کاربرد روش تکمیل تنسوری بهینه سازی شده تک بیتی در بازیافت تصاویر دیجیتالی مخدوش
محل انتشار: مجله مدل سازی پیشرفته ریاضی، دوره: 11، شماره: 4
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 55
نسخه کامل این مقاله ارائه نشده است و در دسترس نمی باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JAMFN-11-4_007
تاریخ نمایه سازی: 17 آبان 1402
چکیده مقاله:
Higher-order tensor structured data appear in many imaging scenarios, including hyperspectral imaging and colorful video. The recovery of a tensor from an incomplete set of its entries, known as tensor completion (TC), is significant in applications like compression. Moreover, in many illustrations, observations are not only incomplete but also highly quantized. Quantization is a critical step for high dimensional data transmission and storage in order to reduce storage requirements and power consumption, especially for energy-limited systems. In this paper, we propose a novel approach for the recovery of low-rank tensors from a small number of binary (۱-bit) measurements. The proposed method called ۱- bit Tensor Completion relies on the application of ۱-bit matrix completion over different matricizations of the underlying tensor. Experimental results on hyperspectral images confirm that directly operating with the binary measurements, rather than treating them as real values, results in lower recovery error. Here a given third-order tensor with binary arrays is recovered. In practice, we open the tensor as a ۳-matrix and apply the quantified tensor completion algorithm to all models of the matrix tensor. The data space here is distorted satellite spectral images for the purpose of image recovery.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
محسن شاهرضایی
دانشکده علوم دفاعی، دانشگاه جامع امام حسین (ع)، تهران، ایران
علیرضا شجاعی فرد
گروه ریاضی و آمار، دانشکده و پژوهشکده علوم پایه، دانشگاه جامع امام حسین (ع)، تهران، ایران
حمیدرضا یزدانی
گروه ریاضی و آمار، دانشکده و پژوهشکده علوم پایه، دانشگاه جامع امام حسین (ع)، تهران، ایران
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :