数字图像处理，图像的频域变换（四）——K-L变换详解 以及 哈尔变换Haar简介

最新推荐文章于 2025-06-27 10:58:28 发布
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分类专栏： 数字图像处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Arthur_Holmes/article/details/97370061
本文探讨了KL变换在图像处理中的应用，特别是如何通过变换去除图像间的相关性，以及在单幅图像中如何使其指向主分量方向，从而实现图像特征的局部与整体表达。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%8F%E6%96%B9%E5%B7%AE%E7%9F%A9%E9%98%B5

KL中将五副图像作为原始图像的五个分量，然后使用KL变换之后的第一个分量包含了几乎所有的信息，这也是去相关五个图像之间的相关性

另外一种比较基础的就是只是在一副图像中运用，使得图像旋转，指向图像的主分量方向

所以哈尔矩阵既反映局部特征，又反映整体特征

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

k-l变换代码 图像处理
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Muc数字图像处理-频域处理+复原-雷登变换实验代码
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数字图像处理 KL变换
manong_dashen的博客
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04-02
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