线形变换专题(1)

    首先,我们要明确,一个变换( 也可以理解为一个对向量进行处理并返回处理后的向量的函数 )能够被称为线形变换,需要满足的条件是:

    L( cU + V ) = cL( U ) + L( V )  ----- 为什么是这样恐怕要查下线形代数的相关资料了

    其中cU + V叫做两个向量的线形组合, 其中L()就是所谓的线形变换.

 

    旋转变换:M

    在DX中,U = VM, U,V是行向量.

    反射变换:R

    U = VR

 可以自己验证这两个变换是否满足条件.

 

     旋转与反射变换都是正交矩阵,也就是说MT*M = M*MT = E,而又已知(M的逆)*M = E,所以MT = (M的逆 ),也就是说,如果旋转阵M让向量旋转了x度,那么MT就让点旋转了-x度

  如果R可以得到向量关于平面N*X = 0的反射向量,那么RT则可以得到向量的本身.

 

 在游戏编程中,旋转的用处自不必说,而反射则可以得到类似镜子的效果.

 除了旋转与反射,还有很多变换属于线形变换,下次再做分析.

 

   

分段线性变换(Segmented Linear Transformation)是一种特殊的图像变换,通常应用于图像处理中的颜色空间转换或像素值调整。在MATLAB中,可以通过数组操作结合条件语句来实现这种分段处理。下面是一个简单的例子,假设我们有三个线性变换段分别对应于三种不同的像素值范围: ```matlab % 定义输入图像 input_img = imread('example_image.jpg'); % 确定分段的阈值点(这里是任意设定的) thresholds = [0, 50, 100]; % 第一段的开始,第二段的开始,第三段的开始 % 对每个线性变换段设置相应的系数 coefficients = [1, 0, -1; // 第一段斜率为1,截距为0 2, 0, -1; // 第二段斜率为2,截距为0 -1, 0, 1]; // 第三段斜率为-1,截距为1 (这取决于你的需求) % 初始化新的输出图像 output_img = zeros(size(input_img)); % 应用分段线性变换 for i = 1:numel(thresholds) - 1 % 使用条件语句划分像素值区间 mask = (input_img >= thresholds(i)) & (input_img < thresholds(i+1)); % 根据mask应用相应的线性变换 output_img(mask) = coefficients(i,:) * input_img(mask) + coefficients(i+1,:); end % 结束后,输出整个图像 imshow(output_img); ``` 这个代码首先读取图像,然后定义了三个阈值,每个阈值之间定义一个线性变换段。对于每个段,它会检查当前像素值是否落在该范围内,然后应用相应的线性变换公式。 注意,这只是一个基础示例,实际应用中阈值和系数可以根据具体需求进行调整。另外,在某些情况下,可能会采用更高效的方法,如利用MATLAB的向量化运算,但这会依赖于特定的图像数据结构和需求。
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