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(LowＲankMatrixFactorization，LＲMF)方法和核范数最小化(NuclearNormMinimization，NNM)方法。