三分解模型与算法及其在图像恢复中的应用

• 作者: 张凡龙 张辉 李佐勇 杨国为 杨章静 罗立民
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 鲁棒主分量分析 稀疏 低秩 混合噪声
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 1940-1949
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5571字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1807073

摘要

针对现有图像恢复方法无法同时分离出稠密噪声和稀疏噪声的不足,提出了一种三分解模型(tri-decomposition model,Tri-Decom).该模型目的是将矩阵分解为三个分量矩阵,其中第一个矩阵表示干净数据,具有低秩性质,通过核范数刻画;第二个矩阵表示噪声数据,具有稀疏性质,通过L1范数刻画;第三个矩阵也表示噪声,但具有稠密性质,通过F范数刻画.通过不同的刻画函数可将观测数据分成干净数据、稀疏噪声和稠密噪声.为求解模型,设计了一种基于乘子交替方向法的求解算法,该算法可有效求解变量可分离的优化问题.该算法用于处理受到大稀疏噪声和小稠密噪声破坏的图像数据,在人脸图像和监控视频等领域的实验结果证明了所提方法的有效性.