图像几何变换与图像空间变换
平移旋转几何变换知识是培养什么数学素养？
平移旋转几何变换知识是培养什么数学素养？
培养数学中的空间想象能力、方位距离感、谨慎细心的素养。
矩阵正交化的几何意义？
正交矩阵实现的变换称为正交变换,酉矩阵实现的变换成为酉变换,它的好处是保持空间的几何度量不变,所以它们也称为刚体变换.比如一个元经过一个一般的满秩变换,它可能就变成椭圆,而经过正交变换或酉变换,它还是圆.
图像的几何变换，先后顺序？
图像的几何变换先对称，再平移，再旋转，最后位似。
什么是物空间和象空间？
物空间：未经光学系统变换的光束所在的几何空间称为物空间。它包括所有的实物点。虚物点所在的几何空间也属于物空间，或称为延拓物空间．物空间折射律为未经系统变换的光束所在几何空间的折射律，称为物方折射率。
像空间：经光学系统变换后的光束所在的几何空间称为像空间，它包括所有的实像点。虚像所在的几何空间也属于像空间，或称为延拓像空间。像空间折射律为未经系统变换的光线所在几何空间的折射律，称为像方折射率。
几何变换与矩阵的关系？
矩阵相乘，其几何意义就是两个线性变换的复合，比如A矩阵表示旋转变换，B矩阵表示伸长变换，AB就是伸长加旋转的总变换：同时伸长和旋转。其现实意义的例子，汽车生产线上的机械手有几个关节，每个关节的转动都可看作一个空间转动矩阵，最后机械手末端的位置就是所有关节矩阵连乘（联动）的结果。矩阵是线性变换的表示，矩阵乘以一个向量等于对这个向量施加此矩阵代表的线性变换。这种线性变换通过变换基来实现，矩阵中的各列就是变换后的新基。两个矩阵相乘，AB，就是把B中各列代表的“新基”又经过了A代表的线性变换得到了一组“新新基”。实际就是B线性变换和A线性变换的复合。扩展资料：矩阵相乘最重要的方法是一般矩阵乘积。它只有在第一个矩阵的列数和第二个矩阵的行数相同时才有意义。一般单指矩阵乘积时，指的便是一般矩阵乘积。一个m×n的矩阵就是m×n个数排成m行n列的一个数阵。两个矩阵相乘的意义是将右边矩阵中的每一列列向量变换到左边矩阵中每一行行向量为基所表示的空间中去。更抽象的说，一个矩阵可以表示一种线性变换。很多同学在学线性代数时对矩阵相乘的方法感到奇怪，但是如果明白了矩阵相乘的物理意义，其合理性就一目了然了。