文件名称：基于奇异值分解的图像压缩技术
文件大小：6.11MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-26 05:42:05
奇异值分解 图像压缩 占比阈值 特征值 压缩比
为获得比较理想的图像压缩比和清晰的压缩后图像, 使用了奇异值分解作为数据矩阵的压缩原理. 详细解析了奇异值分解的原理及用奇异值分解压缩图像的原理. 提出了按特征值个数占比阈值、按特征值之和占比阈值两种取特征值个数的方法. 实验表明, 特征值个数占比阈值在0.1时, 图像清晰且压缩比达到5.99; 特征值之和占比阈值在0.85时, 图像清晰, 对PNG格式图像压缩比达到7.89, 对JPG格式图像压缩比达到5.92. 从实验的个例来看, 前1%的特征值表征了较多份量的数据特征, 在征值个数占比阈值确定时, 对PNG格式和对JPG格式图像压缩比相同; 在特征值之和占比阈值确定时, 对PNG格式相对比对JPG格式图像压缩比要高. 认为按特征值之和占比阈值取特征值个数这种压缩方法更具普适性, 可适用于Alpha通道冗余的情况, 并可为大规模数量的图像压缩设定统一的特征值之和占比阈值.