1) discrete Karhunen-Loeve transformation
离散卡-洛(K-L)变换
2) Karhunen-Loève (K-L) transformation
卡洛(K-L)变换
3) discrete K-L transform
离散K-L变换
1.
Red bolld cells recognition system is based on the patients\' blood samples for the original picture data,use the method of discrete K-L transform,identify the red blood cells in the blood,while red blood cells give the number of automatic identification system for clinical diagnosis on the provision of basis.
红细识别系统是以病人的血液样本图片为原始数据,运用图像处理离散K-L变换的理论分析方法,识别出血液中的红细胞,同时给出红细胞数的自动识别系统,为临床上的诊断提供科学依据。
4) K-L transformation
K-L变换
1.
Application of K-L transformation to the noise attenuation in geological data;
K-L变换在地震资料去噪声的应用
2.
K-L transformation in wavelet conversion domain and the analysis of de-noise effect;
小波变换域K-L变换及其去噪效果分析
3.
The Research of Face Recognition Algorithm Based on K-L Transformation;
基于K-L变换的人脸识别算法研究
5) K-L transform
K-L变换
1.
Processing of acoustic well-logging waveform using K-L transform;
用K－L变换处理全波列声测井资料
2.
Iris recognition algorithm based on K-L transform;
基于K-L变换的虹膜识别方法
3.
Automatic bi-sensor image registration based on K-L transformation;
基于K-L变换的两传感器图像自动配准
6) Karhunen-Loeve transform
K-L变换
1.
The Research of Karhunen-Loeve Transform and Its Application for Image Compression;
K-L变换的研究及其在图像压缩编码中的应用
2.
Based on the model of vector error diffusion the halftoning noise characteristics for color image are developed,and a color inverse halftoning method based on Karhunen-Loeve transform and multi-scale pyramid transform is presented.
算法以K-L变换减弱彩色分量相关性,再利用多尺度中值金字塔算子以及维纳(Wiener)滤波分离并抑制高频细节子图中的半调噪声,最后进行中值金字塔、K-L逆变换重构结果图像。
3.
If no global correction is satisfied,image segmentation and Karhunen-Loeve transform are performed.
通过求取目标图像和源图像间的颜色校正矩阵,判断其是否满足全局校正的要求;对不满足要求的图像,通过图像分割和K-L变换(Karhunen-Loeve transform),建立起目标图像和源图像中各分割区域间的局部映射关系,并通过感兴趣区域匹配,来实现对源图像的校正,最后通过视频跟踪技术实现对视频图像的校正。
补充资料：N点有限长序列的离散傅里叶变换
时域N点序列χ(n)的离散傅里叶变换(DFT)以X(k)表示，定义为
(1)
式中K＝0,1,...,N-1。式(1)称为DFT的正变换。从式(1)可以导出
(2)
式中n＝0,1,...,N-1。式(2)称为DFT的逆变换。式(1)和式(2)合起来称为离散傅里叶变换对。
由于在科学技术工作中人们所得到的离散时间信号大多是有限长的N点序列，所以对N点序列进行时域和频域之间的变换是常用的变换，另外 DFT有它的快速算法，使变换可以在很短的时间内完成,所以DFT是数字信号处理中最为重要的工具之一。
DFT的原理 是以给定的时域N点序列χ(n)作为主值周期进行周期延拓（即使之周期化）得到以 N点为周期的离散周期序列χ((n))N,再求χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示(见离散时间周期序列的离散傅里叶级数表示),得频域的N点离散周期序列X((k))N,最后从X((k))N中取出其主值周期，即得X(k)。同理，与此相似，如果已知X(k)求χ(n),则是从X(k)得X((k))N，再从X((k))N得χ((n))N，取出主值周期即得χ(n)。这个概念很重要，DFT的性质大都与此有关。至于从χ(n)求X(k)，或已知X(k)求χ(n)则是用(1)式或(2)式直接进行的，并不需要通过χ((n))N和X((k))N。
DFT的主要性质 共有5点，如下表中所列。表中a、b为常数, χ((m))N为以N点为周期的周期序列，χ((n+m))N为χ((n))N序列整体左移m点后的结果其他符号如X((k+l))N，X((l))N，Y((k-l))N及y((n-m))N等可类推其含义，不一一列出。
DFT的快速算法 又称为快速傅里叶变换(FFT)。当序列的长度N为2的整数次幂（即N＝2,&λ为整数）时,算法的指导思想是将一个N 点序列的DFT分成两个N/2点序列的DFT,再分成四个N/4点序列的DFT,如此下去,直到变成N/2个两点序列的DFT。这种快速算法的计算工作量与DFT的直接计算的计算工作量之比约为log2N/(2N),以N=1024为例FFT的计算工作量仅约为DFT直接计算的1/200。
(1)
式中K＝0,1,...,N-1。式(1)称为DFT的正变换。从式(1)可以导出
(2)
式中n＝0,1,...,N-1。式(2)称为DFT的逆变换。式(1)和式(2)合起来称为离散傅里叶变换对。
由于在科学技术工作中人们所得到的离散时间信号大多是有限长的N点序列，所以对N点序列进行时域和频域之间的变换是常用的变换，另外 DFT有它的快速算法，使变换可以在很短的时间内完成,所以DFT是数字信号处理中最为重要的工具之一。
DFT的原理 是以给定的时域N点序列χ(n)作为主值周期进行周期延拓（即使之周期化）得到以 N点为周期的离散周期序列χ((n))N,再求χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示(见离散时间周期序列的离散傅里叶级数表示),得频域的N点离散周期序列X((k))N,最后从X((k))N中取出其主值周期，即得X(k)。同理，与此相似，如果已知X(k)求χ(n),则是从X(k)得X((k))N，再从X((k))N得χ((n))N，取出主值周期即得χ(n)。这个概念很重要，DFT的性质大都与此有关。至于从χ(n)求X(k)，或已知X(k)求χ(n)则是用(1)式或(2)式直接进行的，并不需要通过χ((n))N和X((k))N。
DFT的主要性质 共有5点，如下表中所列。表中a、b为常数, χ((m))N为以N点为周期的周期序列，χ((n+m))N为χ((n))N序列整体左移m点后的结果其他符号如X((k+l))N，X((l))N，Y((k-l))N及y((n-m))N等可类推其含义，不一一列出。
DFT的快速算法 又称为快速傅里叶变换(FFT)。当序列的长度N为2的整数次幂（即N＝2,&λ为整数）时,算法的指导思想是将一个N 点序列的DFT分成两个N/2点序列的DFT,再分成四个N/4点序列的DFT,如此下去,直到变成N/2个两点序列的DFT。这种快速算法的计算工作量与DFT的直接计算的计算工作量之比约为log2N/(2N),以N=1024为例FFT的计算工作量仅约为DFT直接计算的1/200。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条