MATLAB实现图像的平移缩放和旋转要点
MATLAB图像处理基础教程
MATLAB图像处理基础教程第一章：MATLAB图像处理简介MATLAB（Matrix Laboratory）是一种强大的数值计算和数据可视化软件，广泛应用于各个领域，包括图像处理。
图像处理是一门研究如何对数字图像进行分析、增强、重建和压缩的学科。
本教程将引导读者逐步了解MATLAB图像处理的基本概念和技术。
第二章：MATLAB图像的读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取不同格式的图像文件，并使用imshow函数显示图像。
此外，还可以使用imfinfo函数获取图像的详细信息，如分辨率、颜色空间和位深度等。
第三章：图像的灰度处理灰度处理是一种常见的图像预处理方法。
通过将彩色图像转换为灰度图像，可以减少图像的数据量，简化图像处理的复杂性。
在MATLAB中，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像，并使用imhist函数查看灰度图像的直方图。
第四章：图像的滤波处理滤波是一种常用的图像处理操作，用于对图像进行平滑、增强或去噪。
MATLAB提供了各种滤波函数，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
可以根据具体需求选择合适的滤波方法，并使用imfilter函数进行滤波处理。
第五章：图像的二值化处理图像的二值化是将图像转换为黑白两色的过程，常用于物体检测、识别和分割等应用。
在MATLAB中，可以使用im2bw函数将灰度图像转换为二值图像，并可以调整阈值来控制二值化的效果。
第六章：图像的几何变换几何变换是一种常见的图像处理操作，用于对图像进行旋转、缩放、平移和翻转等操作。
MATLAB提供了imrotate、imresize、imtranslate和flip函数等实现各种几何变换。
通过组合这些函数，可以实现复杂的图像变换。
第七章：图像的特征提取图像的特征提取是图像处理中的重要步骤，用于从图像中提取出具有代表性的信息。
在MATLAB中，可以使用各种特征提取函数，如imgradient、imhistogram和imcontour等。
Matlab图像几何操作
figure(2)
transformtype = 'projective'; % 投影变换
transformmatrix = [ 1.1581 0
0;
-0.4228 0.6066 -0.0074;
4.2279 4.3566 1.0000 ];
% transformmatrix =[0.8 0 0; -0.2 0.8 -0.003; 3.5 1.5 1.5];
T = maketform(transformtype ,transformmatrix);
I = imread('cameraman.tif');
nI = imtransform(I,T);
subplot(1,2,1),imshow(I)
subplot(1,2,2),imshow(nI)
2.2 图像的几何变换
2.3.2 Matlab邻域操作函数
Matlab提供了可以实现邻域操作的函数，因此可以直接调用相应的邻域操作函数，完成各种邻域操 作功能： – nlfilter – colfilt – blkproc
2.3.2 Matlab邻域操作函数
nlfilter函数的一般形式为： nI =nlfilter(I,[M N],FUN)
【例】使用imtransform函数实现图像平面扭曲功能 transformtype = 'affine'; % 仿射变换 transformmatrix = [0.5 0 0; 0.5 1 0; 0 0 1]; % 仿射变换要求变换矩阵的最后一列除最后一个元素为1之外， % 其它的均为0 T = maketform(transformtype,transformmatrix); I = imread('cameraman.tif'); nI = imtransform(I,T); subplot(1,2,1),imshow(I) subplot(1,2,2),imshow(nI)
编程实现一幅图像的平移、镜像、旋转、缩小和放大
课程设计任务书学生姓名：专业班级：通信1003班指导教师：郭志强工作单位：信息工程学院题目: 通信工程应用技术初始条件：（1）使用matlab软件进行操作（2）选择一个图像进行处理要求完成的主要任务:（包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写等具体要求）（1）编程实现一幅图像的平移、镜像、旋转、缩小和放大。
（2）给出所用算法的理论依据和必要的推导过程，给出原始图像和处理后的图像。
时间安排：第15周：安排任务，布置题目；第15—18周：设计仿真，撰写报告第19周：完成设计，提交报告，答辩指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签名：年月日目录摘要 (I)Abstract ........................................................................................................................................................... I I 1 MA TLAB简介 .. (1)1.1 MA TLAB用途 (1)2图像选择及变换 (4)2.1 原始图像选择读取 (4)2.2 图像放大和缩小 (6)2.2.1 图像放大缩小的知识 (6)2.2.2 函数说明及参数选择 (8)2.2.3 源程序及运行结果 (8)2.3 图像任意角度的旋转 (10)2.3.1 函数说明及参数选择 (10)2.3.2 源程序及运行结果 (10)2.4 图像的平移 (12)2.4.1 函数说明及参数选择 (12)2.4.2 源程序及运行结果 (13)2.5 图像经过镜像 (13)3.5.1 函数说明及参数选择 (13)2.5.2 源程序及运行结果 (14)4 感悟体会小结 (17)5 参考文献 (18)附录 (19)全部源程序代码： (19)摘要MATLAB是—套高性能的数值计算和可视化软件，它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成—个方便的、界面友好的用户环境。
matlab实现图像的放大及旋转
MATLAB是一个包含大量计算算法的集合。
其拥有600多个工程中要用到的数学运算函数，可以方便的实现用户所需的各种计算功能。
函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果，而前经过了各种优化和容错处理。
在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如C和C 。
在计算要求相同的情况下，使用MATLAB的编程工作量会大大减少。
MATLAB的这些函数集包括从最简单最基本的函数到诸如距阵，特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。
函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、多维数组操作以及建模动态仿真等。
（4）出色的图形处理功能MATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能，以将向量和距阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。
高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图。
可用于科学计算和工程绘图。
新版本的MATLAB 对整个图形处理功能作了很大的改进和完善，使他不仅在一般数据可视化软件都具有的功能（例如二维曲线和三维曲面的绘制和处理等）方面更加完善，而且对于一些其他软件所没有的功能（例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等），MATLAB 同样表现了出色的处理能力。
同时对一些特殊的可视化要求，例如图形对话等，MATLAB也有相应的功能函数，保证了用户不同层次的要求。
另外新版本的MATLAB还着重在图形用户界面（GUI）的制作上作了很大的改善，对这方面有特殊要求的用户也可以得到满足。
（5）应用广泛的模块集合工具箱MATLAB对许多专门的领域都开发了功能强大的模块集和工具箱。
一般来说，他们都是由特定领域的专家开发的，用户可以直接使用工具箱学习、应用和评估不同的方法而不需要自己编写代码。
目前，MATLAB已经把工具箱延伸到了科学研究和工程应用的诸多领域，诸如数据采集、数据库接口、概率统计、样条拟合、优化算法、偏微分方程求解、神经网络、小波分析、信号处理、图像处理、系统辨识、控制系统设计、LMI控制、鲁棒控制、模型预测、模糊逻辑、金融分析、地图工具、非线性控制设计、实时快速原型及半物理仿真、嵌入式系统开发、定点仿真、DSP 与通讯、电力系统仿真等，都在工具箱（Toolbox）家族中有了自己的一席之地。
matlab实现图像的放大及旋转
实验三图像的几何操作一、图像的基本运算1、加法运算图像相加一般用于对同一场景的多幅图像求平均效果，以便有效地降低具有叠加性质的随机噪声。
直接采集的图像品质一般都较好，不需要进行加法运算处理，但是对于那些经过长距离模拟通信方式传送的图像（如卫星图像），这种处理是必不可少的。
在MA TLAB7.0中，如果要进行两幅图像的加法，或者给一幅图像加上一个常数，可以调用imadd函数来实现。
imadd函数将某一幅输入图像的每一个像素值与另一幅图像相应的像素值相加，返回相应的像素值之和作为输入图像。
imadd函数的调用格式可参考图像处理的工具箱。
下面的程序可将图1两幅图像叠加在一起，叠加效果如图2所示。
imshow('rice.png');imshow('cameraman.tif');I=imread('rice.png');J=imread('cameraman.tif');K=imadd(I,J,'uint16');%大小必须一样imshow(K,[])图1 图2给图像的每一个像素加上一个常数可以使图像的亮度增加。
例如以下程序示例的处理效果如图3所示。
I=imread('rice.png');J=imadd(I,50);subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(J);图32、减法运算图像减法也称为差分方法，是一种常用于检测图像变化及运动物体的图像处理方法。
图像减法可以作为许多图像处理过程的准备步骤。
例如，可以使用图像减法来检测一系列相同场景图像的差异。
图像减法与阈值化处理的综合使用通常是建立机器视觉系统最有效的方法之一。
当然，在利用图像减法处理图像时，往往需要考虑背景的更新机制，尽量补偿因天气、光线等因素对图像显示效果造成的影响。
在MATLAB7.0中，使用imsubtract函数可以将一幅图像从另一幅图像中减去，或者从一幅图像中减去一个常数。
Matlab中的图像配准与图像校正技术详解
Matlab中的图像配准与图像校正技术详解图像配准和图像校正是数字图像处理中非常重要的技术。
在实际应用中，我们常常会遇到图像对齐、图像平移、旋转和校正等问题。
Matlab作为一款强大的科学计算软件，提供了丰富的函数和工具箱，可以方便地实现图像配准和校正。
本文将详细介绍Matlab中的图像配准与图像校正技术。
一、图像配准图像配准是指将两幅或多幅图像在空间中对齐，使得它们的几何形状和空间位置相对一致。
图像配准技术在很多领域都有广泛的应用，比如医学影像处理、遥感图像处理等。
在Matlab中，图像配准可以通过使用imregister函数来实现。
imregister函数实现图像配准的基本原理是计算输入图像和参考图像之间的几何变换。
常用的几何变换有平移、旋转、缩放和仿射变换等。
根据不同的应用需求，可以采用不同的几何变换。
imregister函数根据输入图像和参考图像之间的像素灰度值差异，采用最大似然估计或最小二乘法来优化几何变换参数。
除了imregister函数，Matlab中还提供了其他图像配准工具箱，如Image Processing Toolbox和Computer Vision Toolbox。
这些工具箱中包含了更多高级的图像配准算法和函数，可以满足更加复杂的应用需求。
二、图像校正图像校正是对图像进行校正和矫正，使得图像在几何形状和视觉效果上更加符合预期。
常见的图像校正包括图像去畸变、边缘校正和亮度校正等。
在Matlab中，可以通过使用Camera Calibration Toolbox进行图像校正。
Camera Calibration Toolbox是Matlab中一个用于相机标定和图像校正的工具箱。
它可以通过运行标定图像的算法，得到相机的内参和畸变参数，并根据这些参数对图像进行校正。
根据标定图像的不同，有多种标定算法可供选择，比如张正友标定法、Tsai标定法等。
根据不同的应用需求，可以选择合适的标定算法。
MATLAB实现RGB图像的平移、缩放和旋转
Func的1 2 3分别对应平移、旋转、缩放功能function []=transition(func,I)if func==1delta_x=str2double(inputdlg('请输入向右平移量', 'INPUT scale factor', 1, {'-60'})); %负数为向左delta_y=str2double(inputdlg('请输入向下平移量', 'INPUT scale factor', 1, {'-89'})); %负数为向上img=imread(I);%读入图像B=size(img); %获取原始图像的高和宽imgn(:,:,:)=zeros(B(1)+abs(delta_y),B(2)+abs(delta_x));%创建平移图像输出矩阵rot=[1 0 0;0 1 0;delta_y delta_x 1]; %寻求新坐标用到的平移矩阵pix1=[1 1 1]*rot; %pix1(1),pix1(2)分别为变换后图像的左上角的y,x，分别为1+delta_y,1+delta_x，这种三维空间坐标被称为齐次坐标表示法pix4=[B(1) B(2) 1]*rot; %pix4(1),pix4(2)分别为变换后图像的右下角的y,x,分别为v+delta_y,u+delta_xfor q=1:3 %为每个通道做相同处理%%向右下方移动if delta_x>=0 && delta_y>=0 %如果两个平移量都为正for y=pix1(1):pix4(1) %新图像纵坐标从最开始到结束处for x=pix1(2):pix4(2) %新图像横坐标从最开始到结束处pix=[y x 1]/rot; %pix矩阵经计算后为[y-delta_y,x-delta_x,1] if pix(1)>=0.5 && pix(2)>=0.5 && pix(1)<=B(1) && pix(2)<=B(2)%这里是判断是否有像素可进行平移，例如：若y-delta_y<0.5，则说明没有找到可平移的像素坐标imgn(y,x,q)=img(round(pix(1)),round(pix(2)),q); %新的图像（x,y)点的像素值选取（x-delta_x,y-delta_y）处的像素值，则实现了平移endendendend%%向左下方移动if delta_x<0 && delta_y>=0for y=pix1(1):pix4(1)for x=pix1(2):pix4(2)pix=[y x 1]/rot;if pix(1)>=0.5 && pix(2)>=0.5 && pix(1)<=B(1) && pix(2)<=B(2)imgn(y,x-delta_x,q)=img(round(pix(1)),round(pix(2)),q);endendendend%%向左上方移动if delta_x<0 && delta_y<0for y=pix1(1):pix4(1)for x=pix1(2):pix4(2)pix=[y x 1]/rot;if pix(1)>=0.5 && pix(2)>=0.5 && pix(1)<=B(1) && pix(2)<=B(2)imgn(y-delta_y,x-delta_x,q)=img(round(pix(1)),round(pix(2)),q);endendendend%%向右上方移动if delta_x>=0 && delta_y<0for y=pix1(1):pix4(1)for x=pix1(2):pix4(2)pix=[y x 1]/rot;if pix(1)>=0.5 && pix(2)>=0.5 && pix(1)<=B(1) && pix(2)<=B(2)imgn(y-delta_y,x,q)=img(round(pix(1)),round(pix(2)),q);endendendendendimshow(uint8(imgn));title('平移');endif func==2img=imread(I); %读入原图像B=size(img);%获取图像的高度和宽度K1 =str2double(inputdlg('请输入列缩放倍数', 'INPUT scale factor', 1, {'0.5'}));%行默认变为原来的0.5倍K2 =str2double(inputdlg('请输入行缩放倍数', 'INPUT scale factor', 1, {'0.5'}));%列默认变为原来的0.5倍width = K1 * B(1); %缩放后的图像宽度height = K2 * B(2); %缩放后的图像高度for p=1:3imgn(:,:,p) = uint8(zeros(round(width),round(height))); %创建输出图像矩阵，round是进行数值取整endwidthScale = B(1)/width; %列缩放倍数的倒数heightScale = B(2)/height;%行缩放倍数的倒数for q=1:3for x = 5:width - 5 % 5是为了防止矩阵超出边界溢出for y = 5:height - 5oldX = x * widthScale; % oldX,oldY为原坐标，x,y为新坐标oldY = y * heightScale;if(oldX/double(uint16(oldX)) == 1.0) && (oldY/double(uint16(oldY)) == 1.0) %判断oldx,oldy是否为整数imgn(x,y,q) = img(int16(oldX),int16(oldY),q);elsea = double(round(oldX));b = double(round(oldY)); %若不是整数四舍五入后把临近值赋过去imgn(x,y,q) = img(a,b,q);endendendendimshow(imgn);title('最邻近插值缩放');endif func==3H=1; %索引pix中第一个元素，即高度W=2; %索引pix中第二个元素，即宽度angle=str2double(inputdlg('请输入旋转角度', 'INPUT scale factor', 1, {'45'})); %要旋转的角度，旋转方向为顺时针img=imread(I); %这里v为原图像的高度，u为原图像的宽度B=size(img); %读入高度和宽度theta=angle/180*pi; %将角度单位换算成弧度单位rot=[cos(theta) -sin(theta) 0;sin(theta) cos(theta) 0;0 0 1]; %寻求坐标所用到的旋转矩阵pix1=[1 1 1]*rot; %变换后图像左上点的坐标pix2=[1 B(2) 1]*rot; %变换后图像右上点的坐标pix3=[B(1) 1 1]*rot; %变换后图像左下点的坐标pix4=[B(1) B(2) 1]*rot; %变换后图像右下点的坐标height=round(max([abs(pix1(H)-pix4(H))+0.5 abs(pix2(H)-pix3(H))+0.5])); %变换后图像的高度，为避免溢出要加上0.5，相当于进一法width=round(max([abs(pix1(W)-pix4(W))+0.5 abs(pix2(W)-pix3(W))+0.5])); %变换后图像的宽度for p=1:3imgn(:,:,p)=zeros(height,width); %创建图像输出矩阵enddelta_y=abs(min([pix1(H) pix2(H) pix3(H) pix4(H)])); %取得y方向的负轴超出的偏移量（Y轴坐标是向下的）delta_x=abs(min([pix1(W) pix2(W) pix3(W) pix4(W)]));%取得x方向的负轴超出的偏移量for q=1:3for y=1-delta_y:height-delta_yfor x=1-delta_x:width-delta_xpix=[y x 1]/rot;if pix(H)>=0.5 && pix(W)>=0.5 && pix(H)<=B(1) && pix(W)<=B(2)imgn(y+delta_y,x+delta_x,q)=img(round(pix(H)),round(pix(W)),q);endendendendimshow(uint8(imgn));title('最近邻插值旋转');end。
MATLAB图像处理之平移,旋转,倾斜,放缩
MATLAB图像处理之平移，旋转，倾斜，放缩实验内容：如何对号灰度图像（或彩色图像）进行方所、平移、旋转和综合变换实验内容一：图像的放缩实验程序：%注意，当处理图像大小过大时，请先使用size函数得出矩阵大小，否则处理之后图像会提示内存不足，或者先压缩图像，又或者可以改变电脑运行内存，具体方法可以根据具体情况通过论坛查询，这里就不再过多赘述. x1=imread('0045.jpg');%导入真彩图片0045.jpg，是三维矩阵b=imresize(x1,20);%将原图像放大20倍c=imresize(x1,0.05);%将原图像缩小为原来的20倍figure,subplot(131),imshow(x1),title('原始图像');%此区域内显示1行3列个图像，该图像位于第1个，显示x1的图像，并命名为“原始图像”subplot(132),imshow(b),title('放大20倍');%此区域内显示1行3列个图像，该图像位于第2个，显示b的图像，并命名为“放大200倍”subplot(133),imshow(c),title('缩小20倍');%此区域内显示1行3列个图像，该图像位于第3个，显示c的图像，并命名为“缩小20倍”实验结果：实验内容二：图像的旋转实验程序：clear allclc%imrotate(A,angle,method,bbox)%功能：将矩阵（图片）A旋转任意角度%参数：A——待操作矩阵，angle——需要旋转的角度，method——插值方法，bbox——输出图像大小%将矩阵A旋转angle度（任意），其中angle应用角度制表示；method包括'nearest'、'bilinear'、%'bicubic'分别为“邻近插值法”、“双线性插值法”、“三次卷积插值法”；%bbox（Bounding ? ? box defining size of output image）包括'crop'、'loose'，%分别表示将旋转后的图像剪裁为输入图像大小后输出和已旋转后图像大小输出%x1=imread('0045.jpg');%导入真彩图片0045.jpg，是三维矩阵x2=rot90(x1,1);%将图片旋转整数倍个90度figure;%生成图像subplot(272);%此区域生成2行7列个图像，该图像位于第2个imshow(x1);%显示x1生成的图像title('原始图像');%命名x1图像为“原始图像”subplot(275);%此区域生成2行7列个图像，该图像位于第5个imshow(x2);%显示x2生成的图像title('旋转90度');%命名x1图像为“旋转90度”x3=imrotate(x1,30,'nearest','loose');%使用最邻近法逆时针将图像旋转30度，使用loose形式输出图像x5=imrotate(x1,30,'nearest','crop');%使用最邻近法逆时针将图像旋转30度，使用crop形式输出图像x4=imrotate(x1,30,'bilinear','crop');%使用双线性插值法逆时针将图像旋转30度，使用crop形式输出图像x6=imrotate(x1,30,'bilinear','loose');%使用双线性插值法逆时针将图像旋转30度，使用loose形式输出图像subplot(278);%此区域生成2行7列个图像，该图像位于第8个imshow(x3);%显示x3生成的图像title('最邻近法逆时针旋转30度1');%命名x3图像为“最邻近法逆时针旋转30度”subplot(2,7,12);%此区域生成2行7列个图像，该图像位于第12个imshow(x4);%显示x4生成的图像title('双线性插值法逆时针旋转30度1');%命名x4图像为“双线性插值法逆时针旋转30度”subplot(2,7,10);%此区域生成2行7列个图像，该图像位于第10个imshow(x5);%显示x5生成的图像title('最邻近法逆时针旋转30度2');%命名x5图像为“最邻近法逆时针旋转30度2”subplot(2,7,14);%此区域生成2行7列个图像，该图像位于第14个imshow(x6);%显示x6生成的图像title('双线性插值法逆时针旋转30度2');%命名x6图像为“双线性插值法逆时针旋转30度2”实验结果：实验内容三：图像的平移3.1将图像从一个位置平移到另一个位置实验程序：x1=imread('0045.jpg');%导入真彩图片0045.jpg，是三维矩阵figure(1);%生成图像subplot(121),imshow(x1),title('原始图像');%此区域生成1行2列个图像，该图像位于第1个，并命名为“原始图像”，显示x1的图像se1=translate(strel(1),[100 -100]);%形态学膨胀后j1就是平移后的图像j1=imdilate(x1,se1);%对x1，se1进行膨胀操作subplot(122),imshow(j1),title('左下平移');%此区域生成1行2列个图像，该图像位于第2个，并命名为“左下平移”，显示j1的图像实验结果：实验内容四：图像的倾斜实验程序：A=imread('0045.jpg');%将图像导入工作区tform=affine2d([2 0.33 0;0 1 0;0 0 1]);%创建定义仿射几何变换的affine2d 对象B=imwarp(A,tform);%使用 imwarp 对图像应用几何变换。
Matlab技术图像变换方法
Matlab技术图像变换方法图像处理是数字信号处理的重要应用之一，而Matlab作为一款强大的数学计算软件，其在图像处理领域也有着广泛的应用。
图像变换是图像处理的重要环节，通过变换可以改变图像的表现形式，提取图像的有用信息，实现图像的增强、去噪、特征提取等目标。
本文将重点介绍Matlab中常用的图像变换方法，并探讨其原理和应用。
一、灰度图像变换灰度图像变换是图像处理中最为基础的操作之一，可以通过调整像素值的亮度、对比度等来改变图像的视觉效果。
Matlab提供了多种函数来实现灰度图像变换，如imadjust、histeq等。
imadjust函数通过调整图像的亮度和对比度来改变图像的整体视觉效果。
其基本原理是通过对原始图像的像素值进行非线性变换，将像素值映射到指定的亮度范围内。
具体而言，imadjust函数根据输入的亮度调整阈值，将图像的低灰度和高灰度值进行映射，实现对图像亮度的调整。
例如，可以通过提高亮度调整阈值，增加图像的对比度。
histeq函数通过直方图均衡化来改变图像的灰度分布，实现对图像的自适应增强。
其基本原理是通过映射原始图像的灰度直方图到一个均匀分布的形式，从而使得图像的灰度值分布更加均衡。
直方图均衡化能够增强图像的对比度，凸显图像的细节信息。
例如，可以使用histeq函数来增强图像中的暗部细节。
二、几何图像变换几何图像变换是通过对图像的坐标进行变换，改变图像的形状或尺寸。
Matlab提供了多种函数来实现几何图像变换，如imresize、imrotate等。
imresize函数通过改变图像的尺寸来实现图像的缩放。
其基本原理是通过插值算法，在输入的图像基础上生成一个新的图像。
可以通过指定缩放比例来控制图像尺寸的变化，也可以通过指定输出图像的大小来实现图像的精确缩放。
imrotate函数通过旋转图像的角度来实现图像的旋转变换。
其基本原理是通过对输入图像的每个像素位置进行变换，从而得到旋转后的图像。
数字图像处理及MATLAB实现实验四——图像变换
数字图像处理及MATLAB实现实验四——图像变换1.图像的傅⾥叶变换⼀（平移性质）傅⾥叶变换的平移性质表明了函数与⼀个指数项相乘等于将变换后的空域中⼼移到新的位置，并且平移不改变频谱的幅值。
I=imread('1.bmp');figure(1)imshow(real(I));I=I(:,:,3);fftI=fft2(I);sfftI=fftshift(fftI); %求离散傅⾥叶频谱%对原始图像进⾏⼆维离散傅⾥叶变换，并将其坐标原点移到频谱图中央位置RRfdp1=real(sfftI);IIfdp1=imag(sfftI);a=sqrt(RRfdp1.^2+IIfdp1.^2);a=(a-min(min(a)))/(max(max(a))-min(min(a)))*225;figure(2)imshow(real(a));I=imread('2.bmp');figure(1)imshow(real(I));I=I(:,:,3);fftI=fft2(I);sfftI=fftshift(fftI); %求离散傅⾥叶频谱%对原始图像进⾏⼆维离散傅⾥叶变换，并将其坐标原点移到频谱图中央位置RRfdp1=real(sfftI);IIfdp1=imag(sfftI);a=sqrt(RRfdp1.^2+IIfdp1.^2);a=(a-min(min(a)))/(max(max(a))-min(min(a)))*225;figure(2)imshow(real(a));I=imread('3.bmp');figure(1)imshow(real(I));I=I(:,:,3);fftI=fft2(I);sfftI=fftshift(fftI); %求离散傅⾥叶频谱%对原始图像进⾏⼆维离散傅⾥叶变换，并将其坐标原点移到频谱图中央位置RRfdp1=real(sfftI);IIfdp1=imag(sfftI);a=sqrt(RRfdp1.^2+IIfdp1.^2);a=(a-min(min(a)))/(max(max(a))-min(min(a)))*225;figure(2)imshow(real(a));实验结果符合傅⾥叶变换平移性质2.图像的傅⾥叶变换⼆（旋转性质）%构造原始图像I=zeros(256,256);I(88:168,124:132)=1; %图像范围是256*256，前⼀值是纵向⽐，后⼀值是横向⽐imshow(I)%求原始图像的傅⾥叶频谱J=fft2(I);F=abs(J);J1=fftshift(F);figureimshow(J1,[550])%对原始图像进⾏旋转J=imrotate(I,90,'bilinear','crop');figureimshow(J)%求旋转后图像的傅⾥叶频谱J=fft2(I);F=abs(J);J2=fftshift(F);figureimshow(J2,[550])3.图像的离散余弦变换⼀%对cameraman.tif⽂件计算⼆维DCT变换RGB=imread('cameraman.tif');figure(1)imshow(RGB)I=rgb2gray(RGB);%真彩⾊图像转换成灰度图像J=dct2(I);%计算⼆维DCT变换figure(2)imshow(log(abs(J)),[])%图像⼤部分能量集中在左上⾓处figure(3);J(abs(J)<10)=0;%把变换矩阵中⼩于10的值置换为0，然后⽤idct2重构图像K=idct2(J)/255;imshow(K)4.图像的离散余弦变换⼆% I=imread('1.bmp');% figure(1)% imshow(real(I));% I=I(:,:,3);% fftI=fft2(I);% sfftI=fftshift(fftI); %求离散傅⾥叶频谱% %对原始图像进⾏⼆维离散傅⾥叶变换，并将其坐标原点移到频谱图中央位置% RRfdp1=real(sfftI);% IIfdp1=imag(sfftI);% a=sqrt(RRfdp1.^2+IIfdp1.^2);% a=(a-min(min(a)))/(max(max(a))-min(min(a)))*225;% figure(2)% imshow(real(a));% I=imread('2.bmp');% figure(1)% imshow(real(I));% I=I(:,:,3);% fftI=fft2(I);% sfftI=fftshift(fftI); %求离散傅⾥叶频谱% %对原始图像进⾏⼆维离散傅⾥叶变换，并将其坐标原点移到频谱图中央位置% RRfdp1=real(sfftI);% IIfdp1=imag(sfftI);% a=sqrt(RRfdp1.^2+IIfdp1.^2);% a=(a-min(min(a)))/(max(max(a))-min(min(a)))*225;% figure(2)% imshow(real(a));% I=imread('3.bmp');% figure(1)% imshow(real(I));% I=I(:,:,3);% fftI=fft2(I);% sfftI=fftshift(fftI); %求离散傅⾥叶频谱% %对原始图像进⾏⼆维离散傅⾥叶变换，并将其坐标原点移到频谱图中央位置% RRfdp1=real(sfftI);% IIfdp1=imag(sfftI);% a=sqrt(RRfdp1.^2+IIfdp1.^2);% a=(a-min(min(a)))/(max(max(a))-min(min(a)))*225;% figure(2)% imshow(real(a));% %构造原始图像% I=zeros(256,256);% I(88:168,124:132)=1; %图像范围是256*256，前⼀值是纵向⽐，后⼀值是横向⽐% imshow(I)% %求原始图像的傅⾥叶频谱% J=fft2(I);% F=abs(J);% J1=fftshift(F);figure% imshow(J1,[550])% %对原始图像进⾏旋转% J=imrotate(I,90,'bilinear','crop');% figure% imshow(J)% %求旋转后图像的傅⾥叶频谱% J=fft2(I);% F=abs(J);% J2=fftshift(F);figure% imshow(J2,[550])% %对cameraman.tif⽂件计算⼆维DCT变换% RGB=imread('cameraman.tif');% figure(1)% imshow(RGB)% I=rgb2gray(RGB);% %真彩⾊图像转换成灰度图像% J=dct2(I);% %计算⼆维DCT变换% figure(2)% imshow(log(abs(J)),[])% %图像⼤部分能量集中在左上⾓处% figure(3);% J(abs(J)<10)=0;% %把变换矩阵中⼩于10的值置换为0，然后⽤idct2重构图像% K=idct2(J)/255;% imshow(K)RGB=imread('cameraman.tif');I=rgb2gray(RGB);I=im2double(I); %转换图像矩阵为双精度型T=dctmtx(8); %产⽣⼆维DCT变换矩阵%矩阵T及其转置T'是DCT函数P1*X*P2的参数B=blkproc(I,[88],'P1*x*P2',T,T');maxk1=[ 1111000011100000110000001000000000000000000000000000000000000000 ]; %⼆值掩模，⽤来压缩DCT系数B2=blkproc(B,[88],'P1.*x',mask1); %只保留DCT变换的10个系数I2=blkproc(B2,[88],'P1*x*P2',T',T); %重构图像figure,imshow(T);figure,imshow(B2);figure,imshow(I2);RGB=imread('cameraman.tif');I=rgb2gray(RGB);I=im2double(I); %转换图像矩阵为双精度型T=dctmtx(8); %产⽣⼆维DCT变换矩阵%矩阵T及其转置T'是DCT函数P1*X*P2的参数B=blkproc(I,[88],'P1*x*P2',T,T');maxk1=[ 1111000011100000100000000000000000000000000000000000000000000000 ]; %⼆值掩模，⽤来压缩DCT系数B2=blkproc(B,[88],'P1.*x',mask1); %只保留DCT变换的10个系数I2=blkproc(B2,[88],'P1*x*P2',T',T); %重构图像figure,imshow(T);figure,imshow(B2);figure,imshow(I2);5.图像的哈达玛变换cr=0.5;I=imread('cameraman.tif');I=im2double(I)/255; %将读⼊的unit8类型的RGB图像I转换为double类型的数据figure(1),imshow(I);%显⽰%求图像⼤⼩[m_I,n_I]=size(I); %提取矩阵I的⾏列数，m_I为I的⾏数，n_I为I的列数sizi=8;snum=64;%分块处理t=hadamard(sizi) %⽣成8*8的哈达码矩阵hdcoe=blkproc(I,[sizi sizi],'P1*x*P2',t,t');%将图⽚分成8*8像素块进⾏哈达码变换%重新排列系数CE=im2col(hdcoe,[sizi,sizi],'distinct');%将矩阵hdcode分为8*8互不重叠的⼦矩阵，再将每个⼦矩阵作为CE的⼀列[Y Ind]=sort(CE); %对CE进⾏升序排序%舍去⽅差较⼩的系数，保留原系数的⼆分之⼀，即32个系数[m,n]=size(CE);%提取矩阵CE的⾏列数，m为CE的⾏数，n为CE的列数snum=snum-snum*cr;for i=1:nCE(Ind(1:snum),i)=0;end%重建图像re_hdcoe=col2im(CE,[sizi,sizi],[m_I,n_I],'distinct');%将矩阵的列重新组织到块中re_I=blkproc(re_hdcoe,[sizi sizi],'P1*x*P2',t',t);%进⾏反哈达码变换，得到压缩后的图像re_I=double(re_I)/64; %转换为double类型的数据figure(2);imshow(re_I);%计算原始图像和压缩后图像的误差error=I.^2-re_I.^2;MSE=sum(error(:))/prod(size(re_I));。
Matlab图形界面图像的旋转、平移和缩放要点
Matlab图形界面图像的旋转、平移和缩放姓名:班级：学号：目录问题描述 (2)摘要 (2)正文 (3)1、界面设计 (3)2、打开图片功能 (4)3、实现图片的任意角度的旋转 (5)4、图像的平移 (8)5、图像的缩放（放大与缩小) (12)实验心得 (17)附录: (17)Matlab图形界面操作—-—--—图像的旋转、平移和缩放问题描述期末运用学习的matlab知识通过图形用户界面对图片进行操作,实现如下功能.●能够查找和读取计算机中存储图像.●实现图像的旋转、平移、缩放等几何变换。
●通过matlab界面功能实现界面的完美布局。
●编写代码和回调函数实现上述功能.摘要本次任务旨在完成以下几个任务：●整体分为四大模块：原图、旋转、平移和缩放。
●利用数字图像处理技术，以MATLAB为平台，建立一个实现设计主题的简易处理系统。
●能显示输入图像、输出图像.●程序代码要有注释说明,调用MATLAB函数要清楚并理解函数的功能、使用范围，在设计说明书中要写清楚函数的功能和参数意义。
●完成自己课程设计说明书。
正文1、界面设计(1）在MATLAB命令窗口中输入“guide”，确定后，弹出GUI窗口.（2)本次设计中，包含两个坐标轴(axes1、axes2),分别显示原图和处理后的图像.包含六个按钮（Push Button），分别实现“打开图片、保存处理后的图片、旋转、平移、放大、缩小以及退出功能”。
（3）旋转功能同时可以实现选择0-360度任意的度数,当选择不同的度数后,axes2位置就会显示不同选择角度的图片.如果需要保存该图片可以单击保存按钮进行保存。
（4）平移功能的实现，当单击平移按钮，可以有一个默认的平移位置。
在设计中预设了几个固定位置，可以选择,分别是X单位Y单位方向都可以选择。
达到平移的目的。
（5）放大和缩小功能类似，在界面上表现为选择不同的数据，反映出来不同大小的图片。
(6）操作完成后,点击退出功能，将询问是否退出，如果退出则点击“是"，不退出点击“我还要看看”.2、打开图片功能进入程序界面后,要实现几何操作，需要先打开一张图片。
MATLAB技术图像缩放教程
MATLAB技术图像缩放教程图像缩放是数字图像处理中常用的技术之一，它可以改变图像的大小和比例，不仅可以用于美化图像，还可以用于图像处理和模式识别等领域。
在MATLAB中，通过一些简单的代码就可以实现图像的缩放。
本文将介绍如何使用MATLAB进行图像缩放，并展示一些实际应用案例。
一、图像缩放的原理图像缩放是指改变图像的尺寸或大小，通常有两种方式：一种是等比例缩放，另一种是非等比例缩放。
1. 等比例缩放等比例缩放是指将图像的宽度和高度按照相同的比例进行缩放，这样可以保持图像的形状不变。
在MATLAB中，使用imresize函数可以实现等比例缩放，具体的代码如下：```matlabA = imread('image.jpg'); % 读取原始图像B = imresize(A, 0.5); % 将图像缩小为原来的一半imshow(B); % 显示缩小后的图像```上述代码中，imread函数用于读取原始图像，imresize函数用于对图像进行缩放，0.5表示将图像缩小为原来的一半。
最后使用imshow函数将缩放后的图像显示出来。
2. 非等比例缩放非等比例缩放是指将图像的宽度和高度按照不同的比例进行缩放，这样可以改变图像的形状。
在MATLAB中，同样可以使用imresize函数实现非等比例缩放。
下面是一个示例代码：```matlabA = imread('image.jpg'); % 读取原始图像B = imresize(A, [200 300]); % 将图像缩放为200x300的尺寸imshow(B); % 显示缩放后的图像```上述代码中，[200 300]表示将图像缩放为200x300的尺寸。
同样使用imshow函数将缩放后的图像显示出来。
二、图像缩放的应用案例图像缩放广泛应用于图像处理和模式识别等领域。
下面介绍一些实际应用案例，展示图像缩放的实际效果。
1. 图像美化图像缩放可以用于调整图像的大小，从而达到美化图像的效果。
MATLAB技术图像仿射变换
MATLAB技术图像仿射变换MATLAB技术在图像仿射变换方面的应用随着计算机技术的飞速发展，图像处理成为了一个颇受关注的领域。
图像的处理可以通过各种算法和技术来实现，其中，图像仿射变换是一种常用的技术。
本文将介绍MATLAB技术在图像仿射变换方面的应用，从原理到应用实例，让读者深入了解和掌握这一技术。
一、图像仿射变换的原理图像仿射变换是指对图像进行尺度缩放、旋转、平移和剪切变换的一种处理方法。
它通过对图像像素的重新分配，改变了图像的形状和位置，实现了对图像的变换。
常见的仿射变换包括平移、旋转、缩放、剪切等操作，通过调整图像的坐标和像素值，使图像呈现出各种不同的形态。
二、MATLAB技术在图像仿射变换中的应用MATLAB是一种强大的科学计算工具，它在图像处理方面有着广泛的应用。
在图像仿射变换中，MATLAB提供了一系列的函数和工具箱，可以方便地实现各种图像变换操作。
下面以几个具体的应用实例来介绍MATLAB技术在图像仿射变换中的应用。
1. 平移变换平移变换是图像仿射变换中最简单的一种变换方法，它仅改变图像的位置而不改变其形状。
在MATLAB中，可以使用imtranslate函数实现图像的平移变换。
该函数通过指定平移的横向和纵向偏移量，将图像沿水平和竖直方向移动相应的像素，从而实现平移变换。
2. 旋转变换旋转变换是一种常用的仿射变换方法，它通过改变图像的旋转角度来达到图像变换的目的。
在MATLAB中，可以使用imrotate函数实现图像的旋转变换。
该函数通过指定旋转的角度和旋转中心点，对图像进行旋转变换。
可以通过调整旋转角度和旋转中心点的位置，实现不同角度和不同中心点的旋转变换。
3. 缩放变换缩放变换是图像仿射变换中常用的一种方法，它通过改变图像的尺寸来实现图像的变换。
在MATLAB中，可以使用imresize函数实现图像的缩放变换。
该函数通过指定缩放的比例，对图像进行实现变换。
可以通过调整缩放比例来实现图像的放大和缩小。
如何进行图像配准的Matlab实现
如何进行图像配准的Matlab实现图像配准是图像处理中的一项重要任务，它通过将不同角度、不同尺度、不同传感器采集的图像进行对齐，使得它们在空间上完全或大致一致。
图像配准在医学影像、遥感图像等领域具有广泛应用。
本文将介绍如何使用Matlab进行图像配准。
一、准备工作在进行图像配准前，需要准备两幅待配准的图像。
这两幅图像应该是相似的，且存在平移、旋转、缩放等变换关系。
图像配准的目标就是找到这些变换关系，以对齐两幅图像。
二、坐标系的转换在进行图像配准之前，需要将图像转换到相同的坐标系中。
Matlab提供了imref2d类用于存储和操作二维图像的空间参考对象。
我们可以通过创建imref2d对象，将待配准图像转换到相同的坐标系。
三、特征提取在进行图像配准之前，需要从图像中提取特征。
特征是图像中具有唯一性和区分性的局部点或区域。
常用的特征包括角点、斑点、边缘等。
在Matlab中，可以使用detectSURFFeatures函数来检测图像中的SURF特征点。
四、特征匹配特征匹配是图像配准的关键步骤。
它通过计算待配准图像和参考图像中的特征之间的相似度，找到它们之间的对应关系。
在Matlab中，可以使用matchFeatures函数来进行特征匹配。
matchFeatures函数返回匹配特征对的索引。
五、变换估计在完成特征匹配后，需要根据匹配的特征对估计图像之间的变换关系。
常见的变换关系有仿射变换、透视变换等。
Matlab提供了estimateGeometricTransform函数用于估计图像之间的变换关系。
根据特征点的匹配结果，estimateGeometricTransform函数返回一个仿射变换对象。
六、图像配准有了变换关系后，就可以进行图像配准了。
Matlab提供了imwarp函数用于实现图像的几何变换。
可以使用变换对象对待配准图像进行变换，得到配准后的图像。
通过imwarp函数，可以实现图像的平移、旋转、缩放等操作。
matlab 旋转加平移坐标系
1. 概述在进行图像处理、物体识别与三维建模等工程问题中，常常需要对坐标系进行旋转和平移操作，以适应不同的视角和坐标系要求。
Matlab 作为一种强大的工程计算软件，提供了丰富的工具和函数来进行坐标系的变换与处理。
本文将介绍如何利用Matlab对坐标系进行旋转和平移操作，以帮助工程师和科研人员更好地处理相关问题。
2. 坐标系的旋转在Matlab中，可以使用旋转矩阵来对坐标系进行旋转。
旋转矩阵可以通过旋转角度和旋转轴来确定，常见的旋转矩阵有绕x轴、绕y轴和绕z轴的旋转矩阵。
下面将分别介绍如何在Matlab中实现这三种旋转操作。
2.1 绕x轴的旋转在Matlab中，可以使用内置函数rotx来实现绕x轴的旋转操作。
假设需要将坐标系绕x轴旋转α度，可以通过如下代码实现：```matlabalpha = 30; 旋转角度为30度R_x = rotx(alpha); 生成绕x轴旋转角度为alpha的旋转矩阵```2.2 绕y轴的旋转同样地，可以使用内置函数roty来实现绕y轴的旋转操作。
假设需要将坐标系绕y轴旋转β度，可以通过如下代码实现：```matlabbeta = 45; 旋转角度为45度R_y = roty(beta); 生成绕y轴旋转角度为beta的旋转矩阵```2.3 绕z轴的旋转对于绕z轴的旋转操作，同样可以使用内置函数rotz来实现。
假设需要将坐标系绕z轴旋转γ度，可以通过如下代码实现：```matlabgamma = 60; 旋转角度为60度R_z = rotz(gamma); 生成绕z轴旋转角度为gamma的旋转矩阵```3. 坐标系的平移除了旋转操作，对坐标系进行平移也是常见的需求。
在Matlab中，可以通过简单的矩阵运算来实现坐标系的平移操作。
下面将介绍如何在Matlab中进行坐标系的平移操作。
假设需要将坐标系沿着x、y和z方向分别平移tx、ty和tz个单位，可以通过如下代码实现：```matlabtx = 1; x方向平移1个单位ty = 2; y方向平移2个单位tz = 3; z方向平移3个单位T = [1, 0, 0, tx;0, 1, 0, ty;0, 0, 1, tz;0, 0, 0, 1]; 生成平移矩阵```4. 坐标系的变换组合在实际问题中，往往需要将旋转和平移操作进行组合，以实现复杂的坐标系变换。
刚体变换 matlab
刚体变换matlab在Matlab中进行刚体变换（Rigid body transformation）是非常常见的操作。
刚体变换指的是对一个物体进行平移、旋转和缩放等操作，而不改变物体的形状和大小。
这在计算机图形学、机器人学和计算机视觉等领域中经常用到。
本文将介绍Matlab中如何进行刚体变换，并且通过实例演示每一步的操作。
首先，让我们从定义刚体变换开始。
刚体变换包括平移（translation）、旋转（rotation）和缩放（scaling）等操作。
在Matlab中，我们可以使用齐次坐标（homogeneous coordinates）表示物体的位置和姿态，通过矩阵乘法来实现刚体变换。
接下来，我们将逐步介绍每个步骤。
第一步，我们先创建一个初始物体。
假设我们有一个矩形，可以通过以下代码创建：matlabrectangle = [0 0; 1 0; 1 2; 0 2];定义矩形的四个角点第二步，我们可以进行平移操作。
平移是将物体沿着指定的方向移动一定的距离。
在Matlab中，平移可以通过以下代码实现：matlabtranslationMatrix = [1 0 tx; 0 1 ty; 0 0 1];定义平移矩阵translatedRectangle = rectangle * translationMatrix;将矩形应用平移矩阵其中，tx和ty分别表示沿x轴和y轴的平移距离。
这样，我们就完成了物体的平移操作。
第三步，我们可以进行旋转操作。
旋转是指将物体绕指定的旋转中心旋转一定的角度。
在Matlab中，旋转可以通过以下代码实现：matlabrotationMatrix = [cos(theta) -sin(theta) 0; sin(theta) cos(theta) 0; 0 0 1];定义旋转矩阵rotatedRectangle = translatedRectangle * rotationMatrix;将平移后的矩形应用旋转矩阵其中，theta表示旋转的角度。
matlab仿射变换
matlab仿射变换
Matlab中的仿射变换是一种常见的图像处理技术，可以用于旋转、缩放、平移和扭曲等操作。
它可以通过一个3x3的矩阵来表示，其中a和e控制缩放，b和d控制剪切，c和f控制平移。
在Matlab中执行仿射变换有多种方法，包括自定义变换矩阵、已知变换图像坐标求变换矩阵以及已知匹配的特征对求变换矩阵等。
具体操作步骤如下：
1、定义一个仿射变换矩阵。
可以使用内置函数maketform来创建，例如tform = maketform('affine', [1 0 0; 0 1 0; 0 0 1])。
2、将该变换应用于图像。
可以使用imwarp函数来实现，例如output = imwarp(input, tform)。
3、可以使用imshow函数来显示结果图像，例如imshow(output)。
此外，如果需要在图像上拾取点进行仿射变换，可以使用ginput函数来获取点坐标，例如[x, y] = ginput(1)。
然后可以使用maketform函数来创建变换矩阵，例如tform = maketform('affine', x, y)。
最后，可以使用imwarp函数来应用该变换，例如output = imwarp(input, tform)。
MATLAB实现图像平移
MATLAB实现图像平移
I=rgb2gray(imread('jpeg.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=50; %平移的x⽅向的距离，这⾥是竖直⽅向
dy=80; %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
figure,imshow(uint8(dst));。
matlab平移函数
matlab平移函数Matlab是一种非常强大的数学软件，它有着丰富的函数库可以完成各种各样的数学运算和图像处理。
其中一个非常常用的函数就是平移函数，在图像处理中经常被用到。
本文将介绍Matlab中的平移函数及其用法。
平移函数是一种对图像进行平移操作的函数，可以将图像在水平和垂直方向上进行平移。
在Matlab中，平移函数的基本语法如下：```matlabB = imtranslate(A, tform)```其中，A表示原始图像，tform表示平移的参数，B表示平移后的图像。
在平移函数中，tform参数可以是一个二维平移向量或一个仿射变换矩阵。
二维平移向量表示图像在水平和垂直方向上的平移距离，可以用[x,y]表示。
仿射变换矩阵是一个2x3的矩阵，表示了图像在平移、旋转和缩放等操作下的变化。
使用平移函数进行图像平移非常简单。
下面是一个示例：```matlabA = imread('image.jpg'); % 读取原始图像tform = affine2d([1 0 50; 0 1 100; 0 0 1]); % 创建一个平移矩阵，向右平移50个像素，向下平移100个像素B = imtranslate(A, tform); % 对图像进行平移操作imshow(B); % 显示平移后的图像```上述示例代码中，首先使用imread函数读取了一张原始图像，然后通过affine2d函数创建了一个平移矩阵tform，该矩阵表示了图像向右平移50个像素，向下平移100个像素。
最后，使用imtranslate函数对图像进行平移操作，并使用imshow函数显示平移后的图像。
除了平移矩阵，平移函数还可以接受一个二维平移向量作为参数。
下面是一个使用二维平移向量进行图像平移的示例：```matlabA = imread('image.jpg'); % 读取原始图像tform = [50 100]; % 创建一个二维平移向量，向右平移50个像素，向下平移100个像素B = imtranslate(A, tform); % 对图像进行平移操作imshow(B); % 显示平移后的图像```上述示例代码中，创建了一个二维平移向量tform，该向量表示了图像向右平移50个像素，向下平移100个像素。
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数字图像处理课程设计题目图像的几何变换重建系 (部) 信息工程系班级姓名学号指导教师2013 年 12 月 16 日至 12 月 27 日共 2 周2013年 12 月 27 日数字图像处理课程设计任务书课程设计成绩评定表目录1 引言 (4)1.1课程设计的目的........................... 错误!未定义书签。
1.2课程设计的任务........................... 错误!未定义书签。
1.3课程设计的要求........................... 错误!未定义书签。
1.4开发工具................................. 错误!未定义书签。
2设计内容 (4)2.1设计内容 (4)2.2 系统框图 (4)3 设计方案 (5)3.1功能模块的划分 (5)3.2算法描述 (5)3.3实现主要功能的原理和方法 (8)3.3.1最近邻域插值法 (8)3.3.2双线性插值法 (8)4功能模块的具体实现 (10)4.1 模块功能 (10)4.2流程图 (11)4.3程序清单及各模块的实现效果图 (11)4.4 系统仿真与调试 (21)5 总结与体会 (22)参考文献 (22)附录 (23)1 引言2设计内容2.1设计内容我选取的是图像的几何变换，设计内容如下，(1)能够读取和存储图像。
(2)实现图像的平移、缩放、旋转几何变换。
(3)分别采用最近邻插值和双线性插值技术进行图像重建。
(4)编写代码实现上述功能。
图2-1系统框图本次课设所做的图像几何变换包括平移变换、缩放变换和旋转变换。
缩放变换和旋转变换均用双线性插值变换和最近邻插值变换两种方法来做，对图像进行处理后再存储。
3 设计方案3.1功能模块的划分本次设计整体分为四大模块：原图、平移、缩放和旋转。
其中缩放和旋转又分别有双线性插值和最近邻插值两模块。
3.2算法描述图像比例缩放是指将给定的图像在x 轴方向按比例缩放fx 倍，在y 轴按比例缩放fy 倍，从而获得一幅新的图像。
如果fx=fy ，即在x 轴方向和y 轴方向缩放的比率相同，称这样的比例缩放为图像的全比例缩放。
如果fx ≠fy ，图像的比例缩放会改变原始图象的像素间的相对位置，产生几何畸变。
设原图像中的点P 0(x 0,y 0)比例缩放后，在新图像中的对应点为P(x,y)，则比例缩放前后两点P 0(x 0,y 0)、P(x,y)之间的关系用矩阵形式可以表示为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡11000000100y x fy fx y x (3-1)其逆运算为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⋅⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡1100010001100y x fy fxy x (3-2)即⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==fy yy fx x x 00 (3-3) 比例缩放所产生的图像中的像素可能在原图像中找不到相应得像素点，这样就必须进行插值处理。
下面首先讨论图像的比例缩小。
最简单的比例缩小时当fx=fy=0.5时，图像被缩到一半大小，此时缩小后图像中的(0,0)像素对应于原图像中的(0,0)像素；(0,1)像素对应于原图像中的(0,2)像素；(1,0)像素对应于原图像中的(2,0)像素，以此类推。
图像缩小之后，因为承载的数据量小了，所以画布可相应缩小。
此时，只需在原图像基础上，每行隔一个像素取一点，每隔一行进行操作，即取原图的偶奇数行和偶奇数列构成新的图像。
如果图像按任意比例缩小，则需要计算选择的行和列。
如果M×N 大小的原图像F(x,y)缩小为kM×kN 大小的新图像I(x,y)时，则I(x,y)=F(int(c×x),int(c×y)) (3-4)其中，c=1/k 。
由此公式可以构造出新图像。
当fx ≠fy 时，图像不按比例缩小，这种操作因为在x 方向和y 方向的缩小比例不同，一定会带来图像的几何畸变。
图像不按比例缩小的方法是：如果M×N 大小的旧图F(x,y)缩小为k 1M×k 2N 大小的新图像I(x,y)时，则I(x,y)=F(int(c 1×x),int(c 2×y)) (3-5)其中c 1=1/k 1,c 2=1/k 2，由此公式可以构造出新图像。
图像的缩小操作中，是在现有的信息里如何挑选所需要的有用信息。
而在图像的放大操作中，则需要对尺寸放大后所多出来的空格填入适当的像素值，这是信息的估计问题，所以较图像的缩小要难一些。
当fx=fy=2时，图像被按全比例放大二倍，放大后图像中的(0,0)像素对应于原图中的(0,0)像素；(0,1)像素对应于原图中的(0,0.5)像素，该像素不存在，可以近似为(0,0)也可以近似为(0,1)；(0,2)像素对应于原图像中的(0,1)像素；(1,0)像素对应于原图中的(0.5,0)，它的像素值近似于(0,0)或(1,0)像素；(2,0)像素对应于原图中的(1,0)像素，依此类推。
其实这是将原图像每行中的像素重复取值一遍，然后每行重复一次。
按比例将原图像放大k 倍时，如果按照最近邻域法则需要将一个像素值添在新图像的k×k 的子块中。
显然，如果放大倍数太大，按照这种方法处理会出现马赛克效应。
当fy fx ≠)0,(>fy fx 时，图像在x 方向和y 方向不按比例放大，此时这种操作由于x 方向和y 方向的放大倍数不同，一定会带来图像的几何畸变。
放大的方法是将原图像的一个像素添到新图像的一个21k k ⨯的子块中去。
为了提高几何变换后的图像质量，常采用线性插值法。
该方法的原理是，当求出的分数地址与像素点不一致时，求出周围四个像素点的距离比，根据该比率，由四个邻域的像素灰度值进行线性插值。
旋转。
一般图像的旋转是以图像的中心为原点，旋转一定的角度，也就是将图像上的所有像素都旋转一个相同的角度。
旋转后图像的的大小一般会改变，即可以把转出显示区域的图像截去，或者扩大图像范围来显示所有的图像。
图像的旋转变换也可以用矩阵变换来表示。
设点),(000y x P 逆时针旋转θ角后的对应点为),(y x P 。
那么，旋转前后点),(000y x P 、),(y x P 的坐标分别是：⎩⎨⎧==ααcos cos 00r y r x (3-6) ⎩⎨⎧+=+=+=-=-=+=θθθαθαθαθθθαθαθαcos sin sin cos cos sin )sin(sin cos sin sin cos cos )cos(0000y x r r r y y x r r r x (3-7)写成矩阵表达式为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡11000cos sin 0sin cos 100y x y x θθθθ (3-8)其逆运算为 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡11000cos sin 0sin cos 100y x y x θθθθ (3-9) 利用上述方法进行图像旋转时需要注意如下两点：（1）图像旋转之前，为了避免信息的丢失，一定要有坐标平移。
（2）图像旋转之后，会出现许多空洞点。
对这些空洞点必须进行填充处理，否则画面效果不好，一般也称这种操作为插值处理。
以上所讨论的旋转是绕坐标轴原点(0,0)进行的。
如果图像旋转是绕一个指定点(a,b)旋转，则先要将坐标系平移到该点，再进行旋转，然后将旋转后的图象平移回原来的坐标原点，这实际上是图像的复合变换。
如将一幅图像绕点(a,b)逆时针旋转θ度，首先将原点平移到(a,b)，即⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=1001001b a A (3-10) 然后旋转⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=0000cos sin 0sin cos θθθθB (3-11) 然后再平移回来 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=1001001b a C (3-12)综上所述，变换矩阵为A B C T ⋅⋅=。
3.3实现主要功能的原理和方法3.3.1最近邻域插值法最近邻域插值法：它输出的像素灰度值就等于距离它映射到的位置最近的输入像素的灰度值，取离I(i/b,j/a,k)最近的整数点的灰度值为点I(i/b,j/a,k)的灰度值。
取最近整数点用四舍五入。
在许多情况下，最近邻插值的结果可以令人接受。
最邻近点插值取插值点的4个邻点中距离最近的邻点灰度值作为该点的灰度值。
设插值点(i,j)到周边4个邻点f k(i,j)(k ＝1,2,3,4)的距离为d k(k ＝1,2,3,4),则：g(i,j)＝f k(i,j),d l＝min{d1,d2,d3,d4},l＝1,2,3,4。
最近邻点插值的一个隐含的假设条件是任一网格点p(x,y)的属性值都使用距它最的位置点的属性值，用每一个网格节点的最邻点值作为待的节点值[3]。
当数据已经是均匀间隔分布，要先将数据转换为SURFER的网格文件，可以应用最近邻点插值法；或者在一个文件中，数据紧密完整，只有少数点没有取值，可用最近邻点插值法来填充无值的数据点。
有时需要排除网格文件中的无值数据的区域,在搜索椭圆(SearchEllipse)设置一个值，对无数据区域赋予该网格文件里的空白值。
设置的搜索半径的大小要小于该网格文件数据值之间的距离，所有的无数据网格节点都被赋予空白值。
在使用最近邻点插值网格化法，将一个规则间隔的XYZ数据转换为一个网格文件时，可设置网格间隔和XYZ数据的数据点之间的间距相等。
最近邻点插值网格化法没有选项，它是均质且无变化的，对均匀间隔的数据进行插值很有用，同时，它对填充无值数据的区域很有效。
3.3.2双线性插值法双线性插值法：它是利用了需要处理的原始图像像素点周围的四个像素点的相关陛，通过双线眭算法计算得出的。
对于一个目的坐标，通过向后映射法得到其在原始图像的对应的浮点坐标(i+u,j+v),其中i,j均为非负整数，u,v为[0,l]区间的浮点数，则这个像素的值f(i+u,j+v)可由原图像中坐标为(I,j)、(i+l,j)、(i,j+1)、(i+1,j+1)所对应的周围四个像素的值决定，即：f(i+u,j+v)=(1-u)×(1-v)×f(,j)+(1-u)×v×f(i,j+1)+u×(1-v)×f(i+l,j)+u×v×f(i+,j+1)，其中f(i,j)表示源图像(i,j)处的的像素值，以此类推，这就是双线性插值法。
如图3-1所示，已知(0,0)、(0,1)、(1,0)、(1,1)四点的的灰度，可以由相邻像素的灰度值f(0,0)和f(1,0)在X方向上线性插值求出(x,0)的灰度f(x,0)，由另外两个相邻像素f(0,1)和f(1,1)在X方向上线性插值可求出(x,1)的灰度f(x,1)，最后由f(x,0)，f(x,1)在Y方向上进行线性插值就可以得到(x,y)的灰度f(x,y)。