贝叶斯正则化预测比较好？贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计进行的一种预测。贝叶斯统计不同于一般的统计方法，其不仅利用模型信息和数据信息，而且充分利用先验信息。通过实证分析的方法，将贝叶斯预测模型与普通回归预测模型的预测结果进行比较，结果表明贝叶斯预测模型具有明显的优越性。
图像复原从数学角度考虑，它等价于第一类fredholm积分方程，是一种反问题，具有很大的病态性，因此，必须进行正则化处理。从统计的角度看，正则化处理其实就是一种图像的先验信息约束 。假设图像退化过程用如下模型描述：
g=hf+n （1）
则图像复原即根据观测图像g恢复原始图像f。正则化图像复原从贝叶斯角度来说，可以用map(最大后验概率估计)方法实现，即：
f=argmax{p(f|g)＝p(g|f)p(f)/p(g)} （2）
先验分布函数 p(f)可以看成一正则化项。图像复原关键问题是先验模型p(f) 的选取，也可以说图像建模在图像复原中起者中心作用。早期的图像复原方法假设 服从平稳高斯分布，从而导致约束最小二乘图像复原方法；但许多统计试验表明大部分自然图像都不能用平稳高斯分布准确的描述，模型的不准确导致复原的图像质量较差，图像边缘不能很好的保持。mrf (markov random field)在图像复原中起很重要的作用，如果将原始图像看作mrf的一次实现，根据mrf的局部性，可以用局部gmrf（gauss markov random field）对图像进行建模，按照这种方式建立的模型比用平稳高斯分布更为准确，因此所复原的质量也较好。现代很多人热衷于小波变换的图像复原，其原因是图像的小波系数可近似认为互相独立，且能够用简单的统计模型描述（如广义高斯分布等）。我认为小波在图像复原中主要起工具的作用，现在关于小波方法进行图像复原，研究重点应放在对小波系数的统计建模（如小波系数尺度间、尺度内、方向间的相关性等）。由于一般正交小波变换不具有平移不变性和方向较少的特点，基于这些不足，现在的发展是在其他变换域内建立模型，如（冗余小波变换，复小波变换，脊波，曲波等）这仍是一个正在发展的课题，关于对这些变换域系数进行统计建模用于图像复原能够弥补正交小波变换的不足，然而重点仍是对变换系数的统计建模。
正如我们如上所说，图像建模对图像复原起很重要的作用。然而，从计算复杂度的角度考虑，一个好的模型常导致计算上的困难。因为一个好的模型最终导致一个（2）式有多个极值点，从而在计算上必须用一些全局优化算法（如模拟退火等），这导致很大的计算量。
综上分析，图像复原需要两方面的知识需要考虑：1统计建模的知识2计算方法的知识。
两者任一方面的改进，都会推动图像复原的发展。因此，必须懂得数理统计，贝叶斯分析，随机场，优化算法，矩阵论，小波分析等数学课程。
马尔可夫链的MRF为了解决这些问题，我们提出一种新的分层 MRF 模型——半树模型，其结构和图15类似，仍然是四叉树，只是层数比完整的四叉树大大减少，相当于将完整的四叉树截为两部分，只取下面的这部分.模型最下层仍和图像 大小一致，但最上层则不止一个节点.完整的四叉树模型所具有的性质完全适用于半树模型，不同点仅在于最上层,完整的树模型从上到下构成 了完整的因果依赖性，而半树模型的层间因果关系被截断，该层节点的父节点及祖先均被删去，因此该层中的各 节点不具有条件独立性，即不满足上述的性质2,因而对这一层转为考虑层内相邻节点间的关系.半树模型和完 整的树模型相比，层次减少了许多，这样，层次间的信息传递快了，概率值也不会因为过多层次的逐层计算而小 到出现下溢.但第 0 层带来了新的问题，我们必须得考虑节点间的交互，才能得出正确的推导结果，也正是因为在 第 0 层考虑了相邻节点间的影响，使得该模型的块现象要好于完整的树模型.对于层次数的选取，我们认为不宜多，太多则达不到简化模型的目的，其优势体现不出来，但也不能太少，因为第0 层的概率计算仍然要采用非迭代的算法，层数少表明第0 层的节点数仍较多，计算费时，所以在实验中将 层数取为完整层次数的一半或一半稍少.
MPM 算法
3半树模型的 MPM 算法
图像分割即已知观测图像 y,估计 X 的配置，采用贝叶斯估计器，可由一个优化问题来表示：
?x = arg min [E C ( x,x ）′ | Y = y],x其中代价函数 C 给出了真实配置为 x 而实际分割结果为 x′时的代价.在已知 y 的情况下，最小化这一代价的期 望，从而得到最佳的分割.代价函数取法不同得到了不同的估计器，若 C(x,x′）=1?δ(x,x′）（当 x=x′时δ(x,x′）=1,否则 δ(x,x′）=0)得到的是 MAP 估计器，它意味着 x 和 x′只要在一个像素处有不同，则代价为 1,对误分类的惩罚比较重，汪西莉 等：一种分层马尔可夫图像模型及其推导算法
而在实际中存在一些误分类是完全允许的.若将半树模型的 MPM 算法记为 HT-MPM,它分为向上算法和向下算法两步，向上算法自下而上根据式⑵、 式 ⑶逐层计 算P(yd(s)|xs)和 P(xs,xρ(s)|yd(s)），对最下层 P(yd(s)|xs)=P(ys|xs). 向下算法自上 而下根据 式 ⑴逐层计算 P(xs|y)，对最上层由 P(x0|y)采样 x0⑴，…,x0(n),
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对一张图片进行特征提取的具体算法和程序。越具体...）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质.一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献.由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征.另外,仅使用颜色特征查询时,如果数据库很大,常会将许多不需要的图像也检索出来.颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法,其优点是不受图像旋转和平移变化的影响,进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响,基缺点是没有表达出）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质.一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献.由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征.另外,仅使用颜色特征查询时,如果数据库很大,常会将许多不需要的图像也检索出来.颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法,其优点是不受图像旋转和平移变化的影响,进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响,基缺点是没有表达出）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质.一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献.由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征.另外,仅使用颜色特征查询时,如果数据库很大,常会将许多不需要的图像也检索出来.颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法,其优点是不受图像旋转和平移变化的影响,进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响,基缺点是没有表达出）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质.一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献.由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征.另外,仅使用颜色特征查询时,如果数据库很大,常会将许多不需要的图像也检索出来.颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法,其优点是不受图像旋转和平移变化的影响,进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响,基缺点是没有表达出）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质.一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图
