WTT-разложение для семейств массивов и его применение для сжатия изображений

Рассмотрено применение WTT-разложения (Wavelet Tensor Train) к семействам массивов на примере набора монохромных изображений. WTT-разложение использует алгебраический подход к построению адаптивного вейвлет-преобразования. Главный недостаток разложения заключается в необходимости хранения фильтров разложения для каждого отдельного массива. Предложен новый подход к применению этого разложения, основанный на построении единого фильтра для всего набора массивов.