Abstract-This paper presenterar en approximerad Robust Principal Component Analysis (ARPCA) ram för återställning av en uppsättning linjärt korrelerade bilder. Vår algoritm söker en optimal lösning för att sönderdela en sats av realistiska ojusterade och skadade bilder som summan av en låg-rank och en gles korruptionsmatris, samtidigt som man anpassar bilderna efter de optimala bildomvandlingarna. Detta extremt utmanande optimeringsproblem har reducerats till att lösa ett antal konvexa program, som minimerar summan av Frobenius norm och 1-normen av de nämnda matriserna, med garanterad snabbare konvergens än toppmoderna algoritmer. Effekten av den föreslagna metoden verifieras med omfattande experiment med verkliga och syntetiska data.
Ebadi REF presenterade ett approximativt RPCA-ramverk för återställning av en uppsättning linjärt korrelerade bilder som söker en optimal lösning för sönderdelning av ett parti realistiska ojusterade och korrumperade bilder som summan av en lågvärdig och en gles korruptionsmatris, samtidigt som bilderna anpassas till de optimala bildomvandlingarna.
Approximated RPCA for fast and efficient recovery of corrupted and linearly correlated images and video frames
{'venue': '2015 International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP)', 'journal': '2015 International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}