svd压缩并输出彩色图片 matlab
时间: 2023-06-11 17:08:42 浏览: 54
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:
```matlab
% 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。