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主成分分析的图像压缩与重构
引用本文:姜虹. 主成分分析的图像压缩与重构[J]. 电子设计工程, 2012, 20(5): 126-128
作者姓名:姜虹
作者单位:西安工业大学计算机科学与工程学院,陕西西安,710032
摘    要:针对图像占用空间大,特征表示时维数较高等的缺点,系统介绍了主成分分析(PCA)的基本原理。提出了利用PCA进行图像数据压缩与重建的基本模型。实验结果表明,利用PCA能有效的减少数据的维数,进行特征提取,实现图像压缩,同时并根据实际需要重建图像。

关 键 词:图像压缩  PCA  图像重建  特征提取

Image compression and reconstruction of PCA
JIANG Hong. Image compression and reconstruction of PCA[J]. Electronic Design Engineering, 2012, 20(5): 126-128
Authors:JIANG Hong
Affiliation:JIANG Hong(School of Computer Science and Engineering,Xi’an Technological University,Xi’an 710032,China)
Abstract:Point to the weakness of space-consuming and higher dimension when featuring the images of the traditional method,the article introduced the basic principles of principal component analysis(PCA),established a basic model of a image data compression in use of PCA.Experimental results show that PCA can effectively reduce the data dimension,implement feature extraction,realize the image compression,and reconstruct image to meet the actual needs.
Keywords:image compression  Principal Components Analysis  image reconstruction  feature extraction
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