典型文献
一个基于张量火车分解的张量填充方法及在图像恢复中的应用
文献摘要：
低秩张量填充在数据恢复中有广泛应用,基于张量火车(TT)分解的张量填充模型在彩色图像和视频以及互联网数据恢复中应用效果良好.本文提出一个基于三阶张量TT分解的填充模型.在模型中,引入稀疏正则项与时空正则项,分别刻画核张量的稀疏性和数据固有的块相似性.根据问题的结构特点,引入辅助变量将原模型等价转化成可分离形式,并采用临近交替极小化(PAM)与交替方向乘子法(ADMM)相结合的方法求解模型.数值实验表明,两正则项的引入有利于提高数据恢复的稳定性和实际效果,所提出方法优于其他方法.在采样率较低或图像出现结构性缺失时,其方法效果较为显著.
文献关键词：
张量填充;张量火车分解;临近交替极小化;交替方向乘子法;图像恢复
中图分类号：
作者姓名：
谢文蕙;凌晨;潘晨健
作者机构：
杭州电子科技大学理学院,浙江杭州310018
文献出处：
引用格式：
[1]谢文蕙;凌晨;潘晨健-.一个基于张量火车分解的张量填充方法及在图像恢复中的应用)[J].运筹学学报,2022(03):31-43
A类：
张量火车分解,临近交替极小化
B类：
张量填充,填充方法,图像恢复,低秩张量,数据恢复,TT,充模,彩色图像,互联网数据,稀疏正则,正则项,时空正则,别刻,稀疏性,辅助变量,等价转化,转化成,可分离,PAM,交替方向乘子法,ADMM,解模,数值实验,实际效果,其他方法,采样率
AB值：
0.295618
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