| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 视频背景恢复研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 低秩矩阵缺失填充研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 低秩张量填充研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文研究内容与组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 基于矩阵恢复和运动估计的视频背景在线复原 | 第15-27页 |
| 2.1 引言 | 第15-16页 |
| 2.2 相关工作简介 | 第16-18页 |
| 2.2.1 矩阵恢复 | 第16-17页 |
| 2.2.2 运动信息检测 | 第17-18页 |
| 2.3 基于矩阵恢复和运动信息的视频背景在线恢复 | 第18-23页 |
| 2.3.1 OMA-RPCA模型提出的动机 | 第18页 |
| 2.3.2 OMA-RPCA模型框架 | 第18-20页 |
| 2.3.3 运动权重矩阵的构建 | 第20-21页 |
| 2.3.4 模型解法 | 第21-23页 |
| 2.4 实验结果和分析 | 第23-26页 |
| 2.4.1 对比方法及测试数据集 | 第24页 |
| 2.4.2 模型参数设定 | 第24-25页 |
| 2.4.3 视频序列背景恢复实验结果 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于可分离二维稀疏先验的低秩矩阵行列缺失填充 | 第27-45页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 相关工作简介 | 第28-31页 |
| 3.2.1 矩阵填充 | 第28-30页 |
| 3.2.2 稀疏表示 | 第30-31页 |
| 3.3 基于可分离二维稀疏先验的低秩矩阵行列缺失填充 | 第31-36页 |
| 3.3.1 JPLOSS模型提出的动机 | 第31页 |
| 3.3.2 JPLOSS模型框架 | 第31-33页 |
| 3.3.3 权重矩阵构建 | 第33页 |
| 3.3.4 模型解法 | 第33-36页 |
| 3.4 实验结果和分析 | 第36-43页 |
| 3.4.1 模型参数设定 | 第36页 |
| 3.4.2 合成数据实验结果及分析 | 第36-39页 |
| 3.4.3 实际图像数据实验结果及分析 | 第39-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于TT分解和多维稀疏先验的结构性缺失低秩张量填充 | 第45-55页 |
| 4.1 引言 | 第45-46页 |
| 4.2 相关工作简介 | 第46-48页 |
| 4.2.1 张量及其定义 | 第46-47页 |
| 4.2.2 张量的矩阵化 | 第47-48页 |
| 4.3 基于TT分解和多维稀疏先验的结构性缺失低秩张量填充 | 第48-51页 |
| 4.3.1 TCSME模型提出的动机 | 第48页 |
| 4.3.2 TCSME模型框架 | 第48-49页 |
| 4.3.3 模型解法 | 第49-51页 |
| 4.4 实验结果和分析 | 第51-54页 |
| 4.4.1 对比方法及测试数据集 | 第52页 |
| 4.4.2 模型参数设定 | 第52页 |
| 4.4.3 定性实验结果及分析 | 第52-53页 |
| 4.4.4 定量实验结果及分析 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第55-56页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 附录 | 第63-65页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
