奇异值分解

奇异值分解（SingularValueDecomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，奇异值分解则是特征分解在任意矩阵上的推广。在信号处理、统计学等领域有重要应用。[1]

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利用矩阵的奇异值分解压缩图像，先将图像分块，对各块中的每个对应象素内积得到相关矩阵A，然后对A进行奇异值分解，选择n（n<N）个较大的特征值对应的特征向量，利用该向量与各块图像内积来压缩和恢复图像

2015-04-27 98 奇异值分解

提出一种新的数字水印嵌入算法，采用奇异值分解(SVD)算法对数据进行分解变换。利用正交矩阵作为容器进行水印嵌入，并通过参数的选择和纠错码的使用提高水印的隐蔽性和鲁棒性。由于数字技术的快速发展和

2024-02-09 3 奇异值分解

·摘　要:简介了基于图像处理的粮虫检测系统的结构,阐明了图像增强和图像压缩对于检测系统的意义。接着介绍了奇异值分解的基本理论,并应用该理论实现了图像的增强,还原和压缩。基于Matlab7.1仿真实验表明将奇异值分解应用于粮虫检测系统中是有效...

2024-10-27 1 奇异值分解