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| 基于双核范数鲁棒矩阵分解的遮挡图像恢复 | |
| 作者姓名： | 史加荣 刘晨 |
| 作者单位： | 西安建筑科技大学理学院,陕西西安710055 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;中国博士后科学基金;陕西省自然科学基金 |
| 摘 要： | 低秩矩阵分解是计算机视觉、机器学习和数据挖掘中普遍使用的数据分析工具.矩阵分解方法可用于连续遮挡的图像数据的恢复,而低秩矩阵分解可转化为核范数优化模型.为了增强矩阵分解模型的鲁棒性,提出基于双核范数的鲁棒矩阵分解方法,该方法将每个数据矩阵分解为低秩干净数据、低秩噪声数据和稀疏噪声数据之和.建立最小化矩阵双核范数与L1范... |
| 关 键 词： | 图像恢复 双核范数 鲁棒 低秩矩阵分解 交替方向乘子法 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |