5.1 图像变换(二)
第5章 图像变换技术 MATLAB 数字图像处理课件

5.6.2 Hough变换的MATLAB实现
hough函数用于实现Hough变换。其调用格式为: (1)[H, theta, rho]=hough(BW) (2)[H, theta, rho]=hough(BW, param1,
val1, param2, val2)
【例5-15】用hough函数检测图像中的直线。
(2)B = idct2(A,m,n)或B = idct2(A,[m n]):在对图 像A进行二维离散余弦逆变换前,先将图像A补零到m×n。 如果m和n比图像A的尺寸小,则在进行变换前,将图像A进 行剪切。
【例5-9】对图像进行二维离散余弦逆变换。
(a)原始图像
(b)逆DCT变换
3.dctmtx函数 在MATLAB图像处理工具箱中提供了dctmtx函数用
于计算二维离散DCT矩阵。 其调用格式为:D = dctmtx(n)。
返回n×n的DCT变换矩阵,如果矩阵A的大小为 n×n,D*A为A矩阵每一列的DCT变换值,A*D'为A 每一列的DCT变换值的转置(当A为n×n的方阵) 。
【例5-10】计算二维离散DCT矩阵。
(a)原始图像
(b)离散DCT矩阵
5.4 离散余弦变换
5.4.1 一维离散余弦变换 5.4.2 二维离散余弦变换 5.4.3 快速离散余弦变换
5.4.4 离散余弦变换的MATLAB实现
1.dct2函数 在MATLAB图像处理工具箱中提供了dct2函数用于实现二维
离散余弦变换。该函数常用于图像压缩,最常见的便是用 于JPEG图像压缩。其调用格式为: (1)B = dct2(A):返回图像A的二维离散余弦变换值,其 大小与A相同,且各元素为离散余弦变换的系数B(k1,k2)。 (2)B = dct2(A,m,n)或B = dct2(A,[m n]):在对图像A 进行二维离散余弦变换前,先将图像A补零到m×n。如果m 和n比图像A的尺寸小,则在进行变换前,将图像A进行剪切 。
5.1图象信息隐藏与水印算法(2)-数字水印基础教程

28
隐藏算法
计算图像边界 筛选隐藏位置 数据预处理(加密、随机化等) 数据替换
29
提取算法(需要原始图像)
从原始图像确定隐藏位置 提取信息
30
隐藏了764bits
31
4 渐进图像数字水印
图像渐进传输技术
网络用户在浏览图片时,首先获得一幅模糊 图像,随着时间的推移,用户可以逐步获得 更加清晰的图像,而如果用户不想看这幅图 像的全貌,可以取消该图像的进一步传输。 这样即节省了用户的时间,又节省了网络带 宽
b a (1 s)
组合图像形成嵌入信息的图像
16
提取算法
将接收图像分为88 的图像块 嵌入位置上的值记为b’ 在嵌入位置上,初始值设为零,用插值算 法根据周围像素值计算这些位置的值,记 为a’(=a)
b' ( 1) s' a
组合s并反置乱
17
原始载体图像 Lena ,512512
R0 3
0
[ R0 , R0 ] [ R1 , R1 ]
0.5
R1 3
1
42
嵌入算法
嵌入1
修改像素值,使得黑色像素的比例在[R1,R1+] 如果修改太大,则标志为无效
修改像素值,使得黑色像素的比例大于R1+3或小于R0 -3
嵌入0
修改像素值,使得黑色像素的比例在[R0-, R0] 如果修改太大,则标志为无效
位图文件头 位图信息头 调色板 图像矩阵
47
调色板:
数字信号处理教学-图像变换ppt课件

x=0
= 1/4* (2exp[0] +3*exp[- jπ/2]+4* exp[- jπ]+ 4*exp[- j3π/2])
= 1/4[-2+j]
//按欧拉公式算得
F(2)= 1/4* (2exp[0] +3*exp[- jπ]+4* exp[- j2π]+ 4*exp[- j3π])
= -1/4*[1+j0]
例如 数字图像的傅立叶变换
原图
离散傅立叶变换后的频域图
3.2.3 二维离散傅立叶变换的假设干性质
离散傅立叶变换建立了函数在空间域与频率域 之间的转换关系。在数字图像处置中,经常要利用 这种转换关系及其转换规律,因此,下面将引见离
散傅立叶变换的假设干重要性质。 1.周期性和共轭对称性
假设离散的傅立叶变换和它的反变换周期为N, 那么有
= A τ | sin(uπτ) / (uπτ) | ******************************** ∫ e jax dx= e jax /ja +c sin(x)=(e jx - e –jx )/2j=(1- e –j2x) e -jx /2j sin (uπτ) = 0 (u=1/τ时 ) |e –juπτ|=| cos( uπτ)-jsin (uπτ)|=1 sinx2+cosx2=1
其中
cn
1 T
T 2
T 2
fT(t)ejnw dt t
可见,傅立叶级数清楚地阐明了信号由哪些频率分量组成 及其所占的比重,从而有利于对信号进展分析与处置。
3.2.1 延续函数的傅立叶变换
1. 一维延续函数的傅立叶变换 令f(x)为实变量x的延续函数,f(x) 的傅立
高考数学《图像变换在三角函数中的应用》基础知识与典型例题分析

高考数学《图像变换在三角函数中的应用》基础知识与典型例题分析在高考中涉及到的三角函数图像变换主要指的是形如()sin y A x ωϕ=+的函数,通过横纵坐标的平移与放缩,得到另一个三角函数解析式的过程。
要求学生熟练掌握函数图像变换,尤其是多次变换时,图像变化与解析式变化之间的对应联系。
一、基础知识:(一)图像变换规律:设函数为()y f x =(所涉及参数均为正数) 1、函数图像的平移变换:(1)()f x a +:()f x 的图像向左平移a 个单位 (2)()f x a −:()f x 的图像向右平移a 个单位 (3)()f x b +:()f x 的图像向上平移b 个单位 (4)()f x b −:()f x 的图像向下平移b 个单位 2、函数图像的放缩变换:(1)()f kx :()f x 的图像横坐标变为原来的1k(图像表现为横向的伸缩) (2)()kf x :()f x 的图像纵坐标变为原来的k 倍(图像表现为纵向的伸缩) 3、函数图象的翻折变换: (1)()fx :()f x 在x 轴正半轴的图像不变,负半轴的图像替换为与正半轴图像关于y 轴对称的图像(2)()f x :()f x 在x 轴上方的图像不变,x 轴下方的部分沿x 轴向上翻折即可(与原x 轴下方图像关于x 轴对称)(二)图像变换中要注意的几点:1、如何判定是纵坐标变换还是横坐标变换?在寻找到联系后可根据函数的形式了解变换所需要的步骤,其规律如下: ① 若变换发生在“括号”内部,则属于横坐标的变换 ② 若变换发生在“括号”外部,则属于纵坐标的变换例如:()31y f x =+:可判断出属于横坐标的变换:有放缩与平移两个步骤()2y f x =−+:可判断出横纵坐标均需变换,其中横坐标的为对称变换,纵坐标的为平移变换2、解析式变化与图像变换之间存在怎样的对应?由前面总结的规律不难发现: (1)加“常数”⇔ 平移变换(2)添“系数”⇔放缩变换 (3)加“绝对值”⇔翻折变换3、多个步骤的顺序问题:在判断了需要几步变换以及属于横坐标还是纵坐标的变换后,在安排顺序时注意以下原则:① 横坐标的变换与纵坐标的变换互不影响,无先后要求 ② 横坐标的多次变换中,每次变换只有x 发生相应变化 例如:()()21y f x y f x =→=+可有两种方案方案一:先平移(向左平移1个单位),此时()()1f x f x →+。
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。
第5章 图像的增强与变换

第五章图像的增强与变换§5.1 图像增强与变换§5.2 光谱增强§5.3 空间增强§5.4 多源信息的复合§5.1 图像增强与变换图像增强和变换为了突出相关的专题信息,提高图像的视觉效果,使分析者能更容易地识别图像内容,从图像中提取更有用的定量化信息。
按其作用的空间可分两种:光谱增强空间增强§5.2 光谱增强光谱增强对应于每个像元,与像元的空间排列和结构无关。
因此又叫点操作。
1. 彩色合成2. 对比度增强(直方图增强)3. 图像间运算为了充分利用色彩在遥感图像判读和信息提取中的优势,常常利用彩色合成的方法对多光谱图像进行处理,以得到彩色图像。
单波段彩色变换(密度分割)多波段彩色变换(真彩色,假彩色)HLS变换:色调(hue)、明度(lightness)和饱和度(saturation)的色彩模式。
即RGB模式ÆHLS模式。
1. 彩色合成单波段彩色变换(密度分割)(1)求图像的极大值dmax 和极小值d min ;(2)求图像的密度区间ΔD=dmax -d min +1;(3)求分割层的密度差Δd=ΔD/n,其中n为需分割的层数;(4)求各层的密度区间;(5)定出各密度层灰度值或颜色。
1.彩色合成1.彩色合成多波段彩色变换真彩色合成真彩色图像上影像的颜色与地物颜色基本一致。
把红色波段的影像作为合成图像中的红色分量、把绿色波段的影像作为合成图像中的绿色分量、把蓝色波段的影像作为合成图像中的蓝色分量进行合成的结果。
如TM321分别用RGB合成的图像。
假彩色合成假彩色图像是指图像上影像的色调与实际地物色调不一致的图像。
遥感中最常见的假彩色图像是彩色红外合成的标准假彩色图像。
它是在彩色合成时,把近红外波段的影像作为合成图像中的红色分量、把红色波段的影像作为合成图像中的绿色分量、把绿色波段的影像作为合成图像中的蓝色分量进行合成的结果。
如TM432用RGB合成的图像为标准假彩色图像。
图像变换PPT课件

(3)量化噪声 : 为数字图像的主要噪声,产生原因是对连 续图像的量化所造成,可通过增加量化比特数,以及采用 最优量化方法来改善。 (4)“盐和胡椒“噪声:典型的如在变换域中的误差在反 变换后造成的变换噪声。
19
图像平均分为空间域和频率域平均两种方法。 1)空间域平均:对空间的每一个象素取一个邻域S,做 如下计算:(其中S可取四邻域或八邻域)
定义:
H G F
G为输入信号的频谱,F为输出信号的频谱。
从图中可以看出,滤波前 后,频谱基本不变,这点 对滤波器的设计和使用很 有意义。
30
中值滤波:一种典型的顺序统计滤波方法。还有其他几种 类似方法。
特点:基于滤波器窗口中的像素点的排序。
1)最小和最大值滤波器:
^
f
x, y
max gs,t
s,t sxy
gi x, ygr x, y
16
目的: 减少图像中的噪声。
方法: 空域方法:邻域平均等 频域方法:利用噪声主要分布在高频段的特点
进行滤波。
17
图像处理中的常见噪声: (1)加性噪声
这种噪声与图像信号的强度不相关。如传输噪声。 g=f+n
f 为理想图像,n为噪声。 (2)乘性噪声
这种噪声与图像信号的强度相关。如胶片颗粒噪声。 g=f+fn
32
作业: 5.1,5.3,5.5
选做题:就本次课的内容,自已拟定一个题目。
提出问题的能力是一个科研工作者的基本能力!它有时比解决一个问题更重要! 33
所有灰度级出现的相对频率,称P(Z)的图像为图像f的直方 图。P(Z) 经常用做图像中的灰度级概率密度的估计值。
图像与直方图之间不是一一对应的关系,同一个直方 图可与多个图像相对应。
图像变换

图像变换图像是由点构成的,因此图像变换的根源是点的变换,搞清楚点的变换才能搞清楚图像变换。
中心对称和轴对称变换的根源是中点坐标公式,因此,搞清楚中点坐标公式才能理清图像的对称变换。
中点坐标公式:点1122(,),(,)A x y B x y 的中点1212(,)22x x y y M ++ 已知一个端点11(,)A x y ,中点00(,)M x y ,则另一个端点坐标0101(2,2)B x x y y --。
一、点的图像变换点(,)P x y 左移a 个单位,得到(,)x a y -,点(,)P x y 右移a 个单位,得到(,)x a y +,点(,)P x y 上移b 个单位,得到(,)x y b +,点(,)P x y 下移b 个单位,得到(,)x y b -,点(,)P x y 关于x 轴对称,得到(,)x y -,点(,)P x y 关于y 轴对称,得到(,)x y -,点(,)P x y 关于原点对称,得到(,)x y --,点(,)P x y 关于x a =对称,得到(2,)a x y -,点(,)P x y 关于y b =对称,得到(,2)x b y -,点(,)P x y 关于点(,)a b 对称,得到(2,2)a x b y --,函数()y f x =左移a 个单位,得到()y f x a =+,函数()y f x =右移a 个单位,得到()y f x a =-,函数()y f x =上移b 个单位,得到()y f x b =+,函数()y f x =下移b 个单位,得到()y f x b =-,总结:左右移动变x ,上下移动变y ,左加右减,上加下减。
注:左移a 个单位,是将原表达式中的所有x 都替换成x a +,上移b 个单位,是将原表达式后面加上b 。
函数()y f x =关于x 轴对称,得到()y f x =-,函数()y f x =关于y 轴对称,得到()y f x =-,函数()y f x =关于原点对称,得到()y f x =--,函数()y f x =关于x a =对称,得到(2)y f a x =-,函数()y f x =关于y b =对称,得到2()y b f x =-,函数()y f x =关于(,)a b 对称,得到2(2)y b f a x =--,(假设函数的定义域为R ,下列各式都省略了对任意x R ∈均成立)f 为奇函数()()f x f x ⇔=--,f 为偶函数()()f x f x ⇔=-,f 为关于x a =对称的函数()(2)f x f a x ⇔=-,f 为关于y b =对称的函数()2()f x b f x ⇔=-,四、两个图像之间的对称性。
《图像变换》课件 (2)

使用Python编程语言,演示如何实现各种图像变换操作,为学生提供实践机会。
图像旋转
1 了解旋转的概念
探索图像旋转的原理和应 用,了解如何将图像按角 度进行旋转。
2 旋转矩阵和坐标变换
介绍旋转矩阵的概念和使 用,以及如何通过坐标变 换实现图像的旋转操作。
3 通过Python实现图像
案例分析
1 图像的几何变换和颜色变换
通过案例分析,探索图像的几何变换和颜色变换在计算机视觉中的应用和重要性。
2 基于图像变换的人脸检测和识别
了解如何利用图像变换技术实现人脸检测和识别,探索图像处理在人工智能领域的应用。
总结
1 总结本次课程的主要内容
回顾和总结本次课程所学的图像变换的基本概念、方法和实现技巧。
2 鼓励学生进行更多的练习和探索
激发学生的学习兴趣,鼓励他们在图像变换领域进行更多的实践和探索。
谢谢!
以上是本次《图像变换》PPT课件的大纲,希望对大家有所帮助。谢谢大家的 聆听!
《图像变换》PPT课件
在这个《图像变换》PPT课件中,我们将探索基本的图像变换方法,包括图像 旋转、翻转和缩放,并使用Python实现这些变换。让我们一起来深入了解吧!
课程概要
介绍基本的图像变换方法
探索图像变换的基本概念和原理,了解如何对图像进行各种变换操作。
图像旋转、翻转和缩放
学习如何对图像进行旋转、翻转和缩放,以及不同变换方法的应用场景。
旋转
使用Python编写代码,演 示如何对图像进行旋转操 作,让学生掌握实际应用 技巧。
图像翻转
实现水平翻转
学习如何将图像水平翻转,探索 水平翻转在图像处理中的应用。
Байду номын сангаас实现垂直翻转
图像处理第五章图像变换培训资料

二维傅里叶变换的公式
二维傅里叶变换的公式为:F(u,v)=∫∫f(x,y)e^(j2π(ux/N+vy)/N)dxdy,其中f(x,y)是图像在空间域的表示, F(u,v)是图像在频率域的表示,u和v是频率变量,N是图像的尺 寸。
这个公式将图像从空间域变换到频率域,揭示了图像中的频 率成分。
小波变换具有多尺度、多方向和自适 应的特点,能够更好地适应图像的复 杂性和细节性。
在图像处理中,小波变换将图像分解 成不同频率和方向的小波系数,这些 系数代表了图像在不同频率和方向上 的特征。
小波变换的公式
小波变换的基本公式是离散小波 变换(DWT)和连续小波变换
(CWT)。
DWT将图像的一维离散信号表示 为小波系数的线性组合,这些系
在图像加密方面,DCT变换可以 用于实现基于频域的加密算法, 保护图像的隐私和安全。
在图像增强方面,DCT变换可以 用于实现基于频域的滤波和增强 算法,改善图像的质量和视觉效 果。
04 图像的小波变换
小波变换的基本原理
小波变换是一种信号处理方法,通过 将信号分解成不同频率和时间尺度的 成分,实现对信号的时频分析和处理。
02 图像的二维傅里叶变换
傅里叶变换的基本原理
傅里叶变换是一种在数学、物理 和工程领域广泛应用的工具,用 于将信号或函数从时间域或空间
域转换到频率域。
在图像处理中,傅里叶变换用于 分析图像中的频率成分,以便进 行滤波、增强和特征提取等操作。
傅里叶变换的基本思想是将图像 表示为不同频率的正弦和余弦函
数包括近似系数和细节系数。
CWT将图像的连续函数表示为小 波系数的积分,能够更好地描述
图像的时频特性。
小波变换的意义
多媒体图像处理技术

4
色彩的三要素
5.1 图像基础知识
5.1 图像基础知识
5.1.2 色彩模型
1. RGB模型 自然界常见的颜色,都可以由红(R)、绿(G)、蓝(B)三种颜色光按不同比例混合而成。同样,绝大多数颜色光也可以分解成红、绿、蓝三种色彩。这就是色度学的基本原理——三基色原理。 在RGB模型中,对于任意彩色光F,其配色方程可写成: F=r(R)+g(G)+b(B) 其中r、g、b为三色系数,r(R)、g(G)、b(B)为彩色光的三色分量。
5.2 图像数据的数字化
3.图像的真彩色、伪彩色和直接色 ⑴ 真彩色(True Color) 真彩色是指一幅彩色图像中的每个像素都分成RGB三个基色分量。每个分量用8位二进制数表示,这样产生的色彩称为真彩色。 ⑵ 伪彩色(Pseudo Color) 伪彩色是把像素值作为彩色查找表的表项入口地址,去查找一幅显示图像使用的RGB强度值,再用查找出的强度值产生彩色,称为伪彩色。 ⑶ 直接色 直接色是把像素值的RGB颜色分量作为单独的索引值,通过相应的色彩变换找出RGB各自对应的基色强度,用这个强度值产生的彩色称为直接色。
编码是对量化的数据的二进制表示。数字化后的图像数据量非常大,必须采用编码技术来压缩信息。编码压缩技术是实现图像传输与存储的关键,第6章将详细介绍。
2.量化
3.编码
5.2 图像数据的数字化
5.2 图像数据的数字化
5.2.2 数字图像的表示
一幅采样图像由M(行)×N(列)个采样点组成,每个采样点是组成图像的基本单位。黑白图像的像素只有1个亮度值,彩色图像由多个彩色分量组成,比如红、绿、蓝,因此,图像在计算机中表示时:单色图像用一个矩阵来表示;彩色图像用一组(一般是3个)矩阵来表示,矩阵中的元素是像素颜色分量的亮度值,使用整数表示。
5.1 图像变换(一)xz

法运算,所以能提高计算机的运算速度,减少存储容
量。这种变换已有快速算法,能进一步提高运算速 度。
③离散卡夫纳-勒维变换:它是以图像的统计特性为基础 welcome to use these PowerPoint templates, New 的变换,又称霍特林变换或本征向量变换。变换核是样本 Content design, 10 years experience 图像的协方差矩阵的特征向量。这种变换用于图像压缩、 滤波和特征抽取时在均方误差意义下是最优的。但在实际
• 快速卷积 由线性系统理论可知,两个函数卷积的傅里叶变换等于两个 函数的傅里叶变换的乘积。该特性与快速傅里叶变换配合使 用可以快速计算函数的卷积。 假设A为MXN的矩阵,B为PXQ的矩阵,则快速计算卷积的方 法如下: 1)对A和B补零,使其大小都为(M+P-1)X(N+Q-1)。 2)利用fft2()函数对A和B分别进行二维FFT变换。 3)将两个fft结果相乘,利用ifft2()函数对乘积进行傅里叶反 变换。
谱,其“直流”项与原图像亮度的平均值成比例,高
频项表征图像中边缘变化的强度和方向。为了提高运 算速度,计算机中多采用傅里叶快速算法。
②沃尔什to -阿达玛变换:它是一种便于运算的变换。 welcome use these PowerPoint templates, New 变换核是值 +1或 -1的有序序列。这种变换只需要作 Content design, 10 years experience
2)MATLAB中傅立叶变换的应用
傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用,常用的有线性滤 波器的频率响应、快速卷积和确定图像特征。
• 线性滤波器的频率响应 滤波器设计时,通常需分析所设计滤波器的频率响应特征, 如通带、起始频率等。Matlab提供函数freqz2函数,可以对 线性滤波器的频率响应进行分析,因为线性滤波器冲击响应 的傅里叶变换就是滤波器的频率响应。
函数图像变换

y=f(x)
y=f(x)各点横坐标缩短(ω>1)或 伸长(0<ω<1)到原来的1/ω(y不变)
y=f(ωx)
纵坐标伸长(A>1)或 缩短(0<A<1)到原来的A倍(x不变)
y=Af(ωx)
(3)对称变换: y=f(x)与y=f(-x)的图象关于y轴对称; y=f(x)与y= - f(x)的图象关于x轴对称; y=f(x)与y=-f(-x)的图象关于原点对称; y=f(x)与y=f -1(x)的图象关于直线y=x对称; y=f(x)去掉y轴左边图象,保留y轴右边图象. 再作其关于y轴对称图象,得到y=f(|x|) y=f(x)保留x轴上方图象,将x轴下方图象翻折
变式 : 设f '( x)是函数f ( x)的导函数, y f '( x) 的图象如图所示,则y f ( x)的图象最有 可能是( )
(04年浙江省高考题)
2.作出下列各个函数的示意图: (1)y=2-2x; (2)y=log(1/3)(3x+6);
(3)y=|log(1/2)(-x)|
【解题回顾】变换后的函数图象要标出特殊的线(如渐近 线)和特殊的点,以显示图象的主要特征.处理这类问题的 关键是找出基本函数,将函数的解析式分解为只有单一变 换的函数链,然后依次进行单一变换,最终得到所要的函 数图象.
3.(1)已知0<a<1,方程a|x|=|logax|的实根个数是( )
(A)1个 (B)2个 (C)3个 (D)1个或2个或3个
(2)不等式√2-x2<x+a在x∈[-√2,√2 ]上恒成立,则实
数a的取值范围是( ) (A)(-∞,-2) (B)(-1,2) (C)[2,+∞] (D)(2,+∞)
(C)y=f(x题
图像变换(二)教学课件

的函数图象,求待定函数的表达式
七、巩固与提升 1.已知y=f (x) ,如何变换到y=2b-f(2a-x)?
x a对称 解: 由y f ( x) 关于 y f (2a x) 关于 x轴对称
y f (2a x) y f (2a x) 2b
1 又 y f (2 x 1) f [2( x )] 2 1 向右平移 个单位 y f (2 x) 2 1 y f (2 x)的一条对称轴为x . 2
七、巩固与提升 4. f(x)满足f(x)=f(4-x),求f(x)的对称轴. 解: 设点( P x0 , y0)是f ( x)上任意一点 则y0 f ( x0 ) f ( x) f (4 x) y0 f ( x0 ) f (4 x0 ) 即点Q (4 x0 , y0)在f ( x)图象上.
Hale Waihona Puke 六、基本变换小结 1.基本原则:换元思想,新旧代换,注意方向. 2.操作注意:
(1)一次只作一种基本变换,由多个基本变换组合; (2)注意变换的顺序,尤其是关于y轴对称与平移的顺序.
3.三个题型:
(1)已知变换前后的函数图象写出一种变换过程; (2)已知一个函数的图象经过某种变换,求所得函数图 象的表达式. (3)一个待定的函数图象经过某种变换,得到一个已知
巩固练习:画出下列函数的图象.
(1) y | log2 x |
动画演示:
(2) y 2|x|
动画演示:
(3) y f ( x)的图象如下图所示,画出y f (| x -1| 2) 的图象.
y=f(|x|+2)
3.5
3
y=f(|x-1|+2)
高一数学图像变换(PPT)5-1

练习:
• 1、函数 y 5 3x 的图像关于点———对称。 x2
2、函数
y
3x 2 x 1
在区间(-
∞,a)上是减函数,
则的取值范围是
A. (-∞,0]
【包袱底儿】?〈方〉名①指家庭多ห้องสมุดไป่ตู้不动用的或最贵重的东西。②比喻隐私:抖~。③比喻最拿手的本领:抖搂~(显示绝技)。 【包袱皮儿】?名包衣服 等用的布。 【包干儿】动①承担一定范围的工作,保证全部完成:分段~|剩下的扫尾活儿由我们小组~。②指对某种工作全面负责,经费上的损益由自己
承担:预算~|投资~。 【包工】动按照规定的要求和期限,完成某项生产或建设任务:~包产|大楼由承建单位~。 【包工头】(~儿)名包工一方的负
复习:函数
和
的图象分别是由 y x 2的图
象经过如何变化得到的?
y=x2
y
y=(x-1)2+1
平
移
y=(x+1)2-2
变
o1
x
换
解:(1)将y=x2的图象沿x轴向右平移一个单位,再沿y轴方向向上平 移一个单位得y=(x-1)2+1的图象。
(2)将y=x2的图象沿x轴向左平移一个单位,再沿y轴方向向下平 移两个单位得y=(x+1)2-2的图象。
B.(-∞,-1]
C. [0,+ ∞)
D. [-1,+ ∞)
围的工作)。⑩动担保:~你没错儿|~你满意。?动约定专用:~车|~场|~了一只船。?()名姓。 【包办】动①一手办理,单独负责:这件事你一个 人~了吧。②不和有关的人商量、合作,独自做主办理:把持~|~婚姻|~代替。 【包保】动在某些方面包下来,并提供保证:~贫困学生完成学业。
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y0 1]
[ x1 y1 1] [ x0 y0
N y0 1]
主要内容
2.1 基本知识
2.2 图像平移
2.3 图像镜像
2.4 图像转置
2.5 图像缩放 2.6 图像旋转
图像转置
1、图像转置的公式
图像转置即为行列互换,(x0,y0)是原图像上的点,转置后对应的新坐标点 为: x1=y0; y1=x0; 注意:图像尺寸有可能改变。
x1 x
y0 b
y1 y
2. 程序实现:
3. MATLAB中实现平移的函数
主要内容
2.1 基本知识
2.2 图像平移
2.3 图像镜像 2.4 图像转置 2.5 图像缩放 2.6 图像旋转
图像镜像
垂直镜像:图像的上半部分和下半部分以图像水平
中轴线为中心轴进行对换。
水平镜像:图像的左半部分和右半部分以图像竖直 中轴线为中心轴进行对换。
x0 x1 x a b y0 y L L 旋 转
y1=y0cos(a)-x0sin(a);
0 y1
2. 程序实现:
3、图像以图像中心为中心点的旋转公式
(x0,y0)是原图像上的点,L为(x0,y0)到原点的 距离。有:sin(b)=(x0-M/2)/L cos(b)=(y0-N/2)/L sin(a+b)=(x1-M/2)/L=sin(a)cos(b)+cos(a)sin(b) cos(a+b)=(y1-N/2)/L=cos(a)cos(b)-sin(a)sin(b) 旋转后对应的新坐标点为:
2.3 图像镜像
2.4 图像转置 2.5 图像缩放
2.6
图像旋转
图像旋转
以 原 点 为 中 心 的 旋 转 以 图 像 中 心 为 中 心 的 旋 转
1、图像以原点为中心点的旋转公式
设(x0,y0)是原图像上的点,L为(x0,y0)到原点 的距离。有:
sin(b)=x0/L cos(b)= y0/L sin(a+b)=x1/L=sin(a)cos(b)+cos(a)sin(b) cos(a+b)=y1/L=cos(a)cos(b)-sin(a)sin(b) 旋转后对应的新坐标点为: x1=y0sin(a)+x0cos(a);
幅图像中的新坐标位置。它不改变图像的像素值,只是在图像平面上
进行像素的重新安排。
三、解决几何变换问题的思路
一般要考虑原图像中的某个像素点的坐标(x0,y0) 和此像 素点映射到新图像中的新坐标( x1,y1) 之间的关系。可由 下式描述:x1 = f1(x0,y0); y1 = f2(x0,y0);
主要内容
2.1 基本知识 2.2 图像平移 2.3 图像镜像
2.4 图像转置
2.5 图像缩放 2.6 图像旋转
图像平移
1. 平移的变换公式
(x0,y0) 是原图像上的点,图像水平平移量为 a ,垂直平移量为 b,如图所 示。
平移后的新坐标点为: x1=x0+a; y1=y0+b;
x0 0
a 平 移
x1=(y0-N/2)sin(a)+(x0-M/2)cos(a)+M/2;
y1=(y0-N/2)cos(a)-(x0-M/2)sin(a)+N/2;
x0
x1 x
M/2,N/2 y1 b y0 L a L 旋 转
y
4. 程序实现:
5. MATLAB中实现图像旋转的函数:
本章小结
1、掌握几何变换前后像素点之间的映射关系,学会使用MATLAB语言实 现常用的几何变换功能。
x0 y1 x
0
x1 y0 y
转 置
2. 程序实现:
3. MATLAB中实现图像转置的函数:
图像转置的变换矩阵:
[ x1 y1 1] [ x0 y0
0 1 0 1] 1 0 0 [ y0 0 0 1
x0 1]
主要内容
2.1 基本知识 2.2 图像平移 2.3 图像镜像
x0
x1 x 缩 放
0
y0 y1 y
2. 程序实现:
3. MATLAB中实现图像缩放的函数:
图像缩放的变换矩阵:
[ x1 y1 1] [ x0 y0
a 0 0 1] 0 b 0 [a * x0 b * y0 1] 0 0 1
主要内容
2.1 基本知识
2.2 图像平移
2.1 基本知识 2.2 图像平移
2.3 图像镜像
2.4 图像转置 2.5 图像缩放 2.6 图像旋转
一、MATLAB中的图像基本操作
关于图像的函数和命令(1)
F = imread(‘rice.bmp’); %读工作区下的rice图片,将其灰度值存入F矩阵中。 F = imread(‘D:\rice.bmp’); %D盘下的rice图片,将其灰度值存入F矩阵中。 whos F % whos命令查看图片变量F的信息
0 y0
x0
x1 x 垂 直 像
y1
镜
N y
3. 程序实现:
4. MATLAB中实现镜像的函数
水平镜像和垂直镜像的变换矩阵:
[ x1 y1 1] [ x0 y0
-1 0 0 1] 0 1 0 [ M - x0 M 0 1 1 0 0 1] 0 1 0 [ x0 0 N 1
2、了解MATLAB中关于几何变换的一些函数,学会使用它们处理图片。
作业
1. 请找一幅待处理图片,若为RGB彩图转换为灰度图,uint8类型的。 2. 自己编写MATLAB程序,实现图像平移、图像水平镜像、图像转置、 图像缩放、图像旋转任意功能。 3. 要求:独立完成并将.m源文件和图片提交。
例 如:
关于图像的函数和命令 (3)
im2double(F); %将图象数组F转换成double精度类型 im2uint8(F); %将图象数组F转换成unit8类型 im2uint16(F); %将图象数组F转换成unit16类型
二、图像几何变换
由于拍摄图像的角度、距离等原因,可能会需要对图像进行适当的 几何变换。 几何变换又称为空间变换,是将一幅图像中的坐标位置映射到另外一
图像变换(二)
图像的几何变换
数字图像的几何变换概述
数字图像几何变换就是对图像进行如下处理:
改变图像的几何位置 几何形状
几何尺寸
图像几何变换的特点:
改变图像像素的空间位置 不改变像素的灰度值
图像几何变换的类型:
位置变换:平移、镜像、旋转 形状变化:缩放、错切 仿射变换:几何变换的一般表示方法
主要内容
1. 水平镜像的变换公式
(x0,y0)是原图像上的点,中心轴如图所示,
水平镜像对应的新坐标点为: x1=M-x0; y1=y0;
0
x0 水 平
x1
M
x
y1 y0
镜
像
y
2. 垂直镜像的变换公式
(x0,y0)是原图像上的点,中心轴如图所示,
垂直镜像对应的新坐标点为: x1=x0; y1=N-y0;
G = rgb2gray(F); % 将F对应的RGB彩色图像数据 转换为灰度图像数据,存入G中
关于图像的函数和命令(2)
imwrite(G,‘rice1.bmp’); %将图像数据G写入文件rice1中,存为新图片。
imshow(F); figure; subplot(2,2,1);
%显示图像数据F对应的图像 % 创建新的图像窗口 % 将当前图像窗口划分为2行2列,即 4个子窗口,要显示的内容在第一个 子窗口中显示
2.4 图像转置
2.5
图像缩放
2.6 图像旋转
图像缩放
图像缩放:指图像大小按照指定的比率放大或者缩小。图像尺寸会发生 变化。
缩小:
放大
基Байду номын сангаас像素放大原理:
1、图像缩放的公式
图像的缩放即为,(x0,y0)是原图像上的点,缩放后对应的新坐标点为: x1=a*x0; y1=b*y0;
注意:图像尺寸有可能改变。