WTT-разложение для семейств массивов и его применение для сжатия изображений
Харюк П.В., Оселедец И.В.

Рассмотрено применение WTT-разложения (Wavelet Tensor Train) к семействам массивов на примере набора монохромных изображений. WTT-разложение использует алгебраический подход к построению адаптивного вейвлет-преобразования. Главный недостаток разложения заключается в необходимости хранения фильтров разложения для каждого отдельного массива. Предложен новый подход к применению этого разложения, основанный на построении единого фильтра для всего набора массивов.

Ключевые слова: вычислительные тензорные методы, вейвлет-преобразование, WTT-разложение, TT-разложение, сжатие данных.

Название статьи, аннотация и ключевые слова на английском языке

  • Харюк П.В. – Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики, Ленинские горы, д. 1, стр. 52, 119992, Москва; студент, e-mail: hariyuki.pavel@gmail.com
  • Оселедец И.В. – Институт вычислительной математики РАН, ул. Губкина, д. 8, 119333, Москва; ст. науч. сотр., e-mail: ivan.oseledets@gmail.com