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矩阵奇异值分解在计算技术中的应用
关于奇异值在计算机技术中的应用,奇异值是矩阵的一个良好特征。本文通过对矩阵奇异值分解的分析,对计算机图像压缩和数字水印技术方面的应用方法进行了描述,同时提供了部分应用例子。
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-07-14
文件大小:241664
提供者:
anbo789
SVD奇异值分解图像压缩
根据奇异值分解的基本原理及其特点,给出了运羽奇异值分解进行图像压缩的方法.通过简单的例子说明了该方法进行图像压缩的基本过程,给出了压缩流程.并通过MATLAB编程对实际图像进行处理,表明了该方法的有效性
所属分类:
外包
发布日期:2011-03-24
文件大小:181248
提供者:
zhonghe125
基于DWT-SVD域的鲁棒数字图像水印算法
提出了一种基于DWT-SVD域的鲁棒数字图像水印算法。该算法利用灰度图像作为水印,将其置 乱加密后再进行SVD分解,然后将分解得到的奇异值嵌入到图像小波变换后的各频带的奇异值之中,水印嵌 入强度随频带不同而不同。仿真实验结果表明,该算法对于常见的信号处理、JPEG压缩和几何失真具有较高 的鲁棒性。
所属分类:
网络攻防
发布日期:2012-02-26
文件大小:750592
提供者:
chenyang1984
奇异值分解及应用实例
基于SVD的图像压缩 基于SVD的协同过滤推荐系统 我的博客地址: http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/41387379
所属分类:
专业指导
发布日期:2014-11-22
文件大小:3145728
提供者:
jinshengtao
SVD图像压缩
利用SVD分解师实现图像压缩,Python实现。奇异值数目暂定60,可更改
所属分类:
讲义
发布日期:2018-10-19
文件大小:2048
提供者:
qq_40237228
DATA2.docx
SSA就是奇异谱分析。 奇异谱分析是近年来兴起的一种研究非线性时间序列数据的强大的方法。它根据所观测到的时间序列构造出轨迹矩阵,并对轨迹矩阵进行分解、重构,从而提取出代表原时间序列不同成分的信号,如长期趋势信号、周期信号、噪声信号等,从而对时间序列的结构进行分析,并可进一步预测。 说的通俗点,我们平时用均线,但是有一个问题,均线虽然算法本质上有平滑噪音的含义,但是有时候,也把重要的信息给平滑掉了。所以,我们是不是除了平滑这样的方法之外,要开拓新的方法来分离噪音和有用信息呢。 图像的压缩给我们一
所属分类:
咨询
发布日期:2019-09-06
文件大小:15360
提供者:
hsm88612568
基于SVD和EMD-S编码的隐藏算法
数字图像信息隐藏算法要求高的鲁棒性和透明性,通过分析矩阵运算的特征,提出改进的EMD-S算法。将秘密信息通过S盒的压缩变换,嵌入到分解图像的最大奇异值当中。通过实验表明,本文算法能够较好地抵抗JPEG压缩,具有较大的数据嵌入率和较好的鲁棒性。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-16
文件大小:141312
提供者:
weixin_38688403
基于混沌和HVS的小波域自适应图像水印算法
针对常规的小波域水印算法自适应性差的缺陷,提出了一种新的基于混沌和人类视觉系统的小波域自适应图像水印算法。首先对载体图像进行二级DWT变换;然后对特定的中频子带进行分块,并对每块做SVD分解;最后将Logistic混沌置乱后的二值水印信息嵌入到每块的最大奇异值中,嵌入的强度根据HVS原理自适应地进行调整。仿真实验表明,该算法不仅具有很好的不可见性,且对JPEG压缩、加噪、滤波等常见的图像攻击具有很强的鲁棒性。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-23
文件大小:343040
提供者:
weixin_38543460
基于奇异值分解的数字图像压缩技术研究
为了实现图像压缩,在分析图像压缩原理的基础上,提出了一种矩阵奇异值分解(SVD)的图像压缩算法,该算法通过对数字图像矩阵进行奇异值分解, 将一幅图像转换成包含几个非零值的奇异值矩阵,从而实现了图像压缩。通过Matlab仿真实验,在奇异值从0变化到240的过程中,当奇异值大于50时,随着奇异值的增大,压缩比越来越小,图像慢慢变清晰。和原始图像相比,采用矩阵的奇异值分解压缩方法可以将原始图像压缩20%左右,具有较好的压缩性能。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-28
文件大小:801792
提供者:
weixin_38732740
基于奇异值分解(SVD)的图片压缩实践
文章目录1. 前言2. 原理简介2.1 SVD定义3. 实践代码4. 参考文献 1. 前言 数字图片在计算机中是以矩阵形式存储的。所以可以通过矩阵理论和矩阵算法对数字图像进行分析和处理。本文通过对图片进行SVD压缩,对不同的参数下的压缩效果进行对比。 SVD概念可以参考:《统计学习方法》–奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD) 2. 原理简介 彩色图片有3个图层,RGB(红、绿、蓝)也就是矩阵的一个位置上存储了3个基色的数值,由3个基色混合成不同的色彩。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-21
文件大小:446464
提供者:
weixin_38499336
基于多模生物模板安全的顽健图像隐藏算法
为了解决多模生物认证中生物模板安全传输问题,提出把人脸图像隐藏嵌入到指纹图像中,用于多模生物特征认证,以提高生物体征识别的安全性和准确性。利用指纹图像归一化、中心点检测,获取嵌入区域的几何失真不变域,提出在几何失真不变域基于奇异值分解(SVD)的多重嵌入算法,嵌入相应的人脸图像。检测者通过相关性优化算法,盲提取人脸图像,再结合载体指纹图像进行多模认证。实验结果表明,该算法能够抵抗旋转、缩放、平移等几何失真,也能抵抗压缩、滤波、噪声等攻击,提高了生物模板的传输安全性,指纹与人脸双模生物认证相比于单
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38598703
图像矩阵降维压缩的一种新方法
由于矩阵的SVD分解方法反映了图像的内在属性和本质特征,在图像处理中得到了广泛应用.但在矩阵降维压缩过程中对奇异值的最小数目还没有定量的确定方法,这给SVD在图像特征提取中的应用带来很大困难.为此,在研究确定奇异值可压缩到最小数目的基础上,提出一个奇异值压缩的降秩准则,并给出了具体的证明过程和计算方法.计算机仿真研究验证了所提出计算方法的正确性.
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-15
文件大小:694272
提供者:
weixin_38697063