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基于非局部张量火车分解的彩色图像修补
被引量:
2
1
作者
贾慧迪
韩志
+1 位作者
陈希爱
唐延东
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2019年第10期955-963,共9页
数据在采集和转换的过程中通常存在部分数据丢失的问题,丢失数据的补全直接影响后续的识别、跟踪等高层任务的结果.自然图像中经常存在许多具有重复特性的相似结构,利用该类冗余信息,文中提出基于非局部张量火车分解的张量补全方法.利...
数据在采集和转换的过程中通常存在部分数据丢失的问题,丢失数据的补全直接影响后续的识别、跟踪等高层任务的结果.自然图像中经常存在许多具有重复特性的相似结构,利用该类冗余信息,文中提出基于非局部张量火车分解的张量补全方法.利用图像的非局部相似性,挖掘其中蕴含的低秩特性,并通过张量火车分解模型进行建模及升阶,将低阶张量转化为高阶以进行低秩信息的进一步挖掘利用,从而进行图像中缺失数据的修补.实验验证文中方法在图像修补上的有效性.
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关键词
张量火车分解
非局部相似性
低秩性
图像修补
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职称材料
题名
基于非局部张量火车分解的彩色图像修补
被引量:
2
1
作者
贾慧迪
韩志
陈希爱
唐延东
机构
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
中国科学院机器人与智能制造创新研究院
中国科学院大学
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2019年第10期955-963,共9页
文摘
数据在采集和转换的过程中通常存在部分数据丢失的问题,丢失数据的补全直接影响后续的识别、跟踪等高层任务的结果.自然图像中经常存在许多具有重复特性的相似结构,利用该类冗余信息,文中提出基于非局部张量火车分解的张量补全方法.利用图像的非局部相似性,挖掘其中蕴含的低秩特性,并通过张量火车分解模型进行建模及升阶,将低阶张量转化为高阶以进行低秩信息的进一步挖掘利用,从而进行图像中缺失数据的修补.实验验证文中方法在图像修补上的有效性.
关键词
张量火车分解
非局部相似性
低秩性
图像修补
Keywords
Tensor Train Factorization
Nonlocal Similarity
Low Rank
Image Completion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于非局部张量火车分解的彩色图像修补
贾慧迪
韩志
陈希爱
唐延东
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2019
2
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