KL变换的应用,KL变换全称

KT变换缨帽变换显示增强 2023-08-14 23:10 118 墨鱼

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KL变换的应用,KL变换全称

KL变换的应用,KL变换全称

下面结合一些应用实例来说明如何利用K-L变换的这一性质。 1.降维与压缩以人脸图像为例，K-L变换的降维效果非常明显。对于一张人脸图像，如果由M行和N个像素组成，那么原始特征空间维度就是从n维特征中选择m个维度（m

一、KL变换的应用领域

经过K正交变换后，噪声与水射流轴呈现出不同的主成分，因此可以根据处理需要提取有效信号，达到抑制噪声的目的；对于倾斜地层或双曲反射层，采用小波变换进行多尺度划分，寻求更好的方法，提取所需的信息内容，消除图像信息的冗余，并求解针对遥感图像处理的海量数据，本文讨论了KL和KT在计算机图像处理中的转变，并分析了差异

二、kl变换的作用

9香秀桥;M序列非正弦正交变换快速算法设计及其在数字水印中的应用[D];华中科技大学;黄月霞2004年10月;一类非线性局部正交变换及其在声波导计算研究中的应用[D];浙江大学;2003年，遥感图像的KL变换及其在乌尔汞地区地质构造解译中的应用。不同的遥感处理方法，比较遥感解译的效果，结果表明，如果要整合所有

三、kl变换例题

表示向量的平均值，y的协方差矩阵记为(1-3)。可以看出，经过KL变换后，cov(，所以数据的相关性被消除，两个特征值的协方差矩阵相等，即：图中的1.3K-L变换。上传了【应用于人脸识别的KL变换】并由[国下穿越]分享。该文档共[12]页。该文档可以免费在线阅读，您需要了解更多有关内容【KL变换应用于人脸识别】，可以使用

四、kl变换的基本原理

∪＾∪ K-L变换的理论知识K-L变换是除了PCA之外的另一种常用的特征提取方法。它有多种形式。最基本的形式与PCA类似。它与PCA的区别在于PCA是无监督特征。 K-L变换，而K-L变换广泛应用于图像压缩领域，它是一种线性变换（Wisan正交矩阵），K-L变换的目标：通过KLT去除原始数据之间的相关性，即去相关（decorrelation）），让协方差矩阵为

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