Практическое применение ортогональных преобразований в компьютерном зрении включает:

• Выделение и описание контуров сегментов. 1 Алгоритмы на основе 2D-функций Уолша и Хаара позволяют выделять контуры с более узкой линией и обладают высоким быстродействием. 1 Функции Хаара, в частности, помогают выделять контуры на слабоконтрастных изображениях. 1
• Распознавание визуальных образов. 2 Ортогональные преобразования, например вейвлет-преобразование, используются для распознавания рукописных и печатных символов, подписей на официальных документах, водяных знаков и других объектов. 2
• Обработка больших объёмов изображений. 2 Такой подход востребован, когда нужно обрабатывать видео и изображения с высокой избыточностью (высоким разрешением). 2
• Цифровое маркирование изображений. 3 Ортогональные преобразования, такие как дискретное косинусное преобразование и дискретное преобразование Адамара, используются для встраивания в изображения цифровых водяных знаков, которые устойчивы к распространённым операциям обработки изображения. 3