Este estudo apresenta a aplicação da decomposição tensorial CP (Canoncial Polyadic) no contexto do processamento de imagens digitais, utilizando a linguagem de programação Python. A decomposição tensorial CP é uma técnica avançada que visa a decomposição de um tensor em uma soma de componentes, sendo amplamente utilizada para análise e modelagem de dados multidimensionais. No contexto de imagens, a técnica CP é particularmente útil para redução de dimensionalidade, compressão e extração de características, mantendo as informações essenciais da imagem. Neste trabalho, exploramos como a técnica CP pode ser empregada para decompor uma imagem RGB em componentes fundamentais, permitindo sua reconstrução com menor complexidade, mas mantendo suas características visuais principais. A implementação prática é realizada com o uso da biblioteca TensorLy, especializada em operações com tensores, e ilustrada por meio da decomposição e reconstrução de uma imagem 2D. O estudo também inclui a análise do erro relativo de reconstrução, demonstrando a eficácia da técnica na compressão de dados sem perda significativa de informação visual. Esta abordagem serve como uma introdução acessível ao uso de decomposições tensoriais no processamento de imagens, destacando o potencial da técnica CP para aplicações em visão computacional, compressão de imagens e análise de dados.
Número de páginas | 107 |
Edição | 1 (2025) |
Formato | A5 (148x210) |
Acabamento | Brochura c/ orelha |
Tipo de papel | Estucado Mate 90g |
Idioma | Português |
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