1樓：匿名使用者
kl變換是遙感影象增強和資訊提取中用得最多的線性變換，是對原波段影象進行波譜資訊的線性投影變換，在儘可能不減少資訊量的前提下，將原影象的高維多光譜空間的像元亮度值投影到新的低維空間，減少特徵空間維數，達轎棚仔到資料壓縮和陸、提高訊雜比、提取相關資訊、降維處理和提取原影象特徵資訊的目的，並能有效地提取影像資訊。它可使原來多波段影象經變換後提供出一組不相關的影象變數，最前面的主分量具有較大的方差，包含了原始影像的主要資訊，所以要集中表達資訊，突出影象的某些細部特徵閉汪，可採用主分量變換來完成。
2樓：匿名使用者
kl變換用山搜於：
dip: 影象壓縮，可以使得影象壓縮後均方誤差。
最小 --最優描述。
模式識別。用於降維，希望在特徵數減少後仍然保持類別可分離性 --最優區分。
kl變換目的：
尋找n*n的正交矩陣。
a，使得a對x的變換結果y的協方差矩陣。
為對角陣。kl變換特點：
核不固定 --缺點：使用麻煩；優點中唯答：可根據某類影象定製。
均方誤差很小。
堆疊表示：賣慧mn維的一維向量。
分子塊。
kl變換的意義
3樓：只如初見丶
在模式識別和影象處理中乙個主要的問題就是降維，在實際模式識別問題中，我們選擇的特徵經常彼此相關，在識別這些特徵時，數量很多，大部分都是無用的。如果我們能減少特徵的數量，即減少特徵空間的維數，那麼我們將以更少的儲存和計算複雜度獲得更高的準確性。 kl變換是一種常用的特徵提取方法，在消除模式特徵之間的相關性、突出差異性方面有最優的效果。
kl變換的定義
4樓：藤林杏
可見，要實現klt，首先要從訊號求出其協方差矩陣ф，再由ф求出正交矩陣q。ф的求法與自相關矩陣求法類似。
kl變換的特性
5樓：兮兮痲吼
1）去相關特性。
k-l變換是變換後的向量訊號y的分量互不相關。
2）能量集中性。
所謂能量集中性，是指對n維向量訊號進行k-l變換後，最大的方差見集中在前m個低次分量之中（m均方誤差。
測度中中簡下，失真最小的一種變換，其失真為被略去的各分量之和。由於這一賣褲特性，k-l變換被稱為最佳變換。許多其他變換都將k-l變換作為效能上比較的參考標準。
4）無快速演算法，且變換矩陣隨不同的訊號樣值集合而不同。
這是k-l變換的乙個缺點，是k-l變換實際應用中的乙個很大障礙。培此。
kl變換的介紹
6樓：愛你°ny8桰
以向量訊號x的協方差矩陣ф的歸一化正巧核交特徵向量q所構成的正交矩孝差掘慶巧陣q，來對該向量訊號x做正交變換y=qx，則稱此變換為k-l變換（k-lt或klt），k-lt是karhunen-loève transform的簡稱，有的文獻資料也寫作klt。
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