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The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
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A Novel Completion Algorithm for Color Images and Videos Based on Tensor Train Rank Tensor Train Rank를 기반으로 한 컬러 이미지 및 비디오의 새로운 완성 알고리즘

Ying CAO, Lijuan SUN, Chong HAN, Jian GUO

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요약 :

시각적 데이터 수집 중 불가피한 데이터 누락 문제로 인해 제한된 유용한 정보에서 컬러 이미지 및 비디오를 복구하는 것이 중요한 주제가 되었으며, 이전 연구에서 텐서 완성이 유망한 솔루션임이 입증되었습니다. 본 논문에서는 텐서로 표현되는 컬러 이미지와 비디오에서 누락된 항목을 효과적으로 복구할 수 있는 새로운 완성 기법을 제안합니다. 우리는 먼저 시각적 데이터의 텐서에서 상대적으로 중요한 정보 데이터만 보존하는 더 잘 구성되고 균형 잡힌 텐서를 생성하기 위해 TT 순위 개념의 텐서 근사 방식으로 수정된 TT(텐서 트레인) 분해를 사용합니다. 이후에는 텐서 완성 문제에서 가중치 값을 적응적으로 정의할 수 있는 TT 순위 기반 가중치 체계를 추가로 소개합니다. 마지막으로 두 가지 방식을 Tensor Train을 통한 Simple Low Rank Tensor Completion(SiLRTC-TT)과 결합하여 완성 알고리즘인 LRATC-ATT(Adaptive Tensor Train을 통한 Low Rank Approximated Tensor Completion via Adaptive Tensor Train)를 구성합니다. 실험 결과는 제안된 접근 방식이 누락 비율이 높은 시각적 데이터의 텐서를 복구하는 데 있어 일반적인 텐서 완성 알고리즘보다 성능이 우수하다는 것을 검증합니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E102-D No.3 pp.609-619
발행일
2019/03/01
공개일
2018/12/11
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2018EDP7291
원고의 종류
PAPER
범주
이미지 처리 및 비디오 처리

작성자

Ying CAO
  Nanjing University of Posts and Telecommunications
Lijuan SUN
  Nanjing University of Posts and Telecommunications,Jiangsu High Technology Research Key Laboratory for Wireless Sensor Networks
Chong HAN
  Nanjing University of Posts and Telecommunications,Jiangsu High Technology Research Key Laboratory for Wireless Sensor Networks
Jian GUO
  Nanjing University of Posts and Telecommunications,Jiangsu High Technology Research Key Laboratory for Wireless Sensor Networks

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