Tensor Completion via Complementary Global, Local, and Nonlocal Priors
Completing missing entries in multidimensional visual data is a typical ill-posed problem that requires appropriate exploitation of prior information of the underlying data. Commonly used priors can be roughly categorized into three classes: global tensor low-rankness, local properties, and nonlocal...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | IEEE transactions on image processing Jg. 31; S. 984 - 999 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
United States
IEEE
2022
The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE) |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 1057-7149, 1941-0042, 1941-0042 |
| Online-Zugang: | Volltext |
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