针对双边滤波器灰度相似权函数易受噪声影响且在图像细节区域滤波存在盲目性的问题，提出一种新的图像三边滤波器用以过滤高斯噪声。通过局部结构张量奇异值分解估计图像的几何结构信息， 获得能够刻画图像内容差异的特征信息。在此基础上，设计基于图像特征分类的灰度相似权函数，同时通过引入结构相似权的方式将鲁棒的特征信息耦合到双边滤波器框架下，以保持更多的图像细节。利用三边加权提供更可靠的像素相似性度量方式，并采用局部自适应滤波参数选取方法进一步提高算法的滤波性能。实验结果表明，该滤波器在去除噪声的同时能够较好地保持图像的边缘、纹理等结构信息。

为提高水印鲁棒性, 将离散小波变换DWT、奇异值分解SVD和斐波纳契Fibonacci变换结合, 提出一种新的算法。首先, 用Fibonacci变换对拟嵌入的水印进行置乱处理; 然后, 对宿主彩色图像R、G、B三个分量进行二级小波变换和基于4×4分块的奇异值分解, 并用混沌序列选择若干对子块; 最后, 根据人类视觉系统HVS特性对三个分量分配嵌入量、确定嵌入强度, 并通过修改每对子块最大奇异值来实现水印嵌入。实验结果表明本方案具有良好的水印不可见性和鲁棒性。

为了实现图像压缩，在分析图像压缩原理的基础上，提出了一种矩阵奇异值分解（SVD）的图像压缩算法，该算法通过对数字图像矩阵进行奇异值分解， 将一幅图像转换成包含几个非零值的奇异值矩阵，从而实现了图像压缩。通过Matlab仿真实验，在奇异值从0变化到240的过程中，当奇异值大于50时，随着奇异值的增大，压缩比越来越小，图像慢慢变清晰。和原始图像相比，采用矩阵的奇异值分解压缩方法可以将原始图像压缩20%左右，具有较好的压缩性能。

SVD 奇异值分解代码，矩阵分析的利器，可以高精度的分解各种类型的矩阵

Matrix_Calculations 线性方程组 特征值和特征向量 奇异值分解 最小二乘法 目的 该项目旨在实现稠密矩阵的某些矩阵运算（稠密矩阵是具有零元素数量非常有限的矩阵。）包括求解线性方程组，查找矩阵的特征值和特征向量，求解最小二乘问题以及执行奇异值分解。 实现的矩阵由2D长双精度数组表示，对于大小小于10,000的矩阵应该足够了。 如果矩阵的大小很大，则矩阵元素应存储在多台计算机中，并且应该相应地修改所提及的操作的实现。 实施方式 在整个项目中，我将long double的数据类型定义为LDouble ，将LDouble *定义为LDPtr ，将unsigned int定义为MInt 。 家庭户 此类表示Householder矩阵，该矩阵由向量x生成，形式为H = I-beta * v * transpose（v），其中beta是一个恒定的实数。 令H * x为一个向量，则该向

svd进行图像压缩matlab代码SVD集成电路 基于奇异值分解的图像压缩 介绍 使用图像的奇异值分解作为矩阵来实现一种形式的图像压缩的项目。 本项目使用 MATLAB。 项目设置 如果您尚未安装 MATLAB，请立即安装。 如果您还没有，请克隆此存储库 () 或下载并将其解压缩为存档。 使用 MATLAB 打开脚本main.m 确保在 MATLAB 的“当前文件夹”面板中双击项目文件夹，以便 MATLAB 将其识别为位于其路径上。 理解代码 使用注释（即以%开头的行）了解代码在做什么。 下面假设您有一些基本的编程经验。 特别是要开始使用，请注意上面的Test Scripts部分。 % Read the image into A as a matrix of uint8 [X,map] = imread( ' witchhead.jpg ' ); % Convert image from uint8 to doubles for svd X = im2double(X); % Seperate [U_r,S_r,V_r] = svd(X(:,:, 1 )); [U_g,S_g,V_g]

很有用的代码，矩阵的奇异值分解，希望对编程计算有要求的提供帮助

奇异值分解 (SVD) 是线性代数中非常有用的工具，具有广泛的应用。 随机奇异值分解是一种计算 SVD 的快速算法。

本文第一部分对SVD进行了简单的介绍，给出了定义和奇异值分解定理；第二部分简要地列举了SVD的应用；第三部分则构造和分析了各种求解SVD的算法，特别对传统QR迭代算法和零位移QR迭代算法进行了详细完整的分析；第四部分给出了复矩阵时的处理办法；第五部分是对各种算法的一个简要的总结。

矩阵范数和奇异值分解,matlab作业用的 ，比较好用