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