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将基于凸优化的低秩矩阵恢复（LRMR）理论用于背景建模，当背景不稳定时，这种方法提取运动目标的效果不佳。由于矩阵的数据表示形式破坏了视频在时间和空间上的原始结构，采用张量表征视频的高维结构特性，提出了

针对非线性系统中测量噪声统计特性未知导致滤波精度不高或发散的问题，提出了一种自适应平方根高阶容积卡尔曼滤波（high-degreecubatureKalmanfilter，HCKF）算法。采用QR分解

针对运动模糊图像的盲复原，提出一种基于混合高阶全变差正则化的盲复原方法。该方法首先采用shock滤波器从模糊图像中预测出清晰的图像边缘，并用多尺度策略实现对模糊核由粗到细的准确估计；然后根据自然图像边

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