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基于低秩张量恢复的图像去噪与运动目标分割

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状综述第10-12页
    1.3 本文的主要工作与结构安排第12-15页
第二章 低秩矩阵/张量恢复问题第15-23页
    2.1 模型及算法研究第15-21页
        2.1.1 RPCA模型第15-19页
        2.1.2 Li的模型第19-21页
    2.2 现有模型及算法的优缺点第21-23页
第三章 基于Schatten-p范数和l_p范数的低秩张量恢复与矫正模型第23-35页
    3.1 模型的提出第23-24页
    3.2 模型求解第24-27页
    3.3 实验结果第27-35页
        3.3.1 人工合成数据第27-29页
        3.3.2 图像序列去噪及矫正第29-32页
        3.3.3 人脸识别第32-35页
第四章 基于张量低秩稀疏分解的运动目标分割第35-45页
    4.1 传统的运动目标检测算法第35-38页
        4.1.1 帧差法第35-36页
        4.1.2 背景差分法第36-37页
        4.1.3 光流法第37-38页
    4.2 张量低秩稀疏分解在运动目标分割中的应用第38-45页
        4.2.1 方法概述第39-40页
        4.2.2 实验结果第40-43页
        4.2.3 实验总结第43-45页
第五章 总结与展望第45-47页
参考文献第47-51页
致谢第51-53页
攻读硕士期间发表的学术论文和参加的课题第53页

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