圖像壓縮（SVD方法）

原理 奇異值分解在圖像處理中有着重要應用。假定一幅圖像有 n∗n 個像素，若是將這 n2 個數據一塊兒傳送，每每會顯得數據量很大。所以咱們但願可以改傳送另一些比較少的數據，在接收端利用這些數據重構原圖像。 假定對矩陣 A 進行奇異值分解，便獲得 A=UΣV2 ，其中，奇異值從小到大的順序排列。若是從中選取 k 個大奇異值以及這些對應的左右奇異向量逼近原圖像，即可以共使用 k(2n+1) 個數值取代

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