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Gaussian Splatting-based Low-Rank Tensor Representation for Multi-Dimensional Image Recovery
用2D/1D高斯泼溅参数化张量奇异值分解中的潜变量张量与变换矩阵,为多维图像提供连续、紧凑且能捕捉局部高频信息的表示,可迁移到高光谱/视频等低层复原任务中替代固定基变换。