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.


翻译:主要成分分析(PCA)因其尺寸减少和数据压缩的能力而广为人知,然而,在使用五氯苯甲醚压缩/再制造图像时,图像需要重新刻录为矢量。图像的传导性使相邻像素和空间信息丢失具有一些相关限制。为了处理五氯苯甲醚采用的矢量化的缺点,我们利用每个像素的小区块形成复合像素,并使用称为TPCA(感官主构件分析)的气压版五氯苯甲醚,以压缩和重塑复合像素的复合图像。我们对公共数据的实验表明,在压缩和重塑图像方面,TPCA的性能优于五氯苯甲醚。我们在实验中还表明,当复合像素的顺序增加时,TPCA的性能会提高。

0
下载
关闭预览

相关内容

在统计中,主成分分析(PCA)是一种通过最大化每个维度的方差来将较高维度空间中的数据投影到较低维度空间中的方法。给定二维,三维或更高维空间中的点集合,可以将“最佳拟合”线定义为最小化从点到线的平均平方距离的线。可以从垂直于第一条直线的方向类似地选择下一条最佳拟合线。重复此过程会产生一个正交的基础,其中数据的不同单个维度是不相关的。 这些基向量称为主成分。
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
Python图像处理,366页pdf,Image Operators Image Processing in Python
【论文】结构GANs,Structured GANs,
专知会员服务
14+阅读 · 2020年1月16日
知识图谱本体结构构建论文合集
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2017年11月22日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月13日
Arxiv
7+阅读 · 2018年1月21日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2017年11月22日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员