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基于统计的图像复原方法

1.统计模型概述

在图像复原技术中，基于统计的方法是一种重要的手段，通过建立图像的统计模型来估计和恢复图像中的信息。统计模型通常假设图像中的像素值服从某种概率分布，通过这些分布来描述图像的特性。常见的统计模型包括高斯模型、泊松模型、混合高斯模型等。这些模型可以用于描述图像噪声、模糊等退化现象，并通过最大似然估计（MLE）、贝叶斯估计等方法来恢复图像。

2.高斯噪声模型

高斯噪声模型是最常用的统计模型之一，假设图像中的噪声服从高斯分布。对于退化的图像gx

g

其中，fx,y是原始图像，

2.1高斯噪声的特性

高斯噪声的特性