段赟 王博

摘要：在图像处理过程中，传统图像处理方法中不必要的信息众多，无法完成图像数据高效管理及传输。主分量分析的功能在于提取原始数据，将原始图像中的不必要信息剔除，随后完成图像处理，获得压缩图像，图像质量较高。对此，在图像信号处理中，通过主分量分析方法效果显著。

关键词：主分量分析;图像信号处理;图像压缩

主分量分析（PCA）作为一种统计算法，主分量分析可保留原始数据信息，信息彼此没有相关性。在提取原始数据过程中，掌握其中的特征向量，从而降低数据维度。PCA分析方法效果较好，在多个领域广泛应用。比如，采取PCA算法对图像中的掌纹进行处理，有利于识别掌纹。PCA算法在处理数据过程中，通过人工神经网络进行研究，输入变量后作为统计结果，缩减变量维度，使变量信息消除，从而确保统计结果的有效性。PCA算法也可识别物体形态，比如，马铃薯，获得形态主分量特点，可用于筛选马铃薯。动态PCA有利于动态分析，解决故障问题。对此，在图像信号处理中，使用主分量分析方法同样具有良好的效果，本文对此展开分析。

1.PCA算法原理

主分量分析算法作为一种根据特征进行提取的方法，核心思想是二阶信号特征进行分解统计，确定其中的投影矩阵，通过投影矩阵完成数据线性调整，将高维数据进入低维空间，PCA算法具有定性特征向量，特征向量保持相互正交的关系。在使用主分量分析过程中，选择的特征往往是不相干的，将原有数据中的不必要数据去除，获得准确的必要性信息。……