. 图像的数学变换的特点在于其有精确的数学背景，是许多图像处理技术的基础。在这些变换中，一种是在空间域上进行的，这些变换根据处理操作的特点，可以分为图像的代数运算和几何运算，它们都是利用对输入图像进行加工而得到输出图像。另一种重要的数学变换则是将原定义在图像空间的图像以某种形式转换到另外一些空间，并利用输入图像在这些空间的特有性质有效而快速地对图像进行处理和分析。最典型的变换有离散傅立叶变换，它把空域中的图像信号看作二维时间序列，将其变换到频率域来分析图像的频谱特性。. 使图像处理问题简化； 有利于图像特征提取； 有助于从概念上增强对图像信息的理解。. 傅里叶变换：针对特定波段，周期性噪声的去除； 主成分变换：针对多波段，产生新的“ 波段” ，数据的压缩或噪声的去除； 缨帽变换：适用于LANDSAT 图像的多波段经验性变换方法，更好地突出主体的地物特征； 代数运算：简单的代数运算产生新的“ 波段” ，增强特定的地物信息； 色彩变换：RGB 彩色空间转换到其他彩色空间显示，突出RGB 空间中难以表达的内容。. 傅里叶变换是变换域分析中广泛使用的工具。把傅里叶变换的理论与遥感图像的物理解释
