基于稀疏正则化的四元数优化模型用于彩色图像恢复
计算机视觉与模式识别
2022-04-20 v1 图像与视频处理
最优化与控制
摘要
本文依据低秩四元数矩阵优化解决彩色图像补全问题，该优化以变换域中的稀疏正则化为特征。这项研究的灵感源于这样一种认识：包括音频和图像在内的不同信号类型，在其各自基下具有固有的稀疏结构。由于彩色图像可在四元数域中作为整体处理，我们在四元数离散余弦变换（QDCT）域中刻画了彩色图像的稀疏性。此外，彩色图像内在低秩结构的表示是四元数矩阵补全问题中的关键问题。为获得更优的低秩近似，所提模型中采用了基于四元数的截断核范数（QTNN）。而且，该模型由一种基于算法的有效交替方向乘子法（ADMM）所支撑。大量实验结果表明，在彩色图像恢复上，与所测试的最先进的低秩矩阵/四元数矩阵近似方法相比，所提方法能产生远为优异的补全性能。
引用
@article{arxiv.2204.08629,
title = {Quaternion Optimized Model with Sparse Regularization for Color Image Recovery},
author = {Liqiao Yang and Yang Liu and Kit Ian Kou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.08629},
year = {2022}
}