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  • 已知:u=f(x,y)u=f(x,y)u=f(x,y)有二阶连续偏导数,计算∂2u∂x2−∂2u∂y2\frac{\partial^2 u}{\partial x^2}-\frac{\partial^2 u}{\partial y^2}∂x2∂2u​−∂y2∂2u​在新的坐标系下对应的表达式。 {s=x+yt=x−y...
  • 二阶混合偏导数

    千次阅读 2019-09-12 10:11:13
    二元函数在区域D连续偏导数存在,则在D中,函数的混合偏导数一定相等。

    二元函数在区域D连续且偏导数存在,则在D中,函数的混合偏导数一定相等。

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  • 参考文章:二阶混合偏导数连续的条件下与求导的次序无关 A. 错误 B. 正确

    正确的结论应为:

    二阶混合偏导数在“(二阶混合偏导数)连续”的条件下与求导的次序无关

    参考文章:二阶混合偏导数在连续的条件下与求导的次序无关 A. 错误 B. 正确

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  • http://blog.csdn.net/xiaofengsheng/article/details/6023368 ...  1. 一阶差分: ...2. 二阶偏导数的推导和近似:   3. 上式以点(i+1,j)为中心,用i代换i+1可得以(i,

    http://blog.csdn.net/xiaofengsheng/article/details/6023368

    http://www.cnblogs.com/german-iris/p/4840647.html

     1. 一阶差分:

     

    2. 二阶偏导数的推导和近似:

     

    3. 上式以点(i+1,j)为中心,用i代换i+1可得以(i,j)为中心的二阶偏导数则有:

     

    4. 同理:

     

    5. 进而可推导:

     

    6. 这样我们就可以很好的运用其他的一阶偏导的定义,如SIFT特征OpenCV实现版本中的一阶以及二阶偏导:

    [cpp]  view plain  copy
    1. /* 
    2. Computes the partial derivatives in x, y, and scale of a pixel in the DoG 
    3. scale space pyramid. 
    4.  
    5. @param dog_pyr DoG scale space pyramid 
    6. @param octv pixel's octave in dog_pyr 
    7. @param intvl pixel's interval in octv 
    8. @param r pixel's image row 
    9. @param c pixel's image col 
    10.  
    11. @return Returns the vector of partial derivatives for pixel I 
    12.     { dI/dx, dI/dy, dI/ds }^T as a CvMat* 
    13. */  
    14. static CvMat* deriv_3D( IplImage*** dog_pyr, int octv, int intvl, int r, int c )  
    15. {  
    16.     CvMat* dI;  
    17.     double dx, dy, ds;  
    18.   
    19.     dx = ( pixval32f( dog_pyr[octv][intvl], r, c+1 ) -  
    20.         pixval32f( dog_pyr[octv][intvl], r, c-1 ) ) / 2.0;  
    21.     dy = ( pixval32f( dog_pyr[octv][intvl], r+1, c ) -  
    22.         pixval32f( dog_pyr[octv][intvl], r-1, c ) ) / 2.0;  
    23.     ds = ( pixval32f( dog_pyr[octv][intvl+1], r, c ) -  
    24.         pixval32f( dog_pyr[octv][intvl-1], r, c ) ) / 2.0;  
    25.   
    26.     dI = cvCreateMat( 3, 1, CV_64FC1 );  
    27.     cvmSet( dI, 0, 0, dx );  
    28.     cvmSet( dI, 1, 0, dy );  
    29.     cvmSet( dI, 2, 0, ds );  
    30.   
    31.     return dI;  
    32. }  
    33.   
    34.   
    35.   
    36. /* 
    37. Computes the 3D Hessian matrix for a pixel in the DoG scale space pyramid. 
    38.  
    39. @param dog_pyr DoG scale space pyramid 
    40. @param octv pixel's octave in dog_pyr 
    41. @param intvl pixel's interval in octv 
    42. @param r pixel's image row 
    43. @param c pixel's image col 
    44.  
    45. @return Returns the Hessian matrix (below) for pixel I as a CvMat* 
    46.  
    47.     / Ixx  Ixy  Ixs / <BR> 
    48.     | Ixy  Iyy  Iys | <BR> 
    49.     / Ixs  Iys  Iss / 
    50. */  
    51. static CvMat* hessian_3D( IplImage*** dog_pyr, int octv, int intvl, int r, int c )  
    52. {  
    53.     CvMat* H;  
    54.     double v, dxx, dyy, dss, dxy, dxs, dys;  
    55.   
    56.     v = pixval32f( dog_pyr[octv][intvl], r, c );  
    57.     dxx = ( pixval32f( dog_pyr[octv][intvl], r, c+1 ) +   
    58.             pixval32f( dog_pyr[octv][intvl], r, c-1 ) - 2 * v );  
    59.     dyy = ( pixval32f( dog_pyr[octv][intvl], r+1, c ) +  
    60.             pixval32f( dog_pyr[octv][intvl], r-1, c ) - 2 * v );  
    61.     dss = ( pixval32f( dog_pyr[octv][intvl+1], r, c ) +  
    62.             pixval32f( dog_pyr[octv][intvl-1], r, c ) - 2 * v );  
    63.     dxy = ( pixval32f( dog_pyr[octv][intvl], r+1, c+1 ) -  
    64.             pixval32f( dog_pyr[octv][intvl], r+1, c-1 ) -  
    65.             pixval32f( dog_pyr[octv][intvl], r-1, c+1 ) +  
    66.             pixval32f( dog_pyr[octv][intvl], r-1, c-1 ) ) / 4.0;  
    67.     dxs = ( pixval32f( dog_pyr[octv][intvl+1], r, c+1 ) -  
    68.             pixval32f( dog_pyr[octv][intvl+1], r, c-1 ) -  
    69.             pixval32f( dog_pyr[octv][intvl-1], r, c+1 ) +  
    70.             pixval32f( dog_pyr[octv][intvl-1], r, c-1 ) ) / 4.0;  
    71.     dys = ( pixval32f( dog_pyr[octv][intvl+1], r+1, c ) -  
    72.             pixval32f( dog_pyr[octv][intvl+1], r-1, c ) -  
    73.             pixval32f( dog_pyr[octv][intvl-1], r+1, c ) +  
    74.             pixval32f( dog_pyr[octv][intvl-1], r-1, c ) ) / 4.0;  
    75.   
    76.     H = cvCreateMat( 3, 3, CV_64FC1 );  
    77.     cvmSet( H, 0, 0, dxx );  
    78.     cvmSet( H, 0, 1, dxy );  
    79.     cvmSet( H, 0, 2, dxs );  
    80.     cvmSet( H, 1, 0, dxy );  
    81.     cvmSet( H, 1, 1, dyy );  
    82.     cvmSet( H, 1, 2, dys );  
    83.     cvmSet( H, 2, 0, dxs );  
    84.     cvmSet( H, 2, 1, dys );  
    85.     cvmSet( H, 2, 2, dss );  
    86.   
    87.     return H;  
    88. }  

     

    参考:

    (1)http://hi.baidu.com/shareshow/blog/item/34abdf544725cf54d109069b.html

    (2)SIFT的OpenCV实现




    OpenCV-跟我一起学数字图像处理之拉普拉斯算子

    Laplace算子和Sobel算子一样,属于空间锐化滤波操作。起本质与前面的Spatial Filter操作大同小异,下面就通过Laplace算子来介绍一下空间锐化滤波,并对OpenCV中提供的Laplacian函数进行一些说明。

    • 数学原理

    离散函数导数

    离散函数的导数退化成了差分,一维一阶差分公式和二阶差分公式分别为,

    CodeCogsEqn

    CodeCogsEqn(2)

    Laplace算子的差分形式

    分别对Laplace算子x,y两个方向的二阶导数进行差分就得到了离散函数的Laplace算子。

    在一个二维函数f(x,y)中,x,y两个方向的二阶差分分别为,

    CodeCogsEqn(3)

    CodeCogsEqn(4)

    所以Laplace算子的差分形式为,

    CodeCogsEqn(5)

    写成filter mask的形式如下,

    0 1 0
    1 -4 1
    0 1 0
    注意该mask的特点,mask在上下左右四个90度的方向上结果相同,也就是说在90度方向上无方向性。为了让该mask在45度的方向上也具有该性质,对该filter mask进行扩展定义为,
    1 1 1
    1 -8 1
    1 1 1
     

    注:

    有时我们也会见到不同于上述结果的Laplace算子的filter mask,

    0 -1 0
    -1 4 -1
    0 -1 0
     
    -1 -1 -1
    -1 8 -1
    -1 -1 -1

    其原因是在定义二阶导数的时候采用了相反的定义,这个无关紧要,但是要注意,当用Laplace算子滤波后的图像与原图叠加时,混合操作是加还是减因上述的定义而异。

    图像的Laplace操作

    如同本文开始时说的那样,将Laplace算子写成filter mask后,其操作大同小异于其他的空间滤波操作。将filter mask在原图上逐行移动,然后mask中数值与其重合的像素相乘后求和,赋给与mask中心重合的像素,对图像的第一,和最后的行和列无法做上述操作的像素赋值零,就得到了拉普拉斯操作结果。

    拉普拉斯操作结果与原图的混合

    因为Laplace算子是二阶导数操作,其在强调图像素中灰度不连续的部分的同时也不在强调灰度值连续的部分。这样会产生一个具有很明显的灰度边界,但是没有足够特征的黑色背景。背景特征可以通过原图像与Laplace算子操作后的图像混合恢复。用公式,

    CodeCogsEqn(6)

    其中的参数c的取值和上面的两种mask定义有关,当mask中心的数值取正时c=-1,相反c=1;

    • 基于OpenCV的Laplace算子的计算

    OpenCV中Laplacian函数可以实现对图像的Laplace操作,具体用法如下,

    Laplacian( src_gray, dst, ddepth, kernel_size, scale, delta, BORDER_DEFAULT );

    参数意义为,

    1. src_gray,输入图像
    2. dst,Laplace操作结果
    3. ddepth,输出图像深度,因为输入图像一般为CV_8U,为了避免数据溢出,输出图像深度应该设置为CV_16S
    4. kernel_size,filter mask的规模,我们的mask时3x3的,所以这里应该设置为3
    5. scale,delta,BORDER_DEFAULT,默认设置就好

    基于OpenCV的Laplace算子仿真代码段如下,

    复制代码
    //load the Original Image and get some informations
    Mat src = imread("012.jpg",0);
    namedWindow("OriginalImage");
    imshow("OriginalImage",src);
    CV_Assert(src.depth() == CV_8U);
    
    //OpenCV solution - Laplacian
    Mat dst,abs_dst_laplace;
    Laplacian(src,dst,CV_16S,3);
    convertScaleAbs(dst,abs_dst_laplace);
    
    //show the result
    namedWindow("result_laplacian");
    imshow("result_laplacian",abs_dst_laplace);
    复制代码

    其中convertScaleAbs函数功能是将CV_16S型的输出图像转变成CV_8U型的图像。

    仿真结果:

    原图:

    original

    Laplace操作结果:

    abs_dst_laplae

    • 基于mask operation原理仿真

    Laplace算子滤波仿真

    根据数学原理中介绍的算法,编写相应代码,进行相关仿真。其中对Laplace操作结果进行了图像拉伸显示,因为Laplace操作结果的像素值范围可能落在了[0,255]之外,而计算机在显示的时候将赋值全部置为0,大于255的像素全部显示成255。

    代码段如下,

    复制代码
    //get some informations of original image
    int nr = src.rows;
    int nc = src.cols;
    int n = nr*nc;
    int arr[9] = {0};
    
    //scan the whole pixels of original image 
    //and do Laplacian Operation
    int* table_lap = new int[n];
    int* table_orig = new int[n];
    int l;
    for (int i=0;i<n;i++)
    {
        table_lap[i] = 0;
        table_orig[i] = 0;
    }
    for (int i=1;i<nr-1;i++)
    {
        const uchar* previous = src.ptr<uchar>(i-1);
        const uchar* current = src.ptr<uchar>(i);
        const uchar* next = src.ptr<uchar>(i+1);
        for (int j=1;j<nc-1;j++)
        {
            for (int k=0;k<3;k++)
            {
                arr[k] = previous[j+k-1];
                arr[k+3] = current[j+k-1];
                arr[k+6] = next[j+k-1];
            }
            l = nc*i+j;        //calculate the location in the table of current pixel
            Lmaskoperation(table_lap,arr,l);
            table_orig[l] = arr[4];
        }
    }
    
    //pixels scale
    uchar* La_scaled = new uchar[n];
    table_scale(table_lap,La_scaled,n);
    
    //padding values
    Mat LaResult_own;
    LaResult_own.create(src.size(),src.type());
    uchar* p = NULL;
    for (int i=0;i<nr;i++)
    {
        p = LaResult_own.ptr<uchar>(i);
        for (int j=0;j<nc;j++)
        {
            l = nc*i+j;
            p[j] = La_scaled[l];
        }
    }
    
    //show results
    namedWindow("LaResult_own");
    imshow("LaResult_own",LaResult_own);
    复制代码

    其中Lmaskoperation是我写的mask为Laplace mask的mask operation操作函数,函数段如下,

    复制代码
    //**********************//
    //Laplacian mask operation
    //**********************//
    void Lmaskoperation(int* table,int* arr,int l)
    {
        int tmp[9] = {-1,-1,-1,-1,8,-1,-1,-1,-1};
        for (int i=0;i<9;i++)
        {
            table[l] = table[l] + tmp[i]*arr[i];
        }
    }
    复制代码

    tabel_scale函数就是我写的图像拉伸函数,将Laplace操作结果拉伸到[0,255],具体函数段如下,

    复制代码
    //*****************************//
    //scale the pixels to [0 255]
    //*****************************//
    void table_scale(int* table,uchar* result,int n)
    {
        int min = table[0];
        int max = table[0];
        for (int i=0;i<n;i++)
        {
            if(min>table[i])
            {
                min = table[i];
            }
            if(max<table[i])
            {
                max = table[i];
            }
        }
        for (int i=0;i<n;i++)
        {
            result[i] = (uchar)(255*(table[i]-min)/(max-min));
        }
    }
    复制代码

    仿真结果,拉伸后Laplace算子的操作结果

    LaResult_own

    以灰色为主色调的显示结果就是Laplace算子操作拉伸后显示的一大特点。

    Laplace滤波图像与原图像的混合

    我使用的mask中心值为正,所以混合操作需要原图减去Laplace滤波图像,代码段如下,

    复制代码
    //blending with the original image using Eq g(x,y)=f(x,y)+c*Lap(x,y)
    int* table_blend = new int[n];
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        table_blend[i] = table_orig[i] - table_lap[i];
        if(table_blend[i]<0)
        {
            table_blend[i] = 0;
        }
        else if (table_blend[i]>255)
        {
            table_blend[i] = 255;
        }
    }
    
    //padding values to blending result
    Mat Blresult;
    Blresult.create(src.size(),src.type());
    for (int i=0;i<nr;i++)
    {
        p = Blresult.ptr<uchar>(i);
        for(int j=0;j<nc;j++)
        {
            l = nc*i+j;
            p[j] = table_blend[l];
        }
    }
    
    //show blending result
    namedWindow("blending result_laplacian");
    imshow("blending result_laplacian",Blresult);
    复制代码

    仿真结果:

    blending result_laplacian

    最后给出冈萨雷斯在介绍Laplacian时所给素材的仿真结果

    blending result_laplacian



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  • matlab-高数 diff 二阶偏导数

    千次阅读 2019-02-17 16:18:00
    zx2=diff(zx1,x) % 传说中的二阶偏导连续两次对x   result z = x^3*y^2 - 3*x*y^3 - x*y + 1 zx2 = 6*x*y^2 >>   resource [文档] ww2.mathworks.cn/help/matlab [文档] ww2....

         matlab : R2018a 64bit
          OS : Windows 10 x64
    typesetting : Markdown
           blog : my.oschina.net/zhichengjiu
          gitee : gitee.com/zhichengjiu

    code

    clear
    clc
    
    syms x y;
    z=x^3*y^2-3*x*y^3-x*y+1
     
    zx1=diff(z,x);
    zx2=diff(zx1,x)    % 传说中的二阶偏导,连续两次对x
    
    

    result

     
    z =
     
    x^3*y^2 - 3*x*y^3 - x*y + 1
     
     
    zx2 =
     
    6*x*y^2
     
    >> 
    

    resource

    • [文档] ww2.mathworks.cn/help/matlab
    • [文档] ww2.mathworks.cn/help/simulink
    • [平台] www.oschina.net
    • [平台] gitee.com


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  • 梯度下降---偏导数及其几何意义

    千次阅读 2018-11-06 10:40:00
    如果二元函数z=f(x,y)的偏导数f'x(x,y)与f'y(x,y)仍然可导,那么这两个偏导函数的偏导数称为z=f(x,y)的二阶偏导数。 二元函数的二阶偏导数有四个:f"xx,f"xy,f"yx,f"yy.  注意:f"xy与f"yx的区别在于:前者...
  • 前一篇内容使用了大篇幅介绍一些基本概念,本篇则正式进入多元函数微分学的内容。...本篇内容为偏导数,在学习多元函数偏导数之前,先回顾一下一元函数的导数 二元函数偏导数定义 偏增量与全增量 ...
  • 可关注领取我的笔记pdf版哦~------------------------------------------------------------------------------1、高斯公式:设空间有界闭区域Ω是分片光滑的闭曲面Σ围城,函数 、 、 在Ω上具有一阶连续偏导数,...
  • 困扰我这么多年的问题终于解决了:为什么爷爷的爸爸和爸爸的...答案:二阶偏导次序不影响结果的前提是导数在区间连续. [虽然以前看过,但是没有保存] 转载于:https://www.cnblogs.com/zhangzujin/p/4080880.html...
  • 偏导数

    2019-12-23 14:12:01
    在数学中,一个多变量的函数的偏导数,就是它关于其中一个变量的导数而保持其他变量恒定(相对于全导数,在其中所有变量都允许变化)。偏导数在向量分析和微分几何中是很有用的。 引入 在一元函数中,导数就是函数...
  • 偏导数求导次序问题

    千次阅读 2020-01-19 23:07:59
  • 第一节 重极限、连续偏导数、全微分 1、二元函数 2、二元函数的极限 例1 使用绝对值趋向于0,然后夹逼即可得到结论。 例2 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-HrJV2Dsg-...
  • 二阶偏导数就是对函数关于同一个自变量连续求两次导数,即d(dy/dx)/dx 二阶混合偏导数就是对函数先关于其中一个自变量求一次导数, 再在此基础上关于另一个自变量求一次导数,即d(dy/dx1)/dx2 高阶偏导数依此类推. ...
  • 高数——偏导数

    万次阅读 多人点赞 2019-10-21 11:01:51
    偏导数 在一元函数中,导数就是函数的变化率。对于二元函数研究它的“变化率”,由于自变量多了一个,情况就要复杂的多。 在 xOy 平面内,当动点由 P(x0,y0) 沿不同方向变化时,函数 f(x,y) 的变化快慢一般说来是...
  • 梯度 注意:梯度要求具有一阶连续偏导数(即一阶偏导数是连续的),方向导数无此要求。 **梯度指出最陡峭的上升方向,负梯度指出最陡峭的下降方向。**在这里,最陡峭的上升方向和最陡峭的下降方向是共线的(原因是这里...
  • 多元函数连续不是偏导存在的充分条件也不是必要条件。 而偏导连续则是更强的条件,即偏导存在且连续可以推出多元函数连续,反之不可。 下面来分析,首先大家需要了解这些定义都是人定义出来的,可以反映多元函数的...
  • 多元函数微分学之偏导数

    万次阅读 2018-07-23 17:26:10
    偏导数的概念 本质上就是求一元函数的导,只不过是把其他变量看作常数就行了。 在图像上显示可以想象下,例如z=f(x,y)这是一个三维 图形,然后对x求偏导其实就这一点所在的平行于zx平面的切面是投影到z,x上的...
  • 设二元函数 为定义在点集 上的函数。...注:二元函数连续性的定义与一元函数连续性的定义有所不同,在一元函数的连续性的定义中,要求函数 必须在 的某一邻域 上有定义,并且要求的是 ,当 时, ,则称函...
  • 第九章(2) 偏导数

    2019-10-04 11:32:08
    1.偏导数的定义: (1)对于二元函数,如果在点的邻域内有定义, (2)当固定其中一个变量,比如y,那么二元函数变为关于x的一元函数 ,如果此一元函数的导数存在,则称函数在此点对x 是可偏导的,这个导数就是关于x...
  • 重温微积分 —— 微分与链式法则

    万次阅读 2016-08-11 13:01:10
    (partial)针对的是多变量微分,
  • 偏导不一定连续的例子

    千次阅读 2020-10-17 10:55:31
    所以, f(x,y)f(x,y)f(x,y)存在偏导数连续的证明 lim⁡x→0t→kxf(x,y)=lim⁡x→0kx2x2+k2x2=k1+k2(3)\begin{aligned} \lim\limits_{\tiny\begin{array}{l}x\to0\\t\to kx \end{array}}f(x,y)&= \lim\limits_{\...
  • 一阶布尔偏导数作为一阶布尔差分,二阶布尔偏导数通过对积项中相应位作两次连续的1到0的变换来得到。该方法用表格模拟了计算布尔差分与布尔偏导数的过程。应用结果表明,与图形方法相比较,该方法不需要画图,操作...
  • 偏导数及其几何意义

    千次阅读 2019-08-01 20:36:48
    如果二元函数z=f(x,y)的偏导数f'x(x,y)与f'y(x,y)仍然可导,那么这两个偏导函数的偏导数称为z=f(x,y)的二阶偏导数。 二元函数的二阶偏导数有四个:f"xx,f"xy,f"yx,f"yy.  注意:f"xy与f"yx的区别在于:前者...

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二阶连续偏导数