SVDのいくつかの弾丸と画像圧縮への影響は次のとおりです。

•シングル値分解（SVD）は、マトリックスを3つの構成マトリックスに分解するマトリックス因数分解技術です。画像の場合、「固有障害」として知られるバリエーションの支配的なパターンを抽出するために使用できます。

•SVDからの固有状は、最も重要な固有層のみを維持し、元の画像をこの縮小したスペースに投影することにより、画像圧縮に使用できます。これにより、画像の重要な側面の多くを維持しながら、大きな圧縮が可能になります。SVDベースの圧縮は、画像およびビデオ圧縮の研究とアプリケーションに影響を与えています。
Here are a couple of bullets on SVD and its impact on image compression:

• Singular Value Decomposition (SVD) is a matrix factorization technique that decomposes a matrix into three constituent matrices. For images, it can be used to extract the dominant patterns of variation, known as "eigenimages."

• The eigenimages from SVD can be used for image compression by keeping only the most significant eigenimages and projecting the original image onto this reduced space. This allows for significant compression while preserving much of the important aspects of the image. SVD-based compression has been influential in image and video compression research and applications.