用 SVD 进行图像压缩

时间 2019-12-10

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$A$ 为 $m \times n$ 实矩阵, 记 SVD 的通常形式为python

\[A = U\Sigma V',\]spa

其中 $U=(u_1,\dots,u_m)$, $V=(v_1,\dots,v_n)$ 为正交阵,code

\[ \Sigma = \begin{pmatrix} S & O\\ O & O \end{pmatrix},\quad\text{where $S = {\rm diag}\{\sigma_1,\dots,\sigma_r\}$ }, \]component

$\sigma_1\ge\dots\sigma_r> 0$ 是 $A$ 的非零奇异值.blog

$\sigma_j$ 越大意味着对应的 $A'A$ 的特征值 $\sigma_j^2$ 越大, 从而其主成分 (principal component) $Av_j$ 的样本方差越大, 咱们把方差大视为提供了更多信息.ip

$A$ 可写为ci

\[ A = \sum_{k=1}^r \sigma_r u_kv_k', \]element

把带有较少信息的小的奇异值扔掉便达到了压缩 (减小须要存储的东西) 的目的.数学

import numpy as np
from numpy.linalg import svd
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

path = r'Lenna_(test_image).png'
image = Image.open(path)
image = np.array(image)
print(np.shape(image))
plt.imshow(image)

(512, 512, 3)it

3 表示 RGB 各有一个矩阵, 下面分别对 RGB 作 SVD.

# 保留前 k 个奇异值
def compression(image, k):
    image2 = np.zeros_like(image)
    for i in range(image.shape[2]):
        U, S, Vt = svd(image[:,:,i])
        image2[:,:,i] = U[:,:k].dot(np.diag(S[:k])).dot(Vt[:k,:])
    plt.imshow(image2)
    plt.title('k = %s' % k)

plt.figure(figsize=(20,10))

k = image.shape[0]/2
for i in range(8):
    k = int(k/2)
    pos = 241+i
    plt.subplot(pos)
    compression(image, k)

References

[1] 姚慕生, 吴泉水, 谢启鸿. (2014). 高等代数学 (第三版) (pp. 414-416). 上海: 复旦大学出版社.
[2] Friedman, J., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2001). The elements of statistical learning (pp. 62). New York: Springer series in statistics.