ガウシアンマルコフ確率場事前分布に基づくベイズ的画像処理が古くから研究されている。この方法の最大のメリットは、いわゆる機械学習的なアプローチと異なり、大量のデータを用いた事前の学習なしにモデルのパラメータを適応的に最適化することができるという点である。本講演では、階層ベイズの考え方に基づいた階層事前分布モデル（階層型ガウシアンマルコフ確率場モデル）を提案する。そして、提案モデルを基礎とした画像のノイズ除去問題を考える。提案法は、階層型でない従来のマルコフ確率場に比べ、高性能のノイズ除去フィルタとなっており、更に、Non-Local Meansフィルタ を超える性能を示す。