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Image Compression
A collection of simple routines for image compression using different techniques.
BTCODE:
Image compression Using Block Truncation Coding.
PYRAMID:
Image compression based on Gaussian Pyramids.
DCTCOMPR:
I
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一系列展示图像压缩技术的源代码。包括有：使用块截断编码的图像压缩(Block Truncation)、基于高斯金字塔变换的图像压缩(Gaussian Pyramids)、基于离散余弦变换对图像压缩(Discrete Cosine Transform)、基于奇异值分解(SVD)的图像压缩(Singular Value Decomposition)。给出的代码还可以用于2D图像噪声消除
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基于奇异值分解（SVD）的图像压缩算法matlab实现-Based on singular value decomposition (SVD) to achieve image compression algorithm matlab
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线性方程的解法,实现对运动目标的检测,针对可见光图像弱小目标检测中的背景抑制和去噪问题,提出了奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)-Linear equations, to achieve the detection of moving targets, in view of the weak target detection in visible light images in the background suppression and de-noi
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SVD程序，用于图像的奇异值分解，SVD程序，用于图像的奇异值分解-SVD procedure for singular value decomposition of the image, SVD procedure for singular value decomposition image
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基于矩阵奇异值分解的数字水印的设计与实现
-Matrix singular value decomposition-based digital watermark design and implementation
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1.对一个256*256的图像进行DCT变换得到图像D，将D得斜下角数值置为零，然后进行DCT反变换.
2.对源图像进行K-L转换
1和2比较-1.Get a grey level image which size is N*N. (For example, 256*256, however,
N = ), and partition to 8*8 sub images.
2.. Apply DCT to these sub images, and get the transfo
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基于奇异值分解的人脸识别方法
梁毅雄 龚卫国 潘英俊 李伟红 刘嘉敏 张红梅
提出了一种将傅里叶变换和奇异值分解相结合的人脸自动识别方法.首先对人脸图像进行傅里叶变换,得到其具有位移不变特性的振幅谱表征.其次,从所有训练图像样本的振幅谱表征中给定标准脸并对其进行奇异值分解,求出标准特征矩阵,再将人脸的振幅谱表征投影到标准特征矩阵后得到的投影系数作为该人脸的模式特征.然后,对经典的最近邻分类器算法进行了改进,并采用模式特征之间的欧式距离作为相似性度量,从而完成对未知人脸的识别.采用ORL
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一种基于奇异值分解的数字水印技术，这是一篇很经典的文章，再此文章之后，基于svd的水印技术大量出现-a digital watermarking technologybased on Singular value decomposition , which is a classic article, and then, after this article, the watermarking technique based on large numbers of svd
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利用奇异值分解（SUV）对图像信号分行降噪！-Singular value decomposition (SUV) of the image signal branch noise!
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Abstract- H.264/AVC is becoming a popular video codec for
its better compression ratio, lower distortion and applicability
to portable electronic devices. Thus, issues of copyright
protection appropriate for this standard become very
importan
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color image watermarking using singular value decomposition
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Image Compression using Singular Value Decomposition
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我们使用MATLAB软件实现了人脸识别并统计其识别率。本实验采用PCA（主成分分析）方法，利用K-L变换和奇异值分解原理实现。并分别采用最近邻法分类器得出它们的成功率。-We use face recognition software and the MATLAB Statistics recognition rate. The present study, PCA (principal component analysis) method, using KL transform and sin
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矩阵奇异值分解算法，适合图形图像专业的朋友。程序可以直接使用。-Matrix singular value decomposition algorithm, for the graphic image of professional friends.The program can directly use
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这是一个基于图像角点检测并结合奇异值分解实现立体图像中角点匹配的算法。-This is an image corner detection based on singular value decomposition in combination to achieve three-dimensional image corner point matching algorithm.
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基于奇异值分解的自适应图像去噪新方法,主要是将全局子空间信息整合到局部偏差选择式子中-Adaptive Denoising by Singular Value Decomposition，By incorporating
a global subspace analysis into the scheme of local
basis selection
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稀疏编码，去噪，奇异值分解 MATLAB-Sparse coding, denoising, singular value decomposition MATLAB
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基于dct的截断奇异值方法(TSVD)方法的源代码-TSVD: Truncated Singular Value Decomposition: TSVD
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基于fft的截断奇异值分解 （TSVD）正则化方法-TSVD: Truncated Singular Value Decomposition: TSVD
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