資料介紹
耦合數(shù)據(jù)的融合算法主要通過利用其中一個數(shù)據(jù)集的信息提高對其他耦合數(shù)據(jù)集的估計精度和完善對相關潛變量的解釋。針對現(xiàn)實中存在的大量耦合圖像,基于耦合數(shù)據(jù)融合中的耦合矩陣和張量分解優(yōu)化(CMTF-OPT)算法,提出一種針對耦合圖像的耦合圖像分解優(yōu)化(CIF-OPT)算法。相應的理論分析及實驗結果表明,不同噪聲影響下用CIF-OPT算法進行耦合圖像融合后的效果均具有魯棒性,且融合效果優(yōu)于其他耦合算法(如:CMTF-OPT算法)。特別地,針對其中缺失數(shù)據(jù)元素的圖像,CIF-OPT算法可以利用與其耦合的圖像,對缺失數(shù)據(jù)元素的圖像進行精確的數(shù)據(jù)恢復。
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