第七章-图像的空间变换
第七章 图像分割_PPT课件
– 鲁棒局部特征,抗变形能力强,适用于匹配
• 7.3 阈值法 —— 全局阈值法
• 思路
– 将分割问题视为面向每一个像素的分类问题,通常使用简单的阈 值不等式判断像素的类别。
• 条件
– 待分割区域与背景区域在像素级特征上存在明显的差异,而两个 区域内部像素在统计上各自具有较强的相似性。从特征直方图上 看,具有明显的双峰分布的图像比较适合使用阈值法进行分割
• 自然图像理解
• 7.2 图像特征概述
•亮度 •直方图 •变换系数 •边缘 •纹理 •关键点
• 7.2 图像特征概述
•亮度
– 空间连续性,稠密性,直观,敏感性
•直方图
– 统计特征,抗线性几何变换
•变换系数
– 频域统计特征,提供一种完全不同的视角
•边缘
– 符合视觉习惯,是形状信息的基础
•纹理
– 局部不连续性和全局相似性的统一
• 7.3 阈值法 —— 全局阈值法
• 如何确定阈值T?
–迭代法 –大津法 (OTSU) –最优阈值法 –最大熵法 –众数法 –矩不变法 ……
• 7.3 阈值法 —— 全局阈值法
• 迭代阈值法
1)选取一个的初始估计值T; 2)用T分割图像。这样便会生成两组像素集合:G1由所有灰度值大 于T的像素组成,而G2由所有灰度值小于或等于T的像素组成。 3)对G1和G2中所有像素计算平均灰度值u1和u2。 4)计算新的阈值:T=1/2(u1 + u2)。 重复步骤(2)到(4),直到T值更新后产生的偏差小于一个事先定 义的参数T0。
• 从优化的角度看,迭代阈值法的目标函数:
• 7.3 阈值法 —— 全局阈值法
• 大津法(OTSU) – 寻找使类间离散度最大化的阈值T – 类间离散度的数学定义
第7章 图象的空间变换
计算机图像处理
第七章
图像的空间变换
%%7_3_a I=imread('flowers.tif'); subplot(331),imshow(I); %%7_3_b I=imread('flowers.tif'); scale=1.2; angle=20*pi/180; tx=0; ty=0; sc=scale*cos(angle); ss=scale*sin(angle); T=[sc ss; ss sc; tx ty]; 计算机图像处理 第七章 图像的空间变换
imshow(I_pin) %%7.5.6 orthophoto=imread('westconcordorthophoto.png'); subplot(1,2,1),imshow(orthophoto) unregistered=imread('westconcordaerial.png'); subplot(1,2,2),imshow(unregistered) %% cpselect(unregistered(:,:,1),orthophoto) %% input_points=[120.7086 93.9772 319.2222 78.9202 127.9838 291.6312 352.0729 281.1445]; %% 计算机图像处理 第七章 图像的空间变换
计算机图像处理 第七章 图像的空间变换
三.利用控制点进行变换: 利用控制点进行变换:
1)多项式卷绕 利用控制点序列为a(x,y)和 利用控制点序列为a(x,y)和 b(x,y) 找到一个近似的多项式描述.该多项式的参数能够使 找到一个近似的多项式描述. 多项式的取值与控制点及其位移量吻合. 多项式的取值与控制点及其位移量吻合.
第七讲 空间域的图像变换
q
g(x,y) = T(f(x,y)); q = T(p)
p0 p1 p2
p
2013-8-21
灰度级变换举例
• 图像求反
q
255
0
255
p
2013-8-21
• 图像求反
2013-8-21
• 对比度拉伸
q
p
2013-8-21
最终的直方图并不是理想的均衡化
原始图像
2013-8-21
直方图均衡化后的图像
假彩色变换
假彩色(Pseudo-color)变换是另一种灰度变换
灰度
编码
颜色
人眼对彩色的变化要比亮度变换敏感的多,用 假彩色可以感知更多的细节,可以发现更弱的 目标。
2013-8-21
几何变换: 基本变换
基本几何变换的定义 常用的基本几何变换
获得一个阴图像
2013-8-21
图像运算:逻辑运算
获得一个子图像的补图像 255-
=
2013-8-21
图像运算:逻辑运算
异或运算的定义 g(x,y) = f(x,y) h(x,y) 主要应用举例
获得相交子图像
2013-8-21
图像运算:逻辑运算
获得相交子图像
=
2013-8-21
图像运算:逻辑运算
2013-8-21
图像运算:算术运算
2013-8-21
图像运算:算术运算
减法的定义 C(x,y) = A(x,y) - B(x,y) 主要应用举例
去除不需要的叠加性图案 检测同一场景两幅图像之间的变化 计算物体边界的梯度
图像变换原理
图像变换原理图像变换是一种通过改变图像的像素值或空间关系,以得到新的视觉效果或数据表示的技术。
它在计算机图形学、计算机视觉、图像处理等领域中具有重要的应用。
图像变换可以分为两类:几何变换和像素变换。
几何变换是通过改变图像的形状、位置、大小或者方向来实现的。
常见的几何变换包括平移、旋转、缩放和错切等操作。
平移是通过将图像在水平和垂直方向上的像素值进行移动来实现的,旋转是将图像绕着某个中心点旋转一定角度,缩放是通过改变图像的像素间距来改变图像的大小,而错切是通过改变图像像素之间的相对位置来改变图像的形状。
像素变换是通过改变图像的像素值来实现的。
常见的像素变换包括亮度调整、对比度调整、颜色空间转换和直方图均衡化等操作。
亮度调整是通过改变图像的亮度值来调整图像的明暗程度,对比度调整是通过改变图像的像素值范围来调整图像的清晰程度,颜色空间转换是将图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间,而直方图均衡化是通过改变图像的像素分布来增强图像的对比度和细节。
图像变换的原理主要包括以下几个方面:1. 像素级处理:图像变换是在图像的每个像素上进行的,通过改变每个像素的数值或颜色来实现图像的变换。
2. 空间转换:图像变换可以在图像的整个空间范围内进行,也可以只在图像的局部区域进行。
3. 插值方式:在对图像进行变换时,需要对新像素的像素值进行估计。
插值是一种常用的方法,通过对周围已知像素的像素值进行加权平均或其他数学处理来估计新像素的像素值。
4. 变换模型:不同的图像变换可以使用不同的数学模型来描述。
常见的变换模型包括仿射变换、透视变换和非线性变换等。
图像变换的原理和方法是计算机图形学和图像处理领域的基础知识,它为我们理解图像的特征提取、目标识别、图像增强和图像生成等问题提供了重要的工具和思路。
随着计算机技术的不断发展,图像变换的应用和研究也在不断深入和扩展,为我们实现更加丰富多样的图像处理和图像生成效果提供了可能。
图像处理技术中的图像尺度空间与尺度变换
图像处理技术中的图像尺度空间与尺度变换图像处理技术中的图像尺度空间与尺度变换是指在处理数字图像时,通过改变图像的尺度来实现不同的视觉效果和分析需求。
尺度空间表示的是图像中各个位置和尺度上的特征。
尺度变换则是将图像在不同尺度下进行相关操作,例如图像的平滑、增强、检测等。
尺度空间是一种用于表示图像特征的多尺度表示方法。
传统的尺度空间理论中,通过使用高斯函数进行图像平滑来实现不同尺度的表示。
高斯函数具有尺度不变性,因此可以有效地提取图像中的模糊和细节信息。
通过在不同尺度下对图像进行平滑处理,可以获取到图像中不同大小的特征。
这对于形状匹配、边缘检测、纹理分析等图像处理任务是非常有用的。
图像的尺度变换是指改变图像的尺度大小,从而实现不同的视觉效果和分析需求。
尺度变换可以通过图像的缩放、放大、旋转等操作来实现。
缩放是最常见的尺度变换操作,它可以将图像从原始尺寸变为更小或更大的尺寸。
缩小图像可以提取出图像的整体特征,而放大图像可以放大细节,使得分析更加准确。
旋转操作可以改变图像的方向,使得图像在不同角度下的特征能够被分析和比较。
尺度空间和尺度变换在图像处理中有着广泛的应用。
在图像特征提取中,可以利用尺度空间来检测图像中的边缘、角点、纹理等特征。
通过在不同尺度下进行检测,可以获取到不同大小和形状的特征。
在目标检测和跟踪中,尺度变换可以用来适应不同尺度和走向的目标,提高检测的准确性和鲁棒性。
在图像增强中,可以利用尺度变换来改变图像的亮度、对比度等视觉效果,使得图像更加清晰和易于分析。
近年来,随着深度学习在图像处理领域的广泛应用,尺度空间和尺度变换的方法也得到了一定的改进和扩展。
基于深度学习的尺度空间方法可以更好地提取复杂特征和抑制噪声。
同时,借助于深度学习的强大模型拟合能力,尺度变换可以更精确地实现图像的放大、缩小和旋转操作。
总结来说,图像处理技术中的图像尺度空间与尺度变换是一种重要的分析工具和操作方法。
通过尺度空间可以获取到不同尺度下的图像特征,而尺度变换可以改变图像的尺度大小以适应不同的视觉效果和分析需求。
幼儿园数学核心经验 --- 第七章 空间方位
幼儿园数学核心经验 --- 第七章空间方位空间方位的认识与辨别与幼儿的日常息息相关,比如说物品的位置(书在桌子上、衣服在抽屉里),个体的空间方位(小明排在小红的后面、小猫躲在沙发下面)等。
空间方位是儿童空间与几何概念发展的基本,儿童早期的空间感的相关经验能够为日后学习几何奠定良好的基础。
一、什么是空间概念?从狭义上理解,即指空间方位概念,是指对客观物体的相互位置关系的认识。
从广义上理解,除了空间方位外,还包括对各种空间变换关系的认识,如辨识物体在空间中的移位、翻转或旋转变换等。
空间位置与方向是发展幼儿空间认知的重要基础,幼儿对空间方位的认知最初通常是借助于日常的身体运动开始的。
二、空间方位的核心经验1. 核心经验一:空间方位可以帮助我们准确、详细地表明方向、路线和位置等。
重点帮助幼儿感知空间方位的相对性、连续性和可变性。
物体位置的辨别需要一个基准,以什么为基准来确定客体的空间位置,基准不同,空间位置就截然不同。
比如主体是我,客体是汽车,我们可以说汽车在我的后面,也可以说我在汽车的前面。
一排物体从左边数是第3个,从右边数可能是第5个。
生活中,我们可以通过确定不同的物体作为主体进行比较,比如一排小动物排队买冰激凌,对于小猫来说,小狗是排在小猫的后面,但是对于小猪来说,小狗是排在小猪的前面。
通过不同的语言描述来让孩子感知到位置的相对性(小狗的前面是谁?小狗在谁的前面?看似一样的问题,答案可是完全不一样的哦~)也可以采用改变主体位置的方式让幼儿在演示性操作中感知和理解,比如妈妈和宝宝面对面的时候,妈妈和宝宝都举起右手,让幼儿观察一下为什么明明都是右手却在不同的方向,可以让宝宝转180°再来观察一下。
宝宝描述语言(直走,左转,右转,下一个路口拐弯)爸爸根据宝宝的语言操作小猪佩奇走出迷宫,需要孩子换在他人的视角(小猪佩奇的角度)来思考方位,特别是对于左右的转换,实在搞不清楚,可以跟着小猪佩奇一起挪动方位。
(数字图像处理)第七章图像重建
带通滤波器
允许一定频率范围内的信号通 过,阻止其他频率的信号通过 ,用于提取图像的特定频率成 分。
陷波滤波器
阻止特定频率的信号通过,其 他频率的信号不受影响,用于 消除图像中的周期性噪声。
傅里叶反变换实现图像恢复过程
01
傅里叶反变换定义
将频率域的信号转换回时间域或空间域的过程,是傅里叶变换的逆操作。
80%
模型评估指标
使用峰值信噪比(PSNR)、结构 相似性(SSIM)等指标,客观评 价重建图像的质量。
实例
1 2
超分辨率技术介绍
利用低分辨率图像重建出高分辨率图像的技术, 广泛应用于图像增强和修复领域。
CNN在超分辨率技术中的应用
通过设计多层的卷积神经网络,实现对低分辨率 图像的特征提取和重建,生成高分辨率图像。
频率混叠现象
当采样频率低于信号最高频率的两倍时,会出现频率混叠现象,即高频信号成 分会折叠到低频区域,导致重建出的图像出现失真和伪影。
离散信号与连续信号转换关系
离散信号到连续信号的转换
在图像重建中,需要将离散的采样点转换为连续的图像信号 。这通常通过插值算法实现,如最近邻插值、线性插值、立 方插值等,以在离散采样点之间生成平滑的过渡。
稀疏表示与字典学习的关系
稀疏表示是字典学习的目标,而字典学习是实现稀疏表示的手段。
实例:基于CS-MRI技术医学图像重建
CS-MRI技术
基于压缩感知理论的磁共振成像技术,通过减少采样数据 量和优化重建算法,实现高质量医学图像的快速重建。
实现步骤
首先,利用MRI系统的部分采样数据构建测量矩阵;然后, 通过稀疏表示和字典学习方法得到图像的稀疏系数;最后, 利用重建算法恢复出原始图像。
数字图像处理PPT——第七章 图像分割
p-参数法
针对已知目标物在画面中所占比例的情况。 基本设计思想 选择一个值Th,使前景目标物所占的比例 为p,背景所占比例为1-p。 基本方法 先试探性地给出一个阈值,统计目标物的 像素点数在整幅图中所占的比例是否满足 要求,是则阈值合适;否则,阈值则偏大 或者偏小,再进行调整,直到满足要求。
p-参数法算法步骤
⎧ σ b2 ⎫ η | Th* = max ⎨ 2 ⎬ ⎩σ in ⎭
局部阈值方法
提出的原因 阈值方法对于较为简单的图像(目标 与背景差别大,容易区分的图像)简 单有效,对于较为复杂的图像,分割 效果不稳定。 方法 把图像分成子块,在每个子块上再采 样前述阈值分割方法
灰度-局部灰度均值散布图法
σ 12 =
f ( x , y )∈C 1
∑
( f ( x, y ) − μ1 )2
2 σ2 =
f ( x , y )∈C 22 )2
1 μ1 = N C1
f ( x , y )∈C 1
∑
f ( x, y )
1 μ2 = NC 2
f ( x , y )∈C 2
∑
f ( x, y )
参数空间的一条直线对应xy空间的一 个点
Hough变换提取直线原理
Xy空间一条直线上的n个点,对应kb 空间经过一个公共点的n条直线 Kb空间一条直线上的n点对应于xy空 间中过一公共点的n条直线
Hough变换提取直线算法
假设原图像为二值图像,扫描图中的每一 个像素点: 背景点,不作任何处理 目标点,确定直线: b = − xk + y 参数空间上的对应直线上所有的值累加1 循环扫描所有点 参数空间上累计值为最大的点(k*,b*)为所求 直线参数 按照该参数与原图像同等大小的空白图像 上绘制直线
第七章医学图像的配准与融合
四、医学图像配准方法的分类
(六)根据配准过程中变换参数确定的方式分类
1、通过直接计算公式得到变换参数的配准:限制在基于特征信息(例 如小数目的特征点集、二维曲线、三维表面)的配准应用中。
2、通过在参数空间中寻求某个函数的最优解得到变换参数的配准: 所有的配准都变成一个能量函数的极值求解问题。
四、医学图像配准方法的分类
(四)根据用户交互性的多少分类
自动配准:用户只需提供相应的算法和图像数据。 半自动配准:用户需初始化算法或指导算法(如拒绝或接
受配准假设); 交互配准:用户在软件的帮助下进行配准
四、医学图像配准方法的分类
(五)根据配准所基于的图像特征分类
基于外部特征的图像配准:是指在研究对象上设置一些 标志点,使这些标记点能在不同的影像模式中 显示,然后再用自动、半自动或交互式的方法 用标记将图像配准。
7.1 应用背景介绍
目前这两类成像设备的研究都已取得了很大的进步,图像的 空间分辨率和图像质量有很大的提高,但由于成像原理不同所 造成的图像信息局限性,使得单独使用某一类图像的效果并不理 想。 因此,为了提高诊断正确率,需要综合利用患者的各种图像 信息。
7.1 应用背景介绍
最有效的解决方法:以医学图像配准技术为基础,利用信息 融合技术,将这两种图像结合起来,利用各自的信息优势,在 一幅图像上同时表达来自人体的多方面信息。 更加直观地提供了人体解剖、生理及病理等信息。其中配准 技术是图像融合的关键和难点。
后保持不变。 例如:人体的头部由坚硬的颅骨支撑,在处理时通常忽
略头部皮肤的微小变形,将整个人脑看作是一个 刚体。
计算机图形学-第七章-几何变换
则比例变换可以表示成以下的矩阵形式:
x' y'
Sx
0
0 x
Sy
y
记为: P'SP
7.1.3 旋转变换
物体上的各点绕一固定点沿圆周路径作转动称为旋转变 换。我们可用旋转角表示旋转量的大小。
一个点由位置(x、y)旋转到(x′y′)如下图所示,θ为 旋转角 。
旋转变换
由图可得到如下三角关系式:
y’=y+ Ty 1=1
上两式正好是坐标的平移变换。
二维几何变换的齐次坐标表示
使用这种表示方法,坐标的平移变换可以表示为:
x ' 1 0 Tx x
y
'
0
1
T
y
y
1 0 0 1 1
平移变换的矩阵形式缩写: P'T(Tx, Ty)P
这样,我们就把矩阵的加法运算转化为矩阵的乘法运算 ,我们使用的这种表达坐标的方法就叫齐次坐标表示。
•三维几何变换方程也可以用变换矩阵表示。任何一个变 换序列均可用一个矩阵表示,此矩阵是把序列中的各个 矩阵级联到一起而得到的 .
•对于三维空间点需要用4个数来表示,而相应的变换矩 阵是4×4阶矩阵。
7.4.1 三维坐标系的建立
右手坐标系 :伸出右手,当用大姆指指向x轴的正方向,食指指向y轴的正 方向,则与手心垂直的中指方向就是z轴正向。在计算机图形学中,两种 坐标系都可以使用。
二维图形和三维图形都可以进行图形变换。图形变换通 常采用矩阵的方法,图形所做的变换不同其变换矩阵也 不同。变换的实质是对由图形上各点的坐标组成的矩阵 进行运算,因此在讨论各种具体图形几何变换时,可以 归结为一个点的变换。
7.1 二维基本变换
第七章 空间分析
n
3.缓冲区分析
3.缓冲区分析
另外还有一些特殊形态的缓冲区,如点对象有三角形, 矩形和圈形等,对于线对象有双侧对称,双侧不对称 或单侧缓冲区,对于面对象有内侧和外侧缓冲区。这 些适合不同应用要求的缓冲区,尽管形态特殊,但基 本原理是一致的。
缓冲区计算的基本问题是双线问题。双线问题有很多 另外的名称,如图形加粗,加宽线,中心线扩张等, 它们指的都是相同的操作。 角分线法 凸角圆弧法
1.空间查询与量算 1.1空间查询
简单的面、线、点相互关系的查询包括: 面面查询,如与某个多边形相邻的多边形有哪些。 面线查询,如某个多边形的边界有哪些线。 面点查询,如某个多边形内有哪些点状地物。 线面查询,如某条线经过(穿过)的多边形有哪些, 某条链的左、右多边形是哪些。 线线查询,如与某条河流相连的支流有哪些,某条道 路跨过哪些河流。 线点查询,如某条道路上有哪些桥梁,某条输电线上 有哪些变电站。 点面查询,如某个点落在哪个多边形内。 点线查询,如某个结点由哪些线相交而成。
XG
Wi X i
i
W
i
YG
i
W Y W
i i i i
i
(四)距离量算
1、匀质空间距离的量算 在匀质空间,广义距离的一般形式为:
q d ij q xli xlj l 1
n
1/ q
在空间数据查询和定位分析中,研究的对象通常发生在二 维或三维的地理空间上,因此一般取 n 3 当
1.1 空间信息查询
图形--属性 查询方式
空间查询定义: 在GIS中 根据一定的图形条件或属 性条件或两者的结合条件, 检索出对应的空间对象的 属性或图形的一种工具。
统计结果: 图、表、文字 查询结果 新图层 新的属性域添加到 属性数据库
图像空间变换及MATLAB实现
关键词 : 图像; 空间变 ; 换 变换矩阵; 变换函数。
中 图分 类号 :P 9 .1 文献标识 码 : 文章 编号 :6241(070— 6— t T 3 14 A 17— 020 )4 38 5 4 0 0
在计算机图像处理中, 图像从输入到输出贯串着各种变换。为使输入图像的像素位置映射到输出 图像的新位 置 , 需要对 图像 作旋转 平移 、 大 、 小 、 伸或 剪切 等 空 间变换 。图像 空 间变换 是计 算 机 放 缩 拉 图修处理的重要研究 内容之一 , 广泛应用于图像校正、 图像匹配和图像变形等方面。
[ = , ; [ +] ][ ] J x , l =b x
若b , >0 图像沿 y轴正 方 向错移 , b , 若 <0则沿 y轴 负方 向错 移 。 () x 方 向错移 。设 a=d=1 b , 2沿 , :0 则
( 7 )
变换后新 坐标 z = , x+Y, 坐标 不 变 , 则 依赖 于初 始坐标 [ Y 线性 地 变化 。该 变换 中 Y :b 新 , ]
()对 y= 直线 的反射变换 。设 a:d:0 b :1则 3 , =C ,
[, = ,[ ][ ] ][ ] = ,
新坐标 :Y Y = 此种情况产生对直线 Y ( 4 。 , , = 即 5直线) 的反射变换 。
1 3 错 移变换 .
错移变 换指 图像错 移变形 。 ()沿 y 方 向错 移 。设 1=d:1C , 1 2 , =0则
维普资讯
第3 0卷 第 4期
2 0 年 8月 07
鞍 山 科 技 大 学 学 报 junl f nhnUnvrt f c neadT nl y orao sa i syo i c n  ̄ho g A ei Se o
10、图像的几何变换——平移、镜像、缩放、旋转、仿射变换
10、图像的⼏何变换——平移、镜像、缩放、旋转、仿射变换1.⼏何变换的基本概念 图像⼏何变换⼜称为图像空间变换,它将⼀副图像中的坐标位置映射到另⼀幅图像中的新坐标位置。
我们学习⼏何变换就是确定这种空间映射关系,以及映射过程中的变化参数。
图像的⼏何变换改变了像素的空间位置,建⽴⼀种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系,通过这种映射关系能够实现下⾯两种计算:原图像任意像素计算该像素在变换后图像的坐标位置变换后图像的任意像素在原图像的坐标位置对于第⼀种计算,只要给出原图像上的任意像素坐标,都能通过对应的映射关系获得到该像素在变换后图像的坐标位置。
将这种输⼊图像坐标映射到输出的过程称为“向前映射”。
反过来,知道任意变换后图像上的像素坐标,计算其在原图像的像素坐标,将输出图像映射到输⼊的过程称为“向后映射”。
但是,在使⽤向前映射处理⼏何变换时却有⼀些不⾜,通常会产⽣两个问题:映射不完全,映射重叠映射不完全输⼊图像的像素总数⼩于输出图像,这样输出图像中的⼀些像素找不到在原图像中的映射。
上图只有(0,0),(0,2),(2,0),(2,2)四个坐标根据映射关系在原图像中找到了相对应的像素,其余的12个坐标没有有效值。
映射重叠根据映射关系,输⼊图像的多个像素映射到输出图像的同⼀个像素上。
上图左上⾓的四个像素(0,0),(0,1),(1,0),(1,1)都会映射到输出图像的(0,0)上,那么(0,0)究竟取那个像素值呢?要解决上述两个问题可以使⽤“向后映射”,使⽤输出图像的坐标反过来推算改坐标对应于原图像中的坐标位置。
这样,输出图像的每个像素都可以通过映射关系在原图像找到唯⼀对应的像素,⽽不会出现映射不完全和映射重叠。
所以,⼀般使⽤向后映射来处理图像的⼏何变换。
从上⾯也可以看出,向前映射之所以会出现问题,主要是由于图像像素的总数发⽣了变化,也就是图像的⼤⼩改变了。
在⼀些图像⼤⼩不会发⽣变化的变换中,向前映射还是很有效的。
空间变换的理解
空间变换的理解1. 引言空间变换是指将一个空间中的点或物体通过某种方式转移到另一个空间中的操作。
在数学和计算机图形学领域,空间变换是一种重要的技术,被广泛应用于计算机图形、计算机视觉、仿真等领域。
本文将从数学角度出发,深入探讨空间变换的概念、原理和应用。
2. 空间变换的基本概念2.1 点的坐标表示在二维或三维空间中,我们通常使用坐标系来表示点的位置。
在二维平面上,我们使用笛卡尔坐标系,以两个数值表示一个点的位置;在三维空间中,我们使用三个数值表示一个点的位置。
2.2 坐标系和基向量坐标系由原点和一组基向量构成。
基向量可以看作是单位长度且方向固定的向量,在坐标系中可以用来表示其他向量或点。
2.3 变换矩阵空间变换可以通过矩阵运算来实现。
对于二维平面上的点(x, y),我们可以通过一个2x2矩阵来进行线性变换:T(x, y) = (a x + b y, c x + d y)。
对于三维空间中的点(x, y, z),我们可以通过一个3x3矩阵来进行线性变换:T(x, y, z) = (a x +b y +c z,d x +e y +f z,g x +h y + i*z)。
2.4 齐次坐标齐次坐标是一种扩展了的坐标表示方法,可以将平移操作和线性变换统一起来。
在二维空间中,齐次坐标表示为(x, y, w),其中w不为0;在三维空间中,齐次坐标表示为(x, y, z, w),其中w不为0。
通过齐次坐标,我们可以用一个4x4矩阵来进行平移、旋转、缩放等复杂的空间变换。
3. 空间变换的原理3.1 平移变换平移变换是将点沿着指定方向和距离进行移动的操作。
在二维平面上,平移变换可以表示为T(x, y) = (x + dx, y + dy),其中(dx, dy)表示平移的距离。
3.2 旋转变换旋转变换是将点围绕某个中心点按照一定角度进行旋转的操作。
在二维平面上,旋转变换可以表示为T(x, y) = (x cosθ - y sinθ, x sinθ + y cosθ),其中θ表示旋转的角度。
空间变换的应用方法总结
空间变换的应用方法总结空间变换是指通过各种方法对图像、视频或三维模型进行几何上的变换和映射,以达到改变其形状、位置、大小或视角的目的。
在计算机图形学、计算机视觉、计算机动画等领域中,空间变换被广泛应用于图像处理、物体识别、模型变形等方面。
本文将总结并阐述一些常见的空间变换应用方法。
一、图像处理中的空间变换方法1. 平移变换平移变换是最基本的空间变换方法之一,通过将图像的位置沿x、y 轴的方向上移动固定的像素数,实现对图像位置的改变。
在图像处理中,平移变换常用于目标定位、图像对齐等任务。
2. 旋转变换旋转变换是将图像绕着某个点或轴进行旋转,常用于图像矫正、图像匹配等应用。
通过旋转变换,可以调整图像的方向,使得图像更易于处理或更符合需求。
3. 缩放变换缩放变换是改变图像尺寸的一种常见方法,可以实现图像的放大和缩小。
在图像处理中,缩放变换常用于图像重建、图像压缩等应用,同时也经常与其他空间变换方法结合使用。
4. 畸变校正畸变校正是对图像进行几何校正的一种方法,常用于相机标定、视觉测量等领域。
通过畸变校正,可以消除由于摄像机镜头畸变引起的图像形变,提高图像的几何精度和准确性。
二、计算机视觉中的空间变换方法1. 图像配准图像配准是将不同视角或不同时间点获取的图像进行对齐的过程,常用于医学影像、遥感影像等领域。
通过图像配准,可以实现多个图像之间的相互对比和融合,从而得到更全面、准确的信息。
2. 特征变换特征变换是对图像中的特定目标进行提取和描述的一种方法,常用于物体检测、图像分类等任务。
通过特征变换,可以将图像中的各种特征以数学或统计的方式进行提取和表示,便于后续的分析和处理。
3. 视角变换视角变换是将图像从不同视角或观察点进行观察和呈现的一种方法,常用于三维模型的可视化、虚拟现实等领域。
通过视角变换,可以改变观察者的视角,提供不同角度和深度的视觉信息,增强用户的交互体验和感知。
三、计算机动画中的空间变换方法1. 骨骼动画骨骼动画是通过对模型的骨骼结构进行变换和控制,实现模型的运动和动画效果的一种方法。
- 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、"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、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)。
计算机图像处理
第七章 图像的空间变换
t_proj=maketform('projective',T); I_projective=imtransform(I,t_proj,'FillValues',.3); %%subplot(334),imshow(I_projective) iptsetpref('ImshowTruesize','manual'); imshow(I_projective); %%7_3_e I=imread('flowers.tif'); xybase=reshape(randn(12,1),6,2); t_poly=cp2tform(xybase,xybase,'polynomial',2); T=[0 0;1 0;0 1;0.001 0;0.02 0;0.01 0]; t_poly.tdata=T; I_polynomial=imtransform(I,t_poly,'FillValues',.3); %%subplot(335),imshow(I_polynomial); iptsetpref('ImshowTruesize','manual');
ss sc; tx ty];
计算机图像处理
第七章 图ห้องสมุดไป่ตู้的空间变换
t_lc=maketform('affine',T); I_linearconformal=imtransform(I,t_lc,'FillValues',.3); %%subplot(332),imshow(I_linearconformal); imshow(I_linearconformal); %%7_3_c I=imread('flowers.tif'); T=[1 0.1 ;1 1;0 0 ]; t_aff=maketform('affine',T); I_affine=imtransform(I,t_aff,'FillValues',.3); %%subplot(333),imshow(I_affine) imshow(I_affine); %%7_3_d I=imread('flowers.tif'); T=[1 0 0.008; 1 1 0.01; 0 0 1];
通常采用的栅格插值方法是双线性空间 变换方法,其一般表达式为:
G(x,y)=F(ax+by+cxy+d,e+fy+gxy+h)
计算机图像处理
第七章 图像的空间变换
%%7_3_a I=imread('flowers.tif'); subplot(331),imshow(I); %%7_3_b I=imread('flowers.tif'); scale=1.2; angle=20*pi/180; tx=0; ty=0; sc=scale*cos(angle); ss=scale*sin(angle); T=[sc ss;
1)多项式卷绕 利用控制点序列为a(x,y)和 b(x,y) 找到一个近似的多项式描述。该多项式的参数能够使 多项式的取值与控制点及其位移量吻合。
计算机图像处理
第七章 图像的空间变换
2)图像分割卷绕 将控制点形成一个矩形输入栅格,通过映
射将栅格变换为输出图像中连同的水平输出 栅格,控制点为每一个输出栅格对应的顶 点,输入栅格内的各点影射为相应输出栅格 内的点。
2)旋转变换
b(x,y)=y+y0 a(x,y)=xcosθ-ysinθ
b(x,y)=xsinθ+ycosθ
3)平移放大 水平变换
a(x,y)=xcosθ-ysinθ b(x,y)=y
垂直变换 a(x,y)=x b(x,y)=(xsinθ+y)/cosθ
计算机图像处理
第七章 图像的空间变换
三.利用控制点进行变换:
大家好
1
第七章 图像的空间变换
•空间变换 •MATLAB空间变换方法 •MATLAB的图像匹配 •MATLAB的图像投影
计算机图像处理
第七章 图像的空间变换
§7.1 空间变换
一.空间变换 空间变换主要是用来保持图像中的连续性和物
体的连通性,一般都用数学函数形式来描述输入输 出图像相应像素间的空间关系。空间变换的一般表 达式为:
计算机图像处理
第七章 图像的空间变换
imshow(I_polynomial); %%7_3_f I=imread('flowers.tif'); imid=round(size(I,2)/2); I_left=I(:,1:imid); stretch=1.5; size_right=[size(I,1)round(stretch*imid)]; I_right=I(:,imid+1:end); I_right_stretched=imresize(I_right,size_right); I_piecewiselinear=[I_left I_right_stretched]; %%subplot(336),imshow(I_piecewiselinear); iptsetpref('ImshowTruesize','manual'); imshow(I_piecewiselinear); %%7_3_g
g(x,y)=f(x’,y’)=f[a(x’,y’),b(x,y)]
g(x,y) (x’,y’) a(x’,y’),b(x,y)
输出图像 空间变换后的坐标
空间变换函数
计算机图像处理
第七章 图像的空间变换
二.简单变换
简单变换用来实现图像的平移、旋转、剪切等
简单操作。如:
1)平移变换 a(x,y)=x+x0
计算机图像处理
第七章 图像的空间变换
I=imread('flowers.tif'); [nrows,ncols]=size(I); [xi,yi]=meshgrid(1:ncols,1:nrows); a1=5; a2=3; u=xi+a1*sin(pi*xi/imid); v=yi-a2*sin(pi*yi/imid); tmap_B=cat(3,u,v); resamp=makeresampler('linear','fill'); I_sinusoid=tformarray(I,[ ],resamp,[2 1],[1 2],[ ],tmap_B,.3); %%subplot(337),imshow(I_sinusoid); iptsetpref('ImshowTruesize','manual'); imshow(I_sinusoid); %%7_3_h