TAILIEUCHUNG - A new technique for image compression using PCA

Generally the methods have been used in face recognition and processing a group of images which belongs to similar objects, such as face image databases. In this paper a new method is introduced to compress one coloured image using PCA technique. | ISSN:2249-5789 Mohammad Mofarreh Bonab et al, International Journal of Computer Science & Communication Networks,Vol 2(1), 111-116 A New Technique for Image Compression Using PCA Mohammad Mofarreh-Bonab1, Mostafa Mofarreh-Bonab2 1. University of Bonab, East Azerbaijan, Iran 2. Shahid Beheshti University, Tehran, Iran 1. 2. Abstract PCA is a statistic approach which widely used in many fields of study. Recently, this technique is used in image processing as a powerful tool especially in face recognition and face database compression. By working on this method in the recently researches, this method has been improved and kernel PCA, 2D-PCA and some other methods has been introduced. Generally the methods have been used in face recognition and processing a group of images which belongs to similar objects, such as face image databases. In this paper a new method is introduced to compress one coloured image using PCA technique. 1. Introduction PCA method for images is called HOTELLING or KL transform. Common KL transform focuses on similarities between different images in the database. In this paper, we will show that by applying some changes in KL transform, we can use this technique for compressing just one coloured image. Keywords: Image compression, HOTELLING, KL transform, database compression, PCA. matrix that its elements are the intensity values of images. F1 X= ⋮ , Fi = xi1 , xi2 , , xiQ 1×Q Eq. 1 FM M×Q The term Fi indicates .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.