原文服务方: 湖南大学学报(自然科学版)       
摘要:
针对医学图像和视频图像的恢复问题,基于张量表示,研究有限样本下的低秩张量数据恢复问题,在张量奇异值分解(t-SVD)理论的基础上,提出了张量秩校正模型和两阶段张量秩校正方法,第一阶段是用张量核范数最小化模型求得预估解,第二阶段,根据预估解,求解张量秩校正模型,获得更高精度的解。构建了求解张量秩校正模型和张量核范数最小化模型的张量近似点算法,使得可以在实数域上对张量直接进行计算,并且从理论上证明了该算法的收敛性。通过对医学图像和视频图像的数值仿真实验,验证了本文所提出模型和方法的有效性,实验结果显示,张量秩校正模型和方法能够取得更高的恢复精度。
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内容分析
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文献信息
篇名 基于张量秩校正的图像恢复方法?
来源期刊 湖南大学学报(自然科学版) 学科
关键词 图像恢复 张量奇异值分解 张量秩校正 张量近似点算法
年,卷(期) 2016,(10) 所属期刊栏目 【计算机科学】
研究方向 页码范围 148-154
页数 7页 分类号 TP751
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 顾广泽 湖南大学数学与计量经济学院 18 26 3.0 4.0
2 白敏茹 湖南大学数学与计量经济学院 7 7 2.0 2.0
3 黄孝龙 湖南大学数学与计量经济学院 1 2 1.0 1.0
4 赵雪莹 湖南大学数学与计量经济学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像恢复
张量奇异值分解
张量秩校正
张量近似点算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
湖南大学学报(自然科学版)
月刊
1674-2974
43-1061/N
16开
1956-01-01
chi
出版文献量(篇)
4768
总下载数(次)
0
总被引数(次)
41941
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