Joint singular value decomposition - a new tool for separable representation of images
Joint singular value decomposition - a new tool for separable representation of images
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联合奇异值分解——图像可分离表示的新工具
DOI：
10.1109/icip.2001.958556
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发表时间：
2001
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
A. Petropulu
中科院分区：
文献类型：
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作者：
B. Pesquet;J. Pesquet;A. Petropulu
我们提出了一个可分离的分解近似随机场的Karhunen-Loeve变换。我们表明，这个问题是有关的一组矩阵的联合奇异值分解，我们提供了一个有效的算法来计算it. Finally，我们说明了这个新的工具的图像表示和近似的兴趣。
We propose a separable decomposition approximating the Karhunen-Loeve transform for random fields. We show that this problem is related to a joint singular value decomposition of a set of matrices and we provide an efficient algorithm to compute it. Finally, we illustrate the interest of this new tool for image representation and approximation.