基于主成分分析pca图像压缩软件设计

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1、---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------基于主成分分析PCA图像压缩软件设计摘要：本次设计题目是基于主成分分析的图像压缩软件设计，课题主要意义是了解并且掌握主成分分析的原理和代码实现，研究图像压缩运用主成分算法的可行性并得出结论，主要目的是将主成分分析运用到图像压缩软件的设计中，实现对图像的批量压缩和

2、解压功能。主成分分析（Principalcomponents11/11---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------基于主成分分析PCA图像压缩软件设计摘要：本次设计题目是基于主成分分析的图像压缩软件设计，课题主要意义是了解并且掌握主成分分析的原理和代码实现，研究图像压缩运用主成分算法的可行性并得出结论，主

3、要目的是将主成分分析运用到图像压缩软件的设计中，实现对图像的批量压缩和解压功能。主成分分析（Principalcomponents11/11---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------analysis，PCA）是一种分析、简化数据集的技术，它常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是

4、通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。在压缩过程中，压缩比的选择是一对矛盾，过大的压缩会使图像失真严重而失去意义，过小的压缩比对图像的压缩，传输，保存等意义不大，如何定性压缩图像的压缩比是决定这幅图像在压缩后是否细节能够得到足够保留的关键因素。5978关键词：主成分分析（PCA）；维数；协方差矩阵；特征向量；特征值ImagecompressionsoftwaredesignbasedonprincipalcomponentanalysisAbstract:Thedesignsubjectimagec

5、ompressionsoftwaredesignisbasedonprincipalcomponentanalysis,themaintopicofsignificancetounderstandandmastertheprinciplesoftheprincipalcomponentanalysisandcode,imagecompressionusingprincipalcomponentalgorithmfeasibilityandconcluded,themainpurposeistothepr

6、incipalcomponentanalysisisappliedtotheimagecompressionsoftwaredesign,thebulkoftheimagecompressionanddecompressionfunctions.Principalcomponentanalysis(PrincipalComponentsAnalysis,PCA)isananalysis,tosimplifythetechnologyofthedataset,itcanbeusedtoreducethed

7、imensionofthedataset,whilemaintainingthedataseteachotherdifferentialisthegreatestcontribution11/11---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------characterized.Thisisdonebyretaini

8、ngthelow-levelmaincomponent,andignorethehigherorderprincipalcomponent.Duringcompression,thecompressionratioselectionisacontradiction,toomuchcompressiondistortimageslosetheirmeaning,toosmallcompressedimagecompressionthanthe