Fraunhofer-Gesellschaft

Publica

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Optimal and suboptimal separable expansions for 3D-signal processing

 
: Schmutz, M.

Pattern recognition letters 8 (1988), Nov., pp.217-220 : Lit.
ISSN: 0167-8655
English
Journal Article
Fraunhofer IPA ()
3D-Signalverarbeitung; Separable Entwicklung; SVD

Abstract
Die SVD ist ein wichtiges Hilfsmittel zur Lösung von Optimierungsaufgaben im Sinne des minimalen mittleren quadratischen Fehlers, vorausgesetzt es sind nur Funktionen von 2 Variablen involviert. Die SVD findet vielfältige Anwendungen in der 2D-Bildverarbeitung. Die Arbeit beschreibt die Theorie der Verallgemeinerung der SVD auf beliebige Dimensionen D gleich oder größer als 3.

: http://publica.fraunhofer.de/documents/PX-27395.html