数字图像处理 kl变换

已知协方差矩阵 求相关矩阵 （概率论） 1、假设协方差矩阵为2113c第i行与du第j行的相5261关zhi系数为：r(i,j)=c(i,j)/sqrt(c(i,i)*c(j,j))若要dao求整个矩阵可专用循属环实现4102[m,n]=size(c);for i=1:mfor j=1:nr(i,j)=c(i,j)/sqrt(c(i,i)*c(j,j));endend2、%协方差矩阵C转化相关系数1653矩阵s=diag(C);if(any(s~=1))C=C./sqrt(s*s');end扩展资料：尽管自协方差矩阵很简单，可它却是很多领域里的非常有力的工具。例如，在数字图像处理中，虽然图像不一定是方阵，无法使用特征值分解还原，但是图像的自协方差矩阵必定是个实对称矩阵，因而它能导出一个变换矩阵（导出过程可参考相关资料），这个矩阵能使数据完全去相关(decorrelation)，从而能够提取图像中物体的特征（人脸识别等应用）。从不同的角度看，也就是说能够找出一组最佳的基以紧凑的方式来表达数据（用于数据压缩）。这个方法在统计学中被称为主成分分析(principal components analysis)，在图像处理中称为Karhunen-Loève 变换(KL-变换)。参考资料来源；百度百科-相关矩阵与协方差矩阵KL变换的特性 （1）去相关特性K-L变换是变换后的矢量信号Y的分量互不相关。（2）能量集中性所谓能量集中性，是指对N维矢量信号进行K-L变换后，最大的方差见集中在前M个低次分量之中（M）。（3）最佳特性K-L变换是在均方误差测度下，失真最小的一种变换，其失真为被略去的各分量之和。由于这一特性，K-L变换被称为最佳变换。许多其他变换都将K-L变换作为性能上比较的参考标准。（4）无快速算法，且变换矩阵随不同的信号样值集合而不同这是K-L变换的一个缺点，是K-L变换实际应用中的一个很大障碍。kl变换是什么算法 KL变换在线性变换中能量集中效率最高KL变换用于：DIP:图像压缩，可以使得图像压缩后均方误差最小-最优描述模式识别：用于降维，希望在特征数减少后仍然保持类别可分离性-最优区分KL变换目的：寻找n*n的正交矩阵A，使得A对X的变换结果Y的协方差矩阵为对角阵KL变换特点：核不固定->缺点：使用麻烦；优点：可根据某类图像定制均方误差很小堆叠表示：MN维的一维向量分子块数字图像处理 KL变换是针对一张图像的,还是针对一个图像库的?如果是图像库,那如何重构出其中的一张图像? 都是可以的,针对多张图的话,你可以将降维后的矩阵,按原有图像的行列排列,在电脑上就可以显示出人脸的大致形状了,此时的人脸也称为特征脸数字图像处理 KL变换是针对一张图像的，还是针对一个图像库的？如果是图像库，那如何重构出其中的一张图 都是可以的，针对多张图的话，你可以将降维后的矩阵，按原有图像的行列排列，在电脑上就可以显示出人脸的大致形状了，此时的人脸也称为特征脸图像增强处理 近年来,数字图像处理发展迅速,各种增强的方法层出不穷。以下仅介绍对地质应用较为有效的几种方法,其他方法可参考已出版的遥感数字图像处理的著作[3,4]。(一)反差增强数字图像,从理论上讲,亮度取值范围可从0-255,但实际图像由于成像系统的特性、成像时的光照条件、以及像幅范围内地物间辐射差异的大小等各种原因,常常使大部分像元的亮度集中在比较窄的动态区间,致使图像的反差较小、色调单一(过“黑”或过“白”),难以从中区分出更多的地物信息,于是,改善和提高图像的对比度—反差增强,便成了数字图像增强首先遇到的一个问题。反差增强也称反差扩展,或拉伸增强,是一种通过拉伸或扩展图像的亮度数据分布,使之占满整个动态范围(0—255),以达到扩大地物间亮度差异,分辨出尽可能多的亮度等级的一种处理技术。数字图像的亮度分布,一般可用一幅图像中不同灰级(亮度)像元所占的比例—直方图来表示(图版25)。图4-15显示了一块占有8个灰级(0—7)的4×4小图像的直方图生成过程。可以看出它实际上是一种亮度分布函数(曲线)。反差扩展归根到底就是通过改变这种分布曲线来达到增强的目的。在反差扩展中,输出的像元值y,是输入的像元值(原图像)x的函数:遥感地质学按照函数关系的专题图像处理 利用制作好的TM基础影像图目视解译后，仍有某些难以确定的重要地质要素、地质特征需进行相应的数字图像增强处理，以有效地突出有用信息，抑制植被、冰雪等其他干扰因素，改善图像的视觉效果，提高重现图像的逼真度，增强信息提取与识别能力。为了突出岩石地层、控煤构造和含煤区小构造、含煤地层及煤层等信息，增加图像的可解译程度，提高解译效果，针对地质条件复杂和重点含煤区，利用ENVI遥感图像处理软件作进一步的数字图像增强处理，以达到有效提取相关信息的目的。处理方法主要有主成分分析、直方图均衡化、定向滤波、比值处理和锐化增强等十余种方法，达到了对地质体、煤层分类和识别的目的，完善了解译效果。图像增强处理虽然不能增加图像数据中的相关信息，但它能够增加所选特征的动态范围，从而使这些特征的检测和识别更加容易。在芒棒区、中甸区和永胜区共选取20个子区进行处理（表2-1），目的有三：①对影像中的模糊区进行处理，增强其可解译程度；②对与煤田地质关系密切的研究对象进行处理，提高可解译程度；③对直接和间接地反映煤及其他矿产异常的影像特征进行处理，增强目视解译的识别能力。使用的主要方法有：主成分分析、去相关拉伸、比值运算、有一些数字图象处理的题目,麻烦找下答案(急) 晕,你这些东西在你的图象处理书中一般都有的啊,比如中值滤波器的结构,高\\低通滤波等等,还有,有的问题太难拉,KL变换的意义？ 在模式识别和图像处理中一个主要的问题就是降维，在实际模式识别问题中，我们选择的特征经常彼此相关，在识别这些特征时，数量很多，大部分都是无用的。如果我们能减少特征的数量，即减少特征空间的维数，那么我们将以更少的存储和计算复杂度获得更高的准确性。KL变换是一种常用的特征提取方法，在消除模式特征之间的相关性、突出差异性方面有最优的效果。kl变换是什么算法 KL变换在线性变换中能量集中效率最高 KL变换用于：1.DIP:图像压缩，可以使得图像压缩后均方误差最小-最优描述 2.模式识别：用于降维，希望在特征数减少后仍然保持类别可

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