双加权 L p 范数RPCA模型及其在椒盐去噪中的应用

鲁棒主成分分析（Robust principal component analysis，RPCA）模型中秩函数和 L 0 范数的求解是非确定性多项式（Nondeterministic polynominal，NP）难问题，凸近似模型的求解通常会导致过收缩。本文结合加权方法和 L p 范数提出了一种基于双加权 L p 范数的RPCA模型，利用加权 S p 范数低秩项和加权 L p 范数稀疏项分别对RPCA框架中的低秩恢复问题和稀疏恢复问题进行建模，使其更接近秩函数和 L 0 范数最小化问题的解，提升了矩阵秩估计和稀疏估计的准确性。为了验证模型性能，本文利用图像的非局部自相似性，结合相似图像块组的低秩性与椒盐噪声的稀疏性，将双加权 L p 范数鲁棒主成分分析模型应用于去除椒盐噪声过程中。定量与定性的实验结果表明，本文模型性能优于其他模型，同时奇异值过收缩分析也表明本文模型能够有效抑制秩成分的过度收缩。