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