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龙图腾网获悉声耕智能科技(西安)研究院有限公司申请的专利一种基于数据降维压缩的图像处理方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114359421B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111618526.2，技术领域涉及：G06T9/00；该发明授权一种基于数据降维压缩的图像处理方法和系统是由王新觉设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据降维压缩的图像处理方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据降维压缩的图像处理方法和系统，属于数据处理领域。首先在分布式代理，即子代理上利用随机高斯矩阵和子空间轨道法对分布式数据进行快速矩阵分解，对分解结果进行设定维度的截取；然后，通过子代理将截取后的分解结果传输至主代理，即中心代理；最后，中心代理利用接受到的子空间矩阵，对全局数据矩阵进行重构，并得到最终的近似重构结果。本发明使用分布式方式完成主成分分析过程，数据传输压力相对传统分布式主成分分析算法更小，运算速度相较传统分布式主成分分析算法更快，同时运算结果精度高。

本发明授权一种基于数据降维压缩的图像处理方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据降维压缩的图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1）在星形结构分布式系统中获取采样数据，将采样数据归类为若干个子代理，基于子代理搭建本地数据矩阵； 步骤2）对本地数据矩阵进行矩阵幂方法迭代运算，直至运算次数达到预先设定的值，得到若干个临时矩阵，具体为： 步骤21）算法初始化，子代理随机生成一个维度为的随机高斯矩阵； 步骤22）进行第一次循环运算，构建临时矩阵和，对本地数据矩阵做自相关处理， 步骤23）进行第二次及后续循环运算，直到循环次数达到阈值， ； 步骤3）对临时矩阵做多次分解处理，得到子空间矩阵，对子空间矩阵进行维度截取，子代理将截取后的子空间矩阵传输至星形结构分布式系统的主代理中，具体为： 步骤31）对临时矩阵和做QR分解，得到两个酉矩阵和， 步骤32）使用步骤31）得到的酉矩阵，和本地数据矩阵，构建矩阵， 步骤33）对矩阵做奇异值分解， 步骤34）对步骤33）中分解出的矩阵做维度截取： 步骤35）使用步骤31）中得到的酉矩阵，和上一步截取出的左右奇异向量矩阵构建新的左右奇异向量矩阵， 步骤36）将步骤35）中得到的矩阵，和步骤34）中截取得到的传输至主代理； 步骤4）基于子代理传输的数据，主代理重建各子代理的本地数据矩阵，将重建结果拼接成全局数据矩阵，之后对全局数据矩阵依次进行分解和维度截取，再使用截取后的子空间矩阵重建新的全局矩阵，基于重建的新的全局矩阵，完成对图像的处理，具体为： 步骤41）重建各个子代理本地数据矩阵， 其中； 步骤42）将所有重建子矩阵拼接为全局矩阵， 步骤43）对拼接成的全局矩阵做奇异值分解，并对分解结果做维度截取； ， 步骤44）使用截取子空间对全局矩阵进行重建， 。

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