基于快速稀疏低秩和鲁棒主成分分析的图像处理算法的研究

作者：郑宝玉; 李昂

来源：信号处理, 2020, 36(02): 290-296.

DOI：10.16798/j.issn.1003-0530.2020.02.017

• 快速交替极小化
• 鲁棒主成分分析
• 稀疏低秩
• 图像处理

实际的稀疏低秩处理图像过程中,在视觉显示效果没有很大的差异的情况下,算法的时间复杂度是唯一的一个评价指标。我们发现快速交替极小化(FAST PCP)和鲁棒主成分分析(RPCA)的结合是比较快速、比较有效的利用CPU的高效稀疏低秩处理图像的方法,并且在无法保证计算机配置的情况下,其运算速度也是最快的。在课题中,将Steffensen迭代法用于改进FAST PCP,由此得到的结果较普通版本的FAST PCP和RPCA更加好。

• 单位
  南京邮电大学; 南京理工大学紫金学院