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张怡婷; 陈蕾; 杨雁莹; 甄永贺;
南京邮电大学计算机学院;
南京森林警察学院信息技术系;
图像去噪; 稀疏低秩矩阵分解; 交替方向乘子法; L2; 1范数; 结构化噪声;
机译:基于l(2,1)-范数正则化最小二乘和贝叶斯最优重构的分布式压缩感知的典型重构性能:噪声的影响
机译:通过联合局部约束和ℓ_(2,1)-范数正则化进行非负矩阵分解
机译:核/ L2,1-范数正则化的鲁棒邻域保持投影用于图像特征提取
机译:周期性块采样数据基于L2,1-范数正则化的稀疏SAR成像:初始结果
机译:针对时间数据基于边距排序的功能范数正则化
机译:使用结构化正则化的矩阵分解模型在微博中推荐被跟踪者
机译:基于$ L_1 $范数正则化的鲁棒非负矩阵分解
机译:基于熵的正则化降低欠采样IsaR图像的噪声
机译:基于Schatten p = 1/2和L1 / 2正则化的低秩和稀疏矩阵分解以分离动态MRI的背景和动态分量
机译:使用正则化和/或图像噪声消除功能自动确定用于迭代图像重建的正则化系数
机译:矩阵分解以及图像和视频重建的正则化优化系统和方法
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