图像压缩（SVD方法）

原理 奇异值分解在图像处理中有着重要应用。假定一幅图像有 n∗n 个像素，若是将这 n2 个数据一块儿传送，每每会显得数据量很大。所以咱们但愿可以改传送另一些比较少的数据，在接收端利用这些数据重构原图像。 假定对矩阵 A 进行奇异值分解，便获得 A=UΣV2 ，其中，奇异值从小到大的顺序排列。若是从中选取 k 个大奇异值以及这些对应的左右奇异向量逼近原图像，即可以共使用 k(2n+1) 个数值取代

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