matlab奇异值压缩图片

可以使用MATLAB中的SVD函数对图像进行奇异值分解，然后根据需要保留的奇异值数量进行压缩。具体步骤如下：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行奇异值分解，得到三个矩阵：U、S和V。
3. 根据需要保留的奇异值数量k，将S矩阵中除前k个奇异值外的其他元素置为0。
4. 重新构建图像，即将U、S和V相乘。

下面是一个简单的MATLAB代码示例：

% 读取图像并转换为灰度图像
img = imread('lena.png');
gray_img = rgb2gray(img);

% 对灰度图像进行奇异值分解
[U, S, V] = svd(double(gray_img));

% 保留前100个奇异值
k = 100;
S(k+1:end,:) = 0;
S(:,k+1:end) = 0;

% 重新构建图像
compressed_img = uint8(U * S * V');

% 显示原始图像和压缩后的图像
subplot(1,,1);
imshow(gray_img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(compressed_img);
title('Compressed Image');

相关问题

matlab怎么压缩图片

根据提供的引用内容，压缩图片的过程可以通过使用Matlab编写一个压缩函数来实现。下面是一个示例的Matlab代码，用于压缩图片：

% 图片压缩函数
function [compress_A] = photo_compress(photo_address, save_address, ratio, graycompress)
    % 参数说明
    % photo_address: 图片所在地址
    % save_address: 压缩图片保存地址
    % ratio: 压缩比例
    % graycompress: 默认为0，如果设置为1表示将彩色图片转换为灰度图再压缩
    
    % 判断是否指定了graycompress参数
    if nargin == 3
        graycompress = 0;
    end
    
    % 读取图片
    img = double(imread(photo_address));
    
    % 如果是彩色图片且需要转换为灰度图再压缩
    if size(img, 3) == 3 && graycompress == 1
        img = double(rgb2gray(imread(photo_address)));
    end
    
    % 判断图片类型（彩色或灰度）
    if size(img, 3) == 3
        disp('正在压缩彩色照片');
        R = img(:, :, 1);
        G = img(:, :, 2);
        B = img(:, :, 3);
        % 调用压缩函数进行压缩
        r = new_svd(R, ratio);
        g = new_svd(G, ratio);
        b = new_svd(B, ratio);
        compress_A = cat(3, r, g, b);
    else
        disp('正在压缩灰色照片');
        compress_A = new_svd(img, ratio);
    end
    
    % 保存压缩后的图片
    imwrite(uint8(compress_A), save_address);
    disp('压缩完成');
end

上述代码中，`photo_compress`函数通过调用`new_svd`函数进行奇异值分解来实现图片压缩。函数中的参数`photo_address`是图片所在的地址，`save_address`是压缩后的图片保存的地址，`ratio`是压缩比例，`graycompress`表示是否将彩色图片转换为灰度图再进行压缩。

svd压缩并输出彩色图片 matlab

在 Matlab 中，可以使用 `svd` 命令对彩色图像进行压缩，并输出压缩后的图像。以下是一个简单的示例代码：

% 读入彩色图像
img = imread('test.jpg');

% 将图像转换为 double 类型
img = im2double(img);

% 对每个颜色通道进行 SVD 分解
[U_red, S_red, V_red] = svd(img(:,:,1));
[U_green, S_green, V_green] = svd(img(:,:,2));
[U_blue, S_blue, V_blue] = svd(img(:,:,3));

% 压缩图像，只保留前 k 个奇异值
k = 100;
img_red = U_red(:,1:k) * S_red(1:k,1:k) * V_red(:,1:k)';
img_green = U_green(:,1:k) * S_green(1:k,1:k) * V_green(:,1:k)';
img_blue = U_blue(:,1:k) * S_blue(1:k,1:k) * V_blue(:,1:k)';

% 合并三个通道，得到压缩后的彩色图像
img_compressed = cat(3, img_red, img_green, img_blue);

% 显示原图和压缩后的图像
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('Original Image');

subplot(1,2,2);
imshow(img_compressed);
title(sprintf('Compressed Image (k = %d)', k));

% 保存压缩后的图像
imwrite(img_compressed, 'compressed.jpg');

在上面的代码中，我们首先使用 `imread` 命令读入一张彩色图像，并将其转换为 double 类型。然后，我们对每个颜色通道分别进行 SVD 分解，得到三个矩阵 U、S 和 V。接下来，我们将每个通道的 S 矩阵只保留前 k 个奇异值，并使用 U、S 和 V 重构出新的图像。最后，我们将三个通道的图像合并起来，得到压缩后的彩色图像，并使用 `imwrite` 命令保存输出。