低秩和对偶在图像序列处理中的应用研究



低秩和对偶在图像序列处理中的应用研究

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低秩和对偶在图像序列处理中的应用研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-13页
符号对照表	第13-14页
缩略语对照表	第14-19页
第一章绪论	第19-37页
· 选题的背景和研究意义	第19-20页
· 国内外研究现状分析	第20-28页
· 视频图像前景背景分离	第21-25页
· 视频图像修复	第25-27页
· 其他视频图像处理工作	第27-28页
· 一些相关算法的介绍	第28-31页
· 投影梯度法	第29页
· 迭代阈值法	第29-30页
· 交替方向乘子法	第30-31页
· 视频图像处理的评判方式	第31-34页
· ROC曲线	第31页
· PR曲线	第31-33页
· 相关度	第33页
· PSNR	第33页
· SSIM	第33-34页
· 本文的主要工作	第34-37页
第二章基于等式约束的“低秩+对偶”模型	第37-55页
· 引言	第37-38页
· 相关工作	第38-43页
· 低秩稀疏模型	第38-39页
· 低秩对偶模型	第39-43页
· 问题的简化和理论推导	第43-47页
· 简化至向量域	第43-44页
· l_∞+ l_1最小化问题	第44-45页
· 交替迭代算法	第45-47页
· 实验结果	第47-52页
· 阈值讨论	第47-48页
· 仿真实验	第48-50页
· 视频图像背景建模	第50-51页
· 人脸图像光影去除	第51-52页
· 本章小结	第52-55页
第三章基于低秩对偶逼近的图像（序列）修复算法	第55-71页
· 引言	第55-56页
· 图像修复	第56-60页
· 块排序	第56-58页
· 块匹配	第58页
· 块修复	第58-59页
· 修复算法	第59-60页
· 数值实验	第60-63页
· 测试块修复实验	第60-62页
· 真实图像修复实验	第62-63页
· 图像序列修复实验	第63页
· 本章小结	第63-71页
第四章基于不等式约束的加权“低秩+对偶”松弛模型	第71-89页
· 引言	第71-74页
· 对偶范数模型	第74-78页
· 对偶范数约束下的泛函	第74-75页
· 对偶范数模型算法	第75-78页
· 加权的对偶泛函模型	第78-81页
· 模型建立	第78-79页
· 对偶泛函模型算法	第79-81页
· 实验结果	第81-86页
· 本章小结	第86-89页
第五章基于Max-范数的矩阵低秩稀疏分解模型	第89-101页
· 引言	第89-90页
· Max-范数	第90-91页
· 等式约束模型	第91-94页
· 模型分析	第91-92页
· Max极小化问题	第92-93页
· ADMM	第93-94页
· 不等式约束模型	第94-96页
· 固定变量E，求解目标变量L，R	第94-95页
· 固定变量L，R，求解目标变量E	第95页
· PGM	第95-96页
· 数值实验	第96-97页
· 监控视频序列的前景背景分离数值实验	第96-97页
· 人脸采集图样的光影去除实验	第97页
· 本章小结	第97-101页
第六章总结与展望	第101-105页
· 总结	第101-102页
· 展望	第102-105页
参考文献	第105-117页
致谢	第117-119页
作者简介	第119-121页

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