基于降维压缩法的图像重构

• 作者: 康睿丹 韦仙
• 来源期刊: 武汉工程大学学报
• 学科: 物理学
• 关键词: 矩阵填充 人脸识别 低秩 奇异值分解
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 页码范围: 69-74
• 页数: 6页
• 分类号: O411.1
• 字数: 3369字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-2869.2015.12.015

摘要

针对人脸图像易受环境因素的影响造成缺失或者受噪声污染,提出了从有限的信息中重构完整的图像矩阵的方法.首先利用奇异值压缩降维的方法提取人脸图像的特征值,并运用基于凸优化的矩阵填充技术对缺失的图像矩阵进行有效重构,然后采用固定点迭代算法,通过Matlab语言编程,进行分裂法迭代,在选取合适参数的情况下使运行程序快速收敛至目标矩阵,减小了运行时间.分析峰值信噪比随奇异值个数的变化关系,对人脸图像的保真度进行评估,通过对不同采样率下人脸图像重构效果的对比,运行时间的分析,得出降维压缩技术能够有效实现图像矩阵填充的结论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韦仙	太原工业学院理学系	7	14	2.0	3.0
2	康睿丹	太原工业学院理学系	3	3	1.0	1.0