Что за зверь — афинные преобразования?

Скорее всего, каждый из Вас хоть раз в жизни слышал термин «афинные преобразования». Действительно, все постоянно о них говорят: «инвариантность к афинным преобразованиям», «аугментация с помощью афинных преобразований», «афинные преобразования в компьютерной графике» и так далее. Однако, далеко не все могут сходу ответить на простой вопрос: «А расскажите, что такое афинные преобразования простыми словами».

Вы сможете? В любом случае, давайте немного обсудим этот вопрос.

Что такое афинное преобразование?

Начнем с классики – определение из Википедии.

Аффинное преобразование (от лат. affinis «соприкасающийся, близкий, смежный») — отображение плоскости или пространства в себя, при котором параллельные прямые переходят в параллельные прямые, пересекающиеся — в пересекающиеся, скрещивающиеся — в скрещивающиеся.

Внесем немного ясности.

Во-первых, что значит «отображение в себя»? Это значит, что если мы находились в пространстве R^n, то после образования мы должны остаться в нем же. Например: если мы применили какое-то преобразование к прямоугольнику и получили параллелепипед, то мы вышли из R^2 в R^3. А вот если из прямоугольника у нас получился другой прямоугольник, то все хорошо, мы отобразили исходное пространство в себя. Формально это описывается так: «преобразование fотображает пространство R^n в R^n». Если записать с помощью формул: f: R^n rightarrow R^n.

Во-вторых, что такое «скрещивающиеся прямые»? Конечно, все это проходили в школе, но на всякий случай напомним. Прямые называются скрещивающимися, если они не лежат в одной плоскости. Вот если бы они лежали в одной плоскости и пересекались, они назывались бы пересекающимися. А если в разных плоскостях, то скрещивающимися. Пример – на рисунке.

В целом, это определение уже нам что-то говорит и мы начинаем потихоньку рисовать для себя картинку. Как минимум, мы должны остаться в той же плоскости: значит мы представляем себе 2D декартову систему координат. Здесь речь идет о нескольких прямых, так что давайте представим 2 параллельных линии. Из определения мы понимаем, что после преобразования эти линии должны остаться параллельными. Ну что ж, тогда просто сдвигаем их куда-нибудь из исходного местоположения, да и все.

По сути, мы с Вами только что описали один из видов афинных преобразований – сдвиг.

Но давайте пойдем чуть дальше и дадим еще одно определение (не нами придуманное).

Преобразование плоскости называется аффинным, если оно непрерывно, взаимно однозначно и образом любой прямой является прямая.

Звучит это, пожалуй, чуть сложней и путанней, но дает нам больше конкретной информации, чем предыдущее определение.

Преобразование называется непрерывным, если «близкие точки переходят в близкие». Т.е. иначе – если у нас есть две точки и они находятся рядом, то после преобразования они все равно будут находиться где-то поблизости друг от друга.

Далее – преобразование взаимооднозначно, если разные точки переводятся в разные точки и в каждую точку переводится какая-то точка. Например: если мы отобразили отрезок и он слипся в точку – это не взаимооднозначное преобразование. Из отрезка мы должны получить ровно такой же отрезок, тогда будет взаимооднозначно (если это сработает для всех отрезков, конечно).

Итак, с определениями мы разобрались. Давайте теперь запишем в общем виде, а как выглядит преобразование координат в формульном виде.

Пусть у нас есть исходная система координат. Точка в этой системе характеризуется двумя числами – x и y. Совершить переход к новым координатам x' и y'мы можем с помощью следующей системы:

begin{cases} x' = alpha x + beta y + lambda \ y' = gamma x + delta y + mu  end{cases}

При этом, числа alpha, beta, gamma, mu должны образовывать невырожденную матрицу:

begin{pmatrix} alpha & beta \ gamma & delta end{pmatrix}

На всякий случай: матрица называется невырожденной, если ее определитель не равен нулю, т.е.

begin{vmatrix} alpha & beta \ gamma & delta end{vmatrix} neq 0

Можно записать и в более общем в виде.

Афинное преобразование f: R^n rightarrow R^n– преобразование вида f(x) = Mx +v, где M– обратимая матрица, а v in R^n. В данном случаеx, само собой, n-мерный вектор.

Примеры афинных преобразований

Мы с Вами достаточно подробно разобрали, что такое афинное преобразование и как его можно описать с помощью формул. Давайте теперь рассмотрим популярные примеры.

Приходят ли Вам в голову какие-нибудь претенденты на рольalpha, beta, gamma, mu, delta, lambda? Позвольте мы внесем свои предложения.

Поворот

Пусть alpha = cos(alpha), beta = sin(alpha), gamma = -sin(alpha), delta = cos(alpha), lambda = mu = 0.

Значит, матрица Mпримет вид:

begin{pmatrix} cos(alpha) & sin(alpha) \ -sin(alpha) & cos(alpha) end{pmatrix}

И новые координаты будут выглядеть так:

begin{cases} x' = xcosalpha + y sinalpha \ y' = -xsinalpha + y cosalpha  end{cases}

Ничего не напоминает? Если Вы еще не узнали, то встречайте – это просто повернутая система координат на угол alpha. Т.е. мы применили афинное преобразование и наша система координат повернулась. Пример этого Вы можете видеть на графике.

Растяжение-сжатие

Теперь мы предлагаем сконструировать матрицуMнесколько иначе:

begin{pmatrix} 1/k_x & 0 \ 0 & 1/k_y end{pmatrix}

Новые координаты тогда принимают вид:

begin{cases} x' = x/k_x \ y' = y/k_y  end{cases}

В целом, тут даже уже из вида системы уравнений понятно, что мы просто растягиваем наши оси, если коэффициент меньше 1 и сжимаем, если больше 1. Пример на рисунке.

Кстати говоря, а попробуйте поставить вместо k_xчисло -1, а вместо k_yпросто 1. Что получится? Правильно, мы просто отразим нашу систему координат относительно оси OY.

Сдвиг

Ну и давайте напоследок еще один пример.

Пусть теперь матрица Mникак не меняет исходные координаты (т.е. alpha = delta = 1 ,beta = gamma = 0). А вот lambda пусть равняется -dx, а mu = -dy.

Таким образом, наша система принимает вид:

begin{cases} x' = x - dx \ y' = y - dy  end{cases}

Если отразить это на графике, то мы просто сдвинули начало координат в точку (dx, dy). Вот, собственно, и вся премудрость.

Эпилог

Эта короткая статья позволит Вам чуть сильней прочувствовать «внутренности» афинных преобразований (мы надеемся на это). После прочтения попробуйте все-таки ответить на вопрос, который мы ставили в самом начале – «А расскажите, что такое афинные преобразования простыми словами». Теперь сможете?

P.S. Кстати говоря, было бы неплохо не верить нам на слово и проверить самим – а матрицы M, которые мы использовали – точно невырожденные? Может мы вообще что-то противозаконное сделали?…

Let’s block ads! (Why?)

Read More

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *