactos de bloque
• Keywords:compute unified device architecture(cuda, bayesian image restoration, total patch variation, high computational cost, inverse image restorations, joint map estimation, unguaranteed convergence problem, bayesian restorations, prior model, block artifacts