填空题主成分变换是基于（），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。
填空题
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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下面基于像素的图像增强方法说法正确的是()。 A.基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换;B.基于像素的图像增强方法是基于像素领域的图像增强方法的一种;C.基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高;D.基于频域的图像增强方法可以获得和基于空域的图像增强方法同样的图像增强效果。
（ 9 ）在面向数据流的设计方法中，关于变换流和事务流的说法，错误的是A ）信息流可分为变换流和事务流B ）事务分析和变换分析的设计步骤类似C ）变换流是一种特殊的事务流D ）事务流是一种特殊的变换流
数据压缩技术是多媒体信息处理中的关键技术之一，数据压缩技术可分为(56)两大类。(57)是一种与频度相关的压缩和编码方法，(58)主要用于视频信息的压缩，(59)则常用于静止图片的信息压缩。由三基色(RGB)原理出发的RGB彩色空间，在多媒体技术中最常用的，此外还有多种彩色空间，但(60)不是计算机上用的彩色空间。A．可逆与不可逆B．高速与低速C．编码与非编码D．冗余与非冗余
数据压缩技术是多媒体信息处理中的关键技术之一，数据压缩技术可分为(30)两大类。(31)是一种与频度相关的压缩和编码方法，(32)主要用于视频信息的压缩，(33)则常用于静止图片的信息压缩。由三基色(RGB)原理出发的RGB彩色空间，在多媒体技术中最常用，此外还有多种彩色空间，但(34)不是计算机上使用的彩色空间。A．可逆与不可逆B．高速与低速C．编码与非编码D．冗余与非冗余
下面说法正确的是：（）A.基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换；B.基于像素的图像增强方法是基于空间域的图像增强方法的一种；C.基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高；D.基于频域的图像增强方法比基于空域的图像增强方法的增强效果好。
下面基于像素的图像增强方法说法正确的是（）。A、基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换；B、基于像素的图像增强方法是基于像素领域的图像增强方法的一种；C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高；D、基于频域的图像增强方法可以获得和基于空域的图像增强方法同样的图像增强效果。
下面说法正确的是：（）。A、基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换B、基于像素的图像增强方法是基于空间域的图像增强方法的一种C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高D、基于频域的图像增强方法比基于空域的图像增强方法的增强效果好
下面正确的说法：（）。A、基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换B、基于像素的图像增强方法是基于空间域的图像增强方法的一种C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高D、基于空域的图像增强方法比基于频域的图像增强方法的增强效果好
指出下面正确的说法：（）。A、基于像素的图像增强方法是一种非线性灰度变换B、基于像素的图像增强方法是基于频域的图像增强方法的一种C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高D、基于频域的图像增强方法可以获得和基于空域的图像增强方法同样的图像增强效果
下列关于主组分分析变换特点的说法中不正确的是（）A、变换前后方差总和不变，而是把原来的（不）方差等量地再分配到新的组分图像中。B、各个组分之间相关系数为0或近于0，假彩色合成效果更好。C、第一组分取得方差的绝大部分（一般占80%以上），即信息量最大，其余各组分方差值依次减少，包含的信息也剧减，但可能没有重要信息。D、是一种数据压缩技术，即把原来的多变量数据在信息损失最小的前提下，变换为尽可能少的新的变量，以减少数据的维数。
单选题下面正确的说法：（）。A基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换B基于像素的图像增强方法是基于空间域的图像增强方法的一种C基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高D基于空域的图像增强方法比基于频域的图像增强方法的增强效果好
单选题下列关于主组分分析变换特点的说法中不正确的是（）A变换前后方差总和不变，而是把原来的（不）方差等量地再分配到新的组分图像中。B各个组分之间相关系数为0或近于0，假彩色合成效果更好。C第一组分取得方差的绝大部分（一般占80%以上），即信息量最大，其余各组分方差值依次减少，包含的信息也剧减，但可能没有重要信息。D是一种数据压缩技术，即把原来的多变量数据在信息损失最小的前提下，变换为尽可能少的新的变量，以减少数据的维数。