基于矩阵分解的视频去噪与排水
现有的除雪/雨水清除方法通常无法应对大雪/雨水和动态场景。 失败的原因之一是基于这样的假设，即在雪/雨场景中所有的雪花/雨条纹都很稀疏。 另一个是现有方法通常无法区分运动物体和雪花/雨纹。 为了解决上述问题，本文提出了一种基于矩阵分解的视频去噪和排水模型。 我们将雪花/雨条纹分为两类：稀疏的和密集的。 借助背景波动和光流信息，将移动物体和稀疏雪花/雨条纹的检测公式化为多标签马尔可夫随机场（MRF）。 至于浓密的雪花/雨纹，它们被认为服从高斯分布。 场景背景中的雪花/雨条纹，包括稀疏的和浓密的条纹，通过背景的低级表示来去除。 同时，我们模型中的组稀疏性术语旨在过滤运动对象中的雪/雨像素。 实验结果表明，我们提出的模型的效果优于最新的除雪和除雨方法。
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