极坐标系(袁志军)分解

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极坐标系的概念与应用

极坐标系的概念与应用

极坐标系的概念与应用极坐标系是一种描述平面上点的坐标系统,与直角坐标系相对应。

它以极轴和极角来确定点的位置,极轴通常为原点到点的距离,而极角则是从极轴正方向旋转到线段的方向所经过的角度。

极坐标系在各个科学领域中都有广泛的应用,包括物理学、工程学、数学等等。

本文将介绍极坐标系的概念以及它在不同领域中的应用。

一、极坐标系的概念极坐标系是一种二维坐标系统,用极径和极角来描述平面上的点。

在极坐标系中,平面上的点可以表示为(r, θ),其中r是点到原点的距离,θ是从极轴正方向旋转到线段的方向所经过的角度。

极径r是一个非负实数,极角θ通常用弧度制表示。

极坐标系与直角坐标系之间的转换关系由以下公式给出:x = r * cos(θ)y = r * sin(θ)其中(x, y)是直角坐标系中的点,r是点的极径,θ是点的极角。

这些公式使得我们可以在直角坐标系和极坐标系之间进行坐标的转换,方便我们在不同坐标系中进行计算和分析。

二、极坐标系的应用1. 物理学中的应用:极坐标系在物理学中有广泛的应用,特别是在描述圆形、旋转质点和极化等问题中。

例如在力学中,我们可以用极坐标系来描述质点在圆周运动中的运动规律,方便地计算质点的速度和加速度。

此外,极坐标系还在电磁学中用于描述电场和磁场的变化规律。

2. 工程学中的应用:工程学中的许多问题,如天线的辐射方向、波传播和声纳导航等,都可以使用极坐标系来进行分析和设计。

通过将问题转化为极坐标系,我们可以更好地理解和解决实际工程中的各种应用场景。

3. 数学中的应用:极坐标系在数学中也有重要的应用,特别是在微积分和复数理论中。

在微积分中,利用极坐标系可以简化一些复杂的曲线积分和面积计算。

在复数理论中,极坐标系可以用来表示复数的幅度和幅角,方便进行复数运算和解析几何的推导。

结论极坐标系是一种二维坐标系统,以极径和极角来确定平面上的点的位置。

它在物理学、工程学、数学等多个领域中都有广泛的应用。

极坐标系 课件

极坐标系    课件
所以 θ=34π,所以直角坐标(-2,2)化为极坐标为2 2,34π.
(2)ρ= 22+-2 32=4,tan θ=-22 3=- 3, θ∈[0,2π),由于点(2,-2 3)
在第四象限,所以 θ=53π,所以直角坐标(2,-2 3)化为极坐标为4,53π.
(3)ρ =
- 23π2+-32π2 =
【例题 2】 写出下列各点的直角坐标.
(1)4,23π;(2)2,56π;(3)4,-π3.
思维导引:由公式yx==ρρscions
θ, θ
结合点的极坐标(ρ,θ)求解.
解析:(1)由x=4cos23π=4×-12=-2, y=4sin23π=4× 23=2 3,
得4,23π的直角坐标为(-2,2 3).
(2)由x=2cos56π=2×- 23=- 3, y=2sin56π=2×12=1,
得2,56π的直角坐标为(- 3,1). (3)由yx==44scions--π3π3==44××12-=223,=-2 3, 得4,-π3的直角坐标为(2,-2 3).
•考点三 将点的直角坐标化为极坐标
• (1)牢记将直角坐标化为极坐标的公式; • (2)注意极径和极角的取值范围.
1+4-4×cosπ3= 3.
【例题 3】 分别将下列各点的直角坐标化为极坐标(限定 ρ≥0,0≤θ<2π). (1)(-2,2);(2)(2,-2 3);(3)- 23π,-32π.
借助ρ= x2+y2求ρ 思维导引:由已知―由―t―an―θ―=―yx―x≠―0―求―θ→转化为极坐标. 解析:(1)ρ= -22+22=2 2,tan θ=-22=-1,θ∈[0,2π),由于点(-2,2)在第 二象限,
【例题 1】 在极坐标系中,设点 A4,π6,直线 l 为过极点且垂直于极轴的直线,

极坐标系与参数方程知识点总结

极坐标系与参数方程知识点总结

千里之行,始于足下。

极坐标系与参数方程知识点总结极坐标系和参数方程是数学中的两种常用的描述曲线的方法。

它们可以用来描述平面内的曲线,其优点是能够更简洁地描述某些特殊形状的曲线,且能够涵盖直角坐标系不能完全表示的曲线。

下面将对极坐标系和参数方程进行详细的介绍和总结。

一、极坐标系:极坐标系是一种用极角和极径来表示平面上的点的坐标系统。

其中,极径表示原点与点之间的距离,极角表示极径与一个固定轴之间的夹角。

极坐标系的坐标表示通常用 (r,θ) 表示,其中 r 是极径,θ是极角。

在极坐标系中,曲线方程可以用极坐标 (r,θ) 表示。

例如,直线的极坐标方程可表示为 r = a / cos(θ - α),其中 a 是直线与极径轴的交点到原点的距离,α是直线与极径轴的夹角。

另外,许多曲线在极坐标系中的方程具有简洁的形式。

例如,圆的极坐标方程是 r = a,椭圆的极坐标方程是 r = a / (1 - εcosθ),其中 a 是椭圆焦点到原点的距离,ε是椭圆的离心率。

极坐标系的优点是能够更简洁地表示某些特殊形状的曲线,如圆、椭圆和螺线等。

然而,极坐标系也有一些限制,例如不能表示某些直线和许多多重曲线。

因此,在具体问题中选择使用直角坐标系还是极坐标系要根据具体情况来定。

二、参数方程:第1页/共2页锲而不舍,金石可镂。

参数方程是一种用参数来表示曲线上的点的坐标的方法。

其中,参数是一个实数变量,曲线上的每个点都可以由参数的函数表示。

参数方程通常以向量形式表示,例如(x(t), y(t)),其中 x(t) 和 y(t) 是参数 t 的函数。

通过参数方程,可以更灵活地描述曲线。

例如,直线的参数方程可以表示为 x(t) = a + mt,y(t) = b + nt,其中 a、b 是直线上的一个点的坐标,m、n 是直线的斜率。

另外,许多曲线在参数方程中具有简洁的形式,如抛物线的参数方程是 x(t) = a + t,y(t) = b + t²。

高中数学第一讲坐标系二极坐标系学案含解析新人教A版

高中数学第一讲坐标系二极坐标系学案含解析新人教A版

二 极坐标系1.极坐标系的概念(1)极坐标系的建立:在平面内取一个定点O ,叫做极点,自极点O 引一条射线Ox ,叫做极轴;再选定一个长度单位、一个角度单位(通常取弧度)及其正方向(通常取逆时针方向),这样就建立了一个极坐标系.(2)极坐标系内一点的极坐标的规定:设M 是平面内一点,极点O 与M 的距离|OM |叫做点M 的极径,记为ρ;以极轴Ox 为始边,射线OM 为终边的角xOM 叫做点M 的极角,记为θ.有序数对(ρ,θ)就叫做点M 的极坐标,记为M (ρ,θ).2.极坐标和直角坐标的互化(1)互化的前提条件:①极坐标系中的极点与直角坐标系中的原点重合;②极轴与x 轴的正半轴重合;③两种坐标系取相同的长度单位.(2)互化公式⎩⎪⎨⎪⎧x =ρcos θ,y =ρsin θ,⎩⎪⎨⎪⎧ρ2=x 2+y 2,tan θ=y x x(1)点P 是点Q 关于极点O 的对称点; (2)点P 是点Q 关于直线θ=π2的对称点.确定一点的极坐标关键是确定它的极径和极角两个量,为此应明确它们的含义. (1)由于P ,Q 关于极点对称,得极径|OP |=|OQ |,极角相差(2k +1)π(k ∈Z).所以,点P 的极坐标为(ρ,(2k +1)π+θ)(k ∈Z)或(-ρ,2k π+θ)(k ∈Z).(2)由P ,Q 关于直线θ=π2对称,得它们的极径|OP |=|OQ |,点P 的极角θ′满足θ′=π-θ+2k π(k ∈Z), 所以点P 的坐标为(ρ,(2k +1)π-θ) 或(-ρ,2k π-θ)(k ∈Z).设点M 的极坐标是(ρ,θ),则M 点关于极点的对称点的极坐标是(-ρ,θ)或(ρ,θ+π);M 点关于极轴的对称点的极坐标是(ρ,-θ);M 点关于过极点且垂直于极轴的直线的对称点的极坐标是(ρ,π-θ)或(-ρ,-θ).另外要注意,平面上的点与这一点的极坐标不是一一对应的.1.设点A ⎝⎛⎭⎪⎫1,π3,直线l 为过极点且垂直于极轴的直线,分别求:(1)点A 关于极轴的对称点; (2)点A 关于直线l 的对称点;(3)点A 关于极点的对称点.(规定ρ>0,-π<θ≤π). 解:如图所示:(1)点A 关于极轴的对称点为B⎝ ⎛⎭⎪⎫1,-π3.(2)点A 关于直线l 的对称点为C ⎝⎛⎭⎪⎫1,2π3. (3)点A 关于极点O 的对称点为D ⎝⎛⎭⎪⎫1,-2π3. 2.在极坐标系中,点A 的极坐标是⎝ ⎛⎭⎪⎫3,π6,求点A 关于直线θ=π2的对称点的极坐标(规定ρ>0,θ∈).解:作出图形,可知A ⎝ ⎛⎭⎪⎫3,π6关于直线θ=π2的对称点是⎝⎛⎭⎪⎫3,5π6.(1)把点A 的极坐标⎝⎛⎭⎪⎫2,6化成直角坐标; (2)把点P 的直角坐标(1,-3)化成极坐标.(ρ>0,0≤θ<2π). 依据极坐标与直角坐标互化的公式解题. (1)x =2cos 7π6=-3,y =2sin 7π6=-1,故点A 的直角坐标为(-3,-1).(2)ρ=12+-32=2,tan θ=-31=- 3.又因为点P 在第四象限且0≤θ<2π,得θ=5π3.因此点P 的极坐标是⎝⎛⎭⎪⎫2,5π3.(1)极坐标和直角坐标互化的前提条件有三,即极点与原点重合,极轴与x 轴正半轴重合,有相同的长度单位,三者缺一不可.(2)熟记互化公式,必要时可画图来分析.3.点P 的直角坐标为(-2,2),那么它的极坐标可表示为( )A.⎝ ⎛⎭⎪⎫2,π4B.⎝ ⎛⎭⎪⎫2,3π4C.⎝ ⎛⎭⎪⎫2,5π4D.⎝⎛⎭⎪⎫2,7π4解析:选B 点P (-2,2)在第二象限,与原点的距离为2,且与极轴的夹角为3π4.4.若以极点为原点,极轴为x 轴正半轴建立直角坐标系.(1)已知点A 的极坐标⎝⎛⎭⎪⎫4,5π3,求它的直角坐标;(2)已知点B 和点C 的直角坐标为(2,-2)和(0,-15),求它们的极坐标.(ρ>0,0≤θ<2π)解:(1)∵x =ρcos θ=4cos 5π3=2.y =ρsin θ=4sin5π3=-2 3. ∴A 点的直角坐标为(2,-23). (2)∵ρ=x 2+y 2=22+-2=22,tan θ=-22=-1.且点B 位于第四象限内, ∴θ=7π4,∴点B 的极坐标为⎝ ⎛⎭⎪⎫22,7π4. 又∵x =0,y <0,∴ρ=15,θ=3 π2.∴点C 的极坐标为⎝⎛⎭⎪⎫15,3π2. 课时跟踪检测(二)一、选择题1.在极坐标平面内,点M ⎝ ⎛⎭⎪⎫π3,200π,N ⎝ ⎛⎭⎪⎫-π3,201π),G ⎝ ⎛⎭⎪⎫-π3,-200π,H ⎝⎛⎭⎪⎫2π+π3,200π中互相重合的两个点是( ) A .M 和N B .M 和G C .M 和H D .N 和H解析:选A 由极坐标的定义知,M ,N 表示同一个点. 2.将点M 的极坐标⎝ ⎛⎭⎪⎫10,π3化成直角坐标是( ) A .(5,53) B .(53,5) C .(5,5) D .(-5,-5)解析:选A x =ρcos θ=10cos π3=5,y =ρsin θ=10sin π3=5 3.3.在极坐标系中,ρ1=ρ2且θ1=θ2是两点M (ρ1,θ1)和N (ρ2,θ2)重合的( ) A .充分不必要条件 B .必要不充分条件 C .充要条件 D .既不充分也不必要条件解析:选A 前者显然能推出后者,但后者不一定推出前者,因为θ1与θ2可相差2π的整数倍.4.若ρ1+ρ2=0,θ1+θ2=π,则点M 1(ρ1,θ1)与点M 2(ρ2,θ2)的位置关系是( ) A .关于极轴所在直线对称 B .关于极点对称C .关于过极点垂直于极轴的直线对称D .两点重合解析:选A 因为点(ρ,θ)关于极轴所在直线对称的点为(-ρ,π-θ).由此可知点(ρ1,θ1)和(ρ2,θ2)满足ρ1+ρ2=0,θ1+θ2=π,关于极轴所在直线对称.二、填空题5.点⎝ ⎛⎭⎪⎫2,π6关于极点的对称点为________.解析:如图,易知对称点为⎝ ⎛⎭⎪⎫2,76π.答案:⎝ ⎛⎭⎪⎫2,76π 6.在极坐标系中,已知A ⎝⎛⎭⎪⎫1,3π4,B ⎝ ⎛⎭⎪⎫2,π4两点,则|AB |=________.解析:|AB |=12+22-2×1×2cos ⎝ ⎛⎭⎪⎫3π4-π4= 5.答案: 57.直线l 过点A ⎝ ⎛⎭⎪⎫3,π3,B ⎝⎛⎭⎪⎫3,π6,则直线l 与极轴的夹角等于________.解析:如图所示,先在图形中找到直线l 与极轴夹角(要注意夹角是个锐角),然后根据点A ,B 的位置分析夹角大小.因为|AO |=|BO |=3, ∠AOB =π3-π6=π6,所以∠OAB =π-π62=5π12,所以∠ACO =π-π3-5π12=π4.答案:π4三、解答题8.在极轴上求与点A ⎝ ⎛⎭⎪⎫42,π4的距离为5的点M 的坐标. 解:设M (r,0),因为A ⎝ ⎛⎭⎪⎫42,π4, 所以22+r 2-82r cos π4=5,即r 2-8r +7=0. 解得r =1或r =7.所以M 点的坐标为(1,0)或(7,0).9.将下列各点的直角坐标化为极坐标(ρ>0,0≤θ<2π). (1)(3,3);(2)(-1,-1);(3)(-3,0).解:(1)ρ=32+32=2 3.tan θ=33= 3.又因为点在第一象限, 所以θ=π3.所以点(3,3)的极坐标为⎝ ⎛⎭⎪⎫23,π3. (2)ρ=-2+-2=2,tan θ=1.又因为点在第三象限, 所以θ=5π4.所以点(-1,-1)的极坐标为⎝⎛⎭⎪⎫2,5π4. (3)ρ=-2+02=3,画图可知极角为π,所以点(-3,0)的极坐标为(3,π).10.已知定点P ⎝⎛⎭⎪⎫4,π3.(1)将极点移至O ′⎝ ⎛⎭⎪⎫23,π6处极轴方向不变,求P 点的新坐标;(2)极点不变,将极轴顺时针转动π6角,求P 点的新坐标.解:(1)设点P 新坐标为(ρ,θ),如图所示,由题意可知|OO ′|=23,|OP |=4,∠POx =π3,∠O ′Ox =π6, ∴∠POO ′=π6.在△POO ′中,ρ2=42+(23)2-2·4·23·cos π6=16+12-24=4,∴ρ=2.又∵sin ∠OPO ′23=sin ∠POO ′2,∴sin ∠OPO ′=sinπ62·23=32,∴∠OPO ′=π3.∴∠OP ′P =π-π3-π3=π3,∴∠PP ′x =2π3.∴∠PO ′x ′=2π3.∴P 点的新坐标为⎝⎛⎭⎪⎫2,2π3.(2)如图,设P 点新坐标为(ρ,θ), 则ρ=4,θ=π3+π6=π2.∴P 点的新坐标为⎝⎛⎭⎪⎫4,π2.。

极坐标系与参数方程整理

极坐标系与参数方程整理

极坐标系与参数方程 知识点整理1.极坐标系的概念 (1)极坐标系如图所示,在平面内取一个定点O ,叫做极点,自极点O 引一条射线Ox ,叫做极轴;再选定一个长度单位,一个角度单位(通常取弧度)及其正方向(通常取逆时针方向),这样就建立了一个极坐标系.注:极坐标系以角这一平面图形为几何背景,而平面直角坐标系以互相垂直的两条数轴为几何背景;平面直角坐标系内的点与坐标能建立一一对应的关系,而极坐标系则不可.但极坐标系和平面直角坐标系都是平面坐标系.(2)极坐标设M 是平面内一点,极点O 与点M 的距离|OM|叫做点M 的极径,记为ρ;以极轴Ox 为始边,射线OM 为终边的角xOM ∠叫做点M 的极角,记为θ.有序数对(,)ρθ叫做点M 的极坐标,记作(,)M ρθ.一般地,不作特殊说明时,我们认为0,ρ≥θ可取任意实数. 特别地,当点M 在极点时,它的极坐标为(0, θ)(θ∈R).和直角坐标不同,平面内一个点的极坐标有无数种表示.如果规定0,02ρθπ>≤<,那么除极点外,平面内的点可用唯一的极坐标(,)ρθ表示;同时,极坐标(,)ρθ表示的点也是唯一确定的.2.极坐标有四个要素:①极点;②极轴;③长度单位;④角度单位及它的方向.极坐标与直角坐标都是一对有序实数确定平面上一个点,在极坐标系下,一对有序实数ρ、θ对应惟一点P (ρ,θ),但平面内任一个点P 的极坐标不惟一.一个点可以有无数个坐标,这些坐标又有规律可循的,P (ρ,θ)(极点除外)的全部坐标为(ρ,θ+πk 2)或(ρ-,θ+π)12(+k ),(∈k Z ).极点的极径为0,而极角任意取.若对ρ、θ的取值范围加以限制.则除极点外,平面上点的极坐标就惟一了,如限定ρ>0,0≤θ<π2或ρ<0,π-<θ≤π等.3.极坐标和直角坐标的互化(1)互化背景:把直角坐标系的原点作为极点,x 轴的正半轴作为极轴,并在两种坐标系中取相同的长度单位,如图所示:(2)互化公式:设M 是坐标平面内任意一点,它的直角坐标是(,)x y ,极坐标是(,)ρθ(0ρ≥),于是极坐标与直角坐标的互化公式如表:点M直角坐标(,)x y极坐标(,)ρθ互化公式cos sin x y ρθρθ=⎧⎨=⎩ 222tan (0)x y yx xρθ=+=≠ 在一般情况下,由tan θ确定角时,可根据点M 所在的象限最小正角. 二、参数方程 1.参数方程的概念一般地,在平面直角坐标系中,如果曲线上任意一点的坐标,x y 都是某个变数t 的函数()()x f t y g t =⎧⎨=⎩①,并且对于t 的每一个允许值,由方程组①所确定的点(,)M x y 都在这条曲线上,那么方程①就叫做这条曲线的参数方程,联系变数,x y 的变数t 叫做参变数,简称参数,相对于参数方程而言,直接给出点的坐标间关系的方程叫做普通方程.2.参数方程和普通方程的互化(1)曲线的参数方程和普通方程是曲线方程的不同形式,一般地可以通过消去参数而从参数方程得到普通方程.(2)如果知道变数,x y 中的一个与参数t 的关系,例如()x f t =,把它代入普通方程,求出另一个变数与参数的关系()y g t =,那么()()x f t y g t =⎧⎨=⎩就是曲线的参数方程,在参数方程与普通方程的互化中,必须使,x y 的取值范围保持一致.注:普通方程化为参数方程,参数方程的形式不一定唯一。

极坐标系基本概念以及变量转换方法

极坐标系基本概念以及变量转换方法

极坐标系基本概念以及变量转换方法极坐标系是一种描述平面上点的坐标系,它以原点为中心,用极径和极角来表示点的位置。

极坐标系常用于描述具有环形对称性质的问题,例如圆形、螺旋线等。

一、极坐标系的基本概念1. 极径:从原点到点的距离,通常用r表示。

2. 极角:从正半轴逆时针旋转到射线所成的角度,通常用θ表示(单位为弧度)。

3. 极坐标:用有序数对(r,θ)表示点的坐标,其中r为极径,θ为极角。

二、极坐标系和直角坐标系的转换1. 由直角坐标系转换到极坐标系:- 极径计算公式:r = sqrt(x^2 + y^2),其中x和y分别为点在直角坐标系中的横、纵坐标。

- 极角计算公式:θ = arctan(y/x),其中arctan为反正切函数,注意进行角度的换算。

2. 由极坐标系转换到直角坐标系:- x坐标计算公式:x = r * cosθ,其中cosθ为极角θ的余弦值。

- y坐标计算公式:y = r * sinθ,其中sinθ为极角θ的正弦值。

三、极坐标系的应用1. 曲线方程的极坐标表示:- 以极径为变量的形式:r = f(θ),其中f(θ)为极坐标方程的函数表达式。

- 以极角为变量的形式:θ = g(r),其中g(r)为极坐标方程的函数表达式。

2. 曲线在极坐标系下的图形特征:- 线段:极径为常数,θ的取值范围确定了线段的位置。

- 射线:极径为常数,θ的取值范围为[θ1, ∞)或(-∞, θ2],其中θ1和θ2为常数。

- 圆:极径为常数,θ的取值范围为[0, 2π)。

- 螺旋线:极径和极角的关系不是简单的函数关系,而是具有规律的变化。

四、极坐标系的优点与局限极坐标系具有以下优点:1. 适用于具有环形对称性质的问题,如圆形和螺旋线等。

2. 描述角度和距离的关系更加直观,方便进行几何分析和计算。

但极坐标系也有一些局限性:1. 不适用于直线和其他非环形对称性问题的描述。

2. 极坐标系下的运算规则与直角坐标系不同,计算相对繁琐。

2018学年高中数学选修4-4课件:第1讲 坐标系 2 第1课时 精品

2018学年高中数学选修4-4课件:第1讲 坐标系 2 第1课时 精品
二 极坐标 第1课时 极坐标系的概念
课标定位
1.了解极坐标系的意义. 2.理解点的极坐标的不唯一性. 3.能够建立适当的极坐标系解决数学问题.
1.利用坐标法解决几何问题.(重点) 2.常与三角函数和几何图形结合命题. 3.点的极坐标不唯一是易混点,准确理解极坐标系的概 念并用于解题.(难点)
预习学案
直角 坐标 系
极坐 标系
点的表示方法 点与对应坐标
(x,y),其中x 表示点的水平 位置,y表示点 的垂直高度
点与有序实数对, 即(x,y)是一一对 应的
(ρ,θ),其中ρ 表示该点到原 点的距离,θ表 示从x轴正半轴 开始逆时针旋 转的角度
一个有序实数对 (ρ,θ)对应着一个 点,而一个点却可 与无数多个(ρ,θ) 对应
解题过程 以点O为极点,OA所在的射线为极轴Ox(单位 长度为1 m),建立极坐标系,如图所示.
Байду номын сангаас
由|OC|=600 m,∠AOC=π6,∠OAC=π2, 得|AC|=300 m,|OA|=300 3 m, 又|AB|=|BC|,所以|AB|=150 m. 同理,得|OE|=2|OG|=300 2 m, 所以各点的极坐标分别为 O(0,0),A(300 3,0),C600,π6, D300,π2,E300 2,34π,F(300,π),G150 2,34π.
又由 A、B 两舰发现动物信号的时间差为 4 秒, 知|PB|-|PA|=4,于是知 P 应在双曲线x42-y52=1 的右支上. 直线 l 与双曲线的交点 P(8,5 3)即为动物的位置,至此问 题便可获解.
据已知两点的斜率公式,得直线PA的倾斜角为60°.于是 舰A发射炮弹的方位角应是北偏东30°.利用两点间的距离公 式,可得|PA|=10.

极坐标系的概念 课件

极坐标系的概念 课件

4.点与极坐标的关系 一般地,极坐标(ρ,θ)与__(ρ_, ___θ_+__2_k_π_)_(k_∈__Z__)表示同一个点.特别地,极点 O 的坐标为 (0,θ)(θ∈R).和点的直角坐标的唯一性不同,平面内一个点的极坐标有 无数 种表示. 如果规定 ρ>0, 0≤θ<2π ,那么除 极点 外,平面内的点可用 唯一 的极坐标(ρ,θ) 表示;同时,极坐标(ρ,θ)表示的点也是唯一 确定的.
极坐标系的概念
1.平面内点的位置 在平面直角坐标系中,点的位置用有序实数对确定,平面内的点的位置也可以用距离 和角度确定. 2.极坐标系 如图所示,在平面内取一个 定点 O,叫作极点,自极点 O 引一条 射线 Ox,叫作极轴;再选定一个长度单位、一个角度单位(通常取弧度)及其 正方向(通常取 逆时针 方向),这样就建立了一个极坐标系.
2.设点 A2,π3,直线 l 为过极点且垂直于极轴的直线,分别求点 A 关于极轴, 直线 l,极点的对称点的极坐标(限定 ρ>0,-π<θ≤π). 解析:如图所示,
C2,23π. 关于极点 O 的对称点为 D2,-23π. 四个点 A,B,C,D 都在以极点为圆心,2 为半径的圆上.
D300
2,34π,E(300,π),F150
2,34π.…………………………………12 分
[规律探究] 在极坐标系中,由点的位置求极坐标时,随着极角的范围的不同, 点的极坐标的表示也会不同,只有在 ρ≥0,θ∈[0,2π)的限定条件下,点的极坐 标才是唯一的.
3.极坐标 设 M 是平面内一点,极点 O 与点 M 的距离|OM|叫作点 M 的 极径 ,记为 ρ;以极
轴 Ox 为始边,射线 OM 为终边的角 xOM 叫作点 M 的 极角 ,记为 θ.有序数对_(_ρ_,__θ_)_ 叫作点 M 的极坐标,记为 M(ρ,θ) . 一般地,不作特殊说明时,我们认为 ρ ≥ 0,θ 可取 任意实数 . 特别地,当点 M 在极点时,它的极坐标为 (0,θ) ,θ 可以取 任意实数 .

高一数学极坐标系知识点

高一数学极坐标系知识点

高一数学极坐标系知识点极坐标系是一种用极径和极角来表示平面上的点坐标的方法,它在数学的解析几何、物理学等领域中有着广泛的应用。

在高一数学学习中,了解和掌握极坐标系的知识点是非常重要的。

本文将介绍高一数学中极坐标系的相关概念、坐标变换、直角坐标系与极坐标系的转换等内容。

一、极坐标系的基本概念极坐标系由极轴和极径两个要素组成。

其中,极轴是由原点O 出发的射线,极径是由原点O到点P的线段,表示点P到原点O 的距离,常用符号r表示。

极径的正方向是由原点O指向点P,但不限于正方向,可以是任何方向。

二、极坐标系与直角坐标系的转换在直角坐标系中,一个点的坐标由x和y两个分量表示;而在极坐标系中,一个点的坐标由极径r和极角θ两个分量表示。

两种坐标系之间的转换可以通过下列公式来实现:1. 由直角坐标系转换到极坐标系:极径:r = √(x² + y²)极角:θ = arctan(y / x),其中x不等于0时,θ在(-π, π]范围内;x等于0时,θ为±π/2或0。

2. 由极坐标系转换到直角坐标系:x = r * cosθy = r * sinθ在实际问题中,我们常常需要将极坐标系中的方程转换为直角坐标系中的方程,或者反过来。

通过上述转换公式,我们可以方便地在两种坐标系之间进行转换和计算。

三、极坐标系中的图形方程在极坐标系中,不同的图形有着不同的极坐标方程。

下面列举几种常见的图形方程:1. 极径为常数的圆:r = a,其中a为圆的半径。

2. 极心在极轴上的直线:θ = α,其中α为与极轴的夹角。

3. 极径为函数f(θ)的曲线:r = f(θ),如叶形线、心形线等。

通过对不同图形方程的了解,我们可以准确地在极坐标系中绘制出相应的图形。

四、极坐标系中的曲线的一般方程一般而言,极坐标方程的形式为r = f(θ)。

在解析几何中,我们常常需要推导出这样的一般方程,以便更好地研究和描述曲线的性质。

极坐标系(袁志军)分解44页PPT

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45、法律的制定是为了保证每一个人 自由发 挥自己 的才能 ,而不 是为了 束缚他 的才能 。—— 罗伯斯 庇尔
1、最灵繁的人也看不见自己的背脊。——非洲 2、最困难的事情就是认识自己。——希腊 3、有勇气承担命运这才是英雄好汉。——黑塞 4、与肝胆人共事,无字句处读书。——周恩来 5、阅读使人充实,会谈使人敏捷,写作使人精确。——培根
极坐标系(袁志军)分解
41、实际上,我们想要的不是针对犯 罪的法 律,而 是ห้องสมุดไป่ตู้对 疯狂的 法律。 ——马 克·吐温 42、法律的力量应当跟随着公民,就 像影子 跟随着 身体一 样。— —贝卡 利亚 43、法律和制度必须跟上人类思想进 步。— —杰弗 逊 44、人类受制于法律,法律受制于情 理。— —托·富 勒

极坐标系ppt

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如图:OM的长度为4,
4
请说出点M的极坐标的其他表达式 . O
思考:这些极坐标之间有何异同?
极径相同,不同的是极角。
M X
思考:这些极角有何关系?
这些极角的始边相同,终边也相同。也就是说它们 是终边相同的角。
本题点M的极坐标统一表达式:
4
,2
k
π
+
π 4
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13
练一练
题组2:在极坐标系里描出下列各点
C.(-ρ,θ+π) D.(-ρ,π-θ)
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26
3.在极坐标系中,与点(-8, 6 )关 于极点对称的点 的一个坐标是
(A)
A.(8, )
6
C. (-8, 5 )
6
B. (8, - 5 )
6
D.(-8, - )
6
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27
课堂小结
[1]建立一个极坐标系需要哪些要素? 极点;极轴;长度单位;角度单位和它的正方向。
建系时,根据几何特点选择适当的直角坐标系: (1)若图形有对称中心,则可选对称中心为坐标原点; (2)若图形有对称轴,则可选择对称轴为坐标轴; (3)建系应使图形上的特殊点尽可能多的在坐标轴上。
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4
巩固练习
选择适当的坐标系,表示边长为1的正六边形的顶点。 y
F
E
A
O
D
x
B
C
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22
五、极坐标系下点的极坐标
探索点M(3,/4)的所有极坐标
M [1]极径是正的时候:
3,2k
4
O
[2]极径是负的时候:

极坐标系的基本概念

极坐标系的基本概念

极坐标系的基本概念极坐标系是一种描述在平面上的几何图形的坐标系统。

与笛卡尔坐标系不同,极坐标系通过极径和极角来描述一个点的位置。

极径表示点与原点之间的距离,而极角表示从x轴正半轴逆时针旋转的角度。

这种坐标系统的特点是具有对称性,使得许多简单的曲线在此坐标系中表达更为简洁明了。

极坐标系的转换如果一个坐标系需要转换到极坐标系,我们需要借助于以下的公式:x = r cos(θ)y = r sin(θ)其中,(x,y) 为原坐标系的点,r 为该点离原点的距离,θ 为该点与x轴正半轴之间的角度。

反之,如果需要将一个极坐标系转换为笛卡尔坐标系,则可以使用如下公式:r = sqrt(x^2 + y^2)θ = arctan(y/x)这些公式使得我们可以在两种不同的坐标系之间进行转换,方便我们的数学计算和建模。

极坐标系中的简单曲线极坐标系中许多简单的曲线在笛卡尔坐标系中无法用较简洁的方式描述。

其中一些简单曲线包括线、圆、花瓣以及螺旋等。

我们可以看一下这些曲线在极坐标系中的方程。

直线的极坐标方程: r = cos(θ)圆的极坐标方程: r = a花瓣的极坐标方程: r = a cos(2θ)螺旋的极坐标方程: r = a + bθ在这些曲线方程中,a 和 b 是常量,代表曲线的半径和角度增长的速率。

以图形的方式描绘出这些曲线需要大量计算。

因此,一般我们会采用计算机辅助绘图来绘制这些复杂的曲线。

极坐标系在物理学中的应用极坐标系在物理学中也有广泛的应用。

特别是在描述圆形、球形和圆柱形系统时,这种坐标系使用较为广泛。

在电学中,极坐标系用于旋转对称的电场和磁场系统的描述,可以使问题的求解更加简洁。

同理,在光学和声学中,极坐标系也被广泛应用。

总结极坐标系是描述平面上几何图形的一种坐标系统,通过极径和极角来描述点的位置。

许多简单的曲线在极坐标系中具有更为简洁明了的表达。

在物理学中,极坐标系也有广泛的应用,例如描述旋转对称的电场和磁场等系统。

极坐标系的基本概念和定义

极坐标系的基本概念和定义

极坐标系的基本概念和定义在我们日常的生活中,有很多时候我们需要描述一个物体在平面上的位置和方向,通常我们使用直角坐标系来实现这个目的。

直角坐标系是笛卡尔坐标系的一种形式,它可以描述平面内的所有点。

但有时候使用直角坐标系有一些不方便之处,比如在描述圆形、螺旋线等等曲线的时候显得比较困难。

这个时候,极坐标系就能够发挥其作用了。

极坐标系是一种用极径和极角来描述一个点在平面上位置的方式。

在极坐标系中,每个点可以由两个坐标表示,一个是极径,另一个则是极角。

极径指的是从原点到该点的距离,也就是极坐标的长度,而极角则定义了极坐标的方向。

在极坐标系中,原点可以被视为一个引导点,所有的点都可以被描述为相对于该点在一个特定距离和角度处。

因此,极坐标系更适合于处理那些基于极向径的旋转问题。

可以说,极坐标系是初等变换和几何问题的一个非常有用的补充。

极坐标系的定义和符号极坐标系定义了一组状态,它们是极径r和极角θ。

极径r代表从原点到点(x, y)的距离,而极角θ则代表从极向右的角度。

在极坐标系中,θ的单位通常是以“弧度”表示。

1个弧度定义为受到圆心的一条弧所围的角度对应于圆的半径。

因此,当θ为2π时,它与0的极角相等。

极径r的单位通常是长度单位,如厘米、英尺或米。

在极坐标系中,极径通常总是是非负数。

当极坐标表示负坐标时,极角会被视为方向的相反。

比如如果一个点的r为-4,那么它在直线上与该点相距4个单位,从该点的方向为相反方向。

在极坐标系中,通常有两种描述一个点的方式:直角坐标系和极坐标系。

直角坐标系描述的是一个点在二维直角坐标系中的位置;而极坐标系描述的是一个点到原点的距离和其与极轴的夹角。

极坐标系的转换即便极坐标系能够简化某些问题的处理,但在某些问题中,我们需要将极坐标系和直角坐标系相互转换。

这时,我们就需要用到以下公式:x = r*cos(θ)y = r*sin(θ)r = √(x^2+y^2)θ= atan(y/x)这些公式非常重要,因为它们能够让我们在不同的坐标系之间互相转换。

极坐标系的极坐标方程的数学基础和研究方法

极坐标系的极坐标方程的数学基础和研究方法

极坐标系的极坐标方程的数学基础和研究方

极坐标系是解析几何中一个常见的坐标系,其坐标由径向距离
和极角组成。

在极坐标系中,点的坐标表示为(r,θ),其中r为极径,θ为极角。

极坐标系适用于作图和描述圆形、花环等图形,也常用
于描述极化电场、电磁波等物理现象。

极坐标系的基本形式为斜坐标系,其坐标轴包括两条互相垂直
的直线(极轴和极角),其中极轴是极点到原点的连线。

极角是
极轴正半轴与点坐标线段的夹角,以弧度表示。

极坐标系的极坐标方程是指一个函数,其定义域为r > 0和0 ≤ θ ≤ 2π,将极坐标系中的任意一个点(r,θ)对应于一个数值。

这种函
数定义的方程形式为r = f(θ),其中f(θ)是关于θ的方程。

这种方程可以用于描述一些非常规图形,例如心形曲线和螺旋线。

极坐标系的研究方法通常需要用到微积分知识。

例如,给定一
个极坐标方程r = f(θ),我们可以用微积分计算出该函数在不同角
度上的导数。

导数告诉我们该函数在某一点处的切线斜率,与其
在该点的凹凸性和极值相关。

此外,积分可以用于计算极坐标方程所描述的区域的面积和弧长。

此外,对于一些特定的极坐标方程,我们可以用各种方法来求解它们的非常规图形,例如极坐标方程r = a + bsin(θ)描述的心形曲线。

这些方法包括化简公式、数值逼近等。

总之,极坐标系的极坐标方程以其简洁的形式和对圆形、非常规图形等的适用性而在数学和物理领域中备受青睐。

对于研究者来说运用微积分知识能够更好的深入挖掘其潜在的数学问题和物理现象。

极坐标系的使用方法

极坐标系的使用方法

极坐标系的使用方法极坐标系是一种平面直角坐标系的另一种表示方式。

在极坐标系中,点的位置由它的极径和极角唯一确定,极径表示点到原点的距离,极角表示点到正半轴(通常是x轴)的夹角。

极坐标系的使用方法有着广泛的应用,涉及到数学、物理、工程、计算机等多个领域。

本文将介绍极坐标系的基础概念及其使用方法。

一、坐标系的基础概念在开始讨论极坐标系,我们先来回顾一下坐标系的基础概念。

坐标系是一种把点与数字对应起来的系统,用于确定点在空间中的位置。

平面直角坐标系是指在平面上任意取一点,称其为原点O,任意取两条互相垂直的直线(通常设为x轴和y轴),以原点为起点,在这两条直线上分别取单位长度,规定x轴正方向为右,y轴正方向为上,以此建立坐标系。

在平面直角坐标系中,一个点的位置由它在x轴上的坐标和它在y轴上的坐标共同决定。

二、极坐标系的基础概念极坐标系就是另一种坐标系,与平面直角坐标系相比,它能够更好地描述环形和极向对称问题。

在极坐标系中,以原点为中心,以正半轴(通常是x轴)为极轴,任意一线段OP(P为极点)与极轴正向的夹角θ称为该线段的极角,表示它的方向,线段的长度r称为该线段的极径,表示它的大小,因此一个点的位置由它的极径和极角两个参数唯一确定。

极坐标系的坐标表示为(r, θ)。

三、1. 极坐标系的转换在平面直角坐标系中,给定一个点的坐标(x, y),可以通过勾股定理求出它到原点的距离r,再利用反三角函数求出它与x轴正向的夹角θ,这个夹角称为该点的极角,即θ=arctan(y/x),r=sqrt(x^2+y^2)。

同样,在极坐标系中给定一个点的坐标(r, θ),可以通过正余弦函数计算该点在平面直角坐标系中的坐标。

x=r*cos(θ),y=r*sin(θ)。

2. 极坐标系表示的曲线在极坐标系中,曲线的极方程表示为r=f(θ),其中f(θ)是一个关于θ的函数。

一些典型的曲线在极坐标系中表现得很有规律性,如圆(r=a)、椭圆(r=a*cos(θ-b)或r=a*sin(θ-b))、双极线(r=a*cos(2θ)或r=a*sin(2θ))等。

基于极坐标系下二维直方图的图像分割算法

基于极坐标系下二维直方图的图像分割算法

基于极坐标系下二维直方图的图像分割算法张军;张治恒;朱新山【摘要】基于二维直方图的图像分割算法存在明显误分,且利用二维Renyi熵求解最佳阈值计算量过大.为解决这些问题,提出基于极坐标系下二维直方图的图像分割算法.首先,将图像各像素点表示在极坐标系中,根据各点的极角区分噪声点和非噪声点;然后对噪声点进行平滑处理,处理之后图像各像素点都集中在极坐标系中极角为45°的极径附近.由于滤噪后各像素点的极角差别很小,所以仅利用各点的极径信息即可进行分割阈值的选取,由此将二维问题转化为一维问题,以减少计算量.实验结果表明,该算法分割效果良好,尤其适用于受噪声污染较严重的图片,而且与传统二维算法及其改进算法相比,运行速度有很大提高.【期刊名称】《天津大学学报》【年(卷),期】2018(051)006【总页数】8页(P658-665)【关键词】图像分割;最佳阈值;极坐标系;噪声点【作者】张军;张治恒;朱新山【作者单位】天津大学电气自动化与信息工程学院,天津 300072;天津大学电气自动化与信息工程学院,天津 300072;天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072【正文语种】中文【中图分类】TP391.4图像分割是图像处理中的关键技术之一,也是人工智能领域中的一项基础工作.针对图像分割的理论研究已经持续了几十年,期间陆续提出了很多分割算法.这些算法的原理不尽相同,有基于阈值的分割方法、基于边缘的分割方法、基于区域生长的分割方法以及基于特定理论的分割方法[1].其中,基于阈值的分割方法操作简单,在图像分割中应用非常广泛.基于阈值的图像分割方法的关键在于最优阈值的选取.最大类间方差法[2](Otsu法)是由日本学者提出的一种经典阈值分割方法,它利用图像的灰度分布一维直方图进行分割阈值的选取,在图像受噪声干扰较小时分割效果较为理想,但是由于只利用了图像的灰度信息,在图像受噪声干扰严重时,分割效果非常差.针对一维直方图易受噪声干扰的问题,二维直方图受到学者们的关注.二维直方图不仅仅利用图像灰度信息,还考虑图像的空间信息,例如引入像素点的邻域灰度均值概念,以区分噪声点和非噪声点,算法的抗噪性得到了提升.Pun[3]于20世纪80年代最先提出利用信息论中熵的概念进行图像分割,此后,基于各种类型熵的图像分割算法被陆续提出.相较于其他类型熵,Khehra等[4]发现 Renyi熵在图像分割算法中分割性能更好.Sahoo等[5]将二维直方图和 Renyi熵结合起来进行图像分割,取得了较好的分割效果.将 Renyi熵和二维直方图结合起来进行图像分割的算法在精度上虽然更高,但是由于在寻找最优阈值对的过程中需要遍历整个二维直方图,算法运算量非常大,无法满足实时性要求;基于传统二维直方图的图像分割方法通过阈值对将二维直方图划分为 4个区域,取处于对角线的2个区域而忽略远离对角线的另外2个区域的做法必然会引起误分的情况,阈值的选取也出现偏差;另外,基于传统二维直方图的图像分割方法建立在图像噪声点较少的假设下,所以处理信噪比较小的图像时效果较差.针对基于传统二维直方图的阈值分割算法存在的问题,本文提出基于极坐标系下二维直方图的阈值分割方法,将像素点灰度值信息和空间信息表示在极坐标系中,以便更好地对所有像素点进行处理.实验结果表明,该算法在分割精度和速度方面都有明显提高.1 传统二维直方图阈值分割算法存在的问题设图像大小为×MN,像素点灰度值为f(x,y),其灰度级数为L.对图像各像素点求取其×kk邻域的灰度均值 g(x,y)为式中k为邻域算子的尺寸,一般取奇数.显然,g(x,y)的灰度级数也为L.记 f(x,y)和 g(x,y)组成的二元组为(i,j),其中,0 ≤ i,j ≤ L - 1,二元组(i,j)出现的频数为 cij,相应的概率为 pij,则有 pij= cij/(M N),且满足传统二维直方图定义在一个×LL大小的正方形区域中.假设阈值对(t,s)将该正方形区域划分为 4部分,如图1中0~3区所示.图1 二维直方图区域划分Fig.1 Region partition of two-dimensional histogram图像中目标和背景内部的像素点灰度分布较均匀,其灰度值 f(x,y)和邻域均值g(x,y)非常接近;而噪声点和边界点的灰度值与其邻域均值相差较大,因此,背景点和目标点主要分布在二维直方图的对角线附近,对应图1中的区域0和区域1;噪声点和边界点则分布在远离对角线的区域,对应图1中的区域 2和区域3.假设对角线上的区域 0和区域 1分别对应于目标和背景,远离对角线的区域2和区域3对应于边缘和噪声.由于噪声点和边界点通常只占少数,为简化计算,一般认为在区域2和3上所有的Σpij=0.记0和1所对应的目标和背景2个区域分别为c1和 c2,则这两类的先验概率分别为由于噪声点和边界点数量较少,所以满足图像的α 阶二维Renyi 熵定义为式中α>0且α≠1.二维Renyi 熵阈值法的最优阈值取(t*,s*)为式中0 ≤t,s≤L- 1.在上述求取最佳阈值的过程中,主要的工作是Renyi熵的计算.从式(3)、(4)和式(6)、(7)可以看出,对每一个阈值(t, s),其二维 Renyi熵的计算都要从像素点(0,0)开始累加,计算量为 O ( L 2 ),共有 L2个(t, s),因此总的计算量为 O ( L 4 ),其迭代运算量巨大,无法满足实时性要求.根据这种区域划分方法计算最佳阈值时,还会出现误分情况,如图2所示.对于区域0中c、d两部分及区域 1中 a、f 两部分内的像素点来说,其灰度值和邻域均值相差较大,应属于边界点或噪声点,但传统二维直方图阈值分割方法将其直接分类为目标(或背景)内点;同时,区域 2、3中靠近对角线的 b、e两部分,其内部像素点的灰度和邻域灰度均值相近,应属于目标或背景内点,但却被看作噪声点或边界点.因此,基于这种直方图区域划分计算得到的最佳阈值必然会出现偏差.另外,区域2、3中像素点所占比例近似为 0,这一假设在图像受噪声污染较严重时是不成立的,所以传统算法无法很好地处理含噪图像.图2 二维直方图区域误分示意Fig.2 Region misclassification of two-dimensional histogram针对传统基于二维直方图的图像阈值分割方法存在的问题,近年来各种改进算法不断被提出,龚劬等[6]提出基于分解的二维 Renyi熵图像阈值分割算法,通过分解思想降低算法维度;潘喆等[7]、Yimit等[8]提出快速二维 Renyi熵阈值分割算法,通过分析二维 Renyi熵最佳阈值求解公式,推导出其递推公式,达到快速求解的效果;Cheng等[9]提出结合分解思想和模糊理论以达到速度和精度兼顾的算法;El-Sayed等[10]提出将求解域限定在二维直方图对角线上以减少计算量;Zheng等[11]提出二维灰度-局部方差直方图,将求解域压缩为256×64以减少计算量;Zhang等[12]用递归的思想处理二维运算以降低计算量.这些算法都在一定程度上降低了利用二维 Renyi熵求取最佳阈值的算法复杂度.,雷博[13]、黄金杰等[14]、Xiao等[15]对传统二维 Renyi熵算法做了部分改进,以减少误分概率;Gu 等[16]采用改进的粒子群优化算法结合二维 Renyi熵以增强算法的鲁棒性;Fan等[17]将二维 Renyi熵和模糊理论结合起来以处理具有过渡区的图像,处理效果良好.2 基于极坐标系下二维直方图的图像阈值分割算法2.1 极坐标系下二维直方图的构建针对传统二维直方图阈值分割算法存在的以上问题,提出一种基于极坐标系下二维直方图的图像分割算法,基本思想如下.对于原灰度图中每一像素点(x,y) ,都有对应的灰度值 f(x,y) 和邻域均值 g(x,y) ,g(x,y) 定义为之所以不采用式(1)中定义的 g ( x, y),是为了使噪声点的灰度值和邻域均值之差更加明显,以便于后续去噪过程的进行.由 f ( x, y)和 g ( x, y)定义像素点(x, y)在极坐标系中的参数.设每一像素点(x, y)在极坐标系中的极径为ρ(x, y),极角为θ(x, y),具体定义为f( x, y)和g( x, y)的灰度级都为L,则极径ρ(x, y )的范围为,极角θ(x,y) 的范围为[0,/2]π.根据反正切函数的性质可知,1θ(x,y) 、2θ(x,y) 之间满足由式(11)和式(12)所示的两个极角定义对像素点类别进行判定的变量Δ(x,y) 为因为1θ(x,y) 和2θ(x,y) 之间满足式(13)所示关系,根据三角函数性质,(x,y) Δ又可写为对于目标区和背景区来说,其内部灰度分布较均匀,每一像素点的灰度值和邻域均值差别很小,其比值也非常接近于1,所以1θ和2θ都近似为45°,二者差值Δ也近似为0°;对于噪声点和边界点来说,其灰度值和邻域均值相差较大,相应地,1θ和2θ的差值Δ也将很大,尤其是灰度值很小的暗噪声点,1θ和2θ的差值Δ甚至会达到/2π,而边界点相对于噪声点来说,其灰度值和邻域均值之差一般要小于噪声点,相应地,边界点的Δ也小于噪声点的Δ.根据1θ和2θ的差值Δ可很好地判断出像素点的类别.将像素点分为两类,其中,背景点和目标点为 1C,噪声点和边界点为 2C,则有判别公式式中 angle是对像素点进行类别判定的阈值,可根据图像的性质进行选择.在对测试图像每一个像素点的Δ进行计算并统计后,可以发现接近于0°的Δ所占比例非常大,而较大的0°所占比例较小,这说明在一幅图像中,目标和背景点是主要组成部分,边界点和噪声点只是少数.基于图像的这一特点,可根据以下步骤间接求解类别判定阈值angle:(1)根据式(12)和式(15)计算所有像素点的极角之差Δ(x, y),并统计Δ(x, y)的分布,从0°到90°排列,得到所有的角度之差Δ(x, y)的可能性以及每个Δ(x, y)出现的频数.(2)由于噪声点和边界点的Δ(x,y) 较大,且比例较小,所以可以设定比例阈值K,表示背景点和目标点所占的比例,如 90%=K ,从Δ=90°开始,将每个对应的频率相加,哪个Δ先到达比例阈值K,就认为该Δ是所求的判定阈值angle. (3)对受噪声污染较小的图片,比例阈值K可设置的大一些,受噪声污染较大的图片,则K可设置的小一些,以后续的滤波效果图为准则,选取较为理想的比例阈值.以添加密度为 0.02的椒盐噪声的 Lena图为例进行说明,求得所有像素点的极角差Δ(x,y) 的分布,如图 3所示,选取 90%=K 以求取类别判定阈值angle,最终求得angle=16.2°.图3 Lena噪声图极角差分布Fig.3 Polar angle differences distribution of Lena noise image在用 angle对原图像各像素点进行类别划分后,即可得到边界点和噪声点.对这部分像素进行处理,达到滤噪的目的.本文所采取的处理措施是选取噪声点和边界点的邻域均值代替其灰度值.仍以添加密度为0.02的椒盐噪声的Lena图进行说明,对比其滤噪前后的效果图和极坐标系下的二维分布,如图 4所示.图4 图像滤噪前后对比Fig.4 Comparison of images before and after filtering 由图 4(a)、(c)可以看到,图像中的噪声点得到了比较良好的处理.经过上述滤噪处理后,在极坐标系中原本分布散乱的像素点都将集中分布在极坐标系中极角为45°的极径附近,如图 4(b)、(d)所示.利用图 4(d)中像素点的分布即可求得最优分割阈值.2.2 基于Renyi熵的阈值分割算法本文利用 Renyi熵对去噪后的图像求取最佳阈值.将去噪后的图像各像素点都映射到极坐标系中,统计极坐标系中极角范围.假设去噪后图像所有像素点的极角范围为[45°-β,45°+α],其中α和β都是很小的偏差值,例如在第 2.1节中对加噪Lena图求得的像素点类别判定阈值angle=16.2°,根据式(15)可求得去噪后像素点的极角为45°+8.1°.因此,某像素点究竟属于目标点还是背景点将取决于它的极径.可以利用去噪后图像各像素点的极径信息结合Renyi熵概念,求取最佳阈值T,将图像分为目标区O和背景区B,以此实现对图像的分割.该过程如图5所示.假设阈值为 t,用 t去划分去噪后的图像极径信息.认为极径小于等于 t的像素点属于目标区O,而极径大于 t的像素点属于背景区 B,根据Renyi熵的定义得到目标区和背景区所对应的Renyi熵为式中:表示向下取整;p O (i)代表位于目标区的极径为 i的像素点的概率;p B (i)代表位于背景区的极径为 i的像素点的概率;PO为目标区像素点的比例;PB为背景区像素点的比例;q为 Renyi熵的阶数,q>0且q≠1.图5 极坐标系下分割算法示意Fig.5 Sketch map of segmentation algorithm in polar coordinate system图像Renyi熵 H ( t)为目标区Renyi熵 H O (t)和背景区Renyi熵 H B (t)之和,则最佳阈值T定义为由于本文提出的算法将图像信息集中在极坐标系45°极径附近,各像素点的极角差异很小.为简化计算,可忽略极角参量,只利用极径信息对各像素点进行分类,这属于一维问题,相较于基于传统二维直方图的阈值分割方法,其运算量大大降低. 本文算法主要包含以下几个步骤.步骤 1 根据原始图像各像素点的灰度值分布f( x, y)求取其邻域均值,得到邻域均值信息 g ( x, y).步骤 2 由灰度信息 f( x, y)和邻域均值信息g( x, y),根据式(11)和式(12)对图像每一像素点求取其极角θ1(x, y)和θ2(x, y).步骤3 根据每个像素点的两个极角差(x,y) Δ判断该像素点的类别.步骤 4 对属于噪声或边界的像素点进行滤噪处理.本文选取噪声点和边界点的邻域均值代替其灰度值.根据处理之后的图像效果,调整步骤 3中用到的比例阈值,直到滤噪后的图像质量明显改善为止.步骤 5 对处理后的图像再次求取每一点的邻域均值、相应的极径、极角等信息.此时所有像素点的极角基本都分布在45°左右,偏差很小.步骤 6 根据各点极径信息,利用一维 Renyi熵求取最佳分割阈值,并利用该阈值对图像进行分割,得到二值化图像.3 实验结果与分析本文实验在系统配置 2.96,GB内存、2.30,GHz,Matlab R2014a下进行,挑选Lena图、Cameraman图、Cat图、Corn图、Bird图为测试图片,如图6(a)所示,分别对比了传统二维 Renyi熵分割算法[5]、基于二维 Tsallis熵的分割算法[10]、基于灰度-局部方差二维 Renyi熵分割算法[11]、改进的灰度-梯度二维Renyi熵分割算法[14]以及本文算法5种算法的分割效果图,如图6(b)~(f)所示;对比原图在 5种算法下求得的最优阈值,如表1所示;对比原图在5种算法的运行时间,如表 2所示. 为说明本文算法在处理受噪声污染严重的图像时的优势,以添加密度为0.02的椒盐噪声的5个图为测试图片,如图7(a)所示,对比在5种算法下的分割效果图,如图7(b)~(f)所示.图6 各算法分割效果图Fig.6 Segmentation results of various algorithm表1 各算法阈值对比Tab.1 Comparison of the threshold with different algorithms算法 Lena图 Cameraman图 Cat图 Corn图 Bird图文献[5]算法082 098 102 128 141文献[10]算法 144 144 088 137 120文献[11]算法 097 097 084 085 126文献[14]算法 096 143 136 171 183本文算法 128 120 147 196 187表2 各算法运行时间对比Tab.2 Comparison of running time with different algorithms s算法 Lena图 Cameraman图 Cat图 Corn图 Bird图文献[5]算法109.0 121.9 147.8 146.6 178.4文献[10]算法 046.7 042.6 085.7 083.4 086.9文献[11]算法 021.5 020.8 027.0 024.4 024.5文献[14]算法 213.3 217.4 229.0 232.7 258.0本文算法 001.2 001.3 001.6 001.8 002.5由图6和图7可以看出,当测试图像为不受噪声影响的原图时,5种方法分割效果相差不大;当图像受噪声干扰严重时,由于文献[5,10-11,14]都未对噪声进行处理,所以分割效果较差,而本文算法由于对噪声点进行了处理,所以有较好的分割效果.传统二维熵算法及其改进算法的运行时间都包括两部分,即求解二维概率分布过程以及用熵理论求解最佳阈值过程.文献[5]中的传统二维 Renyi熵算法未进行任何优化,故而运行时间较长;文献[10]在用 Tsallis熵进行阈值计算时,为降低运算时间,将求解空间局限在二维直方图对角线上,故算法运行时间有所降低;文献[11]采用灰度-局部方差二维直方图进行阈值求解,局部方差被映射为 64级,解空间大小为256×64,相较于传统算法而言,解空间缩小,所以运行时间也有所降低;文献[14]用像素点的梯度代替邻域灰度均值,相较于传统二维熵算法,解空间并未压缩,反而在求解各像素点梯度的过程中增加了计算量,所以运算时间增加;本文算法没有像传统二维Renyi熵算法那样将像素点映射到直角坐标系中,而是将所有像素点都映射在极坐标系中,去噪后各像素点都集中在45°极径附近,偏差很小,所以只需要利用极径信息进行图像分割,由此把二维问题转化为一维问题;另外,本文算法不用求解二维概率分布,大大降低运行时间.算法的空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度,包括算法本身所占用的存储空间、算法的输入输出数据所占用的存储空间和算法在运行过程中临时占用的存储空间这 3个部分.其中,算法本身所占用的存储空间和算法本身长度有关;算法的输入输出数据所占用的存储空间和所处理数据大小有关;算法在运行过程中临时占用的存储空间则随着算法的不同而变化.由于本文算法和各对比算法处理的测试图片相同,且算法长度相差不大,所以在对比各算法空间复杂度时,仅讨论各算法在运行过程中临时占用的存储空间.为方便讨论,假设测试图像大小为L×L.根据各算法的原理可知,在算法输入都为该测试图像时,各算法运行过程中临时占用的存储空间都与该测试图像大小有关,即使文献[11]将解空间压缩,但是在计算灰度-局部方差二维直方图时其临时占用的存储空间仍然和测试图像大小成正比,所以文献[5,10-11,14]以及本文算法的空间复杂度都为 O ( L 2).图7 加噪图像分割效果图Fig.7 Segmentation results of noise images4 结语本文提出的基于极坐标系下二维直方图的图像阈值分割算法相较于基于传统直角坐标系下二维直方图的阈值分割算法而言有很大区别,其本质区别在于该算法将图像像素点的灰度信息和邻域均值信息映射到极坐标系中而非直角坐标系中,其优势在于:极坐标系中的极角参量能很好地对像素点类别进行划分,通过相关处理措施即可达到滤噪的效果,这对受噪声污染较严重的图像来说,处理效果更加明显;且滤噪后的图像像素点分布集中,仅通过极坐标系中的极径参量即可进行阈值分割,属于一维算法,从而避免了传统分割算法及其改进算法都需要进行复杂二维运算的问题,实时性良好.实验证明,本文算法相较于传统基于二维直方图的阈值分割算法及其改进算法,分割性能更加优越.【相关文献】[1]Vidhya K,Revathi S,Sahaya S,et al. Review on digital image segmentation techniques[J]. International Research Journal of Engineering and Technology,2016,3(2):618-619.[2]Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms[J]. IEEE Transactions on Systems,Man,and Cybernetics,1979,9(1):62-66.[3]Pun T. A new method for gray-level picture threshold using the entropy of the histogram[J]. Signal Processing,1980,2(3):223-237.[4]Khehra B S,Singh A,Pharwaha A P S,et al. Image Segmentation Using Two-Dimensional Renyi Entropy[M]. Singapore:Proceedings of the International Congress on Information and Communication Technology,2016.[5]Sahoo P K,Arora G. A thresholding method based on two-dimensional Renyi's entropy[J]. Pattern Recognition,2004,37(6):1149-1161.[6]龚劬,王菲菲,倪麟. 基于分解的二维 Renyi 灰度熵的图像阈值分割[J]. 计算机工程与应用,2013,49(1):181-185.Gong Qu,Wang Feifei,Ni Lin. Decomposition based two-dimensional thresholding for image using Renyi gray entropy[J]. Computer Engineering and Applications,2013,49(1):181-185(in Chinese).[7]潘喆,吴一全. 二维Renyi熵图像阈值选取快速递推算法[J]. 中国体视学与图像分析,2007,12(2):93-97.Pan Zhe,Wu Yiquan. Fast recurring algorithms of image thresholding based on two-dimensional Renyi's entropy[J]. Chinese Journal of Stereology and Image Analysis,2007,12(2):93-97(in Chinese).[8]Yimit A,Hagihara Y,Miyoshi T,et al. Fast method for two-dimensional Renyi's entropy-based thresholding[J]. International Journal on Computer Science and Engineering,2012,4(2):176-183.[9]Cheng C,Hao X,Liu S. Application of 2D Renyi gray entropy and fuzzy clustering in image segmentation[J].Journal of Geomatics Science and Technology,2014,31(1):62-66.[10]EIsayed M A,Abdelkhalek S,Abdelaziz E. Study of efficient technique based on2D Tsallis entropy for image thresholding[J]. International Journal on Computer Science and Engineering,2011,3(9):3125-3138.[11]Zheng X,Ye H,Tang Y. 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探究:极坐标系下的点与它的极坐标的对应情况 ① 平面上一点的极坐标是否唯一?
② 若不唯一,那有多少种表示方法?
③ 坐标不唯一是由谁引起的?
④同一点不同的极坐标是否可以写出统一表达式?
极坐标系下的点与它的极坐标的对应情况
(1)给定(,),在极坐标平面内确定可唯一的一点 M
(2)给定平面上一点 M ,但却有无数个极坐标与之对应
当点不在第一象限内 时,是否还成立? 原理是什么?
互化练习
2 1(1)将点M的极坐标 5, 化为直角坐标; 3 ( 2)将点M的直角坐标 3 ,1 化成极坐标. 2.已知两点的极坐标 2, , . 3, ,求两点间的距离 3 2
实验楼
图书馆
D
120m
办公楼
C
E
450
50m
600
A
教学楼
60m
B
体育馆
请分析上面这句话,他告诉了问路人什么?
从 这 向 东 走 6 0 米 出发点

方向
距离
在生活中人们经常用方向和距离来表示 一点的位置。这种用方向和距离表示平 面上一点的位置的思想,就是极坐标的 基本思想.
思考:类比建立平面直角体系的过程,怎样 建立用距离与角度确定平面上点的位置的体系?
2
4
B●
E
4 3
●●。 O1 NhomakorabeaC

A
5 3
x
F


D
3.用点A,B,C,D,E分别表示教学楼,体育馆, 图 书馆,实验楼,办公楼的位置.建立适当的 极坐标系,写出各点的极坐标. C D 解:以点A为极点,AB所在 的射线为极轴(单位长
120m
度为1 m),建立极坐标系.
E
450 50m
则点A,B,C,D,E的极坐 标分别为 A(0,0), B(60, 0),


极坐标系与直角坐标系的异同
• 相同点:两者都通过一对有序实数对表示平面上的点.
• 不同点:
– (x,y)与两坐标轴的距离有关;而(ρ,θ)与极轴出发的角 和极点的距离有关 – 在直角坐标系内平面点集与有序实数对的集合 { (x,y)|x、y∈R}一一对应,而在极坐标系内平面点集 与有序实数对的集合{ (ρ,θ)|ρ、θ∈R}不是一一对应 的((ρ,θ )与(ρ,θ+2kπ )表示同一个点 )
• 1. 极点与直角坐标系的原点重合; • 2. 极轴与直角坐标系的x轴的正半轴重合; • 3. 两种坐标系的单位长度相同.
互化关系式
极坐标化直角坐标: x cos , y sin
y

θ x
M ( , )
y
x
O
直角坐标化极坐标: y 2 2 2 x y , tan ( x 0) x
600 A(O) 60m B
x
π C(120, ), 3
π D(60 3, ), 2
3π E (50, ). 4
练习:在同一个极坐标中描出以下各点: π π π π A(4, ), B(4, 2 ), C (4, 4 ), D(4, 2 ) 6 6 6 6 [思考]它们所表示的点有什么关系? π 2kπ+ 本题点M的极坐标统一表达式: 4, 6
原因在于:极角有无数个 一般地,若(ρ,θ)是一点的极坐标,则(ρ,θ+2kπ) 都可以作为它的极坐标.
如果限定ρ> 0, 0≤θ<2π 特别强调: 一般情况下(若不作特别说明时),认为 ≥ 0.
或-π<θ≤ π,
那么除极点外,平面内的点和极坐标就可以一一对应了.
3.极坐标与直角坐标的互化
互化前提
2
5 6
A(4,0)
4
D

• E •
F
。 O1
•C • B
•A
G
x
B(3, ) 4 C(2, 2 ) 5 D(5, 6 ) E(4.5, )
4 3


5 3
F(6,4) 3 G(7, 5 ) 3
例2、在极坐标系中描下列各点:
A(3, 0)、B(6,
5 6
5 4 5 )、C (1, )、D(5, )、 E(4, ), F 2, 6 2 3 3
角,叫做点M的极径, 叫做点M的极角,有序数对
(,)就叫做M的极坐标,记作M (,) .
一般地,不作特殊说明时,认为≥0, 可取任意实数.
特别规定:当点M为极点时,它的极坐标
(0, ), 可为任意值. 为____________________
M
O X
例1、 如图,写出各点的极坐标:
1、极坐标系的建立: ①在平面内取一个定点O,叫做极点. ② 从极点O点引一条射线OX,叫做极轴. ③再选定一个单位长度和角的正方向(通常取 逆时针方向).

X 这样就建立了一个平面极坐标系,简称极坐标系.
O
2、极坐标系内一点的极坐标的规定 对于平面上任意一点M,用表示线段OM的长度,
用表示以射线OX为始边,射线OM为终边所成的
– 若规定ρ>0,θ∈[0,2π),可使极坐标与平面内的点一 一对应(极点除外)
课堂小结
• 建立一个极坐标系需要哪些要素?
– 极点;极轴;长度单位;角度单位和它的正方向
• 极坐标系内一点的极坐标有多少种表达式?
– 无数,极角有无数个
• 一点的极坐标有否统一的表达式?
– 有,(ρ,2kπ+θ)
• 极坐标与直角坐标的互化

极坐标系
1.与角α终边相同的角:
β=α+2kπ,k∈Z
一一对应的. 2.平面直角坐标系中的点P与坐标(a ,b)是 _____ y 平面直角坐标系是最简 P(a,b) . b 单最常用的一种坐标系,但 不是唯一的一种坐标系. 有 时用别的坐标系比较方便.
O a
x
还有什么坐标系呢?
思考:右图是某校园的平面 示意图,假设某同学 在教学 楼处,请回答下列问题: (1)他向东偏北60 °方向 走120m后到达什么位置? 该位置惟一确定吗? (2)如果有人打听体育馆 和办公楼的位置,他应如何 描述?
B
5 10, 3
极坐标化直角坐标: x cos , y sin
直角坐标化极坐标: y 2 2 2 x y , tan ( x 0) x
课后思考
思考: 极坐标系中, 点M的坐标为(-10, ), 则下列各 3 坐标中, 不是M点的坐标的是( )
A
4 10, 3
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