lrmr低秩恢复算法
时间: 2023-08-18 08:15:09 浏览: 306
低秩矩阵恢复算法综述
LRMR(Low-Rank Matrix Recovery)是一种用于图像处理的低秩矩阵恢复算法。该算法利用图像的低秩性质,通过构建融合了低秩矩阵先验的模型,来恢复原始图像的低秩矩阵表示。在这个模型中,退化图像被看作是由低维数据加上噪声形成的,因此可以通过低秩矩阵逼近来恢复退化前的数据。
目前,LRMR算法主要包括三类模式:鲁棒主成分分析(Robust PCA, RPCA)、矩阵补全(Matrix Completion, MC)和低秩表示(Low-Rank Representation, LRP)。这些模式都是基于低秩矩阵逼近的思想,通过不同的方法来实现图像的低秩恢复。
鲁棒主成分分析(Robust PCA)是一种通过分解图像矩阵为低秩和稀疏部分的方法,通过最小化低秩和稀疏部分的组合来恢复图像的低秩表示。
矩阵补全(Matrix Completion)是一种通过利用图像中的部分已知信息来填补缺失的像素值,从而恢复图像的低秩表示。
低秩表示(Low-Rank Representation)是一种通过将图像表示为低秩矩阵的线性组合来恢复图像的低秩表示。
这些算法在图像处理中被广泛应用于去噪、去模糊等任务,可以有效地恢复图像的低秩结构,提高图像的质量和清晰度。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [低秩恢复算法(图像去噪)_米米米米粒口红_新浪博客](https://blog.csdn.net/yongtongguan9284/article/details/109658887)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [低秩恢复算法(图像去噪)](https://blog.csdn.net/xuehuitanwan123/article/details/86600004)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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