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L1-PCA相比传统的主成分分析（PCA）更具鲁棒性，但是L1-PCA算法存在很多局部最优解且秩约束计算较为复杂。为此，提出一种基于迹范数的L1-PCA算法。利用迹范数近似代替矩阵的秩，以解决秩约束存在很多局部最优解的问题，采用基于增强拉格朗日乘子的方法对算法求解，并将其应用于图像的降噪处理。实验结果表明，利用该算法降噪后的图像轮廓清晰、同类图像特征明显趋同。