An algorithm for learning sparsifying transforms of multidimensional signals
Las señales multidimensionales contienen información de un objeto en más de una dimensión y, comúnmente, su procesamiento requiere métodos de mayor complejidad que las señales unidimensionales. En procesamiento de señales, la representación escasa de una señal es de gran importancia para fines de co...
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad de Antioquia
2017-01-01
|
| Series: | Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia |
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| Online Access: | http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=43051470010 |
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| author | Oscar Enrique Hurtado-Camacho Hoover Fabián Rueda-Chacon Henry Arguello-Fuentes |
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| collection | DOAJ |
| description | Las señales multidimensionales contienen información de un objeto en más de una dimensión y, comúnmente, su procesamiento requiere métodos de mayor complejidad que las señales unidimensionales. En procesamiento de señales, la representación escasa de una señal es de gran importancia para fines de compresión. Convencionalmente, transformaciones analíticas como las transformadas de Fourier, Coseno o Wavelet, han sido utilizadas. Recientemente, se ha popularizado el uso de diccionarios entrenados, que se adaptan a una señal dada, en aplicaciones como clasificación de imágenes, eliminación de ruido, separación espectral, y reconstrucción de imágenes médicas. Este artículo presenta un algoritmo para entrenar bases de transformación para representación escasa de señales multidimensionales. El algoritmo propuesto alterna entre una codificación escasa que se resuelve por umbralización, y la actualización del diccionario que se resuelve mediante el método de gradiente conjugado. Además, el artículo incluye una comparación entre parches bidimensionales y tridimensionales en términos del nivel de escasez que ofrecen en diferentes tipos de señales multidimensionales como: imágenes hiperespectrales, imágenes de tomografía computarizada, e imágenes de resonancia magnética. Los resultados obtenidos son comparados contra transformaciones analíticas tradicionales y contra el método de entrenamiento de diccionarios más conocido en el estado del arte: K-SVD. |
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| publisher | Universidad de Antioquia |
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| spelling | doaj.art-e39c180d3a17497ebe63233d216ebadb2023-09-03T02:26:55ZengUniversidad de AntioquiaRevista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia0120-62302422-28442017-01-01837281An algorithm for learning sparsifying transforms of multidimensional signalsOscar Enrique Hurtado-CamachoHoover Fabián Rueda-ChaconHenry Arguello-FuentesLas señales multidimensionales contienen información de un objeto en más de una dimensión y, comúnmente, su procesamiento requiere métodos de mayor complejidad que las señales unidimensionales. En procesamiento de señales, la representación escasa de una señal es de gran importancia para fines de compresión. Convencionalmente, transformaciones analíticas como las transformadas de Fourier, Coseno o Wavelet, han sido utilizadas. Recientemente, se ha popularizado el uso de diccionarios entrenados, que se adaptan a una señal dada, en aplicaciones como clasificación de imágenes, eliminación de ruido, separación espectral, y reconstrucción de imágenes médicas. Este artículo presenta un algoritmo para entrenar bases de transformación para representación escasa de señales multidimensionales. El algoritmo propuesto alterna entre una codificación escasa que se resuelve por umbralización, y la actualización del diccionario que se resuelve mediante el método de gradiente conjugado. Además, el artículo incluye una comparación entre parches bidimensionales y tridimensionales en términos del nivel de escasez que ofrecen en diferentes tipos de señales multidimensionales como: imágenes hiperespectrales, imágenes de tomografía computarizada, e imágenes de resonancia magnética. Los resultados obtenidos son comparados contra transformaciones analíticas tradicionales y contra el método de entrenamiento de diccionarios más conocido en el estado del arte: K-SVD.http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=43051470010sparse representationdictionary learningsparsifying transformsmultidimensional signal processing |
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