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基于贝叶斯分层模型的MCMC方法在闪光图像重建中的应用

         

摘要

针对闪光图像得到的光程数据,采用贝叶斯分层模型建立了后验概率模型,运用Gibbs抽样动态构造马尔可夫链;进而获得了关于线吸收系数的统计结果及其不确定度,并与约束共轭梯度(CCG)方法进行对比分析.数值实验结果表明,马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法对理想光程图像的重建结果与真值近似完全一致;在含模糊和噪声时,重建结果与CCG方法相当;当含模糊且噪声干扰较大时,MCMC方法的重建结果要略优于CCG;更重要的是MCMC方法能够给出重建结果的不确定度.

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