基于非局部张量火车分解的彩色图像修补
文献类型：期刊论文
| 作者 | 贾慧迪1,2,3 ; 韩志1,3; 陈希爱1,3; 唐延东1,3
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| 刊名 | 模式识别与人工智能
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| 出版日期 | 2019 |
| 卷号 | 32期号:10页码:955-963 |
| 关键词 | 张量火车分解 非局部相似性 低秩性 图像修补 |
| ISSN号 | 1003-6059 |
| 其他题名 | Nonlocal Similarity Based Tensor Train Factorization for Color Image Completion |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 数据在采集和转换的过程中通常存在部分数据丢失的问题,丢失数据的补全直接影响后续的识别、跟踪等高层任务的结果.自然图像中经常存在许多具有重复特性的相似结构,利用该类冗余信息,文中提出基于非局部张量火车分解的张量补全方法.利用图像的非局部相似性,挖掘其中蕴含的低秩特性,并通过张量火车分解模型进行建模及升阶,将低阶张量转化为高阶以进行低秩信息的进一步挖掘利用,从而进行图像中缺失数据的修补.实验验证文中方法在图像修补上的有效性. |
| 语种 | 中文 |
| CSCD记录号 | CSCD:6608374 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/26033]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_机器人学研究室 |
| 通讯作者 | 韩志 |
| 作者单位 | 1.中国科学院机器人与智能制造创新研究院 2.中国科学院大学 3.中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 贾慧迪,韩志,陈希爱,等. 基于非局部张量火车分解的彩色图像修补[J]. 模式识别与人工智能,2019,32(10):955-963. |
| APA | 贾慧迪,韩志,陈希爱,&唐延东.(2019).基于非局部张量火车分解的彩色图像修补.模式识别与人工智能,32(10),955-963. |
| MLA | 贾慧迪,et al."基于非局部张量火车分解的彩色图像修补".模式识别与人工智能 32.10(2019):955-963. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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