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  • matlab图像处理几何变换
    2021-04-25 14:04:40

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  • Matlab 图像几何变换

    千次阅读 2021-10-28 20:43:02
    标题@Matlab实现图像几何变换 ##一. 图像的比例缩放变换 撤销:Ctrl/Command + Z 重做:Ctrl/Command + Y 加粗:Ctrl/Command + B 斜体:Ctrl/Command + I 标题:Ctrl/Command + Shift + H 无序列表:Ctrl/...

    MATLAB初学——Matlab实现图像的几何变换

    1.图像比例缩放变换

    主要函数:imresize()
    实现代码

    image = imread('test.bmp');
    image_1 = imresize(image,0.5); %比例缩小0.5倍
    image_2 = imresize(image,[320,410]); %非比例缩小(指定行数和列数)
    image_3 = imresize(image,2); %比例放大1倍
    figure(1)
    imshow(image);
    title('原图');
    figure(2)
    imshow(image_1);
    title('比例缩小0.5倍');
    figure(3)
    imshow(image_2);
    title('非比例缩小');
    figure(4)
    imshow(image_3);
    title('比例放大');
    

    2.图像平移变换

    主要函数:translate(); imdilate(); imtranslate()
    实现代码

    image = imread('test.bmp');
    se = translate(strel(1), [150 150]); %将一个平面结构化元素分别向下和向右移动150个位置
    image_1 = imdilate(image,se); %利用膨胀函数平移图像
    image_2 = imtranslate(image,[150,150],'OutputView','full'); %平移后保持图像完整
    figure(1)
    imshow(image);
    title('原图');
    figure(2)
    imshow(image_1);
    title('平移后的图像');
    figure(3)
    imshow(image_2);
    title('平移后不被截去的图像');
    
    

    3.图像镜像变换

    主要函数:maketform(); imtransform();
    实现代码

    image = imread('test.bmp');
    [height,width,dim] = size(image);
    tform = maketform('affine',[-1 0 0;0 1 0;width 0 1]);
    image_1 = imtransform(image,tform,'nearest');
    tform2 = maketform('affine',[1 0 0;0 -1 0;0 height 1]);
    image_2 = imtransform(image,tform2,'nearest');
    subplot(1,3,1); imshow(image);  title('原图像');
    subplot(1,3,2); imshow(image_1);  title('水平镜像');
    subplot(1,3,3);  imshow(image_2);  title('垂直镜像');
    
    

    4.图像旋转变换

    主要函数:imrotate()
    实现代码

    image = imread('test.bmp');
    image_1 = imrotate(image,40,'nearest','crop'); %最近邻插值
    image_2 = imrotate(image,40,'nearest','loose'); 
    figure; imshow(image); title('原图像');
    figure; imshow(image_1); title('旋转后图像');
    figure; imshow(image_2); title('旋转后不被截去图像');
    
    

    5.图像绕某点(非中心点)旋转

    自定义函数,构建变换矩阵,与原图像矩阵相乘,实现先平移后旋转功能
    实现代码

    function rotate(img)
    [m,n] = size(img);
    M = ones(m,n);
    T1 = [1,0,0;0,1,0;-66,-66,1];  %平移至点P(66,66)
    T2 = [cosd(60),-sind(60),0;sind(60),cosd(60),0;0,0,1]; %逆时针旋转60°
    T =T2*T1;  %变换矩阵
    for i=1:m
        for j=1:n
            p = floor([i,j,1]*T);
            if (p(1)<=m)&&(p(1)>0)&&(p(2)<=n)&&(p(2)>0) %限制范围 
             M(i,j) = img(p(1),p(2));   
            else 
            M(i,j) = 0;  
            end
        end
    end
    figure; imshow(M,[]); title('绕点P逆时针旋转60°');
    
    image = imread('test.bmp');
    image_1 = rgb2gray(image);
    figure
    subimage(image_1); 
    title('原图');
    rotate(image_1)
    
    
    展开全文
  • MATLAB--数字图像处理 图像几何变换

    千次阅读 2019-12-12 22:33:36
    图像几何变换 二、实验目的 1.熟悉MATLAB软件的使用。 2.掌握图像几何变换的原理及数学运算。 3.于MATLAB环境下编程实现对图片不同的几何变换。 三、实验内容 1.将图像图像中心顺时针旋转30度,旋转之后的图像...

    一、实验名称

    图像的几何变换

    二、实验目的

    1.熟悉MATLAB软件的使用。
    2.掌握图像几何变换的原理及数学运算。
    3.于MATLAB环境下编程实现对图片不同的几何变换。

    三、实验内容

    1.将图像绕图像中心顺时针旋转30度,旋转之后的图像尺寸保持为原图像的尺寸。
    2.将原图像放大2倍
    3.得到该图像的水平镜像图片
    4.得到该图像的垂直错切图像

    四、实验仪器与设备

    Win10 64位电脑
    MATLAB2017a

    五、实验原理

    图像旋转
        所谓图像的旋转无非就是将图像中的所有像素整体旋转,即本质就是对每个像素进行旋转。对一个像素进行旋转,可以看出向量的旋转,利用向量旋转公式,得到旋转矩阵。当然,旋转之后,虽然图像的大小的不会变化的,但是便于我们坐标的选取,我们会计算出一个新的坐标系,所以这里两个过程,两个坐标系中坐标的相互转换,得到两个转换矩阵,这样一来,对于一个像素点,只需要对它进行相应的矩阵操作即可得到旋转之后的点坐标。当然,对于一些得到的映射点不是整数的情况下,我们可以按照要求进行取整或者插值操作即可。
    图像的放大
        图像的放大收缩,这里拿放大举例,就是拿更多的像素去表达原来的图像,但是图像整体不变,通俗一点就是,原来一个特征点,需要10个像素表示,放大就是现在我们用20个或者更多来表示这个特征点,这里填值的方法有很多,邻值插值,线性插值等。
    图像的水平镜像
        对像素矩阵进行水平转置即可。
    图像的垂直错切
        对垂直方向进行线性变换即可。

    六、实验过程及代码

    图像旋转

    function [newimage]=rotate(img,degree)
    
    %获取图片信息 注意三通道获取完 即定义三个变量
    [m,n,dep]=size(img);
    
    %计算出旋转之后,形成一个大矩形的长宽 可以看效果图
    rm=round(m*abs(cosd(degree))+n*abs(sind(degree)));
    rn=round(m*abs(sind(degree))+n*abs(cosd(degree)));
    
    %定义一个新矩阵,三通道的,存储新图片的信息
    newimage=zeros(rm,rn,dep);
    
    %坐标变换 分三步 
    m1=[1,0,0;0,1,0;-0.5*rm,-0.5*rn,1];
    m2=[cosd(degree),sind(degree),0;-sind(degree),cosd(degree),0;0,0,1];
    m3=[1,0,0;0,1,0;0.5*m,0.5*n,1];
    
    %利用循环,对每一个像素点进行变换
    for i=1:rm
        for j=1:rn
            tem=[i j 1];
            tem=tem*m1*m2*m3;
            x=tem(1,1);
            y=tem(1,2);
            x=round(x);
            y=round(y);
            if(x>0&&x<=m)&&(y>0&&y<=n)
            newimage(i,j,:)=img(x,y,:);
            end
            end
            end
    
    end
    主函数
     t=imread('a1.jpg');
    t1=rotate(t,30);
    subplot(1,2,1),imshow(uint8(t)),title('原图');
    subplot(1,2,2),imshow(uint8(t1)),title('旋转30度后');
    图像放大2倍
     t=imread('a1.jpg');
    [m,n,dep]=size(t);
    %自定义长 宽 
    rm=1400;
    rn=822;
    
    %构造新矩阵 存储收缩后的图片
    rt=zeros(rm,rn,dep);
    
    for i=1:rm
    for j=1:rn
    %坐标转换
    x=i*m/rm;
    y=j*n/rn;
    %求出偏移量
    u=x-floor(x);
    v=y-floor(y);
    %边缘处理
    if x<1
    x=1;
    end
    if y<1
    y=1;
    end
    %双线性插值
    rt(i,j,:)=t(floor(x),floor(y),:)*(1-u)*(1-v)+t(floor(x),ceil(y),:)*(1-u)*v+t(ceil(x),ceil(y),:)*(u)*(1-v)+t(ceil(x),ceil(y),:)*u*v;
    end
    end
    
    
    imshow(t);title('原图');
    figure;imshow(uint8(rt));title('加倍后的图片');
    

    图像的水平镜像

    t=imread('a1.jpg');
    [m,n,z]=size(t);
    rt=t;
    for i=1:m
    for j=1:n
    rt(i,j,:)=t(i,n-j+1,:);
    end
    end
    subplot(1,2,1),imshow(t),title('原图')
    subplot(1,2,2),imshow(rt),title('水平镜像')
    垂直方向错切:
    t=imread('a1.jpg');
    [m,n,z]=size(t);
    rt=zeros(m+n,n,z);
    for i=1:m
    for j=1:n
    rt(i+j,j,:)=t(i,j,:);
    end
    end
    subplot(1,2,1),imshow(t),title('原图')
    subplot(1,2,2),imshow(uint8(rt)),title('垂直错切')
    

    七、实验结果与分析

    图 1图像顺时针旋转30度
    在这里插入图片描述
    图 2图像放大2倍
    在这里插入图片描述
    图 3图像的水平镜像
    在这里插入图片描述

    图 4垂直错切
    在这里插入图片描述
    实验结果分析
    1、图像的旋转,其原理知识就是数学中向量的旋转,在确定好旋转角度后,计算出旋转后图片的大小,然后进行坐标转换,再向量旋转,最后在逆坐标转换即可。
    2、图像的放大与收缩,放大时,利用插值法填充空白像素点,这里可以用线性插值、双线性插值等方法;收缩时,这时我们就需要考虑舍弃一些不必要的像素点,尽可能多的保持原图像的完整性
    3、图像的水平镜像,实质是图像像素矩阵的水平逆转
    4、图像的错切,本质就是对原有坐标单方向进行函数变换

    八、实验总结及心得体会

    通过这次实验,自己学会了几种图像变换的方法:图像的放大、收缩、水平镜像、错切等,在进行放大的时候,接触到了插值法,有线性插值、双线性插值等,好多的原理知识都需要一定的高数知识,基础还是有点不扎实啊。在图形的放大时,在m、n两个变量搞混,其实也就是坐标轴建立处理差错。

    附:图像收缩原理验证
    定义
    图像的收缩通俗一点就是我们常说的放大、缩写,在数字图像处理中,就是指像素的增加与减少。比如22的图像,有4个像素,放大两倍,那么就有44=16个像素。
    那么怎么对图像进行收缩呢?
    这里拿放大举例:放大二倍的图像就是图片的width、height都扩大为原来的两倍,也就是像素总数为原来的四倍。那么怎么在保证图片内容不变的情况下增加像素呢?这个也简单,举个例子,比如一个红色的圆原来是4个像素(4个相同的像素)来表示,二倍后的圆那么就是用16个像素(也是相同的)来表示,通俗来说,就是用更多的像素来表示同一种图形。原来需要4个,那么现在就需要16个。
    当然,随机图像上面一个片段是由多个不同的像素表示,那么怎么增加像素个数,同时图形还不变化呢?这个就要用插值来计算了。举个例子,一段上坡路,现在要把它增长(在中间增长),那么肯定是在中间填入和两侧差不多的高度,使得原来的坡面同样也是连续的,保持原来的连续性。所以插值的目的是:通过填充像素,保持原图像的一致,和高数上变化后保持连续性相似。下图是插值法的说明:

    该算法的伪代码:

    我的理解:
    比如原图的大小为300400,放大两倍,变成600800;原图上(1,2)的点在放大图的点为(2,4)。这个应该比较好理解。
    编程的时候,我们是先构造出放大图像的空矩阵,再依次填值。这就要求我们要能够在已知知道放大图像中的一个点坐标,计算出原图的坐标,然后把原图的坐标赋值给新点。
    这里运用比例思想,比如x轴上,放大图为2,它占总长600的2/600,那么原图的x坐标同样也占x轴的2/600,计算出来为1.
    假设(x1,y1)为放大图像的值,(x0,y0)为原图的值,m,n为原图的横纵长度,rm,rn为放大图的横纵长度。

    有以下关系:

    x1/rm=x0/m y1/rn=y0/n
    可以推导出:
    x0=x1m/rm y0=y1n/rn
    最后再利用双线性插值法插值即可。
    这里代码是(其实就是先分别求出周围4个点,利用不同的取值函数就行,再计算):

    rt(i,j,:)=t(floor(x),floor(y),:)*(1-u)*(1-v)+t(floor(x),ceil(y),:)*(1-u)*v+t(ceil(x),ceil(y),:)*(u)*(1-v)+t(ceil(x),ceil(y),:)*u*v;
    
    

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  • .mlapp源代码,可以拿去直接用,拿来当自己的课设可不是不可以。 大报告详见:https://blog.csdn.net/weixin_42845306/article/details/117951465
  • 数字图像处理使用matlab进行几何变换,内含.m源代码及详细实验报告
  • 将图片Colorful Rose贴在抛物面z=x2+y2 ( x ≥0, 100 ≥z ≥10) 上,并显示正视图和俯视图。matlab实现。
  • 将图片CololfulRose贴在半抛物面上,画出正视图和俯视图
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    平移

    I=rgb2gray(imread('LINNA.jpg'));%读入图片并转化为灰度图
    figure,imshow(I);                   %建立窗口,显示灰度图I
    [r,c]=size(I);                      %计算灰度图的大小,r表示行,c表示列,即通过size函数将灰度图I的行数存在矩阵的r中,列数存在矩阵的c中,这样就知道灰度图的大小是r×c
    dst=zeros(r,c);                     %建立r×c的0矩阵(平移结果矩阵),初始化为零(黑色)
    dx=0;                              %平移的x方向的距离,这里是竖直方向
    dy=50;                              %平移的y方向的距离,这里是水平方向
    tras=[1 0 dx;0 1 dy;0 0 1];         %平移变换矩阵
    for i=1:r
        for j=1:c
            temp=[i;j;1];               %灰度图I要平移变换的点,这里用矩阵表示
            temp=tras*temp;             %矩阵相乘,得到三行一列的矩阵temp,即平移后的矩阵
            x=temp(1,1);                %把矩阵temp的第一行第一列的元素给x   
            y=temp(2,1);                %把矩阵temp的第二行第一列的元素给y 
            if(x>=1&&x<=r)&&(y>=1&&y<=c)%判断所变换后得到的点是否越界
                dst(x,y)=I(i,j);        %得到平移结果矩阵,点(x,y)是由点(i,j)平移而来的,有对应关系 
            end
        end
    end
    subplot(1,2,1),imshow(I),title('平移前');
    subplot(1,2,2),imshow(uint8(dst)),title('平移后');          %建立窗口,显示平移前和平移后的图
    
    

    在这里插入图片描述

    缩放

    I=rgb2gray(imread('LINNA.jpg'));
    figure,imshow(I);
    title('原图');
    reduceI=imresize(I,2);     %原图像I缩小2倍
    figure,imshow(reduceI);
    title('缩小后的图像');
    enlargeI=imresize(I,3);   %原图像I放大3倍
    figure,imshow(enlargeI);
    title('放大后的图像');
    MI=size(I);               %求出原图像I的行列并在命令窗口显示
    MreduceI=size(reduceI);      %求出原图像I缩小后的图像的行列并在命令窗口显示
    MenlargeI=size(enlargeI);    %求出原图像I放大后的图像的行列并在命令窗口显示
    
    

    在这里插入图片描述

    图像的基本运算

    一元加法

    linna = imread('LINNA.jpg');
    [a,b,c]= size(linna);%获取linna图像大小
    doge = imread('doge.jpg');
    doge = imresize(doge,[a,b,]);%重新定义doge大小和linna相同
    addimg = imadd(linna,doge); %加
    figure,
    subplot(131),imshow(linna);
    subplot(132),imshow(doge);
    subplot(133),imshow(addimg);
    
    

    在这里插入图片描述

    一元减法

    linna = imread('LINNA.jpg');
    [a,b,c]= size(linna);%获取linna图像大小
    doge = imread('doge.jpg');
    doge = imresize(doge,[a,b,]);%重新定义doge大小和linna相同
    addimg = imsubtract(linna,doge); %减
    figure,
    subplot(131),imshow(linna);
    subplot(132),imshow(doge);
    subplot(133),imshow(addimg);
    
    

    在这里插入图片描述

    1元乘法

    linna = imread('LINNA.jpg');
    [a,b,c]= size(linna);%获取linna图像大小
    doge = imread('doge.jpg');
    doge = imresize(doge,[a,b,]);%重新定义doge大小和linna相同
    addimg = immultiply(linna,doge); %减
    figure,
    subplot(131),imshow(linna);
    subplot(132),imshow(doge);
    subplot(133),imshow(addimg);
    
    

    在这里插入图片描述
    因为相乘数值太大,像素矩阵的值变大,即趋近白,变白了。

    1元除法

    linna = imread('LINNA.jpg');
    [a,b,c]= size(linna);%获取linna图像大小
    doge = imread('doge.jpg');
    doge = imresize(doge,[a,b,]);%重新定义doge大小和linna相同
    addimg = immultiply(linna,doge); %减
    figure,
    subplot(131),imshow(linna);
    subplot(132),imshow(doge);
    subplot(133),imshow(addimg);
    
    

    在这里插入图片描述
    因为除法让像素矩阵的值变小,于是变黑了。

    图像灰度阈值变换:以130为阈值实现二值化。

    I= rgb2gray(imread('doge.jpg')); 
    thresh = 130/255; %更改130更改阈值
    bwl=im2bw(I,thresh);
    figure,
    imshow(bwl)
    
    

    在这里插入图片描述

    计算图片之间的欧氏距离

    P1 = imread('P1.BMP');
    P2 = imread('P2.BMP');
    P3 = imread('P3.BMP')
    [a,b,c]= size(P2);%获取P2图像大小
    P1 = imresize(P1,[a,b,]);%重新定义P1大小和P2相同
    P1 = rgb2gray(P1);
    P2 = rgb2gray(P2);
    P3 = rgb2gray(P3);
    hn1 = imhist(P1)./numel(P1); %imhis是评率直方图,numel是总像素点
    hn2 = imhist(P2)./numel(P2);
    hn3 = imhist(P3)./numel(P3);
    f1 = norm(hn1-hn2); %用像素点出现的频率来代替点,相减的平方。
    f2 = norm(hn2-hn3);
    f1
    f2
    
    展开全文
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    2021-05-16 20:32:39
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空空如也

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