第一篇：指对幂函数图像总结
指对幂函数图像特征总结（必修一）
————以第一象限为研究对象
指数函数图像：
在第一象限：底大图高！0
当a>1时，函数在定义域内单调递增；
当0
幂函数图像特征总结：
在x=1的右侧，作一条垂直于x轴的直线，指大图高！当a<0时，图像为双曲线，图像单调递减；
>1,图像为向上的抛物线，下凸函数当a>0，图像单调递增。
<<1,图像为向下的抛物线，上凸函数
第二篇：幂函数知识点总结
幂函数知识点总结
一幂函数的概念
１．函数yxnnR叫做幂函数，其中ｘ是自变量
２．图象与行政
（１）n＞0时，过定点（0，0）和（1，1）,在x0,上单调递增。（２）n＜0时，过定点（1，1）,在x0,上单调递减。
基本初等函数测试题
一选择题
１．下列各式正确的是()
4A.(－3)＝－3B.a＝aC.2＝2D．a0＝２．(a－b)＋(a－b)的值是()
A．0B．2(a－b)C．0或2(a－b)D．a－b ３．设a22.51,b2.50,c()2.5，则a,b,c大小关系（）
2A.a>c>bB.c>a>bC.a>b>cD.b>a>c
４．已知f(x6)log2x，则f(8)（）41B.8C.18D.32
11b1a５．设<(<1，则()33
3A．aa
A f(2)f(1)f(4)B.f(1)f(2)f(4)
C.f(2)f(4)f(1)D.f(4)f(2)f(1)
1x＋1<4，x∈Z}，则M∩N＝()2
A．{－1,1}B．{0}C．{－1}D．{－1,0}
x－11８．方程3＝的解为()9
A．x＝2B．x＝－2C．x＝1D．x＝－1
９．．在同一平面直角坐标系中，函数f(x)＝ax与g(x)＝ax(a＞0且a≠1)的图象可能是()７．已知集合M＝{－1,1}，N＝{x|<2
１０．(log43＋log83)(log32＋log98)等于()
5259
A.6B.12C.4D．以上都不对
log2x,x>0
１１．函数fx=log-x,x<0，若fa>f-a，则ａ的范围
12
Ａ．(－１,０)(０,１)Ｂ．(－，－１)（１，＋）
Ｃ．(－１，０)（１，＋）Ｄ．(－，－１)（０，１）,１２．已知定义在Ｒ上的奇函数fx和偶函数gx，满足fx＋gx＝
ax-a-x 2(a>0,a1)，若g2=a,f2=
Ａ．２Ｂ．二填空题
１３．log6log4(log381)的值为
14.如果指数函数f(x)(a1)是R上的减函数，则ａ的取值范围是________.15.已知log3m
x
152
Ｃ．３Ｄ．a
41，则m=___________.log23
16.若集合A{2,3,7},且A中之多有1个奇数，则这样的集合共有__________.
三、解答题：本大题共6道小题，共54分，解答应写出文字说明，说明过程或验算步骤：
17．已知全集U={xN|0x6}，集合A=｛xN|1x5}，集合B＝
xN|2x6}
求（1）AB(2)(CUA)B(3)(CUA)(CUB)
18.已知函数f(x)log1
2x111
（x(，)(，)）． 2x122
（1）判断函数f(x)的奇偶性，并说明理由；
（2）指出函数f(x)在区间(，)上的单调性，并加以证明．
19.设f(x)为定义在R上的偶函数，当0x2时，y＝x；当x>2时，y＝f(x)的图像时顶点在P(3,4),且过点A(2,2)的抛物线的一部分
（1）求函数f（x）在(,2)上的解析式；
（2）在下面的直角坐标系中直接画出函数f（x）的图像；
（3）写出函数f(x)值域。
20.已知函数f（x）＝log2
1x
1x
（1）求证：f(x1)f(x2)f(（2）若f（x1x2)；
1x1x2
ab1)＝1，f(b)，求f（a）的值。1ab2
x
21.一次函数f(x)mxn与指数型函数g(x)ab，（a>0,a1）的图像交于两点A(0,1),B(1,2)，解答下列各题：（1）求一次函数f(x)和指数型函数g(x)的表达式；（2）作出这两个函数的图像；
（3）填空：当x时，f(x)g(x)；当x时，f(x) 2y x o 22.某种商品在30天内的销售价格P（元）与时间ｔ天的函数关系用图甲表示，该商品在30天内日销售量Q（件）与时间ｔ天之间的关系如下表所示： （1）根据所提供的图像（图甲）写出该商品每件的销售价格P与时间ｔ的函数关系式；（2）在所给的直角坐标系（图乙）中，根据表中所提供的数据描出实数对（ｔ，Q）的对应点，并确定一个日销售量Q与时间ｔ的函数关系式。（3）求该商品的日销售金额的最大值，并指出日销售金额最大的一天是30天中的第几天？ 甲 各位专家领导： 早上好！ 今天我将要为大家讲的课题是幂函数。 一、说教材 1、教材的地位和作用： 《幂函数》选自高一数学新教材必修1第2章第3节。幂函数是继指数函数和对数函数后研究的又一基本函数。通过本节课的学习，学生将建立幂函数这一函数模型，并能用系统的眼光看待以前已经接触的函数，进一步确立利用函数的定义域、值域、奇偶性、单调性研究一个函数的意识，因而本节课更是一个对学生研究函数的方法和能力的综合提升。 2、教学目标 根据上述教材结构与内容分析，考虑到学生已有的认知结构心理特征，制定如下教学目标： （1）基础知识目标： ①理解幂函数的概念，会画幂函数的图象。 ②结合这几个幂函数的图象，理解幂函图象的变化情况和性质。 ③了解分段函数及其表示。 （2）能力训练目标： ①通过观察、总结幂函数的性质，培养学生概括抽象和识图能力。 ②使学生进一步体会数形结合的思想。 （3）情感态度与价值观 1、通过生活实例引出幂函数的概念，使学生体会到数学在实际生活中的应用，激发学生的学习兴趣。 2、利用计算机，了解幂函数图象的变化规律，使学生认识到现代技术在数学认知过程中的作用，从而激发学生的学习欲望。 3、教学重点与难点 重点：常见幂函数的概念、图象和性质。 难点：幂函数的单调性及比较两个幂值的大小。 下面，为了讲清重点、难点，使学生能达到本节设定的教学目标，我再从教法和学法上谈谈： 二、说教法 教学过程是教师和学生共同参与的过程，教师要善于启发学生自主性学习，充分调动学生的积极性、主动性，要有效地渗透数学思想方法，努力去提高学生素质。根据这样的原则和所要完成的教学目标，并为激发学生的学习兴趣，我采用如下的教学方法。 1、引导发现比较法 因为有五个幂函数，所以可先通过学生动手画出函数的图象，观察它们的解析式和图象并从式的角度和形的角度发现异同，并进行比较，从而更深刻地领会幂函数概念以及五个幂函数的图象与性质。 2、借助信息技术辅助教学 由于多媒体信息技术能具有形象生动易吸引学生注意的特点，故此，可用多媒体制作引入镜头，将学生引到这节课的学习中来。再利用《几何画板》画出五个幂函数的图象，为学生创设丰富的数形结合环境，帮助学生更深刻地理解幂函数概念以及在幂函数中指数的变化对函数图象形状和单调性的影响，并由此归纳幂函数的性质。 3、练习巩固讨论学习法 这样更能突出重点，解决难点，使学生既能够进行深入地独立思考又能与同学进行广泛的交流与合作，这样一来学生对这五个幂函数领会得会更加深刻，在这个过程中学生们分析问题和解决问题的能力得到进一步的提高，班级整体学习氛氛围也变得更加浓厚。 三、说学法 我们常说：“现代的文盲不是不识字的人，而是没有掌握学习方法的人”，因而在教学中要特别重视学法的指导。 老师先通过多媒体演示教科书中的5个问题，引导学生观察上述例子中函数模型，归纳出几个函数表达式的共同特征：解析式的右边都是指数式，且底数都是变量。这样就引出本节课要讲的幂函数。采用小组讨论的方法，数形结合，培养学生互助、协作的精神,使学生“学”有新“思”，“思”有所“得”，“练”有所“获”，学生会逐步感受到数学的美，产生一种成功感，从而提高学数学的兴趣。 最后我来具体谈一谈这一堂课的教学过程： 四、说教学程序 1、创设情境，引入新课 由多媒体展示引入：本节课要讲的幂函数。 把教学内容转化为具有潜在意义的问题，让学生产生强烈的问题意识，使学生的整个学习过程成为“猜想”，继而紧张地沉思，期待寻找理由和证明过程。 在实际情况下进行学习，可以使学生利用已有知识与经验，同化和索引出当前学习的新知识，这样获取的知识，不但易于保持，而且易于迁移到陌生的问题情境中。 数字图像处理：各种变换滤波和噪声的类型和用途总结 一、基本的灰度变换函数 1.1.图像反转 适用场景：增强嵌入在一幅图像的暗区域中的白色或灰色细节，特别是当黑色的面积在尺寸上占主导地位的时候。 1.2.对数变换（反对数变换与其相反） 过程：将输入中范围较窄的低灰度值映射为输出中较宽范围的灰度值。用处：用来扩展图像中暗像素的值，同时压缩更高灰度级的值。特征：压缩像素值变化较大的图像的动态范围。 举例：处理傅里叶频谱，频谱中的低值往往观察不到，对数变换之后细节更加丰富。 1.3.幂律变换（又名：伽马变换） 过程：将窄范围的暗色输入值映射为较宽范围的输出值。 用处：伽马校正可以校正幂律响应现象，常用于在计算机屏幕上精确地显示图像，可进行对比度和可辨细节的加强。 1.4.分段线性变换函数 缺点：技术说明需要用户输入。优点：形式可以是任意复杂的。 1.4.1.对比度拉伸：扩展图像的动态范围。 1.4.2.灰度级分层：可以产生二值图像，研究造影剂的流动。1.4.3.比特平面分层：原图像中任意一个像素的值，都可以类似的由这些比特平面对应的二进制像素值来重建，可用于压缩图片。 1.5.直方图处理 1.5.1直方图均衡：增强对比度，补偿图像在视觉上难以区分灰度级的差别。作为自适应对比度增强工具，功能强大。 1.5.2直方图匹配（直方图规定化）：希望处理后的图像具有规定的直方图形状。在直方图均衡的基础上规定化，有利于解决像素集中于灰度级暗端的图像。 1.5.3局部直方图处理：用于增强小区域的细节，方法是以图像中的每个像素邻域中的灰度分布为基础设计变换函数，可用于显示全局直方图均衡化不足以影响的细节的显示。1.5.4直方图统计：可用于图像增强，能够增强暗色区域同时尽可能的保留明亮区域不变，灵活性好。 二、基本的空间滤波器 2.1.平滑空间滤波器 2.1.1平滑线性滤波器（均值滤波器） 输出：包含在滤波器模板邻域内的像素的简单平均值，用邻域内的平均灰度替代了图像中每个像素的值，是一种低通滤波器。结果：降低图像灰度的尖锐变化。 应用：降低噪声，去除图像中的不相关细节。负面效应：边缘模糊。 2.1.2统计排序滤波器（非线性滤波器）举例：中值滤波器。过程：以滤波器包围的图像区域中所包含图像的排序为基础，然后使用统计排序结果决定的值取代中心区域的值。 用处：中值滤波器可以很好的解决椒盐噪声，也就是脉冲噪声。 2.2.锐化空间滤波器 2.2.1拉普拉斯算子（二阶微分） 作用：强调灰度的突变，可以增强图像的细节。 2.2.2非锐化掩蔽和高提升滤波 原理：原图像中减去一幅非锐化（平滑处理）的版本。背景：印刷和出版界使用多年的图像锐化处理。 高提升滤波：原图减去模糊图的结果为模板，输出图像等于原图加上加权后的模板，当权重为1得到非锐化掩蔽，当权重大于1成为高提升滤波。 2.2.3梯度锐化（一阶微分对） 含义：梯度指出了在该位置的最大变化率的方向。 用处：工业检测，辅助人工检测产品的缺陷，自动检测的预处理。 三、基本的频率滤波器 3.1.1理想低（高）通滤波器 特性：振铃现象，实际无法实现。 用处：并不实用，但是研究滤波器的特性很有用。 3.1.2布特沃斯低（高）通滤波器 特点：没有振铃现象，归功于在低频和高频之间的平滑过渡，二阶的布特沃斯低通滤波器是很好的选择。 效果：比理想低（高）通滤波器更平滑，边缘失真小。截止频率越大，失真越平滑。 3.1.3高斯低（高）通滤波器 特点：没有振铃。 用处：任何类型的人工缺陷都不可接受的情况（医学成像）。 3.1.4钝化模板，高提升滤波，高频强调滤波 用处：X射线，先高频强调，然后直方图均衡。 3.1.5同态滤波 原理：图像分为照射分量和反射分量的乘积。 用处：增强图像，锐化图像的反射分量（边缘信息），例如PET扫描。 3.1.6选择性滤波 3.1.6.1带阻滤波器和带通滤波器。作用：处理制定频段和矩形区域的小区域。 3.1.6.2陷阱滤波器 原理：拒绝或通过事先定义的关于频率矩形中心的一邻域。应用：选择性的修改离散傅里叶变换的局部区域。 优点：直接对DFT处理，而不需要填充。交互式的处理，不会导致缠绕错误。用途：解决莫尔波纹。 四、重要的噪声概率密度函数 4.1.高斯噪声 特点：在数学上的易处理性。 4.2瑞利噪声 特点：基本形状向右变形，适用于近似歪斜的直方图。 4.3爱尔兰（伽马）噪声 特点：密度分布函数的分母为伽马函数。 4.4指数噪声 特点：密度分布遵循指数函数。 4.5均匀噪声 特点：密度均匀。 4.6脉冲噪声（双极脉冲噪声又名椒盐噪声） 特点：唯一一种引起退化，视觉上可以区分的噪声类型。 五、空间滤波器还原噪声 5.1均值滤波器 5.1.1算术均值滤波器 结果：模糊了结果，降低了噪声。适用：高斯或均匀随机噪声。5.1.2几何均值滤波器 结果：和算术均值滤波器相比，丢失的图像细节更少。适用：更适用高斯或均匀随机噪声。 5.1.3谐波均值滤波器 结果：对于盐粒噪声（白色）效果较好，但不适用于胡椒噪声（黑色），善于处理高斯噪声那样的其他噪声。 5.1.4逆谐波均值滤波器 结果：适合减少或在实际中消除椒盐噪声的影响，当Q值为正的时候消除胡椒噪声，当Q值为负的时候该滤波器消除盐粒噪声。但不能同时消除这两种噪声。适用：脉冲噪声。 缺点：必须知道噪声是明噪声还是暗噪声。 5.2统计排序滤波器 5.2.1中值滤波器 适用：存在单极或双极脉冲噪声的情况。 5.2.2最大值滤波器 作用：发现图像中的最亮点，可以降低胡椒噪声。 5.2.2最小值滤波器 作用：对最暗点有用，可以降低盐粒噪声。 5.2.3中点滤波器 作用：结合统计排序和求平均，对于随机分布噪声工作的很好，如高斯噪声或均匀噪声。5.2.4修正的阿尔法均值滤波器 作用：在包括多种噪声的情况下很有用，例如高斯噪声和椒盐噪声混合。 5.3自适应滤波器 5.3.1自适应局部降低噪声滤波器 作用：防止由于缺乏图像噪声方差知识而产生的无意义结果，适用均值和方差确定的加性高斯噪声。 5.3.1自适应中值滤波器 作用：处理更大概率的脉冲噪声，同时平滑非脉冲噪声时保留细节，减少诸如物体边界粗化或细化等失真。 5.4频率域滤波器消除周期噪声 5.4.1带阻滤波器 应用：在频率域噪声分量的一般位置近似已知的应用中消除噪声 5.4.2带通滤波器 注意：不能直接在一张图片上使用带通滤波器，那样会消除太多的图像细节。用处：屏蔽选中频段导致的结果，帮助屏蔽噪声模式。 5.4.3陷阱滤波器 原理：阻止事先定义的中心频率的邻域内的频率。作用：消除周期性噪声。 5.4.4最佳陷阱滤波 作用：解决存在多种干扰分量的情况。 图像常见特征提取方法简介 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一、颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法（1）颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。（2）颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从 RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如 HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系（3）颜色矩 这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。（4）颜色聚合向量 其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。（5）颜色相关图 二纹理特征 （一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。作为一种统计特征，纹理特征常具有旋转不变性，并且对于噪声有较强的抵抗能力。但是，纹理特征也有其缺点，一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差。另外，由于有可能受到光照、反射情况的影响，从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实的纹理。 例如，水中的倒影，光滑的金属面互相反射造成的影响等都会导致纹理的变化。由于这些不是物体本身的特性，因而将纹理信息应用于检索时，有时这些虚假的纹理会对检索造成“误导”。 在检索具有粗细、疏密等方面较大差别的纹理图像时，利用纹理特征是一种有效的方法。但当纹理之间的粗细、疏密等易于分辨的信息之间相差不大的时候，通常的纹理特征很难准确地反映出人的视觉感觉不同的纹理之间的差别。 （二）常用的特征提取与匹配方法 纹理特征描述方法分类 （1）统计方法统计方法的典型代表是一种称为灰度共生矩阵的纹理特征分析方法Gotlieb 和 Kreyszig 等人在研究共生矩阵中各种统计特征基础上，通过实验，得出灰度共生矩阵的四个关键特征：能量、惯量、熵和相关性。统计方法中另一种典型方法，则是从图像的自相关函数（即图像的能量谱函数）提取纹理特征，即通过对图像的能量谱函数的计算，提取纹理的粗细度及方向性等特征参数（2）几何法 所谓几何法，是建立在纹理基元（基本的纹理元素）理论基础上的一种纹理特征分析方法。纹理基元理论认为，复杂的纹理可以由若干简单的纹理基元以一定的有规律的形式重复排列构成。在几何法中，比较有影响的算法有两种：Voronio 棋盘格特征法和结构法。（3）模型法 模型法以图像的构造模型为基础，采用模型的参数作为纹理特征。典型的方法是随机场模型法，如马尔可夫（Markov）随机场（MRF）模型法和 Gibbs 随机场模型法（4）信号处理法 纹理特征的提取与匹配主要有：灰度共生矩阵、Tamura 纹理特征、自回归纹理模型、小波变换等。 灰度共生矩阵特征提取与匹配主要依赖于能量、惯量、熵和相关性四个参数。Tamura 纹理特征基于人类对纹理的视觉感知心理学研究，提出6种属性，即：粗糙度、对比度、方向度、线像度、规整度和粗略度。自回归纹理模型（simultaneous auto-regressive, SAR）是马尔可夫随机场（MRF）模型的一种应用实例。三形状特征 （一）特点：各种基于形状特征的检索方法都可以比较有效地利用图像中感兴趣的目标来进行检索，但它们也有一些共同的问题，包括：①目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的数学模型；②如果目标有变形时检索结果往往不太可靠；③许多形状特征仅描述了目标局部的性质，要全面描述目标常对计算时间和存储量有较高的要求；④许多形状特征所反映的目标形状信息与人的直观感觉不完全一致，或者说，特征空间的相似性与人视觉系统感受到的相似性有差别。另外，从 2-D 图像中表现的 3-D 物体实际上只是物体在空间某一平面的投影，从 2-D 图像中反映出来的形状常不是 3-D 物体真实的形状，由于视点的变化，可能会产生各种失真。 （二）常用的特征提取与匹配方法 Ⅰ几种典型的形状特征描述方法 通常情况下，形状特征有两类表示方法，一类是轮廓特征，另一类是区域特征。图像的轮廓特征主要针对物体的外边界，而图像的区域特征则关系到整个形状区域。几种典型的形状特征描述方法： （1）边界特征法该方法通过对边界特征的描述来获取图像的形状参数。其中Hough 变换检测平行直线方法和边界方向直方图方法是经典方法。Hough 变换是利用图像全局特性而将边缘像素连接起来组成区域封闭边界的一种方法，其基本思想是点—线的对偶性；边界方向直方图法首先微分图像求得图像边缘，然后，做出关于边缘大小和方向的直方图，通常的方法是构造图像灰度梯度方向矩阵。（2）傅里叶形状描述符法 傅里叶形状描述符(Fourier shape descriptors)基本思想是用物体边界的傅里叶变换作为形状描述，利用区域边界的封闭性和周期性，将二维问题转化为一维问题。由边界点导出三种形状表达，分别是曲率函数、质心距离、复坐标函数。（3）几何参数法 形状的表达和匹配采用更为简单的区域特征描述方法，例如采用有关形状定量测度（如矩、面积、周长等）的形状参数法（shape factor）。在 QBIC 系统中，便是利用圆度、偏心率、主轴方向和代数不变矩等几何参数，进行基于形状特征的图像检索。 需要说明的是，形状参数的提取，必须以图像处理及图像分割为前提，参数的准确性必然受到分割效果的影响，对分割效果很差的图像，形状参数甚至无法提取。（4）形状不变矩法 利用目标所占区域的矩作为形状描述参数。（5）其它方法近年来，在形状的表示和匹配方面的工作还包括有限元法（Finite Element Method 或 FEM）、旋转函数（Turning Function）和小波描述符（Wavelet Descriptor）等方法。Ⅱ基于小波和相对矩的形状特征提取与匹配 该方法先用小波变换模极大值得到多尺度边缘图像，然后计算每一尺度的 7个不变矩，再转化为 10 个相对矩，将所有尺度上的相对矩作为图像特征向量，从而统一了区域和封闭、不封闭结构。四空间关系特征 （一）特点：所谓空间关系，是指图像中分割出来的多个目标之间的相互的空间位置或相对方向关系，这些关系也可分为连接/邻接关系、交叠/重叠关系和包含/包容关系等。通常空间位置信息可以分为两类：相对空间位置信息和绝对空间位置信息。前一种关系强调的是目标之间的相对情况，如上下左右关系等，后一种关系强调的是目标之间的距离大小以及方位。显而易见，由绝对空间位置可推出相对空间位置，但表达相对空间位置信息常比较简单。空间关系特征的使用可加强对图像内容的描述区分能力，但空间关系特征常对图像或目标的旋转、反转、尺度变化等比较敏感。另外，实际应用中，仅仅利用空间信息往往是不够的，不能有效准确地表达场景信息。为了检索，除使用空间关系特征外，还需要其它特征来配合。 （二）常用的特征提取与匹配方法 提取图像空间关系特征可以有两种方法：一种方法是首先对图像进行自动分割，划分出图像中所包含的对象或颜色区域，然后根据这些区域提取图像特征，并建立索引；另一种方法则简单地将图像均匀地划分为若干规则子块，然后对每个图像子块提取特征，并建立索引。第三篇：《幂函数》说课稿
第四篇：图像滤波总结
第五篇：图像特征提取总结
