Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generalized Image Reconstruction over T-Algebra

論文の概要: Generalized Image Reconstruction over T-Algebra

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.06650v2
Date: Wed, 20 Jan 2021 01:42:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-27 20:19:48.669339
Title: Generalized Image Reconstruction over T-Algebra
Title（参考訳）: T代数を用いた一般化画像再構成
Authors: Liang Liao, Xuechun Zhang, Xinqiang Wang, Sen Lin, Xin Liu
Abstract要約: 我々はTPCA(Tensorial principal Component Analysis)を用いて複合画素の合成画像の圧縮と再構成を行う。公開データを用いた実験の結果, TPCAは画像の圧縮と再構成においてPCAと良好に比較できることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.124975720520567
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Principal Component Analysis (PCA) is well known for its capability of dimension reduction and data compression. However, when using PCA for compressing/reconstructing images, images need to be recast to vectors. The vectorization of images makes some correlation constraints of neighboring pixels and spatial information lost. To deal with the drawbacks of the vectorizations adopted by PCA, we used small neighborhoods of each pixel to form compounded pixels and use a tensorial version of PCA, called TPCA (Tensorial Principal Component Analysis), to compress and reconstruct a compounded image of compounded pixels. Our experiments on public data show that TPCA compares favorably with PCA in compressing and reconstructing images. We also show in our experiments that the performance of TPCA increases when the order of compounded pixels increases.
Abstract（参考訳）: 主成分分析(PCA)はその次元削減とデータ圧縮の能力でよく知られている。しかし、画像の圧縮/再構成にPCAを使用する場合、イメージをベクトルに再キャストする必要がある。画像のベクトル化は、隣接する画素と空間情報の相関制約を生じさせる。そこで我々は,PCAが採用するベクトル化の欠点に対処するため,各画素の小さな近傍を用いて複合画素を形成し,TPCA(Tensorial principal Component Analysis)と呼ばれるPCAのテンソルバージョンを用いて複合画素の合成画像の圧縮と再構成を行った。公開データを用いた実験の結果, TPCAは画像の圧縮と再構成においてPCAと良好に比較できることがわかった。また, 複合画素の順序が大きくなるとTPCAの性能が向上することを示した。

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