使用SVD进行图像压缩

时间:2016-11-12 08:06:25

标签: matlab linear-algebra image-compression

我一直在研究学校使用SVD进行图像压缩。但是,我没有看到如何通过使用SVD和截断所使用的奇异值的数量来减少内存。原始图像的大小为m×n,从而使用m×n×像素大小的字节。 在SVD之后,得到的矩阵仍然是m×n。它会不会使用相同数量的空间?

1 个答案:

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这是因为图像的等级public function viewOrder($orderId){ $order = Order::find($orderId); return view('order.view',['order'=>$order]); } 近似要求您存储(考虑将图像保存到文件中)仅存储第一个k奇异向量和奇异值,从而得到在k存储空间而不是m x k。然后,当你想在屏幕上渲染图像时,你显然将其解压缩回m x n大小(就像你使用任何其他类型的压缩一样),但这不是图像的真实大小,只是渲染。