Рассматривается задача сжатия изображений, представляемых в форме многомерных сигналов. Для ее решения предлагается использовать метод тензорной аппроксимации, разработанный для сжатия данных большой размерности и позволяющий ускорить вычисления. Приведен результат применения двух методов Tensor Train Decomposition ( TT ) и Wavelet Tensor Train ( WTT ) для сжатия изображений. Установлено, что метод WTT позволяет получить большее сжатие, чем TT. Сравнение WTT с популярными алгоритмами сжатия изображений (JPEG и JPEG2000) показало, что при использовании фильтров малого ранга WTT проигрывает, а при фильтрах большого ранга превосходит JPEG и JPEG2000.
многомерный сигнал, тензор, тензорная аппроксимация, сжатие с потерями, снижение размерности сигнального пространства, аппроксимации цепочкой тензоров, сигнально-зависимые фильтры