通过PCA降低2D图像的尺寸

我想减小2D图像的尺寸。我有大小为100x50的图像补丁，我想减少这些补丁的尺寸。通过PCA降低2D图像的尺寸

我需要先补丁(100x50)转换成向量(5000x1)，然后应用PCA，以减少尺寸或我可以直接申请PCA降维的补丁(100x50)，减少尺寸，让我们说2x50？

2015-02-06 Frq Khan

由于最初编写的内容不清楚您是要调整图像大小还是应用标题中的PCA。我调整了标题以反映问题文本中的问题。 – Trilarion 2015-02-06 10:25:47

您可以直接应用2D-PCA。至少它存在并且应该比1D-PCA更好地执行（简化）。二维PCA：一种基于外观的人脸表示和识别的新方法。二维PCA：基于外观的人脸表示和识别的新方法。 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，26（1），pp.131-137。 Source

不幸的是我不知道Matlab的实现。

来源

2015-02-06 10:22:37 Trilarion

复制可以在http://www.dtic.upf.edu/~afrangi/articles/pami2004.pdf – Trilarion 2015-02-06 10:22:47

找到，我做了这个实现 'noofdim = 4 [r，c] = size（img）; ％计算cov矩阵和PCA矩阵m = mean（img'）'; S =（（img-m * ones（1，c））*（img-m * ones（1，c））'）; [Coeff latent] = eig（S）; [latent，ind] = sort（diag（latent），'descend'）; M1 = Coeff（：，ind（1：noofdim））; latent1 = latent（1：noofdim）;' – 2015-02-06 10:27:01

的实现是否正确？ – 2015-02-06 10:56:07

PCA将矢量空间中的点作为输入并将其投影到子空间上。用这种方式表达，那么很容易记住你需要调整你的补丁到一个矢量。

使用Matlab，打电话给你的补丁X，你可以通过调用X(:)轻松完成，你不必与reshape混淆。

来源

2015-02-06 08:48:18 sansuiso

降维是R^n -> R^m其中n>m所以根据您的文字给我的感觉，你的意思是这个：

分辨率调整
- 改变目标分辨率
数据减少
- 消除不重要数据

对于图像缩放或数据压缩有很多方法可以做到这喜欢：

线性/双线性/立方/ ...过滤
- 适用于视觉数据调整大小（不用于数据缩减）
频域DFFT/DCT/DST为基础的数据还原
- 可以通过转换到频域
- （可选）中去除噪声或不显着被用于改变分辨率而不显著数据丢失
- 数据（如JPEG压缩）
- 转换回所需分辨率的空间域
- 也可用于数据还原ñ当你留在频域
- 并只使用显着的频率（高振幅..）
PCA
- 不能被用于预定的目标分辨率，因为
- 它提取其尺寸取决于内容

所以答案显著数据真的取决于你需要达到什么目的以及目的是什么

来源

2015-02-06 08:54:15 Spektre

通过PCA降低2D图像的尺寸

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