基于插值方法的數(shù)字圖像幾何變換的研究與實現(xiàn)畢業(yè)設計論文-免費閱讀
【正文】 C:\Users\weichuang\Desktop\matlab\39。a=60b=120j=imrotate(i,b,39。i=imread(39。bilinear39。a=60j=imrotate(i,a,39。)。bilinear39。)。通過研究可以發(fā)現(xiàn)，插值算法的選取直接影響到數(shù)字圖像在經(jīng)過幾何變換之后的質(zhì)量。)。[…]=imcrop(x,y,…)在指定坐標系統(tǒng)(x ，y) 中剪取圖像。圖 原圖 圖 用雙線性插值法旋轉(zhuǎn) 60 度后的圖像，未裁去超出原圖的部分圖 為原圖，圖 為用雙線性插值法旋轉(zhuǎn) 60 度后的圖像，未裁去超出原圖的部分。 imrotate 函數(shù)在對數(shù)字圖像進行旋轉(zhuǎn)的時候，各像素的坐標將會發(fā)生變化，使得旋轉(zhuǎn)之后不能正好落在整數(shù)坐標處，需要進行插值。在使用 bilinear 和 bicubic 方法縮小圖像時，為消除引入的高頻成分，imresize 使用一個前端平滑濾波器，默認的濾波器尺寸為 11*11。然后我們定義一兩個常量 、 ，其中，?代表矩形的長素， 代表矩形的寬度，然后舍棄掉在矩形外的點，這樣，在整個坐標x??系上，由 、 、 和 四個點所圍成的矩形部),(0y),(0yx?),(0y??),(00yx?分便被保留下來。對這些空洞點必須進行填充處理，否則畫面效果不好，一般也稱這種操作為插值處理。該方法的原理是，當求出的分數(shù)地址與像素點不一致時，求出周圍四個像素點的距離比，根據(jù)該比率，由四個鄰域的像素灰度值進行線性插值。而在圖像的放大操作中，則需要對尺寸放大后所多出來的空格填入適當?shù)南袼刂担@是信息的估計問題，所以較圖像的縮小要難一些。圖像縮小之后，因為承載的數(shù)據(jù)量小了，所以畫布可相應縮小。以上所提到的 MATLAB 在圖像中的應用都是由相應的 MATLAB 函數(shù)來實現(xiàn)的，使用時，只需按照函數(shù)的調(diào)用語法正確輸入?yún)?shù)即可。在本文中我們用 MATLAB 的圖像處理工具包實現(xiàn)了圖像的縮放、旋轉(zhuǎn)和剪取。從變換的性質(zhì)分，圖像的幾何變換有圖像的位置變換（平移、鏡像、旋轉(zhuǎn)）、圖像的形狀變換（放大、縮小、錯切）等基本變換以及圖像的復合變換等。當然，也可以利用數(shù)碼照相機直接拍攝以數(shù)字格式存放的數(shù)字圖像。60 年代到 70 年代，由于離散數(shù)學的創(chuàng)立和完善，使數(shù)字圖像處理技術得到迅猛的發(fā)展，理論和方法進一步完善，應用范圍更加廣闊。 image zoom。河南理工大學 畢 業(yè) 設 計（論 文） 題 目 基于插值方法的數(shù)字圖像幾何變換的研究與實現(xiàn) 院（系、部) 計算機科學與技術學院 專業(yè)及班級 軟件 Java1101 姓 名 學 號 311109060123 指 導 教 師 王 靜 日 期 2022 年 5 月 15 日 河南理工大學畢業(yè)設計（論文）說明書I摘 要 隨著數(shù)字圖像技術的發(fā)展,數(shù)字圖像處理廣泛應用于幾乎所有與圖像處理有關的領域。 image rotation。這一時期，圖像處理主要與模式識別和圖像理解的研究相聯(lián)系，如文字識別、醫(yī)學圖像處理、遙感圖像的處理等。模擬圖像經(jīng)掃描儀進行數(shù)字化或由數(shù)碼相機拍攝的自然景物圖像，在計算機中均是以數(shù)字格式存儲的。其中使用最頻繁的是圖像的縮放和旋轉(zhuǎn)，不論照片、圖畫、書報，還是醫(yī)學 X 光和衛(wèi)星遙感圖像都會用到這兩項技術。圖像處理工具包是由一系列支持圖像處理操作的函數(shù)組成的。 [1] 3 第 2章 圖像幾何變換理論圖像比例縮放是指將給定的圖像在 軸方向按比例縮放 倍，在 軸按比例縮放xfxy倍，從而獲得一幅新的圖像。此時，只需在原圖像基礎上，每行隔一個像素取一點，每隔一行進行操作，即取原圖的偶（奇）數(shù)行和偶（奇）數(shù)列構(gòu)成新的圖像。當 時，圖像被按全比例放大二倍，放大后圖2?fyx像中的（0，0）像素對應于原圖中的（0，0）像素；（0，1）像素對應于原圖中的（0，）像素，該像素不存在，可以近似為（0，0）也可以近似為（0，1）；（0，2）像素對應于原圖像中的（0，1）像素；（1，0）像素對應于原圖中的（，0），它的像素值近似于（0，0）或（1，0）像素；（2，0）像素對應于原圖中的（1，0）像素，依此類推。一般圖像的旋轉(zhuǎn)是以圖像的中心為原點，將圖像上的所有像素都旋轉(zhuǎn)一個相同的角度。以上所討論的旋轉(zhuǎn)是繞坐標軸原點（0，0）進行的。 [1] 7 第 3章 數(shù)字圖像幾何變換實現(xiàn)在論文的實現(xiàn)過程中，主要利用了 MATLAB 的圖像處理工具包來編寫程序。也可通過參數(shù) n 指定濾波器的尺寸，即B=imresize(…,method,n)。在工具箱中的函數(shù) imrotate 可用 3 種方法對圖像進行 10 插值旋轉(zhuǎn)，默認的插值方法也是最近鄰插值法。用雙線性插值法將原圖像旋轉(zhuǎn) 60 度，裁去超出原圖的部分，并與未裁去超出部分的做比較， 11 圖 1 是用雙線性插值法將原圖像旋轉(zhuǎn) 60 度，裁去超出原圖的部分，圖 2 為未裁去超出部分的，可見圖 1 與原圖大小相同下面，我們用雙線性插值法將原圖像旋轉(zhuǎn) 120 度，并與旋轉(zhuǎn) 60 度的圖像做比較。 [A,rect]=imcrop(…)和[x,y,A,rect]=imcrop(…) 在用戶交互剪取圖像的同時返回剪取框的參數(shù) rect。[A,rect]=imcrop(i)截取部分如下圖所示：圖 用鼠標截取部分返回的值為rect =38 39 141 47我們將返回的 rect 值帶入到以下語句中：clear。最近鄰插法質(zhì)量最差，但是算法簡單，速度快；雙線性插值法質(zhì)量好，但是需要
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