从两者的直接实现来看，SVD 和 KLT 是不同的，因为是对角矩阵，而不是。此外，KLT 最初用于描述平稳过程。在它的展开中，需要无穷多个基函数来组成一个完整的集合。然而对于一个随机向量，它可以被重新表述为正交基向量的线性组合，然后进一步推导出$S$$C$$X$$C$

对于 2D 图像，我们可以将其视为个实现，其中是图像的行。并且假设所有行都具有相同的行协方差矩阵，那么 KLT 可以以某种方式转换为 SVD 的形式。换句话说，当考虑多元随机过程时，SVD 和 KLT 在计算上是等价的。这就是为什么在大多数情况下，人们将两者视为相同的原因。有关数学详细信息，请参阅KL 变换和特征图像。$M$$x$$M$$C$

在图像压缩的应用中，全局KLT用于整幅图像，而SVD更好地应用于每个块。在Patrick 等人的 Hybrid KLT-SVD Image Compression中，他们结合了这两种方法对块进行自适应变换，以达到更好的编码效率。

KLT 和 SVD 本质上是相同的，只是 KLT 应用于连续线性算子，而 SVD 应用于有限变量线性算子（矩阵）。

主要思想是相同的：给定一个线性函数（或算子），我们为输入找到一个基表示，使得该基的每个分量都乘以一个数字。这更简单地称为特征值分解。