文件名称：减去图像均值matlab代码-PCA-Image-Compression:PCA-图像压缩
文件大小：118KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-23 14:44:50
系统开源
热图像均值matlab代码PCA-图像压缩 图像压缩 要开始使用 PCA 进行图像压缩，可以将图像表示为像素颜色值矩阵，其中 X 和 Y 的值是图像中像素的坐标，f(x,y) 是相应的灰度级别。 在图像压缩中，样本是图像矩阵的列。 例如，一张 1024 x 1024 的图像，您可以将其视为 1024 个样本（向量），维度为 1024。第一步是对数据进行标准化，或对图像进行归一化，方法是从原始数据中减去每个样本（列）的均值矩阵。 这很重要，因为 PCA 是一种方差最大化方法，因此如果数据未标准化，则会失去其完整性。 [使他们都同等重要]。 第二步是计算协方差矩阵，然后找到特征向量和特征值。 最后，最后一步是在较低维度重建原始图像。 具有最大对应特征值的特征向量是图像数据将被投影到的新基础（这是图像数据集中变化最大的方向）。 最后，最后一步是通过将图像数据投影到上一步找到的具有减少特征的新基础来变换图像。 换句话说，图像是在低维空间中重建的。 这是一个使用 PCA 进行图像压缩的示例，它展示了随着组件数量的增加质量的提高。 MATLAB 代码使用 PCA 来重建图像，我们可以看到使用不同数
【文件预览】：
PCA-Image-Compression-master
----README.md(3KB)
----img.png(33KB)
----imagecode.m(2KB)
----Untitled.ipynb(125KB)