
Este estudo apresenta a aplicação da decomposição tensorial Tensor Train (TT) no contexto do processamento de imagens digitais, utilizando a linguagem de programação Python. A decomposição tensorial TT é uma técnica avançada que visa representar um tensor de ordem elevada como uma sequência de tensores de menor dimensão (chamados "núcleos"), sendo amplamente utilizada para análise, modelagem e compressão de dados multidimensionais. No contexto de imagens, a técnica TT é particularmente útil para redução de dimensionalidade, compressão eficiente e extração de características, preservando as informações essenciais da imagem com menos parâmetros.
Neste trabalho, exploramos como a técnica TT pode ser empregada para decompor uma imagem RGB em núcleos fundamentais, permitindo sua reconstrução com menor complexidade computacional, mas mantendo suas características visuais principais. A implementação prática é realizada com o uso da biblioteca TensorLy, especializada em operações com tensores, e ilustrada por meio da decomposição e reconstrução de uma imagem 2D.
O estudo também inclui a análise do erro relativo de reconstrução, demonstrando a eficácia da técnica na compressão de dados sem perda significativa de informação visual. Esta abordagem serve como uma introdução acessível ao uso de decomposições tensoriais do tipo Tensor Train no processamento de imagens, destacando seu potencial para aplicações em visão computacional, compressão de imagens e análise de grandes volumes de dad
Número de páginas | 108 |
Edición | 1 (2025) |
Formato | A5 (148x210) |
Acabado | Tapa blanda (con solapas) |
Tipo de papel | Estucado Mate 90g |
Idioma | Portugués |
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