在核范数鲁棒主成分分析的基础上,利用加权Schatten-p范数和l2,1范数重新构造鲁棒的主成分分析问题,使得原始稀疏正则化、秩最小化问题得到了较好的非凸逼近.建立一个新的基于加权Schatten-p范数和l2,1范数的鲁棒主成分分析（WLSRPCA）模型,并使用增广拉格朗日乘子法进行求解.在图像去噪的实验中,WLSRPCA模型去噪效果比鲁棒主成分分析模型更好.
通化师范学院学报
2018年12期
