Как используется сингулярное разложение матриц в обработке изображений?

Сингулярное разложение матриц (SVD, от англ. Singular Value Decomposition) используется в обработке изображений для сжатия данных. inf.grid.by www.buddymath.com

Суть метода в том, что изображение представляют в виде матрицы и с помощью SVD оставляют только самые значимые сингулярные значения. www.buddymath.com Это уменьшает размер изображения, сохраняя его основные особенности. www.buddymath.com

Некоторые другие области применения SVD в обработке изображений:

• Снижение уровня шума. inf.grid.by Для этого сохраняют самые большие сингулярные числа, обнуляют остальные и восстанавливают исходные данные с урезанной матрицей. inf.grid.by
• Классификация и сегментация областей с разной текстурой. inf.grid.by Признаки, вычисленные на базе сингулярных чисел, полученных после разложения небольших фрагментов изображения, позволяют классифицировать и сегментировать области. inf.grid.by
• Внесение в изображения водяных знаков для защиты авторских прав. inf.grid.by
• Повышение резкости и контраста изображений путём модификации множества сингулярных чисел. inf.grid.by