图像修复中的加权矩阵补全模型设计

针对矩阵补全问题中基于低秩的矩阵补全模型通常将迹范数的每一个奇异值用同一常数进行阈值化导致在滤除小奇异值的同时会使大奇异值信息丢失的问题,提出了一种基于低秩的加权矩阵补全模型,通过对迹范数中的每个奇异值赋予不同的权重,从而避免用同一常数对所有的奇异值进行阈值化,采用逼近梯度算法解决加权的矩阵补全模型。最后,通过图像修复仿真实验,证明了所提出的加权矩阵补全模型相对于传统的不加权矩阵补全模型可得到更高的峰值信噪比,所设计的算法具有明显的优势。