奇異值分解（SVD）和簡單圖像壓縮
SVD(Singular Value Decomposition,奇異值分解) 算法優缺點： 優點：簡化數據，去除噪聲，提高算法結果 缺點：數據的轉換可能難於理解 適用數據類型：數值型數據 算法思想： 很多情 ...
原文：利用奇異值分解(SVD)進行圖像壓縮-python實現
首先要聲明，圖片的算法有很多，如JPEG算法，SVD對圖片的壓縮可能並不是最佳選擇，這里主要說明SVD可以降維 相對於PAC 主成分分析 ，SVD 奇異值分解 對數據的列和行都進行了降維，左奇異矩陣可以用於行數的壓縮。相對的，右奇異矩陣可以用於列數即特征維度的壓縮，也就是我們的PCA降維。一張二維n m的灰度圖片可以看做是n m的矩陣，利用SVD可以實現對二維圖像的壓縮 按照灰度圖片進行壓縮： 按 ...
2018-12-21 19:06 0 602 推薦指數：
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