矩阵分解方法在图像处理中的应用探索

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中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2026）06-0249-03

本质上，图像可以表示成由像素值构成的矩阵，这让矩阵分解理论在图像处理中具有天然的适用性。矩阵分解能够把高维复杂的图像矩阵转换为低维简单矩阵的组合，既保留关键信息又降低计算复杂度。目前，奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）非负矩阵分解（Non-NegativeMatrixFactorization，NMF）、主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）等方法已在图像压缩、特征提取、模式识别等领域展现显著优势，成为现代图像处理技术重要理论基础[1]。（剩余3837字）