基于奇异值分解（SVD）的图片压缩实践
文章目录1. 前言2. 原理简介2.1 SVD定义3. 实践代码4. 参考文献
1. 前言
数字图片在计算机中是以矩阵形式存储的。所以可以通过矩阵理论和矩阵算法对数字图像进行分析和处理。本文通过对图片进行SVD压缩，对不同的参数下的压缩效果进行对比。
SVD概念可以参考：《统计学习方法》–奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）
2. 原理简介
彩色图片有3个图层，RGB（红、绿、蓝）也就是矩阵的一个位置上存储了3个基色的数值，由3个基色混合成不同的色彩。
通过对3个图层矩阵，分别进行SVD近似，SVD奇异值是唯一的，可以取前 k 个最大的奇异值进行近似表
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