加权的核函数最小化程序

作为低秩矩阵逼近在图像处理中具有广泛的应用，其目的是根据退化图像的自相似性得到低秩矩阵来对图像进行去噪，如在计算机视觉和机器学习.低秩矩阵近似方法一般可分为两类，低秩矩阵分解(LowＲank Matrix Factorization，LＲMF)方法和核范数最小化(Nuclear Norm Minimization，NNM)方法。

function  [Init_Index]  =  Block_matching（X parNeighbor_arrNum_arr SelfIndex_arr）
L         =   length（Num_arr）;
Init_Index   =  zeros（par.patnumL）;

for  i  =  1 : L
    Patch = X（:SelfIndex_arr（i））;
    Neighbors = X（:Neighbor_arr（1:Num_arr（i）i））;    
    Dist = sum（（repmat（Patch1size（Neighbors2））-Neighbors）.^2）;    
    [val index] = sort（Dist）;
    Init_Index（:i）=Neighbor_arr（index（1:par.patnum）i）;
end

 属性            大小     日期    时间   名称
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