CS-NLR 学习笔记（二）
CS-NLR 算法 主要是进行非局部块匹配，然后对块的集合进行 低秩矩阵的最优化 和 图像恢复 操作 Low-Rank Matrix Optimization via SVT 按照上文内容对整幅图像进行块匹配，然后得到低秩矩阵Li 对每个Li，即是最小化问题 其中L(Li, ε)是Li奇异值得对数和的近似，ε是一个小的常量， 上式也可以写成 其中Xi = Rix （Rix = [Ri0x, Ri1
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