《表1 稀疏梯度域非参数贝叶斯字典学习图像去噪算法》

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《稀疏梯度域非参数贝叶斯字典学习图像去噪》

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考虑式（19）整个模型非常复杂，模型参数难以直接求解。本文采用基于蒙特卡洛马尔科夫链（Monte Carlo Markov chain，MCMC）的吉布斯（Gibbs）采样，模型参数Θ可以用依次交替迭代方式求解，获得具有较强稀疏表示能力的字典和稀疏表示系数。当所有未知参数估计出来之后，Rlωk+1可由最大后验（maximum a posteriori，MAP）估计得到。本文算法的具体步骤见表1。