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摘要:
最近学习线性代数的有关东西,在看到奇异值分解(svd)时,发现了一个在图像压缩上的应用。奇异值分解:在线性代数中,我们知道对任意一个矩阵都存在奇异值分解,,其中U和V是标准正交矩阵,而是一个对角矩阵,每一个对角元是该矩阵的奇异值,奇异值指的是矩阵的特征值开根号。其具体分解形式如下: 其中 将A展开得 将A看成一个图像的矩阵,上面和式的每一个分量按大小排序,越大,说明越重要。而后面的权很小,... 阅读全文