图像变换的基本模型
函数图像变换及应用
上节课知识检测一、基本内容1.利用描点法作函数图像其基本步骤是列表、描点、连线,具体为:2、会画基本函数图像(一次(两点想x 取0,,y 取0(或X 取1))、反比例(三点(x 取1/2、1,2)对称轴、对称中心)、二次(对称轴\顶点\开口)、幂(四点x 取0,1/2,1,2对称)、指数(三点x 取-1,0,1)、对数(三点Y-1,0,1)、对勾(两部分相等时X 值点)、三角(x 取五点;对称轴、对称中心))3.掌握画图像的基本方法:(1)描点法(2)图像变换法.平移、伸缩、翻折 (3)讨论分段法(1)平移变换:y =f (x ) ――――――――――→a >0,右移a 个单位a <0,左移|a |个单位 y =f (x -a ); y =f (x ) ―――――――――→b >0,上移b 个单位b <0,下移|b |个单位 y =f (x )+b . (2)伸缩变换:y =f (x )10111ωωωω<<>−−−−−−−−→,伸原的倍,短原的长为来缩为来 y =f (ωx );y =f (x ) ――――――――――――→A >1,伸为原来的A 倍0<A <1,缩为原来的A 倍 y =Af (x ). (3)对称变换:y =f (x )―――――――――→关于x 轴对称 y =-f (x ); y =f (x )――――――→关于y 轴对称 y =f (-x ); y =f (x )――――――――→关于原点对称 y =-f (-x ). (4)翻折变换:y =f (x )―――――――――――――――→去掉y 轴左边图,保留y 轴右边图将y 轴右边的图像翻折到左边去y =f (|x |);y =f (x )―――――――――→留下x 轴上方图将x 轴下方图翻折上去y =|f (x )|.二、易错点1.在解决函数图像的变换问题时,要遵循“只能对函数关系式中的x ,y 变换”的原则,写出每一次的变换所得图像对应的解析式,这样才能避免出错.2.明确一个函数的图像关于y 轴对称与两个函数的图像关于y 轴对称的不同,前者也是自身对称,且为偶函数,后者也是两个不同函数的对称关系.三、基本考点及例题 考点一 作图像画函数图像的一般方法1、直接法.(1)描点法 (2)经验法:当函数表达式(或变形后的表达式)是熟悉的基本函数时,就可根据这些函数的特征直接作出;2、图像变换法.若函数图像可由某个基本函数的图像经过平移、翻折、对称得到,可利用图像变换作出,但要注意变换顺序.对不能直接找到熟悉的基本函数的要先变形,并应注意平移变换与伸缩变换的顺序对变换单位及解析式的影响.3、分段函数:分别作出每段区间的图像,注意:分段函数是一种特殊的函数,自变量在不同范围内取值时,对应的解析式不同,但无论分段函数共有几段,它始终是一个函数,而不是多个函数。
小学几何五大模型
小学几何五大模型小学几何是学习数学的一个重要部分,它使学生能够理解和应用基本的几何知识,包括角、边、形状和体积等。
随着技术进步,几何理论发展变得越来越复杂,但有五个基本的模型,也被称为小学几何五大模型,它们是:平面几何、立体几何、变换几何、旋转几何和解析几何,这五个模型是学习小学几何的基本支柱。
首先是平面几何,它包括两个基本的概念:一是直线,也叫直角线;二是点,也叫几何点。
在平面几何中,可以使用直线、点和一些基本图形(如三角形、正方形和圆形)来绘制不同的形状。
此外,还学习一些和平面几何相关的概念,如角度、直线段、圆心角、图形的边缘等。
其次是立体几何,它是一种对于空间的数学分析,涉及到空间中的形状、结构和位置等定义。
在立体几何中,学习者将学习平面几何中的知识,如点、线和面,以及更具体的概念,如直线段、夹角、平面和曲线等。
第三个模型是变换几何,它是一种应用几何的新兴领域,主要研究图像如何在不同的空间变换中变形变化。
在此,学习者可以学习基本的几何变换,如平移、缩放、旋转和变换等,并使用数学表达式和图形来研究这些变换。
接下来是旋转几何,它也是研究图像变换的一个重要部分,它研究的是图像如何在空间变换中旋转。
这里,学习者可以学习三维旋转的基本概念,如空间旋转的描述和矩阵运算等,以及旋转图形在空间变换中的影响等。
最后是解析几何,这是最抽象的一个模型,它涉及将几何图形抽象化,并使用数学表达式和规则来研究图形的形状和变形。
解析几何主要讨论几何点、直线段、空间形状、几何等概念,并使用特殊数学表达式来讨论图形的变形和空间变换。
总之,小学几何五大模型是学习小学几何的基础,它包括平面几何、立体几何、变换几何、旋转几何和解析几何五个模型,它们涉及几何图形的定义和形状变形,也涉及到旋转和变换等定义,这些定义和概念是学习小学几何的基石,也是学习数学的重要组成部分。
何为仿射变换(AffineTransformation)
何为仿射变换(AffineTransformation)变换模型是指根据待匹配图像与背景图像之间⼏何畸变的情况,所选择的能最佳拟合两幅图像之间变化的⼏何变换模型。
可采⽤的变换模型有如下⼏种:刚性变换、仿射变换、透视变换和⾮线形变换等,如下图:其中第三个的仿射变换就是我们这节要讨论的。
仿射变换(Affine Transformation)Affine Transformation是⼀种⼆维坐标到⼆维坐标之间的线性变换,保持⼆维图形的“平直性”(译注:straightness,即变换后直线还是直线不会打弯,圆弧还是圆弧)和“平⾏性”(译注:parallelness,其实是指保⼆维图形间的相对位置关系不变,平⾏线还是平⾏线,相交直线的交⾓不变。
)。
c和d的区别可以看下图:仿射变换可以通过⼀系列的原⼦变换的复合来实现,包括:平移(Translation)、缩放(Scale)、翻转(Flip)、旋转(Rotation)和剪切(Shear)。
仿射变换可以⽤下⾯公式表⽰:这个矩阵乘法的计算如下:具体到⼆维的仿射变换的计算如下:⼏种典型的仿射变换如下:平移变换 Translation将每⼀点移动到(x+tx, y+ty),变换矩阵为:平移变换是⼀种“刚体变换”,rigid-body transformation,就是不会产⽣形变的理想物体。
效果:缩放变换(Scale)将每⼀点的横坐标放⼤(缩⼩)⾄sx倍,纵坐标放⼤(缩⼩)⾄sy倍,变换矩阵为:变换效果如下:剪切变换(Shear)变换矩阵为:相当于⼀个横向剪切与⼀个纵向剪切的复合效果:旋转变换(Rotation)⽬标图形围绕原点顺时针旋转theta弧度,变换矩阵为:效果:组合旋转变换,⽬标图形以(x, y)为轴⼼顺时针旋转theta弧度,变换矩阵为:相当于两次平移变换与⼀次原点旋转变换的复合:先移动到中⼼节点,然后旋转,然后再移动回去。
这个转换矩阵也可以下⾯这样描述。
医学图像配准与配对的基本步骤与算法
医学图像配准与配对的基本步骤与算法随着互联网时代的到来,互联网思维逐渐渗透到各个领域,包括医学图像处理。
作为一位现代互联网思维的老师,我将为大家介绍医学图像配准与配对的基本步骤与算法,并探讨其在医学领域的应用。
医学图像配准是指将不同时间、不同模态或不同患者的医学图像进行对齐,以实现图像的统一和比较。
配准的基本步骤包括:图像预处理、特征提取、特征匹配和变换模型。
首先,图像预处理是为了去除图像中的噪声和不必要的信息,以提高后续处理的准确性和效率。
常用的预处理方法包括平滑滤波、边缘检测和图像增强等。
通过这些方法,可以使图像更加清晰、明确,为后续的特征提取和匹配打下良好的基础。
接下来,特征提取是将图像中的关键信息提取出来,以便进行后续的匹配和变换。
常用的特征包括角点、边缘、纹理等。
特征提取的方法有很多,例如Harris角点检测、SIFT特征提取等。
通过这些方法,可以从图像中提取出具有独特性和稳定性的特征点或特征描述子,为后续的匹配和变换提供可靠的依据。
然后,特征匹配是将两幅图像中的特征进行对应,以找到它们之间的关系。
特征匹配的目标是找到最佳的匹配对,即使得两幅图像中的特征点之间的距离最小。
常用的特征匹配算法包括暴力匹配、K近邻匹配和RANSAC匹配等。
通过这些算法,可以实现特征点的准确匹配,为后续的变换模型提供准确的输入。
最后,变换模型是根据特征匹配的结果,将一个图像变换到另一个图像的空间中。
常用的变换模型包括仿射变换、透视变换和非刚性变换等。
这些变换模型可以将图像进行旋转、平移、缩放等操作,从而实现图像的对齐和配准。
医学图像配准与配对在医学领域有着广泛的应用。
例如,在医学影像诊断中,医生可以通过将多个时间点的同一患者的图像进行配准,来观察病变的演变和治疗效果的评估。
此外,在医学研究中,医学图像配准可以用于分析不同患者之间的结构和功能的差异,从而帮助研究人员更好地理解疾病的发生和发展机制。
总之,医学图像配准与配对是一项重要的技术,它可以将不同时间、不同模态或不同患者的医学图像进行对齐,为医学影像诊断和研究提供可靠的基础。
函数图象的平移变换
在函数图象上,每一个点$(x, y)$在平 移后变为$(x + a, y)$,即横坐标增加 $a$,纵坐标不变。
右平移变换的性质
1
函数值不变:对于任意$x$,有$f(x - a) = f(x)$, 即函数值在平移前后保持不变。
2
平移不改变函数的单调性、奇偶性等性质。
3
平移不改变函数的值域和定义域。
平移变换用于验证数学模型
通过平移变换,我们可以验证数学模型的正确性和可靠性,从而更 好地应用于实际问题。
平移变换用于优化数学模型
通过平移变换,我们可以优化数学模型的参数和结构,从而提高模 型的预测精度和可靠性。
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感谢您的观看
平移变换可用于研究函数的 极值
通过平移函数图像,可以更直观地观察函数的极值 点,从而确定极值的位置和大小。
平移变换有助于研究函数 的单调性
通过平移函数图像,可以观察函数在不同区 间内的单调性,从而分析函数的单调性。
平移变换在解决实际问题中的应用
01
平移变换用于解决 物理问题
在物理问题中,平移变换常用于 描述物体在空间中的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ动规律, 如位移、速度和加速度等。
左平移变换的数学表达式
$y = f(x + a)$,其中$a$为正数。
左平移变换的性质
01
平移不改变函数的值域和定义域。
02
平移不改变函数的单调性、奇偶性和周期性。
平移不改变函数的对称性。
03
左平移变换的应用
解决函数图象问题
通过左平移变换,可以将函数图象进行平移,从而更直观地观察函 数的性质和变化规律。
解决实际问题
在解决一些实际问题时,如物理中的振动和波动问题,可以通过左 平移变换来描述时间的推移和物理量的变化。
函数图象的变换
3.合理处理识图题与用图题
(1)识图
对于给定函数的图象,要能从图象的 左右、上下分布范围、变化趋势、对 称性等方面研究函数的定义域、值域、 单调性、奇偶性、周期性,注意图象 与函数解析式中参数的关系.
从图象的左右分布,分析函数的定义域;从 图象的上下分布,分析函数的值域;从图象 的最高点、最低点,分析函数的最值;从图 象的对称性,分析函数的奇偶性;从图象的 走向趋势,分析函数的单调性、周期性等.
2.已知x1是方程xlg x=2008的根,x2是方程 x10x=2008的根,则x1x2等于( )
正确的一组是( C )
A. (4) (1) (2) (3) C. (1) (4) (2) (3)
B. (1) (4) (3) (2) D. (3) (4) (2) (1)
例2 设a<b,函数 y=(x-a)2(x-b)的图象可能是
( C)
解析 当x>b时,y>0,x<b时,y≤0.故选C.
(1)函数y=
8.已知f(x)是以2为周期的偶函数,当x∈[0,1]时,
f(x)=x,且在[-1,3]内,关于x的方程
f(x)=kx+k+1
( 1 ,0)
3 (k∈R,k≠-1)有四个根,则k的取值范围是
.
三、解答题 10.已知g(x)=x(2-x)(0≤x<1),g(1)=0,若函数
y=f(x)(x∈R)是以2为周期的奇函数,且在[0,1] 上f(x)=g(x),作出函数y=f(x)(-2≤x≤2)的图象 并 求其表达式. 解 ①x∈[0,1)时,f(x)=g(x)=x(2-x); ②∵f(x)为奇函数,当x=1时, f(1)=g(1)=0,∴f(-1)=0=f(1), ③若x∈(-1,0],则-x∈[0,1), ∴g(-x)=-x(2+x), 又∵f(-x)=g(-x)且f(x)为奇函数, ∴f(-x)=-f(x)=-x(2+x),
(完整版)数字图像处理课后题答案
1. 图像处理的主要方法分几大类?答:图字图像处理方法分为大两类:空间域处理(空域法)和变换域处理(频域法)。
空域法:直接对获取的数字图像进行处理。
频域法:对先对获取的数字图像进行正交变换,得到变换系数阵列,然后再进行处理,最后再逆变换到空间域,得到图像的处理结果2. 图像处理的主要内容是什么?答:图形数字化(图像获取):把连续图像用一组数字表示,便于用计算机分析处理。
图像变换:对图像进行正交变换,以便进行处理。
图像增强:对图像的某些特征进行强调或锐化而不增加图像的相关数据。
图像复原:去除图像中的噪声干扰和模糊,恢复图像的客观面目。
图像编码:在满足一定的图形质量要求下对图像进行编码,可以压缩表示图像的数据。
图像分析:对图像中感兴趣的目标进行检测和测量,从而获得所需的客观信息。
图像识别:找到图像的特征,以便进一步处理。
图像理解:在图像分析的基础上得出对图像内容含义的理解及解释,从而指导和规划行为。
3. 名词解释:灰度、像素、图像分辨率、图像深度、图像数据量。
答:像素:在卫星图像上,由卫星传感器记录下的最小的分立要素(有空间分量和谱分量两种)。
通常,表示图像的二维数组是连续的,将连续参数 x,y ,和 f 取离散值后,图像被分割成很多小的网格,每个网格即为像素 图像分辨率:指对原始图像的采样分辨率,即图像水平或垂直方向单位长度上所包含的采样点数。
单位是“像素点/单位长度”图像深度是指存储每个像素所用的位数,也用于量度图像的色彩分辨率.图像深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数,或灰度图像中的最大灰度等级(图像深度:位图图像中,各像素点的亮度或色彩信息用二进制数位来表示,这一数据位的位数即为像素深度,也叫图像深度。
图像深度越深,能够表现的颜色数量越多,图像的色彩也越丰富。
)图像数据量:图像数据量是一幅图像的总像素点数目与每个像素点所需字节数的乘积。
2020高一数学必修一:函数周期性及其图像变换(1对1讲义)
函数周期性及其图像变换一、知识梳理1.周期函数对于函数y=f(x),如果存在一个非零常数T,使得当x取定义域内的任何值时,都有f(x+T)=f(x),那么就称函数y=f(x)为周期函数,称T为这个函数的周期.2.最小正周期如果在周期函数f(x)的所有周期中存在一个最小的正数,那么这个最小正数就叫做f(x)的最小正周期.【例题精讲】例1、设f(x)是定义在R上的奇函数,且对任意实数x,恒有f(x+2)=-f(x).当x∈[0,2]时,f(x)=2x-x2.(1)求证:f(x)是周期函数;(2)当x∈[2,4]时,求f(x)的解析式.【归纳总结】1. 周期性常用的结论:对f(x)定义域内任一自变量的值x:(1)若f(x+a)=-f(x),则T=2a;(2)若f(x+a)=1f x,则T=2a;(3)若f (x +a )=-1f x,则T =2a .2.周期性与奇偶性相结合的综合问题中,周期性起到转换自变量值的作用,奇偶性起到调节符号作用.变式训练:设函数f (x )是定义在R 上的周期为2的偶函数,当x ∈[0,1]时,f (x )=x +1,则f ⎝ ⎛⎭⎪⎫32=________.例2、已知函数f (x )是定义在R 上的奇函数,且它的图象关于直线x =1对称. (1)求证:f (x )是周期为4的周期函数;(2)若f (x )=x (0<x ≤1),求x ∈[-5,-4]时,函数f (x )的解析式.例3、设f (x )是定义在R 上且周期为2的函数,在区间[-1,1]上,f (x )=⎩⎨⎧ax +1,-1≤x <0,bx +2x +1,0≤x ≤1,其中a ,b ∈R.若f ⎝ ⎛⎭⎪⎫12=f ⎝ ⎛⎭⎪⎫32,则a +3b 的值为________.题型二、函数的图像及变换(一)、利用描点法作函数图象其基本步骤是列表、描点、连线,首先:①确定函数的定义域;②化简函数解析式;③讨论函数的性质(奇偶性、单调性、周期性);其次:列表(尤其注意特殊点、零点、最大值点、最小值点、与坐标轴的交点);最后:描点,连线.(二)、利用基本函数的图象作图1.平移变换(1)水平平移:y=f(x±a)(a>0)的图象,可由y=f(x)的图象向左(+)或向右(-)平移a个单位而得到.(2)竖直平移:y=f(x)±b(b>0)的图象,可由y=f(x)的图象向上(+)或向下(-)平移b个单位而得到.2.对称变换(1)y=f(-x)与y=f(x)的图象关于y轴对称.(2)y=-f(x)与y=f(x)的图象关于x轴对称.(3)y=-f(-x)与y=f(x)的图象关于原点对称.(4)要得到y=|f(x)|的图象,可将y=f(x)的图象在x轴下方的部分以x 轴为对称轴翻折到x轴上方,其余部分不变.(5)要得到y=f(|x|)的图象,可将y=f(x),x≥0的部分作出,再利用偶函数的图象关于y轴的对称性,作出x<0时的图象.3.伸缩变换(1)y=Af(x)(A>0)的图象,可将y=f(x)图象上所有点的纵坐标变为原来的A倍,横坐标不变而得到.(2)y=f(ax)(a>0)的图象,可将y=f(x)图象上所有点的横坐标变为原来的1a倍,纵坐标不变而得到.根据解析式作函数的图象例1、作出下列函数的图象:(1) y=x3|x|; (2) y=x+2x-1;变式训练:1、画出函数y=x2-2|x|-1的图象:2、函数y=x|x|的图象大致是( )识图与辩图例2、已知定义在区间[0,2]上的函数y=f(x)的图象如图所示,则y=-f(2-x)的图象为( )【总结归纳】“看图说话”常用的方法(1)定性分析法:通过对问题进行定性的分析,从而得出图象的上升(或下降)的趋势,利用这一特征分析解决问题.(2)定量计算法:通过定量的计算来分析解决问题.(3)函数模型法:由所提供的图象特征,联想相关函数模型,利用这一函数模型来分析解决问题.变式训练:1、如图,函数f (x )的图象是曲线OAB ,其中点O ,A ,B 的坐标分别为(0,0),(1,2),(3,1),则f ⎝⎛⎭⎪⎫1f 3的值等于________.函数图象的应用例3、已知函数y =|x 2-1|x -1的图象与函数y =kx -2的图象恰有两个交点,则实数k 的取值范围 是________.【题后悟道】所谓数形结合思想,包含“以形助数”和“以数辅形”两个方面,其应用大致可以分为两种情形:一是借助形的生动性和直观性来阐明数之间的联系,即以形作为手段,数作为目的,比如应用函数的图象来直观地说明函数的性质;二是借助于数的精确性和规范严密性来阐明形的某些属性,即以数作为手段,形作为目的,如应用曲线的方程来精确地阐明曲线的几何性质.解答本题利用了数形结合思想,本题首先作出y =|x 2-1|x -1的图象,然后利用图象直观确定直线y =kx -2的位置.作图时应注意不包括B 、C 两点,而函数y =kx -2的图象恒过定点A (0,-2),直线绕A 点可以转动,直线过B 、C 两点是关键点. 变式训练:1.设函数f (x )=|x +a |,g (x )=x -1,对于任意的x ∈R ,不等式f (x )≥g (x )恒成立,则实数a 的取值范围是________.题型三、抽象函数问题1.抽象函数的函数值例1、已知定义在R上的单调函数f(x)满足:存在实数x0,使得对于任意实数x,x2,总有f(x0x1+x0x2)=f(x0)+f(x1)+f(x2)恒成立.1求:(1)f(1)+f(0);(2)x0的值.[题后悟道] 抽象函数求函数值往往要用赋值法,需要结合已知条件,通过观察和多次尝试寻找有用的取值,挖掘出函数的性质,特别是借助函数的奇偶性和函数的周期性来转化解答.2.抽象函数的奇偶性函数的奇偶性就是要判断-x对应的函数值与x对应的函数值之间的关系,从而得到函数图象关于原点或y轴对称,结合函数的图形作出进一步的判断.例2、已知函数f(x)对任意x,y∈R,都有f(x+y)+f(x-y)=2f(x)·f(y),且f(0)≠0,求证:f(x)是偶函数.[题后悟道] 在利用奇偶函数的定义进行判断时,等式中如果还有其他的量未解决,例如本题中的f(0),还需要令x,y取特殊值进行求解.3.抽象函数的单调性与抽象不等式高考对于抽象函数的单调性的考查一直是个难点,常出现一些综合性问题,利用单调性定义进行判断求解,并对所含的参数进行分类讨论或者根据已知条件确定出参数的范围,再根据单调性求解或证明抽象不等式问题.例3、设f(x) 定义于实数集上,当x>0时,f(x)>1 ,且对于任意实数x、y,有f(x + y) =f(x)·f(y),求证:f(x) 在R上为增函数.[题后悟道]一般地,抽象函数所满足的关系式,应看作给定的运算法则,而变量的赋值或变量及数值的分解与组合都应尽量与已知式或所给关系式及所求的结果相关联.4.抽象函数的周期性有许多抽象函数都具有周期性,特别是在求自变量值较大的函数值时,就要考虑寻找函数的周期,从而利用周期把函数值转化为已知求出.例4、已知函数f (x )满足:f (1)=14,4f (x )f (y )=f (x +y )+f (x -y )(x ,y ∈R),则f (2 014)=________【课堂练习】1、 函数对于x>0有意义,且满足条件减函数。
Radon变换图像重构
适用于需要从投影数据中重建出完整图像的场景,如CT成像、三 维重建等。
03 Radon变换的算法实现
离散Radon变换算法
离散Radon变换算法是一种将图像投影到一系列方向上的算法,通过在每个方向上 对图像进行投影,可以得到一组投影数据。
该算法通常使用快速傅里叶变换(FFT)来实现,可以在较短的时间内完成对大规模 图像的变换。
性质
Radon变换具有线性、可逆性和空间 不变性等性质,广泛应用于图像处理 和计算机视觉领域。
Radon变换的数学表达
数学表达式
Radon变换可以表示为将图像函数f(x, y)投影到射线θ=α,其中α是射线与x轴 的夹角,通过积分得到投影数据P(α, t),即对每个角度进行积分运算。
逆变换
对于给定的投影数据,可以通过逆Radon变换重构原始图像。逆变换的过程是 通过对每个角度进行反投影运算,得到重构图像的像素值。
机器学习算法在Radon变换中的应用
利用机器学习算法对Radon变换进行改进,例如支持向量机、随机森林等,以提高图像重构的准确性和效率。
特征提取与分类
通过机器学习算法对Radon变换后的图像进行特征提取和分类,以实现更加精准的图像重构。
基于深度学习的Radon变换改进
深度学习模型在Radon变换中的应用
加鲜明。
细节提取
02
利用Radon变换的特性,可以从图像中提取出更多的细节信息,
提高图像的分辨率。
应用场景
03
适用于需要增强图像对比度和细节的场景,如安防监控、医学
影像分析等。
图像重建
逆Radon变换
通过逆Radon变换,可以从投影数据中重建出完整的图像。
投影数据获取
图像配准的变分模型及数值方法研究
图像配准的变分模型及数值方法研究图像配准也称为图像匹配,它是图像处理领域中最为有用和基本的任务之一.配准的任务就是在相应的图像数据之间找一个最佳的几何变换,使其更好地对准.在许多领域,都经常会遇到图像配准,比如天文学、生物、化学、医学图像和遥感等等.近年来,在许多图像配准应用中,已经成功地证明基于变分的配准模型是一种很有用的工具.通常情况下,变分的图像配准模型可以通过以下形式描述:给定两幅图像,称保持不变的一幅为参考图像,称保持变换的另一幅为模板图像,配准的目的就是找一个最佳几何变换,使得变换之后的模版图像尽可能的相似于参考图像.尽管该问题很容易描述,然而求解起来却非常困难,最主要的原因是因为该问题是病态的.在配准的过程当中,为了能够便利地找到最佳几何变换,增加一个正则项是必然的.我们知道不同的正则项产生不同的配准模型,正则项的选择对于问题的解和它的性质是很关键的.如何设计一个合理的配准模型是基于变分的配准模型领域研究的一个主要问题.分析地求解变分的配准模型是很困难的,因此就需要数值方法和适当的离散.我们知道离散之后的变分模型其未知数的数量跟图像像素的数量成正比,因此设计一个快速、有效、稳定的数值算法是基于变分的配准模型领域研究的另一个主要问题.针对这两类问题,本文的主要贡献包括以下几个方面:1.我们使用在彩色图像去噪中提到的的向量化方法推广了由Chumchob-Chen提出的修正的全变分正则项,提出一种改进的保留不连续性的图像配准模型.为了求解该模型,我们提出一种冷系数方法并结合带有Armijos线搜索的高斯牛顿法进一步与多水平方法相结合取得快速的收敛性.实验不仅证实我们提到的方法是有效和稳定的,而且根据图像质量它也能够提供满意的配准结果.2.为了充分使用变形场的主元素之间的相互依赖性,我们提出了一个新的向量化的曲率图像配准模型.提到的新正则项与已经证明在彩色图像去噪以及光流计算中很有用的高阶正则项是相关的但却不是等同的.为了求解新模型,我们提出一种不动点方法并且结合带有Armijos线搜索的高斯牛顿法进一步与多水平方法相结合取得快速收敛性.数值实验表明提到的方法对于合成的和现实的图像都能够有效地找到一个高精度解,并且在配准质量方面比以前最好的模型[1]产生更加鲁棒性的配准结果.3.这一部分,提出了一种使用二阶泛函作为正则项的新颖的变分图像配准模型.新模型的主要动机起源于去噪中的LLT模型,为了避免网格折叠,同时提出了关于变换的雅可比矩阵的行列式的不等式约束,此外,提供了一个快速的解方法用于该模型的数值实现.数值实验表明,根据配准质量我们的新模型显示出良好的性能.。
计算机图形学-第三章-变换及裁剪
(x,y)点对应的齐次坐标为三维空间的一条 直线
xh hx
yh
hy
zh h
7
齐次坐标的作用
1. 将各种变换用阶数统一的矩阵来表示。提供了用矩阵 运算把二维、三维甚至高维空间上的一个点从一个坐 标系变换到另一坐标系的有效方法。
2. 便于表示无穷远点。
例如:(x h, y h, h),令h等于0
25
3 规格化设备坐标系 用于用户的图形是定义在用户坐标系里,
而图形的输出定义在设备坐标系里,它依赖于 基体的图形设备。由于不同的图形设备有不同 的设备坐标系,且不同设备间坐标范围也不尽 相同, 例如:分辨率为1024*768的显示器其屏幕坐标的 范围:x方向为0~1023,y方向为0~767,分辨 率为640*480的显示器,其屏幕坐标范围为:x 方向0~639,y方向0~479
y 1),则
1 0 0
P'x' y' 1 x y 1 0 1 0 x
Tx1
Ty1
1
y 1Tt1
经第二次平移变换后的坐标为P*(x* y* 1)
P * x *
y * 1 x'
y'
1
1 0
0 0 1 0
Tx
2
Ty 2
1
1 0 0 1 0 0
x y 1 0 1 0 0 1 0 x y 1 Tt1Tt2
44
关于透视投影
一点透视投影
两点透视投影
三点透视投影
45
内容
二维变换 三维变换 裁剪
二维线裁剪 二维多边形裁剪 文本裁剪 三维裁剪 关于三维变换与裁剪
46
三维变换流程图
图像变换原理
图像变换原理图像变换是一种通过改变图像的像素值或空间关系,以得到新的视觉效果或数据表示的技术。
它在计算机图形学、计算机视觉、图像处理等领域中具有重要的应用。
图像变换可以分为两类:几何变换和像素变换。
几何变换是通过改变图像的形状、位置、大小或者方向来实现的。
常见的几何变换包括平移、旋转、缩放和错切等操作。
平移是通过将图像在水平和垂直方向上的像素值进行移动来实现的,旋转是将图像绕着某个中心点旋转一定角度,缩放是通过改变图像的像素间距来改变图像的大小,而错切是通过改变图像像素之间的相对位置来改变图像的形状。
像素变换是通过改变图像的像素值来实现的。
常见的像素变换包括亮度调整、对比度调整、颜色空间转换和直方图均衡化等操作。
亮度调整是通过改变图像的亮度值来调整图像的明暗程度,对比度调整是通过改变图像的像素值范围来调整图像的清晰程度,颜色空间转换是将图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间,而直方图均衡化是通过改变图像的像素分布来增强图像的对比度和细节。
图像变换的原理主要包括以下几个方面:1. 像素级处理:图像变换是在图像的每个像素上进行的,通过改变每个像素的数值或颜色来实现图像的变换。
2. 空间转换:图像变换可以在图像的整个空间范围内进行,也可以只在图像的局部区域进行。
3. 插值方式:在对图像进行变换时,需要对新像素的像素值进行估计。
插值是一种常用的方法,通过对周围已知像素的像素值进行加权平均或其他数学处理来估计新像素的像素值。
4. 变换模型:不同的图像变换可以使用不同的数学模型来描述。
常见的变换模型包括仿射变换、透视变换和非线性变换等。
图像变换的原理和方法是计算机图形学和图像处理领域的基础知识,它为我们理解图像的特征提取、目标识别、图像增强和图像生成等问题提供了重要的工具和思路。
随着计算机技术的不断发展,图像变换的应用和研究也在不断深入和扩展,为我们实现更加丰富多样的图像处理和图像生成效果提供了可能。
灰度模型的原理及应用
灰度模型的原理及应用1. 灰度模型的基本概念灰度模型是一种用于图像处理和数字信号处理的数学模型,它可以表示图像中的像素灰度级别。
在灰度图像中,每个像素点的灰度级别通常用一个整数值来表示,范围从0到255,其中0代表黑色,255代表白色。
2. 灰度模型的原理灰度模型是通过对图像进行灰度变换来生成灰度图像的。
灰度变换是一种将图像的亮度调整为不同灰度级别的方法。
灰度图像的产生过程可以分为三个主要步骤:•第一步是获取彩色图像。
当获取彩色图像后,我们需要将其转换为灰度图像。
这可以通过一些常见的灰度变换方法来实现,如使用红、绿和蓝像素的平均值来计算每个像素的灰度级别。
•第二步是应用一些灰度变换函数来对灰度图像进行处理。
灰度变换函数是一种将图像的像素灰度级别映射到一个新的灰度级别的函数。
常用的灰度变换函数包括线性变换、对数变换、幂律变换等。
•第三步是将处理后的灰度图像进行灰度级别的调整。
灰度级别的调整是指将图像中的像素灰度级别映射到一个指定的灰度范围内。
这可以通过一些常见的灰度级别映射方法来实现,如直方图均衡化、直方图匹配等。
3. 灰度模型的应用灰度模型广泛应用于图像处理、图像分析和计算机视觉等领域。
以下是一些常见的灰度模型的应用:•图像增强:灰度模型可以用于提高图像的质量和清晰度。
通过应用适当的灰度变换函数,可以增加图像的对比度、减少图像的噪声、强调图像的边缘等。
•图像分割:灰度模型可以用于将图像分割成不同的区域。
通过选择合适的灰度阈值,可以将图像中的不同物体或背景分离出来,从而实现目标检测、图像分析等任务。
•特征提取:灰度模型可以用于提取图像中的特征。
通过计算图像的灰度共生矩阵、灰度梯度等特征,可以用于图像识别、图像分类等应用。
•图像复原:灰度模型可以用于对受损图像进行复原。
通过利用图像的灰度信息,可以恢复损坏的图像内容,提高图像的可视化效果。
•缺陷检测:灰度模型可以用于检测图像中的缺陷。
通过对比图像的灰度分布,可以发现图像中的异常区域,从而实现缺陷检测和质量控制。
函数图像变换知识点总结
函数图像变换知识点总结一、基本概念1. 函数图像的平移函数图像的平移是指将原函数图像沿横轴或纵轴方向平移一定的距离。
平移的方向和距离可以是正数也可以是负数。
- 沿横轴方向平移:对于函数y=f(x),如果在横轴方向上平移了a个单位,新函数表示为y=f(x-a)。
- 沿纵轴方向平移:对于函数y=f(x),如果在纵轴方向上平移了b个单位,新函数表示为y=f(x)+b。
2. 函数图像的伸缩函数图像的伸缩是指将原函数图像沿横轴或纵轴方向进行拉伸或压缩。
伸缩的方向和比例可以是正数也可以是负数。
- 沿横轴方向伸缩:对于函数y=f(x),如果在横轴方向上进行了伸缩,新函数表示为y=f(kx)。
- 沿纵轴方向伸缩:对于函数y=f(x),如果在纵轴方向上进行了伸缩,新函数表示为y=kf(x)。
3. 函数图像的翻转函数图像的翻转是指对原函数图像进行镜像操作,可以分为关于横轴翻转和关于纵轴翻转两种情况。
- 关于横轴翻转:对于函数y=f(x),进行横轴翻转后,新函数表示为y=-f(x)。
- 关于纵轴翻转:对于函数y=f(x),进行纵轴翻转后,新函数表示为y=f(-x)。
二、函数图像变换的特点1. 平移:平移不改变函数的基本形状,只是改变了函数的位置;2. 伸缩:伸缩可以改变函数的斜率和幅度,但不改变函数的形状;3. 翻转:翻转改变了函数的整体形状,使得原函数变为其镜像;4. 组合变换:可以将多种变换进行组合,得到更复杂的函数图像变换。
三、函数图像变换的应用函数图像变换不仅仅是数学中的一种抽象概念,还可以应用到具体的问题中,如物理、经济等领域。
1. 物理问题:在物理学中,函数图像变换可以用来描述物体的运动、变形等。
例如,对于速度-时间图像,进行平移可表示物体的起始位置不同;进行伸缩则可以描述加速度的变化;进行翻转可以描述反向运动等情况。
2. 经济问题:在经济学中,函数图像变换可以用来描述经济模型的变化。
例如,对于需求-价格图像,进行平移可以表示需求量或价格的变化;进行伸缩可以描述需求的弹性;进行翻转可以描述替代品或补充品的关系等情况。
matrix transform转换方法
matrix transform转换方法Matrix Transform转换方法一、什么是Matrix Transform转换方法?Matrix Transform是一种数学计算方法,用于在二维或三维空间中进行图像变换。
它通过矩阵运算来实现图像的平移、旋转、缩放和错切等变换操作。
在计算机图形学和计算机视觉领域,Matrix Transform是一种重要的工具,被广泛应用于图像处理、计算机动画和模式识别等领域。
二、Matrix Transform的基本原理Matrix Transform基于线性代数的概念,通过矩阵运算来实现图像的变换。
在二维空间中,我们可以用一个2x2的矩阵来表示平移、旋转和缩放操作,用一个2x3的矩阵来表示错切操作。
在三维空间中,我们可以用一个3x3的矩阵来表示平移、旋转和缩放操作,用一个3x4的矩阵来表示错切操作。
Matrix Transform的基本原理可以用以下几个步骤来描述:1. 定义初始图像的坐标系。
在二维空间中,我们通常以左上角为原点,向右为x轴正方向,向下为y轴正方向。
在三维空间中,我们通常以左手坐标系或右手坐标系为基础。
2. 定义变换矩阵。
根据需要进行的变换操作,我们可以定义相应的矩阵。
例如,平移操作可以用一个平移向量来表示,旋转操作可以用一个旋转角度来表示,缩放操作可以用一个缩放因子来表示。
3. 构建变换矩阵。
根据定义的变换操作,我们可以将其转换为相应的矩阵形式。
例如,平移操作可以用一个平移矩阵来表示,旋转操作可以用一个旋转矩阵来表示,缩放操作可以用一个缩放矩阵来表示。
4. 进行矩阵运算。
将初始图像的坐标系乘以变换矩阵,得到变换后的图像的坐标系。
在二维空间中,我们可以用一个2x1的矩阵来表示坐标点的位置,将其乘以2x2的变换矩阵,得到变换后的坐标点的位置。
5. 可选的后续操作。
根据需要,我们还可以对变换后的图像进行进一步的处理,如裁剪、填充、插值等。
三、Matrix Transform的应用领域Matrix Transform在计算机图形学和计算机视觉领域有着广泛的应用。
一文搞定反比例函数7个模型,13类题型
反比例函数是高中数学中的重要内容,也是考试中经常出现的题型之一。
掌握反比例函数的基本概念和解题方法对于提高数学成绩至关重要。
本文将通过七个模型和十三类题型,帮助读者全面了解并掌握反比例函数的相关知识。
一、反比例函数的基本概念1. 反比例函数的定义反比例函数是一种特殊的二元一次函数,其函数关系可以表示为y=k/x,其中k为比例系数。
当x增大时,y减小;当x减小时,y增大。
反比例函数的图像呈现出一条经过原点的曲线,并且不过原点,是一对对称的点。
2. 反比例函数的特点反比例函数的图像呈现出一种特殊的“反比例”关系,即x与y成反比。
在实际问题中,反比例函数常常用来描述一种随着某个变量的增大而导致另一个变量的减小,或者随着某个变量的减小而导致另一个变量的增大的情况。
二、反比例函数的模型分析1. 比例系数为正数的反比例函数模型当比例系数k大于0时,反比例函数的图像为一条经过第一象限和第三象限的曲线,随着x的增大,y的值减小;随着x的减小,y的值增大。
2. 比例系数为负数的反比例函数模型当比例系数k小于0时,反比例函数的图像为一条经过第二象限和第四象限的曲线,随着x的增大,y的值增大;随着x的减小,y的值减小。
3. 比例系数为零的反比例函数模型当比例系数k等于0时,函数变为y=0,即y始终为0,这时反比例函数的图像为一条水平直线。
4. 比例系数为整数的反比例函数模型当比例系数k为整数时,反比例函数的图像呈现出一种更为规律的变化规律,可以通过整数的变化来探究x和y之间的反比关系。
5. 比例系数为分数的反比例函数模型当比例系数k为分数时,反比例函数的图像表现出更为复杂的变化规律,需要通过分数的变化来揭示x和y之间的反比关系。
6. 反比例函数的图像变换反比例函数的图像可以通过平移、缩放、翻转等变换来形成新的图像,这些变换对于理解反比例函数的性质和特点非常重要。
7. 反比例函数的应用举例反比例函数在日常生活中有很多应用,比如收费问题、速度与时间问题、密度与体积问题等等。
数字图像处理简答题及答案.
数字图像处理简答题及答案简答题1、数字图像处理的主要研究内容包含很多方面,请列出并简述其中的4种。
2、什么是图像识别与理解?3、简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。
4、简述数字图像处理的至少4种应用。
5、简述图像几何变换与图像变换的区别。
6、图像的数字化包含哪些步骤?简述这些步骤。
7、图像量化时,如果量化级比较小会出现什么现象?为什么?8、简述二值图像与彩色图像的区别。
9、简述二值图像与灰度图像的区别。
10、简述灰度图像与彩色图像的区别。
11、简述直角坐标系中图像旋转的过程。
12、如何解决直角坐标系中图像旋转过程中产生的图像空穴问题?13、举例说明使用邻近行插值法进行空穴填充的过程。
14、举例说明使用均值插值法进行空穴填充的过程。
15、均值滤波器对高斯噪声的滤波效果如何?试分析其中的原因。
16、简述均值滤波器对椒盐噪声的滤波原理,并进行效果分析。
17、中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果如何?试分析其中的原因。
18、使用中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗?为什么会出现这种现象?19、使用均值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗?为什么会出现这种现象?20、写出腐蚀运算的处理过程。
21、写出膨胀运算的处理过程。
22、为什么YUV表色系适用于彩色电视的颜色表示?23、简述白平衡方法的主要原理。
24、YUV表色系的优点是什么?25、请简述快速傅里叶变换的原理。
26、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用,请简述其在图像的高通滤波中的应用原理。
27、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用,请简述其在图像的低通滤波中的应用原理。
28、小波变换在图像处理中有着广泛的应用,请简述其在图像的压缩中的应用原理。
29、什么是图像的无损压缩?给出2种无损压缩算法。
2、对于扫描结果:aaaabbbccdeeeeefffffff,若对其进行霍夫曼编码之后的结果是:f=01e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000。
第五章 图像退化模型
第五章图像退化模型同学们好,今天我们要给大家讲解的内容是图像退化与复原。
在开始之前我们先来看几张图片可以看到,第一幅图像是由于镜头聚焦不好引起的模糊,第二幅是由于小车运动产生的模糊,第三幅是大气湍流影响的结果,a中,大气湍流可以忽略不计,b为剧烈湍流影响的结果,c和d分别为中等湍流和轻微湍流影响的结果。
从以上几张图片可以看出,成像过程中不同因素的影响导致影响质量下降,这就是所谓的图像退化。
图像退化由此,我们给出图像退化的描述(图像退化及其过程描述)如下:图像的退化是指图像在形成、传输和记录过程中,由于成像系统、传输介质和设备的不完善,使图像的质量下降(变坏)。
其典型表现为:模糊、失真、有噪声。
产生原因:成像系统像差、传感器拍摄姿态和扫描非线性、成像设备与物体运动的相对运动、大气湍流、成像和处理过程中引入的噪声等。
图像复原针对这些问题,我们需要对退化后的图像进行复原。
这是我们本节内容的第二个关键词图像复原,图像复原就是尽可能恢复退化图像的本来面目,它是沿图像退化的逆过程进行处理,也就是如果我们知道图像是经历了什么样的过程导致退化,就可以按其逆过程来复原图像。
因此,图像复原过程流程如下:找退化原因→建立退化模型→反向推演→恢复图像典型的图像复原是根据图像退化的先验知识,建立退化现象的数学模型,再根据模型进行反向的推演运算,以恢复原来的景物图像。
因此,图像复原的关键是知道图像退化的过程,即图像退化模型。
并据此采用相反的过程求得原始图像。
针对不同的退化问题,图像复原的方法主要有:代数方法恢复、运动模糊恢复、逆滤波恢复、维纳滤波恢复、功率谱均衡恢复、约束最小平方恢复、最大后验恢复、最大熵恢复、几何失真恢复等。
这里也许同学们会有一个疑问,那就是图像复原和前面讲过的图像增强有什么区别呢?区别如下:图像增强不考虑图像是如何退化的,而是主观上试图采用各种技术来增强图像的视觉效果。
因此,图像增强可以不顾增强后的图像是否失真,只要达到想要的目视效果就可以。
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图像变换的基本模型
一、常用图象的变换模型
变换模型是指根据待匹配图像与背景图像之间几何畸变的情况,所选择的能最佳拟合两幅图像之间变化的几何变换模型。
可采用的变换模型有如下几种:刚性变换、仿射变换、透视变换和非线形变换等,如下图2.4。
(1) 刚体变换
如果一幅图像中的两点间的距离经变换到另一幅图像中后仍然保持不变,则这种变换称为刚体变换(Rigid Transform)。
刚体变换仅局限于平移、旋转和反转(镜像)。
在二维空间中,点(x,y)力经过刚体变换到点(x',y')的变换公式为:
''cos sin sin cos 1001x y x t x y t y ϕϕ⎡⎤±⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=±⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎣
⎦⎣⎦ (2.25) 上式中ϕ为旋转角度,,T x y t t ⎡⎤⎣⎦为平移变量。
(2) 仿射变换
如果一幅图像中的直线经过后映射到另一幅图像上仍为直线,并且保持平行关系,则这种变换称为仿射变换(Affine Transform 。
仿射变换适应于平移、旋转、缩放和反转(镜像)情况。
可以用以下公式表示:
'12'3
4
10011x y x a a t x y a a t y ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦ (2.26)
其中(,)x y t t 表示平移量,而参数i a 则反映了图像旋转、缩放等变化。
将参数,,(1~4)x y i t t a i =计算出,即可得到两幅图像的坐标变换关系。
(3) 投影变换
如果一幅图像中的直线经过后映射到另一幅图像上仍为直线,但平行关系基本不保持,则这种变换称为投影变换(Projective Transform )。
二维平面投影变换是关于齐次三维矢量的线性变换,在齐次坐标系下,二维平面上的投影变换具体可用下面的非奇异3x3矩阵形式来描述,即:
图2.4 图象的坐标变换模型
'012'3
45'678x m m m x y m m m y w m m m w ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦ (2.27)
则二维投影变换按照式(2.27)将像素坐标点(x,y)映射为像素坐标点''(,)x y .
'012678'3
45678m x m y m x m x m y m m x m y m y m x m y m ++⎧=⎪++⎪⎨++⎪=⎪++⎩
(2.28)
它们的变换参数(0,1,...,8)i m i =是依赖于场景和图像的常数。
(4) 非线性变换 非线性变换又称为弯曲变换(Curved Transform),经过非线性变换,一幅图像上的直线映射到另一幅图像上不一定是直线,可能是曲线,在二维空间中,可以用以下公式表示:
''(,)(,)x y F x y = (2.29)
式中,F 表示把一幅图像映射到另一幅图像上的任意一种函数函数形式。
多项式变换是典型的非线性变换,如二次、三次函数及样条函数,有时也使用指数函数,多项式可以用以下公式表示:
'22001001011102'22001001201102......x a a x a y a x a xy a y y b b x b y b x b xy b y ⎧=++++++⎪⎨=++++++⎪⎩
(2.30) 在得到两幅图像间的变换模型参数后,要将输入图像做相应参数的变换使之与参考图像处于同一坐标系下,则可实现目标图像与背景的图像的匹配,这里目标图像变换后所得点坐标不一定为整像素数,此时应进行插值处理。