matlab实现图像的放大及旋转

合集下载

编程实现一幅图像的平移、镜像、旋转、缩小和放大。

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: zhh 专业班级: 通信1002班指导教师:徐文君工作单位:信息工程学院题目: 通信工程应用技术综合训练与实习初始条件:1。

数字图像处理课程相关知识。

2。

Matlab软件的软件编程应用与仿真.要求完成的主要任务:任务:编程实现一幅图像的平移、镜像、旋转、缩小和放大.要求:1。

给出所用算法的理论依据和必要的推导过程。

2.给出原始图像和处理后的图像。

时间安排:指导教师签名:年月日系主任签名:年月日目录摘要............................................................................ Abstract (I)1 图像的几何变换 01.1图像几何变换内容 01.2 Matlab仿真使用的主要函数 02图像的平移变换 (3)2。

1图像平移变换原理 (3)2.2图像平移变换的matlab实现 (4)3图像的镜像变换 (5)3.1 图像镜像变换原理 (6)3。

2 图像镜像变换的matlab实现 (7)4图像的旋转变换 (8)4。

1图像旋转变换原理 (9)4。

2 图像旋转变换的matlab实现 (10)5图像的比例变换................................................. 错误!未定义书签。

5.1 图像比例变换原理 (13)5。

2 图像比例变换的matlab实现 (13)6 心得体会 (17)参考文献 (18)附录 (19)摘要图像是对三维实际景物的平面投影,图形图像处理主要是通过计算机对图像进行处理,从而达到预期的效果的技术.为了观测需要,常常需要进行各种不同的几何变换,主要包括图像的平移变换,图像水平、垂直镜像变换,图像旋转变换,图像比例变换。

实际上,几何变换不改变像素值,而是改变像素所在的位置。

在图像处理中,可以通过Matlab来实现图像的几何变换,此软件的语法结构简单,并且具有极强的数值计算、图形文字处理、数据分析、图形绘制及图像处理等功能。

编程实现一幅图像的平移、镜像、旋转、缩小和放大

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图像翻转

Matlab图像翻转

图像翻转处理
snow2146073 QQ316253845 2012.2.12
好久没写学习心得了,今天回学校的第一天,没状态想找点事做。

刚好最近处理了图片,就写点图像翻转处理方法吧,希望能给部分人多多少少带来点帮助。

在matlab里,用简单的命令a=imread(‘图像名’)就可以把图像读到工作空间,用imshow (a)就能显示图片。

a在matlab里面是一个矩阵,并且是一个m*n*3的,为什么是这样,我没研究过,希望有知道的赐教,提前谢过了。

如何将图像翻转呢?网上资料不少,我没看明白,呵呵。

我就自己尝试,发现a(:,:,1)==a(:,:,2)==a(:,:,3)。

这很奇怪,如果用命令imshow(a(:,:,1))或者其余2个矩阵都能显示出原来的图片,并且我没看出有什么差别。

然后用flipud将3个中任何一个矩阵翻转成新矩阵,显示这个矩阵就得到了翻转后的图像。

举例:随便上网站找了一个图,命名为a.jpg。

图像翻转命令:
a=imread('a.jpg');
imshow(a);
b=a(:,:,1);
imshow(flipud(b));
得到:
我这才发现颜色怎么成黑白了呢,同样对c=a(:,:,2)和d=a(:,:,3)操作得到同样的结果,因此这三个数组应该分别代表了色素。

那如果将这3个翻转后的数组组合起来结果是什么样呢?我又开始了尝试,
e(:,:,1)=flipud(b);
e(:,:,2)=flipud(c);
e(:,:,3)=flipud(d);
imshow(e)
然后便得到
欢迎和我讨论学习,共同进步!。

matlab图像旋转

matlab图像旋转

=摘要=图像处理老师的课很"抽像",很会"跳"....刚讲了一点"RBG转灰度图",就马上进军图像的几何变换了,同时也带来了一个新的实验(作業):<图像的旋转>.要求:旋转弧度: 0<radian<pi/2 (顺时针旋转).对于我这个"好学生"来说...当然掩盖不了心中的好奇心----图像旋转是怎么实现的?于是经过一定的探索(主要是matlab的用法)...终于实现了这个"旋转":)本文就是关于这个"探索"过程的一点文字记录啦.=预览一下=matlab有一个图像处理工具(IPT),里面已经有一个图像旋转算法的实现了...函数名:imrotate(源图像,旋转角度)...这里将给出:源图像,IPT版本处理过的旋转后图像,我自己的算法处理过的旋转图像:==原图像====IPT(imrotate)实现旋转====我自己的旋转函数結果====说明==上面的旋转对于玩过图像处理PS的人来说是不是太简单了?在PS里面或者其他图像处理工具里面对于图像的旋转是"极"简单的...一点就是了:)上面的"旋转"在生活中经常看到...你把一张生活照旋转一下就感觉到了哈.=什么是图像的旋转=图像的旋转是图像几何变换的一种...看到上面预览的图就能知道...旋转前后的图像的像素的RGB都是没有改变的,改变的只是每一个像素的所在位置....这个就是旋转的本质:把原图像像素从原点(x,y)放到目标位置点上(x',y')..这个(x,y)到(x',y')的转换是经过旋转计算而来的...那么这个图像处理就是旋转处理(几何变换).再看看上面的图,还真的发现只是图像的像素点的位置改变了,图像本身的彩色信息并没有改动什么.=怎么SHOW旋转后的图像==图像是怎么显示的=图像的显示都是基于矩阵像素来显示的...上面每一张图像的图像信息其实是一个RGB矩阵来的.所以必须把旋转后的图像放到一个像素矩阵中才能显示这个旋转后的图像.设一张图像的大小是col*row的.那么以这个图像对角线为直径的圆就能够包含这个图像经旋转后的图像..在这里因为图像的显示是矩阵式的,所以这里以图像对角线为边长构造一个正方形来保存旋转后的图像.从上面旋转后的图像可以看出效果啦,旋转后的图像就包含在这个正方形的矩阵中.=计算旋转图像所需要的正方形=因为图像是col*row的,所以这个正方形的边长new_img_size = (col^2+row^2)^0.5;这样使用matlab就可以生成一个存储最终图像的rgb矩阵了:[cpp]view plaincopy1.img_rotated = uint8(zeros(new_img_size , new_img_size , 3); //%一个像素由RGB三个分量表现.=怎么旋转?=现在来到正题了,上面已经把旋转的原理给讲清楚了...本质就是找到原点(x,y)的新位置(x',y'),然后把原点的像素复制到目标点上就行了...上面也提到了一点:旧坐标到新坐的变的是"旋转"而来的...下面来体现一下旋转的原因:设一个原点P,P的坐标是:(x,y),这里的x是列分量,y是行分量.那么P点离图像左上角的距离是:r=(x^2+y^2)^0.5; 同时p到(1,1)点的连线与列方向有一个夹角:a此时r,x,y的关系可以进一步表示成:[cpp]view plaincopy1.x = r*cos(a);2.y = r*sin(a);到了这里可以知道(x,y)本身与"旋转"角度有一定的关系了,....下面就将p点绕(1,1)这点顺时针旋转b角度...得到p的新位置(x',y')..由r,x,y的关系可以得到r,x',y'的关系如下:[cpp]view plaincopy1.x' = r*cos(a+b);2.y' = r*sin(a+b);进一步化简:[cpp]view plaincopy1.x' = r*cos(a)*cos(b) - r*sin(a)*sin(b);2.y' = r*sin(a)*cos(b) + r*cos(a)*sin(b);然后再结合r,x,y的关系得到x,y,x',y'的关系如下:[cpp]view plaincopy1.x' = x*cos(b) - y*sin(b);2.y' = y*cos(b) + x*sin(b);于是上面提到的点旋转位置关系就出来了....即(x,y)经过顺时针旋转b角度后可以得到(x',y')..这个转换公式就是上面的线性方程..写成matlab的方式就是如下啦:[cpp]view plaincopy1.[x',y'] = [cos(b) -sin(b);sin(b) cos(b)]*[x,y]; //%这里的x'不是x的转置哦.好了,到此为止,我们有了旋转公式了...下面就可以利用这个公式对原图的每一个像素点(x,y)计算其旋转后的位置(x',y')了,然后就是复制图像的像素点了(简单不?)...=怎么复制像素点=由上面两节可以看出,图像旋转后的像素应该保存在img_rotated当中. 同时每一个像素的坐标都是正的,即没有(-10,-10)坐标位置的像素点..而从上面(x,y)到(x',y')的计算过程可以看出....x'或者y'都可能出现是负值的问题...于是不能够在计算出x',y'后就直接把x,y处的像素复制到x',y'...因为x',y'可能是一个非法的位置.从上面的图来看,这个问题还是可以解决了..要不然上面我就不能做出那么像样的旋转了呵呵.为了让x',y'合法,让我们来看看原图像顺时针旋转后,原图上哪些点会导致对应的x',y'不合法...经过分析.不难看出只有x'这个变量会出现负值,而x'为负值时x的值就分布在图像的左下角处....而且x'达到最小负数的绝对值是row*sin(b).注意y'永远是一个正的...因为题目的要求可以知道..而且矩阵的左上角是(1,1).即采用计算机的坐标系统.好了,找到了x'不合法的原因了...这个时候就可以找找解决方法了....联想到图像旋转后是存储在img_rotated当中的...而且原图的左下角像素显示在img_rotated的左边界上面...所以解决方法就是计算完成x',y'后,再将x',y'右移一段距离,以让x'始终是正值...很明显,这右移的距离大小就是row*sin(b),注意这里y'是不需要调整的.所以最终x,y得到的目标位置x'',y''就由如下公式计算了.[cpp]view plaincopy1.x'' = x*cos(b) - y*sin(b) + row*sin(b);2.y'' = y*cos(b) + x*sin(b);(可以看出与上面x',y'的计算没有差多少,只是图像右移了下呵呵)得到了x'',y''的同时,我们也知道原图像素(x,y)的目标位置就是img_rotated(x'',y'')哈哈,终于写到这里了...这里也标记着我的这个旋转算法的尾声了....正个算法就是找到(x,y)在img_rotated的显示位置(x'',y'')..经过上面的算法处理后,我是能够看到图像"旋转"了...但是也能明显发现:图像的质量很差...因为img_rotated当中也许多有规律性的背景点没有得到原图像的像素来填充...=存在像素空洞的图像=下图是直接运用上面算法进行的旋转处理后的图像:=解决空洞像素问题=仔细看看有空洞像素的图像可以看出,没有像素填充的点都是有规律的....再想想上面的计算都是基于三角函数的,而且三角函数的值都是小数...于是原因就可以猜出来了.:原点(x,y)到(x'',y'')的计算不是连续的,因为x'',y''是有取整操作的....这个就是造成空洞的原因了...哈哈,知道原因了...查找解决方案就有方向了...由上面可以知道是x'',y''有取整操作...造成部分点没有达到其对应的点上去...所以我在计算x'',y''的时候故意加上了+0.5,-0.5分量到x''或者y''分量上去..目的是把x'',y''周围不可能由x,y达到的点用x,y像素点去填充...这个思想也是今天老师在课堂说的"插值"问题(老师也向我们演示这个问题,他的解决方法是x'',y''周围8个没有填充的像素点用x'',y''点去填充)经过上面的x'',y''调整...图像旋转后的的空洞点就没有了,表面上看起来就是我们想要的旋转后的图像了.呵呵...没有考虑到像素空洞的图像:=图像边界齿距=我个人感觉我的这个算法还是有问题的,于是与IPT工具里面的旋转图像算法相比...結果是我旋转后的图像不仅在尺寸要比imrotate的输出图像要大一点点,而且边界上面的齿距也没有imrotate的输出图像那么完美.(这点我用老师的算法比较也是一样.)于是我想应该是因为上面x'',y''调整问题了...把边界某些点复制多出来了....于是一个一个调整算法(-0.5,+0.5)..最终调试成功了....四个边界的齿距都与IPT的imrotate的输出图像99%一致了(但是右下角的一个点有点不一样呵呵)下面是一张显示齿距的图像块:=算法复杂度=上面提到了就是对图像每一个点的坐标进行计算,然后把点上的像素数据复制到目标坐标上...所以对于一个col*row大小的图像,我这个图像处理算法的时间复杂度是:O(N^2);=小结=呼呼...写到这里也不容易的(写了1小时多一丁点),特别是对于我这种没杂写过文字的人.上面討論了我是怎么实现这个图像旋转算法,同时也考虑了一些图像像素点空洞,边界齿距问题...如果还是有点不明白的,那直接可以结合我的m文件源代码看看,源代码我放到csdn.download里面咯...核心代码量是20行吧.。

Matlab在图像处理中的应用与技巧

Matlab在图像处理中的应用与技巧

Matlab在图像处理中的应用与技巧引言图像处理是计算机科学领域中的一个重要分支,通过对图像进行处理和分析,可以获得许多有价值的信息。

而MATLAB作为一个强大的计算软件,具备了丰富的图像处理函数和工具箱,可以帮助我们实现各种复杂的图像处理任务。

本文将介绍MATLAB在图像处理中的应用与技巧,帮助读者更好地利用MATLAB进行图像处理。

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。

例如,要读取一张名为"image.jpg"的图像文件,可以使用以下代码:```MATLABimage = imread('image.jpg');```而imshow函数则可以将图像显示在窗口中,例如:```MATLABimshow(image);```通过这两个简单的函数,我们可以很方便地读取和显示图像。

二、图像的基本处理1.图像的缩放在图像处理过程中,经常需要将图像进行缩放。

MATLAB提供了imresize函数来实现图像的缩放,例如:```MATLABnew_image = imresize(image, [height, width]);```其中,height和width分别表示缩放后图像的高度和宽度。

2.图像的灰度化有时候我们只关注图像的亮度信息,而忽略了彩色信息。

此时可以将图像转换为灰度图像,MATLAB提供了rgb2gray函数来实现图像的灰度化,例如:```MATLABgray_image = rgb2gray(image);```gray_image即为灰度图像。

3.图像的旋转有时候我们需要将图像进行旋转,MATLAB提供了imrotate函数来实现图像的旋转,例如:```MATLABrotated_image = imrotate(image, angle);```其中,angle表示旋转的角度。

三、图像的增强处理1.图像的边缘检测在许多图像处理任务中,边缘是重要的特征之一。

Matlab图形界面图像的旋转、平移和缩放.

Matlab图形界面图像的旋转、平移和缩放.

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 (16)附录: (16)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”。

matlab练习程序(图像放大缩小,双立方插值)

matlab练习程序(图像放大缩小,双立方插值)

matlab练习程序(图像放⼤缩⼩,双⽴⽅插值) 我主要参考了,不过他推导的系数我感觉有问题,⽤他的公式直接套⽤放⼤的图像会有⽹格,也许是我理解的有偏差。

所以我⾃⼰重新推导了这四个系数 ⽤这个就没问题了。

他的那些代码还是很有参考价值的。

程序代码:main.mclear all;close all;clc;w=2; %放⼤或缩⼩的宽度h=2; %放⼤或缩⼩的⾼度img=imread('lena.jpg');%imshow(img);[m n]=size(img);imgn=zeros(h*m,w*n);rot=[h 00;0 w 0;001]; %变换矩阵x=h*u,y=w*vfor i=1:h*mfor j=1:w*npix=[i j 1]/rot;float_Y=pix(1)-floor(pix(1));float_X=pix(2)-floor(pix(2));if pix(1) < 2 %边界处理,也可以⽤卷积时常⽤的边界扩展防⽌越界pix(1) = 2;endif pix(1) > m-2pix(1) = m-2;endif pix(2) < 2pix(2) =2;endif pix(2) > n-2pix(2) =n-2;endpix_up=floor(pix(1));pix_left=floor(pix(2));p=img(pix_up-1:pix_up+2,pix_left-1:pix_left+2);imgn(i,j)=bicubicInterpolate(p,float_X+1,float_Y+1);endendfigure,imshow(uint8(imgn))bicubicInterpolate.mfunction re=bicubicInterpolate(p,x,y) %先⾏插值,再列插值arr=zeros(4,1);for i=1:4arr(i)=cubicInterpolate(p(i,1:4),x);endre= cubicInterpolate(arr,y);endcubicInterpolate.mfunction re=cubicInterpolate(p,x)p=double(p);% re=p(2) + 0.5 * x*(p(3) - p(1) + x*(2.0*p(1) - 5.0*p(2) + 4.0*p(3) - p(4) + x*(3.0*(p(2) - p(3)) + p(4) - p(1))));a=(p(4)-3*p(1)+3*p(2)-p(1))/10;b=(p(3)-2*p(2)+p(1))/2-2*a;c=p(2)-p(1)-a-b;d=p(1);re=a*x^3+b*x^2+c*x+d;end效果图:原图双⽴⽅插值效果双线性插值效果区别不⼤,不过认真看双⽴⽅还是效果好些。

matlab图像处理教程

matlab图像处理教程

matlab图像处理教程MATLAB是一种强大的科学计算软件,包含了许多功能强大的图像处理工具箱。

图像处理是对图像进行数字化处理的过程,可以改变图像的质量和外观,提取图像的信息,以及实现许多其他功能。

MATLAB的图像处理工具箱提供了一系列功能来读取、显示、处理和保存图像。

首先,我们可以使用imread函数读取图像文件,例如:```img = imread('image.jpg');```然后,我们可以使用imshow函数显示图像在MATLAB的图形窗口上,例如:```imshow(img);```接下来,我们可以使用各种图像处理函数来改变图像的外观和质量。

例如,我们可以使用imresize函数来改变图像的大小:```resized_img = imresize(img, 0.5); % 将图像大小减小一半```我们还可以使用imrotate函数来旋转图像:```rotated_img = imrotate(img, 45); % 将图像逆时针旋转45度```除了改变图像的大小和旋转,我们还可以应用各种图像滤波器来增强图像的质量。

例如,我们可以使用imfilter函数应用加权平均滤波器来模糊图像:```blurred_img = imfilter(img, ones(5)/25); % 应用5x5的加权平均滤波器```另一方面,我们可以使用imdilate和imerode函数来进行形态学操作,例如膨胀和腐蚀:```dilated_img = imdilate(img, strel('diamond', 5)); % 对图像进行5像素的膨胀操作eroded_img = imerode(img, strel('disk', 3)); % 对图像进行3像素的腐蚀操作```最后,我们可以使用imwrite函数将处理后的图像保存到文件中,例如:```imwrite(blurred_img, 'blurred_image.jpg');```总结来说,MATLAB的图像处理工具箱为我们提供了一系列功能强大的函数来读取、显示、处理和保存图像。

用MATLAB编程实现数字图像旋转

用MATLAB编程实现数字图像旋转

用MATLAB编程实现数字图像旋转摘要:文章论述了用Matlab编程实现数字图像旋转的基本方法,从计算机几何坐标中的图像旋转矩阵表示着手,给出了图像旋转变换的推导过程,用简单综合插值方法,基本解决了数字图像旋转后出现的空洞问题,并通过Matlab编程工具进行实验验证。

关键词:数字图像旋转;移动变换;旋转矩阵变换;简单综合插值。

数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。

目前,数字图像处理的信息大多是二维信息。

由于数据量大,因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。

随着微型计算机性能的提高,原来以大型机、小型机为主机的图像处理系统演变为以微机为主机的结构,其应用也迅速普及,当前图像处理技术在工业自动化、工业检测、遥感探测、军事、航空、生物医学等各个方面都发挥着十分重要的作用。

图像旋转是一种常用的数字图像处理技术,传统的图像旋转都是在二维空间中进行的,由于旋转后图像像素点坐标不再是整数,故旋转后必须对像素点灰度进行一维插值运算或二维插值运算,尤其是当对旋转后的图像质量要求较高时,需要采用高阶插值运算。

文章从通用的图像旋转矩阵着手,给出了图像旋转变及换简单综合插值的推导过程,并用Matlab编程工具进行实验验证图像旋转结果。

1Matlab简介MATLAB是矩阵实验室(Matrix Laboratory)之意。

除具备卓越的数值计算能力外,它还提供了专业水平的符号计算,可视化建模仿真和实时控制等功能。

MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C、C#等语言来解算相同的事情简捷得多。

2图像旋转矩阵一般图像的旋转是以图像的中心为原点,将图像上所有像素都旋转一个相同角度。

图像的旋转变换后,图像的大小会改变。

在图像旋转变换中既可以把转出显示区域的图像截去,也可以扩大范围(即是移动图像),以显示所有的图像。

设点旋转角后的对应点为,r是点到原点(0,0)的距离,在旋转过程中,r保持不变。

图像处理新技术的问题解答和图像旋转放大的matlab程序

图像处理新技术的问题解答和图像旋转放大的matlab程序

1. 在网络上应采用什么格式的图片?叙述一下该图片文件格式结构在网络上一般采用JPG/JPEG或GIF格式的图片,[1] jpg全名应该是JPEGJPEG:联合摄影专家组JPEG 是与平台无关的格式,支持最高级别的压缩,不过,这种压缩是有损耗的jpg/jpeg是24位的图像文件格式,24 位颜色存储单个光栅图像。

也是一种高效率的压缩格式,JPEG 是与平台无关的格式,支持最高级别的压缩,不过,这种压缩是有损耗的。

文件格式是JPEG(联合图像专家组)标准的产物,是面向连续色调静止图像的一种压缩标准。

其最初目的是使用64Kbps的通信线路传输720×576 分辨率压缩后的图像。

通过损失极少的分辨率,可以将图像所需存储量减少至原大小的10%。

由于其高效的压缩效率和标准化要求,目前已广泛用于彩色传真、静止图像、电话会议、印刷及新闻图片的传送上。

JPEG文件格式介绍JPEG文件使用的数据存储方式有多种。

最常用的格式称为JPEG文件交换格式(JPEG File Interchange Format,JFIF)。

而JPEG文件大体上可以分成两个部分:标记码(Tag)和压缩数据。

标记码由两个字节构成,其前一个字节是固定值0xFF,后一个字节则根据不同意义有不同数值。

在每个标记码之前还可以添加数目不限的无意义的0xFF填充,也就说连续的多个0xFF可以被理解为一个0xFF,并表示一个标记码的开始。

而在一个完整的两字节的标记码后,就是该标记码对应的压缩数据流,记录了关于文件的诸种信息。

整个文件的大体结构JFIF格式的JPEG文件(*.jpg)的一般顺序为:SOI(0xFFD8)APP0(0xFFE0)[APPn(0xFFEn)]可选DQT(0xFFDB)SOF0(0xFFC0)DHT(0xFFC4)SOS(0xFFDA)压缩数据EOI(0xFFD9)常用的标记有SOI、APP0、DQT、SOF0、DHT、DRI、SOS、EOI。

matlab实现图像的放大及旋转

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

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图片旋转

matlab图片旋转
clear;clc;
I = imread('lena.png');
angle = deg2rad(45);%旋转角度
[Height,Weight,map] = size(I);%获取图片信息
NHeight = round(Weight*sin(angle) + Height*cos(angle));%旋转后图像的高度
0 0 1]; %平移矩阵
for i = 1 : Height %将原图像中各个点的坐标变换为新图像的坐标
for j = 1 :Weight
X1= M1*M2*M3*[i;j;1];
u =int32(X1(1));
0 0 1]; %平移矩阵
M2 = [cos(angle) sin(angle) 0;
-sin(angle) cos(angle) 0;
0 0 1];%旋转矩阵
M3 = [1 0 -0.5*Weight;
0 -1 0.5*Height;
NWeight = round(Weight*cos(angle) + Height*sin(angle));%旋转后图像的宽度
NewImg = uint8(zeros(NHeight,NWeight,map));%设置背景新图像矩阵
M1 = [1 Biblioteka 0.5*NWeight; 0 -1 0.5*NHeight;
NewImg(i,j,1)=temp1;
NewImg(i,j,2)=temp2;
NewImg(i,j,3)=temp3;
else
temp1=NewImg(i,j,1);
temp2=NewImg(i,j,2);

matlab中的旋转函数 -回复

matlab中的旋转函数 -回复

matlab中的旋转函数-回复Matlab中的旋转函数旋转是三维图形处理中常用的操作之一。

在Matlab中,旋转函数可以用来旋转二维或三维图形对象,实现图像变换、透视投影等效果。

本文将逐步介绍Matlab中的旋转函数,包括旋转的基本原理、函数的使用方法以及一些实际应用案例。

1. 旋转的基本原理旋转是通过改变坐标系来实现的。

在二维情况下,我们可以使用2×2的旋转矩阵来表示一个旋转操作。

对于一个坐标点(x, y)绕原点逆时针旋转θ角度,其旋转后的坐标点可以通过以下公式计算得到:x' = x*cos(θ) - y*sin(θ)y' = x*sin(θ) + y*cos(θ)在三维情况下,我们可以使用3×3的旋转矩阵来表示一个旋转操作。

对于一个坐标点(x, y, z)绕某个旋转轴逆时针旋转θ角度,其旋转后的坐标点可以通过以下公式计算得到:x' = x*(cos(θ) + u^2*(1-cos(θ))) + y*(u*v*(1-cos(θ)) - w*sin(θ)) +z*(u*w*(1-cos(θ)) + v*sin(θ))y' = x*(v*u*(1-cos(θ)) + w*sin(θ)) + y*(cos(θ) + v^2*(1-cos(θ))) + z*(v*w*(1-cos(θ)) - u*sin(θ))z' = x*(w*u*(1-cos(θ)) - v*sin(θ)) + y*(w*v*(1-cos(θ)) + u*sin(θ)) + z*(cos(θ) + w^2*(1-cos(θ)))其中,(u, v, w)是旋转轴上的单位向量。

2. Matlab中的旋转函数在Matlab中,提供了以下几个旋转函数:rotx、roty、rotz和rotate。

rotx:绕X轴旋转图形roty:绕Y轴旋转图形rotz:绕Z轴旋转图形rotate:绕任意轴旋转图形这些函数的使用方法基本类似,接受一个旋转角度作为输入参数,并返回旋转后的图形对象。

几何变换的matlab程序示例

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实现图像的平移缩放和旋转要点

MATLAB实现图像的平移缩放和旋转要点

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。

用matlab对图像进行缩放与旋转

用matlab对图像进行缩放与旋转

%======用matlab对图像进行缩放(双线性插值法)clear; %此题是用双线性插值法实现图像缩放I=imread('f.jpg'); %读入原图像,只需将此处的文件换成要变换的图片即可%图像属性% Filename: 'f.jpg'% FileModDate: '24-Aug-2008 16:50:30'% FileSize: 20372% Format: 'jpg'% FormatVersion: ''% Width: 480% Height: 640% BitDepth: 8% ColorType: 'grayscale'% FormatSignature: ''% NumberOfSamples: 1% CodingMethod: 'Huffman'% CodingProcess: 'Sequential'% Comment: {}[rows,cols]=size(I);K1 = str2double(inputdlg('请输入行缩放倍数', 'INPUT scale factor', 1, {'0.5'}));%行默认变为原来的0.5倍K2 = str2double(inputdlg('请输入列缩放倍数', 'INPUT scale factor', 1, {'0.4'}));%列默认变为原来的0.4倍width = K1 * rows;height = K2 * cols;Out = uint8(zeros(width,height)); %创建输出图像矩阵widthScale = rows/width;heightScale = cols/height;for x = 6:width - 6 % 6是为了防止矩阵超出边界溢出for y = 6:height - 6oldX = 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)Out(x,y) = I(int16(oldX),int16(oldY));%若oldX,oldY为整数,直接赋值elsea = double(uint16(oldX));b = double(uint16(oldY));x11 = double(I(a,b)); % x11 赋值为 I(a,b)x12 = double(I(a,b+1)); % x12 赋值为 I(a,b+1)x21 = double(I(a+1,b)); % x21 赋值为 I(a+1,b)x22 = double(I(a+1,b+1)); % x22 赋值为I(a+1,b+1)Out(x,y) = uint8( (b+1-oldY) * ((oldX-a)*x21 + (a+1-oldX)*x11) + (oldY-b) * ((oldX-a)*x22 +(a+1-oldX) * x12) ); % 用双线性插值计算公式计算endendendimshow(I);figure;imshow(Out);%===============使用matlab对图片进行缩放(最近邻域法)clear; %此题是用最近邻域法实现图像缩放I=imread('f.jpg');%读入图像%图像属性% Filename: 'f.jpg'% FileModDate: '24-Aug-2008 16:50:30'% FileSize: 20372% Format: 'jpg'% FormatVersion: ''% Width: 480% Height: 640% BitDepth: 8% ColorType: 'grayscale'% FormatSignature: ''% NumberOfSamples: 1% CodingMethod: 'Huffman'% CodingProcess: 'Sequential'% Comment: {}[rows,cols]=size(I);K1 = str2double(inputdlg('请输入行缩放倍数', 'INPUT scale factor', 1, {'0.6'}));%行默认变为原来的0.6倍K2 = str2double(inputdlg('请输入列缩放倍数', 'INPUT scale factor', 1, {'0.4'}));%列默认变为原来的0.4倍width = K1 * rows;height = K2 * cols;im2 = uint8(zeros(width,height)); %定义输出图像矩阵widthScale = rows/width;heightScale = cols/height;for x = 6:width - 6 %为防止矩阵溢出而选择的参数6for y = 6:height - 6oldX = 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)im2(x,y) = I(int16(oldX),int16(oldY));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im2(x,y) = I(a,b);endendendimshow(I); %输出原图像figure;imshow(im2); %输出缩放后图像%====================用matlab对图像进行旋转(双线性插值法)clear;%此题是用最近邻域法实现图像旋转im1=imread('b.jpg');[m,n,p]=size(im1);% 将图像旋转30度a=0.5; %a=sin30=0.5b=0.866; %b=cos30=0.866row=n*a+m*b;col=n*b+m*a;for i=1:row %先把图象填充成全黑for j=1:colim2(i,j,:)=uint8(0);endendfor i=1:m %把原图象像素点旋转后变为新图象点for j=1:nxx=round(abs((i-m/2)*b-(j-n/2)*a+row/2));yy=round(abs((i-m/2)*a+(j-n/2)*b+col/2));for k=1:3im2(xx,yy,k)=im1(i,j,k);endendendtemp1=uint8(0);temp2=uint8(0);temp3=uint8(0);for i=1:row %把画面上的空点按照最近邻插值法填充temp1=uint8(0);temp2=uint8(0);temp3=uint8(0);for j=1:col %找到最右的图象边界点if (im2(i,j,:)==uint8(0))elsekk=j;endendfor j=1:kkif (im2(i,j,:)==uint8(0))im2(i,j,1)=temp1;im2(i,j,2)=temp2;im2(i,j,3)=temp3;elsetemp1=im2(i,j,1);temp2=im2(i,j,2);temp3=im2(i,j,3);endendendimshow(im1);figure;imwrite(im1,'5.jpg'); %保存原图像imshow(im2);imwrite(im2,'6.jpg');%保存旋转后图像%======================用matlab对图片进行旋转(最近邻域法)clear;%此题是用最近邻域法实现图像旋转im1=imread('b.jpg');[m,n,p]=size(im1);% 将图像旋转30度a=0.5; %a=sin30=0.5b=0.866; %b=cos30=0.866row=n*a+m*b;col=n*b+m*a;for i=1:row %先把图象填充成全黑for j=1:colim2(i,j,:)=uint8(0);endendfor i=1:m %把原图象像素点旋转后变为新图象点for j=1:nxx=round(abs((i-m/2)*b-(j-n/2)*a+row/2));yy=round(abs((i-m/2)*a+(j-n/2)*b+col/2));for k=1:3im2(xx,yy,k)=im1(i,j,k);endendendtemp1=uint8(0);temp2=uint8(0);temp3=uint8(0);for i=1:row %把画面上的空点按照最近邻插值法填充temp1=uint8(0);temp2=uint8(0);temp3=uint8(0);for j=1:col %找到最右的图象边界点if (im2(i,j,:)==uint8(0))elsekk=j;endendfor j=1:kkif (im2(i,j,:)==uint8(0))im2(i,j,1)=temp1;im2(i,j,2)=temp2;im2(i,j,3)=temp3;elsetemp1=im2(i,j,1);temp2=im2(i,j,2);temp3=im2(i,j,3);endendendimshow(im1);figure;imwrite(im1,'5.jpg'); %保存原图像imshow(im2);imwrite(im2,'6.jpg');%保存旋转后图像。

相关主题
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

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。

(6)实用的程序接口和发布平台新版本的MATLAB可以利用MATLAB编译器和C/C 数学库和图形库,将自己的MATLAB程序自动转换为独立于MZATLAB 运行的C和C 代码。

允许用户编写可以和MATLAB进行交互的C或语言程序。

另外,MATLAB网页服务程序还容许在Web 应用中使用自己的MATLAB数学和图形程序。

MATLAB的一个重要特色就是他有一套程序扩展系统和一组称之为工具箱的特殊应用子程序。

工具箱是MATLAB函数的子程序库,每一个工具箱都是为某一类学科专业和应用而定制的,主要包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波分析和系统仿真等方面的应用。

(7)应用软件开发(包括用户界面)在开发环境中,使用户更方便地控制多个文件和图形窗口;在编程方面支持了函数嵌套,有条件中断等;在图形化方面,有了更强大的图形标注和处理功能,包括对性对起连接注释等;在输入输出方面,可以直接向Excel和HDF5。

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。

imsubtract函数将一幅输入图像的像素值从另一幅输入图像相应的像素值中减去,再将相应的像素值之差作为输出图像相应的像素值。

以下的程序代码示例首先根据原始图像生成其背景亮度图像,然后再从原始图像中将背景亮度图像减去,从而生成如图4所示的图像。

I=imread('rice.png');blocks=blkproc(I,[32 32],'min(x(:))');%背景background=imresize(blocks,[256 256],'bilinear');Ip=imsubtract(I,background);imshow(Ip,[])图43、乘法运算两幅图像进行乘法运算可以实现掩模操作,即屏蔽掉图像的某些部分。

一幅图像乘以一个常数通常被称为缩放,这是一种常见的图像处理操作。

如果使用的缩放因数大于1,那么将增强图像的亮度,如果因数小于1则会使图像变暗。

缩放操作通常将产生比简单添加像素便宜量自然得多的明暗效果。

这是因为该操作能够更好的维持图像的相关对比度。

此外,由于时域的卷积或相关运算与频域的乘积运算对应,因此乘法运算有时也作为一种技巧来实现卷积或相关处理。

在MA TLAB7.0中,可以使用immultiply函数实现两幅图像的乘法。

immultiply函数将两幅图像相应的像素值进行元素对元素的乘法操作,并将乘法的运算结果作为输出图像相应的像素值。

例如,以下程序示例将使用给定的缩放因数对图5所示的图像进行缩放,从而得到如图6所示的较为明亮的图像。

I=imread('moon.tif');I16=uint16(I);J=immultiply(I16,I16);imshow(I),figure,imshow(J)图5 缩放前图6 缩放后4、除法运算除法运算可用于校正成像设备的非线性影响,这在特殊形态的图像(如断层扫描等医学图像)处理中经常用到。

图像除法也可以用来检测两幅图像间的区别,但是除法操作给出的是相应像素值的变化比率,而不是每个像素的绝对差异,因而图像除法操作也称为比率变换。

在MA TLAB7.0中,可以使用imdivide函数进行两幅图像的除法。

imdivide函数对两幅输入图像的所有相应像素执行元素对元素的除法操作(点除),并将得到的结果作为输出图像的相应像素值。

以下程序代码示例将图7的两幅图进行除法操作,得到如图8所示的效果图。

I=imread('rice.png');blocks=blkproc(I,[32 32],'min(x(:))');background=imresize(blocks,[256 256],'bilinear');Ip=imdivide(I,background);imshow(Ip,[]) %相除后figureI=imread('rice.png');I16=uint16(I);J=immultiply(I16,I16);subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(J);%两张相除a 图像一b 图像二图7 两幅待相除的图像图8 相除后的图像二、图像的插值运算MATLAB7.0中的imresize函数和imrotate函数用于二维图像的差值运算,MA TLAB7.0的图像处理工具箱提供了3种插补方法:近邻(nearest neighbor)插值双线性(bilinear)插值双立方(bicubic)插值这三种插补方法的运算方式基本类似。

对于每种插补方法,为了确定插值像素点的数据值,用户必须在输入图像中查找到与输出像素相应的点。

但是上述三种插值方法的主要区别在于其对像素点赋值内容的不同:对于近邻插值来说,输出像素的赋值为当前点的像素点。

对于双线性插值来说,输出像素的赋值为2*2矩阵所包含的有效点的加权平均值。

对于双立方插值来说,输出像素的赋值为4*4矩阵所包含的有效点的加权平均值。

三、调整图像的大小改变图像的大小可用imresize函数来调整。

imresize函数主要特点有:可以指定输出图像的大小。

可以指定插值方法。

可以指定滤波器来阻止混淆。

1、指定输出图像的大小指定输出图像大小的方法有两种:一是指定放大因子,二是指定输出图像的维数。

以下程序代码示例用指定放大因子的方法说明imresize函数的使用用法,并将原图像放大了1.25倍,其效果如图9所示。

a 改变前b 改变后图9 图像大小改变前、后的效果对比2、指定插值方法在默认的情况下,imresize函数可用最近邻插值法来指定输出图像的像素值。

当然,也可以指定其他的插值方法,以下命令行用imresize函数指定了双线性插值方法。

Y=imresize(X,[100 150],’bilinear’)四、图像的旋转可通过imrotate函数来旋转图像。

imrotate函数主要包括两个参数:需要旋转的图像和旋转的角度。

如果指定一个正的旋转角度,那么imrotate函数将使用指定的插值方法和旋转角度将图像逆时针旋转;如果指定一个负值,那么将按顺时针方向旋转。

相关文档
最新文档