热图像均值MATLAB代码PCA图像压缩即将开始使用PCA进行图像压缩。此过程涉及将图像转换为像素颜色值矩阵,其中X和Y表示图像中的像素坐标,f(x,y)表示相应的灰度级别。在压缩过程中,图像矩阵的列被视为样本。例如,对于一个1024 x 1024的图像,可以将其视为1024个样本(向量),每个样本维度为1024。第一步是标准化数据,即从每个样本(列)中减去均值矩阵。这一步骤至关重要,因为PCA依赖于方差最大化,未经标准化的数据可能失去完整性。接下来,计算协方差矩阵并确定其特征向量和特征值。最后,通过特征向量中对应最大特征值的部分来重建原始图像,实现在低维空间中的图像重构。
MATLAB代码PCA图像压缩 优化图像压缩效果
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使用方法:1. 将名为“kodim14.bmp”的示例图像拖到“命令窗口”,并将其数据保存到工作区。图像数据“cdata”及其颜色图将出现。2. 在命令窗口中输入 [jpeg_decoded] = jpeg[cdata],并插入要使用的压缩系数。3. 等待过程完成,您将看到压缩后的图像。
算法约束:* 输入图像必须为灰度图像。* 图像的行和列大小必须是 8 的倍数。
不满足这两个条件,算法结果可能不符合预期。
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