Image Restoration Based on Gradual Reweighted Regularization and Low Rank prior
المؤلف
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-04-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Digital restoration of image with missing data is a basic need for visual communication and industrial applications.
In this paper, making full use of priors of low rank and nonlocal self-similarity a gradual reweighted regularization is proposed for matrix completion and image restoration.
Sparsity-promoting regularization produces much sparser representation of grouped nonlocal similar blocks of image by solving a nonconvex minimization problem.
Moreover, an alternation direction method of multipliers algorithm is developed to speed up iterative solving of the above problem.
Image block classification further enhances the adaptivity of the proposed method.
Experiments on simulated matrix and natural image show that the proposed method obtains better image restoration results, where most lost information is reorcovered and few artifacts are produced.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Fengling. 2020. Image Restoration Based on Gradual Reweighted Regularization and Low Rank prior. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202188
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Fengling. Image Restoration Based on Gradual Reweighted Regularization and Low Rank prior. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202188
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Fengling. Image Restoration Based on Gradual Reweighted Regularization and Low Rank prior. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202188
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1202188
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر