张晓锋，贾晓强

（1.渭南职业技术学院 机电工程学院，陕西 渭南714000；2.渭南师范学院 网络安全与信息化学院，陕西 渭南 714099）

基于奇异值分解的数字图像压缩技术研究

张晓锋1，贾晓强2

（1.渭南职业技术学院 机电工程学院，陕西 渭南714000；2.渭南师范学院 网络安全与信息化学院，陕西 渭南 714099）

为了实现图像压缩，在分析图像压缩原理的基础上，提出了一种矩阵奇异值分解（SVD）的图像压缩算法，该算法通过对数字图像矩阵进行奇异值分解，将一幅图像转换成包含几个非零值的奇异值矩阵，从而实现了图像压缩。通过Matlab仿真实验，在奇异值从0变化到240的过程中，当奇异值大于50时，随着奇异值的增大，压缩比越来越小，图像慢慢变清晰。和原始图像相比，采用矩阵的奇异值分解压缩方法可以将原始图像压缩20%左右，具有较好的压缩性能。

压缩率；图像压缩；奇异值分解

Abstract:In order to realize the image compression，on the basis of analyzing image compression principle，a matrix singular value decomposition（SVD） image compression algorithm has been proposed.Based ondigital image matrix singular value decomposition was made in the algorithm，an image was converted into singular value matrix containing several nonzero value，and the image compression can be realized.Bymatlab simulation experiment， the singular value varying from 0 to 240， When the singularvalues is greaterthan50，with the increase of singular value the compression ratio is smaller and smaller， and the image become more and more clear.Compared with the original image， using the singular value decomposition of matrix compression method，the original image can be compressed by about 20%，which has good compression performance.

Key words:compression ratio；image compression； singular value decomposition

在信息爆炸的时代，人类日常的工作、生活中多媒体信息越来越多。多媒体信息主要有3种形式：文本、声音和图像（静态和动态）。从信息传播的发展史（电报、电话、传真、广播、电视、网络等）可以看到，传播信息的焦点从声音传给图像。然而，图像是3种形式的信息中占用空间较大的数据，这给图象传输效率以及图象保存带来了很大的困难。对于比较大的图象数据，如果不经过压缩处理，很大程度超出了计算机的存储和处理能力。而且在现有的通信信道的传输速率下，是很难实现多媒体讯息传输的实时性，数字图象需要快速的传输效率和极大的空间储备已经成为推广数字图像的最大障碍。……