Howtosignalprocessing
- Qu'est-ce que la représentation clairsemée dans le traitement d'image?
- Qu'entend-on par représentation clairsemée?
- Pourquoi et quand utilisons-nous une représentation clairsemée?
- Qu'est-ce que la classification de la représentation clairsemée?
Qu'est-ce que la représentation clairsemée dans le traitement d'image?
La théorie de la représentation clairsemée met en avant un tel modèle émergent, très efficace et universel. Son idée principale est la description des données en tant que combinaison linéaire de quelques éléments constitutifs - atomes - tirés d'un dictionnaire prédéfini de ces éléments fondamentaux.
Qu'entend-on par représentation clairsemée?
Les représentations clairsemées ont l'intention de représenter des signaux avec le plus peu que possible de coefficients significatifs. Ceci est important pour de nombreuses applications, comme par exemple la compression. Lorsque vous utilisez des ondelettes, il est fréquemment remarqué qu'un grand taux de compression peut être obtenu, avec une perte d'informations presque imperceptible.
Pourquoi et quand utilisons-nous une représentation clairsemée?
La représentation clairsemée attire une grande attention car elle peut économiser considérablement les ressources informatiques et trouver les caractéristiques des données dans un espace de faible dimension. Ainsi, il peut être largement appliqué dans les champs d'ingénierie tels que l'apprentissage du dictionnaire, la reconstruction du signal, le regroupement d'images, la sélection des fonctionnalités et l'extraction.
Qu'est-ce que la classification de la représentation clairsemée?
La classification des représentations clairsemées (SRC) est une technique puissante pour la classification pixelwise des images et elle est de plus en plus utilisée pour une grande variété de tâches d'analyse d'images. La méthode utilise une représentation clairsemée et des dictionnaires redondants appris pour classer les pixels de l'image.
