温馨提示:由于个人手机设置不同,如果发现不能下载,请复制以下地址【https://www.wenke99.com/d-14794978.html】到电脑端继续下载(重复下载不扣费)。
1: 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。 2: 试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓。 3: 文件的所有权益归上传用户所有。 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。 5. 本站仅提供交流平台,并不能对任何下载内容负责。 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
本文(基于奇异值分解的图像压缩处理课件.pptx)为本站会员(晟***)主动上传,文客久久仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容本身不做任何修改或编辑。 若此文所含内容侵犯了您的版权或隐私,请立即通知文客久久(发送邮件至hr@wenke99.com或直接QQ联系客服),我们立即给予删除!
基于奇异值分解的图像压缩处理图像压缩处理基于SVD 的图像压缩处理图像压缩处理实例评价与延伸图像压缩处理 图像压缩处理的必要性 数据量大 传输速率慢 图像压缩处理的可能性 存在数据冗余 人眼具有视觉冗余 图像压缩处理方法 无损压缩(对文件本身的压缩) 有损压缩(对图像本身的改变)矩阵奇异值分解 矩阵的奇异值 , , 称为矩阵 的奇异值 矩阵的奇异值分解(SVD) 基于SVD的图像压缩处理 压缩比 k越小,压缩比越大,传输数据越少,传输速度越快,图像失真度越大,反之亦然基于SVD的图像压缩处理 Frobenius范数 矩阵所有元素平方和的开方 结论 在所有秩为k的矩阵中, 能够最小化与 之间的Frobenius范数距离衡量指标算法流程开始提取图像的像素矩阵将矩阵拆分为三个二维矩阵对三个矩阵进行奇异值分解选取前k个奇异值和对应向量重构图像图像压缩处理实例原图1000*620k=1=383k=5=77k=20=19k=50=8k=100=4原图 试用的矩阵类型 奇异值差异较大 k的最优选择 奇异值分解的算法 奇异值分解的其他应用 主成分分析(PCA) 潜在语义索引(LSI) 图像压缩处理的其
Copyright © 2018-2021 Wenke99.com All rights reserved
工信部备案号:浙ICP备20026746号-2
公安局备案号:浙公网安备33038302330469号
本站为C2C交文档易平台,即用户上传的文档直接卖给下载用户,本站只是网络服务中间平台,所有原创文档下载所得归上传人所有,若您发现上传作品侵犯了您的权利,请立刻联系网站客服并提供证据,平台将在3个工作日内予以改正。