正则项 置信项

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。

（编辑：李大同）

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