关于“数字化提取技术理解”的问题，小编就整理了【3】个相关介绍“数字化提取技术理解”的解答：
图像数字化采样的意思？采样和量化 图像的获取(数字化)是通过传感器完成的,获取包含采样和量化两个过程 采样是对现实空间场景(坐标的)离散化形成数字化表示的过程。
什么叫编码和提取？1)编码是指:人们获得个体经验的过程，相当于“记”的阶段。在记忆中，编码有不同的层次或水平，主要有视觉、听觉、语义编码，不同编码方式对记忆有不同影响。
(2)提取是指:从记忆中查找已有信息的过程，再认和回忆是其基本形式。回答完毕好好好好好
编码是指将某种信息转换为可供计算机理解的形式，一般可以使用二进制代码或者某种文本格式（如XML）。
提取指的是从编码的信息中提取出所需的部分，这可以是文本，图像，音频等等。它们之间的不同之处在于，编码是将信息转换为可以供计算机理解的形式，而提取则是将需要的信息从编码形式中提取出来。
提取的典型技术特征包括？典型的技术特征包括：自动化、高效性、精确性、可靠性和创新性等。
自动化指技术能够自动执行特定任务，提高生产效率；高效性指技术能够在短时间内完成大量工作；精确性表示技术能够准确地执行任务，控制精度高；可靠性指技术能够长时间稳定运行，并保证任务完成；创新性意味着技术在不断进步和发展中，能够提供新的解决方案和创造新的价值。这些典型特征使得技术在各个领域发挥重要作用，促进了社会的发展和进步。
典型技术特征指的是某项技术或产品中独具特色且重要的特点或特性。这些特征可以是独创性的设计、先进的功能、高效的性能、创新的工艺等。提取的典型技术特征有助于凸显技术的优势和价值，促进技术的应用和发展。
1、主成分分析方法。主成分分析也称为K-L变换，是在统计特征基础上的多维（如多波段）正交线性变换，也是遥感数字图像处理中最常用的一种变换算法。线性变换方法进行特征提取的目的是，从高维数据空间中，产生出一个合适的低维子空间，使数据在这个空间中的分布可以在某种最优意义上描述原来的数据。主成分分析就是用得最多的一种线性变换方法，它产生一个新的图像序列，使图像按信息含量（或方差）由高到低排列，图像之间的相关性基本消除。用前几个主成分就可以表述原始数据中绝大多数信息含量，这是信息含量在最小均方差意义上的最优解。
2、基于遗传算法的特征提取。基于遗传算法的特征提取是一种结合了遗传算法子空间搜索功能的低阶特征提取算法，它不但包括了光谱特征提取功能，还结合了空间滤波和增强，可以对其他特征进行提取。通过评估适应度函数，并对染色体应用选择、杂交与变异等遗传操作算子，产生理论上比上一代更可行的解。重复种群的遗传操作过程，直到找到符合条件的最优或者次优解。由于特征空间的复杂性，有时候此方法并不一定有效。此外，以一种类似于多项式拟合的技术也有一定的局限性，无法有效地表达特征空间中隐藏的频率信息。
3、灰度共生矩阵法。灰度共生矩阵又称为灰度空间相关矩阵，是一种常用的纹理特征提取方法，它是图像中两个像素灰度级联合分布的统计形式，能较好地反映纹理灰度级相关性的规律，图像的灰度共生矩阵反映了图像灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，是分析图像局部模式结构及其排列规则的基础。有了灰度共生矩阵就可分析图像的纹理。
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