作为一种替代方法，以最大似然估计，奥克斯（1986年，生物识别技术，42，177-182）提出的估计称为近似最大似然估计（AMLE），由于其计算的优势和潜力的鲁棒性。我们的AMLE下的参数化模型的设定错误的的MKLI一致性和渐近正态性。
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Experimental results show that this algorithm achieves higher PSNR and has better vision effect than existing AMLE algorithm.
实验结果表明，其峰值信噪比高于原有amle算法，取得了更好的视觉效果。
On the basis of existing AMLE algorithm, this algorithm saves the bound data of image level sets and uses the method of processing scale by scale to reconstruct image.
该算法在原有AMLE算法的基础上，保留图像水平集的边界数据，采用逐层处理方法实现图像重构。
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