Abstrakt. I detta dokument presenteras en ny video restaureringsplan baserad på den gemensamma glesa och lågrankade matris approximationen. Genom att gruppera liknande patchar i spatiotemporal domänen formulerar vi problemet video restaurering som ett gemensamt glest och låg-rankat matris approximation problem. Den resulterande kärnnormen och 1 norm relaterade minimeringsproblem kan också lösas effektivt genom många nyligen utvecklade numeriska metoder. Effektiviteten i det föreslagna videorenoveringssystemet illustreras i två tillämpningar: video denoisering i närvaro av slumpmässigt värderat buller och videoin-painting för arkiverade filmer. De numeriska experimenten indikerade den föreslagna video restaureringsmetoden jämförs gynnsamt mot många befintliga algoritmer. Nyckelord. Kärnnorm, lågvärdig matris, sparsam matris, denoiserande, inmålande AMS-ämnesklassificeringar. 68U10, 65J22, 90C25, 65K05 1. Inledning. Även med dagens framsteg inom kamera- och digital sensorteknik lider videodata som samlats in i praktiken ofta av många typer av irriterande försämringar, t.ex. bullerförorening, dimsyn och saknade data. Till exempel, videodata kan vara ganska bullriga när fångas vid höga känsligheter, såsom låga ljusförhållanden, hög ISO-inställning eller hög fångsthastighet. Ramarna för videodata kan bli suddiga när det finns snabbt rörliga föremål i scenen eller när det finns kameraskakningar. Vissa delar av videodata kan saknas eller vara osynliga ur ett användarperspektiv på grund av ocklusioner, repor eller fel i datakonvertering/kommunikation. Målet med video restaurering är då att återställa den ursprungliga från den erhållna degraderade videodata. Med förekomsten av webcams och kameratelefoner, problemet med video restaurering har blivit ännu viktigare än tidigare. Under de senaste åren har lappbaserad bildrenovering framträtt som ett lovande tillvägagångssätt för olika bildrenoveringsuppgifter, t.ex. denoiserande och målande ([1, 2, 3]). Den grundläggande idén med dessa tillvägagångssätt är att legalisera restaureringsprocessen genom att utnyttja den rumsliga redundansen hos ursprungliga statiska bilder. Jämfört med statiska bilddata tenderar videodata att vara av lägre kvalitet på grund av videokamerans höga hastighet, t.ex. lägre signal-mot-brusförhållande och lägre bildupplösning. Samtidigt, på grund av sin betydande temporal redundans, ger videodata vanligtvis mycket rikare information om scenen än statiska bilddata gör. Således, effektiviteten av att återställa degraderade videodata beror till stor del på hur effektiv den tidsmässiga redundansen används i metoderna. Några av lappade baserade bild restaureringsmetoder har utvidgats till att omfatta video denoisering ([4, 5]). Även om dessa video restaureringsmetoder skiljer sig från detaljer, bygger de på samma metod som utnyttjar självlikheten i video genom att undersöka likheten mellan olika bildlappar. Ovannämnda patch-baserade bild / video restaureringsmetoder visade imponerande resultat på dämpa bildbuller när buller är mestadels Gaussian vitt buller. I praktiken är förekomsten av avvikelser i bild-/videodata inte sällsynt och kan orsakas av många faktorer, t.ex. Elektroniskt buller och fel i analog-till-digital-omvandlare. Dessutom är repor, fläckar och damm vanligt förekommande i arkiverad VHS-video
I REF, Ji et al. approximerad patch stacken genom att omformulera problemet som en låg rank matris slutföra problem.
Robust video restoration by joint sparse and low rank matrix approximation
{'venue': 'SIAM Journal on Imaging Sciences', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}