[发明专利]基于自适应图学习主成分分析方法的图像低秩重构方法在审
| 申请号： | 202111058969.0 | 申请日： | 2021-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN113920210A | 公开（公告）日： | 2022-01-11 |
| 发明（设计）人： | 张睿;张文林;李学龙 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06T9/00 | 分类号： | G06T9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 常威威 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于自适应图学习主成分分析方法的图像低秩重构方法。首先，对输入图像数据进行归一化预处理；然后，基于图像样本点之间的关系计算邻接矩阵；接着，搭建图像低秩重构网络模型，主要由图编码器、全连接解码器和图解码器组成，图自编码器将数据编码得到深度表征，再将数据的深度表征同时通过两个解码器分别得到低秩重构特征与重构图，在损失函数中采用了Adaptive Loss与Schatten p范数，同时优化重构图与原始图之间的损失，使其保持数据的局部结构信息；最后，通过邻接矩阵和网络模型的自适应迭代更新，得到重构的图像。本发明具有良好的非线性表征能力、鲁棒性强，即使在数据受到噪声干扰的情况下也能进行图像的低秩重构。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 学习 成分 分析 方法 图像 低秩重构 | ||
【主权项】：
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