SVD-сжатие, модификации
ВВЕДЕНИЕ
Жизнь современного общества невозможно представить без широкого применения информационных технологий. Бурное развитие Интернета, компьютерной, копировальной и фототехники привело к широкому использованию цифровых изображений и обусловило большой интерес к разработке эффективных алгоритмов сжатия таких изображений.
1. Рассмотреть особенности сингулярного разложения
2. Разработать алгоритм, реализующий сжатие изображения
3. Применить теорию о сингулярном разложении для сжатия изображения при помощи MathCAD, разработав программу для сжатия изображения
4. Произвести анализ динамики сингулярных чисел
5. Сделать выводы
Содержание
- ВВЕДЕНИЕ
- 1. СИНГУЛЯРНОЕ РАЗЛОЖЕНИЕ
- 1.1 Определение SVD
- 1.2 Методы нахождения сингулярного разложения
- 1.3 Алгоритм SVD
- 1.4 Сингулярное разложение и собственные значения матрицы
- 2. ПРОСТРАНСТВА МАТРИЦЫ И SVD
- 2.1 Сингулярное разложение и нормирование матриц
- 3. SVD-СЖАТИЕ
- 4. МЕТОД МАКСИМИЗАЦИИ СТОЛБЦОВ
- 5. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
- ЗАКЛЮЧЕНИЕ