[發明專利]一種基于凸優化的多張量視覺數據填充方法

有效

• 申請號: 201810349051.3
• 申請日: 2018-04-18
• 公開（公告）號: CN108765517B
• 公開（公告）日: 2022-09-02
• 發明（設計）人: 高建超;石紅
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06T11/40
• 分類號: G06T11/40
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 劉子文

1.一種基于凸優化的多張量視覺數據填充方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一，從不同設備對同一事物同時采集的K個有缺失的視覺數據集，將其用K個張量表示；

步驟二，初始化優化變量，并設置最大迭代次數和終止閾值ε；

步驟三，判斷循環迭代次數是否小于最大迭代次數，如果滿足條件，繼續進行下一步，否則輸出；

步驟四，對多張量視覺數據采用整合拉普拉斯圖構建缺失視覺數據像素之間的相關關系，并采用全變差對多張量視覺數據進行圖像邊緣的平滑處理，二者結合作為凸優化方法來估算多張量視覺數據的缺失值，并利用交替方向乘子法優化算法框架對目標函數進行優化求解，重構新模型

步驟五，判斷重構的K個張量是否滿足條件如果滿足判斷條件，則令輸出；否則迭代次數加1返回步驟三。

2.根據權利要求1所述的一種基于凸優化的多張量視覺數據填充方法，其特征在于，步驟一中K個不完全張量通過公式(1)獲得在共享模式上初始構建的拉普拉斯圖L，其中鄰接矩陣W采用向量的相似性度量矩陣進行計算:

其中，D_k為W_k的度，t(k)表示一維數組存放每個張量共享的模式索引；表示第k個張量的第t(k)階展開，μ_k,i表示第i行的均值。

3.根據權利要求1所述的一種基于凸優化的多張量視覺數據填充方法，其特征在于，步驟四中整合拉普拉斯圖和全變差的凸優化方法通過公式(2)獲得目標函數；

其中，引入的優化變量:F_k(n),均為第k個張量的n階展開對應的優化變量，F_k(n)來代替全變差范數來代替待恢復數據即第k個待恢復張量第n階展開矩陣；是第k個優化張量在共同模式t(k)下的展開矩陣，即當且僅當n＝t(k)，是的轉置；L代表拉普拉斯圖；R_k(n)(i,i)＝1,R_k(n)(i,i+1)＝-1，R_k(n)矩陣的其他元素為0，R_k(n)矩陣表示第k個張量R_k第n階展開矩陣；Ω為與一樣大小的索引集，用于存放缺失元素索引，若第k個張量中元素缺失，Ω相應位置為0，否則為1；將觀測數據中未缺失的元素賦值給待恢復變量未缺失的元素即為Ω相應位置為1的元素；β_k,n,α_k,n均是第k個待恢復張量第n階展開矩陣的大于0的調諧參數；是第k個觀測數據。