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基于变换张量核范数与深度先验的鲁棒低秩张量补全方法研究
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代，数据呈现出爆炸式增长，其类型也愈发复杂多样，涵盖了图像、视频、音频、传感器数据等多个领域。这些数据在采集、传输和存储过程中，不可避免地会出现缺失、损坏或噪声干扰等问题，这给数据的有效利用和分析带来了巨大挑战。低秩张量补全作为一种关键的数据处理技术，旨在从部分观测数据中恢复出完整的低秩张量，在众多领域中发挥着不可或缺的作用。
低秩张量补全在图像恢复领域意义重大。随着数字图像处理技术的飞速发展，图像在人们的生活和工作中扮演着重要角色，如安防监控、医学影像诊断、卫星遥感图像分析等。然而，图像在
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