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針對使用高斯混合模型的圖像先驗建模中分量數(shù)目難以擴展的問題，構(gòu)建基于狄利克雷過程的可擴展高斯混合模型。通過聚類分量的新增及歸并機制，使模型復雜度根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模自適應變化，從而增強先驗模型結(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行優(yōu)化，給出一種基于批次處理方式的可擴展變分推理算法，求解圖像去噪中所有隱變量的變分后驗分布，實現(xiàn)先驗學習。實驗結(jié)果表明，該模型在圖像去噪任務中較巸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，驗證了該模型的有效性。
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