② 基于低秩矩阵分解的显著性目标分割模型研究历程与原理简述

基于低秩矩阵分解的显著性目标分割模型是一种计算机视觉领域中用于图像分割的方法，其研究历程可以追溯到2013年。

该方法的原理是将输入的图像分解为一个低秩矩阵和一个稀疏矩阵，低秩矩阵表示图像中的背景信息，稀疏矩阵则表示图像中的前景目标信息。通过在低秩矩阵中提取背景信息，可以得到图像的背景分割结果，这样就能够实现显著性目标分割。

在该方法的发展过程中，研究者们通过不断地改进和优化，提出了许多相关的模型。其中，一些常见的模型包括：

1. RPCA模型：该模型是该方法的基础，通过优化一个包含低秩和稀疏矩阵的目标函数，来实现图像分割。

2. LRMR模型：该模型通过引入一个噪声模型来优化目标函数，从而提高图像分割的准确度。

3. CORAL模型：该模型则是在RPCA和LRMR模型的基础上，引入了对称正定矩阵的概念，从而实现更加精准的图像分割。

总的来说，基于低秩矩阵分解的显著性目标分割模型已经成为了一种有效的图像分割方法，并且在图像处理、计算机视觉等领域得到了广泛的应用和研究。