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  • 使用临近插值法和双线性插值法进行图像处理,将彩色图像缩放之后仍输出彩色图像。
  • 读入一幅图像,对其进行等比例、不等比例缩放
  • Write a function Reduce / Expand that has an image as an input and the output should be re-sampled copy of half / twice the width and height of the input image.
  • matlab开发-图像处理使用双线性插值缩放动画。本文采用双线性插值法对图像进行正整数因子缩放
  • 对BMP图像进行放大及旋转的操作,实现图像成倍数的放大,并在水平面上进行任意角度的旋转。
  • 最近邻内插法(nearest): 原图像中寻找最接近的像素,并把该像素的灰度赋给新像素。双线性内插法(bilinear):用4个最近邻去估计给定位置的灰度。(最实用)v(x, y) = ax + by + cxy + d;v(x, y)灰度值,a,b,c,d通过四...

    内插是在放大、收缩、旋转和几何校正等任务中广泛应用的基本工具。

    最近邻内插法(nearest): 原图像中寻找最接近的像素,并把该像素的灰度赋给新像素。

    双线性内插法(bilinear):用4个最近邻去估计给定位置的灰度。(最实用)

    v(x, y) = ax + by + cxy + d;

    v(x, y)灰度值,a,b,c,d通过四个最近邻点求得。

    双三次内插法(bicubic):用16个最近邻点赋予给定位置的灰度值.(商业图像编辑程序的标准内插方法).(数字图像处理(P37))

    Matlab Keyword: imresize

    code:

    Image_original = imread('D:\图像处理\image\rice1.jpg');
    Image_shrink2_1 = imresize(Image_original,[128 128]);
    Image_shrink2_2 = imresize(Image_original,0.5);
    Image_enlarge2_nearest = imresize(Image_original,2,'nearest');
    Image_enlarge2_bilinear = imresize(Image_original,2,'bilinear');
    Image_enlarge2_bicubic = imresize

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  • Matlab——图像缩放(插值法)

    万次阅读 多人点赞 2018-07-30 15:49:36
     输入原图像以及缩放图像的像素要求(宽度*高度),处理后输出新图像。  我是用matlab来实现scale(input_img,scale_size)函数的,输入图像路径以及要求实现的宽度scale_w和高度值scale_h即可。通过matlab把原...

    实验内容:

        用双线性内插法实现位深度为8的灰度图像的缩放。

     

    思路:

         输入原图像以及缩放后图像的像素要求(宽度*高度),处理后输出新图像。

        我是用matlab来实现scale(input_img,scale_size)函数的,输入图像路径以及要求实现的宽度scale_w和高度值scale_h即可。通过matlab把原图像转化为img矩阵,这样矩阵img(a, b)元素的值就是原图像高度为a,宽度为b处的像素值。

       设处理前后图像的宽度和高度分别为w、h,scale_w、scale_h。

        如上图所示,row对应的是高度,设为x轴;col对应的是宽度,设为y轴;value对应的是灰度值,设为z轴。

     

        通过缩放比例,可以求得新图像B在(i,j)处对应原图像的点为(x,y)(其中x= i*h/scale_h,y= j*w/scale_w)。

    但是这两个值可能为浮点数,而像素中的位置是整数,所以这个点在原图像中对应的可能是“虚”点。所以,我们需

    要根据找该“虚”点周围的四个点来进行双线性插值得到新图像的灰度值。我们应该取的是(x,y)邻近的四个像素

    (x0,y0) 、(x0,y1) 、(x1,y0) 、(x1,y1),它们对应的灰度值为f(x0,y0) 、f(x0,y1)、 f(x1,y0)、 f(x1,y1)。

      

        先对x方向进行插值,再对y方向进行插值,计算如下:

        

        

        

     

        反过来,先对y方向:

        

        

        

     

        显然,邻近像素的x1-x0 = y1-y0 = 1
        整理式子得到:

     

        这里u、v分别是x、y的小数部分,即u = x - x0; v = y - y0

           要注意的是:上述公式img(a,b)中的a和b不能小于1,所以当x和y小于1时需要将其重新赋值为1。

     

    代码:

    function output_img = scale(input_img, scale_size)
    %Input - input_img is a two-dimensional matrices storing image
    %      - scale_size is a tuple of [width, height] defining the spatial resolution of output
    %Output - output_img is the same as input_img
     
    img = imread(input_img); %读取输入图片的数据
    [h,w] = size(img); %获取行和列,即原图的高度和宽度
     
    scale_w = scale_size(1); %根据输入获得缩放后的新宽度
    scale_h = scale_size(2); %根据输入获得缩放后的新高度
    output_img = zeros(scale_h, scale_w); %初始化
     
    for i = 1 : scale_h         %缩放后的图像的(i,j)位置对应原图的(x,y)
        for j = 1 : scale_w
            x = i * h / scale_h;
            y = j * w / scale_w;
            u = x - floor(x);
            v = y - floor(y); %取小数部分
            
            if x < 1           %边界处理
                x = 1;
            end
            
            if y < 1
                y = 1;
            end
            
     
            %用原图的四个真实像素点来双线性插值获得“虚”像素的像素值
            output_img(i, j) = img(floor(x), floor(y)) * (1-u) * (1-v) + ...
                                   img(floor(x), ceil(y)) * (1-u) * v + ...
                                   img(ceil(x), floor(y)) * u * (1-v) + ...
                                   img(ceil(x), ceil(y)) * u * v;
        end
    end
     
    imwrite(uint8(output_img), '../output_img.png'); %保存处理后的图像
    imshow(input_img); %显示原图
    figure,imshow(uint8(output_img)) %显示处理后的图像
    

    运行时若图片在代码上一级目录,则输入scale('../a.png', [450,300]);

     

    效果图:

    原图为384*256:

    缩小成192*128:  

    放大成450*300:

    缩放成500*200:

     

    //

     转载:https://blog.csdn.net/Stella_Chan/article/details/78025020?locationNum=5&fps=1

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  • 利用matlab进行图像的一些操作处理 缩放和旋转功能的实现
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    • 图像的缩放
      A = imresize(I, scale).
      I:原图像
      scale:>1,放大;<1,缩小
      A:缩放后的图像
    I=imread('C:\Users\14372\Desktop\Music_pictures\图片\63567947_p0.jpg');
    A=imresize(I,0.5);
    
    figure;
    imshow(I);title('原图');
    figure;
    imshow(A);title('缩小0.5倍');
    

    在这里插入图片描述

    • 图像的旋转
      A=imrotate(I,angle);
      I:原图像
      angle:逆时针旋转的角度
      A:旋转后的图像
    I=imread('C:\Users\14372\Desktop\Music_pictures\图片\63567947_p0.jpg');
    A=imrotate(I,15);
    
    figure;
    subplot(1,2,1);imshow(I);title('原图');
    subplot(1,2,2);imshow(A);title('逆时针旋转15°');
    

    在这里插入图片描述

    • 图像的修剪

    https://blog.csdn.net/justforacm/article/details/80664025

    I=imread('C:\Users\14372\Desktop\Music_pictures\图片\63567947_p0.jpg');
    A=imcrop(I,[200,200,400,200 ]);
    
    figure;
    subplot(1,2,1);imshow(I);title('原图');
    subplot(1,2,2);imshow(A);title('裁剪图');
    

    在这里插入图片描述

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  • matlab实现图像缩放

    万次阅读 2019-07-03 19:07:09
    matlab实现图像缩放 缩放同样是仿射变换的一种特例,它接受水平和垂直两个方向的缩放值。 matlab 实现水平,垂直,水平垂直缩放: clear all close all clc img = imread('test.jpg'); %读取输入图片的...

    matlab实现图像的缩放

    缩放同样是仿射变换的一种特例,它接受水平和垂直两个方向的缩放值。

    在这里插入图片描述
    matlab 实现水平,垂直,水平垂直缩放:

    clear all
    close all
    clc
    img = imread('test.jpg'); %读取输入图片的数据
    [h,w,d] = size(img); %获取行和列,即原图的高度和宽度
    xscale = 3;
    yscale = 3;
    ht = floor(h./xscale);
    wt = floor(w./yscale);
    %zoo = zeros(ht,w,d);
    for i = 1:ht
        for j = 1:w
           % for k = 1:d
              %zoo(i,j,d) = img(floor(i*xscale),j,d);
           % end
           zooh(i,j) = img(floor(i*xscale),j);
        end
    end
    
    for i = 1:h
        for j = 1:wt
           zoow(i,j) = img(i,floor(j*xscale));
        end
    end
    
    for i = 1:ht
        for j = 1:wt
           zoohw(i,j) 
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