利用PCA做图像压缩时，需要先把图像数据标准化吗？

jin_orchid 2012-08-14 05:27:30

如题，标准化是必要的吗？

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wujpbb7 2012-09-26

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不必要，一般对样本做零均值化的叫 PCA，不做的叫 K-L 变换。
我实验下来后者前N位特征值之和占总特征值之和比例更大，如使用相同数量的系数，后者还原效果会更好。

jin_orchid 2012-08-17

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我想用PCA来做图像压缩，这个有必要吗？

laoma_hbu 2012-08-15

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应该不是吧，我感觉得看你的应用。如果你想PCA后做分类，为使输入图像尽量接近训练协方差矩阵的图像，那么标准化应该是有用的。不然，仅是对输入图像进行PCA变换，这时是否进行标准化应该无所谓了吧。

热图像均值matlab代码PCA-图像压缩 图像压缩 要开始使用 PCA 进行图像压缩，可以将图像表示为像素颜色值矩阵，其中 X 和 Y 的值是图像中像素的坐标，f(x,y) 是相应的灰度级别。在图像压缩中，样本是图像矩阵的列。例如，一张 1024 x 1024 的图像，您可以将其视为 1024 个样本（向量），维度为 1024。第一步是对数据进行标准化，或对图像进行归一化，方法是从原始数据中减去每个样本（列）的均值矩阵。这很重要，因为 PCA 是一种方差最大化方法，因此如果数据未标准化，则会失去其完整性。 [使他们都同等重要]。第二步是计算协方差矩阵，然后找到特征向量和特征值。最后，最后一步是在较低维度重建原始图像。具有最大对应特征值的特征向量是图像数据将被投影到的新基础（这是图像数据集中变化最大的方向）。最后，最后一步是通过将图像数据投影到上一步找到的具有减少特征的新基础来变换图像。换句话说，图像是在低维空间中重建的。这是一个使用 PCA 进行图像压缩的示例，它展示了随着组件数量的增加质量的提高。 MATLAB 代码使用 PCA 来重建图像，我们可以看到使用不同数

智能图像处理技术作者:李弼程出版社:电子工业出版社 ISBN:712100047 原价:　￥32 图书简介本书主要论述了智能图像处理技术,系统介绍了智能图像处理技术的有代表性的思想、算法与应用，跟踪了图像处理技术的发展前沿。全书共分为15章，重点讨论了图像边缘检测、图像分割、图像特征分析、图像配准、图像融合、图像分类、图像识别、基于内容的图像检索与图像数字水印。此外，为了内容的完整性，本书还介绍了图像预处理技术，如图像采集、图像变换、图像增强、图像恢复、图像编码与压缩。　图书目录第1章绪论 1.1 图像与图像处理的概念 1.2 数字图像处理研究的内容 1.2.1 传统的图像处理技术 1.2.2 智能图像处理技术 1.3 数字图像处理系统 1.4 数字图像处理的应用 1.5 人的视觉系统与色度学基础 1.5.1 人的视觉系统 1.5.2 色度学基础 1.6 本书的安排本章参考文献第2章图像采集 2.1 图像数字化 2.1.1 图像的数学模型 2.1.2 采样与量化 2.2 量化技术 2.2.1 标量量化 2.2.2 矢量量化 2.2.3 LBG算法与初始码书设计 2.3 图像输入 2.3.1 图像采集系统 2.3.2 图像输入设备 2.4 图像文件格式 2.4.1 BMP（位图）文件格式 2.4.2 GIF文件格式 2.4.3 JPEG文件格式本章参考文献第3章图像变换 3.1 傅里叶变换 3.1.1 一维傅里叶变换 3.1.2 二维傅里叶变换 3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质 3.1.4 正交变换的基本概念 3.2 离散余弦变换 3.2.1 离散余弦变换的定义 3.2.2 离散余弦变换的快速实现 3.3 K-L变换 3.3.1 K-L变换的定义 3.3.2 K-L变换的性质 3.4 小波变换 3.4.1 连续小波变换 3.4.2 二进小波变换 3.4.3 离散小波变换 3.5 其他可分离变换 3.5.1 沃尔什变换 3.5.2 哈达玛变换 3.5.3 斜变换本章参考文献第4章图像增强 4.1 空间域单点增强 4.1.1 灰度变换 4.1.2 直方图修正 4.2 图像平滑 4.2.1 噪声门限法 4.2.2 邻域平均法 4.2.3 加权平均法 4.2.4 中值滤波 4.2.5 掩膜平滑法 4.2.6 空间低通滤波 4.3 图像锐化 4.3.1 微分算子方法 4.3.2 Sobel算子 4.3.3 拉普拉斯算子 4.3.4 统计差值法 4.3.5 掩膜匹配法 4.3.6 空间高通滤波 4.4 图像滤波 4.4.1 低通滤波 4.4.2 同态滤波 4.4.3 高通滤波 4.5 彩色增强 4.5.1 假彩色处理 4.5.2 伪彩色处理本章参考文献第5章图像恢复 5.1 图像退化的数学模型 5.1.1 图像退化模型 5.1.2 点冲激函数的退化模型 5.1.3 连续图像退化模型 5.1.4 离散图像的退化模型 5.1.5 离散退化模型的求解 5.2 无约束图像恢复 5.2.1 最小二乘估计 5.2.2 运动模糊图像的恢复 5.3 有约束图像恢复 5.3.1 有约束的最小二乘图像恢复 5.3.2 维纳滤波 5.3.3 功率谱均衡恢复 5.3.4 有约束最小平方恢复 5.4 图像几何校正 5.4.1 几何校正方法 5.4.2 空间几何坐标变换 5.4.3 重采样本章参考文献第6章图像编码与压缩 6.1 图像编码基础 6.1.1 数据压缩的概念 6.1.2 图像压缩的性能评价 6.2 统计编码 6.2.1 编码效率与冗余度 6.2.2 霍夫曼编码 6.2.3 香农-费诺编码 6.2.4 算术编码 6.3 预测编码 6.3.1 预测编码的基本原理 6.3.2 差值脉冲编码调制 6.3.3 最优线性预测 6.4 变换编码 6.4.1 变换编码系统结构 6.4.2 正交变换编码 6.4.3 小波变换编码简介 6.5 无失真压缩编码 6.5.1 引言 6.5.2 基于线性预测的无失真压缩 6.5.3 基于S+P变换的无失真压缩 6.5.4 基于第二代小波变换的无失真压缩 6.6 国际标准简介 6.6.1 JPEG 6.6.2 H.261建议 6.6.3 MPEG-1标准 6.6.4 MPEG-2标准 6.6.5 MPEG-4标准 6.6.6 MPEG-7标准 6.6.7 MPEG-21标准本章参考文献第7章图像边缘检测 7.1 边缘检测的基本概念 7.2 微分边缘检测算子 7.2.1 梯度方法 7.2.2 二阶微分算子 7.3 多尺度边缘检测 7.3.1 Marr-Hildretch边缘检测 7.3.2 Witkin尺度滤波理论 7.3.3 小波变换边缘检测 7.4 基于模糊增强的边缘检测 7.4.1 引言 7.4.2 单层次模糊增强简介 7.4.3 多层次模糊增强 7.4.4 基于多层次模糊增强的边缘提取 7.5 基于Snake模型的边缘检测 7.5.1 Snake模型的数学描述 7.5.2 基于Snake模型的边缘检测 7.6 曲面拟合边缘检测本章参考文献第8章图像分割 8.1 图像分割的一般模型 8.2 基于阈值选取的图像分割方法 8.2.1 直方图阈值 8.2.2 最大熵阈值 8.2.3 二维直方图阈值 8.2.4 统计判决确定门限 8.2.5 局部阈值法 8.3 基于区域的图像分割方法 8.3.1 区域生长法 8.3.2 分裂-合并 8.4 基于边缘检测的图像分割 8.4.1 Hough变换原理 8.4.2 Hough变换应用 8.4.3 广义Hough变换 8.5 模糊分割技术 8.5.1 模糊阈值分割方法 8.5.2 基于二维直方图的模糊门限分割方法本章参考文献第9章图像特征分析 9.1 颜色特征分析 9.1.1 颜色的表示 9.1.2 颜色直方图 9.1.3 直方图不变特征量 9.1.4 颜色矩 9.2 纹理特征分析 9.2.1 空间自相关法 9.2.2 傅里叶功率谱法 9.2.3 共生矩阵法 9.2.4 基于邻域特征统计的纹理分析方法 9.2.5 灰度差分统计方法与行程长度统计法 9.2.6 用分数维描述纹理 9.2.7 Tamura纹理特征 9.3 形状特征分析 9.3.1 引言 9.3.2 基于轮廓的全局方法 9.3.3 基于轮廓的结构方法 9.3.4 基于区域的全局方法 9.3.5 基于区域的结构方法本章参考文献第10章图像配准 10.1 图像配准基础 10.1.1 图像配准的概念 10.1.2 图像配准的一般模型 10.1.3 相似性测度 10.2 基于图像灰度的图像配准 10.2.1 互相关匹配方法 10.2.2 投影匹配算法 10.2.3 基于傅里叶变换的相位匹配方法 10.2.4 图像矩匹配方法 10.3 基于图像特征的配准 10.3.1 算法步骤与特点 910.3.2 图像预处理 10.3.3 特征选择 10.3.4 图像匹配 10.4 最小二乘图像匹配方法 10.4.1 基本思想 10.4.2 基本算法 10.5 快速匹配方法 10.5.1 分层搜索算法 10.5.2 基于遗传算法的匹配方法 10.5.3 基于金字塔分级搜索的匹配方法本章参考文献第11章图像融合 11.1 图像融合的基本原理 11.1.1 信息融合的概念 11.1.2 多源遥感图像融合 11.1.3 图像融合的模型框架与算法 11.1.4 遥感图像融合效果的评价 11.2 小波变换融合法 11.2.1 传统的小波变换融合方法 11.2.2 基于特征的小波变换融合方法 11.3 基于PCA变换与小波变换的图像融合 11.3.1 PCA（主分量分析）变换融合法 11.3.2 基于PCA变换与小波变换的融合算法 11.4 基于IHS变换与小波变换的图像融合 11.4.1 IHS变换融合法 11.4.2 基于IHS变换与小波变换的融合算法本章参考文献第12章图像分类 12.1 图像分类的概念与原理 12.1.1 图像分类的概念 12.1.2 图像分类的原理 12.2 统计分类方法 12.2.1 监督分类 12.2.2 非监督分类 12.3 模糊分类方法 12.3.1 模糊集合 12.3.2 模糊关系 12.3.3 模糊分类 12.3.4 基于模糊关系的模式分类 12.3.5 模糊聚类方法 12.3.6 改进的模糊C-均值算法 12.4 神经网络分类方法 12.4.1 人工神经网络基础 12.4.2 神经网络监督分类方法 12.4.3 神经网络非监督分类方法 12.5 基于广义图像的神经网络遥感图像分类方法 12.5.1 广义图像 12.5.2 算法的实现过程 12.5.3 实验结果与性能比较 12.6 基于证据理论与神经网络的遥感图像分类方法 12.6.1 证据理论 12.6.2 算法的实现过程 12.6.3 实验结果与性能比较本章参考文献第13章图像识别 13.1 图像识别的基本原理 13.2 模板匹配识别技术 13.2.1 模板匹配一般模型 13.2.2 序贯相似性检测算法 13.3 神经网络图像识别技术 13.3.1 神经网络识别的一般模型 13.3.2 BP神经网络识别技术 13.3.3 Kohonen神经网络识别技术 13.4 模糊识别技术 13.4.1 隶属原则识别法 13.4.2 择近原则识别法 13.4.3 一种手写文字模糊识别技术 13.5 基于隐马尔可夫模型的识别技术 13.5.1 隐马尔可夫模型基础 13.5.2 基于隐马尔可夫模型的人脸识别 13.6 车牌识别技术 13.6.1 系统简介 13.6.2 车牌图像定位分割算法 13.6.3 车牌字符的识别本章参考文献第14章 c基于内容的图像检索 14.1 基于内容的图像检索概述 14.1.1 基于内容的检索 14.1.2 基于内容的图像检索 14.1.3 基于内容的图像检索相关技术 14.1.4 基于内容的图像检索系统 14.2 基于颜色特征的图像检索 14.2.1 直方图方法 14.2.2 中心矩法 14.2.3 参考颜色表法 14.2.4 颜色对方法 14.2.5 基于主色调的检索方法 14.2.6 结合空间信息的图像检索方法 14.3 基于纹理特征的图像检索 14.3.1 基于共生矩阵的纹理匹配 14.3.2 基于小波变换的纹理匹配 14.3.3 基于Gabor变换的纹理匹配 14.4 基于形状特征的图像检索 14.4.1 基于傅里叶描述的形状检索 14.4.2 基于形状矩的形状检索本章参考文献第15章图像数字水印技术 15.1 图像数字水印技术概述 15.1.1 信息隐藏技术 15.1.2 数字水印技术 15.2 空域水印技术 15.3 DCT域图像水印技术 15.3.1 DCT域图像水印研究综述 15.3.2 算法实例 5.3.3 水印的稳健性测试 15.4 小波域图像水印技术 15.4.1 技术流程 15.4.2 基于低频子带方法 15.4.3 细节分量方法 15.4.4 利用图像编码的方法 15.4.5 Inoue算法 15.5 脆弱图像数字水印技术 15.5.1 脆弱图像数字水印的基本特征和研究状况 15.5.2 算法实例本章参考文献

基于PCA的图像压缩实现注：该内容为校内课程实验，仅供参考，请勿抄袭！源码：PPCA-for-Image-Compession 摘要随着计算机互联网的发展和数据的日益增长，如何高效的处理和传输海量数据成为大数据处理的瓶颈问题，尤其对于图像类数据，通常其占有空间大，包含信息量丰富，如何对图像数据进行压缩吸引广大研究者们的注意。本文通过调研PCA图像压缩的相关工作，认为当前方法依赖于整个数据集，压缩效率低、占据内存量大的问题，本文提出一种分片PCA（P-PCA）图像压缩算法，旨在通过对图像进行分片，并

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