一般意义上的主成分变换指正变换。该过程通过对图像进行统计分析，在（）矩阵或（）矩阵的基础上计算特征值，构造主成分。根据主成分－特征值的关系，可以选择少数的主成分作为输出结果。

什么是多光谱空间？什么是主成分变换？主成分变换的应用意义是什么？

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主成分变换

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二维Fourier变换的可分离性有何意义？

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主成分变换的基本性质有：（1）（）（2）（）（3）前面的p个主成分包含了总方差的大部分。

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主成分变换是基于（），在尽量不丢失信息前提下的一种（）的方法，主要用于数据压缩和信息增强。

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采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对哪一类图像进行增强（）。

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采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进行增强。（）

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缨帽变换旋转坐标空间，但旋转后的坐标轴不是指到主成分的方向，而是指到另外的方向，这些方向与地物有密切的关系，特别是与（）和（）有关。

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图象信息处理是指用一定的技术手段采集图像信息，并对其进行某些分析与变换，从而获取所需信息的过程。

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