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Welsch M-估计在视频重构与背景减除中的应用
被引量：
1
1
作者
夏森林
孙怀江
陈贝佳
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期270-277,共8页
针对监控视频在压缩采样过程中混入冲击噪声后的背景减除问题,提出一种基于Welsch M-估计与张量分解正则化的鲁棒视频重构与分解模型。为削弱冲击噪声对重构性能的影响,引入Welsch M-估计替代均方差作为衡量重建误差的代价函数。在张量...
针对监控视频在压缩采样过程中混入冲击噪声后的背景减除问题,提出一种基于Welsch M-估计与张量分解正则化的鲁棒视频重构与分解模型。为削弱冲击噪声对重构性能的影响,引入Welsch M-估计替代均方差作为衡量重建误差的代价函数。在张量框架下,将背景在不同维度、不同场景下的低秩差异性先验引入背景建模,得到重构与分解模型,并基于半二次理论和多块交替方向乘子方法给出相应的优化求解算法。实验结果表明,与SpaRCS、CS-L1PCA等算法相比,该算法在混入冲击噪声情况下,仍能保持视频重构与分解的鲁棒性。
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关键词
压缩感知
冲击噪声
背景减除
Welsch
M-估计
张量分解
半二次理论
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职称材料
题名
Welsch M-估计在视频重构与背景减除中的应用
被引量：
1
1
作者
夏森林
孙怀江
陈贝佳
机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期270-277,共8页
基金
国家自然科学基金(61772272)
文摘
针对监控视频在压缩采样过程中混入冲击噪声后的背景减除问题,提出一种基于Welsch M-估计与张量分解正则化的鲁棒视频重构与分解模型。为削弱冲击噪声对重构性能的影响,引入Welsch M-估计替代均方差作为衡量重建误差的代价函数。在张量框架下,将背景在不同维度、不同场景下的低秩差异性先验引入背景建模,得到重构与分解模型,并基于半二次理论和多块交替方向乘子方法给出相应的优化求解算法。实验结果表明,与SpaRCS、CS-L1PCA等算法相比,该算法在混入冲击噪声情况下,仍能保持视频重构与分解的鲁棒性。
关键词
压缩感知
冲击噪声
背景减除
Welsch
M-估计
张量分解
半二次理论
Keywords
Compressive Sensing(CS)
impact noise
background subtraction
Welsch M-estimation
tensor decomposition
half-quadratic theory
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Welsch M-估计在视频重构与背景减除中的应用
夏森林
孙怀江
陈贝佳
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019
1
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