超分辨率重建——先验信息，先验概率，后验概率，最大后验概率

读超分辨率重建的文章，特别是一开始读一些基础的差值的方法的文章时，经常提到的一个概念就没有运用到图像的先验信息。

所谓的先验信息可以理解为在实验之前，已经得到的一些信息，即先验信息。对于图像，它可能存在着一些梯度方面的特征，符合某些统计规律，那么这些信息就可以用到实验中去。而这些我们已经知道的图像的一些特性就是图像的先验信息。

先验概率：基于某一事实得到的概率，比如昨天有500万人买彩票了，有10个人中了奖，那么10/500万就是昨天的彩票的中奖率。

然后后验概率，问，已经知道昨天的中奖率了，那么今天的中奖率是多少呢？那么这种事情B在事情A已经发生的情况下，发生的概率，就可以称为后验概率。

习惯性拿来度娘上的一个栗子：

假设一个学校里有60%男生和40%女生。女生穿裤子的人数和穿裙子的人数相等，所有男生穿裤子。一个人在远处随机看到了一个穿裤子的学生。那么这个学生是女生的概率是多少？

使用贝叶斯定理，事件A是看到女生，事件B是看到一个穿裤子的学生。我们所要计算的是P(A|B)。

P(A)是忽略其它因素，看到女生的概率，在这里是40%