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本发明公开了一种基于张量的视频帧合成方法，解决了传统低秩补全视频帧合成效果较差，神经网络方法需大量训练集的问题。实现步骤有：建立基于张量的视频帧合成模型，将视频帧合成转换为补全一个张量；分解目标张量χ；采用交替最小化方法在傅立叶变换域中求解分解后的两个张量；对两个张量傅里叶反变换，相乘后得到目标张量，即恢复缺失帧后的视频。本发明将视频看作张量，将视频帧看作张量的正面切片，将视频帧合成转换为补全一个张量，在变换域中求解得到视频合成结果。本发明获取缺失帧更多信息，细节效果较好，不需大量数据训练，合成精确度较高。用于恢复视频因传输丢失的帧，提高视频质量，或预测视频中目标的未来状态。