Сжатие изображений с помощью тензорной аппроксимации
| Jazyk: | ruština |
|---|---|
| Rok vydání: | 2013 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Известия Южного федерального университета. Технические науки. |
| ISSN: | 1999-9429 |
| Popis: | Рассматривается задача сжатия изображений, представляемых в форме многомерных сигналов. Для ее решения предлагается использовать метод тензорной аппроксимации, разработанный для сжатия данных большой размерности и позволяющий ускорить вычисления. Приведен результат применения двух методов Tensor Train Decomposition ( TT ) и Wavelet Tensor Train ( WTT ) для сжатия изображений. Установлено, что метод WTT позволяет получить большее сжатие, чем TT. Сравнение WTT с популярными алгоритмами сжатия изображений (JPEG и JPEG2000) показало, что при использовании фильтров малого ранга WTT проигрывает, а при фильтрах большого ранга превосходит JPEG и JPEG2000. The paper considers the problem of image compression while images are supposed to be the multidimensional signals. There is introduced tensor approximation method, developed for high dimension data compression and enabling faster computing. The results of the two methods of Tensor-Train Decomposition (TT) and Wavelet Tensor-Train (WTT) for image compression are presented. It was found that the method WTT gives greater compression than the TT. WTT comparison with the popular image compression algorithms (JPEG and JPEG2000) shown that the use of low rank filters WTT loses, and if the filters of large rank exceeds JPEG and JPEG2000. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|