基于双核范数鲁棒矩阵分解的遮挡图像恢复 |
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引用本文: | 史加荣,刘晨.基于双核范数鲁棒矩阵分解的遮挡图像恢复[J].山东科技大学学报(自然科学版),2021(4):86-93. |
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作者姓名: | 史加荣 刘晨 |
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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...
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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 |
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