SVD 如何找到图像中的相似块？
我正在编写代码来找出图像的哪一部分已被重复，因此我需要在图像中找到相似的块。我需要使用 SVD（奇异值分解）来查找哪些块匹配在一起。你知道我如何在图像上应用 SVD 来找到相似的块吗？
请帮我 。谢谢
I am writing a code to find out which part of an image has been duplicated, so i need to find similar blocks in image. I need to use SVD (singular value decomposition) to find which blocks match together . Do you know how i can apply SVD on image to find similar blocks?
Please help me . Thanks
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评论（1）
SVD 可用于比较图像（块），方法是将 SVD 应用于两个图像，然后仅比较它们的 SVD 近似值，直至达到一定的顺序。通过将 SVD 结果视为特征向量（-> 机器学习），这可以扩展到两个以上的图像，例如 k-最近邻或聚类分析。
基于 SVD 的图像压缩（“近似”）例如描述如下： http://online.redwoods.cc.ca.us/instruct/darnold/laproj/fall2001/adamdave/textwriteup.pdf 。
SVD can be used to compare images (blocks) by applying SVD to two images and then comparing only the SVD approximations of them, up to a certain order. This can extended to more than two images by treating the SVD result as a feature vector (-> machine learning) for e.g. k-nearest neighbor or Cluster analysis.
SVD based image compression ("approximation") is e.g. described here: http://online.redwoods.cc.ca.us/instruct/darnold/laproj/fall2001/adamdave/textwriteup.pdf .