图像变换

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图像几何变换(旋转和缩放)

图像几何变换(旋转和缩放)

图像几何变换的重要性
图像几何变换可以帮助我们更好地理 解和分析图像内容,例如在人脸识别 、目标检测和跟踪、遥感图像处理等 领域。
通过变换可以纠正图像的畸变,提高 图像的清晰度和可读性,从而改善图 像的质量。
图像几何变换的应用场景
医学影像处理
在医学领域,通过对医学影像进行几何变换,可以更好地 观察和分析病变部位,提高诊断的准确性和可靠性。
图像旋转
图像旋转的基本概念
图像旋转是指将图像围绕一个点 进行旋转的操作。这个点被称为
旋转中心或原点。
旋转角度是旋转的度数,通常以 度(°)为单位。
旋转可以是顺时针或逆时针方向, 取决于旋转角度的正负值。
图像旋转的算法实现
图像旋转可以通过多种算法实现,其 中最常用的是矩阵变换和插值算法。
插值算法通过在旋转过程中对像素进 行插值,以获得更平滑的旋转效果。 常用的插值算法包括最近邻插值、双 线性插值和双三次插值等。
矩阵变换算法通过将图像表示为一个 矩阵,并应用旋转矩阵来计算旋转后 的像素坐标。
图像旋转的优缺点
优点
图像旋转可以用于纠正倾斜的图像、 增强图像的视觉效果、实现特定的艺 术效果等。
缺点
图像旋转可能会改变图像的比例,导 致图像失真或变形。此外,对于大尺 寸的图像,旋转操作可能需要较长时 间和较大的计算资源。
双线性插值和双三次插值等。
重采样算法
重采样算法通过重新计算每个像 素的灰度值来实现图像缩放。这 种方法通常比插值算法更精确,
但计算量较大。
多项式拟合算法
多项式拟合算法通过拟合原始图 像中的像素点,然后根据多项式 函数来计算新的像素值。这种方 法适用于对图像进行复杂变换的
情况。
图像缩放的优缺点

第5章 图像变换-傅里叶变换

第5章 图像变换-傅里叶变换

N 1
从上式可以看出,一个二维傅立叶变换 可用二次一维傅立叶变换来实现
(0,0)
f(x,y)
N-1
y
(0,0)
F(x,v)
N-1
v 列变换
(0,0)
F(u,v) u
N-1
v
N-1
x
行变换 N-1
N-1
x
二维傅立叶变换分离成两个一维变换
行变换
列变换
(2)平移性 在空域中,图像原点平移到(x0,y0)时,其对应的频 ux vy j 2π ( ) 谱F(u,v)要乘上一个负的指数项 e N
(5)分配性(线性)和比例性(缩放) 傅立叶变换的分配性表明,傅立叶变换和反变换 对于加法可以分配,而对乘法则不行,即
{ f1 ( x, y ) f 2 ( x, y )} { f1 ( x, y )} { f 2 ( x, y )} { f1 ( x, y ) f 2 ( x, y )} { f1 ( x, y )} { f 2 ( x, y )}
图像傅立叶变换
从幅度谱中我们 可以看出明亮线 和原始图像中对 应的轮廓线是垂 直的。如果原始 图像中有圆形区 域那么幅度谱中 也呈圆形分布
图像傅立叶变换
图像中的颗粒状对 应的幅度谱呈环状, 但即使只有一颗颗 粒,其幅度谱的模 式还是这样。
图像傅立叶变换
这些图像没有特定 的结构,左上角到 右下角有一条斜线, 它可能是由帽子和 头发之间的边线产 生的
例 对比


傅立叶变换的物理意义
梯度大则该点的亮度强,否则该点亮度弱。 这样通过观察傅立叶变换后的频谱图,我们 首先就可以看出,图像的能量分布,如果频 谱图中暗的点数更多,那么实际图像是比较 柔和的(因为各点与邻域差异都不大,梯度 相对较小),反之,如果 频谱图中亮的点数 多,那么实际图像一定是尖锐的,边界分明 且边界两边像素差异较大的。

三种图象变换:平移变换、对称变换和伸缩变换

三种图象变换:平移变换、对称变换和伸缩变换

三种图象变换:平移变换、对称变换和伸缩变换①平移变换:(h>0)Ⅰ、水平平移:函数()y f x a =+的图像可以把函数()y f x =的图像沿x 轴方向向左(0)a >或向右(0)a <平移||a 个单位即可得到;1)y=f(x)h 左移→y=f(x+h);2)y=f(x) h 右移→y=f(x -h);Ⅱ、竖直平移:函数()y f x a =+的图像可以把函数()y f x =的图像沿x 轴方向向上(0)a >或向下(0)a <平移||a 个单位即可得到;1)y=f(x) h 上移→y=f(x)+h ;2)y=f(x) h下移→y=f(x)-h 。

②对称变换:Ⅰ、函数()y f x =-的图像可以将函数()y f x =的图像关于y 轴对称即可得到; y=f(x) 轴y →y=f(-x)Ⅱ、函数()y f x =-的图像可以将函数()y f x =的图像关于x 轴对称即可得到;y=f(x) 轴x →y= -f(x)Ⅲ、函数()y f x =--的图像可以将函数()y f x =的图像关于原点对称即可得到;y=f(x) 原点→y= -f(-x)Ⅳ、函数)(y f x =的图像可以将函数()y f x =的图像关于直线y x =对称得到。

y=f(x) x y =→直线x=f(y)Ⅴ、函数)2(x a f y -=的图像可以将函数()y f x =的图像关于直线a x =对称即可得到;y=f(x) a x =→直线y=f(2a -x)。

③翻折变换:Ⅰ、函数|()|y f x =的图像可以将函数()y f x =的图像的x 轴下方部分沿x 轴翻折到x 轴上方,去掉原x 轴下方部分,并保留()y f x =的x 轴上方部分即可得到;Ⅱ、函数(||)y f x =的图像可以将函数()y f x =的图像右边沿y 轴翻折到y 轴左边替代原y 轴左边部分并保留()y f x =在y 轴右边部分即可得到④伸缩变换:Ⅰ、函数()y af x =(0)a >的图像可以将函数()y f x =的图像中的每一点横坐标不变纵坐标伸长(1)a >或压缩(01a <<)为原来的a 倍得到;y=f(x)ay ⨯→y=af(x)Ⅱ、函数()y f ax =(0)a >的图像可以将函数()y f x =的图像中的每一点纵坐标不变横坐标压缩(1)a >或伸长(01a <<)为原来的1a倍得到。

函数图像的四种变换形式

函数图像的四种变换形式

函数图像的四种变换1.平移变换左加右减,上加下减)()(axfyxfy+=−→−=沿x轴左移a个单位;)()(axfyxfy-=−→−=沿x轴右移a个单位;axfyxfy+=−→−=)()(沿y轴上移a个单位;axfyxfy-=−→−=)()(沿y轴下移a个单位。

2.对称变换同一个函数求对称轴或对称中心,则求中点或中心。

两个函数求对称轴或对称中心,则求交点。

(1)对称变换①函数)(xfy=与函数)(xfy-=的图像关于直线x=0(y轴)对称。

②函数)(xfy=与函数)(xfy-=的图像关于直线y=0(x轴)对称。

③函数)(axfy+=与)(xbfy-=的图像关于直线2ab x -=对称(2)中心对称①函数)(xfy=与函数)(xfy--=的图像关于坐标原点对称②函数)(xfy=与函数)2(2xafyb-=-的图像关于点(a,b)对称。

3伸缩变换(1))(xafy=的图像,可以将)(xfy=的图像纵坐标伸长(a>1)或缩短(a<1)到原来的a倍,横坐标不变。

(2))(axfy=(a>0)的图像,可以将)(xfy=的横坐标伸长(0<a<1)或缩短(a>1)到原来的1/a倍,纵坐标不变。

4.翻折变换(1)形如)(x f y =,将函数)(x f 的图像在x 轴下方的部分翻到x 轴上方,去掉原来x 轴下方的部分,保留原来在x 轴上方的部分。

(2)形如)(y x f =,将函数)(x f 在y 轴右边的部分沿y 轴翻到y 轴左边并替代原来y 轴左边部分,并保留)(x f y 轴左边部分,为)(y x f =的图像。

习题:①做出32y 2++=)(x 的图像 ②做出3+=x y 的图像。

医学图像处理第3章图像变换3.2 医学图像的灰度变换

医学图像处理第3章图像变换3.2 医学图像的灰度变换

在此基础上对x进行一维傅立叶变换
F(u,v) 1 N1
f
(x,

v)e
j 2
ux N
u,
v

0,1,2,,
N
1
N x0
变量分离步骤如图所示 先沿列的方向,然后沿行的方向
若已知频率二维序列F(u,v),则二维可分离性对傅立叶逆 变换同样适应。
f (x, y)
1
N 1 N 1
傅立叶变换提出 • 傅立叶(Fourier) :法国数学家,1768年生 • 1822年出版“热分析理论”,1878年翻译成英文。提出傅 立叶级数 • 傅立叶级数:周期函数表示为不同频率的正弦和/或余弦 和 • 傅立叶变换:非周期函数表示为正弦和/或余弦乘以加权 函数的积分 • 逆变换可以重建原函数
N x0
y0
u, v 0,1,2,, N 1
二维傅立叶变换的可分离特性表明,一个二维傅立 叶变换可通过二次一维傅立叶变换来完成,即:第一次先 对y进行一维傅立叶变换
F(x,v) N[ 1 N1
j2 vy
f (x, y)e N ]
x,v 0,1,2,, N 1
N y0
F (u, v)e j 2 (uxvy) / N
N u0 v0

1
N 1
N 1
e j 2ux/ N F (u, v)e j 2vy / N
N u0
v0
x, y 0,1,2,, N 1
逆变换的分离性也同样可以分解为两次一维傅立叶变换。
2、平移性
f (x, y)e j2 (u0xv0y)/ N F(u u0, v v0 )
三. 二维离散傅立叶变换的性质

数字图像处理课件第6章图像的几何变换

数字图像处理课件第6章图像的几何变换
由点的齐次坐标(Hx, Hy, H)求点的规范化齐次坐标(x, y, 1),可按下式进行:
x Hx H
y Hy H
第6章 图像的几何变换
齐次坐标的几何意义相当于点(x, y)落在3D空间H=1
的平面上,如图6-2所示。如果将xOy平面内的三角形abc的 各顶点表示成齐次坐标(xi, yi, 1)(i=1, 2, 3)的形式,就变成H =1平面内的三角形a1b1c1的各顶点。
图6-2 齐次坐标的几何意义
第6章 图像的几何变换
齐次坐标在2D图像几何变换中的另一个应用是:如某 点S(60 000,40 000)在16位计算机上表示,由于大于32767 的最大坐标值,需要进行复杂的处理操作。但如果把S的坐 标形式变成(Hx, Hy, H)形式的齐次坐标,则情况就不同了。 在齐次坐标系中,设H=1/2,则S(60 000,40 000)的齐次坐 标为(x/2,y/2,1/2),那么所要表示的点变为(30 000, 20 000,1/2),此点显然在16位计算机上二进制数所能表示 的范围之内。
(图像上各点的新齐次坐标)
(图像上各点的原齐次坐标)
第6章 图像的几何变换 设变换矩阵T为
a b p
T c
d
q
l m s
则上述变换可以用公式表示为
=
T
Hx1' Hy1'
Hx2' Hy2'
Hxn' Hyn'
x1 x2 xn
T
y1
y2
yn
H H H 3n
1 1 1 3n
第6章 图像的几何变换
6.4 图像镜像
6.4.1 图像镜像变换 图像的镜像(Mirror)变换不改变图像的形状。 镜像变换分为两种:一种是水平镜像,另外一种是垂直镜

图像变换

图像变换
w 可以取不同值,同一点齐次坐标不唯一。
如普通坐标系的点(2,3)的齐次坐标可以是:
(1,1.5,0.5),(4,6,2),(6,9,3)等。
普通坐标与齐次坐标的关系为“一对多”
普通坐标w =>齐次坐标 齐次坐标/w =>普通坐标 当w = 1时产生的齐次坐标称为“规格化坐标”
f(x,y) 减去背景图像b(x,y) g(x,y) 添加蓝色背景
图像的错切效果
在这个错切变换中,蒙娜丽莎的图像被变形,但是中心的 纵轴在变换下保持不变。(注意:角落在右边的图像中被 裁掉了。)蓝色的向量,从胸部到肩膀,其方向改变了, 但是红色的向量,从胸部到下巴,其方向不变。因此红色 向量是该变换的一个特征向量,而蓝色的不是。因为红色 向量既没有被拉伸又没有被压缩,其特征值为1。所有沿着 垂直线的向量也都是特征向量,它们的特征值相等。它们 构成这个特征值的特征空间。

=
图像的或运算
模板运算:提取感兴趣的子图像

=
图像的与运算
0 1=0 1 0=0 0 0=0 求两个子图像的相交子图
1 1=1
^
= 模板运算:提取感兴趣的图像^=图像加法运算举例


图像加法运算举例
图像加法运算举例
图像加法运算举例
图像减法运算举例
=
图像减法运算举例
因为前n个坐标是普通坐标系下的n维坐标。
图像的仿射变换
—— 齐次坐标的特点
(x,y)点的齐次坐标为(xw,yw,w) xw=wx,yw=wy,w≠0
(x,y)点对应的齐次坐标为三维空间的一条直线 :

xw yw

wx wy

zw

第四章--图像的几何变换

第四章--图像的几何变换

7 9 10 11 12 13 15 16 17 18 25 27 28 29 30 31 33 34 35 36
i=[1,6], j=[1,6]. x=[1,6*06]=[1,4], y=[1,6*0.75=[1,5]. x=[1/0.6,2/0.6,3/0.6,4/0.6]=[i2,i3,i5,i6], y=[1/0.75,2/0.75,3/0.75,4/0.75,5/0.75]=[j1,j3,j4,j5,j6].
素值的填充是不连续的。 因此可以采用插值填充的方法来解决。
4.1.3.3 图像旋转的后处理
最简单的方法是行插值(列插值)方法
1. 找出当前行的最小和最大的 非背景点的坐标,记作:
(i,k1)、(i,k2)。
4.1.3.3 图像旋转的后处理
2. 在(k1,k2)范围内进行插值, 插值的方法是:空点的像素 值等于前一点的像素值。
•注意:平移后的景物与原图像相同,但“画 布”一定是扩大了。否则就会丢失信息。
4.1.2 图像的镜像
镜像分为水平镜像和垂直镜像
水平镜像计算公式如下(图像大小为M*N):
x' y'
x
(水平镜#39; x
平移:
y
''
y '
N
1
N
1
y
123 1
2
3
-1 -2 -3 1
2
3
N 3
图像的旋转计算公式如下: x' x cos y sin y' x sin y cos
• 这个计算公式计算出的值为小数,而坐标值为正整数。 • 这个计算公式计算的结果值所在范围与原来的值所在 的范围不同。
• 因此需要前期处理:扩大画布,取整处理,平移处理

函数图像的变换

函数图像的变换

函数图像的变换1、平移变换函数y = f(x)的图像向右平移a个单位失掉函数y = f(x - a)的图像;向上平移b个单位失掉函数y =f(x)+ b 的图像 ;左平移a个单位失掉函数y = f(x + a)的图像;向下平移b个单位失掉函数y =f(x)- b 的图像(a ,b&gt;0)。

2、伸缩变换函数 y = f(x)的图像上的点坚持横坐标不变纵坐标变为原来的k倍(01时,伸)失掉函数 y = k f(x)的图像;函数 y = f(x)的图像上的点坚持纵坐标不变横坐标变为原来的1/k倍(01时,缩)失掉函数y = f(k x)的图像(k&gt;0,且 k &ne;1)。

3、对称变换(1)函数y = f(x)的图象关于y轴对称的图像为 y =f(-x);关于x轴对称的图像为y =-f(x);关于原点对称的图像为y =-f(-x)。

(2)函数y = f(x)的图象关于x=a对称的图像为y=f(2a-x);关于y=b对称的图像为y =2b-f(x);关于点(a,b)中心对称的图像为y =2b-f(2a-x)。

(3)相对值效果①函数 y =f(x)x轴及其上方的图像坚持不变,把下方图像关于x轴对称的翻折到上方,再把下方的图像去掉失掉函数 y =| f(x)|的图像;②函数 y =f(x)y轴及其右侧的图像坚持不变,把左侧图像去掉,再把右侧图像关于y轴对称的翻折到左侧失掉函数 y =f(| x|)的图像;③函数y = f(x)先用第②步的方法失掉函数y =f(| x|)的图像,再平移a个单位失掉函数y =f(|x-a|)图象。

我们还可以失掉下面的结论:(1)函数y = f(x)与y =f(2a-x)图象关于直线x = a 对称;(2)函数y = f(x)与y =2b-f(x)图象关于直线y = b 对称;(3)函数y = f(x)与y =2b-f(2a-x)图象关于点(a,b)对称;附注:下面是有关函数图象自身的对称性的一些结论,我们把它放在这里来对比一下:(1)假定函数 f(x)满足:对恣意的实数x,都有f(a + x)=f(a -x)成立,那么函数 f(x)的图像关于x=a对称;(2)假定函数 f(x)满足:对恣意的实数x,都有f(bx)=f(2a -bx)成立,那么函数 f(x)的图像关于x=a对称;(b&ne;0)(3)假定函数 f(x)满足:对恣意的实数x,都有f(a + x)=-f(a -x)成立,那么函数 f(x)的图像关于点(a,0)对称;(4)假定函数 f(x)满足:对恣意的实数x,都有f(bx)=-f(2a -bx)成立,那么函数 f(x)的图像关于(a,0)对称;(b&ne;0)(5)假定函数 f(x)满足:对恣意的实数x,都有f(a + x)=2b -f(a -x)成立,那么函数 f(x)的图像关于点(a,b)对称;(6)假定函数 f(x)满足:对恣意的实数x,都有f(x)=2b -f(2a -x)成立,那么函数 f(x)的图像关于(a,b)对称。

图像几何变换的原理及应用

图像几何变换的原理及应用

图像几何变换的原理及应用1. 引言图像几何变换是指通过对图像进行旋转、平移、缩放和仿射变换等操作,改变图像的位置、大小和形状,以达到特定的目的。

在计算机视觉、图像处理和计算机图形学等领域中,图像几何变换被广泛应用于图像的校正、增强、变换和特征提取等任务。

2. 原理图像几何变换的原理基于几何学的相关理论。

对于二维图像来说,可以通过变换矩阵对图像进行坐标变换,从而实现图像的几何变换。

以下是常见的图像几何变换操作及其原理:2.1 旋转旋转是指将图像按一定角度绕某个中心点进行旋转变换。

旋转操作可以通过变换矩阵实现,变换矩阵如下所示:cosθ -sinθ 0sinθ cosθ 00 0 1其中,θ表示旋转的角度。

通过对每个像素进行坐标变换,可以实现图像的旋转。

2.2 平移平移是指将图像沿着水平或垂直方向进行平移操作,即改变图像的位置。

平移操作可以通过变换矩阵实现,变换矩阵如下所示:1 0 tx0 1 ty0 0 1其中,tx和ty分别表示在x轴和y轴上的平移距离。

通过对每个像素进行坐标变换,可以实现图像的平移。

2.3 缩放缩放是指改变图像的尺寸大小。

缩放操作可以通过变换矩阵实现,变换矩阵如下所示:sx 0 00 sy 00 0 1其中,sx和sy分别表示在x轴和y轴上的缩放比例。

通过对每个像素进行坐标变换,并根据缩放比例进行采样,可以实现图像的缩放。

2.4 仿射变换仿射变换是指通过线性变换和平移来对图像进行变换。

仿射变换可以通过变换矩阵实现,变换矩阵如下所示:a11 a12 txa21 a22 ty0 0 1其中,a11、a12、a21和a22分别表示仿射变换的线性变换部分,tx和ty分别表示平移部分。

通过对每个像素进行坐标变换,并根据变换矩阵进行计算,可以实现图像的仿射变换。

3. 应用图像几何变换在各个领域中有着广泛的应用,以下列举了一些常见的应用场景:3.1 图像校正在图像处理中,由于各种因素的影响,例如相机畸变、透视变换等,图像可能会出现失真或畸变。

函数图像的变换课件

函数图像的变换课件

向右平移
总结词
图像沿x轴正方向移动
数学表达式
y=f(x-a)
详细描述
对于函数y=f(x),若图像向右平移a个单位,则新的函数 解析式为y=f(x-a)。
举例
函数y=cos(x)的图像向右平移π/2个单位后,得到新的函 数y=cos(x-π/2),其图像与原图像相比沿x轴正方向移动 了π/2个单位。
双向伸缩
总结词
同时改变x轴和y轴的长度。
详细描述
当函数图像在x轴和y轴方向上都发生伸缩时,x轴和y轴的长度都会发生变化。这 种变换可以通过将函数中的x和y都替换为其倍数来实现,例如将f(2x)/3替换为 f(x)会使x轴压缩为原来的一半,同时y轴拉伸为原来的三倍。
04
函数图像的旋转变换
逆时针旋转
关于y轴对称
总结词
函数图像关于y轴对称时,图像在y轴两侧对称分布,x值 不变,y值相反。
详细描述
当一个函数图像关于y轴对称时,图像在y轴两侧呈现出 对称分布的特点。这意味着对于任意一个点$(x, y)$在图 像上,关于y轴对称的点$(x, -y)$也在图像上。这种对称 变换不会改变x值,只是将y值取反。例如,函数$f(x) = x^3$的图像关于y轴对称,因为$f(-y) = (-y)^3 = -y^3 = -f(y)$。
任意角度旋转
总结词
任意角度旋转是指将函数图像按照任意角度进行旋转。
详细描述
任意角度旋转函数图像是指将图像上的每个点都按照任意指定的角度进行旋转。这种旋转可以通过参数方程或极 坐标系来实现,其中参数方程为$x = x cos theta - y sin theta$,$y = x sin theta + y cos theta$,极坐标系 下的表示为$x = r cos theta$,$y = r sin theta$。

10、图像的几何变换——平移、镜像、缩放、旋转、仿射变换

10、图像的几何变换——平移、镜像、缩放、旋转、仿射变换

10、图像的⼏何变换——平移、镜像、缩放、旋转、仿射变换1.⼏何变换的基本概念 图像⼏何变换⼜称为图像空间变换,它将⼀副图像中的坐标位置映射到另⼀幅图像中的新坐标位置。

我们学习⼏何变换就是确定这种空间映射关系,以及映射过程中的变化参数。

图像的⼏何变换改变了像素的空间位置,建⽴⼀种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系,通过这种映射关系能够实现下⾯两种计算:原图像任意像素计算该像素在变换后图像的坐标位置变换后图像的任意像素在原图像的坐标位置对于第⼀种计算,只要给出原图像上的任意像素坐标,都能通过对应的映射关系获得到该像素在变换后图像的坐标位置。

将这种输⼊图像坐标映射到输出的过程称为“向前映射”。

反过来,知道任意变换后图像上的像素坐标,计算其在原图像的像素坐标,将输出图像映射到输⼊的过程称为“向后映射”。

但是,在使⽤向前映射处理⼏何变换时却有⼀些不⾜,通常会产⽣两个问题:映射不完全,映射重叠映射不完全输⼊图像的像素总数⼩于输出图像,这样输出图像中的⼀些像素找不到在原图像中的映射。

上图只有(0,0),(0,2),(2,0),(2,2)四个坐标根据映射关系在原图像中找到了相对应的像素,其余的12个坐标没有有效值。

映射重叠根据映射关系,输⼊图像的多个像素映射到输出图像的同⼀个像素上。

上图左上⾓的四个像素(0,0),(0,1),(1,0),(1,1)都会映射到输出图像的(0,0)上,那么(0,0)究竟取那个像素值呢?要解决上述两个问题可以使⽤“向后映射”,使⽤输出图像的坐标反过来推算改坐标对应于原图像中的坐标位置。

这样,输出图像的每个像素都可以通过映射关系在原图像找到唯⼀对应的像素,⽽不会出现映射不完全和映射重叠。

所以,⼀般使⽤向后映射来处理图像的⼏何变换。

从上⾯也可以看出,向前映射之所以会出现问题,主要是由于图像像素的总数发⽣了变化,也就是图像的⼤⼩改变了。

在⼀些图像⼤⼩不会发⽣变化的变换中,向前映射还是很有效的。

第4章图像变换(Image Transform)

第4章图像变换(Image Transform)

例4.1一个简单二维函数的中心谱。 图4.1(a)显示了在 512 512 像素尺寸的黑色 背 景 上 叠 加 一 个 20 40 像 素 尺 寸 的 白 色 矩 形 。
图4.1(a)
4.2 离散傅里叶变换(Discrete Fourier
Transform)
此图像在进行傅里叶变换的计算之前被乘以 1x y ,从
d xd y
(4.8)
F
1
F (u, v)
f ( x, y )




F (u, v) e
j2 ux vy
dudv
(4.9) 式中 u、v是频率变量。与一维的情况一样, 二维函数的傅里叶谱、能量和相位谱为:
4.1 连续傅里叶变换的定义 (Definition of Continuous Fourier Transform)
每1列求变换再乘以 N
e
x 0
N 1
j 2ux / N

y 0
N 1
f x, y e j 2vy / N
1 N 1 j2 vy / N F ( x, v) N f x, y e N y 0
v 0,1,, N 1
再对 F
数字图像处理
武汉理工大学 信息学院
第4章图像变换(Image Transform)
4.1 连续傅里叶变换 4.2 离散傅里叶变换 4.3 快速傅里叶变换 4.4 傅里叶变换的性质 4.5 图像傅里叶变换实例 4.6 其他离散变换
一、 图象变换的引入 1. 方法:对图象信息进行变换,使能量保持但重新分配。 2. 目的:有利于加工、处理[滤除不必要信息(如噪声), 加强/提取感兴趣的部分或特征]。 二、 方法分类 可分离、正交变换: 2D-DFT , 2D-DCT , 2D-DHT, 2D-DWT 。

变换图像的操作方法

变换图像的操作方法

变换图像的操作方法变换图像有许多不同的操作方法,可以通过修改图像的几何属性、颜色属性或者根据特定的应用进行变换。

下面将介绍几种常用的图像变换操作方法。

1. 几何变换几何变换是通过对图像的几何属性进行修改,改变图像的位置、形状、大小和方向。

常见的几何变换包括平移、旋转、缩放和剪裁等。

- 平移:平移是将图像沿着水平和垂直方向移动一定的距离。

平移操作可以通过对图像每个像素坐标进行加法运算来实现。

例如,将一个图像向右平移10个像素,就可以将图像的x坐标都加上10。

- 旋转:旋转是将图像围绕一个中心点进行旋转一定的角度。

旋转操作可以通过对图像每个像素坐标进行旋转矩阵运算来实现。

例如,将一个图像顺时针旋转30,就可以将图像的x和y坐标都根据旋转矩阵进行变换。

- 缩放:缩放是改变图像的大小。

缩放操作可以通过对图像的每个像素进行插值运算来实现。

常用的插值方法有最近邻插值、双线性插值和双三次插值等。

- 剪裁:剪裁是将图像从一个大的尺寸截取到一个较小的区域。

剪裁操作可以通过对图像的像素坐标进行判断,只保留指定区域内的像素值。

2. 色彩变换色彩变换是通过修改图像的色彩属性来变换图像。

常见的色彩变换包括调整亮度、对比度、饱和度和色调等。

- 调整亮度:调整图像的亮度可以通过对每个像素的RGB值进行加减操作来实现。

增加亮度时,可以将RGB值都加上一个较大的常数;减小亮度时,可以将RGB值都减去一个较大的常数。

- 调整对比度:调整图像的对比度可以通过拉伸图像的灰度值范围来实现。

可以使用直方图均衡化等方法将图像的灰度值分布拉伸到更广的范围。

- 调整饱和度:调整图像的饱和度可以通过修改图像的色彩空间来实现。

可以将RGB空间转换为HSV空间,然后修改饱和度分量的值,再将HSV空间转换回RGB空间。

- 调整色调:调整图像的色调可以通过修改图像的色相值来实现。

可以将RGB 空间转换为HSV空间,然后修改色调分量的值,再将HSV空间转换回RGB空间。

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三角函数图像变换
对函数y =A sin(ωx +ϕ)+k (A .>.0, ..ω>..0, ..ϕ.≠.0,.. k .≠.0)..
,其图象的基本变换有: (1)振幅变换(纵向伸缩变换):是由A 的变化引起的.A >1,伸长;A <1,缩短.
(2)周期变换(横向伸缩变换):是由ω的变化引起的.ω>1,缩短;ω<1,伸长.
(3)相位变换(横向平移变换):是由φ的变化引起的.ϕ>0,左移;ϕ<0,右移.
(4)上下平移(纵向平移变换): 是由k 的变化引起的.k >0, 上移;k <0,下移
例题:
(1)函数f (x )=sin(2x +π6)+32
的图象可以由函数y =sin 2x (x ∈R )的图象经过怎样的变换得到?
(2)已知函数y =sin(ωx +φ)(ω>0,0<φ≤π2
),且此函数的图象如图所示,则点(ω,φ)的坐标是________.
练习:
1.为了得到函数y =2sin(x 3+π4
),x ∈R 的图象,只需把函数y =2sin x ,x ∈R 的图象上所有的点:
①向左平移π4个单位长度,再把所得各点的横坐标缩短到原来的13
倍(纵坐标不变); ②向右平移π4个单位长度,再把所得各点的横坐标缩短到原来的13
倍(纵坐标不变); ③向左平移π4
个单位长度,再把所得各点的横坐标伸长到原来的3倍(纵坐标不变); ④向右平移π4
个单位长度,再把所得各点的横坐标伸长到原来的3倍(纵坐标不变). 其中正确的是________.
2.已知函数y =f (x ),f (x )图象上每个点的纵坐标保持不变,将横坐标伸长到原来的2
倍,然后再将整个图象沿x 轴向左平移π2个单位,得到的曲线与y =12
sin x 的图象相同,则y =f (x )的函数表达式为________.
3. 在同一平面直角坐标系中,画出三个函数f (x )=2sin(2x +π4),g (x )=sin(2x +π3
),h (x )
=cos(x -π6
)的部分图象(如图),则a ,b ,c 对应的函数依次是________.
4.作出函数y =3sin(2x +π3
),x ∈R 的简图,并说明它与y =sin x 的图象之间的关系. 5.若函数y =A sin(ωx +φ)(ω>0,φ>0)的图象的一个最高点为(2,2),它到相邻的最低点之间的图象与x 轴交于点(6,0),则这个函数的解析式为________.
解析:由题知A =2,且有⎩⎪⎨⎪⎧2ω+φ=π2,6ω+φ=π,得⎩⎨⎧ω=π8,φ=π4
, 所以函数的解析式为y =2sin(π8x +π4
). 答案:y =2sin(π8x +π4
) 6.若函数y =f (x )同时具有下列三个性质:(1)最小正周期为π;(2)在x =π3
时取得最大值1;(3)在区间[-π6,π3
]上是增函数.则y =f (x )的解析式可以是________(填序号). ①y =sin(x 2+π6); ②y =cos(2x +π3
); ③y =sin(2x -π6); ④y =cos(2x -π6
). 7.已知曲线y =A sin(ωx +φ)(A >0,ω>0)上的一个最高点的坐标为(π2,2),由此点到相邻最低点间的曲线与x 轴交于点(32π,0),φ∈(-π2,π2
). (1)试求这条曲线的函数解析式;
(2)写出函数的单调区间.
作业:
8.函数y =3sin(-2x -π6
)(x ∈[0,π])的增区间是________. 9.已知函数f (x )=A sin(ωx +φ)(A >0,ω>0,|φ|<π2
)的图象在y 轴上的截距为1,它在y 轴右侧的第一个最大值点和最小值点分别为(x 0,2)和(x 0+3π,-2).
(1)求f (x )的解析式;
(2)将y =f (x )图象上所有点的横坐标缩短到原来的13
,然后再将所得到的图象向x 轴正方向平移π3
个单位长度,得到函数y =g (x )的图象,写出g (x )的解析式,并作出在长度为一个周期上的图象.。

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