基于奇异值分解的图像压缩

理论：

矩阵的奇异值分解变换是一种正交变换，它可以将矩阵对角化
定理：
设A是一个秩为$r$的$m\ast n$矩阵,则存在正交矩阵$U$和$V$,使得
$$U^{T}AV=\left[\begin{array}{cc}\Sigma & 0\\ 0& 0\end{array}\right]$$
其中 Σ = d i a g { σ 1 , σ 2 , σ 3 , . . . . , σ r } \Sigma=diag\{\sigma_1,\sigma_2,\sigma_3,....,\sigma_r\} Σ=diag{ σ1​,σ2