作者j0958322080 (Tidus)
看板Prob_Solve
标题[问题] SVD影像压缩
时间Thu Jun 20 00:02:40 2019
最近在读SVD跟其应用，其中一个是影像压缩。
步骤是把 m by n 图像矩阵做SVD得到USV^T，
U is m by m, S is m by n, V^T is n by n.
然後取 U' is m by k, S' is k by k, V^T is k by n.
得到压缩率为 mn/[k(1+m+n)]。
假设原图为 600 ×402，那我 k 大概要取230左右才是一样大小，
表示我花时间做 SVD 做影像压缩结果并没有很好，
而且 SVD 本身就是很花时间的演算法，
那用 SVD 做影像压缩的意义何在呢??
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Fw: [问卦] 电影：决胜21点的机率问题
https://goo.gl/2BpbB7 #1MfN3FgZ (joke)
1F：→ yeebon: chx64的1/2悖论真的很经典呢07/22 16:41
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chx64注册tisen这帐号是想干嘛啊？哈哈哈
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2F：推 ddavid: 比起其他压缩，SVD压缩相对比较注重原图的特徵保存 06/23 02:57
3F：→ ddavid: 因此，当你的应用并不是单纯只想节省空间然後图片大概可以 06/23 02:57
4F：→ ddavid: 看就好，而是比较强调压小了之後还是能保存主要特徵的话， 06/23 02:58
5F：→ ddavid: SVD压缩可能相对符合需求 06/23 02:58
6F：→ j0958322080: 所谓保持特徵有什麽例子吗？ 06/23 09:40
7F：推 asdiy: 深度学习有很好的作用，等於少算几个 维度，很节省计算量 11/16 16:04
8F：→ j0958322080: CNN的特徵萃取是使用max pooling 11/20 14:28
9F：推 cplalexandta: SVD压缩矩阵rank要够小才有用 不能跟min(m,n)差不多 11/28 08:29
10F：→ cplalexandta: 在无损的情况下 11/28 08:29