基于四叉树区域的混合自回归图像生成模型用于高斯噪声去除的变分贝叶斯与梯度方法
计算机视觉与模式识别
2026-05-13 v1 机器学习
摘要
本文处理灰度图像的去噪问题。我们提出一个概率图像生成模型，该模型将四叉树区域分割模型与混合自回归模型相结合，并提出了一个框架，将基于最大后验 (MAP) 估计的去噪问题转化为变分下界的最大化。为了最大化这个下界，我们开发了一种交替应用变分贝叶斯和梯度方法的算法。我们特别证明了基于梯度的更新规则可以通过解析方式计算，无需数值计算或近似。我们进行了一些实验，以验证所提算法确实能去除图像噪声，并确定了未来改进的方向。
引用
@article{arxiv.2605.11585,
title = {A Mixture Autoregressive Image Generative Model on Quadtree Regions for Gaussian Noise Removal via Variational Bayes and Gradient Methods},
author = {Shota Saito and Yuta Nakahara and Kohei Horinouchi and Naoki Ichijo and Manabu Kobayashi and Toshiyasu Matsushima},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.11585},
year = {2026}
}