Bayesian based Maximum A Posterior

资 源 简 介

Bayesian based Maximum A Posterior

详 情 说 明

最大后验估计（Maximum A Posteriori, MAP）是贝叶斯统计中的一种参数估计方法，在图像复原领域有广泛应用。与传统的最大似然估计不同，MAP方法不仅考虑观测数据的似然性，还结合了参数的先验知识，通过贝叶斯定理将两者统一到一个概率框架中。

在图像复原任务中，MAP的核心思想是将退化图像看作观测数据，原始图像作为待估计参数。通过建立退化过程的似然模型和原始图像的先验模型（如平滑性、稀疏性等），最终求解使后验概率最大化的解。这种方法能有效克服噪声和模糊等退化因素，同时保持图像的边缘和纹理特征。

实现MAP估计通常需要解决一个优化问题，常用的求解算法包括梯度下降、共轭梯度法等。近年来，结合深度学习的MAP方法也展现出强大性能，通过神经网络学习先验分布或直接建模后验分布。