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申请/专利权人：宁夏大学
摘要：本发明提供了一种基于无监督网络先验的非凸低秩图像分解方法，涉及图像处理技术领域，该方法包括：基于深度图像先验DIP和非凸低秩正则项构建图像分解模型；将待分解图像输入图像分解模型进行循环迭代计算，直至当前轮次的迭代计算得到的初级输出图像与上轮次得到的初级输出图像之间的评价指标相对误差小于预设误差阈值，结束循环迭代计算；输出待分解图像最终的图像分解结果；其中，在每轮次迭代计算后，若未达到结束循环迭代计算的条件，则对图像分解模型的优化变量进行更新，并利用更新优化变量后的图像分解模型进行下一轮次的迭代计算。本方案能够提高图像分解的精细度和完整度，进而提高图像分解的效果。
主权项：1.一种基于无监督网络先验的非凸低秩图像分解方法，其特征在于，包括：基于深度图像先验DIP和非凸低秩正则项构建图像分解模型；将待分解图像输入所述图像分解模型进行循环迭代计算，直至当前轮次的迭代计算得到的初级输出图像与上轮次得到的初级输出图像之间的评价指标相对误差小于预设误差阈值，结束循环迭代计算；输出所述待分解图像最终的图像分解结果；其中，在每轮次迭代计算后，若未达到结束循环迭代计算的条件，则对所述图像分解模型的优化变量进行更新，并利用更新优化变量后的图像分解模型进行下一轮次的迭代计算。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宁夏大学 基于无监督网络先验的非凸低秩图像分解方法
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