请你写一段matlab代码，使用svd压缩处理彩色图片，处理后仍是彩色图片

当然可以！以下是使用SVD压缩处理彩色图片并保持彩色的MATLAB代码示例：

% 读取彩色图片
image = imread('color_image.jpg');

% 获取图像的红色、绿色和蓝色通道
redChannel = double(image(:, :, 1));
greenChannel = double(image(:, :, 2));
blueChannel = double(image(:, :, 3));

% 对每个通道进行SVD压缩
[U_red, S_red, V_red] = svd(redChannel);
[U_green, S_green, V_green] = svd(greenChannel);
[U_blue, S_blue, V_blue] = svd(blueChannel);

% 设置压缩比例
compression_ratio = 0.1;

% 根据压缩比例选择保留的奇异值数量
k_red = round(compression_ratio * size(S_red, 1));
k_green = round(compression_ratio * size(S_green, 1));
k_blue = round(compression_ratio * size(S_blue, 1));

% 压缩每个通道的奇异值矩阵
S_red_compressed = S_red(1:k_red, 1:k_red);
S_green_compressed = S_green(1:k_green, 1:k_green);
S_blue_compressed = S_blue(1:k_blue, 1:k_blue);

% 重构每个通道的压缩后图像
redChannel_compressed = U_red(:, 1:k_red) * S_red_compressed * V_red(:, 1:k_red)';
greenChannel_compressed = U_green(:, 1:k_green) * S_green_compressed * V_green(:, 1:k_green)';
blueChannel_compressed = U_blue(:, 1:k_blue) * S_blue_compressed * V_blue(:, 1:k_blue)';

% 将通道合并为压缩后的彩色图像
compressed_image = uint8(cat(3, redChannel_compressed, greenChannel_compressed, blueChannel_compressed));

% 显示原始图像和压缩后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(image);
title('原始图像');

subplot(1, 2, 2);
imshow(compressed_image);
title('压缩后的彩色图像');

请确保将代码中的`color_image.jpg`替换为您要处理的实际彩色图像文件名。代码中的`compression_ratio`变量表示压缩比例，可以根据需要进行调整。

这段代码将显示原始彩色图像和压缩后的彩色图像，并进行SVD压缩处理。压缩后的图像仍然是彩色的，但质量可能会有所降低，具体取决于压缩比例。