核范数最小化相关论文
数字图像处理近年来得到了极大的重视和长足的发展,并在科学研究、医疗卫生、通信方面得到了广泛的应用.在实际图像形成、传输的过......
近年来,随着计算机技术、互联网的快速发展,网上用户规模与内容服务呈几何数量级增长。海量的信息超过了个人能接受的范围,导致了......
高分辨SAR图像相比于中低分辨率SAR图像,能够对地物更清晰的呈现。但由于同种物体间的细微差异,即便同种地物也具有不同的反射回波......
X-射线计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)技术由于其空间分辨率高、扫描时间短和成本低等优点而被广泛用于临床诊断。但是,C......
本文研究了大型低秋矩阵恢复问题．利用随机奇异值分解（RSVD）算法，对稀疏矩阵做奇异值分解．该算法与Lanczos方法相比，在误差精度一致的同......
矩阵填充主要研究如何通过已知的部分矩阵元素来恢复整个矩阵．一般来讲，满足条件的矩阵有无穷多个，但是当已知要恢复的矩阵是低秩矩阵......
针对现有的鲁棒主成分分析(RPCA)方法忽略序列数据的连续性及不完整性的情况,提出了一种低秩矩阵恢复模型——正则化不完全鲁棒主......
非局部自相似性(NSS)先验在图像恢复中发挥重要作用,如何充分利用这一先验提高图像恢复性能仍值得深入研究,提出一种基于带权核范......
针对传统基于核范数最小化(NNM)的低秩约束模型在低剂量CT(LDCT)影像去噪中易造成局部纹理细节丢失的问题,提出一种具有区域内容感......
提出一种多特征稳健主成分分析(MFRPCA)算法,该算法融合多种视觉特征进行视频运动目标分割,分割的目的即将运动目标从静止信息中提......
如何快速有效地抑制声纳图像的噪声,是声纳图像目标识别系统需要解决的关键问题之一。为了解决基于加权核范数最小化的声纳图像去......
鲁棒主成分分析(RPCA)是恢复低秩与稀疏成分的一种非常有效的方法.本文将RPCA推广到张量情形,提出了多线性鲁棒主成分分析(MRPCA)......
多年来矩阵恢复一直是学术界的一个热门研究课题,它被广泛应用于多个技术领域,如计算机视觉、图像恢复以及推荐系统等。考虑其中一......
随着现代信息技术的快速发展,待分析的数据大都具有很复杂的结构。在获取高维多线性数据的过程中,部分元素可能丢失,低秩张量补全......
