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矩阵的奇异值分解在图像压缩中应用
文献摘要：
随着大数据技术的飞速发展,矩阵分解特别是矩阵的奇异值分解(SVD)在数据检索、图像压缩、人脸识别、神经网络等领域有着广泛应用.针对图像压缩问题,首先给出了矩阵奇异值分解的基本理论,指出了矩阵奇异值的存在和唯一性,同时分析了矩阵奇异值分解的一般方法并用Matlab加以实现;然后论述了矩阵奇异值分解用于图像压缩的基本原理,最后用数值实验展示理论方法的有效性.
文献关键词：
矩阵分解;图像压缩;低秩逼近
中图分类号：
作者姓名：
李顺利;姚廷富;余萍;李丹
作者机构：
贵阳学院数学与信息科学学院,贵州贵阳550005;贵州师范大学数学科学学院,贵州贵阳550025
文献出处：
引用格式：
[1]李顺利;姚廷富;余萍;李丹-.矩阵的奇异值分解在图像压缩中应用)[J].电脑知识与技术,2022(19):1-2,8
A类：
B类：
奇异值分解,图像压缩,矩阵分解,SVD,数据检索,人脸识别,唯一性,一般方法,Matlab,数值实验,理论方法,低秩逼近
AB值：
0.230186
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