KLT（Karhunen-Loeve Transform）是一種有效的數據壓縮技術，它通過去除數據間的相關性來減少冗餘。在圖像壓縮領域，KLT通常與PCA（Principal Component Analysis）或EVD（Eigenvalue Decomposition）相聯繫。以下是KLT方法的基本步驟：
數據準備：首先，將圖像分割成多個小的圖像塊，並將每個圖像塊展開成一個列向量。這些列向量的長度取決於圖像塊的大小。
數據中心化：計算所有列向量的均值，並將每個列向量減去這個均值，以實現數據中心化。這一步是為了將數據集平移至原點，便於後續的計算。
計算協方差矩陣：接著計算數據中心化後的數據的協方差矩陣，這個矩陣描述了數據點之間的相關性。
特徵值分解：對協方差矩陣進行特徵值分解，得到特徵值和特徵向量。較大的特徵值對應的特徵向量包含了數據的主要變化信息。
數據壓縮：最後，將原始數據投影到由較大特徵值對應的特徵向量構成的子空間中，得到壓縮後的數據表示。這個過程可以去除數據間的相關性，實現數據的壓縮存儲。
KLT在圖像處理和計算機視覺中有廣泛的套用，包括圖像壓縮、特徵提取和目標跟蹤等。
需要注意的是，KLT還有其他含義，例如在計算機視覺中，KLT也可以指基於特徵點匹配的稀疏光流估計方法，這種方法通過在圖像序列中跟蹤關鍵點的位置變化來估計運動向量。此外，KLT角點追蹤算法是一種利用圖像金字塔、圖像梯度和光流等基本概念進行特徵點檢測和跟蹤的方法。這些套用展示了KLT在不同領域中的多樣性和重要性。