水平鱼眼图像拉伸matlab代码_直接运行
matlab 伸缩变换
matlab 伸缩变换MATLAB伸缩变换是指将一张图片的大小进行放大或缩小的操作。
这个功能在很多图像处理领域都有广泛应用，比如计算机视觉、医学图像和数字信号处理等等。
在MATLAB中，实现伸缩变换非常简单，只需要几个简单的步骤就可以完成。
第一步：打开MATLAB并读取图片首先，在MATLAB中打开需要进行伸缩变换的图片。
读取图片的方法很简单，只需要在MATLAB命令窗口输入以下代码：A = imread('image.jpg');其中‘image.jpg’为需要读取的图片的路径和名称。
第二步：对图片进行伸缩变换在MATLAB中进行伸缩变换的方法就是使用imresize函数。
这个函数可以将一张图片进行放大或缩小，而且可以指定伸缩比例。
比如，我们可以将图片的大小缩小一半，只需要输入以下命令：B = imresize(A,0.5);其中A为需要进行伸缩变换的图片，0.5表示伸缩比例，B为变换后的图片。
当然，我们也可以将图片进行放大，只需要把伸缩比例设置为大于1的值即可。
第三步：显示并保存变换后的图片最后一步是将变换后的图片显示出来并保存。
在MATLAB中，显示图片可以使用imshow函数，保存图片可以使用imwrite函数。
比如，如果需要显示和保存变换后的图片，可以使用以下代码：imshow(B);imwrite(B,'resized_image.jpg');其中‘resized_image.jpg’为保存的图片名称和路径。
总结综上所述，MATLAB的伸缩变换非常简单，只需要几个简单的步骤就可以完成。
首先，打开MATLAB并读取需要变换的图片；其次，使用imresize函数对图片进行伸缩变换；最后，使用imshow和imwrite函数进行显示和保存。
如果有更高要求的伸缩变换，可以通过调整函数中的参数实现。
MATLAB的图像处理能力非常强大，学习它是非常有必要的。
鱼眼镜头畸变校正算法的设计
科技创新导报 2020 NO.17
Science and Technology Innovation Herald
鱼眼镜头畸变校正算法的设计①
王赛男 刘涛 左震宇 (沈阳科技学院 辽宁沈阳 110167)
摘 要：鱼眼镜头的拍摄角度大，成像角度宽，但是在进行图像采集和成像的过程中存在大量畸变，直接使用采集而来的图
图片，本算法首先将棋盘格置于镜头前，获取畸变最大的 弧线，然后利用Matlab获取边缘畸变曲线的各个点坐标。 图2所示为采用本算法后畸变校正后的图像，仿真结果表 明，采用画圆 弧 法 畸 变 校 正算 法 后能 够 很 好 的 校 正 鱼 眼 镜头产生的桶形畸变，尤其在图像边缘校正效果明显。
4 结语 本 文 设 计了一种画圆弧法 畸 变校 正算 法，这 种 算 法将
鱼眼镜头的最大畸变边缘进行椭圆拟合，根据椭圆拟合曲 线进行图像校正，通过Matlab实验结果表明该算法对于鱼 眼 镜 头畸 变校 正 有着 较 好的 结果，该 算 法设 计 适 用于汽 车倒车影像系统，安全监控系统等。
2 画圆弧曲线拟合畸变校正算法 基于经度坐标对鱼眼图像进行校正和边缘直线拟合
算法是目前常用的鱼眼镜头畸变校正算法，但是经纬度坐 标 算 法在垂 直 方向校 正结果 较 好而在 水平方向仍 然 存 在 严重畸变，而边缘直线拟合算法需要首先 对镜头进行标 定，针对这两点缺点，本文提出了一种画圆弧曲线拟合畸变
校正算法，该算法在水平方向校正效果好，校正过程简单， 可不对镜头进行标定，简化了校正流程，减少了校正时间， 该 算 法 拟 通 过 对图像 底 部发 生畸 变 最 大 的圆进 分析，并 引入带 加 权的 偏 差 校 正 系数 从而 建 立校 正模 型，最 终 实 现鱼眼图畸变图像的校正。
利用Matlab进行图像处理的常用方法
利用Matlab进行图像处理的常用方法概述：图像处理是数字信号处理的一个重要分支，也是计算机视觉领域的核心内容之一。
随着计算机技术的不断发展，利用Matlab进行图像处理的方法变得越来越重要。
本文将介绍一些常用的Matlab图像处理方法，包括图像的读取与显示、图像的预处理、图像的滤波处理、基本的图像增强方法以及图像的分割与检测等。
一、图像的读取与显示在Matlab中，可以使用imread函数直接读取图像。
通过指定图像的路径，我们可以将图像读取为一个矩阵，并且可以选择性地将其转换为灰度图像或彩色图像。
对于灰度图像，可以使用imshow函数将其显示出来，也可以使用imwrite函数将其保存为指定格式的图像文件。
对于彩色图像，可以使用imshow函数直接显示，也可以使用imwrite函数保存为指定格式的图像文件。
此外，还可以使用impixel函数获取图像中指定像素点的RGB值。
二、图像的预处理图像的预处理是指在进一步处理之前对图像进行调整和修复以消除图像中的噪声和不良的影响。
常用的图像预处理方法包括图像的平滑处理、图像增强和图像修复等。
1. 图像平滑处理：常用的图像平滑方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
其中，均值滤波将每个像素点的值替换为其周围像素点的平均值，中值滤波将每个像素点的值替换为其周围像素点的中值，高斯滤波则通过加权平均的方式平滑图像。
2. 图像增强：图像增强是指通过一些方法提高图像的质量和信息内容。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸和锐化等。
直方图均衡化通过调整图像的灰度分布，以提高图像的对比度和细节。
对比度拉伸是通过将图像的像素值线性拉伸到整个灰度范围内，以增强图像的对比度。
锐化则是通过增强图像的边缘和细节，使图像更加清晰。
三、图像的滤波处理图像的滤波处理是指通过对图像进行一系列滤波操作，来提取图像中的特征和信息。
常用的图像滤波方法包括模板滤波、频域滤波和小波变换等。
1. 模板滤波：模板滤波是基于局部像素邻域的滤波方法，通过定义一个滤波模板，将其与图像进行卷积操作，从而实现图像的滤波。
matlab图像处理各种程序代码
图像变换(傅立叶变换), 图像增强, 边缘检测, 滤波, 图像压缩等.实验工具:MA TLAB软件课程设计时间:2008年12月实验部分1. 图像变换程序代码及说明clear allN=100;f=zeros(50,50); %产生一个50*50的全0数组f(15:35,23:28)=1;%定义图像数组，从15行到35行，23列到28列附值为1，为白色，其他区域为黑色figure(1) %创建窗口的图形对象，句柄为1imshow(f,'notruesize') %显示图像fF=fft2(f,N,N); %在二维傅立叶变换前把f截断或者添加0，使其成为N*N的数组F2=fftshift(abs(F)); %把傅立叶变换的零频率部分移到频谱的中间figure(2)x=1:N;y=1:N; %定义x和y的范围mesh(x,y,F2(x,y));colormap(gray);colorbar%绘制立体网状图，将图形对象的色度改为灰度图像，colorbar给坐标轴添加色彩条%构建一个类似于figure(1)的矩形函数N=200;f=zeros(100,100);f(30:70,45:55)=1;%定义图像数组，从30行到70行，45列到55列附值为1，为白色，其他区域为黑色imshow(f,'notruesize');%然后对f进行二维快速傅立叶变换：以下列出你自己编写的代码…N=200;f=zeros(100,100);f(30:70,45:55)=1;imshow(f,'notruesize');title('原始图像');F=fft2(f,N,N); %对图像f进行二维快速傅立叶变换grid on %打开网格线axis on %打开坐标轴imshow(F,[-1,5],'notruesize'); %显示傅立叶变换后的图像，图像数据的值域为[-1,5] x=1:N;y=1:N;title('二维快速傅立叶变换后的图像');mesh(abs(F)); %绘制F的频谱图title('傅立叶变换后的频谱图');%然后对上述二维快速傅立叶变换提高分辨率：要提高二维快速傅立叶变换的分辨率，在采样率一定的情况下，增大采样点数N即可。
基于matlab图像处理的鱼眼图像矫正
基于Matlab图像处理的鱼眼图像矫正一、问题描述通过鱼眼摄取图像，可以在相同的条件下获得更大的视野，但与此同时，所带来的负面影响就是图像的失真，直线变为曲线，平面变为曲面等等，为了获得更大的视野，有做到获取更为真实的图像，需要对鱼眼图像进行矫正，通过与真实图像，和鱼眼图像的对应控制点对比，推导出相应的几何关系，通过几何变换，获取更为真实的图像。
二、基本方法基于matlab图像处理的鱼眼图像矫正主要包括：真实图像的载入与控制点的选择、鱼眼图像的读取与控制点的选择、控制点间几何变换关系推导、鱼眼图像的矫正四个关键环节。
基本流程如图所示：三、参考文献1.《基于圆分割的鱼眼镜头图像畸变校正算法》作者张琨王翠荣东北大学学报：自然科学版2011,32（9）tp391.412.鱼眼图像矫正算法的matlab实现提供者：林庆道 四、小组成员及初步分工崔孝洋（102685）：控制点的选取，几何关系的推导王文浩（102631）：图像矫正，算法判别及优化下面资料为赠送的地产广告语不需要的下载后可以编辑删除就可以，谢谢选择，祝您工作顺利，生活愉快！地产广告语1、让世界向往的故乡2、某沿河楼盘：生活，在水岸停泊3、一江春水一种人生4、某钱塘江边楼盘：面对潮流经典依旧5、海景房：站在家里，海是美景；站在海上，家是美景6、以山水为卖点的楼盘：山水是真正的不动产7、某城区的山腰上的楼盘：凌驾尊贵俯瞰繁华8、某地势较高的楼盘：高人，只住有高度的房子9、某学区房：不要让孩子输在起跑线上10、尾盘：最后，最珍贵11、回家就是度假的生活12、生命就该浪费在美好的事情上我们造城——2、我的工作就是享受生活——3、我家的客厅，就是我的生活名片——4、在自己的阳台看上海的未来——5、公园不在我家里我家住在公园里——6、这里的花园没有四季——7、***，装饰城市的风景——8、***，我把天空搬回家——9、房在林中，人在树下——10、生活，就是居住在别人的爱慕里——11、到〖星河湾〗看看好房子的标准——12、好生活在〖珠江〗——13、爱家的男人住〖百合〗城市岸泊：城市的岸泊，生活的小镇生活之美不缺少，在于发现情趣不在于奢华，在于精彩生活有了美感才值得思考……玫瑰庄园：山地生态，健康人生卓越地段，超大社区一种完整且完善的环境，像原生一样和谐原生景象自然天成人本理念精品建筑知名物业智能安防诚信为本实力铸造比华利山庄：海岸生活——引领世界的生活方式海岸生活——22公里的奢华海岸生活——高尚人生的序曲海岸生活——人与自然的融合苹果二十二院街：人文自然现代铺的蔓伸荣和山水美地：让世界向往的故乡香港时代：时代精英开拓未来领衔建筑，彰显尊贵绿地崴廉公寓：金桥40万平方米德国音乐艺术生活汇都国际：昆明都心，城市引擎财富之都风情之都梦幻之都文化之都商贸之都西部首座巨型商业之城颠峰商圈的原动力，缔造西部财富新领地新江湾城：绿色生态港国际智慧城新江湾城，一座承载上海新梦想的城区上海城投，全心以赴建设知识型，生态型花园城区风和日丽：入住准现楼，升值在望湾区大户，空中花园大格局下的西海岸市中心：市中心少数人的专属颠峰珍贵市中心的稀世名宅正中心城市颠峰领地颠峰勾勒稀世名宅繁华不落幕的居家风景地利皇者尽得先机稀世经典180席阳光国际公寓：阳光金桥来自纽约的生活蓝本钟宅湾：海峡西岸生态人居休闲商务区汇聚国际财富与人居梦想的绝版宝地二十一世纪是城市的世纪，二十一世纪也是海洋的世纪谁控制了海洋，谁就控制了一切站在蓝色海岸的前沿，开启一个新的地产时代东南门户海湾之心海峡西岸生态人居休闲商务区让所有财富的目光聚集钟宅湾，这里每一天都在创造历史上海A座（科维大厦）：创富人生的黄金眼掘金上海！创富人生！远东大厦：花小公司的钱，做大公司的事未来城：无可挑战的优势无可限量的空间绿地集团：居住问题的答疑者，舒适生活的提案人茶马驿栈：精明置业时机享受附加值财富最大化雪山下的世外桃源茶马古道上千年清泉之乡金地格林春岸：城市精英的梦想家园繁华与宁静共存，阔绰身份不显自露建筑覆盖率仅20%，令视野更为广阔占据最佳景观位置，用高度提炼生活完美演绎自然精髓，谱写古城新篇章创新房型推陈出新，阔气空间彰显不凡365天的贴身护卫，阔度管理以您为尊金地格林小城：心没有界限，身没有界限春光永驻童话之城我的家，我的天下东渡国际：梦想建筑，建筑梦想齐鲁置业：传承经典，创新生活比天空更宽广的是人的思想创新远见生活嘉德中央公园：一群绝不妥协的居住理想家完成一座改变你对住宅想象的超越作品极至的资源整合丰富住家的生活内涵苛求的建造细节提升住家的生活品质地段优势，就是永恒价值优势设计优势，就是生活质量优势景观优势，就是生命健康优势管理优势，就是生活品味优势空中华尔兹：自然而来的气质，华尔兹的生活等级享受，没有不可逾越的极限所谓完美的习惯，是舒适空间的心情定格！临江花园：经典生活品质风景中的舞台美林别墅：源欧美经典纯自然空间住原味别墅赏园林艺术淡雅怡景温馨自然钱江时代：核心时代，核心生活核心位置创意空间优雅规划人文景观财富未来城市精神，自然风景，渗透私人空间泰达时尚广场：是球场更是剧场城市经济活力源时尚天津水舞中国未来都会休闲之居创意时尚天天嘉年华健康快乐新境界商旅新天地缔造好生意城市运营战略联盟，参与协作，多方共赢华龙碧水豪园：浪漫一次，相守一生东方莱茵：品鉴品位宜家宜人建筑一道贵族色彩品鉴一方美学空间品位一份怡然自得荡漾一股生命活力坐拥一处旺地静宅体会一种尊崇感受常青花园（新康苑）：新康苑生活感受凌驾常规大非凡生活领域成功人士的生活礼遇拥有与自己身份地位相等的花园社区在属于自己的宴会餐厅里会宾邀朋只与自己品味爱好相同的成功人士为邻孩子的起步就与优越同步酒店式物管礼遇拥有[一屋两公园前后是氧吧]的美极环境水木清华：住在你心里福星惠誉（金色华府）：金色华府，市府街才智名门——释放生命的金色魅力真正了解一个人，要看他的朋友，看他的对手。
鱼眼相机标定 matlab
鱼眼相机标定 matlab鱼眼相机是一种广角相机，具有大视场角和畸变较大的特点。
在使用鱼眼相机进行图像处理时，必须先进行相机标定，以消除图像畸变，保证图像处理的准确性。
相机标定是指确定相机的内外参数的过程。
内参数是指相机的焦距、像元尺寸等固有参数，而外参数则是相机在世界坐标系下的位姿。
鱼眼相机的标定相对于普通相机而言更加复杂，因为鱼眼相机的畸变较大，无法使用简单的针孔相机模型进行标定。
在 Matlab 中，可以使用 Computer Vision Toolbox 提供的相机标定工具箱进行鱼眼相机标定。
首先，需要准备一组已知的世界坐标系下的特征点和相应的图像坐标系下的特征点。
这些特征点可以是棋盘格的角点或者其他已知的几何形状。
接下来，需要调用 Matlab 中的相机标定函数，通过输入世界坐标系下的特征点和图像坐标系下的特征点，可以得到相机的内外参数。
其中，内参数包括相机的焦距、主点位置等，外参数则包括相机在世界坐标系下的旋转和平移矩阵。
在进行鱼眼相机标定时，需要注意选取合适的标定板和特征点。
由于鱼眼相机的畸变较大，建议选取具有较大畸变的区域进行标定，以提高标定的准确性。
同时，为了获得更好的标定结果，可以使用多组特征点进行标定，并取平均值作为最终的标定结果。
除了使用 Matlab 自带的相机标定工具箱，也可以使用 OpenCV 等其他软件进行鱼眼相机标定。
这些软件提供了更多的标定方法和调试功能，可以根据实际需求进行选择。
在鱼眼相机标定完成后，可以将标定结果应用于图像处理中。
首先，需要对采集到的图像进行畸变校正，即通过标定结果对图像进行去畸变处理。
然后，可以根据相机的内外参数进行尺度恢复、三维重建等图像处理操作。
鱼眼相机标定是使用鱼眼相机进行图像处理的重要步骤。
通过使用Matlab 提供的相机标定工具箱，可以方便地进行鱼眼相机标定，并获得准确的内外参数。
这为后续的图像处理操作提供了可靠的基础。
同时，也可以使用其他软件进行鱼眼相机标定，以满足不同的需求。
matlab对比度拉伸函数
matlab对比度拉伸函数Matlab对比度拉伸函数是一种用于调整图像对比度的图像处理技术。
通过对像素值进行线性变换，可以使图像的亮度范围更加广泛，从而增强图像的视觉效果。
本文将介绍Matlab对比度拉伸函数的原理、应用和效果。
对比度是指图像中不同灰度级之间的差异程度。
当图像的对比度较低时，图像会显得灰暗、模糊，细节不明显。
而通过对比度拉伸函数可以调整图像的像素值范围，从而增加图像的对比度，使图像更加鲜明、清晰。
Matlab提供了丰富的图像处理函数，其中包括了对比度拉伸函数。
该函数可以通过简单的线性变换来调整图像的对比度。
具体而言，对于输入图像中的每个像素值，对比度拉伸函数会将其映射到一个新的像素值，使得原始图像中的最小像素值被映射到新图像中的最小像素值，最大像素值被映射到新图像中的最大像素值，而其他像素值则按比例进行映射。
通过对比度拉伸函数，可以使得原始图像中较暗的区域变得更亮，较亮的区域变得更暗，从而增强图像的对比度。
这种调整可以使得图像中的细节更加清晰，从而更容易观察和分析图像。
对比度拉伸函数在图像处理中有着广泛的应用。
例如，在医学图像中，对比度拉伸函数可以帮助医生更好地观察和分析图像，从而准确诊断疾病。
在机器视觉中，对比度拉伸函数可以用于目标检测和图像分割等任务。
在艺术领域，对比度拉伸函数可以用于图像增强和美化，使得图像更具艺术效果。
对比度拉伸函数的效果取决于输入图像的像素分布。
对于分布较为均匀的图像，对比度拉伸函数可以有效增强图像的对比度。
但对于存在较大灰度差异的图像，对比度拉伸函数可能会导致一些细节的丢失或过曝。
因此，在应用对比度拉伸函数时，需要根据具体情况进行调整，以获得最佳的效果。
Matlab对比度拉伸函数是一种简单而有效的图像处理技术，通过调整图像的像素值范围，可以增强图像的对比度，使图像更加清晰、鲜明。
该函数在医学、机器视觉和艺术等领域都有着广泛的应用。
通过合理调整参数和处理方式，可以获得满足需求的图像处理效果。
matlab 裁剪百分比拉伸 -回复
matlab 裁剪百分比拉伸-回复裁剪百分比拉伸使用MATLAB进行图像处理的一种常见技术。
它可以调整图像的亮度和对比度，以优化图像质量。
本文将一步一步地介绍如何使用MATLAB对图像进行裁剪百分比拉伸。
下面是详细的步骤解释。
步骤1：导入图像首先，我们需要导入要进行处理的图像。
在MATLAB中，我们可以使用`imread`函数加载图像。
例如，假设我们要处理的图像名为`image.jpg`，可以使用以下代码导入图像：matlabimage = imread('image.jpg');这将把图像加载到名为`image`的变量中。
步骤2：转换图像接下来，我们需要将图像转换为灰度图像，以便更好地处理亮度和对比度。
我们可以使用`rgb2gray`函数将图像转换为灰度图像。
以下是如何使用该函数的示例代码：matlabgray_image = rgb2gray(image);这将把灰度图像保存在名为`gray_image`的变量中。
步骤3：计算裁剪百分比拉伸的最小和最大亮度值裁剪百分比拉伸需要计算图像的最小和最大亮度值。
我们可以通过使用`min`和`max`函数来获得这些值。
以下是如何计算最小和最大亮度值的示例代码：matlabmin_intensity = min(gray_image(:));max_intensity = max(gray_image(:));这将根据图像中的最小和最大像素值计算最小和最大亮度值，并将其保存在`min_intensity`和`max_intensity`变量中。
步骤4：指定裁剪和拉伸的百分比在裁剪百分比拉伸中，我们可以通过指定裁剪和拉伸的百分比来控制图像的亮度和对比度。
通常，裁剪百分比可以在0到100之间取值，并且拉伸百分比可以大于100。
我们将裁剪和拉伸百分比保存在变量`clip_percentage`和`stretch_percentage`中。
以下是示例代码：matlabclip_percentage = 5; 裁剪百分比stretch_percentage = 150; 拉伸百分比步骤5：计算裁剪和拉伸的亮度阈值根据指定的裁剪百分比，我们可以计算灰度图像的裁剪亮度阈值。
matlab 相机鱼眼等距模型内参标定
matlab 相机鱼眼等距模型内参标定Matlab相机鱼眼等距模型内参标定为了能够准确测量和理解三维物体和场景，在计算机视觉和机器人领域中，相机标定是一个至关重要的步骤。
而在相机标定中，确定相机的内参是其中一个关键任务。
本文将介绍如何使用Matlab进行相机鱼眼等距模型内参标定。
一、相机鱼眼等距模型简介相机鱼眼等距模型是一种常用的广角相机模型之一，适用于广角镜头或者鱼眼镜头。
其模型假设相机的透镜遵循等距投影，即光线自相机中心出发，经过透镜后到达成像平面。
相机鱼眼等距模型的内参主要包括焦距、主点位置、畸变系数等。
二、相机鱼眼等距模型内参标定流程1. 准备标定板在进行相机标定时，我们需要使用一个已知尺寸的标定板。
标定板可以是一个平面的棋盘格或者一个二维码标志等，选取标定板时需要考虑具体应用场景的需求。
2. 拍摄标定图像将标定板放置在不同的位置和角度，并使用相机拍摄包含标定板的图像。
为了获取更好的标定结果，建议拍摄多张不同位置的标定图像。
3. 提取角点使用Matlab中的相机标定工具箱，可以方便地提取图像中的角点。
在标定板上的角点可以通过检测图像中的交点来实现。
4. 标定相机使用Matlab中的相机标定工具箱对相机进行标定。
在标定过程中，工具箱将自动计算相机内参矩阵、旋转矩阵和平移向量等。
5. 评估标定结果一旦完成相机标定，可以使用标定结果进行图像畸变矫正和三维重建等任务。
同时，可以使用工具箱提供的标定误差评估指标来评估标定的准确性。
三、Matlab相机鱼眼等距模型内参标定实例下面将通过一个简单的实例来演示如何使用Matlab进行相机鱼眼等距模型内参标定。
1. 准备标定板选择一个平面的棋盘格作为标定板，并将其打印出来。
2. 拍摄标定图像将棋盘格标定板放在不同的位置和角度，使用相机拍摄至少10张包含标定板的图像。
3. 提取角点使用Matlab的标定应用程序，加载拍摄的图像，并使用角点检测算法自动提取角点。
使用MATLAB进行图像处理的基本技巧
使用MATLAB进行图像处理的基本技巧图像处理是数字图像处理的一种重要分支，通过对图像进行数字信号处理，实现增强、恢复、分割和分析等目标。
MATLAB作为一款强大的数学计算软件，也可以用于图像处理，并提供了丰富的图像处理工具箱。
本文将介绍一些使用MATLAB进行图像处理的基本技巧。
一、图像的读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取图像文件，常见的格式包括jpg、png和bmp等。
读取图像的语法格式为：img = imread('image.jpg');其中，'image.jpg'为图像文件的路径和文件名，读取的图像将存储在img数组中。
读取图像后，可以使用imshow函数将图像显示在窗口中。
语法格式如下：imshow(img);其中，img为待显示的图像数组。
二、图像的缩放对于不同的应用需求，我们可能需要对图像进行缩放。
在MATLAB中，可以使用imresize函数实现图像的缩放。
语法格式如下：resized_img = imresize(img, scale);其中，img为待缩放的图像数组，scale为缩放比例。
通过调整scale的值，可以实现图像的放大或缩小。
三、图像的灰度化在某些情况下，我们只关注图像的亮度信息，而忽略颜色信息。
此时可以将图像转换为灰度图像，以降低计算复杂度。
在MATLAB中，可以使用rgb2gray函数实现图像的灰度化。
语法格式如下：gray_img = rgb2gray(img);其中，img为待灰度化的图像数组，gray_img为转换后的灰度图像数组。
四、图像的滤波图像滤波是图像处理中常用的技术，用于去除图像中的噪声、平滑图像或增强图像的某些特征。
在MATLAB中，常用的图像滤波函数包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
1. 均值滤波均值滤波可以有效地平滑图像，并去除部分噪声。
在MATLAB中，可以使用imfilter函数实现均值滤波。
MATLAB实现图像的平移缩放和旋转
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。
鱼眼相机标定 matlab
鱼眼相机标定 matlab鱼眼相机是一种广泛应用于计算机视觉领域的特殊相机。
它的镜头呈现出鱼眼的形状，可以捕捉到更广阔的视野。
然而，由于鱼眼相机的镜头特殊性质，其图像会产生畸变，这就需要进行标定来修正这些畸变。
在计算机视觉领域，相机标定是一个重要的任务，它是对相机内部和外部参数进行估计的过程。
相机内部参数包括焦距、主点位置等，而外部参数包括相机的位置和朝向。
相机标定的目的是为了能够准确地将图像中的点对应到世界坐标系中的点，从而实现图像与现实世界的对应关系。
对于鱼眼相机的标定，一般会使用鱼眼相机模型来描述它的畸变特性。
鱼眼相机模型是一种非线性模型，通过对鱼眼图像中的畸变进行建模，可以将畸变校正到一定程度。
鱼眼相机模型有多种形式，常用的包括全视角模型、等距模型和正切模型等。
在Matlab中，可以使用相机标定工具箱来进行鱼眼相机的标定。
该工具箱提供了一系列函数，可以方便地进行相机标定的各个步骤。
首先，需要采集一组具有已知三维坐标的图像，这些图像可以是由标定板或者其他已知几何形状的物体拍摄得到的。
然后，通过使用相机标定工具箱提供的函数，可以对这些图像进行处理，从而得到相机的内部和外部参数。
在标定过程中，首先需要对图像进行去畸变处理。
通过使用鱼眼相机模型，可以将图像中的畸变进行校正，从而得到畸变较小的图像。
然后，可以使用标定板上的已知三维坐标和对应的图像坐标，利用相机标定算法估计相机的内部和外部参数。
最后，可以通过对标定结果进行评估，以确定标定的准确性和可靠性。
相机标定的结果可以用于多个应用领域。
例如，在计算机视觉中，相机标定是进行三维重建、目标检测和跟踪等任务的基础。
在增强现实和虚拟现实领域，相机标定可以用于将虚拟对象与现实世界进行对齐。
此外，在机器人视觉中，相机标定可以用于导航和场景理解等任务。
鱼眼相机标定是计算机视觉领域中的重要任务之一。
通过对鱼眼相机进行标定，可以修正图像中的畸变，从而提高图像的质量和准确性。
Matlab对图像进行处理代码及显示效果
1、完成下列要求（1）、学习Matlab中图像处理的常用函数；（2）、说明每个函数的功能及应用实例，并实际操作；（3）、大约10个左右；答：①Dither功能：通过抖动算法转换图像类型实例：load chess;RGB=IMREAD('D:\1.jpg');subplot(1,2,1);imshow(RGB);Y=dither(RGB,map);subplot(1,2,2);imshow(Y,map);②imadd功能：将两幅图像相减，或者将图像与常数相加实例：I=IMREAD('D:\1.jpg');subplot(1,2,1);imshow(I);Y=imadd(I,66);subplot(1,2,2);imshow(Y)③imcrop功能：用于裁剪图像的一部分④im2bw⑤cat功能：产生图像序列实例：I=IMREAD('D:\1.jpg');imshow(I);J=cat(2,I,I);imshow(J)⑥RGB2GRAY功能：将一幅真彩色图像转为灰度图像⑦roicolor⑧immultiply⑨filter2功能：计算二维线型数字滤波⑩imfilter2、调研指纹识别系统，包括：（1）完整的指纹识别系统及其说明；（2）指纹匹配方法答：（1）如图所示。
图中的学习模块负责采集用户指纹数据，对指纹图像进行预处理，提取这些指纹的特征，作为将来的比对模板存人数据库。
而识别模块则负责采集和处理指纹图像，在提取特征后与数据库中的指纹模板进行比对，然后判断是否匹配．得出结论。
整个系统的核心就是图像处理、特征提取以及指纹比对。
（2）目前指纹匹配方法可以分成两类: 一类是基于图像的匹配方式，另一类是采用人工神经网络的方法.图形匹配是针对纹线几何形状和特征点的拓扑结构的匹配方式. 它的原理是采用相似变换的方法把两个细节点集中相对应的点匹配起来. 这些相似变换可以是平移变换、旋转变换、伸缩变换等线性变换. 它可以在一定程度内允许少量伪特征点的存在、真正特征点的缺失以及轻微的特征点定位偏差, 对图象的平移和旋转也不敏感. 但这种方法有两个不足之处: 一是匹配速度比较慢, 二是对指纹图象的质量要求比较高, 低质量的图象匹配效果不佳.点模式匹配的松弛算法将待识图象和模板图象的点模式分别定义为 P = { p 1, p 2, …, p m } 和Q= { q1, q2, …, qn} , Tij 表示基于一对匹配点( p i, qj ) 的相似变换. 将点模式 P 相对于 Q 作此相似变换Tij , 计算两个点模式中其他点的匹配程度, 匹配程度越高, 则基于匹配点对( p i, qj ) 的 Tij 变换的可靠度越高. 如果找到一对匹配点( p i , qj ) 使得 Tij 最大, 则将该点对作为基准点对. 然后根据 Tij 变换调整待识图象的姿势, 统计最终匹配点对的数目,给出匹配结果. 该算法需要反复计算Tij 的可靠度,所以速度很慢.以 Hough 变换为基础的模式匹配方法把点模式匹配转换成检测 Ho ug h 空间中的峰值参数,并用多种方法来降低匹配的计算复杂度. 但这种方法对于较大的图象形变效果不佳, 计算量较大, 而且当特征点不多( 少于 30 个) 时, 不易在 Ho ug h 空间中构造足够的数据, 以保证一个可靠的匹配.另外, 也可以使用图论的方法来进行指纹匹配[ 6～8] . 这类方法利用了指纹图象的拓扑结构, 允许一般的图象平移旋转、特征点丢失以及伪特征点的存在. 但这种方法在很大程度上依赖于指纹特征点及其分类信息的准确性, 对于不能保证其准确性的自动指纹识别系统就不太实用.采用人工神经网络的指纹匹配方法也有很纹图的结构信息进行初匹配,以缩小搜索空间, 然后采用遗传算法和补偿算法匹配指纹图, 有较强的抗噪声与非线性形变的能力. 另一种基于 Hough 变换角度描述点匹配. 采用人工神经网络的方法, 容错性高, 但是必须要有大量样本的事先训练才能发挥作用, 而且由于神经网络固有的反复处理特性, 速度难以得到提高, 计算量也偏大, 因此不适合用于对时间要求较高的实时在线自动指纹识别系统.曾经有人使用基于纹线队列的方法来寻找基准点对. 该方法试图通过比较两幅图象中任意一对特征点所在纹线上, 点之间坐标的差异, 来确定其是否为一对基准特征点. 这种方法能够解决一定程度内的旋转平移、非线性形变以及特征点缺失等问题,但由于它仅使用纹线上各到横轴的距离, 因而不能完整地反映纹线的形状, 当两幅图象存在较大的旋转角度偏差时, 其就难以正确进行匹配.纹线匹配方法是通过比较两幅图象中纹线上的点到纹线端点的距离, 即比较两条纹线的曲率, 来判断这两条纹线的相似程度, 从而确定基准点对. 这种方法能够较好地反映纹线的形状, 由于图象的旋转和平移不影响匹配结果, 因此匹配更加准确. 实验结果也证明了这一点.基于图形的指纹匹配方法针对匹配中最难的一步——基准点对的确定做了较深入的研究, 其采用纹线匹配的方法, 节省了寻找基准点对所消耗的大量时间, 大大提高了匹配速度.。
matlab对比度拉伸函数
matlab对比度拉伸函数Matlab是一种常用的科学计算软件，它提供了丰富的函数库和工具箱，用于处理图像、信号处理等各种应用。
本文将重点介绍Matlab 中的对比度拉伸函数，讲解其原理和使用方法。
对比度拉伸是一种常用的图像增强方法，它可以通过调整像素值的分布范围，来增强图像的对比度。
对比度是指图像中相邻像素之间的亮度差异，对比度拉伸可以增加图像中亮度的差异，使图像更加清晰、饱满。
Matlab中的对比度拉伸函数是imadjust，它可以通过设置参数来实现对比度的拉伸。
使用imadjust函数的基本语法如下：output = imadjust(input, [low_in high_in], [low_out high_out]);其中，input是输入图像，output是输出图像。
[low_in high_in]和[low_out high_out]分别是输入图像和输出图像的亮度范围。
通过调整这四个参数，可以实现对比度的拉伸。
对比度拉伸的原理是将输入图像中的像素值映射到输出图像的亮度范围中。
例如，如果输入图像中的像素值范围是0到255，而我们希望将其映射到0到1之间，那么可以将[low_in high_in]设置为[0 255]，[low_out high_out]设置为[0 1]。
这样，输入图像中的像素值0将被映射到输出图像中的像素值0，像素值255将被映射到输出图像中的像素值1。
除了基本的对比度拉伸之外，Matlab中的imadjust函数还提供了其他参数和选项，用于更精细地控制对比度的拉伸。
例如，可以通过设置gamma参数来调整图像的亮度曲线。
gamma值小于1时，会使图像变暗，而gamma值大于1时，会使图像变亮。
对比度拉伸函数的应用非常广泛。
在图像处理中，对比度拉伸可以用于增强图像的细节，使图像更加清晰。
在医学影像领域，对比度拉伸可以用于增强X光片或MRI图像的对比度，帮助医生更好地进行诊断。
matlab 鱼眼矫正公式
matlab 鱼眼矫正公式鱼眼矫正是一种常见的图像处理技术，用于将鱼眼镜头拍摄的图像进行畸变校正，使其更符合人眼的观察习惯。
在Matlab中，可以使用不同的方法来实现鱼眼矫正，其中一个常见的方法是使用多项式畸变校正模型。
下面是一个简单的示例代码，演示了如何在Matlab中实现鱼眼矫正：matlab.% 假设有一个鱼眼图像fisheyeImage需要进行矫正。
fisheyeImage = imread('fisheyeImage.jpg');% 获取图像尺寸。
[height, width, ~] = size(fisheyeImage);% 定义畸变校正参数。
focalLength = 800; % 焦距。
k1 = 0.2; % 畸变参数。
% 计算图像中心。
centerX = width / 2;centerY = height / 2;% 生成网格。
[X, Y] = meshgrid(1:width, 1:height);% 将网格坐标转换为极坐标。
theta = atan2(Y centerY, X centerX);r = hypot(X centerX, Y centerY);% 应用畸变校正公式。
rCorrected = r . (1 + k1 r.^2 / focalLength^2);% 将极坐标转换回直角坐标。
Xcorrected = rCorrected . cos(theta) + centerX; Ycorrected = rCorrected . sin(theta) + centerY; % 对校正后的坐标进行插值，得到校正后的图像。
correctedImage = zeros(height, width, 3);for i = 1:3。
correctedImage(:,:,i) = interp2(X, Y,double(fisheyeImage(:,:,i)), Xcorrected, Ycorrected); end.% 显示原始图像和校正后的图像。
几何变换的matlab程序示例
几何变换是图像处理中常见的操作，通过对图像进行旋转、平移、缩放等变换，可以实现图像的翻转、修正以及透视等效果。
MATLAB作为一种强大的数学工具，提供了丰富的函数和工具箱，可以方便地进行各种几何变换的计算和实现。
本文将结合实例，介绍如何使用MATLAB进行几何变换的程序示例，包括图像旋转、平移和缩放等操作。
1. 图像旋转图像旋转是一种常见的几何变换操作，可以通过MATLAB中的imrotate函数来实现。
该函数可以对图像进行指定角度的旋转，其基本语法为：```matlabrotated_img = imrotate(img, angle);```其中，img为待旋转的图像，angle为旋转的角度。
通过这个函数，可以实现图像的任意角度的旋转操作。
2. 图像平移图像平移是指沿着x轴和y轴的方向对图像进行移动，可以通过MATLAB中的imtranslate函数来实现。
其基本语法为：```matlabtranslated_img = imtranslate(img, [x_shift, y_shift]);```其中，img为待平移的图像，[x_shift, y_shift]为沿x轴和y轴的平移距离。
通过该函数，可以实现对图像的任意平移操作。
3. 图像缩放图像缩放是指对图像的大小进行调整，可以通过MATLAB中的imresize函数来实现。
其基本语法为：```matlabresized_img = imresize(img, scale);```其中，img为待缩放的图像，scale为缩放比例。
通过该函数，可以实现对图像的任意缩放操作。
除了以上三种基本的几何变换操作外，MATLAB还提供了一些其他相关的函数和工具箱，如仿射变换、透射变换等。
通过这些工具，可以实现更加复杂和多样化的图像处理操作。
总结通过本文的介绍，我们了解到了MATLAB中几何变换的基本操作，包括图像旋转、平移和缩放。
这些操作可以帮助我们实现对图像的各种修正和调整，从而得到我们想要的效果。
matlab图像处理命令课件
一个像素
– 例如一幅200行300列的图像，在MATLAB中存 储为200×300大小的矩阵
– 有些图像，如RGB图像，需要三维矩阵表示， 每一维代表一种颜色
MATLAB中的图像
• MATLAB中图像数据矩阵的存储方式为： – 双精度(double)类型，即64位的浮点数 – 无符号整数(uint8) 类型
low_in
high_in
I
对比度增强
•灰度调整
J high_out
J=imadjust(I,[low_in; high_in], [low_out; high_out], gamma)
low_out 0
low_in
high_in
I
灰度的Gamma变换
y x esp
其中，x、y的取值范围为[0,1]。esp为补偿系数，r则为Gamma系数。 Gamma变换是根据r的不同取值选择性的增强低灰度区域的对比度 或者高灰度区域的对比度。
图像几何运算
• 图像的插值旋转
图像几何运算
• 图像的剪切
交互式
rect
[Xmin Ymin Width Height]
图像增强
空间域
图像 增强
频率域
点运算
区域运算
高通滤波 低通滤波 同态滤波
灰度变换 直方图修正法
平滑 锐化
彩色增强
假彩色增强 伪彩色增强 彩色变换增强
代数运算
图像增强
• 直方图增强 • 对比度增强 • 二维卷积和二维滤波 • 平滑滤波 • 锐化
h = imshow(I,[0 80]);
图像文件的显示
图像文件的显示
• RGB图像的显示 – image(RGB)