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基于PCA图像压缩算法研究与实现
引用本文:杜洪,夏欣,琚生根,王能.基于PCA图像压缩算法研究与实现[J].四川大学学报(自然科学版),2014,51(5):910-914.
作者姓名:杜洪  夏欣  琚生根  王能
作者单位:四川大学计算机学院,成都,610065
基金项目:四川省科技支撑计划项目(2012GZ0091); 四川大学青年基金项目(2012SCU11033)
摘    要:PCA做为一种数据分析技术,它最重要的应用是对数据进行降维和去相关,将原有的复杂数据降维,揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构.本文将该技术应用于图像压缩中,分析了现有的基于PCA压缩图像方法的优缺点,提出了一种新的算法提取图像主成分运用于图像压缩,并证明了该算法的收敛性,通过实验仿真,验证了该方法的正确性和可行性.

关 键 词:主成分分析  神经网络  特征值  均方差
收稿时间:2013/12/4 0:00:00

Image compression based on PCA
DU Hong,XIA Xin,JU Sheng-Gen and WANG Neng.Image compression based on PCA[J].Journal of Sichuan University (Natural Science Edition),2014,51(5):910-914.
Authors:DU Hong  XIA Xin  JU Sheng-Gen and WANG Neng
Institution:College of Computer, Sichuan University;College of Computer, Sichuan University;College of Computer, Sichuan University;College of Computer, Sichuan University
Abstract:Principal Component Analysis (PCA) is a statistical method for dada analysis. The most important function of the method is that it can reduce the data set ,remove redundant data, reveal the simple property of complex data. The paper demonstrated the PCA theory, and researched the shortcoming of common method in image compression, and then proved a theory based on which the principal component can be extracted precisely. The simulative result showed that the method was suitable for image compression and worked well.
Keywords:Principal component analysis  Neural network  Eigenvalue  Mean square error
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