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保持局部结构的加权核范数最小化图像去噪 被引量：9
1
作者 吕俊瑞 罗学刚 +1 位作者 岐世峰 彭真明 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第16期57-64,共8页
为解决加权核范数最小化(WNNM)图像去噪无法较好地表达复杂和不规则的图像结构,易产生过平滑现象的问题,将相对全变差(RTV)融入加权核范数最小化,对WNNM低秩表示模型施加RTV范数约束,提出一种RTV-WNNM图像去噪模型,采取交替方向乘子(AD... 为解决加权核范数最小化(WNNM)图像去噪无法较好地表达复杂和不规则的图像结构,易产生过平滑现象的问题,将相对全变差(RTV)融入加权核范数最小化,对WNNM低秩表示模型施加RTV范数约束,提出一种RTV-WNNM图像去噪模型,采取交替方向乘子(ADMM)算法迭代求解对应模型,获得清晰图像。将提出的新方法与多种基于低秩矩阵近似的去噪算法进行比较,所提算法在保持图像边缘和加强区域平滑性方面有较好的性能,特别是在高密度图像噪声影响下,算法性能也能得到大幅提升。实验结果表明,加入RTV范数的低秩去噪模型具有良好的恢复图像结构能力,能较好地提高去噪性能。 展开更多
关键词 图像处理 加权核范数最小化 图像去噪 低秩矩阵近似 相对全变差范数
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基于加权核范数的低秩矩阵近似及其应用 被引量：4
2
作者 冯伟 谢冬秀 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第S01期128-131,共4页
基于核范数的低秩矩阵近似模型,由于对所有奇异值的惩罚力度一样,导致不能很好地反映原矩阵的特性,针对此问题提出了带初始值引导的加权核范数最小模型。首先,通过构造和奇异值的大小相反的权值,使得近似矩阵能够很好地逼近原矩阵;其次... 基于核范数的低秩矩阵近似模型,由于对所有奇异值的惩罚力度一样,导致不能很好地反映原矩阵的特性,针对此问题提出了带初始值引导的加权核范数最小模型。首先,通过构造和奇异值的大小相反的权值,使得近似矩阵能够很好地逼近原矩阵;其次,改进线性搜索加速近端梯度算法(APGL),提出了求解加权核范数最小模型的APGL-WNNM算法;然后,使用适当的预估方法,构造初始引导矩阵,来提高算法的收敛速度;最后,证明了新提出算法的收敛性,使用MoiveLens数据集,对所提出的APGL-WNNM算法和APGL算法进行比较。基于同样的数据集,改进的加权核范数算法比主流的优化算法效果更好。 展开更多
关键词 低秩矩阵近似 加权核范数 协同过滤 个性化推荐
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基于场景有序运动的热红外视频去噪方法 被引量：2
3
作者 杨暄 王义坤 +2 位作者 韩贵丞 蔡能斌 亓洪兴 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期1314-1320,共7页
在信号动态范围较小的场景下热红外图像的信噪比偏低,同时在诸多应用中其场景会在某一方向发生单调运动。基于这种考虑,提出了一种基于场景有序运动的热红外视频去噪方法。通过低秩矩阵近似的相关理论,引入场景有序运动这一先验知识并... 在信号动态范围较小的场景下热红外图像的信噪比偏低,同时在诸多应用中其场景会在某一方向发生单调运动。基于这种考虑,提出了一种基于场景有序运动的热红外视频去噪方法。通过低秩矩阵近似的相关理论,引入场景有序运动这一先验知识并构建严格的观测矩阵,利用加权核范数最小化算法求解去噪的低秩矩阵形式并重构视频信号。经仿真分析,本方法在强噪声环境下具有较高的峰值信噪比与降噪鲁棒性,通过海洋遥感数据验证了方法的实际效果,从而在遥感与搜救等领域具有一定应用价值。 展开更多
关键词 热红外视频 场景有序运动 低秩矩阵近似 去噪
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高维稀疏个性化推荐方法研究 被引量：1
4
作者 邵景钰 董枘朋 郑泽敏 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期32-43,69,70,共14页
考虑特征数据的多响应logit决策模型常用于个性化推荐问题,尤其在考虑参数矩阵的低秩结构时该方法表现较好。近年来有较多理论和算法上的进展,但是该决策模型中的参数估计在高维情形下仍然具有挑战性。因此,本文引入了基于特征数据的惩... 考虑特征数据的多响应logit决策模型常用于个性化推荐问题,尤其在考虑参数矩阵的低秩结构时该方法表现较好。近年来有较多理论和算法上的进展,但是该决策模型中的参数估计在高维情形下仍然具有挑战性。因此,本文引入了基于特征数据的惩罚似然方法,进而还原顾客、产品关于推荐结果的稀疏结构。提出的方法同时考虑低秩和稀疏结构,以降低模型复杂度,同时提升参数估计和模型预测的精度。新算法稀疏因子梯度下降(SFGD)用于参数矩阵的估计,该方法有较高的可解释性以及计算效率。作为一阶的方法,SFGD不用考虑Hessian矩阵的计算,在高维情形下有较好表现。模拟研究表明,SFGD在参数估计、稀疏还原以及算法平均regret上均优于现有方法。通过广告行为数据分析来验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 个性化推荐 稀疏性 惩罚似然 因子梯度下降 低秩矩阵近似
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基于低秩近似与常量统计的机载红外多光谱扫描仪去噪方法 被引量：2
5
作者 杨暄 王义坤 +4 位作者 韩贵丞 刘敏 姚波 舒嵘 亓洪兴 《红外技术》 CSCD 北大核心 2018年第5期455-461,共7页
为解决飞机平台强干扰环境下红外多光谱扫描仪的图像混合噪声问题,提出了一种基于低秩矩阵近似与常量统计的光谱图像去噪方法。从仪器的噪声产生机制出发将图像噪声区分为谱间差异噪声与谱间共有噪声,并根据噪声在光谱数据中的特点分别... 为解决飞机平台强干扰环境下红外多光谱扫描仪的图像混合噪声问题,提出了一种基于低秩矩阵近似与常量统计的光谱图像去噪方法。从仪器的噪声产生机制出发将图像噪声区分为谱间差异噪声与谱间共有噪声,并根据噪声在光谱数据中的特点分别采用低秩矩阵近似与常量统计的方法进行去除。经仿真分析去噪后的光谱图像具有较高的峰值信噪比与去噪鲁棒性,并通过机载遥感试验数据证明在大量噪声的干扰下对于响应偏低的边缘谱段仍能有效地恢复出图像信息。该方法在其它类似光谱图像去噪方面具有一定的推广应用价值。 展开更多
关键词 低秩矩阵近似 常量统计 红外多光谱扫描仪 去噪
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基于低秩矩阵近似的低噪宽幅热红外成像技术 被引量：1
6
作者 杨暄 王义坤 +4 位作者 韩贵丞 刘敏 姚波 舒嵘 亓洪兴 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期296-301,306,共7页
为解决强背景弱信号场景下热红外成像系统噪声制约图像信噪比的问题,提出了一种基于低秩矩阵近似理论的低噪宽幅热红外成像技术.利用面阵摆扫方式实现宽幅扫描成像并构建严格的观测矩阵,通过加权核范数最小化方法求解去噪的低秩矩阵形式... 为解决强背景弱信号场景下热红外成像系统噪声制约图像信噪比的问题,提出了一种基于低秩矩阵近似理论的低噪宽幅热红外成像技术.利用面阵摆扫方式实现宽幅扫描成像并构建严格的观测矩阵,通过加权核范数最小化方法求解去噪的低秩矩阵形式.试验证明该技术具有较高的峰值信噪比与降噪鲁棒性,在宽幅成像的同时也提高了探测灵敏度.研究成果在红外弱目标识别、广域侦查等领域具有一定应用价值. 展开更多
关键词 热红外成像 降噪 低秩矩阵近似 面阵摆扫
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多通道非凸低秩近似及其在彩色图像去噪上的应用
7
作者 付鹏程 陈秀宏 +1 位作者 牛强 孙慧强 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第5期156-160,共5页
提出一种将多通道优化和非凸低秩矩阵近似进行融合的彩色图像去噪算法。有效地利用颜色通道上不同的噪声特性,通过引入权重矩阵自适应地处理RGB通道中的不同噪声。并引入非凸函数MCP代替核范数来解决低秩矩阵最小化问题。对仿真和真实... 提出一种将多通道优化和非凸低秩矩阵近似进行融合的彩色图像去噪算法。有效地利用颜色通道上不同的噪声特性,通过引入权重矩阵自适应地处理RGB通道中的不同噪声。并引入非凸函数MCP代替核范数来解决低秩矩阵最小化问题。对仿真和真实数据集的实验表明,所提出的多通道非凸低秩近似最小化模型明显优于其他竞争的去噪算法。 展开更多
关键词 多通道优化 非凸低秩矩阵近似 非局部 权重矩阵 线性等式约束
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基于低秩近似与非局部稀疏的图像去噪
8
作者 刘绪娇 王妍婷 《湖北工业职业技术学院学报》 2017年第6期103-106,共4页
基于低秩近似方法进行图像去噪逐渐成为图像处理领域研究的热点。将图像块分解成一个低秩矩阵和噪声矩阵,利用矩阵的秩来约束图像块的相似性,且现有的非局部稀疏表示算法利用图像块的自相似性进行去噪。鉴于此,提出低秩近似与非局部稀... 基于低秩近似方法进行图像去噪逐渐成为图像处理领域研究的热点。将图像块分解成一个低秩矩阵和噪声矩阵,利用矩阵的秩来约束图像块的相似性,且现有的非局部稀疏表示算法利用图像块的自相似性进行去噪。鉴于此,提出低秩近似与非局部稀疏的图像去噪模型。该算法加强了图像分解的全局稀疏性约束,更好地保留了图像的细节和边缘信息。 展开更多
关键词 图像去噪 低秩矩阵近似 非局部自相似 稀疏表示窗体底端
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GLRAM Plus DialPCA图像识别方法
9
作者 侯向阳 顾鸿 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第3期178-181,共4页
针对高维数据的特征提取问题,将广义低秩矩阵近似(GLRAM)与对角主成分分析(DialPCA)相结合,提出一种新的特征提取方法 GLRAM Plus DialPCA用于进行图像识别。通过广义低秩矩阵对原始图像进行近似,再做对角化变化,采用二维主成分分析(2DP... 针对高维数据的特征提取问题,将广义低秩矩阵近似(GLRAM)与对角主成分分析(DialPCA)相结合,提出一种新的特征提取方法 GLRAM Plus DialPCA用于进行图像识别。通过广义低秩矩阵对原始图像进行近似,再做对角化变化,采用二维主成分分析(2DPCA)提取数据行列之间的相关性特征,并利用最近邻分类器计算图像识别率。基于FERET和ORL人脸数据库的实验结果表明,与单一的GLRAM或2DPCA相比,GLRAM Plus DialPCA在姿态、光照和表情变化的情况下识别率更高,特征提取速度更快。 展开更多
关键词 广义低秩矩阵近似 对角主成分分析 二维主成分分析 人脸识别 特征抽取 最近邻分类器
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基于加权Schatten-1/2范数的低秩矩阵近似算法
10
作者 王素 顾颖菁 袁泉 《理论数学》 2021年第6期998-1009,共12页
本文提出加权的Schatten-1/2拟范数求解低秩矩阵近似问题,该模型以加权的Schatten-1/2拟范数为目标函数,观测矩阵为约束。通过基于阈值的加权不动点迭代算法求解。该方法通过分配不同权值体现奇异值的重要性可更好地近似原来的低秩假设... 本文提出加权的Schatten-1/2拟范数求解低秩矩阵近似问题,该模型以加权的Schatten-1/2拟范数为目标函数,观测矩阵为约束。通过基于阈值的加权不动点迭代算法求解。该方法通过分配不同权值体现奇异值的重要性可更好地近似原来的低秩假设。另一方面,针对奇异值计算量大的问题引入约化奇异值分解。数值实验结果表明,该方法具有较快的收敛速度。 展开更多
关键词 加权Schatten-1/2拟范数 低秩矩阵近似 不动点迭代算法 约化奇异值分解 非凸正则化
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