【摘 要】
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基于Tetrolet变换系数的尺度间传递特性与按指数衰减特性,本文构建了一种Tetrolet域通用隐马尔科夫树结构稀疏先验模型,把Tetrolet变换系数的统计分布表示成二值高斯混合形式作为先验信息,并采用因子图方法估计后验状态概率。为了解决在有环路的因子图中消息不能稳定收敛的问题,利用Turbo均衡方法把压缩采样和结构先验部分分割成两个子图,分别进行状态估计并相互交换消息。最后依据最小均方误差准
【机 构】
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国防科技大学电子对抗学院脉冲功率激光技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（No.61503394）, 安徽省科学自然基金资助项目（No.1508085QF121）
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基于Tetrolet变换系数的尺度间传递特性与按指数衰减特性,本文构建了一种Tetrolet域通用隐马尔科夫树结构稀疏先验模型,把Tetrolet变换系数的统计分布表示成二值高斯混合形式作为先验信息,并采用因子图方法估计后验状态概率。为了解决在有环路的因子图中消息不能稳定收敛的问题,利用Turbo均衡方法把压缩采样和结构先验部分分割成两个子图,分别进行状态估计并相互交换消息。最后依据最小均方误差准则估计得到重构图像,对128×128的测试图像重构的归一化均方误差可达-20.97dB,运行时间为45.
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