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本文提出了一种将图像矩阵的奇异值分解(简称SVD分解)与函数拟合相结合的图像压缩优化新方法.具体思路是根据图象矩阵奇异值分布的特点,只须用小部分奇异值,去拟合还原原奇异值,从而达到图象压缩优化的目的.试验结果表明,该方法大大的提高了图象的压缩率,能在保证图像质量前提下将数据所占空间减少至原图像的40～60%.