Sample Reading Log

SA MPLE REA DING LOG

Note: there is more than one way to do this—here is a suggestion.

Name and student number: e.g. Mary Smith S3333444

Date of prescribed reading: e.g. (Week 2) 7/3/12

Citation:(cut and paste from the course guide online)

Nichols, Bill. “Documentary Modes of Representation” [extract: Modes & The Expository Mode] Representing Reality: Issues and Concepts in Documentary. Bloomington & Indianapolis, Indiana University Press, 1991, p.32-38.

.

Log entry (200 words maximum):

1. Key/significant points or ideas:

- Nichols offers 4 modes he states represent the dominant organizational patterns around which most texts are structured: expository, observational,

interactive and reflexive

- He describes how these modes have periods or eras of predominance, but that they are not necessarily on found in one particular era.

- The reading outlines how these modes emerged (largely in reaction to earlier modes—you might include some of this)

- Each mode posses different ethical questions for the practitioner

- He outlines the characteristics of the EXPOSITORY MODE:

o addresses viewer directly—commentary directed at the viewer

o advances an argument—frequently through the use of…voice-of-g od?commentary

o emphasizes the impression of objectivity (preferred meaning)

o establish and maintain rhetorical continuity thorough the editing

o emphasizes impression of objectivity

o etcetera ….

2. Ideas that help me to understand documentary:

- this might be some critically reflective material, but keep the content of the reading in focus

3. Questions I have (e.g. to follow up in class)

- …..

1

基于改进LOG算子的图像边缘检测方法

万方数据

万方数据

第１２期管力明，等：基于改进Ｉ，ＯＧ算子的图像边缘检测方法?１１５? 图１不同边缘检测算法仿真结果 图２Ｃａｎｎｙ算子和本研究算子仿真比较 ４结束语 本研究在分析原ＬＯＧ算子的基础上，提出了一种改进的ＬＯＧ算子，该算子通过引入并计算不同方向极坐标参数的方法，实现图像边缘点的检测，不需要考虑高斯系数盯具体取值对图像处理结果的影响，在实际应用中能对边缘和噪声做出合理的取舍，根据具体的图像自动获得图像边缘点。研究结果表明，所提算法对图像进行检测时，边缘细节明显，伪边缘相对较少，取得了理想的检测效果。且该算法较Ｐｒｅｗｉｔｔ算子、Ｃａｎｎｙ算子¨驯等算法均具有明显的优越性。 参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）： ［１］赵景秀，韩君君，王菁，等．一种改进的ＬＯＧ图像边缘检测方法［Ｊ］．计算技术与自动化，２００９，２８（３）：７４—７７．［２］孙先达，黄其坤，王璞瑁．Ｃａｎｎｙ算法在岩心图像边缘检测中的应用［Ｊ］．长江大学学报，２００９，６（２）：２６８—２７０．［３］ＣＨＥＮＮａｉ－ｊｉａｎ，ＷＡＮＧＳｕｎ—ａ１１．ＡｎＩｍａｇｅＥｄｇｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＳｍａｌｌ??ＷｏｒｌｄＰｈｅｎｏｍ－? ｅｎｏｎ［Ｃ］／／２００８３ｒｄＩＥＥＥＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅＯｆｆＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｌｅｃ． ｔｒｏｎｉｃｓａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００８：２２７２—２２７７． ［４］ＺＨＯＵＮｉｎｇ－ｎｉｎｇ，ＺＨＡＯＺｈｅｎｇ—ＸＵ，ＨＯＮＧＬｏｎｇ，ｅｔａ１．ＡＮｅｗＩｍａｇｅＥｄｇｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄ０１３．Ｍｅａｓｕｒｉｎｇｏｆ ＭｅｄｉｕｍＴｒｕｔｈＳｃａｌｅ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆ２００８ＩＥＥＥＩｎｔｅｒ－ ｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＮｅｔｗｏｒｋｉｎｇ，ＳｅｎｓｉｎｇａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ， ＩＣＮＳＣ，２００８：６９８—７０３． ［５】张永亮，刘安心．基于Ｐｒｅｗｉｔｔ算子的计算机数字图像边缘检测改进算法［Ｊ］．解放军理工大学学报，２００５，６（１）： ４４—４６． ［６］ＣＨＥＮＹｕ，ＹＡＮＺｈｕａｎｇ—ｚｈｉ．ＡＣｅｌｌｕｌａｒＡｕｔｏｍａｔｉｃＭｅｔｈｏｄｆｏｒｔｈｅＥｄｇｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆＩｍａｇｅｓ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ ４ｔｈｉｎｔｃｍａｔｉｏｎａｌｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｉｎｇ：Ａｄ— ｖａｎｃｅｄＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴｈｅｏｒｉｅｓａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００８：９３５—９４２． ［７］吴镇扬，周琳．数字信号与图像处理［Ｍ］．北京：高等教育ｆ｛｛版社，２００６． ［８］田自君，刘艺．基于ＬＯＧ算子边缘检测的图像二值化处理［Ｊ］．中国测试技术，２００７，３３（６）：１０９一１１１． ［９］［美］ＰＲＡＴＹＷＫ．数字图像处理［Ｍ］．邓鲁华，张延恒，译．北京：机械１二业出版社，２００５． ［１０］ＳＨＡＮＫＡＲＮＧ，ＲＡＶＩＮ，ＺＨＯＮＧＺＷ．Ａｒｅａｌ．ｔｉｍｅ ｐｒｉｎｔ－ｄｅｆｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｆｏｒｗｅｂｏｆｆｓｅｔｐｒｉｎｔｉｎｇ［Ｊ］． Ｍｅ嬲ｕ咖ｅｎｔ，２００９，４２（５）：６４５—６５２． ［编辑：张翔］万方数据

数学人教版八年级下册函数的图象在实际生活中的运用

19．1．2 函数图象 第3课时 教学、学习目标： １、对比函数的三种表示方法，体会不同的表示方法的优点与不足。 ２、能根据解题的实际需要，将三种表示函数的方法相互转化。 3、提高识图能力、分析函数图象信息能力。 4、能解决与函数相关的简单问题的能力。 教学重点：运用函数的三种表示方法解决相关问题。 教学难点：分析概括实际问题图象中的信息。 教学过程 一、提出问题，创设情境 1、回顾前面的问题，表示两个变量的对应函数关系有哪些方法？ 借助图形展示，由学生回答，点出三种表示方法：图象法、列表法、解析式法 2、你认为这三种表示函数的方法各有什么优点？ 在学生回答的基础上适当归纳，进而提出三种方法在实际问题中的运用 3、学生自学课本P79—80，完成导学案P55预习导学部分 二、新课探究： 1、探究活动1（P79练习2）如图是两地某一天气温变化图 师生共同解决相关问题，明确认识图象变化 2、探究活动2例4一水库的水位在最近5 h 内持续上涨，下表记录了这5 h 内6 个时间点的水位高度，其中t 表示时间，y表示水位高度． t/h 0 1 2 3 4 5 y/m 3 3.3 3.6 3.9 4.2 4.5 （1）在平面直角坐标系中描出表中数据对应的点，这些点是否在一条直线上？由此你发现水位变化有什么规律？ （2）水位高度y 是否为时间t 的函数？如果是，试写出一个符合表中数据的函数解析式，并画出函数图象．这个函数能表示水位的变化规律吗？ （3）据估计这种上涨规律还会持续2 h，预测再过2 h水位高度将达到多少米．师生共同解决例题，分析不同表示方法的运用及相互转化过程。 进一步明确解决实际问题的方法

实验一图像处理基本操作

实验一图像处理基本操作 一、 实验目的 1、熟悉并掌握在MATLAB中进行图像类型转换及图像处理的基本操作。 2、熟练掌握图像处理中的常用数学变换。 二、实验设备 1、计算机1台 2、MATLAB软件1套 3、实验图片 三、实验原理 1、数字图像的表示和类别 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y)，其中x和y是空间(平面)坐标，f在坐标(x,y)处的幅度称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由若干个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术也适用于彩色图像处理，方法是分别处理三幅独立的分量图像即可。 图像关于x和y坐标以及幅度连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和幅度。将坐标值数字化称为取样，将幅度数字化称为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和幅度都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。 作为MATLAB基本数据类型的数组十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。 图1 图像的采样和量化 图1 采样和量化的过程 根据图像数据矩阵解释方法的不同，MATLAB把其处理为4类： ?亮度图像(Intensity images) ?二值图像(Binary images) ?索引图像(Indexed images) ? RGB图像(RGB images) (1) 亮度图像 一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。若亮度图像的像素都是uint8类型或uint16类型，则它们的整数值范围分别是[0，255]和[0，65536]。若图像是double 类型，则像素取值就是浮点数。规定双精度double型归一化亮度图像的取值范围是[0 1]。 (2) 二值图像 一幅二值图像是一个取值只有0和1的逻辑数组。而一幅取值只包含0和1的uint8

LOG算子实验报告

实习5 对下图施加高斯噪声，采用LoG 算子对含噪声的图象实施边缘分割，找出该图象的最佳边缘。 原理： 1，图象工程的基本内容: （1）图像处理的重要任务就是对图像中的对象进行分析和理解。 （2）图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述。 （3）图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对原始客观场景的解释，从而指导和规划行动。 在对图像处理的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分常称为目标或对象，它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同，即在一幅图像中把目标从背景中分离出来，以便于进一步处理。图像分割就是指把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标的技术。 图像分割可借助集合概念用如下方法定义： 令集合R 代表整个图像区域，对R 的分割可看做将R 分成若干个满足以下5个条件的非空的子集(子区域)R1，R2，…，Rn(其中P(Ri)是对所有在集合Ri 中元素的逻辑谓词，?是空集)： ②对所有的i 和j ，i ≠j ，有Ri ∩Rj ＝ ? ③对i ＝1，2，…，n ，有P(Ri)＝TRUE ； ④对i ≠j ，有P(Ri ∪Rj)＝FALSE ； ⑤对i ＝1，2，…，n ，Ri 是连通的区域。 条件①指出对一幅图像的分割结果中全部区域的总和(并集)应能包括图像的所有像素(即原图像)；条件②指出分割结果中各个区域是互不重叠的，或者说在分割结果中一个像素不能同时属于两个区域； 条件③指出属于同一个区域的像素应该具有某些相同特性；条件④指出分割结果中属于不同区域的像素应该具有一些不同的特性；条件⑤要求分割结果中同一个区域内的任意两个像素在该区域内互相连通，或者说分割得到的区域是一个连通成分。 图像的分割有很多种类，边缘分割也有很多种类，LoG 算子是其中一类 由于在成像时，一个给定像素所对应的场景点，它的周围点对该点的贡献的光强大小呈正态分布，所以平滑函数应能反映不同远近的周围点对给定像素具有不同的平滑作用，因此，平滑函数采用正态分布的高斯函数，即 式中，s 是方差。 用h(x ，y)对图像f(x ，y)的平滑可表示为 g(x ，y)＝h(x ，y)*f(x ，y) 22 22e ),(σy x y x h +-=

边缘检测原理(内含三种算法)

边缘检测原理的论述

摘要 数字图像处理技术是信息科学中近几十年来发展最为迅速的学科之一。图像边缘是图像最基本的一种特征，边缘在图像的分析中起着重要的作用。边缘作为图像的一种基本特征，在图像识别、图像分割、图像增强以及图像压缩等的领域中有较为广泛的应用，其目的就是精确定位边缘，同时更好地抑制噪声。目前，数字图像处理技术被广泛应用于航空航天、通信、医学及工业生产等领域中。图像边缘提取的手段多种多样，本文主要通过MATLAB语言编程分别用不同的算子例如Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Kirsch 算子、Laplacian算子、Log算子和Canny算子等来实现静态图像的边缘检测，并且和检测加入高斯噪声的图像进行对比。阐述了不同算子在进行图像边缘提取的特点，并在此基础上提出利用小波变换来实现静态图像的边缘检测。 【关键字】图像边缘数字图像边缘检测小波变换 背景 图像处理就是对图像信息加工以满足人的视觉心理或应用需求的方法。图像处理方法有光学方法和电子学方法。从20世纪60年

代起随着电子计算机和计算技术的不断提高和普及，数字图像处理进入了高速发展时期，而数字图像处理就是利用数字计算机或其它的硬件设备对图像信息转换而得到的电信号进行某些数学处理以提高图像的实用性。 计算机进行图像处理一般有两个目的：(1)产生更适合人观察和识别的图像。(2)希望能由计算机自动识别和理解图像。数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。 边缘是图象最基本的特征.边缘检测在计算机视觉、图象分析等应用中起着重要的作用,是图象分析与识别的重要环节,这是因为子图象的边缘包含了用于识别的有用信息.所以边缘检测是图像分析和模式识别的主要特征提取手段。 所谓边缘是指其周围像素灰度后阶变化或屋顶状变化的那些像素的集合,它存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域,基元与基元之间。因此它是图象分割所依赖的重要的特征,也是纹理特征的重要信息源和形状特征的基础;而图象的纹理形状特征的提取又常常依赖于图象分割。图象的边缘提取也是图象匹配的基础,因为它是位置的标志,对灰度的变化不敏感,它可作为匹配的特征点。 图象的其他特征都是由边缘和区域这些基本特征推导出来 的.边缘具有方向和幅度两个特征.沿边缘走向,像素值变化比较平缓;而垂直与边缘走向,则像素值变化比较剧烈.而这种剧烈可能呈

基于matlab的数字图像处理常用函数

基本界面 1-1、基本运算与函数 在MATLAB下进行基本数学运算，只需将运算式直接打入提示号（>>）之後，并按入Enter键即可。例如： >> (5*2+1.3-0.8)*10/25 ans =4.2000 MATLAB会将运算结果直接存入一变数ans，代表MATLAB运算後的答案（Answer）并显示其数值於萤幕上。 小提示：">>"是MATLAB的提示符号（Prompt），但在PC中文视窗系统下，由於编码方式不同，此提示符号常会消失不见，但这并不会影响到MATLAB的运算结果。 我们也可将上述运算式的结果设定给另一个变数x： x = (5*2+1.3-0.8)*10^2/25 x = 42

若要输入矩阵，则必须在每一列结尾加上分号（；），如下例： A = [1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 1011 12]; A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 同样地，我们可以对矩阵进行各种处理： A(2,3) = 5 % 改变位於第二列，第三行的元素值 A = 1 2 3 4 5 6 5 8 9 10 11 12 B = A(2,1:3) % 取出部份矩阵B B = 5 6 5 A = [A B'] % 将B转置後以列向量并入A A = 1 2 3 4 5 5 6 5 8 6 9 10 11 12 5 A(:, 2) = [] % 删除第二行（：代表所有列） A = 1 3 4 5

5 5 8 6 9 11 12 5 A = [A; 4 3 2 1] % 加入第四列 A = 1 3 4 5 5 5 8 6 9 11 12 5 4 3 2 1 A([1 4], :) = [] % 删除第一和第四列（：代表所有行） A = 5 5 8 6 9 11 12 5 这几种矩阵处理的方式可以相互叠代运用，产生各种意想不到的效果，就看各位的巧思和创意。 小提示：在MATLAB的内部资料结构中,每一个矩阵都是一个以行为主（Column-oriented ）的阵列（Array）因此对於矩阵元素的存取，我们可用一维或二维的索引（Index）来定址。举例来说，在上述矩阵A中，位於第二列、第三行的元素可写为A(2,3) （二维索引）或A(6)（一维索引，即将所有直行进行堆叠後的第六个元素）。 此外，若要重新安排矩阵的形状，可用reshape命令： B = reshape(A, 4, 2) % 4是新矩阵的行数，2是新矩阵的列数 B = 5 8 9 12 5 6 11 5

第三章 遗传算法的理论基础

第三章 遗传算法的理论基础 遗传算法有效性的理论依据为模式定理和积木块假设。模式定理保证了较优的模式(遗传算法的较优解)的样本呈指数级增长，从而满足了寻找最优解的必要条件，即遗传算法存在着寻找到全局最优解的可能性。而积木块假设指出，遗传算法具备寻找到全局最优解的能力，即具有低阶、短距、高平均适应度的模式(积木块)在遗传算子作用下，相互结合，能生成高阶、长距、高平均适应度的模式，最终生成全局最优解。Holland 的模式定理通过计算有用相似性，即模式(Pattern)奠定了遗传算法的数学基础。该定理是遗传算法的主要定理，在一定程度上解释了遗传算法的机理、数学特性以及很强的计算能力等特点。 3.1 模式定理 不失一般性，本节以二进制串作为编码方式来讨论模式定理(Pattern Theorem)。 定义3.1 基于三值字符集{0，1，*}所产生的能描述具有某些结构相似性的0、1字符串集的字符串称作模式。 以长度为5的串为例，模式*0001描述了在位置2、3、4、5具有形式“0001”的所有字符串，即(00001，10001) 。由此可以看出，模式的概念为我们提供了一种简洁的用于描述在某些位置上具有结构相似性的0、1字符串集合的方法。 引入模式后，我们看到一个串实际上隐含着多个模式(长度为 n 的串隐含着2n 个模式) ，一个模式可以隐含在多个串中，不同的串之间通过模式而相互联系。遗传算法中串的运算实质上是模式的运算。因此，通过分析模式在遗传操作下的变化，就可以了解什么性质被延续，什么性质被丢弃，从而把握遗传算法的实质，这正是模式定理所揭示的内容 定义3.2 模式H 中确定位置的个数称作该模式的阶数，记作o(H)。比如，模式 011*1*的阶数为4，而模式 0* * * * *的阶数为1。 显然，一个模式的阶数越高，其样本数就越少，因而确定性越高。 定义3.3 模式H 中第一个确定位置和最后一个确定位置之间的距离称作该模式的定义距，记作)(H δ。比如，模式 011*1*的定义距为4，而模式 0* * * * *的定义距为0。 模式的阶数和定义距描述了模式的基本性质。 下面通过分析遗传算法的三种基本遗传操作对模式的作用来讨论模式定理。令)(t A 表示第t 代中串的群体，以),,2,1)((n j t A j =表示第t 代中第j 个个体串。 1．选择算子 在选择算子作用下，与某一模式所匹配的样本数的增减依赖于模式的平均适值，与群体平均适值之比，平均适值高于群体平均适值的将呈指数级增长；而平均适值低于群体平均适值的模式将呈指数级减少。其推导如下： 设在第t 代种群)(t A 中模式所能匹配的样本数为m ，记为),(t H m 。在选择中，一个位串j A 以概率/j j i P f f =∑被选中并进行复制，其中j f 是个体)(t A j 的适应度。假设一代中群体大小为n ，且个体两两互不相同，则模式H 在第1+t 代中的样本数为：

数值图像处理

数字图像处理 (实验报告) 专业：电子信息工程 学号：2009040201019 姓名：宋军 沈阳航空航天大学 电子信息工程学院 20012. 6

《数字图像处理》实验指导书 实验一、显示图像、读取文件格式 实验二、空间域图像增强 实验三、频率域图像增强 实验四、图像恢复 实验五、图像分割

实验一、显示图像、读取文件格式 一、实验目的 熟悉常用的图像文件格式； 熟悉图像矩阵的显示方法； 熟悉图像矩阵的插值方法 二、实验原理 1图像文件的存储格式 在计算机中，数据是以文件的形式存放在存储器中的，图像数据也不例外。图像文件是采用特定数据结构表示图像数据的文件，这种特定格式，就是该图像文件的格式，图像文件一般由文件头、色调数据和像素数据三部分组成。常用的图像文件格式：BMP、JPEG、TIFF、GIF。在windows操作系统下能够在显示器上显示上述常用的文件格式，但有些文件格式windows系统不支持显示，比如DICOM 医学影像文件格式。现在已有几十种常用的图像文件格式，它们是由计算机软件技术公司、计算机设备制造厂商等研究制订的，主要目的是为了图像信息交换和操作的方便性。 2图像的插值方法 在浏览图像的时候经常对图像进行缩放，然而对于不同的图像缩放方法，缩放的效果也不同。分别采用最邻近插值法、双线性插值和双三次插值法，可以发现在图像边缘处方块效应不同。 3所应用到的Matlab函数 imread 读图像文件函数； imwrite 写图像文件函数图像文件信息显示 Imfinfo 图像文件信息显示函数 Imshow 显示图像函数. Imresize 图像缩放函数 Dicomread 读取医学影像文件函数 Dicominfo 医学影像文件信息显示函数 rgb2gray图像文件转换函数 三、实验步骤 1 图像文件格式及显示 ?调用imread函数，读取硬盘中的图像文件； ?调用imshow函数，显示图像； ?调用imfinfo函数，显示图像文件信息； ?调用dicomread函数，读取医学影像文件 ?调用dicominfo函数，显示医学影像文件信息 2图像文件格式的转换 ?调用imread函数，读取硬盘中的图像文件； ?调用imshow函数，显示图像； ?调用imfinfo函数，显示图像文件信息； ?调用rgb2gray函数，进行文件格式的转换，将彩色.jpg文件转换成灰度图像； ?调用imfinfo函数，显示图像文件转换后的输出信息；

高中的常见函数图像及基本性质

常见函数性质汇总及简单评议对称变换 常数函数 f (x )=b (b ∈R) 1）、y=a 和 x=a 的图像和走势 2）、图象及其性质：函数f (x )的图象是平行于x 轴或与x 轴重合（垂直于y 轴）的直线 一次函数 f (x )=kx +b (k ≠0,b ∈R) 1)、两种常用的一次函数形式:斜截式—— 点斜式—— 2）、对斜截式而言，k 、b 的正负在直角坐标系中对应的图像走势： 3）、|k|越大，图象越陡；|k|越小，图象越平缓 4）、定 义 域：R 值域：R 单调性：当k>0时 ；当k<0时 奇 偶 性：当b =0时，函数f (x )为奇函数；当b ≠0时，函数f (x )没有奇偶性； 例题：y=f （x ）; y=g （x ）都有反函数，且f （x-1）和g -1 (x)函数的图像关于y=x 对称，若g （5）=2016，求）= 周 期 性：无 5）、一次函数与其它函数之间的练习 1、常用解题方法： b

反比例函数 f (x )= x k (k ≠0，k 值不相等永不相交；k 越大，离坐标轴越远) 图象及其性质：永不相交，渐趋平行；当k>0时，函数f (x )的图象分别在第一、第三 象限；当k<0时，函数f (x )的图象分别在第二、第四象限； 双曲线型曲线，x 轴与y 轴分别是曲线的两条渐近线； 既是中心对成图形也是轴对称图形 定 义 域：),0()0,(+∞-∞ 值 域：),0()0,(+∞-∞ 单 调 性：当k> 0时；当k< 0时 周 期 性：无 奇 偶 性：奇函数 反 函 数：原函数本身 补充：1、反比例函数的性质 2、与曲线函数的联合运用（常考查有无交点、交点围城图行的面积）——入手点常有两个——⑴直接带入，利用二次函数判别式计算未知数的取值；⑵利用斜率，数形结合判断未知数取值（计算面积基本方法也基于此） 3、反函数变形（如右图） 1）、y=1/（x-2）和y=1/x-2的图像移动比较 2）、y=1/(-x)和y=-（1/x ）图像移动比较 3）、f (x )= d cx b ax ++ (c ≠0且 d ≠0)（补充一下分离常数） （对比标准反比例函数，总结各项内容） 二次函数 一般式：)0()(2 ≠++=a c bx ax x f 顶点式：)0()()(2 ≠+-=a h k x a x f 两根式：)0)()(()(21≠--=a x x x x a x f 图象及其性质：①图形为抛物线，对称轴为 ，顶点坐标为 ②当0>a 时，开口向上，有最低点 当00时，函数图象与x 轴有两个交点（ ）；当<0时，函数图象与x 轴有一个交点（ ）；当=0时，函数图象与x 轴没有交点。 ④)0()(2 ≠++=a c bx ax x f 关系 )0()(2 ≠=a ax x f 定 义 域：R 值 域：当0>a 时，值域为（ ）；当0a 时；当0

Matlab中图像处理常用函数的用法

Matlab中常见函数的用法 1size（）函数 1）s=size(A), 当只有一个输出参数时，返回一个行向量，该行向量的第一个元素时矩阵的行数，第二个元素是矩阵的列数。 2）[r,c]=size(A), 当有两个输出参数时，size函数将矩阵的行数返回到第一个输出变量r，将矩阵的列数返回到第二个输出变量c。 3）size(A,n) 如果在size函数的输入参数中再添加一项n，并用1、2或者3为n赋值，则 size将返回矩阵的行数或列数。其中r=size(A,1)该语句返回的时矩阵A的行数， c=size(A,2) 该语句返回的时矩阵A的列数。如果A为一个二维数组，则可以将其看成一个第三维为1的数组，即size（A，3）的返回值为1。 2padarray（）函数 B = padarray(A,padsize,padval,direction) A为输入图像，B为填充后的图像，padsize给出了给出了填充的行数和列数，通常用[r c]来表示。padval和direction分别表示填充方法和方向。它们的具体值和描述如下：Padval选项：'symmetric'表示图像大小通过围绕边界进行镜像反射来扩展； 'replicate'表示图像大小通过复制外边界中的值来扩展； 'circular'图像大小通过将图像看成是一个二维周期函数的一个周期来进行扩展。Direction选项：'pre'表示在每一维的第一个元素前填充； 'post'表示在每一维的最后一个元素后填充； 'both'表示在每一维的第一个元素前和最后一个元素后填充，此项为默认值。 若参量中不包括direction，则默认值为'both'；若参量中不包含padval，则默认用0来填充。若参量中不包括任何参数，则默认填充为零且方向为'both'。在计算结束时，图像会被修剪成原始大小。 3 meshgrid（）函数 meshgrid用于从数组a和b产生网格。生成的网格矩阵A和B大小是相同的，它也可以是更高维的。该函数在使用matlab进行3-D图形的绘制方面有着广泛的应用。 [A,B]=Meshgrid(a,b),生成size(b)*size(a)大小的矩阵A和B。A矩阵相当于a从一行重复增加到size(b)行，B矩阵相当于把b转置成一列再重复增加到size(a)列。因此命令等效于A=ones(size(b))*a;B=b'*ones(size(a)) 实例：a=[1:2]；a =12；b=[3:5]；b =345；[A,B]=meshgrid(a,b) A = 1 2 1 2 1 2 B = 3 3 4 4 5 5 4 find（）函数 find函数用于找到非零元素的索引和值。 1）ind = find(X) 找出矩阵X中的所有非零元素，并将这些元素的线性索引值（linear indices：按列）

log算子 和dog 算子

log算子和dog 算子 背景引言 在博文差分近似图像导数算子之Laplace算子中，我们提到Laplace算子对通过图像进行操作实现边缘检测的时，对离散点和噪声比较敏感。于是，首先对图像进行高斯暖卷积滤波进行降噪处理，再采用Laplace算子进行边缘检测，就可以提高算子对噪声和离散点的Robust, 这一个过程中Laplacian of Gaussian(LOG)算子就诞生了。本节主要介绍LOG算子基本理论数学分析比较多些，最后，贴出用Mathcad软件实现的LOG代码。 基本理论 高斯卷积函数定义为： 而原始图像与高斯卷积定义为： 因为： 所以Laplacian of Gaussian(LOG)可以通过先对高斯函数进行偏导操作，然后进行卷积求解。公式表示为： 和 因此，我们可以LOG核函数定义为：

高斯函数和一级、二阶导数如下图所示： Laplacian of Gaussian计算可以利用高斯差分来近似，其中差分是由两个高斯滤波与不同变量的卷积结果求得的 从两个平平滑算子的差分得出的是二阶边缘检测，反直观。近似计算可能如下图所示。图中一维空间，不同变量的两个高斯分布相减形成一个一维算子

参考代码 计算LOG算子模板系数的式(4.27)实现如下代码： 此函数包括一个正规函数，它确保模板系数的总和为1. 以便在均匀亮度区域不会检测到边缘。 参考资料 [1] Laplacian of Gaussian https://www.sodocs.net/doc/0f587151.html,/e161/lectures/gradient/node9.html. [2] Rafael C.Gonzalez, RechardE.Woods at. el , "Digital Image Processing Using MatLab (Second Editon)",Gatesamark Publishing. 关于Image Engineering & Computer Vision的更多讨论与交流，敬请关注本博和新浪微博 songzi_tea DOG算子 分类：【Computer Vision】2013-11-10 15:06 352人阅读评论(0) 收藏举报

(完整版)高中各种函数图像及其性质(精编版)

高中各种函数图像及其性质 一次函数 （一）函数 1、确定函数定义域的方法： （1）关系式为整式时，函数定义域为全体实数； （2）关系式含有分式时，分式的分母不等于零； （3）关系式含有二次根式时，被开放方数大于等于零； （4）关系式中含有指数为零的式子时，底数不等于零； （5）实际问题中，函数定义域还要和实际情况相符合，使之有意义。 （二）一次函数 1、一次函数的定义 一般地，形如y kx b（k，b是常数，且k 0 ）的函数，叫做一次函数，其中x 是自变量。当 b 0时，一次函数y kx，又叫做正比例函数。 ⑴一次函数的解析式的形式是y kx b，要判断一个函数是否是一次函数，就是判断是否能化成以上形式． ⑵当 b 0，k 0时，y kx仍是一次函数． ⑶当 b 0，k 0时，它不是一次函数． ⑷正比例函数是一次函数的特例，一次函数包括正比例函数． 2、正比例函数及性质 一般地，形如y=kx（k 是常数，k≠0）的函数叫做正比例函数，其中k叫做比例系数. 注：正比例函数一般形式y=kx （k 不为零）① k 不为零② x 指数为 1 ③ b 取零当k>0 时，直线y=kx 经过三、一象限，从左向右上升，即随x 的增大y 也增大；当k<0 时，?直线y=kx经过二、四象限，从左向右下降，即随x增大y反而减小． （1）解析式：y=kx （k 是常数，k≠ 0） （2）必过点：（0，0）、（1，k） （3）走向：k>0时，图像经过一、三象限；k<0时，?图像经过二、四象限 （4）增减性：k>0，y 随x 的增大而增大；k<0，y 随x 增大而减小 （5）倾斜度：|k| 越大，越接近y 轴；|k| 越小，越接近x 轴 3、一次函数及性质 一般地，形如y=kx ＋b（k,b 是常数，k≠0），那么y叫做x的一次函数.当b=0时， y=kx ＋b 即y=kx ，所以说正比例函数是一种特殊的一次函数.

常用图像处理算法

8种常用图像处理算法（函数）------以下所有函数均放在https://www.sodocs.net/doc/0f587151.html,p下 1.图像镜像 void CCimageProcessingView::OnGeomTrpo() { //获取指向文档的指针 CCimageProcessingDoc* pDoc = GetDocument(); //指向DIB的指针 LPSTR lpDIB; //锁定DIB lpDIB = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB()); //设置光标状态为等待状态 BeginWaitCursor(); //调用VertMirror函数镜像图象 if (VertMirror(lpDIB)) { //设置文档修改标记 pDoc->SetModifiedFlag(TRUE); //更新所有视图 pDoc->UpdateAllViews(NULL); } else { //提示信息 MessageBox("实现图象镜像失败！"); } //解除锁定 ::GlobalUnlock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB()); //结束光标等待状态 EndWaitCursor(); } * 函数名称： * * VertMirror() * * 参数: * * LPSTR lpDIB //指向源DIB图像指针 * * 返回值: * * BOOL //镜像成功返回TRUE，否则返回FALSE。 *

* 说明: * * 该函数用来实现DIB图像的垂直镜像。 * BOOL WINAPI VertMirror(LPSTR lpDIB) { //原图象宽度 LONG lWidth; //原图象高度 LONG lHeight; //原图象的颜色数 WORD wNumColors; //原图象的信息头结构指针 LPBITMAPINFOHEADER lpbmi; //指向原图象和目的图象的像素的指针 LPBYTE lpSrc,lpDst; //平移后剩余图像在源图像中的位置（矩形区域） CRect rectSrc; //指向原图像像素的指针 LPBYTE lpDIBBits; //指向复制图像像素的指针 LPBYTE lpNewDIBBits; //内存句柄 HLOCAL h; //循环变量 LONG i; //图像每行的字节数 LONG lLineBytes; //获取图象的信息头结构的指针 lpbmi=(LPBITMAPINFOHEADER)lpDIB; //找到图象的像素位置 lpDIBBits=(LPBYTE)::FindDIBBits(lpDIB); //获取图象的宽度 lWidth=::DIBWidth(lpDIB); //获取图象的高度 lHeight=::DIBHeight(lpDIB); //获取图象的颜色数 wNumColors=::DIBNumColors(lpDIB); //计算图像每行的字节数 lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth *(lpbmi->biBitCount)); // 暂时分配内存，以保存新图像 h= LocalAlloc(LHND, lLineBytes); // 分配内存失败，直接返回 if (!h)

log算子边缘检测6

基于双边滤波的LOG边缘检测算法 摘要：传统LOG边缘检测算法采用高斯函数滤波时，尽管抑制了噪声，但同时也损坏了部分低强度边缘。针对这一问题，本文提出了结合双边滤波的LOG边缘检测算法，首先采用双边滤波来替代传统LOG算子中的高斯滤波，然后计算平滑后图像的拉普拉斯，最后提取运算后的零交叉点作为图像的边缘。实验表明，改进后的LOG算法能有效抑制噪声，较好地保护边缘，提高了检测精度，减少伪边缘数，相对传统LOG算法具有更好的检测效果。 关键字：LOG算子；双边滤波；边缘保护；边缘检测 1.引言 边缘是指图像局部强度变化最显著的部分，反映了图像中物体最基本的特征，是对图像进行分割、理解以及检索的重要依据。边缘检测一直是图像处理中的热点和难点[]1。 由于数字图像中可能包含不同程度的噪声,使得边缘检测在图像处理中比较困难。经典的边缘检测算子，如Robert、Prewitt、Sobel等[]2，简单、易于实现，但对噪声敏感、抗干扰性能差。Marr边缘检测算法[]3克服了一般微分运算对噪声敏感的缺点，利用能够反映人眼视觉特性的LOG算子对图像的边缘进行检测。该方法在图像边缘检测中具有一定的优势，然而在实际应用中，边缘检测算法仍然存在着一定的问题。比如尺度因子无法自适应调整、模板的尺寸对检测结果影响比较大、零穿越结果无法区分像素反差的大小等。使得噪声对图像仍有较大的影响，众多学者对其进行了研究。杨振亚等人[]4针对LOG算子的缺陷，提出了选择性平滑方式清除图像中的椒盐噪声；提出了依据图像灰度的一阶导数极大值和二阶导数零穿相结合的边缘检测方法,抑制了图像中的大部分其它噪声,并保持了边缘定位精度；还通过用图像灰度共生矩阵的惯性矩特征值，自适应调整高斯空间系数和边缘检测阈值,实现了图像边缘的自动提取。李小红等人[]5分析LOG滤波器边缘检测方法及多尺度特性的理论基础上,提出了一种LOG边缘检测的改进算法。该算法对滤波后的梯度图像选取一个阈值T以提高边缘检测的精度。杨东华等人[6]根据实际应用中LOG模板的设计要求,提出了不等间隔采样和

算法原理说明

图像二值化处理： 图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，特别是在实用的图像处理中，以二值图像处理实现而构成的系统是很多的，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像，这样子有利于在对图像做进一步处理时，图像的集合性质只与像素值为0或255的点的位置有关，不再涉及像素的多级值，使处理变得简单，而且数据的处理和压缩量小。为了得到理想的二值图像，一般采用封闭、连通的边界定义不交叠的区域。所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。如果某特定物体在内部有均匀一致的灰度值，并且其处在一个具有其他等级灰度值的均匀背景下，使用阀值法就可以得到比较的分割效果。如果物体同背景的差别表现不在灰度值上（比如纹理不同），可以将这个差别特征转换为灰度的差别，然后利用阀值选取技术来分割该图像。动态调节阀值实现图像的二值化可动态观察其分割图像的具体结果。

设定阈值去除噪声： 小波阈值去噪方法也就是寻找实际图像空间到小波函数空间的最佳映射，以便得到原图像的最佳恢复。从信号的角度看，小波阈值去噪是一个信号滤波的问题，而且尽管在很大程度上小波阈值去噪可以看成是低通滤波，但是由于在去噪后还能成功地保留图像特征，所以在这一点上优于传统的低通滤波器。由此可见，小波滤波实际上是特征提取和低通滤波功能的综合，其等效框图如图 小波阈值阈值去噪的基本思路是： （1）先对含噪信号()f k 做小波变换，得到一组小波系数,j k W ； （2）通过对,j k W ,进行阈值处理，得到估计系数,j k W ∧，使得,j k W ∧与,j k W 两者的差值尽可能小； （3）利用,j k W ∧进行小波重构，得到估计信号()f k 即为去噪后的信号。 研究者提出了一种非常简洁的方法对小波系数,j k W 进行估计。对 ()f k 连续做几次小波分解后，有空间分布不均匀信号()s k 各尺度上小波系数,j k W ，在某些特定位置有较大的值，这些点对应于原始信号()s k 的奇变位置和重要信息，而其他大部分位置的,j k W ,较小，对于白噪声

高中函数图像大全

指数函数 概念：一般地，函数y=a^x（a＞0，且a≠1）叫做指数函数，其中x是自变量，函数的定义域是R。 注意：⒈指数函数对外形要求严格，前系数要为1，否则不能为指数函数。 ⒉指数函数的定义仅是形式定义。 指数函数的图像与性质： 规律：1. 当两个指数函数中的a互为倒数时，两个函数关于y轴对称，但这两个函数都不具有奇偶 性。 2.当a＞1时，底数越大，图像上升的越快，在y轴的右侧，图像越靠近y轴； 当0＜a＜1时，底数越小，图像下降的越快，在y轴的左侧，图像越靠近y轴。 在y轴右边“底大图高”；在y轴左边“底大图低”。

3.四字口诀：“大增小减”。即：当a ＞1时，图像在R 上是增函数；当0＜a ＜1时，图像在R 上是减函数。 4. 指数函数既不是奇函数也不是偶函数。 比较幂式大小的方法： 1. 当底数相同时，则利用指数函数的单调性进行比较； 2. 当底数中含有字母时要注意分类讨论； 3. 当底数不同，指数也不同时，则需要引入中间量进行比较； 4. 对多个数进行比较，可用0或1作为中间量进行比较 底数的平移： 在指数上加上一个数，图像会向左平移；减去一个数，图像会向右平移。 在f(X)后加上一个数，图像会向上平移；减去一个数，图像会向下平移。 对数函数 1.对数函数的概念 由于指数函数y=a x 在定义域(-∞，+∞)上是单调函数，所以它存在反函数， 我们把指数函数y=a x (a ＞0，a ≠1)的反函数称为对数函数，并记为y=log a x(a ＞0，a ≠1). 因为指数函数y=a x 的定义域为(-∞，+∞)，值域为(0，+∞)，所以对数函数y=log a x 的定义域为(0，+∞)，值域为(-∞，+∞). 2.对数函数的图像与性质对数函数与指数函数互为反函数，因此它们的图像对称于直线y=x . 据此即可以画出对数函数的图像，并推知它的性质. 为了研究对数函数y=log a x(a ＞0，a ≠1)的性质，我们在同一直角坐标系中作出函数 y=log 2x ，y=log 10x ，y=log 10x,y=log 2 1x,y=log 10 1x 的草图

数字图像处理的基本方法

一、图像的预处理技术 图像处理按输入结果可以分为两类，即输入输出都是一副图像和输入一张图像输出不再是图像的数据。图像处理是个很广泛的概念，有时候我们仅仅需要对一幅图像做一些简单的处理，即按照我们的需求将它加工称我们想要得效果的图像，比如图像的降噪和增强、灰度变换等等。更多时候我们想要从一幅图像中获取更高级的结果，比如图像中的目标检测与识别。如果我们将输出图像中更高级的结果视为目的的话，那么我们可以把输入输出都是一幅图像看作是整个处理流程中的预处理。下面我们将谈到一些重要的预处理技术。 （一）图像增强与去噪 图像的增强是一个主观的结果，原来的图像按照我们的需求被处理成我们想要的效果，比如说模糊、锐化、灰度变换等等。图像的去噪则是尽可能让图像恢复到被噪声污染前的样子。衡量标准是可以度量的。不管是图像的增强与去噪，都是基于滤波操作的。 1．滤波器的设计方法 滤波操作是图像处理的一个基本操作，滤波又可分为空间滤波和频域滤波。空间滤波是用一个空间模板在图像每个像素点处进行卷积，卷积的结果就是滤波后的图像。频域滤波则是在频率域看待一幅图像，使用快速傅里叶变换将图像变换到频域，得到图像的频谱。我们可以在频域用函数来保留或减弱/去除相应频率分量，再变换回空间域，得到频域滤波的结果。而空间滤波和频域滤波有着一定的联系。频域滤波也可以指导空间模板的设计，卷积定理是二者连接的桥梁。 （1）频域滤波 使用二维离散傅里叶变换（DFT ）变换到频域： ∑∑-=+--==10)//(210),(),(N y N vy M ux i M x e y x f v u F π 使用二维离散傅里叶反变换（IDFT ）变换到空间域： ∑∑-=-=+=1010)//(2),(1),(M u N v N vy M ux i e v u F MN y x f π 在实际应用中，由于该过程时间复杂度过高，会使用快速傅里叶变换（FFT ）来加速这个过程。现在我们可以在频域的角度看待这些图像了。必须了解的是，图像中的细节即灰度变化剧烈的地方对应着高频分量，图像中平坦变化较少的地方对应着低频分量。图像中的周期性图案/噪声对应着某一个频率区域，那么在频域使用合适的滤波器就能去除相应的频率分量，再使用傅里叶反变换就能看到实际想要的结果。 不同的是，在频域的滤波器不再是做卷积，而是做乘积，因为做乘法的目的在于控制频率分量。比较有代表性的有如下几个滤波器： 高斯低通滤波器 222/),(),(σv u D e v u H -= D 是距离频率矩形中心的距离。该滤波器能保留低频分量，逐渐减小高频分量，对原图像具有模糊作用。