段赟 王博

摘要：在圖像處理過程中，傳統(tǒng)圖像處理方法中不必要的信息眾多，無法完成圖像數(shù)據(jù)高效管理及傳輸。主分量分析的功能在于提取原始數(shù)據(jù)，將原始圖像中的不必要信息剔除，隨后完成圖像處理，獲得壓縮圖像，圖像質(zhì)量較高。對此，在圖像信號處理中，通過主分量分析方法效果顯著。

關(guān)鍵詞：主分量分析;圖像信號處理;圖像壓縮

主分量分析（PCA）作為一種統(tǒng)計算法，主分量分析可保留原始數(shù)據(jù)信息，信息彼此沒有相關(guān)性。在提取原始數(shù)據(jù)過程中，掌握其中的特征向量，從而降低數(shù)據(jù)維度。PCA分析方法效果較好，在多個領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。比如，采取PCA算法對圖像中的掌紋進行處理，有利于識別掌紋。PCA算法在處理數(shù)據(jù)過程中，通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行研究，輸入變量后作為統(tǒng)計結(jié)果，縮減變量維度，使變量信息消除，從而確保統(tǒng)計結(jié)果的有效性。PCA算法也可識別物體形態(tài)，比如，馬鈴薯，獲得形態(tài)主分量特點，可用于篩選馬鈴薯。動態(tài)PCA有利于動態(tài)分析，解決故障問題。對此，在圖像信號處理中，使用主分量分析方法同樣具有良好的效果，本文對此展開分析。

1.PCA算法原理

主分量分析算法作為一種根據(jù)特征進行提取的方法，核心思想是二階信號特征進行分解統(tǒng)計，確定其中的投影矩陣，通過投影矩陣完成數(shù)據(jù)線性調(diào)整，將高維數(shù)據(jù)進入低維空間，PCA算法具有定性特征向量，特征向量保持相互正交的關(guān)系。在使用主分量分析過程中，選擇的特征往往是不相干的，將原有數(shù)據(jù)中的不必要數(shù)據(jù)去除，獲得準確的必要性信息。主分量分析中對原始數(shù)據(jù)進行分析，在使用PCA算法過程中，可以達到降維功能，盡可能保留原始信息，屬于一種性能良好的信息處理模式。

2.主分量分析方法在圖像信號處理中的應(yīng)用

2.1圖像傾斜處理

人們在拍攝圖像時，一旦圖像發(fā)生傾斜，有利于將其中的特征向量提取，從而對影像角度進行調(diào)整，保持正向角度，通過Radon變換方法，對傾斜角度進行處理，但處理內(nèi)容相對繁瑣，矯正傾斜的精度不高。對此，通過一種簡單的傾斜矯正方法，使用PCA算法對目標圖像傾斜角度進行處理，經(jīng)過一次旋轉(zhuǎn)即可達到圖像矯正目標。在實際調(diào)整過程中，將目標圖像變成灰度圖像，根據(jù)最大方差算法對灰度值調(diào)整，二值化圖像中的前景點為1，背景點為0。對手機的前景點信號進行處理，其坐標是（x，y），以此構(gòu)建起坐標矩陣，前景點每列坐標為1，隨后對x及y坐標進行提取，計算平均值。對零均值化的坐標矩陣進行排列，獲得2*2矩陣，對矩陣進行分解，得到相關(guān)的特征向量。將采集的目標圖像根據(jù)反向旋轉(zhuǎn)后，獲得傾斜矯正后的圖像。比如，在人像矯正過程中，通過PCA算法可獲得理想的矯正效果，人從傾斜回到直立狀態(tài)，人物較為清晰。

2.2人臉識別

在人工智能發(fā)展中，人臉識別技術(shù)是其中的重要技術(shù)，人臉識別中包括身份驗證及智能監(jiān)控等技術(shù)，拍攝人臉圖像會受到光照及姿態(tài)等因素影響，導(dǎo)致人臉識別較為困難，或者發(fā)生識別錯誤的情況。通過PCA算法有利于完成人臉識別，在識別過程中，先創(chuàng)建人臉識別集群，在集群TrainData中設(shè)置N個級別，每個訓(xùn)練樣本中有m個圖像，獲得N*m個圖像，對每個圖像進行縮放，隨后調(diào)整為一種單一向量，將單一向量作為TrainData中的一行。矩陣TrainData中含有全部的數(shù)據(jù)，每行中具有一個樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)。集群TrainData完成零值處理后，對平均值進行計算，掌握每行向量μ，以該向量作為導(dǎo)向，對TrainData進行刪減處理，最終獲得減去圖像，達到TrainData零化處理目標，并形成矩陣A。在特征向量計算過程中，觀察方差矩陣情況，明確中的經(jīng)典特征向量。建設(shè)投影矩陣P，對特征值進行排列，形成平均值，建立矩陣投影。在訓(xùn)練樣本及測試樣本計算過程中，針對主分量空間中的投影進行處理，輸入人臉圖像X，將X轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€行向量零化均值，獲得投影向量，第K個投影向量零化處理后，將樣本代入主分量系統(tǒng)，獲得各個均值數(shù)據(jù)，據(jù)最近原則，思考人臉圖像相關(guān)數(shù)據(jù)，根據(jù)公式對歐式距離進行判斷，獲得人臉識別的結(jié)果。在計算過程中，通過ORL人臉識別數(shù)據(jù)庫對圖像信號新型處理，獲得與圖像信號類似的圖像，對光照及人臉表情、姿態(tài)等進行處理，獲得該人物形象。

2.3圖像壓縮

現(xiàn)階段，人們經(jīng)常使用照相機或者手機拍照，每天都會生產(chǎn)出大量的圖像，圖像數(shù)據(jù)量極大，其中有很多的冗余數(shù)據(jù)，及時對圖像數(shù)據(jù)進行壓縮，有利于完成數(shù)據(jù)傳輸及儲存，思考PCA算法可去除數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，提取主分量特征，對此，將PCA算法在圖像壓縮中應(yīng)用具有重要意義?；赑CA算法展開圖像壓縮包括以下幾個步驟。先輸入圖像，圖像經(jīng)處理后調(diào)整為24*24像素，將每個圖塊形成一個行列，構(gòu)建矩陣，對矩陣中的方差進行計算，從而分解特征向量，掌握特征值及向量數(shù)據(jù)，最大特征值提取后，構(gòu)建投影矩陣。投影矩陣進入主分量空間后，形成XP系數(shù)。將圖像進行重新壓縮，圖像比例可達到43.854，此時的圖像已經(jīng)顯現(xiàn)出原始風(fēng)貌，獲得高質(zhì)量的壓縮圖像。

結(jié)束語

PCA算法作為一種簡單的特征向量提取算法及數(shù)據(jù)降維算法，將數(shù)據(jù)中的主成分分量進行分析，有利于對圖像信號進行壓縮，達到圖像信號處理的功能?，F(xiàn)階段，PCA算法已經(jīng)在人臉識別及圖像壓縮、圖像傾斜處理中應(yīng)用，獲得良好的應(yīng)用效果，在未來研究中，需要將PCA算法投入到更多的圖片處理領(lǐng)域，為處理疑難圖像提供幫助。

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