Bài viết "Kỹ thuật xử lý ảnh bằng phương pháp phân tích suy biến" trình bày những kiến thức căn bản về phương pháp phân tích suy biến (SVD) thông qua những ví dụ cụ thể trên ma trận nhằm giới thiệu kĩ thuật phân tích suy biến một cách cụ thể, và ứng dụng của nó trong việc xử lý ảnh, góp phần rất lớn trong việc tiết kiệm bộ nhớ khi lưu trữ dữ liệu và làm tăng tốc quá trình xử lý ảnh. Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài viết! | KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH SUY BIẾN Nguyễn Thị Hương Trường Đại học Hà Nội Tóm tắt - Phương pháp phân tích suy biến singular value decomposition được viết tắt là SVD là một trong những phương pháp thuộc nhóm phân tích ma trận matrix factorization được phát triển lần đầu bởi những nhà hình học vi phân. Ban đầu mục đích của phương pháp này là tìm ra một phép xoay không gian sao cho tích vô hướng của các vector không thay đổi. Từ mối liên hệ này khái niệm về ma trận trực giao đã hình thành để tạo ra các phép xoay đặc biệt. Phương pháp SVD đã được phát triển dựa trên những tính chất của ma trận trực giao và ma trận đường chéo để tìm ra một ma trận xấp xỉ với ma trận gốc. Phương pháp này sau đó đã được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như hình học vi phân hồi qui tuyến tính xử lý hình ảnh clustering các thuật toán nèn và giảm chiều dữ liệu. Đề tài này trình bày những kiến thức căn bản về phương pháp phân tích suy biến SVD thông qua những ví dụ cụ thể trên ma trận nhằm giới thiệu kĩ thuật phân tích suy biến một cách cụ thể và ứng dụng của nó trong việc xử lý ảnh góp phần rất lớn trong việc tiết kiệm bộ nhớ khi lưu trữ dữ liệu và làm tăng tốc quá trình xử lý ảnh. Từ khóa Nén hình ảnh phân tách giá trị số ít dạng bậc hai quy trình Gramid Schmidt xử lý hình ảnh xếp hạng trực giao cơ sở trực giao ma trận đường chéo Abstract Nowadays the data are transmitted in the form of images graphics audio and video. This types of data require a lot of storage capacity and transmission bandwidth. Consequently the theory of data compression becomes more significant for reducing the data redundancy in order to save more transfer and storage of data. This paper addresses the problem of the lossy compression of images. I will be discussing how Linear algebra can be used in the compression of images. Basically I will be discussing how SVD techniques are extensively used in image compression process resulting in saving computer s memory. The basic idea here is each .
