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耦合數(shù)據(jù)的融合算法主要通過利用其中一個(gè)數(shù)據(jù)集的信息提高對(duì)其他耦合數(shù)據(jù)集的估計(jì)精度和完善對(duì)相關(guān)潛變量的解釋。針對(duì)現(xiàn)實(shí)中存在的大量耦合圖像，基于耦合數(shù)據(jù)融合中的耦合矩陣和張量分解優(yōu)化（CMTF-OPT）算法，提出一種針對(duì)耦合圖像的耦合圖像分解優(yōu)化（CIF-OPT）算法。相應(yīng)的理論分析及實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，不同噪聲影響下用CIF-OPT算法進(jìn)行耦合圖像融合后的效果均具有魯棒性，且融合效果優(yōu)于其他耦合算法（如：CMTF-OPT算法）。特別地，針對(duì)其中缺失數(shù)據(jù)元素的圖像，CIF-OPT算法可以利用與其耦合的圖像，對(duì)缺失數(shù)據(jù)元素的圖像進(jìn)行精確的數(shù)據(jù)恢復(fù)。
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