基于加权HOSVD初始化的全变分张量补全
数值分析
2020-03-23 v1 数值分析
摘要
在本文中，我们研究了采样模式为确定性时的张量补全问题。我们首先提出一种简单但高效的加权HOSVD算法，用于从含噪观测中恢复。然后我们将加权HOSVD的结果作为全变分的初始化。我们从理论和数值角度证明了加权HOSVD算法的准确性。在数值模拟部分，我们还表明，通过使用所提出的初始化，全变分算法可以有效地填补图像和视频中的缺失数据。
引用
@article{arxiv.2003.09062,
title = {Tensor Completion through Total Variationwith Initialization from Weighted HOSVD},
author = {Zehan Chao and Longxiu Huang and Deanna Needell},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.09062},
year = {2020}
}
备注
8 pages, 6 figures, ITA 2020