PCA在图像降噪和压缩时本质上没有区别，关键在于两者对于PCA产生的特征值的关注点不同，PCA的主体思路是数据集映射到用一组来表示，数据集在某基上的投影就是特征值，特征值的绝对值大小可以理解为数据集同对应基的相关性，特征值绝对值越大表明越相关，在图像降噪领域，通常而言噪声同信号是不相关的，因此较小的特征值往往对应着图像噪声的方差，这种思路常用于局部噪声的估计，而在压缩领域，较大的特征值及其相应的基往往可以很好的表示数据集，描述数据集的主要特征，而较小的特征值及基则显得冗余，因此可以去掉，这样就可以用较小的数据量来描绘原来较多数据量数据集的特征，因此达到压缩的目的。
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