Texture Repairing by Unified Low Rank Optimization

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摘要 在这份报纸,我们显示出怎么为图象结束在常规或在常规附近的质地利用低等级、稀少的结构。我们的方法为随机、连续的贪污基于统一明确的表达。除了质地的低等级性质,算法也使用自然图象的稀少的假设:因为自然图象是piecewise,变光滑,它在某些转变领域是稀少的(例如Fourier或小浪变换)。我们联合低等级并且质地的稀少性质在建议算法一起想象。我们的算法能自动地并且正确地基于凸的优化修理一块贿赂质地的全球结构,甚至没有要完成的区域的精确信息。这个算法集成质地校正并且修理进一个优化问题。通过广泛的模拟,我们证明我们的方法能完成并且修理错误比存在低等级的矩阵恢复方法更好与随机、连续的支持贿赂的质地。我们的方法证明超越本地补丁的重要优点在处理大贪污,不一致的质地,和大观点变丑基于质地合成技术。
机构地区 不详
出版日期 2016年03月13日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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