CS-NLR 學習筆記（二）
CS-NLR 算法 主要是進行非局部塊匹配，然後對塊的集合進行 低秩矩陣的最優化 和 圖像恢復 操作 Low-Rank Matrix Optimization via SVT 按照上文內容對整幅圖像進行塊匹配，然後得到低秩矩陣Li 對每個Li，即是最小化問題 其中L(Li, ε)是Li奇異值得對數和的近似，ε是一個小的常量， 上式也可以寫成 其中Xi = Rix （Rix = [Ri0x, Ri1
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