Låg rang matris approximation (LRMA), som syftar till att återställa den underliggande låg rang matris från dess degraderade observation, har ett brett spektrum av applikationer i datorseende. De senaste LRMA-metoderna använder den nukleära normminimeringen (NNM) som en konvex avslappning av den icke konvexa rangminimeringen. NNM tenderar dock att överkrympa rankkomponenterna och behandlar de olika rankkomponenterna lika, vilket begränsar dess flexibilitet i praktiska tillämpningar. Vi föreslår en mer flexibel modell, nämligen den viktade Schatten p-norm minimization (WSNM), för att generalisera NNM till Schatten p-norm minimization med vikter som tilldelats olika singular värden. Den föreslagna WSNM ger inte bara en bättre approximation till det ursprungliga lågvärdiga antagandet, utan tar också hänsyn till betydelsen av olika rangkomponenter. Vi analyserar lösningen av WSNM och bevisar att under vissa vikter permutation kan WSNM på motsvarande sätt omvandlas till oberoende icke-konvexa l p-norm subproblem, vars globala optimala kan lösas effektivt genom generaliserad itererad krympalgoritm. Vi tillämpar WSNM på typiska synproblem på låg nivå, t.ex. bilddenoisering och bakgrundssubtraktion. Omfattande experimentella resultat visar, både kvalitativt och kvantitativt, att den föreslagna WSNM effektivare kan ta bort buller och modellera de komplexa och dynamiska scenerna jämfört med toppmoderna metoder. Index Terms-Low rank, viktad Schatten p-norm, låg nivå vision.
Xie och Al. REF föreslog den viktade Schatten p-norm minimering, som är en mer flexibel modell för att generalisera NNM till Schatten p-norm minimering med vikter som tilldelats olika singular värden.
Weighted Schatten $p$ -Norm Minimization for Image Denoising and Background Subtraction
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}