用奇异值分解的方法自动检测LCD的缺陷

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液晶屏显示缺陷自动检测系统的设计

ＵＵＹｉＺＨＥＮＧＸｕｅ＿他ｎ
摘要：文章介绍了机器视觉的基本研究内容、’ｒＦｒ—ＬｃＤ（ｎｉｎｆｉｌｍｔｒ龃ｓｉｓｔｏｒｌｉｑｕｉｄｃｒｙｓｔａｌｄｉｓｐｌａｙ）的显示缺陷种类和检测方法，提出了一种以机器视觉为原理、以ＭＡＴＬＡＢ和ＶＣ＋＋混合编程为工具的ＴＦｌ’一ＬＣＤ屏显示缺陷捡测方案。该方案根据ＣＭＯＳ工
Ｋ＝△琰（式１）其中，Ｋ称为韦伯系数，对应不同类型的感觉取值不同。对于人眼的视觉特性，韦伯定律可理解为：人眼区分亮度差别的能力与图像的邻域和背景亮度有关，背景亮度越高，人的辨别能力就越弱，也即需要更大的亮度差别。根据以七原理，将缺陷的阈值确定为Ｔ＝△Ｉ＝ＫＩ，Ｋ应根据屏幕的特性选取适当值。如果发现子图像中有部分像素灰度和背景亮度的差别超过此阈值，则确定此子集为缺陷区域，再根据此部分像素的形状特征确定其缺陷类型。根据以上的基本理论建立了如下的ＭＡ，１１．ＡＢ算法流程：
万方数据
陬的论文得到鼹院院士关澍
模式识别
在不通风并充分预热Ｔ盯一ＬｃＤ屏的暗室环境下，使用一台计算机（Ｐｃｌ）为显示屏输出一定的测试图像，通过高精度的ｃＭＯｓ工业摄像机获得屏幕的实时图像，将此图像通过ｕｓＢ传输到另一台安装有ＭＡｌｒＩＡＢ的计算机（Ｐｃ２）上分析、检测和统计，完成整个的缺陷检测过程。
常见的Ⅱ卜ＬｃＤ屏显示缺陷包括点缺陷、线缺陷和Ｍｕ—
ＲＡ缺陷。点缺陷主要是单个ＴＦｒ失效引起的，线缺陷则主要是由于驱动Ｉｃ与屏连接不良所致。ＭｕＲＡ是与点、线两种缺陷完全不同类型的缺陷，它无同定的形状和尺寸，必须在暗室下为
Ｔ限ＬｃＤ提供特定的背景亮度才能够将其辨认，产生ＭＵＲＡ的
原因有：液晶分子配向不均匀，Ｔ丌漏电不均匀和背光源发光不均匀等。图１为本文作者实际拍摄的某台１５英寸含有真实ＭｕＲＡ和人为模拟ＭｕＲＡ的ＴＦｒｒ—ＬｃＤ图像样品。图１（ａ）是含有各种缺陷的整幅图像；图１（ｂ）和（ｃ）是实际ＭＵＲＡ的样品，图ｌ（ｄ）是人为加在测试图形矢量上的ＭｕＲＡ模拟样品。

奇异值分解在推荐系统中的推荐算法分析(四)

奇异值分解（Singular Value Decomposition，以下简称SVD）是一种常用的矩阵分解方法，广泛应用于推荐系统的推荐算法中。

通过对用户-物品评分矩阵进行分解，可以得到用户和物品的隐含特征向量，进而实现对用户的个性化推荐。

本文将对奇异值分解在推荐系统中的应用进行分析。

一、奇异值分解概述奇异值分解是一种重要的矩阵分解方法，通过将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，可以提取出矩阵的主要特征。

对于一个m×n的矩阵R，其奇异值分解可以表示为：R=UΣV^T，其中U是一个m×m的正交矩阵，Σ是一个m×n的对角矩阵，V^T是一个n×n的正交矩阵。

Σ的对角元素称为奇异值，U的列向量称为左奇异向量，V的列向量称为右奇异向量。

二、奇异值分解在推荐系统中的应用在推荐系统中，我们通常会面对一个用户-物品评分矩阵，该矩阵记录了用户对物品的评分情况。

使用奇异值分解可以将这个评分矩阵分解为三个矩阵的乘积，即R=UΣV^T。

通过这种分解，我们可以得到用户和物品的隐含特征向量，从而实现对用户的个性化推荐。

三、基于奇异值分解的推荐算法基于奇异值分解的推荐算法通常包括以下几个步骤：1. 数据预处理首先需要对原始的用户-物品评分矩阵进行预处理，比如去除均值、处理缺失值等。

2. 奇异值分解对预处理后的评分矩阵进行奇异值分解，得到U、Σ和V^T三个矩阵。

3. 降维处理根据实际情况，可以选择保留前k个奇异值，从而实现对用户和物品的降维表示。

4. 计算相似度通过计算用户和物品的隐含特征向量之间的相似度，可以得到用户对未评分物品的评分预测。

5. 生成推荐列表根据评分预测结果，可以为每个用户生成相应的推荐列表。

四、奇异值分解推荐算法的优缺点奇异值分解推荐算法有以下优点：1. 考虑了用户和物品的隐含特征，可以实现个性化推荐。

2. 通过降维处理，可以有效地减少计算量。

3. 在数据稀疏的情况下，仍然能够给出合理的推荐结果。

TFT-LCD表面缺陷检测方法

TFT-LCD表面缺陷检测方法
3）自动光学检测法
自动光学检测技术集成运用光学传感技术、信号处理技术和运动控制技术，进行工业生产过程中的测量、检测、识别和引导等工作。与人工视觉检测法和电学法相比，自动光学法的TFTLCD面板缺陷检测速度快，准确率高，效率成本低，且是非接触检测，已经成为研究的热点。
TFT-LCD表面缺陷检测方法
图像处理法： 1）边界模糊缺陷分割法
对获取的图像依次进行去噪、图像周期性纹理背景去除、图像不均匀度校正和边界模糊缺陷图像分割。
边界模糊缺陷分割
TFT-LCD表面缺陷检测方法
2）差影法
获取的TFT-LCD的面板图像大部分是无缺陷的，根据无缺陷面板图像运用某种算法得到用于差影的模板图像，然后将待检测面板图像与模板图像经过配准后，进行差分运算，获得残影图像，根据预先设置的阈值进行缺陷判断，或者将待检测面板与重构图像进行差分运算，即可获得面板上的缺陷。这种检测算法的难点在于模板图像或重构图像的生成。若g(x,y)是模板图像，f(x,y)为待检测的面板图像,h(x,y)是残影图像，即差分图像。则
14342080 王江涛 14342099 谢超
TFT-LCD表面缺陷检测方法
定义：显示器工作时，像素矩阵表面可见的现实不完美。特点：1 ）重复性的纹理背景；
2 ）光照不均的影响； 3 ）缺陷的隐蔽性； 4 ）难识别性。
分类：
从缺陷的面积分，可分为宏观缺陷和微观缺陷；从缺陷发生的位置分，可分为灌注口缺陷、角缺陷等；从缺陷的聚集状态，可分为点缺陷、线缺陷和面缺陷。
TFT-LCD表面缺陷检测方法
2）电学参数检测法
电学参数检测是通过测定产品的电学性能来判定其是否合格。由于电学检测法只能检测出由于电学因素导致的缺陷，仅能用于TFT-LCD面板制造完成后的检测，对面板制造过程中出现的各种缺陷无法检测，有很大的局限性，主要用于检测面板的功能性缺陷。如TFT面板中数据线和栅极线之间的短路、数据线和栅极线自身的断路等电气原因造成的缺陷，需要通过电学法进行检测。常用的电学检测方法有：全屏点亮法、探针扫描法、电荷读出法、电压图像法、导纳电路检测法和电子束扫描像素电极法等。

参数自适应的液晶屏幕缺陷检测框架

参数自适应的液晶屏幕缺陷检测框架作者：刘望邵慧丽何勇军谢怡宁陈德运来源：《哈尔滨理工大学学报》2020年第05期摘要：液晶显示屏生产过程中不可避免存在缺陷，需要检测以确保质量。

人工检测工作量大、准确率低、迫切需要一种高效而准确的自动化检测方法。

为此，提出了一种新的参数自适应的缺陷检测框架，主要包括提取屏幕区域、预处理、阈值分割、缺陷选择。

通过参数的自适应调整，使检测方法适应各种复杂的情况。

在阈值分割时，针对光照影响的问题，采用自适应调整阈值参数的方式分割缺陷区域。

首先计算图像的最大灰度值，然后根据无缺陷图像确定固定参数，缺陷图像确定系数，最后在固定参数和最大灰度值与系数之积中选择最大值作为阈值分割的最小阈值。

在检测饱和度缺陷时，针对低分辨率相机拍摄的图像明暗差异小的问题，采用自适应调整曝光参数采集图像分别处理明暗程度差异大的不同图像部分。

实验表明，该方法能高效准确地检测点类、线类、Mura和饱和度缺陷。

关键词：缺陷检测;高斯差分滤波;饱和度;参数自适应DOI：10.15938/j.jhust.2020.05.011中图分类号： TP399文献标志码： A文章编号： 1007-2683（2020）05-0075-08Abstract：It is necessary to detect defects in the production process of LCD screens for quality improvements. Manual detection brings a heavy workload and low accuracy. Therefore， an efficient and accurate automatic detection method is urgently needed. To this end， this paper proposes a new defect detection framework， which mainly includes screen area extraction， preprocessing，threshold segmentation and defect selection. By adaptive adjustment of parameters， the detection method can adapt to various complex situations. In order to eliminate the influence of illumination changes， the defect region is segmented by automatic parameter adjustment in the threshold segmentation. First， the maximum grayscale value of the image is calculated， and then the fixed parameters and the coefficient of the defect image are determined according to the no-defect image，and finally the maximum value which was selected as the minimum threshold of the threshold segmentation from the fixed parameters and the product of the maximum grayscale value and the coefficient. In addition， in order to solve the problem that the brightness difference of the images captured by low-resolution cameras is too small to detect defects in the saturation condition， self-adaptive adjustment of exposure parameters was used to collect images to process different parts of images with large difference in light and shade. Experiments show that the method can achieve high performance and efficiency in detecting defects such as points， lines， Mura， saturation.Keywords：defect detection; difference of Gaussian; saturation; parameter adaptive0 引言近年來，随着经济和社会的发展，对液晶屏信息展示的要求越来越高，而液晶屏已经成为人们的必需品。

使用奇异值分解进行图像去噪的技巧(四)

奇异值分解在图像处理中的应用奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）是一种在数学和工程领域广泛应用的技术，它能够将一个任意形状的矩阵分解成三个矩阵的乘积。

在图像处理中，奇异值分解可以用来去除图像中的噪声，提高图像的质量和清晰度。

本文将介绍使用奇异值分解进行图像去噪的技巧。

奇异值分解的基本原理奇异值分解将一个矩阵A分解为三个矩阵的乘积：A=UΣV^T。

其中，U和V 是正交矩阵，Σ是一个对角矩阵，对角线上的元素称为奇异值。

在图像处理中，我们可以将图像看作一个矩阵，然后对这个矩阵进行奇异值分解。

通过保留较大的奇异值，我们可以去除图像中的噪声，提高图像的质量。

图像去噪的步骤首先，我们需要将要处理的图像转化为矩阵形式。

然后，对该矩阵进行奇异值分解，得到U、Σ和V。

接下来，我们可以选择保留较大的奇异值，将其他奇异值置为零，然后利用保留的部分奇异值和U、Σ、V重构原始的图像矩阵。

这样就完成了图像的去噪处理。

选择奇异值的方法在实际应用中，我们需要选择一个合适的阈值来确定保留哪些奇异值。

一种常用的方法是保留能量较大的奇异值，而丢弃能量较小的奇异值。

通过计算奇异值的累积能量，我们可以确定保留多少个奇异值。

一般来说，保留80%~90%的能量就足够去除图像中的噪声，同时又不丢失太多的图像信息。

奇异值分解在图像去噪中的优势使用奇异值分解进行图像去噪有以下优势：首先，奇异值分解不仅可以去除高斯噪声等简单的噪声类型，还可以对图像中的复杂噪声进行有效的去除。

其次，奇异值分解具有较好的数学性质，能够保留图像的主要特征，并且能够在一定程度上提高图像的对比度和清晰度。

最后，奇异值分解是一种基于数学原理的图像去噪方法，具有较好的理论支持和实际效果。

奇异值分解在其他图像处理领域的应用除了图像去噪，奇异值分解还广泛应用于图像压缩、图像恢复、图像特征提取等领域。

例如，在图像压缩中，我们可以利用奇异值分解将图像矩阵的奇异值进行截断，从而实现对图像的压缩。

教您如何快速检测LCD的坏点，亮点，暗点

教您如何快速检测LCD的坏点，亮点，暗点教您如何快速检测LCD的坏点，亮点，暗点⽬前市场上出现很多的杂牌液晶，这些杂牌液晶标明了较⾼的性能参数，拥有绝对让⼈动⼼的价格。

但是便宜的价格背后是让⼈怀疑的性能，这其中很多液晶都采⽤了最低等的⾯板，所以在显⽰画⾯的效果⽅⾯，就不怎么让⼈满意了。

那么在购买LCD的时候，我们如何来辨别⾃⼰的液晶是否是优良产品呢？在这种情况下，⾁眼很难看出液晶的瑕疵，只有通过⼀些测试⽅法才能检测出液晶的好坏。

⼀般来说，测试的重点是液晶屏的坏点、暗点、亮点，当然，我们⾸先应该了解什么是坏点、暗点、亮点。

坏点：在⽩屏情况下为纯⿊⾊的点或者在⿊屏情况下为纯⽩⾊的点。

在切换⾄红、绿、蓝三⾊显⽰模式下此点始终在同⼀位置上并且始终为纯⿊⾊或纯⽩⾊的点。

这种情况下就说明该点的R、G、B三个像素点均已经损坏，所以叫坏点。

液晶显⽰器坏点亮点：在⿊屏情况下呈现R、G、B三个像素的点。

液晶显⽰器亮点暗点：在⽩屏情况下出现⾮单纯R、G、B三个像素的⾊点。

液晶显⽰器暗点明⽩了坏点、亮点、暗点的区分，我们再⼀起来看⼀下如何利⽤背景和软件来进⾏测试。

⼀、⽤桌⾯背景测试在购买LCD的时候，商家通常播放很多⼚家⾃制的各种鲜艳明丽的图⽚来进⾏展⽰，⽽消费者往往被这种画⾯所吸引⽽动⼼，但是这些画⾯也能让你看不到LCD所存在的亮点、暗点、坏点，所以我们应该换⼀些独特的桌⾯来进⾏测试⼀下。

在桌⾯上单击右键，选择“属性”，然后依次选择“外观”“⾼级”“颜⾊”，最后在颜⾊⼀栏中选择“⿊⾊”或者“⽩⾊”，点击“确定”。

在桌⾯全⿊、全⽩的背景下，仔细观察液晶屏上有⽆异⾊点或发光的亮点，如果有，则该液晶显⽰屏存在问题，最好重新换⼀台。

⼆、软件测试：当然，单凭⾁眼观察有时⼀不⼩⼼就会“失⼿”，所以推荐⼏款常见的软件⽅便⼤家的测试，常见的软件有DisplayX、Nokia Monitor Test、Monitors Matter CheckScreen三款软件，这三款软件都能对LCD进⾏全⾯的测试，我们⼀起来了解⼀下。

利用奇异值分解进行数据预处理的最佳实践(Ⅰ)

奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）是一种常用的矩阵分解方法，广泛应用于数据降维、特征提取和推荐系统等领域。

在数据预处理中，利用SVD可以帮助我们处理缺失值、去除噪声、降低数据维度，从而提高数据的质量和准确性。

本文将讨论利用SVD进行数据预处理的最佳实践。

首先，我们需要明确SVD的原理和步骤。

对于一个矩阵A，SVD将其分解为三个矩阵的乘积：A=UΣV^T，其中U和V是正交矩阵，Σ是对角矩阵。

在实际应用中，我们通常会对数据矩阵进行SVD分解，然后利用分解后的三个矩阵对数据进行处理。

在数据预处理中，SVD可以用于处理缺失值。

当数据集中存在缺失值时，我们可以利用SVD对数据进行填充，从而提高数据的完整性。

具体做法是先对原始数据进行SVD分解，然后利用分解后的矩阵进行插值，最后将插值后的数据作为预处理后的数据进行后续分析。

除了处理缺失值，SVD还可以用于去除噪声。

在实际数据中，常常存在一些噪声数据，影响了数据的准确性。

利用SVD分解，我们可以将数据矩阵分解为低秩矩阵的乘积，从而去除噪声，提高数据的质量。

具体做法是对原始数据进行SVD分解，然后只保留分解后矩阵中的部分特征值和特征向量，从而得到去噪后的数据矩阵。

此外，SVD还可以用于降低数据维度。

对于高维数据，我们常常希望将其降维，以便进行有效的分析和建模。

利用SVD分解，我们可以将高维数据矩阵分解为低秩矩阵的乘积，从而实现数据的降维。

具体做法是对原始数据进行SVD分解，然后只保留分解后矩阵中的部分特征值和特征向量，从而得到降维后的数据矩阵。

在实际应用中，我们可以结合上述方法，利用SVD对数据进行预处理。

首先，对数据进行SVD分解，然后根据具体情况选择合适的处理方法，如填充缺失值、去除噪声或降低数据维度，最后得到预处理后的数据，以便进行后续分析和建模。

需要注意的是，在使用SVD进行数据预处理时，我们需要考虑到SVD的计算复杂度和存储空间。

奇异值分解算法实现

奇异值分解算法实现摘要：1.奇异值分解算法的概念2.奇异值分解算法的实现方法3.奇异值分解算法的应用实例4.奇异值分解算法的优缺点正文：一、奇异值分解算法的概念奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD）算法是一种重要的矩阵分解方法，它的主要目的是将一个给定的矩阵分解为三个矩阵的乘积，从而揭示矩阵中的主要特征。

这三个矩阵分别是奇异值向量组成的矩阵U，奇异值组成的矩阵Σ，以及右奇异值向量组成的矩阵V*（V 的共轭转置矩阵）。

其中，奇异值是指在矩阵中对角线上的非零元素，它们是矩阵的重要特征。

二、奇异值分解算法的实现方法奇异值分解算法有多种实现方法，如高斯消元法、正交化方法、最小二乘法等。

其中，较为常见的是高斯消元法和正交化方法。

1.高斯消元法：该方法通过矩阵的高斯消元过程，将原矩阵化为阶梯形矩阵，从而得到奇异值。

这种方法较为简单，但计算量大，且数值稳定性较差。

2.正交化方法：该方法通过正交矩阵的变换，将原矩阵转化为一个由奇异值向量组成的矩阵。

这种方法的优点是数值稳定性好，计算量相对较小，但计算过程中需要对矩阵进行多次迭代。

三、奇异值分解算法的应用实例奇异值分解算法在实际应用中具有广泛的应用，如在图像处理、信号处理、数据降维、推荐系统等领域。

下面以图像处理为例，介绍奇异值分解算法的应用。

在图像处理中，奇异值分解可以用于图像的特征提取和压缩。

通过对图像进行奇异值分解，可以得到一组表示图像主要特征的奇异值向量。

这些向量可以用来描述图像的主要结构和颜色信息，从而实现图像的压缩。

此外，奇异值分解还可以用于图像的去噪和超分辨率等任务。

四、奇异值分解算法的优缺点奇异值分解算法具有以下优缺点：优点：1.能够有效地揭示矩阵中的主要特征和结构信息；2.数值稳定性好，计算精度较高；3.在实际应用中具有广泛的应用前景。

使用奇异值分解进行主成分分析的方法(Ⅰ)

奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）是一种常用的矩阵分解方法，它在主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）中有着广泛的应用。

在本文中，我们将介绍SVD的基本原理以及它在主成分分析中的具体应用方法。

首先，让我们来了解一下SVD的基本原理。

SVD可以将一个任意大小的矩阵分解为三个矩阵的乘积，即A=UΣV^T，其中A是一个m×n的矩阵，U是一个m×m 的正交矩阵，Σ是一个m×n的对角矩阵，V^T是V的转置矩阵。

在这个分解中，U 的列向量是AAT的特征向量，V的列向量是ATA的特征向量，Σ的对角线元素是AAT或ATA的特征值的平方根。

通过SVD分解，我们可以得到矩阵A的特征向量和特征值，从而实现对A进行主成分分析。

那么，SVD是如何应用在主成分分析中的呢？主成分分析是一种用于降维和数据压缩的技术，它可以将高维的数据转化为低维的数据，同时保留原始数据中的主要信息。

在主成分分析中，我们首先计算数据的协方差矩阵，然后对协方差矩阵进行SVD分解，最后选择前k个奇异值对应的特征向量构成投影矩阵，将高维数据投影到低维空间中。

这样就实现了对数据的降维和压缩。

除了在主成分分析中的应用，SVD还有许多其他的应用领域。

例如在推荐系统中，SVD可以用于对用户-物品评分矩阵进行分解，从而实现对用户对物品的评分进行预测；在图像压缩和去噪方面，SVD也有着重要的应用，通过对图像矩阵进行SVD分解，可以将图像数据压缩到较小的空间，同时保留图像的主要特征。

总的来说，奇异值分解是一种十分重要且广泛应用的矩阵分解方法，它在主成分分析中有着重要的作用，可以帮助我们对高维数据进行降维和压缩，从而实现对数据的可视化和分析。

通过对SVD的理解和应用，我们可以更好地理解和利用数据，为我们的研究和工作带来更大的便利和效益。

使用奇异值分解进行图像去噪的技巧(Ⅰ)

奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）是一种常用的矩阵分解方法，它在数据处理中有着广泛的应用。

在图像处理领域，SVD也可以被用来进行图像去噪，提高图像的质量。

本文将介绍SVD在图像去噪中的应用技巧。

一、奇异值分解的原理SVD是将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，其数学表达式为A=UΣV^T，其中A是一个m×n的矩阵，U是一个m×m的酉矩阵，Σ是一个m×n的对角矩阵，V^T 是一个n×n的酉矩阵。

在SVD中，U和V^T的列向量是A^TA的特征向量，Σ的对角元素是A^TA的非负平方根。

二、图像去噪的基本原理图像去噪是指通过一定的算法，去除图像中的噪声，提高图像的质量。

在图像去噪中，常用的方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

这些传统的方法对于某些噪声有较好的效果，但是当噪声较为复杂时，效果不佳。

三、SVD在图像去噪中的应用SVD在图像去噪中的应用是基于其对图像的矩阵进行分解，然后通过保留部分奇异值实现图像去噪。

首先，将一幅图像矩阵A进行SVD分解，得到U、Σ和V^T三个矩阵。

然后，选择前k个最大的奇异值，对Σ进行截断，只保留这些奇异值，其余的置零。

最后，将截断后的Σ与U、V^T重新相乘，得到新的图像矩阵A'，即为去噪后的图像。

四、选择适当的截断值在SVD图像去噪中，选择适当的截断值k是非常重要的。

一般来说，k的选择与图像的噪声水平有关，噪声水平越高，k取值越大。

当k取值过大时，可能会导致图像失真，而当k取值过小时，可能无法去除噪声。

因此，需要根据实际情况进行调整，通常可以通过试验得到较为满意的结果。

五、SVD图像去噪的优点SVD图像去噪的优点在于能够较好地保留图像的细节，避免了传统滤波方法可能引起的模糊。

同时，SVD能够较好地处理复杂的噪声，对于多种类型的噪声都有较好的效果。

因此，SVD图像去噪方法在某些场景下表现出较好的性能。

如何利用奇异值分解进行视频处理(十)

奇异值分解（SVD）是一种数学技术，可以将一个矩阵分解成三个矩阵的乘积。

这种分解在很多领域都有广泛的应用，其中就包括视频处理。

在视频处理中，奇异值分解可以用来压缩视频数据、降低噪音、提高图像质量等。

本文将介绍如何利用奇异值分解进行视频处理。

首先，我们来看一下奇异值分解在视频压缩中的应用。

视频文件通常由一系列的图像帧组成，每一帧都是一个矩阵。

利用奇异值分解，我们可以对每一帧进行分解，然后舍弃一部分奇异值和对应的奇异向量，从而达到压缩视频数据的目的。

这种方法可以显著减少视频文件的大小，同时保持较高的图像质量。

当然，压缩比例的选择需要在图像质量和文件大小之间进行权衡。

其次，奇异值分解还可以用来降低视频中的噪音。

视频信号在传输和处理过程中往往会受到各种干扰，导致图像质量下降。

利用奇异值分解，我们可以找到信号中的主要成分，并且将次要成分对应的奇异值和奇异向量去除，从而降低噪音的影响。

这种方法可以有效地提高视频的清晰度和鲜明度，使观看者能够更加清晰地看到视频中的细节。

另外，奇异值分解还可以用来提高视频的图像质量。

在视频处理中，有时候需要对图像进行增强，使其更加清晰和真实。

奇异值分解可以通过重新构造图像来达到这一目的。

我们可以对视频中的每一帧进行奇异值分解，然后舍弃一部分奇异值和奇异向量，最后再进行逆变换，得到清晰度更高的图像。

这种方法可以有效地提高视频的图像质量，使其更加逼真和清晰。

除了以上提到的应用，奇异值分解还可以用来进行视频的特征提取和分析。

在视频处理中，我们经常需要从视频中提取出一些特征，比如动作特征、物体特征等。

奇异值分解可以帮助我们找到视频中的主要成分，并且提取这些成分对应的特征。

这种方法可以为视频的后续分析和处理提供基础，比如视频内容识别、行为分析等。

总的来说，奇异值分解在视频处理中有着广泛的应用。

通过压缩视频数据、降低噪音、提高图像质量以及进行特征提取和分析，奇异值分解可以帮助我们更好地处理和理解视频数据。

基于梯度奇异值分解的屏幕图像质量评价方法[发明专利]

专利名称：基于梯度奇异值分解的屏幕图像质量评价方法专利类型：发明专利
发明人：杨嘉琛,刘佳成
申请号：CN201811208008.1
申请日：20181017
公开号：CN109544491A
公开日：
20190329
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种基于梯度奇异值分解的屏幕图像质量评价方法,包括以下步骤：计算参考屏幕图像和失真屏幕图像的梯度图；对梯度图进行奇异值分解得到两者的奇异值特征向量；采用梯度奇异值相似度描述参考与失真屏幕图像的结构差异；根据奇异值特征向量的主要能量都集中在数值较大的奇异值上的特点，根据奇异值权重对第三步中的公式进行改进；计算参考屏幕图像和失真屏幕图像的全局结构相似度；对于参考屏幕图像和失真屏幕图像，分别将其对应的梯度图像分块，通过分数融合策略得到失真屏幕图像最终预测分数。

申请人：天津大学
地址：300072 天津市南开区卫津路92号
国籍：CN
代理机构：天津市北洋有限责任专利代理事务所
代理人：程毓英
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使用奇异值分解进行矩阵分解的数值计算方法(六)

在数值计算领域，奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）是一种重要的矩阵分解方法。

它在数据降维、特征提取、推荐系统等领域都有着广泛的应用。

本文将介绍奇异值分解的基本概念、数值计算方法以及其在实际应用中的一些问题和解决方法。

奇异值分解是一种将一个矩阵分解为三个矩阵乘积的方法，即A=UΣV^T，其中A是一个m×n的实数矩阵，U是一个m×m的实数矩阵，Σ是一个m×n的实数对角矩阵，V^T是一个n×n的实数矩阵的转置。

在实际计算中，矩阵A可能是一个非常大的稠密矩阵或者稀疏矩阵，因此需要进行高效的数值计算。

奇异值分解的数值计算方法通常分为两种：基于Jacobi迭代的方法和基于分解的方法。

基于Jacobi迭代的方法是通过迭代更新矩阵的对角元素，直到满足收敛条件。

这种方法的优点是可以适用于任意形状和大小的矩阵，但缺点是收敛速度较慢，尤其是对于大规模矩阵而言。

另一种基于分解的方法是将奇异值分解问题转化为特征值分解问题。

这种方法可以通过特征值分解得到奇异值和奇异向量，从而实现奇异值分解。

这种方法的优点是可以利用特征值分解的高效算法来计算奇异值和奇异向量，但缺点是需要计算A^TA或ATA的特征值分解，对于大规模矩阵而言计算成本较高。

在实际应用中，奇异值分解可能面临一些问题，比如数值稳定性、计算精度和计算效率等方面的挑战。

其中，数值稳定性是一个重要的问题，因为矩阵A可能是病态矩阵，奇异值分解的计算结果可能会受到舍入误差的影响而产生较大的误差。

为了解决这个问题，可以采用截断技术来减小病态矩阵对数值计算的影响，或者采用迭代求解的方法来提高数值稳定性。

另外，计算精度也是一个需要考虑的问题。

在实际计算中，由于计算机的有限精度，可能会导致奇异值分解的计算结果不够精确。

为了提高计算精度，可以采用双精度浮点数来进行计算，或者采用迭代求解的方法来提高计算精度。

使用奇异值分解进行数据预处理的技巧(九)

使用奇异值分解进行数据预处理的技巧数据处理在现代社会中扮演着越来越重要的角色。

从商业领域到科学研究，数据处理都是必不可少的一环。

在处理数据时，我们经常会遇到一些问题，比如数据维度过高、数据噪声过大等。

奇异值分解（SVD）作为一种常用的数据预处理技巧，可以帮助我们解决这些问题。

在本文中，我们将探讨使用奇异值分解进行数据预处理的技巧。

奇异值分解是一种矩阵分解的方法，可以将一个矩阵分解成三个矩阵的乘积。

假设有一个矩阵A，我们可以将其分解成三个矩阵的乘积：A = UΣV^T。

其中，U和V是正交矩阵，Σ是对角矩阵。

奇异值分解可以帮助我们降低数据的维度，去除数据的噪声，提取数据的重要特征等。

在实际应用中，我们经常会遇到数据维度过高的问题。

高维数据不仅会增加计算的复杂性，还会导致维度灾难等问题。

奇异值分解可以帮助我们降低数据的维度，提取数据的主要特征。

通过保留奇异值较大的部分，我们可以将原始数据降维到一个较低维度的空间中，从而提高数据的处理效率。

除了降维之外，奇异值分解还可以帮助我们去除数据的噪声。

在实际应用中，我们经常会遇到数据中有一些噪声，这些噪声会影响数据的分析和预测结果。

通过保留奇异值较大的部分，我们可以过滤掉数据中的噪声，从而提高数据的质量。

另外，奇异值分解还可以帮助我们提取数据的重要特征。

在实际应用中，我们经常会遇到数据中包含了大量的特征，但是并不是所有的特征都对我们的分析和预测有用。

通过保留奇异值较大的部分，我们可以提取出数据的重要特征，从而提高数据的分析和预测的准确性。

在使用奇异值分解进行数据预处理时，我们需要注意一些技巧。

首先，我们需要选择合适的奇异值个数。

通常情况下，我们可以根据奇异值的大小来选择保留的奇异值个数。

其次，我们需要对数据进行中心化处理。

通过将数据减去均值，我们可以避免由于数据的偏移而导致的错误分析。

最后，我们需要对数据进行归一化处理。

通过对数据进行归一化，我们可以消除数据之间的量纲差异，从而使得数据更容易被分析和处理。

如何利用奇异值分解进行视频处理(九)

奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）是一种常用的矩阵分解方法，广泛应用于信号处理、图像处理、语音处理等领域。

在视频处理中，奇异值分解可以用于图像压缩、图像恢复、图像增强等多种应用。

首先，我们来看奇异值分解在图像压缩中的应用。

在视频处理中，每一帧图像都可以看作是一个矩阵，而视频则可以看作是一系列矩阵的集合。

通过对每一帧图像进行奇异值分解，可以将原始的矩阵分解为三个矩阵的乘积：U、Σ和V。

其中，U和V是正交矩阵，Σ是对角矩阵，对角线上的元素称为奇异值。

在奇异值分解的过程中，我们可以只保留奇异值较大的部分，从而实现对图像信息的压缩。

通过适当选择保留的奇异值个数，可以在一定程度上降低图像的存储空间，同时保持图像的主要特征。

其次，奇异值分解可以用于图像的恢复和增强。

在视频处理中，由于拍摄环境、设备等因素的影响，图像可能会受到噪声、模糊等干扰，导致图像质量下降。

通过对受损图像进行奇异值分解，并对奇异值进行适当的处理，可以实现对图像的恢复和增强。

例如，可以通过增大奇异值来增强图像的对比度和清晰度，从而改善图像的质量；可以通过去除较小的奇异值来减少图像的噪声和模糊，从而恢复图像的细节和轮廓。

除此之外，奇异值分解还可以应用于视频的特征提取和运动分析。

在视频处理中，奇异值分解可以帮助我们提取视频中的特征信息，例如运动轨迹、变化趋势等。

通过对视频序列进行奇异值分解，可以得到视频序列的主要特征，从而实现对视频内容的理解和分析。

例如，可以通过对视频帧差分解的奇异值进行聚类分析，从而实现对视频中不同运动对象的识别和跟踪。

总的来说，奇异值分解在视频处理中具有广泛的应用前景。

通过对视频图像进行奇异值分解，可以实现图像的压缩、恢复、增强和特征提取等多种功能，为视频处理技术的发展提供了重要的理论基础和实际方法。

未来，随着计算机视觉、人工智能等领域的不断发展，相信奇异值分解在视频处理中的应用将会更加广泛和深入。

如何利用奇异值分解进行视频处理(Ⅲ)

奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD）是一种矩阵分解的方法，它在信号处理、数据压缩、机器学习等领域有着广泛的应用。

在视频处理中，SVD也可以发挥重要作用，通过对视频进行奇异值分解，可以实现视频压缩、降噪、特征提取等功能。

本文将介绍如何利用奇异值分解进行视频处理，并探讨其在视频处理中的应用。

首先，我们来了解一下奇异值分解的基本原理。

对于一个矩阵A，奇异值分解将其分解为三个矩阵的乘积：A=UΣV^T，其中U和V是正交矩阵，Σ是对角矩阵。

奇异值分解的主要思想是将原始矩阵进行降维，保留重要的信息，同时去除噪声和冗余信息。

在视频处理中，我们可以将视频帧序列看作一个三维矩阵，然后利用奇异值分解对其进行处理。

一、视频压缩视频压缩是奇异值分解在视频处理中的重要应用之一。

通过对视频帧序列进行奇异值分解，可以将视频数据进行压缩，达到节省存储空间和传输带宽的目的。

奇异值分解可以将视频数据进行降维，去除冗余信息，从而实现对视频的高效压缩。

利用奇异值分解进行视频压缩可以在一定程度上保持视频的清晰度和质量，同时减小视频文件的大小，方便存储和传输。

二、视频降噪另一个奇异值分解在视频处理中的应用是视频降噪。

在视频采集和传输过程中，常常会受到噪声的干扰，导致视频质量下降。

利用奇异值分解可以对视频数据进行降噪处理，去除噪声干扰，提升视频的清晰度和质量。

通过奇异值分解，可以识别出视频中的噪声成分，并将其剔除，从而改善视频的视觉效果。

三、视频特征提取奇异值分解还可以用于视频特征提取。

在视频分析和识别中，提取视频的关键特征对于后续的处理和分析至关重要。

利用奇异值分解，可以将视频数据进行降维，并提取出其中的重要特征信息。

通过对视频帧序列进行奇异值分解，可以获得视频的主要特征，例如运动轨迹、纹理信息等，为后续的视频分析和识别提供有力支持。

总结奇异值分解在视频处理中具有重要的应用价值，可以实现视频压缩、降噪、特征提取等功能。

用奇异值分解的方法自动检测LCD的缺陷ppt课件

The singular values and their distribution, which carry useful information about the contents of X, vary drastically from image to image. For an image with orthogonal texture content such as horizontal and/or vertical structures, only a very few larger singular values will dominate, and yet all others have magnitudes close to zero.
a图就是人工画的纹理图像（最原始的图片），b1是用a1重新构建的图， b2是a2构建的图，b3是用a1,a2构建的图，c1是是用包括的a1的主要奇异值构建的图，c2是包括a2构建的图，c3是用包括a1,a2构建的图。
选择合适的奇异值
用式子1可以分解然后得到一系列的奇异值，用式子2可以选择一些合适的奇异值来充分的表示一些表面结构。在这次的研究中，我们用k这个值来决定2个相邻的特征值的临界关系。由于一开始很难界定k的取值点，
2缺陷检测安排
Fig. 1. The schema of a single pixel of a TFT panel
左边图1就是表示了单个TFT面板像素的组织计划。
At each pixel, the gate of the TFT is connected to the gate line and the source is connected to the data line.
on the surface of TFT panels. The proposed method does not rely on textural features to detect local anomalies, and does

TFT-LCD微米级显示缺陷的自动检测算法的研究

TFT-LCD微米级显示缺陷的自动检测算法的研究目前绝大多数的薄膜晶体管液晶显示器(TFT-LCD)缺陷检测是针对肉眼看得到的比一个像素大的大缺陷(Macro defects)，但是对于远远小于一个像素的小缺陷(Micro defects，通常是微米级的)，这些方法是无法检测的。

本文主要是研究A rray工艺后玻璃基板TFT电路上肉眼无法观测到的微米级缺陷的检测算法。

通过分析TFT-LCD面板上电路的分布特点以及缺陷特征，提出了一种简单快速的适用于微米级缺陷的自动检测算法。

该方法针对TFT-LCD玻璃面板的缺陷特征，使用TDI-CCD ( Time Delay and Integration-Charge Coupled Devices)采集待检测图像，采用动态阈值技术，使用改进的差影法快速检测TFT-LCD玻璃基板上的缺陷。

1 TFT-LCD面板缺陷特征分析虽然TFT-LCD玻璃基板的大部分生产过程都是在无尘室里完成的，但仍不可避免地出现一些微小的缺陷。

造成这种缺陷的主要因素包括电气因素和非电气因素。

例如，在装配过程中，落在驱动芯片焊接面上的灰尘或异物，TFT的信号电极、扫描电极的短路或断路等.根据缺陷的形状和面积，可以分为点缺陷、线缺陷及面缺陷(块缺陷。

可根据缺陷位置像素比背景亮还是暗，分为亮点缺陷和暗点缺陷。

虽然TFT-LCD玻璃基板上的这种微米级缺陷是肉眼无法观测到的，但因每个像素的RGB分量分别是由一个TFT控制开关来控制的，而某些缺陷点会造成一个TFT控制开关失灵，因此，会导致相关像素的显示异常。

2 基于差影法的缺陷检测算法缺陷的基本特征是其与背景的灰度值不同。

差影法本质上就是图像的相减运算(又称减影技术)，是指把相似景物的拍摄图像或者同一景物在不同时间拍摄的图像相减。

图像的相减运算是指对两幅输入图像进行点对点的减法而得到输出图像的运算。

有了采集图像与模板图像的差影后，只要得到固定T就可以做缺陷检测。