Matlab 图像几何操作
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。
基于MATLAB的影像几何校正方法崔璨璨
基于MATLAB的影像几何校正方法崔璨璨发布时间：2021-07-29T09:19:06.473Z 来源：《基层建设》2021年第14期作者：崔璨璨[导读] MATLAB被广泛应用于数字影像显示与计算，本文主要介绍了基于MATLAB进行影像几何校正的原理和方法上海科汇人才服务有限公司上海市虹口区 200080摘要：MATLAB被广泛应用于数字影像显示与计算，本文主要介绍了基于MATLAB进行影像几何校正的原理和方法，采用SIFT特征匹配方法将待校正影像与基准影像进行匹配，自动获取其控制点，实现图像自动校正。
实验表明，该处理方法可以有效的提高图像几何校正精度并实现图像自动校正。
关键词：MATLAB；SIFT；几何校正一、引言随着科学技术的进步，以及社会需求的不断增加，遥感技术作为当前社会应用需求领域的一个重要分支，其为社会发展提供了重要保障，遥感影像几何校正是遥感影像数据处理的主要环节之一[1]。
因此，更快、更有效、更便捷的提高遥感影像预处理的工作效率，对于遥感影像的应用具有很深的现实意义。
MATLAB已经成为一种高效的工程计算语言，在数值计算、数据处理、自动控制、图像处理、神经网络、小波分析等方面应用广泛。
其将数值分析、矩阵计算和数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成于一体的环境中。
本文基于MATLAB环境下，根据几何校正的处理原理与流程，对遥感影像进行几何校正。
二、几何校正处理流程2.像点坐标量测传统量测像点坐标的方法主要是借助仪器量测，主要由立体坐标量测仪、单像坐标量测仪和解析测图仪。
随着科技的进步以及摄影测量的发展，获取像点坐标的方式也逐渐趋近于多样化，从人工手动获取像点坐标逐步演变为采用计算机自动获取。
本文采用SIFT算法（Scale Invariant Feature Transform）对基准影像和待校正影像进行匹配，获取其同名点。
本文将仿射变换后的待校正影像作为SIFT匹配的初始影像，考虑到SIFT算法匹配到的特征点具有尺度不变性特征，在图像平移、旋转、缩放等情况下匹配到的点不影响其特征描述。
MATLAB中的图像配准与匹配方法
MATLAB中的图像配准与匹配方法图像配准与匹配是计算机视觉领域的重要研究方向。
配准指的是将多幅图像在空间上对齐，使得它们之间的特定特征点或特征区域对应一致。
匹配则是在已经配准的图像中寻找相似的图像区域。
在实际应用中，图像配准与匹配常用于医学图像分析、遥感影像处理、计算机视觉等领域，具有广泛的应用前景。
MATLAB作为一种强大的数值计算与数据可视化软件，提供了丰富的图像处理和计算机视觉函数，使得图像配准与匹配任务变得更加简便和快捷。
下面将介绍几种常用的MATLAB图像配准与匹配方法。
一、基于特征点的图像配准特征点是图像中具有鲁棒性和独特性的点，常常用于图像配准任务。
在MATLAB中，可以使用SURF(Speeded-Up Robust Features)或SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)等函数来检测图像中的特征点。
然后可以通过计算特征点间的相似度或使用一致性约束等方法来对图像进行配准。
二、基于图像区域的图像配准除了特征点外，图像的局部区域也可以作为配准的参考。
一种常用的方法是使用归一化互相关(Normalized Cross Correlation)来度量两幅图像之间的匹配度。
在MATLAB中，可以使用normxcorr2函数来实现归一化互相关操作。
该函数将两幅图像进行归一化，并计算它们之间的互相关系数，从而确定最佳的配准位置。
三、基于形态学的图像配准形态学图像处理是一种基于形态学运算的图像处理方法。
它利用图像中的形状、结构和拓扑信息来进行图像处理和分析。
在图像配准中，形态学操作可以用来提取图像区域的形状信息，并进行形状匹配。
在MATLAB中，可以使用bwmorph函数进行形态学操作，例如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等，从而实现图像的配准与匹配。
四、基于变换模型的图像配准图像配准中常常涉及到图像的几何变换，例如平移、旋转、缩放、投影变换等。
在MATLAB中，可以使用imwarp函数来对图像进行几何变换和配准。
使用matlab绘制三维图形的方法
使用matlab绘制三维图形的方法要使用MATLAB绘制三维图形，首先需要了解MATLAB中的三维绘图函数和绘图选项。
下面将介绍一些常用的绘制三维图形的方法。
1.绘制基本的三维图形要绘制基本的三维图形，可以使用以下函数：- plot3(函数：用于在三维坐标系中绘制线条。
- scatter3(函数：用于在三维坐标系中绘制散点图。
- surf(函数：用于绘制三维曲面图。
- mesh(函数：用于绘制三维网格图。
- bar3(函数：用于绘制三维条形图。
- contour3(函数：用于绘制三维等高线图。
例如，下面的代码演示了如何使用plot3(函数绘制一个三维线条图：```x = linspace(0, 2*pi, 100);y = sin(x);z = cos(x);plot3(x, y, z, 'LineWidth', 2);xlabel('X');ylabel('Y');zlabel('Z');title('3D Line Plot');```2.添加颜色和纹理在绘制三维图形时，可以使用颜色和纹理来增加图形的信息。
MATLAB 提供了一系列函数来处理颜色和纹理，如：- colormap(函数：用于设置颜色映射。
- caxis(函数：用于设置坐标轴范围。
- shading(函数：用于设置颜色插值方法。
- texturemap(函数：用于设置纹理映射方法。
例如，下面的代码展示了如何使用纹理映射来绘制一个球体：```[X, Y, Z] = sphere(50);C = colormap('jet');surface(X, Y, Z, 'FaceColor', 'texturemap', 'CData', C);axis equal;```3.绘制多个数据集要在同一张图中绘制多个数据集，可以使用hold on和hold off命令。
MATLAB中的图像配准和形状匹配技巧
MATLAB中的图像配准和形状匹配技巧图像处理是计算机科学领域中的一个重要研究方向，而图像配准和形状匹配则是图像处理的核心技术之一。
在MATLAB中，我们可以利用其强大的图像处理工具箱来实现各种图像配准和形状匹配任务。
本文将介绍MATLAB中常用的几种图像配准和形状匹配技巧，帮助读者更好地理解和运用这些技术。
一、图像配准技巧图像配准是将多幅图像进行对齐和匹配的过程。
在实际应用中，图像配准常常用于医学影像、遥感影像和计算机视觉等领域。
在MATLAB中，我们可以使用imregister函数来实现图像配准。
该函数可以根据不同的配准算法进行图像对齐，如互相关配准、模板匹配和局部评估等。
互相关配准是一种常见的图像配准算法，它通过计算两幅图像之间的互相关系数来判断它们是否对齐。
在MATLAB中，我们可以使用xcorr2函数来实现互相关配准。
该函数会返回两幅图像之间的互相关矩阵，可以用于判断它们的相似度和对齐程度。
另一种常见的图像配准算法是模板匹配，它通过在一副图像中搜索一个特定的模板来实现图像配准。
在MATLAB中，我们可以使用normxcorr2函数来实现模板匹配。
该函数会返回一副图像与给定模板之间的归一化互相关系数矩阵，可以用于确定模板在图像中的位置和对齐程度。
局部评估是一种图像配准的非参数方法，它通过比较两幅图像中的局部特征来实现图像对齐。
在MATLAB中，我们可以使用imregtform函数来实现局部评估配准。
该函数可以根据图像之间的局部相似度来估计它们的变换关系，从而实现图像对齐和配准。
二、形状匹配技巧形状匹配是图像处理中的另一个重要任务，它可以用于对象识别、目标跟踪和形状变换等应用。
在MATLAB中，我们可以使用基于特征的形状描述方法和基于模型的形状匹配方法来实现形状匹配。
基于特征的形状描述方法是一种常见的形状匹配技巧，它通过提取图像中的特征点和特征描述子来刻画图像的形状。
在MATLAB中，我们可以使用detectSURFFeatures和extractFeatures函数来提取图像的SURF特征。
Matlab中的空间变换与几何校正方法
Matlab中的空间变换与几何校正方法引言Matlab是一种功能强大的数学软件，它在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用。
其中，空间变换和几何校正是两个重要的方面。
本文将介绍Matlab中的空间变换方法和几何校正方法，并分析它们的原理和应用。
一、空间变换方法空间变换是指对图像进行平移、旋转、缩放和扭曲等操作，以实现图像的几何变换。
Matlab提供了多种空间变换方法，包括仿射变换、透视变换和弹性变形等。
1. 仿射变换仿射变换是一种保持直线和平行线间距比例的变换。
在Matlab中，可以使用imtransform函数实现仿射变换。
具体操作包括定义仿射变换矩阵，将变换矩阵作为输入参数传递给imtransform函数，然后将变换后的图像进行显示或保存。
2. 透视变换透视变换是一种非线性的空间变换，它可以将一个平面上的图像转换成位于另一个平面上的图像。
在Matlab中，可以使用fitgeotrans函数估计透视变换参数，并使用imwarp函数进行透视变换。
透视变换常用于图像矫正、立体视觉和摄像头标定等领域。
3. 弹性变形弹性变形是一种基于物理模型的变换方法，它可以对图像进行局部扭曲和形变。
Matlab中的imspecular函数可用于实现弹性变形。
它可以根据一组控制点的位置和形变力场参数，实现图像的弹性变形处理。
弹性变形常用于医学图像分析、形变测量和表面拟合等应用。
二、几何校正方法几何校正是指对图像进行校正和修正，以纠正因成像设备和拍摄条件引起的几何变形和畸变。
Matlab提供了多种几何校正方法，包括相机标定、图像纠正和立体校正等。
1. 相机标定相机标定是指确定相机内外参数的过程。
在Matlab中，可以使用cameraCalibrator应用或相机标定工具箱进行相机标定。
相机标定可以获取相机的畸变模型和内外参数，进而进行图像校正、立体匹配和虚拟现实等应用。
2. 图像纠正图像纠正是指纠正图像中的畸变和变形。
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。
MATLABImageProcessing图像处理入门教程
MATLABImageProcessing图像处理入门教程MATLAB图像处理入门教程第一章：图像处理基础知识图像处理是指对于数字图像进行各种操作和处理的过程。
在本章中，我们将介绍一些基础的图像处理知识。
1.1 数字图像表示数字图像是由像素组成的二维数组，每个像素表示图像中的一个点。
每个像素的值表示该点的亮度或颜色。
1.2 MATLAB中的图像表示在MATLAB中，图像可以用二维矩阵表示，其中每个元素对应一个像素的亮度或颜色值。
常见的图像格式包括灰度图像和彩色图像。
1.3 图像读取和显示使用MATLAB的imread函数可以读取图像文件，imshow函数可以显示图像。
第二章：图像预处理在进行实际的图像处理之前，通常需要对图像进行预处理，以提取感兴趣的信息或减少噪声。
2.1 图像平滑平滑操作可以减少图像中的噪声。
常见的平滑方法包括均值滤波和高斯滤波。
2.2 边缘检测边缘检测可以找到图像中的边缘区域。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子和Canny算子。
2.3 图像分割图像分割可以将图像划分为不同的区域，以便后续的处理。
常见的图像分割算法包括阈值分割和区域生长算法。
第三章：图像增强图像增强可以提高图像的质量和清晰度，使图像更易于理解和分析。
3.1 直方图均衡化直方图均衡化可以增强图像的对比度，使图像的灰度值分布更均匀。
3.2 锐化锐化操作可以增强图像的边缘和细节。
常见的锐化算法包括拉普拉斯算子和Sobel算子。
3.3 噪声去除噪声去除可以降低图像中的噪声，使图像更清晰。
常见的噪声去除方法包括中值滤波和小波去噪。
第四章：图像分析图像分析可以从图像中提取出感兴趣的特征或对象。
4.1 特征提取特征提取可以从图像中提取出具有代表性的特征，可以用于图像分类和识别。
4.2 图像匹配图像匹配可以找到图像中相似的区域或对象。
常见的图像匹配方法包括模板匹配和特征点匹配。
4.3 图像识别图像识别可以根据图像的特征和模式来判断图像中的对象或场景。
MATLAB图像处理工具箱的使用方法
MATLAB图像处理工具箱的使用方法导言：MATLAB作为一种常用的数学软件，被广泛应用于科学研究和工程领域。
其中的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）提供了许多功能强大的工具，用于处理和分析图像数据。
本文将介绍一些常用的图像处理工具箱的使用方法，帮助读者更好地掌握这一工具箱的优势。
一、图像的读取和显示要使用MATLAB进行图像处理，首先需要将图像读入MATLAB环境中，并显示出来。
通过imread函数可以方便地读取图像文件，如下所示：img = imread('image.jpg');这将会将名为'image.jpg'的图像读入img变量中。
接下来，使用imshow函数可以将图像显示在MATLAB的图像窗口中：imshow(img);通过这种方式，我们可以直观地了解图像的内容和特征。
二、图像的灰度化和二值化在很多图像处理应用中，我们常常需要将图像转换为灰度图像或二值图像。
在MATLAB中，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像：gray_img = rgb2gray(img);这将把彩色图像img转换为灰度图像gray_img。
接下来，使用im2bw函数可以将灰度图像转换为二值图像：binary_img = im2bw(gray_img);这将把灰度图像gray_img转换为二值图像binary_img。
通过灰度化和二值化的处理，我们可以更方便地进行后续的图像分析和处理。
三、图像的平滑处理图像中常常存在噪声，这会对后续的分析和处理造成一定的干扰。
为减少这种噪声的影响，可以对图像进行平滑处理。
在MATLAB中，有多种方法可以实现图像的平滑处理，其中较常用的是均值滤波和高斯滤波。
通过使用函数imgaussfilt和imfilter，可以分别实现高斯滤波和均值滤波：smooth_img = imgaussfilt(img);或者smooth_img = imfilter(img, fspecial('average', [3 3]));这些函数可以在图像中应用指定的滤波器来平滑图像，从而减少噪声的干扰。
MATLAB数字图像处理实验--图像基本运算
MATLAB数字图像处理实验--图像基本运算一、实验目的1.理解图像点运算、代数运算、几何运算的基本定义和常见方法；2.掌握在MTLAB中对图像进行点运算、代数运算、几何运算的方法；3.掌握在MATLAB中进行插值的方法4.运用MATLAB语言进行图像的插值缩放和插值旋转5.进一步熟悉了解MATLAB语言的应用。
二、实验设备与软件1.PC计算机系统2.MATLAB软件，包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)3.实验图片三、实验内容及结果分析3.1图像的点运算选择pout.tif作为实验图像，实验原理及内容参照《MATLAB图像处理编程及应用》程序代码：I=imread('pout.tif');figure;subplot(1,3,1);imshow(I);title('原图');J=imadjust(I,[0.3;0.6],[0.1;0.9]);subplot(1,3,2);imshow(J);title('线性扩展');I1=double(I);I2=I1/255;C=2;K=C*log(1+I2);subplot(1,3,3);imshow(K);title('非线性扩展');M=255-I;figure;subplot(1,3,1);imshow(M);title('灰度倒置');N1=im2bw(I,0.4);N2=im2bw(I,0.7);subplot(1,3,2);imshow(N1);title('二值化阈值0.4');subplot(1,3,3);imshow(N2);title('二值化阈值0.7');执行结果：原图线性扩展非线性扩展灰度倒置二值化阈值0.4二值化阈值0.7实验1结果图3.2图像的代数运算选择两幅图像，一幅是原图像，一幅为背景图像，采用正确的图像代数运算方法，分别实现图像叠加、混合图像的分离和图像的局部显示效果。
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。
使用MATLAB进行图像拼接的注意事项
使用MATLAB进行图像拼接的注意事项一、引言图像拼接是将多幅相邻图像通过计算机技术无缝拼接成一副完整的图像的过程。
它在许多领域中具有广泛的应用，如摄影、遥感等。
MATLAB作为一种强大的计算工具，提供了丰富的图像处理函数，可以用于图像拼接。
本文旨在介绍使用MATLAB进行图像拼接时需要注意的事项。
二、图像选择在进行图像拼接前，首先需要选择合适的图像。
选择的图像应具有一定的重叠部分，以便进行拼接。
通常情况下，图像之间的颜色、亮度、曝光等要尽量一致，这样可以减少拼接后的瑕疵。
三、图像配准图像配准是图像拼接的关键步骤之一。
配准是指将不同图像的特征点对应起来，以便进行后续的拼接。
在MATLAB中，可以使用具有图像配准功能的函数，如SURF、SIFT等。
这些函数可以提取图像中的特征点，并通过匹配这些特征点来实现图像的配准。
在选择特征点时，应保证特征点分布均匀且数量足够。
四、图像拼接经过图像配准后，可以进行图像拼接。
在MATLAB中，可以使用imwarp函数来实现图像的几何变换。
几何变换可以校正图像间的畸变，使得图像能够更好地拼接起来。
在选择几何变换参数时，应结合图像的实际情况进行调整，以保证拼接后的图像效果最佳。
五、拼接后处理在进行图像拼接后，可能会出现一些拼接瑕疵，如色差、边缘不连续等。
为了获得更好的拼接效果，可以进行一些后处理操作。
在MATLAB中，可以使用图像融合函数，如blend()，来对拼接后的图像进行颜色平衡和平滑操作。
此外，还可以使用图像增强函数，如histeq()，来增加图像的对比度和锐度。
六、图像拼接的评价图像拼接的质量评价是判断拼接效果好坏的重要指标。
常用的评价指标包括平均亮度误差、平均色彩误差、结构相似度等。
在MATLAB中，可以使用相关的函数，如psnr()、ssim()等进行图像拼接效果的评估。
评价指标越接近于1，则表示拼接效果越好。
七、图像拼接的应用图像拼接在实际应用中具有广泛的应用前景。
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)
4第四章图像的几何变换详述
j
'
i
sin
j
cos
• 这个计算公式计算出的值为小数，而坐标值为正整数。 • 计算结果中的新坐标值可能超过原图像所在的空间范围。
图像旋转时，为了避免信息的丢失，应当扩 大画布，并将旋转后的图像平移到新画布上。
图像的旋转板例书：题计算像素（1，1）
的旋转新坐标
30
i ' 0.866i 0.5 j
例题: 缩小6×6的图像，设k1=2/3, k2=3/4;
原图像f（i, j)＝f i j
新图像大小：k1M×k2N ＝4×5
f11 f12 f13 f14 f15 ff1166
f21 f22 f23 f24 f25 ff2266 采样间隔： Δi=3/2， 新图像g（i, j）
f31 f32 f33 f34 f35 ff3366 Δj=4/3
subplot(2,2,1); % 将当前图像窗口划分为2行2列，即
4个子窗口，要显示的内容在第一个
子窗口中显示
例 如：
关于图像的函数和命令 (3)
im2double(F); %将图象数组F转换成double精度类型 im2uint8(F); %将图象数组F转换成unit8类型 im2uint16(F); %将图象数组F转换成unit16类型
根据：g(i,j)=f(Δi×i, Δj×j) 对于：i=1，j＝1 → g(1,1)=f (1×3/2, 1×4/3)＝f 21 对于：i=2，j＝1 → g(2,1)=f (2×3/2, 1×4/3)＝f 31
……………………………
注意：不按比例 缩小会导致几何 畸变。
二、基于局部均值的的图像缩小方法
该方法通过对原图像的均匀采样该方法通过对原图像的均匀采样等间隔等间隔地选取一部分像素地选取一部分像素从而获得小尺寸图像的数据从而获得小尺寸图像的数据并且尽量保持原有图像特征不丢失并且尽量保持原有图像特征不丢失
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。
图像的几何失真校正
图像的几何失真校正专业班级：10 信息安全学生姓名：王猛涛学生学号：_ 20101616310049 _ 指导教师：姚孝明完成时间：2021年3月4日数字图像处理实验八：图像的几何失真校正一、实验目的1. 熟练掌握MATLAB图像处理工具箱中的imresize函数与imrotate函数。
2. 根据自己编写的程序，选定图像进行放大或缩小，进一步理解图像缩小、放大与旋转操作的原理。
二、实验主要仪器设备1. 微型计算机：Intel Pentium及更高。
2. MATLAB软件（含图像处理工具箱）。
三、实验原理1. imresize函数imrersize函数使用由参数method指定的插值运算来改变图像的大小。
method的几种可选值：'nearest'（默认值）最近邻插值'bilinear'双线性插值'bicubic'双三次插值B = imresize(A,m)表示把图像A放大m倍B = imresize(...,method,h)中的h可以是任意一个FIR滤波器（h通常由函数ftrans2、fwind1、fwind2、或fsamp2等生成的二维FIR滤波器）。
2. imrotate函数函数功能：对进行旋转操作。
在matlab命令窗口中键入help imrotate 或doc imrotate或lookfor imrotate可以获得该函数帮助信息。
调用格式：B = imrotate(A,angle)将图像A（图像的数据矩阵）绕图像的中心点旋转angle度，正数表示逆时针旋转，负数表示顺时针旋转。
返回旋转后的图像矩阵。
以这种格式调用该函数，该函数默认采用最近邻线性插值（Nearest-neighbor interpolation）。
旋转后的图像超出的部分填充0（黑色）。
B = imrotate(A,angle,method)使用method参数可以改变插值算法，method参数可以为下面这三个值：{'nearest'}：最邻近线性插值（Nearest-neighbor interpolation）'bilinear'：双线性插值（Bilinear interpolation）'bicubic'：（或叫做双立方插值）（Bicubic interpolation）B = imrotate(A,angle,method,bbox)bbox参数用于指定输出图像属性：'crop'：通过对旋转后的图像B进行裁剪，保持旋转后输出图像B的尺寸和输入图像A的尺寸一样。
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2.2 图像的几何变换
图像的几何变换是指图像几何操作后， 内部结构比例等发生变化，但整体布局 与形状没有改变。
2.1 图像的裁剪、缩放与旋转
图像缩放：双立方插值法 'bicubic'
– 能够克服以上两种算法的不足，计算精度高，但计 算量大，因为计算新增加的像素的灰度值时，需要
考虑周围的16个邻点。
2.1 图像的裁剪、缩放与旋转
图像缩放举例
I = imread('cell.tif'); figure(1)，imshow(I) title('原始图像') pause for i=1:3
nI = imresize(I,2*I,’nearest’); figure(1)，imshow(nI) title(strcat('放大了',int2str(2*i),'倍')) pause end
2.1 图像的裁剪、缩放与旋转
图像旋转 –Matlab使用imrotate函数旋转图像。 –在图像旋转的过程中，也可能涉及插值问题。默认 采用最近邻插值法。 【例】
2.1 图像的裁剪、缩放与旋转
图像缩放：双线性插值法 'bilinear'
– 要求新增加的像素的灰度值，由周围的4个像素的 灰度值决定。
– 双线性内插值法计算量大，但缩放后图像质量高， 不会出现像素值不连续的的情况。由于双线性插值 具有低通滤波器的性质，使高频分量受损，所以可 能会使图像轮廓在一定程度上变得模糊。
– 最近邻插值法： imresize函数默认的插值方法 – 双线性插值法 – 双立方插值法
2.1 图像的裁剪、缩放与旋转
图像缩放：最近邻插值法 'nearest‘
– 令新增加的像素的灰度值等于距它最近的输入像素 的灰度值。
– 其实现方法最为简单，处理速度快，但它只是将原 始象素简单复制到其邻域内，随着放大倍数的增加， 放大图像会出现相对严重的方块和锯齿，不能很好 的保留原始图像的边缘信息。
a31 a32 1
请思考：
在上例中，原图像的像素点(x,y)与变换后得到的像素点 (x’,y’)之间的关系是？
平移、比例缩放、旋转能否看成是仿射变换的特殊情况？
2.2 图像的几何变换
两种特殊的仿射变换
1 0 0
0
1 0
a31 a32 1
平移
a11 0 0
第2章 图像几何操作
2.1 图像的裁剪、缩放与旋转 2.2 图像的几何变换 2.3 图像的邻域操作 2.4 图像的区域选取 2.5 图像增强 2.6 图像滤波
2.1 图像的裁剪、缩放与旋转
图像裁剪
– 就是在原图像中裁剪出图像块来。
根据裁剪区域的不同，可以对图像进行：
‘composite’
该参数实现多次调用tformfwd功能
2.2 图像的几何变换
【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)
0
a22 0
0 0 1
比例缩放
cos sin 0
sinBiblioteka cos0 0
0 1
旋转
2.2 图像的几何变换
使用imtransform函数实现图像缩放功能
transformtype = 'affine'; transformmatrix = [0.5 0 0; 0 0.5 0; 0 0 1]; T = maketform(transformtype,transformmatrix); I = imread('cameraman.tif'); nI = imtransform(I,T); subplot(1,2,1),imshow(I) subplot(1,2,2),imshow(nI)
B=imread('blobs.png'); imshow(B) figure imrotate(B,30,'bilinear','crop')
– 其中，’crop’表示旋转时图像底版大小保持不变， 但图像可能被切割。
– 若是’loose’，则图像底版大小可能会发生变化。
2.1 图像的裁剪、缩放与旋转
构的不同，可以实现不同的空间变换。例如：
二维仿射变换 投影变换
2.2 图像的几何变换
在函数maketform(P,……)中，参数P可以是以下 形式：
‘affine’
仿射变换形式
‘projective’
投影变换形式
‘custom’
自定义函数进行变换
‘box’ 依靠函数中的另外参数产生仿射变换结构
– 矩形区域裁剪： imcrop函数（1.3节） – 多边形区域裁剪：roiploy函数（2.4节）
2.1 图像的裁剪、缩放与旋转
图像缩放
– 缩小：从图像中，删除部分像素。 – 放大：向图像中，增加部分像素。增加像素的取值
是根据周围相邻像素的值进行插值计算得到的。
图像缩放的常用函数是imresize。通过查看 imresize函数的帮助信息，可以看出，imresize 可以使用三种不同的插值方法：
本节主要介绍图像的二维空间变换。
2.2 图像的几何变换
图像二维空间变换
– Matlab使用imtransform函数完成图像二维空间变换。 – imtransform函数的调用形式为：
imtransform(I,T) – 参数I：要变换的图像 – 参数T：由maketform函数产生的变换结构。根据变换结
2.2 图像的几何变换
仿射变换是由一个线性变换接上一个平移组成 的。因此，仿射变换的矩阵表达可描述为：
a11 a12
[x' , y' ] [x, y,1] a21
a22
a31 a32
或用齐次坐标表示为：
a11 a12 0 [x' , y' ,1] [x, y,1] a21 a22 0