一种基于柯西分布张量分解的数据重建方法

摘要

本发明提供了一种基于柯西（Cauthy）分布张量分解的数据重建方法，包括：利用Cauthy分布建立受噪声污染的待重建数据的噪声张量模型；基于所述张量模型建立低秩张量的第一优化函数，所述低秩张量在所述噪声张量模型中表示真实数据；通过张量分解将所述第一优化函数优化为第二优化函数；求解所述第二优化函数，得出所述低秩张量。该算法采用Cauthy分布模拟数据中的实际噪声，与普通方法相比，更为鲁棒，且能在污染数据及丢失数据同时存在的情况下计算张量分解，进而对不可靠高维数据进行修补。本发明可广泛被应用图像重建、交通数据重建以及视频前景提取等。