MATLAB几何变换实验报告

作业二几何变换

一、编写一个函数，实现将一幅图像旋转一定角度，以该图像中心点为旋转点。分别使用三种插值方法。

1、原理：

平移变换：

x = u + δx

y = v + δy

旋转变换：

x = ucosθ - vsinθ

y = usinθ + vcosθ

2、源码：

function wchy1(I,jiaodu,wchy)

%用三种插值方法实现将一幅图像旋转一定角度

%I:待处理图片名称

%jiaodu:要旋转的角度，旋转方向为顺时针

%wchy:插值方法，1代表最近邻插值，2代表双线性插值，3代表三次内插法

img=imread(I);

figure,subplot(1,2,1);

imshow(img),title('原图');

[h,w]=size(img);

theta=jiaodu/180*pi;

py=[1 0 w/2;0 1 h/2;0 0 1];

rot=[cos(theta) -sin(theta) 0;sin(theta) cos(theta) 0;0 0 1];

pix1=[1 1 1]*py*rot;%变换后图像左上点的坐标

pix2=[1 w 1]*py*rot;%变换后图像右上点的坐标

pix3=[h 1 1]*py*rot;%变换后图像左下点的坐标

pix4=[h w 1]*py*rot;%变换后图像右下点的坐标

height=round(max([abs(pix1(1)-pix4(1))+0.5 abs(pix2(1)-pix3(1))+0.5]));%变换后图像的高度

width=round(max([abs(pix1(2)-pix4(2))+0.5 abs(pix2(2)-pix3(2))+0.5]));%变换后图像的宽度

imgn=zeros(height,width);

delta_y=abs(min([pix1(1) pix2(1) pix3(1) pix4(1)]));%取得y方向的负轴超出的偏移量

delta_x=abs(min([pix1(2) pix2(2) pix3(2) pix4(2)]));%取得x方向的负轴超出的偏移量

switch wchy

case 1

for i=1-delta_y:height-delta_y

for j=1-delta_x:width-delta_x

pix=[i j 1]/rot/py;

%用变换后图像的点的坐标去寻找原图像点的坐标，否则有些变换后的图像的像素点无法完全填充

if pix(1)>=1 && pix(2)>=1 && pix(1)<=h && pix(2)<=w

imgn(i+delta_y,j+delta_x)=img(round(pix(1)),round(pix(2)));

end

end

end

subplot(1,2,2),imshow(uint8(imgn)),title('最近邻插值法旋转后的图片')

case 2

for i=1-delta_y:height-delta_y

for j=1-delta_x:width-delta_x

pix=[i j 1]/rot/py;

%用变换后图像的点的坐标去寻找原图像点的坐标，

%否则有些变换后的图像的像素点无法完全填充

float_Y=pix(1)-floor(pix(1));

float_X=pix(2)-floor(pix(2));

if pix(1)>=1 && pix(2)>=1 && pix(1) <= h && pix(2) <= w

pix_up_left=[floor(pix(1)) floor(pix(2))];%四个相邻的点

pix_up_right=[floor(pix(1)) ceil(pix(2))];

pix_down_left=[ceil(pix(1)) floor(pix(2))];

pix_down_right=[ceil(pix(1)) ceil(pix(2))];

value_up_left=(1-float_X)*(1-float_Y);%计算临近四个点的权重

value_up_right=float_X*(1-float_Y);

value_down_left=(1-float_X)*float_Y;

value_down_right=float_X*float_Y;

imgn(i+delta_y,j+delta_x)=value_up_left*img(pix_up_left(1),pix_up_lef t(2))+ ...

value_up_right*img(pix_up_right(1),pix_up_right(2))+ ...

value_down_left*img(pix_down_left(1),pix_down_left(2))+ ...

value_down_right*img(pix_down_right(1),pix_down_right(2));

end

end

end

subplot(1,2,2),imshow(uint8(imgn)),title('双线性插值法旋转后的图片')

case 3

for i=1-delta_y:height-delta_y

for j=1-delta_x:width-delta_x

pix=[i j 1]/rot/py;

%用变换后图像的点的坐标去寻找原图像点的坐标，

%否则有些变换后的图像的像素点无法完全填充

u=pix(1)-floor(pix(1)); i1=floor(pix(1))+2;

v=pix(2)-floor(pix(2));j1=floor(pix(2))+2;

if pix(1)>=1 && pix(2)>=1 && pix(1) <= h-3 && pix(2) <= w-3

A=[sw(1+u) sw(u) sw(1-u) sw(2-u)];

C=[sw(1+v);sw(v);sw(1-v);sw(2-v)];

B=[img(i1-1,j1-1) img(i1-1,j1) img(i1-1,j1+1) img(i1-1,j1+2)

img(i1,j1-1) img(i1,j1) img(i1,j1+1) img(i1,j1+2)

img(i1+1,j1-1) img(i1+1,j1) img(i1+1,j1+1) img(i1+1,j1+2)

img(i1+2,j1-1) img(i1+2,j1) img(i1+2,j1+1) img(i1+2,j1+2)];

B=double(B);

imgn(i+delta_y,j+delta_x)=(A*B*C);

end

end

end

subplot(1,2,2),imshow(uint8(imgn)),title('三次内插法旋转后的图片') end