一旋转不变性二尺度缩放不变性三亮度不变特性四对仿射变换保持一定程度的稳定性
时间: 2023-11-21 19:03:57 浏览: 55
下列属于图像特征描述符的是:
1. 旋转不变性(Rotation Invariance):图像特征描述符在图像旋转的情况下保持不变。即,无论图像如何旋转,特征描述符的值都保持不变。
2. 尺度缩放不变性(Scale Invariance):图像特征描述符在图像尺度缩放的情况下保持不变。即,无论图像如何缩放,特征描述符的值都保持不变。
3. 亮度不变特性(Brightness Invariance):图像特征描述符在图像亮度变化的情况下保持不变。即,无论图像的亮度如何变化,特征描述符的值都保持不变。
4. 对仿射变换保持一定程度的稳定性(Affine Invariance):图像特征描述符在图像仿射变换的情况下保持一定程度的稳定性。即,对于一定程度内的仿射变换,特征描述符的值保持不变。
因此,答案是1、2、3和4,即旋转不变性、尺度缩放不变性、亮度不变特性和对仿射变换保持一定程度的稳定性。
相关问题
仿射变换-线性变换的区别
仿射变换和线性变换是两种不同的数学概念,尽管它们之间存在一些相似之处。
线性变换是指一个向量空间中的变换,满足两个性质:加法和数量乘法的封闭性。简单来说,线性变换保持向量空间中向量之间的线性关系,即对任意向量x和y,以及任意标量c,有以下两个性质成立:
1. 加法封闭性:T(x + y) = T(x) + T(y)
2. 数量乘法封闭性:T(cx) = cT(x)
换句话说,线性变换对向量的加法和数量乘法运算保持不变。
而仿射变换是线性变换的一种特殊情况,它除了满足线性变换的性质外,还允许进行平移操作。也就是说,仿射变换可以通过平移、旋转、缩放和剪切等操作对向量进行变换。
具体来说,对于一个n维向量空间中的仿射变换,可以表示为:
T(x) = Ax + b
其中,A是一个n×n的矩阵(线性变换矩阵),b是一个n维向量(平移向量)。这样的仿射变换可以将原始向量x通过线性变换和平移操作转化为新的向量T(x)。
总结起来,线性变换是指保持向量空间中向量间线性关系的变换,而仿射变换是在线性变换的基础上允许进行平移操作的特殊情况。
用2023a版matlab写一段将四副256*256的灰度图像I1、I2、I3、I4进行图像归一化处理,图像归一化的原理是:首先计算并确定原始图像对各种仿射变换具有较强不变性的图像矩,然后根据得到的图像矩确定变换函数的具体参数,最后利用变换函数将原始图像转换为具有标准形式的图像,其归一化过程主要包括4个步骤:平移归一化、X-shear归一化、Y-shear归一化和缩放归一化
首先,需要计算并确定原始图像对各种仿射变换具有较强不变性的图像矩。可以使用MATLAB中的`moments`函数来计算图像矩。
然后,根据得到的图像矩确定变换函数的具体参数。可以使用MATLAB中的`affine2d`函数来创建仿射变换矩阵,并使用矩阵的`T`属性来设置变换参数。
最后,利用变换函数将原始图像转换为具有标准形式的图像,其归一化过程主要包括4个步骤:平移归一化、X-shear归一化、Y-shear归一化和缩放归一化。可以使用MATLAB中的`imwarp`函数来进行图像变换。
以下是示例代码:
```matlab
% 读取四幅灰度图像
I1 = imread('image1.jpg');
I2 = imread('image2.jpg');
I3 = imread('image3.jpg');
I4 = imread('image4.jpg');
% 计算图像矩
M1 = moments(I1);
M2 = moments(I2);
M3 = moments(I3);
M4 = moments(I4);
% 创建仿射变换矩阵并设置变换参数
T1 = affine2d([1/M1(2,0) 0 0; 0 1/M1(0,2) 0; 0 0 1]);
T2 = affine2d([1/M2(2,0) 0 0; 0 1/M2(0,2) 0; 0 0 1]);
T3 = affine2d([1/M3(2,0) 0 0; 0 1/M3(0,2) 0; 0 0 1]);
T4 = affine2d([1/M4(2,0) 0 0; 0 1/M4(0,2) 0; 0 0 1]);
% 进行图像变换
I1_norm = imwarp(I1, T1);
I2_norm = imwarp(I2, T2);
I3_norm = imwarp(I3, T3);
I4_norm = imwarp(I4, T4);
```