中文摘要：

在线性代数学的 L2 向量空间的业主转变标准结构函数被介绍，并且为遥感图象的边改进被认识到。Theexperiment 结果与传统的拉普拉斯算符和 Sobel 边改进相比，它证明新方法的效果比传统的算法的好。线性代数学的 Matrixdecomposition 在信号处理广泛地被使用。在最近的年里，在象 Gram-Schmidt 那样的线性代数学的 L_2 向量空间的直角的分解， Givens 算法根据遥感的特长被介绍进遥感数据特征抽取光谱信息和公平结果被导出。在这篇论文，业主三角分解算法被用于遥感数据的分析并且把标准作为一样。

英文摘要：

The Householder transformation-norm structure function in L2 vector space of linear algebra is introduced, and the edge enhancement for remote sensing images is realized. The experiment result is compared with traditional Laplacian and Sobel edge enhancements and it shows that the effect of the new method is better than that of the traditional algorithms.