Processamento de Imagens Tensorial com técnica Tucker Programado em Python

Name: Processamento de Imagens Tensorial com técnica Tucker Programado em Python
Author: Vitor Amadeu Souza

By Vitor Amadeu Souza

Book Code: 799717

Synopsis

Este estudo apresenta a aplicação da decomposição tensorial Tucker no contexto do processamento de imagens digitais, utilizando a linguagem de programação Python. A decomposição tensorial é uma técnica avançada amplamente utilizada para análise multidimensional de dados, sendo particularmente útil em cenários de compressão, extração de características e reconstrução de imagens. Neste trabalho, exploramos como a técnica Tucker pode ser empregada para reduzir a dimensionalidade de uma imagem RGB, mantendo suas características visuais essenciais. 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 no balanceamento entre compactação e preservação de informação visual. Esta abordagem serve como uma introdução acessível ao uso de decomposições tensoriais no processamento de imagens, destacando o potencial da técnica para aplicações em visão computacional e compressão de dados.

Features

Number of pages	108
Edition	1 (2025)
Format	A5 (148x210)
Binding	Paperback w/ flaps
Paper type	Coated Silk 90g
Language	Portuguese

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Vitor Amadeu Souza

Doutorando em Engenharia, Mestre em Física (CBPF), especialista em Eng.Robótica, Eng.Elétrica, Eng. Eletrônica e Eletromecânica, Eng.Telecomunicações, Eng.Controle e Automação, Eng.Biomédica, Eng.Instrumentação, Eng.Industrial 4.0, Eng.Dados, Eng.Computação, Eng.Software, Eng.Redes e Segurança de Dados, Eng.DevOps, Eng.Mecatrônica, Eng. Sistemas Embarcados, Eng.Manufatura Mecânica, Eng.Confiabilidade, Eng.Manutenção, Eng.Qualidade, Eng.Materiais, Eng.Produção, Eng. Produto, Eng.Embalagem, Eng. Transportes, Eng.Rodoviária, Eng.Suprimentos, Eng.Conhecimento, Eng.Negócios, Eng.Projetos, Eng.Energias Renováveis, Eng.Processos, Eng. Metalúrgica, Eng.Química, Eng.Ambiental, Arquitetura de Software, Cloud Computing, Machine Learning e IA, Internet das Coisas, Ciência de Dados, Full Stack, Estatística Aplicada, Bioestatística e Gerenciamento de Projetos. MBA em Eng. Econômica, Análise de Dados e Web 3.0. Bacharel em Engenharia de Computação, Licenciado em Matemática, Física, Química e Filosofia, Analista de Sistemas e Técnico em Eletrônica, Eletrotécnica, Telecomunicações, Informática, Logística, Comércio, Administração, Segurança do Trabalho e Meio Ambiente atuando na área de projetos elétricos, eletrônicos, automação, sistemas embarcados, firmware e software há vários anos. Desenvolvo projetos de hardware e software voltados para a área industrial, automotiva, médica, científica, comercial, automação dentre outras sob demanda. Professor universitário e administrador da Cerne Tecnologia, empresa voltada para desenvolvimento de projetos embarcados, comercialização de kits didáticos e educação tecnológica na área de MCU, FPGA, linguagens de programação, desenvolvimento de projetos e layout de circuito impresso. Ao longo dos anos escrevi vasto acervo literário técnico e científico. Alguns temas abordados: DFT, FFT, PDS, CAN, MODBUS, LIN, TCP/IP, Filtros digitais, Sistemas digitais, Sistemas de Potência, Big Data, Grafos, PID, Fuzzy, FPGA, VHDL, Verilog, CLP, DSC, DSP, ARM, inversor de frequência, soft-starter, energia solar, IoT, LoRa, Java, php, JS, REST, Spring Boot, Spark, CSS, SQL, VB, VC#, Perceptron, Robô NAO, UML, React, dentre outros. O catálogo completo está publicado no Clube de Autores (http://bit.ly/4gwnt78).

Linkedin: www.linkedin.com/in/engvitoramadeu

Cerne Tec: www.cerne-tec.com.br

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