聊聊线性代数(15)SVD的应用--3

SVD(奇异值分解)在图像处理中的应用源于图像矩阵的表示。图片以矩阵形式存储,SVD可以对这些矩阵进行分析,提取图像特征。视网膜中的视锥细胞对不同颜色敏感,S-、M-、L-视锥细胞对应蓝、绿、红光。SVD在颜色识别和图像压缩等领域发挥作用,通过分解矩阵来优化图像质量和降低存储需求。

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SVD为什么会和图片产生联系呢?watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5LyN5p-Q5LuO5LiN5byA6L2m,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
让我们细细思考,可以发现SVD是对矩阵进行的处理操作。
这就不得不提到计算机中图片采用的储存方式——对的,聪明的你现在应该已经意识到,我们用矩阵来储存图片。
出于简化问题和反应实际的考虑,这里我们用bmp格式的图片举例。
我们先来介绍一下相关的背景知识。

 

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人类的眼睛构造实际上是很神奇的,光线通过眼部的晶体结构后经过折射投影在视网膜上形成图像,眼睛内部的感光细胞识别这种光信号,通过生物质能工作转化成电信号,沿着眼部神经元传递到对应神经元结点进一步处理,最后电信号传输至大脑皮层视觉中枢并最终引起视知觉,产生我们所见到的世间景象。

 

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而在人类的视网膜上,存在两类对视觉信号具备感知能力的基本细胞种类,分别称作视杆细胞(Rod cell),视锥细胞(Cone cell),视杆细胞无法分辨颜色,但能在较黑暗的环境中分辨视觉信息,视锥细胞则可以在亮度达到一定水平的环境下,为我们感知并传递颜色的视觉信息。

 

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由于本文主要谈论的话题是颜色,所以我仅对视锥细胞做一定的介绍。

 


视锥细胞实际上可以被分为三种,分别称作S-视锥细胞、M-视锥细胞、L-视锥细胞(图片里的R、G、B只是一种含义上的直观表示方式),分别能够对应识别波长为短、中、长的光信号。一般来说,S-视锥细胞对波长420nm的光线最为敏感,M-视锥细胞530nm的波长最为敏感,而L-视锥细胞对于560nm的波长最为敏感,对应的颜色是蓝、绿、红。

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这是因为每种视锥细胞含有的色素成分与种类不同,比如说S-视锥细胞含有的蓝色色素较多,更容易吸附蓝色对应波长一定范围内的蓝色光线,这样就使得三种细胞对不同颜色各具一定的敏感性。
而我们知道,视网膜细胞通过将光信号转化为电信号来识别图像光信息,而不同种类的视锥细胞对颜色的敏感度存在差异性,导致当特定颜色投射到视网膜上时,不同数目的视锥细胞被光信号激活,从而产生不同的电信号,按照原光信号波长比例转为神经信号,经过大脑处理我们就能够看见不同的颜色。

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