矩阵理论与图像处理
9页1、矩阵理论应用 1 矩阵理论与图像处理 陈清早 ( 电信科学技术研究院PT1400158 ) 摘要:特征值,特征向量在矩阵理论中有着非常重要的地位。不管是求解特征方程,谱分解, 奇异值分解等都用到了特征值,特征向量。它们都是处理生活中很多事情的基础。而在这个信息高速发 展的时代,图像处理及应用,也对我们的生活起着非常重要作用。那么特征值,特征向量与图像处理有 着怎样的联系呢?这篇报告就是简单陈述它们之间的关系。 关键字:特征值;特征向量;图像处理 1 引言 矩阵是高等代数学中的常见工具, 也常 见于统计分析等应用数学学科中。在物理 学中,矩阵于电路学、力学、光学和量子 物理中都有应用;计算机科学中,三维动 画制作也需要用到矩阵。 矩阵的运算是数 值分析领域的重要问题。将矩阵分解为简 单矩阵的组合可以在理论和实际应用上简 化矩阵的运算。而矩阵中的特征值和特征 向量是在矩阵理论的研究过程中有着非常 重要的意义。 21 世纪是一个充满信息的时代,图像 作为人类感知世界的视觉基础,是人类获 取信息、表达信息和传递信息的重要手段。 图像处理一般指数字图像处理。既然是数 字图像就可以考虑是不是可以用
2、矩阵的方 法来处理一些问题。在这里,我们就简单 的了解下矩阵理论中很重要的两个知识 点,特征值和特征向量在图像处理中的应 用。下面就让我们一起来看看矩阵特征值 与特征向量在图像处理中是如何发挥它们 的作用的。首先我们来了解下此篇报告中 将要涉及的矩阵基本知识:特征值、特征 向量。 2特征值,特征向量 变换定义: 设是阶方阵,若有数 和非零向量,使得。称数是 的特征值,非零向量是对应于特征值 的特征向量。 特征值和特征向量的求法: 矩阵理论应用 2 由得, 并且由于 是非零向量,故行列式, 即 (称之为的特征方程)由此可解出个 根(在复数范围内),这就是 的所有特征值。 根据某个特征值,代到线性方程 组解出非零解,这 就是对应于特征值的特征向量。 特征值和特征向量的性质: (1)., (2).若是的特征向量,则对, 也是的特征向量。 (3).若是的特征值, 则是的特征 值,从而是的特征值。 (4).是的个特征值, 为依次对应的特征向量,若 各不相同,则线性 无关。 3图像中的应用 了解了这些有关特征值和特征向量的 基本知识后,其实,大家都很难想象这些 与图像处理有什么联系。其实,我自己也
3、 不是很清楚,我也是看了别人的理论讲解, 才略微理解了一二。让我们一起去了解下。 根据特征向量数学公式定义,矩阵乘 以一个向量的结果仍是同维数的一个向 量,因此,矩阵乘法对应了一个变换,把 一个向量变成同维数的另一个向量,那么 变换的效果是什么呢?这当然与方阵的构 造有密切关系,比如可以取适当的二维方 阵,使得这个变换的效果就是将平面上的 二维向量逆时针旋转 30 度,这时我们可以 问一个问题,有没有向量在这个变换下不 改变方向呢?可以想一下,除了零向量, 没有其他向量可以在平面上旋转 30度而不 改变方向的,所以这个变换对应的矩阵(或 者说这个变换自身)没有特征向量(注意: 特征向量不能是零向量),所以一个特定的 矩阵理论应用 3 变换特征向量是这样一种向量,它经过这 种特定的变换后保持方向不变,只是进行 长度上的伸缩而已(再想想特征向量的原 始定义 Ax=kx, kx 是方阵 A 对向量 x 进行 变换后的结果,但显然 cx 和 x 的方向相 同)。 这里给出一个特征向量的简单例子, 比如平面上的一个变换,把一个向量关于 横轴做镜像对称变换,即保持一个向量的 横坐标不变,但纵坐标取
4、相反数,把这个 变换表示为矩阵就是1 0;0 -1(分号表 示换行),显然1 0;0 -1*a b=a -b (上标表示取转置),这正是我们想要的 效果,那么现在可以猜一下了,这个矩阵 的特征向量是什么?想想什么向量在这个 变换下保持方向不变,显然,横轴上的向 量在这个变换下保持方向不变(记住这个 变换是镜像对称变换,那镜子表面上(横轴 上)的向量当然不会变化),所以可以直接 猜测其特征向量是a 0(a 不为 0),还 有其他的吗?有,那就是纵轴上的向量, 这时经过变换后,其方向反向,但仍在同 一条轴上,所以也被认为是方向没有变化, 所以0 b(b 不为 0)也是其特征向量。 特征向量有什么具体的物理意义? 例 如一个驻波通过一条绳子,绳子上面的每 个点组成一个无穷维的向量,这个向量的 特征向量就是特征函数 sin(t),因为是时 变的,就成了特征函数。每个点特征值就 是每个点在特定时刻的 sin(x+t)取值。再 如,从太空中某个角度看地球自转,虽然 每个景物的坐标在不断的变换,但是这种 变换关于地球的自传轴有对称性,也就是 关于此轴的平移和拉伸的坐标变换不敏 感。所以地球自转轴,是
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