进而估计出缺失矩阵的秩Rq，利用Rq构建固定秩的黎曼流形以用于矩阵补全，在此过程中，避免使用软阈值算法，提高了运算速率，节省了运算空间；应用黎曼流形优化，将秩限制于R≤Rq的范围内寻找与原矩阵最接近的估计值，避免在每次迭代中引入用于降秩的收缩算子，使得计算效率和图像恢复率极大提高；此外，本算法使用卷积神经网络预处理以及构建低秩矩阵，在短时间内有效预估缺失值，加快图像恢复过程，提高了图像恢复的准确率。"/> 一种基于自适应秩估计黎曼流形优化的图像补全方法（CN201811504334.7）-中国专利【掌桥科研】
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一种基于自适应秩估计黎曼流形优化的图像补全方法

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摘要

本发明公开了一种基于自适应秩估计黎曼流形优化的图像补全方法。在L1范数正则化矩阵补全算法(L1MC)的基础上，引入自适应秩估计惩罚项和固定秩的黎曼流形，利用惩罚项λR，迭代优化函数f(R)以及不断修正由经验公式确定的矩阵的秩进而估计出缺失矩阵的秩Rq，利用Rq构建固定秩的黎曼流形以用于矩阵补全，在此过程中，避免使用软阈值算法，提高了运算速率，节省了运算空间；应用黎曼流形优化，将秩限制于R≤Rq的范围内寻找与原矩阵最接近的估计值，避免在每次迭代中引入用于降秩的收缩算子，使得计算效率和图像恢复率极大提高；此外，本算法使用卷积神经网络预处理以及构建低秩矩阵，在短时间内有效预估缺失值，加快图像恢复过程，提高了图像恢复的准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN109671030B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-04-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安交通大学;

    申请/专利号CN201811504334.7

  • 发明设计人 刘静;刘涵;苏立玉;黄开宇;

    申请日2018-12-10

  • 分类号G06T5/00(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构61200 西安通大专利代理有限责任公司;

  • 代理人徐文权

  • 地址 710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号

  • 入库时间 2022-08-23 11:40:01

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