数字图像处理图像平移论文

图像的平移变换
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摘要：图像几何变换是计算机图像处理领域中的一个重要组成部分,也是值得探讨的一个重要课题。

在图像几何变换中主要包括图像的缩放、图像的旋转、图像的移动、图像的剪取、图像的块操作等内容。

文章主要探讨了图像的几何变换中的平移变换理论,并在此基础上用M ATLAB 实现的过程。

关键词：图像几何变换 图像的平移
图像变换的意义：
图像数据的变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。

图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。

因此，往往采用各种图像变换的方法，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。

目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

不管是何种目的的图像处理,都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。

图像几何变换的一般表达式：
[,][(,),(,)]u v X x y Y x y = ，其中，[,]u v 为变换后图像像素的笛卡尔坐标， [,]x y 为原始图像中像素的笛卡尔坐标。

这样就得到了原始图像与变换后图像的像素的对应关系。

平移变换：若图像像素点 (,)x y 平移到 00(,)x x y y ++，则变换函数为
0(,)u X x y x x ==+，
0(,)v Y x y y y ==+，写成矩阵表达式为：
00x u x y v y ⎡⎤⎡⎤⎡⎤=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦
其中，x 0和y 0分别为x 和y 的坐标平移量。

平移实例：
function translate %需要输入的参数有原图像路径path，平移量x和y disp('请输入图像的路径，本目录下请直接输入图像名');
path = input('请输入路径: ', 's');
h = imread(path);
[m n] = size(h);
disp('请输入要变换的偏移量');
x = input('x:');
y = input('y:');
ans = zeros(m,n);
for i=1:m
for j=1:n
if(i+x<=m&&i+x>0&&j+y<=n&&j+y>0)
ans(i+x,j+y)=h(i,j);
end
end
end
ans = uint8(ans);
imshow(ans);
原图：
平移后：。