AUTOMATIC MEDICAL IMAGE ANNOTATION AND RETRIEVAL USING SEMI-SECC
AUTOMATIC MEDICAL IMAGE ANNOTATION AND RETRIEV AL USING SEMI-SECC Jian Yao a,1,Zhongfei Zhang a,Sameer Antani b,Rodney Long b,and George Thoma b
a Department of Computer Science
b National Library of Medicine State University of New York at Binghamton National Institutes of Health Binghamton,NY13902Bethesda,MD20894
ABSTRACT
The demand for automatically annotating and retrieving med-ical images is growing faster than ever.In this paper,we present a novel medical image retrieval method based on SEMI-supervised Semantic Error-Correcting output Codes(SEMI-SECC).The experimental results on IMAGECLEF2005[1] annotation data set clearly show the strength and the promise of the presented methods.
1.INTRODUCTION
Medical images play a central role in patient diagnosis,ther-apy,surgical planning,medical reference,and medical train-ing.With the advent of digital imaging modalities,as well as images digitized from conventional devices,collections of medical images are increasingly being held in digital form.It becomes increasingly expensive to manually annotate medi-cal images.Consequently,automatic medical image annota-tion[4]becomes important.
Due to the large number of the images without text in-formation,content-based medical image retrieval(CBMIR) [2,3]has received increased attention.We call the seman-tic similarity de?ned between different appearances of the same object the intra-object similarity and the semantic simi-larity de?ned between different objects the inter-object simi-larity.A semantic similarity in this paper refers to both intra-object and inter-object semantic similarities.Each image in the database contains only one object.The semantic similar-ity between two images is the semantic similarity between the objects contained by the images.For example,the semantic similarity between an elbow image in coronal view and an el-bow image in sagittal view is intra-object similarity while the semantic similarity between a hand image and an upper-arm image is inter-object similarity.
The problem addressed in this paper is a special medical image retrieval https://www.wendangku.net/doc/7c8445911.html,pared with the general medical image retrieval problems,the problem addressed here has the following properties:
1Part of this work was done during participation in the Medical Infor-matics Training Program of the Lister Hill National Center for Biomedical Communications at the National Library of Medicine,NIH
1.The images in the retrieval database can be annotated into one of the pre-de?ned labels,which are denoted as the ground truth labels of the images.Due to the ground truthing complexity,only a small portion of the whole image collec-tions have their ground truth labels available.
2.Given a speci?c query,the correctly retrieved images should have the same ground truth label,which may not nec-essarily equal to the ground truth label of the query image provided that the query image and the retrieved images share a suf?cient semantic similarity.This means that a user may query the database with an image that is close to but not ex-actly what he/she expects.
The rest of the paper is organized as follows:the anno-tation method is presented in Section2;the retrieval method is presented in Section3;the evaluations of the annotation method and the retrieval method using the data set from IM-AGECLEF2005[1]annotation task are given in Section4;?nally,the conclusion is made in Section5.
2.ANNOTATION MODEL
2.1.Error-Correcting Output Codes(ECOC)
ECOC[5,6]is used to solve an H-class(H 2)classi?-cation problem using multiple2-class classi?ers,which are called individual classi?ers.The procedure to select the indi-vidual classi?ers is called coding.The labels of the original H-class classi?cation problem are called overall labels.The labels of the individual classi?ers are called individual labels. If we represent the individual labels of one sample as a vector, which is called the code of the sample,all the training sam-ples with the same overall label should have the same code. Table1gives a simple example,where there are4overall la-bels:forearm and sagittal,elbow and coronal,foot and axial, and foot and sagittal.4individual classi?ers are used in an ECOC solution.
The criterion of ECOC coding is that the difference be-tween the codes of different overall labels should be suf?-ciently large,which is typically measured using the Hamming distance.Typically,the individual classi?ers are randomly se-lected and the more individual classi?ers,the higher accuracy the overall classi?er has.ECOC classi?cation is solved by
overall label ID ECOC codes SECC codes 0(forearm and sagittal)(1,0,1,0)(1,0,1)
1(elbow and coronal)(1,1,1,1)(2,0,2)
2(foot and axial)(0,1,0,0)(0,1,0)
3(foot and sagittal)(0,0,1,1)(0,1,1) Table1.A simple classi?cation problem together with its ECOC coding and SECC coding
?nding the code whose distance to the query code is the min-imum.In the above example,if a query has a code(1,1,0,0), it will be classi?ed to“Label ID2”since the corresponding Hamming distance is smaller than those of the query code to the other codes.In the following text,we explain how our method selects the individual classi?ers and?nds the closest code,i.e.,combines the individual classi?ers.
2.2.Individual classi?ers’selection(coding)
A typical overall label for IMAGECLEF2005annotation data set is“elbow image,sagittal view,plain radiography,and mus-culoskeletal”.We denote each part of an overall label as a category and the possible values for that category as category labels.For the example given in Table1,we may de?ne three categories:ARM(possible labels:forearm,elbow,and non-arm),FOOT(possible labels:foot and non-foot),and VIEW (possible labels:axial,sagittal,and coronal).In some ap-plications,not only the overall label related information but also the category related information are required to be de-termined.Since the individual classi?ers in ECOC coding are selected randomly,they seldom contain the latter infor-mation.Regarding the ECOC solution given in Table1,it is unlikely that an individual classi?er would solve the classi?-cation problem w.r.t.one of the three categories exactly.In order to determine the category related information,we revise ECOC to SECC.
First,we de?ne several categories and category labels for a data set.Categories independent of other categories are called independent categories.In the above example,the VIEW category is in general independent of other categories. Categories correlated to other categories are called correlated categories.The ARM category and the FOOT category in the above example are correlated.An image with a forearm category label can only have a non-foot category label.Each correlated category has several labels corresponding to differ-ent aspects of the category,together with a“non-”label.A sample with a“non-”label in a category means that the sam-ple does not belong to that category.In the above example, if a sample has a“non-arm”label,this sample is not part of an arm.The label ID for a“non-”label is0while those for other category labels are non-zero.Note that for one sample, there is only one correlated category such that the category la-bel of the sample on this category is not a“non-”label.This category is called the delegate category of the sample.
We then train one individual classi?er for one category. This classi?er may be a2-class classi?er;it may also be a multi-class classi?er.Different individual classi?ers may use different classi?cation models and different feature sets.Ta-ble1also gives a possible SECC coding solution.Since each individual classi?er focuses on one category in SECC,we do not distinguish between the individual label and the category label in the following text.
2.3.Individual classi?ers’combination
It is clear that SECC coding does not guarantee that the dif-ference between the codes of different overall labels is suf-?ciently large.Consequently,the ECOC similarity functions (e.g.,the Hamming distance function)may not be suitable for SECC.Here we present a probabilistically based similarity function for SECC.Let the number of the individual classi-?ers be M.Let the number of the different individual labels for individual classi?er j be M j.Let a query image be x i. Denote the probability for x i to have individual label k on individual classi?er j as q jk i.Let Q i={q jk i}.Denote a possible code for x i as Y=(y1,y2,...,y M)and the code of overall label o as G o=(g1o,g2o,...,g M o).We maximize the joint probability of G o and Y given Q i to?nd the overall label of the query image:
Max o,Y P(G o,Y|Q i)=P(G o|Y,Q i)×P(Y|Q i)(1) where P(Y|Q i)is the probability of the event that the individ-ual classi?cation results are y j s given Q i.Different individ-ual classi?ers are trained independently.Thus,it is possible that for some Y,the number of the non-zero y j s for corre-lated categories is not1.Note that this is in con?ict with the requirement that there is only one delegate category.Con-sequently,the corresponding P(Y|Q i)is set to0.For other situations,P(Y|Q i)is set to the multiplication of the proba-bilities that the individual classi?cation labels are correct,i.e., q jy j
i
s.Let y C j s be the y j s for the correlated categories.We then de?ne P(Y|Q i)as follows:
P(Y|Q i)=
0,|{y C j,y C j=0}|=1
M?1
j=0
q jy j
i
,|{y C j,y C j=0}|=1
(2)
P(G o|Y,Q i)in Equation1is the probability of the event that a query code Y with the probability set Q i happens to be the ground truth code G o.To simplify the computation,we let P(G o|Y,Q i)=P(G o|Y).Let D o=|{j,g j o=y j}|,i.e.,the number of the y j’s which are not equal to the corresponding g j o.We then de?ne P(G o|Y)as follows:
P(G o|Y)=
0,D o≥T1
P({(j,g j o),g j o=y j}|{(j,g j o),g j o=y j}),D o (3) The conditional probability in the right hand side of Equa-tion3is the probability of the event that when a query code contains part of the code of G o,the remaining part of the query code happens to be the remaining part of the code of G o.In order to focus the attention on the query codes that do not differ substantially from the code G o,we introduce a threshold T1.If the code of G o differs from the query code by at least T1bits,P(G o|Y)is set to0.By assuming that each training image is identically and independently gener-ated from an unknown distribution(i.i.d.),P({(j,g j o),g j o= y j}|{(j,g j o),g j o=y j})can be estimated using the training samples.For example,referring to the example in Table1, assume that Label ID0has20training samples and Label ID 1has30training samples.Since only Label ID0and Label ID1satisfy that y0=1and y2=1,the probability of the event that y1=0and y3=0given the fact that y0=1and y2=1is determined as follows: P({(1,0),(3,0)}|{(0,1),(2,1)})= 20 20+30 (4) 2.4.Semi-supervised active learning SECC A typical SSL method works as follows:learn a supervised classi?er using the ground truthed training samples only;la-bel the unlabelled samples using the learned supervised clas-si?er;re-train the supervised classi?er using all the training samples.The last two steps are repeated until certain stop cri-teria are met.SEMI-SECC follows the ESL framework pre-sented in[7].The ESL framework is probabilistically guar-anteed to have the accuracy increased when the number of iterations increases.The SEMI-SECC learning procedure is summarized in Algorithm1. Algorithm1SEMI-SECC Learning Procedure 1.Ground truth a small set of images from the database. 2.Learn the initial individual classi?ers.Set i=0. 3.Set i=i+1.Classify unlabelled samples using the trained classi?ers at Iteration i?1and assign labels to unlabelled samples based on the classi?cation results. 4.Re-train the individual classi?ers. 5.If certain stop criteria meet,stop.Otherwise,goto step3. 3.RETRIEV AL MODEL Image retrieval concerns with retrieving images in a database that are similar to a query image in content.We call the re-trieval systems that use appearance-based or low level seman-tic similarities as the traditional retrieval systems and those that use high level semantic similarities as the imaginary re-trieval systems.Existing retrieval methods in the literature are all traditional retrieval.A big difference between the tra-ditional retrieval and the imaginary retrieval is that in the tra-ditional retrieval system,query images are the same as the user interested images while in the imaginary retrieval sys-tem,query images are high level semantical similar to the user interested images. Since the imaginary retrieval focuses on the similarities among different objects,we must de?ne such similarities in advance.Unfortunately,such similarities are subjective.For example,for the same similarity,it may be de?ned for be-tween different views of the same object,or for different views of different objects that look similar,or different parts of the same object.In the imaginary retrieval system developed for the IMAGECLEF2005annotation data set,the similarity be-tween different objects is de?ned through the similarity be-tween different overall labels.In the current version of the imaginary retrieval prototype system,the similarity between any two objects is either0(not similar)or1(similar).Two overall labels are similar if there exist two corresponding in-dividual labels between them:(1)they are labels of correlated categories;and(2)they are valuable labels. For a query image,we?rst apply the SEMI-SECC an-notation method to determine the individual labels and their probabilities.The overall label is then determined using the method presented in Section2.3.Based on the similarities de?ned above,all the overall labels which are similar to the overall label of the query image are extracted.The imaginary retrieval images are randomly selected images with each of these overall https://www.wendangku.net/doc/7c8445911.html,ing the four overall labels in the ex-ample discussed in Section2.2,if a query image is annotated to have a”forearm”label,the retrieved images are those either with a forearm label or with an elbow label. The imaginary retrieval may be combined with the tradi-tional retrieval to develop a more sophisticated,hierarchical retrieval system.For example,the imaginary retrieval may ?rst be applied to determine the overall label with which a user expects to retrieve images.A traditional retrieval sys-tem may then be applied to actually retrieve the images in a database with this overall label. 4.EV ALUATIONS The data set we use to evaluate our methods is IMAGECLEF [1]2005annotation data set.All the images are X-Ray im-ages,which include9000training images and1000test im-ages.The images can be categorized into57classes.We de?ne11categories for the data set. The?rst experiment we have conducted is to compare the annotation accuracy between the ECOC methods,which we have implemented based on[5],the SECC method,and the SEMI-SECC methods.The second column of Table2reports the comparison results.The integers and the percentages in “Method”?eld are the numbers of individual classi?ers,i.e., M,and the percentages for the initially ground truthed train-ing samples of all the training samples.Error rate is esti-mated using the test data only.It is clear from the Table that when the M in SECC is comparable to that in ECOC,the er- Method Accuracy Related Related* SECC(11)81.3%94.1%93.8% SEMI-SECC(11,2%)75.6%87.9%88.0% SEMI-SECC(11,5%)78.1%91.5%91.5% SEMI-SECC(11,10%)79.4%93.3%93.4% ECOC(10)67.4%77.3%45.3% ECOC(50)74.3%83.5%47.1% ECOC(100)80.5%87.8%49.9% ECOC(200)84.9%91.6%53.6% Table2.Coding methods comparisons.The values in paren-theses are M and the percentages of initially ground truthed samples.The values in the second and third columns are calculated by considering the ground truth overall label of a query as the correct annotation result of the query.The values in the fourth column are calculated by considering an over-all label different from but semantically similar to the ground truth overall label of a query as the correct annotation result of the query. ror rate of SECC is much less than that of ECOC.We also note that ECOC can?nally beat SECC when it uses a sub-stantially larger M.SEMI-SECC methods are also compara-ble to SECC in performance when the percentage of labelled samples is not less than5%.We also compare the accuracy of the SECC methods with those of other12annotation methods using the same training data and test data(the results of other methods are provided by IMAGECLEF2005).The lowest er-ror rate is12.6%;the highest error rate is55.7%;the median error rate is21.4%.Our method(SECC or SEMI-SECC(not less than5%))ranks fourth out of the13methods. Our retrieval method not only requires the annotation method to have a high accuracy,but also requires that when the anno-tation fails,the user expected label is among the deducible retrieval results.Thus,the annotation method with the high-est accuracy may not be the most suitable one for our re-trieval method.Assume that the number of deducible retrieval results is N.Let related be the percentage of the queries whose corresponding user expected labels are among the N deducible retrieval results.We use related to evaluate how an annotation method is suitable for the retrieval.As the second experiment,Table2reports the related values for different annotation methods.Though the accuracy of SECC is less than that of ECOC(200),the related of SECC is higher than that of ECOC(200).The reason is that most of the images which are incorrectly annotated still have a correct delegate category.For these images,the user expected label is among the deducible retrieval results when SEMI-SECC is used. Since it is possible in our retrieval system that a query image is not exactly but only semantically similar to the user expected images,we also intend to know how the annotation methods perform under this situation.For each test image, we randomly select an overall label different from but seman-tically similar to the overall label of the query image.This overall label is considered as the correct annotation result of the test image instead of its ground truth overall label.The corresponding related values for different annotation meth-ods are reported in the last column of Table2.It is clear that all the methods except SEMI-SECC have signi?cant related value decreases w.r.t.the corresponding previous results. 5.CONCLUSIONS The demand for automatically annotating and retrieving med-ical images is growing faster than ever.In this paper,we present a novel medical image retrieval method based on SEMI-supervised Semantic Error-Correcting output Codes(SEMI-SECC).The experimental results on IMAGECLEF2005an-notation data set clearly show the strength and the promise of the presented methods. 6.ACKNOWLEDGEMENT This research was supported[in part]by the Intramural Re-search Program of the National Institutes of Health(NIH), National Library of Medicine(NLM),and Lister Hill Na-tional Center for Biomedical Communications(LHNCBC). 7.REFERENCES [1]https://www.wendangku.net/doc/7c8445911.html,/imageclef2005/. [2]S.Antani,R.Long,and G.Thoma.Content-based im- age retrieval for large biomedical image archives.In Pro-ceedings of11th World Congress on Medical Informatics (MEDINFO),2004. [3]C.E.Brodley,A.C.Kak,J.G.Dy,C.Shyu,A.Aisen,and L.Broderick.Content-based retrieval from medical im-age databases:A synergy of human interaction,machine learning and computer vision.In National Conference on Arti?cial Intelligence,pages760–767,1999. [4]G.Carneiro and N.Vasconcelos.Formulating semantic image annotation as a supervised learning problem.In Computer Vision and Pattern Recognition,2005. [5]T.Diettrich and G.Bakiri.Solving multiclass learning problems via error-correcting output codes.Journal of Arti?cial Intelligence Research,2:263–286,1995. [6]https://www.wendangku.net/doc/7c8445911.html,ing error-correcting codes for text classi?ca- tion.In International Conference on Machine Learning, 2000. [7]J.Yao and Z.Zhang.Object detection in aerial imagery based on enhanced semi-supervised learning.In ICCV, 2005. 注解 可以先把注解当成注释来看，注释就是给类的各个组成部分（包、类名、构造器、属性、方法、方法参数，以及局部变量）添加一些解释。 可以先不去管注解是用来干什么的，就把它当成注释来看。注解的格式当然不能与注释相同，注解是需要声明的，声明注解与声明一个接口有些相似。当然Java也有一些内置注解，例如：@Override就是内置注解。 1声明注解 声明注解与声明一个接口相似，它需要使用@interface。一个注解默认为Annotation的 注解还可以带有成员，没有成员的注解叫做标记注解。成员的类型只能是基本类型、枚举类型）、String、基本类型数组、String[]，以及注解和注解数组类型。 其中String表示成员的类型，value()表示成员名称。其中圆括号不能没有，也不能在圆 括号内放参数，它不是一个方法，只是一个成员变量。 注解可以有多个成员，但如果只有一个成员，那么成员名必须为value。这时在设置成 Java还提供了一些元注解，用来控制注解，例如@Retention和@Target： ●@Target：ElementType类型（枚举类型），表示当前注解可以标记什么东西，可选 值为： TYPE：可以标记类、接口、注解类、Enum。 FIELD：可以标记属性。 METHOD：可以标记就去。 PARAMETER：可以标记参数。 CONSTRUCTOR：可以标记构造器。 LOCAL_VARIABLE：可以标记局部变量。 ANNOTATION_TYPE：可以标记注解类声明。 PACKAGE：可以标记包。 ●@Retention：RetentionPolicy类型（枚举类型），表示注解的可保留期限。可选值为： SOURCE：只在源代码中存在，编译后的字节码文件中不保留注解信息。 CLASS：保留到字节码文件中，但类加载器不会加载注解信息到JVM。 RUNTIME：保留到字节码文件中，并在目标类被类加载器加载时，同时加载注解信息到JVM，可以通过反射来获取注解信息。 2访问注解 很多第三方程序或工具都使用了注解完成特殊的任务，例如Spring、Struts等。它们都提供了自己的注解类库。在程序运行时使用反射来获取注解信息。下面我们来使用反射来获取注解信息。 图像处理及识别技术在机器人路径规划中的一种应用 摘要：目前，随着计算机和通讯技术的发展，在智能机器人系统中，环境感知与定位、路径规划和运动控制等功能模块趋向于分布式的解决方案。机器人路径规划问题是智能机器人研究中的重要组成部分，路径规划系统可以分为环境信息的感知与识别、路径规划以及机器人的运动控制三部分，这三部分可以并行执行，提高机器人路径规划系统的稳定性和实时性。在感知环节，视觉处理是关键。本文主要对机器人的路径规划研究基于图像识别技术，研究了图像处理及识别技术在路径规划中是如何应用的，机器人将采集到的环境地图信息发送给计算机终端，计算机对图像进行分析处理与识别，将结果反馈给机器人，并给机器人发送任务信息，机器人根据接收到的信息做出相应的操作。 关键词：图像识别；图像处理；机器人；路径规划 ABSTRACT：At present, with the development of computer and communication technology, each module, such as environment sensing, direction deciding, route planning and movement controlling moduel in the system of intelligent robot, is resolved respectively. Robot path planning is an part of intelligent robot study. The path planning system can be divided into three parts: environmental information perception and recognition, path planning and motion controlling. The three parts can be executed in parallel to improve the stability of the robot path planning system. As for environment sensing, vision Proeessing is key faetor. The robot path planning of this paper is based on image recognition technology. The image processing and recognition technology is studied in the path planning is how to apply, Robots will sent collected environment map information to the computer terminal, then computer analysis and recognize those image information. After that computer will feedback the result to the robot and send the task information. The robot will act according to the received information. Keywords: image recognition，image processing, robot，path planning Java Annotation 入门 一般来说，图像识别就是按照图像地外貌特征，把图像进行分类.图像识别地研究首先要考虑地当然是图像地预处理，随着小波变换地发展，其已经成为图像识别中非常重要地图像预处理方案，小波变换在信号分析识别领域得到了广泛应用. 现流行地算法主要还有有神经网络算法和霍夫变换.神经网络地方法，利用神经网络进行图像地分类，而且可以跟其他地技术相互融合.个人收集整理勿做商业用途 一神经网络算法 人工神经网络（，简写为）也简称为神经网络（）或称作连接模型（），它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理地算法数学模型.这种网络依靠系统地复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接地关系，从而达到处理信息地目地.个人收集整理勿做商业用途 在神经网络理论地基础上形成了神经网络算法，其基本地原理就是利用神经网络地学习和记忆功能，让神经网络学习各个模式识别中大量地训练样本，用以记住各个模式类别中地样本特征，然后在识别待识样本时，神经网络回忆起之前记住地各个模式类别地特征并将他们逐个于样本特征比较，从而确定样本所属地模式类别.他不需要给出有关模式地经验知识和判别函数，通过自身地学习机制形成决策区域，网络地特性由拓扑结构神经元特性决定，利用状态信息对不同状态地信息逐一训练获得某种映射，但该方法过分依赖特征向量地选取.许多神经网络都可用于数字识别，如多层神经网络用于数字识别：为尽可能全面描述数字图像地特征，从很多不同地角度抽取相应地特征，如结构特征、统计特征，对单一识别网络，其输入向量地维数往往又不能过高.但如果所选取地特征去抽取向量地各分量不具备足够地代表性，将很难取得较好地识别效果.因此神经网络地设计是识别地关键.个人收集整理勿做商业用途 神经网络在图像识别地应用跟图像分割一样，可以分为两大类： 第一类是基于像素数据地神经网络算法，基于像素地神经网络算法是用高维地原始图像数据作为神经网络训练样本.目前有很多神经网络算法是基于像素进行图像分割地，神经网络，前向反馈自适应神经网络，其他还有模糊神经网络、神经网络、神经网络、细胞神经网络等.个人收集整理勿做商业用途 第二类是基于特征数据地神经网络算法.此类算法中，神经网络是作为特征聚类器，有很多神经网络被研究人员运用，如神经网络、模糊神经网络、神经网络、自适应神经网络、细胞神经网络和神经网络.个人收集整理勿做商业用途 例如神经网络地方法在人脸识别上比其他类别地方法有独到地优势，它具有自学习、自适应能力，特别是它地自学能力在模式识别方面表现尤为突出.神经网络方法可以通过学习地过程来获得其他方法难以实现地关于人脸识别规律和规则地隐性表达.但该方法可能存在训练时间长、收敛速度慢地缺点.个人收集整理勿做商业用途 二小波变换 小波理论兴起于上世纪年代中期，并迅速发展成为数学、物理、天文、生物多个学科地重要分析工具之一；其具有良好地时、频局域分析能力，对一维有界变差函数类地“最优”逼近性能，多分辨分析概念地引入以及快速算法地存在，是小波理论迅猛发展地重要原因.小波分析地巨大成功尤其表现在信号处理、图像压缩等应用领域.小波变换是一种非常优秀地、具有较强时、频局部分析功能地非平稳信号分析方法，近年来已在应用数序和信号处理有很大地发展，并取得了较好地应用效果.在频域里提取信号里地相关信息，通过伸缩和平移算法，对信号进行多尺度分类和分析，达到高频处时间细分、低频处频率细分、适应时频信号分解地要求.小波变换在图像识别地应用，包括图形去噪、图像增强、图像融合、图像压缩、图像分解和图像边缘检测等.小波变换在生物特征识别方面(例如掌纹特征提取和识别)同样得到了成功应用，部分研究结果表明在生物特征识别方面效果优于、、傅里叶变换等方 一、介绍： shiro是apache提供的强大而灵活的开源安全框架，它主要用来处理身份认证，授权，企业会话管理和加密。 shiro功能：用户验证、用户执行访问权限控制、在任何环境下使用session API，如cs程序。可以使用多数据源如同时使用oracle、mysql。单点登录(sso)支持。remember me服务。详细介绍还请看官网的使用手册：https://www.wendangku.net/doc/7c8445911.html,/reference.html 与spring security区别，个人觉得二者的主要区别是： 1、shiro灵活性强，易学易扩展。同时，不仅可以在web中使用，可以工作在任务环境内中。 2、acegi灵活性较差，比较难懂，同时与spring整合性好。 如果对权限要求比较高的项目，个人建议使用shiro，主要原因是可以很容易按业务需求进行扩展。 附件是对与shiro集成的jar整合及源码。 二、shiro与spring集成 shiro默认的配置，主要是加载ini文件进行初始化工作，具体配置，还请看官网的使用手册（https://www.wendangku.net/doc/7c8445911.html,/web.html）init文件不支持与spring的集成。此处主要是如何与spring及springmvc集成。 1、web.xml中配置shiro过滤器，web.xml中的配置类使用了spring的过滤代理类来完成。 Xml代码 2、在spring中的application.xml文件中添加shiro配置： Java代码 anon org.apache.shiro.web.filter.authc.AnonymousFilter authc org.apache.shiro.web.filter.authc.FormAuthenticatio nFilter authcBasic org.apache.shiro.web.filter.authc.BasicHttpAuthenti cationFilter logout org.apache.shiro.web.filter.authc.LogoutFilter noSessionCrea tion org.apache.shiro.web.filter.session.NoSessionCreati onFilter perms org.apache.shiro.web.filter.authz.PermissionsAuthor izationFilter port org.apache.shiro.web.filter.authz.PortFilter rest org.apache.shiro.web.filter.authz.HttpMethodPermiss ionFilter roles org.apache.shiro.web.filter.authz.RolesAuthorizatio nFilter ssl org.apache.shiro.web.filter.authz.SslFilter user https://www.wendangku.net/doc/7c8445911.html,erFilter 实验一图像处理基本操作 一、 实验目的 1、熟悉并掌握在MATLAB中进行图像类型转换及图像处理的基本操作。 2、熟练掌握图像处理中的常用数学变换。 二、实验设备 1、计算机1台 2、MATLAB软件1套 3、实验图片 三、实验原理 1、数字图像的表示和类别 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y)，其中x和y是空间(平面)坐标，f在坐标(x,y)处的幅度称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由若干个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术也适用于彩色图像处理，方法是分别处理三幅独立的分量图像即可。 图像关于x和y坐标以及幅度连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和幅度。将坐标值数字化称为取样，将幅度数字化称为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和幅度都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。 作为MATLAB基本数据类型的数组十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。 图1 图像的采样和量化 图1 采样和量化的过程 根据图像数据矩阵解释方法的不同，MATLAB把其处理为4类： ?亮度图像(Intensity images) ?二值图像(Binary images) ?索引图像(Indexed images) ? RGB图像(RGB images) (1) 亮度图像 一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。若亮度图像的像素都是uint8类型或uint16类型，则它们的整数值范围分别是[0，255]和[0，65536]。若图像是double 类型，则像素取值就是浮点数。规定双精度double型归一化亮度图像的取值范围是[0 1]。 (2) 二值图像 一幅二值图像是一个取值只有0和1的逻辑数组。而一幅取值只包含0和1的uint8 RESTEasy是JBoss的开源项目之一，是一个RESTful Web Services框架。RESTEasy的开发者Bill Burke同时也是JAX-RS的J2EE标准制定者之一。JAX-RS 是一个JCP制订的新标准，用于规范基于HTTP的RESTful Web Services的API。 我们已经有SOAP了，为什么需要Restful WebServices？用Bill自己的话来说："如果是为了构建SOA应用，从技术选型的角度来讲，我相信REST比SOAP更具优势。开发人员会意识到使用传统方式有进行SOA架构有多复杂，更不用提使用这些做出来的接口了。这时他们就会发现Restful Web Services的光明之处。" 说了这么多，我们使用RESTEasy做一个项目玩玩看。首先创造一个maven1的web 项目 Java代码 1.mvn archetype:create -DgroupId=org.bluedash \ 2. 3.-DartifactId=try-resteasy -DarchetypeArtifactId=maven-archetype -webapp 准备工作完成后，我们就可以开始写代码了，假设我们要撰写一个处理客户信息的Web Service，它包含两个功能：一是添加用户信息；二是通过用户Id，获取某个用户的信息，而交互的方式是标准的WebService形式，数据交换格式为XML。假设一条用户包含两个属性：Id和用户名。那么我们设计交换的XML数据如下: Java代码 1. 实训三：图像频域处理基本操作 一：实验的目的 1：掌握基本的离散傅里叶变换操作，熟悉命令fftn, fftshift,ifftn。 2：对图像text.png进行图像特征识别操作。 二：实验指导： 1.通过MATLAB的Help文档，学习Image Processing Toolbox中关于图像变换的内容。 2．通过MATLAB的Help文档，查询命令fftn, fftshift,ifftn的用法。 3. 用MATLAB生成一个矩形连续函数并得到它的傅里叶变换的频谱。 4.对图像text.png中的字母a完成特征识别操作。 一 bw = imread('text.png'); a = bw(32:45,88:98); imview(bw); imshow(bw); figure, imshow(a); C = real(ifft2(fft2(bw) .* fft2(rot90(a,2),256,256))); figure, imshow(C,[]) max(C(:)) thresh = 60; figure, imshow(C > thresh) ans = 68 N=100 f=zeros(500,500); f(60:180,30:400)=1; subplot(221),imshow(f) subplot(221),imshow(f,'notruesize') F1=fft2(f,N,N), F1=fft2(f,N,N), F2=fftshift(abs(F1)); F3=abs(log(1+F2)); subplot(222), imshow(F3,[]) imshow(F3,[]); f1=imrotate(f,45,'bicubic') subplot(223),imshow(f1); F21=fft2(f1,N,N); F22=abs((log(1+F22)); F22=abs((log(1+F21))); F23=abs(log(1+F22)); subplot(224), imshow(F23,[]) 导数与函数图像问题 1.函数()y f x =的图像如右图,那么导函数,()y f x =的图像可能是（ ） 2．函数)(x f 的定义域为开区间),(b a ，导函数)(x f ' 在),(b a 内的图象如图所示，则函数)(x f 在开区间),(b a 内有极小值点（ ） A. 1个 B.2个 C.3个 D.4个 3．设()f x '是函数()f x 的导函数，将()y f x =和 ()y f x '=的图象画在同一个直角坐标系中，不可能正确的是（ ） 4若函数f （x ）=x 2+bx+c 的图象的顶点在第四象限，则函数f′（x ）的图象是（ ） A ． B ． C ． D ． 5.设函数f （x ）在R 上可导，其导函数为f′（x ），且函数f （x ）在x=-2处取得极小值，则函数y=xf′（x ）的图象可能是（ ） A ． B ． C ． D ． a b x y ) (x f y ?=O 6．设函数f（x）=ax2+bx+c（a，b，c∈R），若x=-1为函数y=f（x）e x的一个极值点，则下列图象不可能为y=f（x）的图象是（） A．B．C．D． 7.若函数y=f（x）的导函数在区间[a，b]上是增函数，则函数y=f（x）在区间[a，b]上的图象可能是（） A．B．C．D． 8．已知函数y=xf′（x）的图象如上中图所示（其中f′（x）是函数f（x）的导函数），下面四个图象中y=f（x）的图象大致是（） A．B．C．D． 9.设函数f（x）在R上可导，其导函数为f′（x），且函数y=（1-x）f′（x）的图象如上右图所示，则下列结论中一定成立的是（） 一对一(One-To-One) 使用@OneToOne注解建立实体Bean之间的一对一关联。一对一关联有三种情况：(1).关联的实体都共享同样的主键，(2).其中一个实体通过外键关联到另一个实体的主键(注意要模拟一对一关联必须在外键列上添加唯一约束)，(3).通过关联表来保存两个实体之间的连接关系(要模拟一对一关联必须在每一个外键上 添加唯一约束)。 1.共享主键的一对一关联映射： @Entity @Table(name="Test_Body") public class Body { private Integer id; private Heart heart; @Id public Integer getId() { return id; } public void setId(Integer id) { this.id = id; } @OneToOne @PrimaryKeyJoinColumn public Heart getHeart() { return heart; } public void setHeart(Heart heart) { this.heart = heart; } } @Entity @Table(name="Test_Heart") public class Heart { private Integer id; @Id public Integer getId() { return id; } public void setId(Integer id) { this.id = id; } } 通过@PrimaryKeyJoinColumn批注定义了一对一关联 2.使用外键进行实体一对一关联： @Entity @Table(name="Test_Trousers") public class Trousers { @Id public Integer id; i=imread('D:\00001.jpg'); >> j=rgb2gray(i); >> warning off >> imshow(j); >> u=edge(j,'roberts'); >> v=edge(j,'sobel'); >> w=edge(j,'canny'); >> x=edge(j,'prewitt'); >> y=edge(j,'log'); >> h=fspecial('gaussian',5); >> z=edge(j,'zerocross',[],h); >> subplot(2,4,1),imshow(j) >> subplot(2,4,2),imshow(u) >> subplot(2,4,3),imshow(v) >> subplot(2,4,4),imshow(w) >> subplot(2,4,5),imshow(x) >> subplot(2,4,6),imshow(y) >> subplot(2,4,7),imshow(z) >> %phi:地理纬度lambda:地理经度delta：赤纬omega：时角lx 影子长，ly 杆长 >> data=xlsread('D:\附件1-3.xls','附件1'); >> X = data(:,2); >> Y = data(:,3); >> [x,y]=meshgrid(X,Y); %生成计算网格 >> fxy = sqrt(x.^2+y.^2); >> %[Dx,Dy] = gradient(fxy); >> Dx = x./fxy; >> Dy = y./fxy; >> quiver(X,Y,Dx,Dy); %用矢量绘图函数绘出梯度矢量大小分布>> hold on >> contour(X,Y,fxy); %与梯度值对应,绘出原函数的等值线图 使用ENVI进行图像处理 主要介绍利用envi进行图像处理的基本操作，主要分为图像合成、图像裁减、图像校正、图像镶嵌、图像融合、图像增强。 分辨率：空间分辨率、波谱分辨率、时间分辨率、辐射分辨率。咱们平时所说的分辨率是指？怎么理解？ 1、图像合成 对于多光谱影像，当我们要得到彩色影像时，需要进行图像合成，产生一个与自然界颜色一致的真彩色（假彩色）图像。 对于不同类型的影像需要不同的波段进行合成，如中巴CCD影像共5个波段，一般选择2、4、3进行合成。（为什么不选择其他波段？重影/不是真彩色）。SOPT5影像共7个波段，一般选择7、4、3三个波段。 操作过程以中巴资源卫星影像为例 中巴资源卫星影像共有五个波段，选择2、4、3三个波段对R、G、B赋值进行赋值。 在ENVI中的操作如下： （1）file→open image file→打开2、3、4三个波段，选择RGB，分别将2、4、3赋予RGB。（2）在#1窗口file---〉save image as-→image file。 （3）在主菜单中将合成的文件存为tiff格式（file-→save file as-→tiff/geotiff） 即可得到我们需要的彩色图像。 2、图像裁减 有时如果处理较大的图像比较困难，需要我们进行裁减，以方便处理。如在上海出差时使用的P6、SOPT5，图幅太大不能直接校正需要裁减。 裁减图像，首先制作AOI文件再根据AOI进行裁减。一般分为两种：指定范围裁减、不指定范围裁减。 不指定范围裁减在ENVI中的操作如下： （1）首先将感兴趣区存为AOI文件 file→open image file打开原图像→选择IMAGE窗口菜单overlay→region of interesting 选择划定感兴趣区的窗口如scroll，从ROI_Type菜单选择ROI的类型如Rectangle，在窗口中选出需要选择的区域。在ROI窗口file→Save ROIs将感兴趣区存为ROI文件。 导数与函数图像问题 6． 设 函 数 f（ x） =ax2+bx+c（ a， b， c∈ R）， 若 x=-1为 函 数 y=f（ x） ex 的 一 个 极 值 点 ， 则下列图象不可能为 y=f（x）的图象是（ ） 图像处理的基本步骤 针对不同的目的，图像处理的方法不经相同。大体包括图像预处理和图像识别两大模块。 一、图像预处理： 结合识别复杂环境下的成熟黄瓜进行阐述，具体步骤如下： · 图像预处理阶段的流程图 对以上的图像流程进行详细的补充说明: 图像预处理的概念: 将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一过程称为图像预处理。 图像装换和图像分割以及区域形态学处理都是属于图像处理的基本内容之一。 图像转换：方法：对原图像进行灰度化处理生成灰度矩阵——降低运算速度（有具体的公式和方程），中值滤波去噪声——去除色彩和光照的影响等等。 图像分割：传统方法：基于阈值分割、基于梯度分割、基于边缘检测分割和基于区域图像割等方法。脉冲耦合神经网络 （ＰＣＮＮ）是针对复杂环境下 图像采集 图像采集中注意采集的方法、工具进行介绍。目的是怎样获取有代表性的样本。（包括天气、相机的位置等） 对采集的图像进行特征分析 目标的颜色和周围环境的颜色是否存在干涉的问题、平整度影响相机的拍摄效果、形状 图像转换 图像分割 区域形态学处理 的有效分割方法，分割的时候如果将一个数字图像输入ＰＣＮＮ，则能基于空间邻近性和亮度相似性将图像像素分组，在基于窗口的图像处理应用中具有很好的性能。 区域形态学处理：对ＰＣＮＮ分割结果后还存在噪声的情况下，对剩余的噪声进行分析，归类属于哪一种噪声。是孤立噪声还是黏连噪声。采用区域面积统计法可以消除孤立噪声。对于黏连噪声，可以采用先腐蚀切断黏连部分，再膨胀复原目标对象，在进行面积阙值去噪，通过前景空洞填充目标，最后通过形态学运算，二值图像形成众多独立的区域，进行各连通区域标识，利于区域几何特征的提取。 二、图像识别： 针对预处理图像提取 目标特征 建立LS SVM分类器 得到结果 图像识别流程图 提取目标特征：目标特征就是的研究对象的典型特点，可以包括几何特征和纹理特征。 对于几何特征采用的方法：采用LS-SVM支持向量机对几何特征参数进行处理，通过分析各个参数的分布区间来将目标和周围背景区分开，找出其中具有能区分功能的决定性的几何特征参数。 纹理特征方法：纹理特征中的几个参数可以作为最小二乘支持向量机的辅助特征参数，提高模型的精准度。 最小二乘支持向量机介绍：首先选择非线性映射将样本从原空间映射到特征空间，以解决原空间中线性不可分问题，在此高维空间中把最优决策问题转化为等式约束条件，构造最优决策函数，并引入拉格朗日乘子求解最优化问题，对各个变量求偏微分。 LS SVM分类器：对于p种特征选择q个图像连通区域，作为训练样本。依 实验一ERDAS IMAGINE快速入门 一、背景知识 ERDAS IMAGINE是美国ERDAS公司开发的遥感图像处理系统，后来被Leica公司合并。它以其先进的图像处理技术，友好、灵活的用户界面和操作方式，面向广阔应用领域的产品模块，服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的RS/GIS（遥感图像处理和地理信息系统）集成功能，为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具，代表了遥感图像处理系统未来的发展趋势。 ERDAS IMAGINE是以模块化的方式提供给用户的，可使用户根据自己的应用要求、资金情况合理地选择不同功能模块及其不同组合，对系统进行剪裁，充分利用软硬件资源，并最大限度地满足用户的专业应用要求，目前的最高版本为9.1。ERDAS IMAGINE面向不同需求的用户，对于系统的扩展功能采用开放的体系结构以IMAGINE Essentials、IMAGINE Advantage、IMAGINE Professional的形式为用户提供了低、中、高三档产品架构，并有丰富的功能扩展模块供用户选择，使产品模块的组合具有极大的灵活性。 ?IMAGINE Essentials级：是一个花费极少的，包括有制图和可视化核心功能的影像工具软件。该级功能的重点在于遥感图像的输入、输出与显示；图像库的 建立与查询管理；专题制图；简单几何纠正与非监督分类等。 ?IMAGINE Advantage级：是建立在IMAGINE Essential级基础之上的，增加了更丰富的图像光栅GIS和单片航片正射校正等强大功能的软件。IMAGINE Advantag提供了灵活可靠的用于光栅分析，正射校正，地形编辑及先进的影像 镶嵌工具。简而言之，IMAGINE Advantage是一个完整的图像地理信息系统 （Imaging GIS）。 ?IMAGINE Professional级：是面向从事复杂分析，需要最新和最全面处理工具， 一小时搞明白注解处理器（Annotation Processor Tool） 什么是注解处理器？ 注解处理器是（Annotation Processor）是javac的一个工具，用来在编译时扫描和编译和处理注解（Annotation）。你可以自己定义注解和注解处理器去搞一些事情。一个注解处理器它以Java代码或者（编译过的字节码）作为输入，生成文件（通常是java文件）。这些生成的java文件不能修改，并且会同其手动编写的java代码一样会被javac编译。看到这里加上之前理解，应该明白大概的过程了，就是把标记了注解的类，变量等作为输入内容，经过注解处理器处理，生成想要生成的java代码。 处理器AbstractProcessor 处理器的写法有固定的套路，继承AbstractProcessor。如下： [java] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片 public class MyProcessor extends AbstractProcessor { @Override public synchronized void init(ProcessingEnvironment processingEnv) { super.init(processingEnv); } @Override public Set 北京揽宇方圆信息技术有限公司 遥感卫星图像处理方法 随着遥感技术的快速发展，获得了大量的遥感影像数据，如何从这些影像中提取人们感兴趣的对象已成为人们越来越关注的问题。但是传统的方法不能满足人们已有获取手段的需要，另外GIS的快速发展为人们提供了强大的地理数据管理平台，GIS数据库包括了大量空间数据和属性数据，以及未被人们发现的存在于这些数据中的知识。将GIS技术引入遥感图像的分类过程，用来辅助进行遥感图像分类，可进一步提高了图像处理的精度和效率。如何从GIS数据库中挖掘这些数据并加以充分利用是人们最关心的问题。GIS支持下的遥感图像分析特别强调RS和GIS的集成，引进空间数据挖掘和知识发现（SDM&KDD）技术，支持遥感影像的分类，达到较好的结果，专家系统表明了该方法是高效的手段。 遥感图像的边缘特征提取观察一幅图像首先感受到的是图像的总体边缘特征，它是构成图像形状的基本要素，是图像性质的重要表现形式之一，是图像特征的重要组成部分。提取和检测边缘特征是图像特征提取的重要一环，也是解决图像处理中许多复杂问题的一条重要的途径。遥感图像的边缘特征提取是对遥感图像上的明显地物边缘特征进行提取与识别的处理过程。目前解决图像特征检测/定位问题的技术还不是很完善，从图像结构的观点来看，主要是要解决三个问题:①要找出重要的图像灰度特征；②要抑制不必要的细节和噪声；③要保证定位精度图。遥感图像的边缘特征提取的算子很多，最常用的算子如Sobel算子、Log算子、Canny算子等。 1）图像精校正 由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响，造成原始图像非线性变形，必须经过几何精校正，才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。 在校正时利用地面控制点(GCP)，通过坐标转换函数，把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。因此，地面控制点的选择必须满足一定的条件，即：地面控制点应当均匀地分布在图像内；地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志，如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等，以保证空间配准的精度；地面控制点要有一定的数量保证。地面控制点选好后，再选择不同的校正算子和插值法进行计算，同时，还对地面控制点(GCPS)进行误差分析，使得其精度满足要求为止。最后将校正好的图像与地形图进行对比，考察校正效果。 2）波段组合及融合 对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。 3）图像镶嵌 图像处理基本操作 姓名：王泗凯学号：2012045043 日期：2014.3.10 1．实验目的和内容 为了得到我们想得到的图像效果以及为图像的后续处理做好准备，我们需要对原图像进行一些基本处理操作，以下是对原图像进行一些基本处理的内容和具体步骤。 1.1.设置ENVI 打开ENVI在File下的Preferences里面就是ENVI的基本设置 图1.1-1：设置绘图选项图1.1-2：设置默认显示参数 图1.1-3：设置页面单位和内存分配 图1.1-4：ENVI 系统设置窗口 1.2.打开图像，显示单波段图像、显示彩色图像 打开图像：File -> Open Image File 选择7个单波段图像打开 在窗口中选择Gray Scale ，然后选择想要打开的波段，例如打开第四波段，得到下图所示单波段图像；在窗口中选择RGB Color ，然后进行波段组合，若显示真彩色图像则选择3,2,1三个波段，此处打开真彩色图像，结果如图。 图1.2-1：单波段图像（波段4） 图1.2-2：RGB 合成显示（3，2，1） 1.3.窗口连接 先在Display #1中打开一幅图像（如图1.2-1），再新建一个窗口Display #2打开另一图像（如图1.2-2），在Display #1内右击选择Link Display 得到如图1.3-1所示窗口，即可连接Display #1和Display #2，连接后如图1.3-2。 图1.3-1图像窗口连接 图1.3-2图像连接后显示 1.4.图像格式转换（自行定义转入转出格式） 点击Display #1窗口上的file中的Save Image As,然后选择Image File弹出图1.4-1所示窗口，在Output File Type中即可选择图像要转换成的格式。Java注解
机器视觉与图像处理方法
annotation入门_
摘要： 本文针对 java 初学者或者 annotation 初次使用者全面地说明了 annotation 的使用方法、定义 方式、分类。初学者可以通过以上的说明制作简单的 annotation 程序，但是对于一些高级的 an notation 应用（例如使用自定义 annotation 生成 javabean 映射 xml 文件）还需要进一步的研 究和探讨。涉及到深入 annotation 的内容，作者将在后文《Java Annotation 高级应用》中谈 到。
同时，annotation 运行存在两种方式：运行时、编译时。上文中讨论的都是在运行时的 annota tion 应用，但在编译时的 annotation 应用还没有涉及，
一、为什么使用 Annotation：
在 JAVA 应用中，我们常遇到一些需要使用模版代码。例如，为了编写一个 JAX-RPC web serv ice，我们必须提供一对接口和实现作为模版代码。如果使用 annotation 对远程访问的方法代码 进行修饰的话，这个模版就能够使用工具自动生成。 另外，一些 API 需要使用与程序代码同时维护的附属文件。例如，JavaBeans 需要一个 BeanIn fo Class 与一个 Bean 同时使用/维护，而 EJB 则同样需要一个部署描述符。此时在程序中使用 a nnotation 来维护这些附属文件的信息将十分便利而且减少了错误。
二、Annotation 工作方式：
在 5.0 版之前的 Java 平台已经具有了一些 ad hoc annotation 机制。比如，使用 transient 修 饰符来标识一个成员变量在序列化子系统中应被忽略。而@deprecated 这个 javadoc tag 也是 一个 ad hoc annotation 用来说明一个方法已过时。从 Java5.0 版发布以来，5.0 平台提供了 一个正式的 annotation 功能：允许开发者定义、使用自己的 annoatation 类型。此功能由一个 定义 annotation 类型的语法和一个描述 annotation 声明的语法，读取 annotaion 的 API，一 个使用 annotation 修饰的 class 文件，一个 annotation 处理工具（apt）组成。
1图像处理的流行的几种方法
shiro入门教程
实验一图像处理基本操作
RESTEasy入门经典
实训三图像频域处理基本操作
(完整版)导数与函数图像问题
关系映射annotation
图像处理方法
envi图像处理基本操作
导数与函数图像
1.函数 y ? f (x) 的图像如右图,那么导函数 y ? f , (x) 的图像可能是（ ）
2．函数 f (x) 的定义域为开区间 (a, b) ，导函数 f ?(x) 在 (a, b) 内的图象如图所示，则函数 f (x) 在开区间 (a, b)
内有极小值点（ ）
A. 1个 B. 2 个 C. 3 个 D. 4 个
a
3 ． 设 f ?(x) 是 函 数 f (x) 的 导 函 数 ， 将 y ? f (x) 和
y
y ? f ?(x)
b
O
x
y ? f ?(x) 的图象画在同一个直角坐标系中，不可能正确的是（ ）
4若 函 数 f（ x） =x2+bx+c 的 图 象 的 顶 点 在 第 四 象 限 ， 则 函 数 f′ （ x） 的 图 象 是 （
）
A．
B．
C．
D．
5.设 函 数 f（ x） 在 R 上 可 导 ， 其 导 函 数 为 f′ （ x）， 且 函 数 f（ x） 在 x=-2处 取 得 极 小 值，则函数 y=xf′（x）的图象可能是（ ）
A．
B．
C．
D．
1
A．
B．
C．
D．
7.若函数 y=f（x）的导函数在区间[a，b]上是增函数，则函数 y=f（x）在区间[a，b] 上的图象可能是（ ）
A．
B．
C．
D．
8．已 知 函 数 y=xf′（ x）的 图 象 如 上 中 图 所 示（ 其 中 f′（ x）是 函 数 f（ x）的 导 函 数 ），
下面四个图象中 y=f（x）的图象大致是（ ）
A．
B．
C．
D．
9.设函数 f（x）在 R 上可导，其导函数为 f′（x），且函数 y=（1-x）f′（x）的图象如上
右图所示，则下列结论中一定成立的是（ ）
A．函数 f（x）有极大值 f（2）和极小值 f（1） 值 f（1） C．函数 f（x）有极大值 f（2）和极小值 f（-2） 值 f（2）
B．函数 f（x）有极大值 f（-2）和极小 D．函数 f（x）有极大值 f（-2）和极小
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