Record Details

SINGULAR VALUE DECOMPOSITION IN DIGITAL IMAGE ANALYSIS

Informatics

View Archive Info
 
 
Field Value
 
Title SINGULAR VALUE DECOMPOSITION IN DIGITAL IMAGE ANALYSIS
СИНГУЛЯРНОЕ РАЗЛОЖЕНИЕ МАТРИЦ В АНАЛИЗЕ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
 
Creator V. Starovoitov V.
В. Старовойтов В.; Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
 
Subject —
—
 
Description The paper describes new properties of the singular matrix decomposition. It is shown that permutation of rows or columns of the matrix or matrix rotation by 90 degrees does not change the set of its singular numbers. However, variation the value of at least one matrix element or permutation of any two matrix elements leads to a modification of the whole set of the singular numbers. Examples of image sharpening and contrast enhancement by modification of the singular numbers are given.
Описываются новые свойства сингулярных чисел, вычисляемых для матриц цифровых изо-бражений. Показано, что перестановка строк или столбцов матрицы и ее поворот на 90° не меняют множества сингулярных чисел, однако изменение значения одного элемента или перестановка местами двух элементов матрицы могут привести к изменению всего множества сингулярных чисел. Приводятся примеры повышения резкости и контраста изображений путем модификации множества сингулярных чисел.
 
Publisher UIIP NASB
 
Contributor —
—
 
Date 2017-06-15
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
—
—
 
Format application/pdf
 
Identifier http://inf.grid.by/jour/article/view/213
 
Source Informatics; № 2(54) (2017); 70-83
Информатика; № 2(54) (2017); 70-83
1816-0301
 
Language rus
 
Relation http://inf.grid.by/jour/article/view/213/215
Golub, G. Calculating the singular values and pseudo-inverse of a matrix / G. Golub, W. Kahan // Journal of the Society for Industrial and Applied Mathematics. Series B: Numerical Analysis.– 1965. – Vol 2, no. 2. – P. 205–224.
Demmel, J. Accurate singular values of bidiagonal matrices / J. Demmel, W. Kahan // SIAM Journal on Scientific and Statistical Computing. – 1990. – Vol. 11, no. 5. – P. 873–912.
Gerbrands, J.J. On the relationships between SVD, KLT and PCA / J.J. Gerbrands // Pattern Recognition. – 1981. – Vol. 14, no. 1–6. – P. 375–381.
Moonen, M. SVD and signal processing: algorithms, applications and architectures /M. Moonen, B. De Moor. – Elsevier Science, 1995. – 485 р.
Хорн, Р. Матричный анализ / Р. Хорн, Ч. Джонсон ; пер. с англ. – М. : Мир, 1989. – 655 с.
Jha, S.K. Denoising by singular value decomposition and its application to electronic nose data processing / S.K. Jha, R.D.S. Yadava // IEEE Sensors Journal. – 2011. – Vol. 11, no. 1. – P. 35–44.
Liu, R. An SVD-based watermarking scheme for protecting rightful ownership / R. Liu, T. Tan // IEEE transactions on multimedia. – 2002. – Vol. 4, no. 1. – P. 121–128.
Andrews, H. Singular value decomposition (SVD) image coding / H. Andrews, C. Patterson // IEEE transactions on Communications. – 1976. – Vol. 24, no. 4. – P. 425–432.
Narwaria, M. SVD-based quality metric for image and video using machine learning / M. Narwaria, W. Lin // IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics. Part B. – 2012. – Vol. 42, no. 2. – P. 347–364.
Targhi, A.T. Clustering of singular value decomposition of image data with applications to texture classification / A.T. Targhi, A. Shademan // Proc. of Intern. Conf. on Visual Communications and Image Processing. – Lugano, Switzerland, 2003. – Vol. 5150. – P. 972–979.
Zhang, D. A new face recognition method based on svd perturbation for single example image per person / D. Zhang, S. Chen, Z.-H. Zhou // Applied Mathematics and Computation. – 2005. – Vol. 163, no. 2. – P. 95–907.
No-reference image blur index based on singular value curve / Q. Sang [et al.] // Journal of Visual Communication and Image Representation. – 2014. – Vol. 25, no. 7. – P. 1625–1630.
Singular value decomposition based sample diversity and adaptive weighted fusion for face recognition / G. Zhang [et al.] // Digital Signal Processing. – 2017. – Vol. 62, no. 3. – P. 150–156.
Карчевский, Е.М. Лекции по линейной алгебре и аналитической геометрии /Е.М. Карчевский, М.М. Карчевский. – Казань : Казанский гос. ун-т, 2014. – 352 с.
Белоусов, И.В. Матрицы и определители : учеб. пособие по линейной алгебре. – 2-е изд. – Кишинев : Изд-во Ин-та прикладной физики АН Республики Молдова, 2006. – 101 с.
 
Rights Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим:Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договорённости, касающиеся не-эксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).