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高考函数图像的识别专题.pdf

用卷积滤波器matlab代码图像过滤和混合图像 一般说明 该存储库提供了一个图像卷积函数（图像过滤），用于创建混合图像。 该技术由Oliva，Torralba和Schyns于2006年发明，并在SIGGRAPH的论文中发表。 高频图像内容倾向于主导感知，但是在远处，只有低频（平滑）内容被感知。 通过混合高频和低频内容，我们可以创建一个混合图像，该图像在不同距离处的感知方式有所不同。 该项目在计算机视觉课程中。 资料夹说明 1- matlab脚本是包含以下内容的文件夹： my_imfilter =通过卷积进行过滤的函数。 proj1_test_filtering =使用相同过滤器的测试用例。 gen_hybrid_image =混合图像的书面功能。 vis_hybrid_image =用于以不同比例显示混合图像输出的功能。 Proj1 =输出混合图像（低频或高频，混合图像和不同比例）的脚本。 2-随项目附带的图像位于名为raw_data的文件夹中 3-输出文件夹包含以下内容 狗照片输入到proj1_test_filtering代码时的输出。 混合照片的输出。 算法 1.通过卷积过滤 获取

用于windows系统本地生成数学函数图像的小工具，无广告，免费使用 常用的一些正弦函数、余弦函数、指数函数、抛物线等在该软件中均可实现，输入数值可直接生成图像，支持图像导出功能

def sigmoid(x): result = 1 / (1 + math.e ** (-x)) return result def tanh(x): # result = np.exp(x)-np.exp(-x)/np.exp(x)+np.exp(-x) result = (math.e ** (x) - math.e ** (-x)) / (math.e ** (x) + math.e ** (-x)) return result def relu(x): result = np.maximum(0, x) return result def elu(x, alpha=1): a = x[x > 0] b = alpha * (math.e ** (x[x < 0]) - 1) result = np.concatenate((b, a), axis=0) return result def leaky(x): a = x[x > 0] b = 0.1 * x[

通过分析研究发现 D．L．Donoho 提出的小波阈值去噪方法，以及文中提及的已构造出的小波阈值函数在图像去噪.方面仍存在问题。为了进一步改善这些问题，综合典型的小波阈值函数的优点与一些改进方法，提出一种改进的新阈值.函数。该阈值函数不仅在阈值处连续，而且含有参数，可通过调整参数来调节阈值化小波系数和原始小波系数之间的恒.定偏差，同时其还具有可微性便于计算。为了突出表现构造的新阈值函数的优越性，通过仿真实验对文中提出的几种小.波去噪方法的均方差(MSE)和峰值信噪比(PSNＲ)进行对比。实验结果表明，利用新构造的阈值函数去噪，去噪后的图像.无论是视觉效果还是在均方差、峰值信噪比等的性能上都比传统的软、硬阈值和已有的阈值去噪效果好。

前言 在学校太闲，就写了这个程序，可以绘制函数图像，并且可以绘制其导函数图像和不定积分的图像，效果非常不错。 效果图 说明 1，程序无法绘制复数图像，若函数返回一个复数，将自动取模作为函数值进行绘制。 2，函数的表达式支持Python所有内置函数和math库，time库，random库的函数（要求函数返回的是数字）。 3，@(“g(x)”)和$(“g(x)”)是g(x)的导函数和不定积分的固定格式，其中g(x)是被微函数的表达式或者被积函数的表达式，”g(x)”或者’g(x)’表示它是个表达式而不是数字，若不加引号将无法正常微积分。 4，具体使用方法请看效果图，并理解代码。 代码 # Py

OpenCV中circle与rectangle函数显示，只不过rectangle在图像中画矩形，circle在图像中画圆。 void circle(Mat img, Point center, int radius, Scalar color, int thickness=1, int lineType=8, int shift=0) img为源图像 center为画圆的圆心坐标 radius为圆的半径 color为设定圆的颜色，规则根据B（蓝）G（绿）R（红） thickness 如果是正数，表示组成圆的线条的粗细程度。否则，表示圆是否被填充 line_type 线条的类型。默认是8 sh

函数图像的变换(2).ppt

基于相似度理论的区域划分图像融合技术在异质传感器图像融合方面取得了较好的研究进展，但传统相似度参数不能真正反映图像在结构方面的相似度信息。使用反映图像细节结构信息的小波相似度替代传统的相关系数相似度，并使用反映人类视觉的对比度敏感函数对不同尺度的小波系数进行加权，利用加权相似度对待融合图像进行冗余与互补划分。实验结果表明，该方法能够进一步衡量图像间的结构相似度，取得了优于传统相似度参数的融合效果。