基于插值方法的數(shù)字圖像幾何變換的研究與實(shí)現(xiàn)畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)-資料下載頁
2025-08-19 17:37本頁面
【導(dǎo)讀】圖像的幾何變換是數(shù)字圖像處理中一個(gè)基本的、非常重要的變換,而圖像的平移、圖。最近鄰法、雙線性插值法和三次內(nèi)插值法,進(jìn)行了比較。其次詳細(xì)闡述了每種算法的原理。優(yōu)缺點(diǎn)及適用的場所。直到20世紀(jì)50年代數(shù)字計(jì)算機(jī)發(fā)展到一定水平后，數(shù)字圖像處理才真正引起人們的。1964年美國噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室，用計(jì)算機(jī)對“徘徊者2號”太空船發(fā)回的大批。月球照片進(jìn)行處理，受到明顯的效果。系，形成一門新的學(xué)科。60年代到70年代，由于離散數(shù)學(xué)的創(chuàng)立和完善，使數(shù)字圖像處
【正文】 的矩形部分，并與以坐標(biāo)（ 0， 0）開始，剪取同樣大小的圖像相比較。 圖 1 為以坐標(biāo)（ 0， 0）開始，剪取長度為 200，寬度為 200 的矩形部分，并與以坐標(biāo)（ 0， 0）開始，取長度為 200，寬度為 200 的矩形部分。 下面我們在原圖像上用鼠標(biāo)拖動出一個(gè)矩形框，返回該矩形框的起始坐標(biāo)、長度和寬度 ,語句如下： clear。i=imread(39。C:\Users\weichuang\Desktop\matlab\39。)。 [A,rect]=imcrop(i) 13 截取部分如下圖 所示： 圖 用鼠標(biāo)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。i=imread(39。C:\Users\weichuang\Desktop\matlab\39。)。 j=imcrop(i,[ 38 39 141 47])。 imshow(i),title(1) figure,imshow(j),title(2) 可得圖像 圖 將返回的 rect值代入后所得圖像 該圖像與用鼠 標(biāo)截取的圖像完全相同。 [6] 14 第 4 章 結(jié)論 本文采用了 MATLAB 作為工具，以最近鄰插法、雙線性插值法和雙三次插值法三種常用數(shù)字圖像插值算法為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)字圖像的比例縮放、旋轉(zhuǎn)和剪取等一系列幾何變換。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。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，但是需要較大的計(jì)算量才能完成；雙線性插值法無論在質(zhì)量上還是速度上，都介于兩者之間。 插值技術(shù)的提高是以數(shù)學(xué)方法的改進(jìn)和提高為前提的。運(yùn)用到現(xiàn)實(shí)中，還應(yīng)結(jié)合硬件處理速度選擇合適的算法，硬件處理速度的提高也是實(shí)現(xiàn)復(fù)雜算法的前提。隨著數(shù)學(xué)的發(fā)展和計(jì)算機(jī)硬件水平的提高，將會有更優(yōu)秀的插值算法運(yùn)用到實(shí)際當(dāng)中，數(shù)字圖像幾何變換的質(zhì)量和速度將得到很大程度上的提高。 15 參考文獻(xiàn) [1] 章毓晉 .圖像工程上冊 —— 圖像處理和分析 [M].北京：清華大學(xué)出版社 , [2] 章毓晉 .圖像工程下冊 —— 圖像理解與計(jì)算機(jī)視覺 [M].北京 :清華大學(xué)出版社 , [3] 張兆禮 ,趙春暉 ,梅曉丹 .現(xiàn)代圖像處 理技術(shù) [M].北京 :人民郵電出版社 , [4] 崔屹 .圖像處理與分析 —— 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法及應(yīng)用 [M].北京 :科學(xué)出版社 , [5] 賈云得 .機(jī)器視覺 [M].北京 :科學(xué)出版社 , [6] 陳桂明 ,張明照 ,戚紅雨 .應(yīng)用 MATLAB語言處理數(shù)字信號與數(shù)字圖像 [M].北京 :科學(xué)出版社 , [7] 何斌 ,馬大予 ,于運(yùn)堅(jiān) ,朱紅蓮 .VisualC++數(shù)字 圖像處理 [M].北京 :人民郵電出版社 , 16 附錄 我們用最近鄰插法將圖像按原比例放大 倍，語句如下： clear。i=imread(39。C:\Users\weichuang\Desktop\matlab\39。)。 a= j=imresize(i,a)。 imshow(i),title(1) figure,imshow(j),title(2) 用雙線性插值法和雙三次插值法將圖像按原比例放大 倍，語句如下： clear。i=imread(39。C:\Users\weichuang\Desktop\matlab\39。)。 a= j=imresize(i,a)。 k=imresize(i,a, 39。bilinear39。)。 l=imresize(i,a, 39。bicubic39。)。 imshow(j),title(1) figure,imshow(k),title(2) figure,imshow(l),title(3) 下面我們用雙線性插值法將圖像按原比例縮小為 倍，語句如下： clear。i=imread(39。C:\Users\weichuang\Desktop\matlab\39。)。 a= j=imresize(i,a ,39。bilinear39。)。 imshow(i),title(1) figure,imshow(j),title(2) 用雙線性插值法將原圖像旋轉(zhuǎn) 60 度，不裁去超出原圖的部分，語句如下： clear。i=imread(39。C:\Users\weichuang\Desktop\matlab\39。)。 a=60 j=imrotate(i,a,39。bilinear39。)。 imshow(i),title(1) figure,imshow(j),title(2) 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，語句如下： clear。i=imread(39。C:\Users\weichuang\Desktop\matlab\39。)。 a=60 j=imrotate(i,a,39。bilinear39。)。 17 k=imrotate(i,a, 39。bilinear39。, 39。crop39。)。 imshow(k),title(1) figure,imshow(j),title(2) 我們從坐標(biāo)（ 0， 0）開始，從原圖上剪取一個(gè)長度為 200，寬度為 200 的矩形部分，語句如下： clear。i=imread(39。C:\Users\weichuang\Desktop\matlab\39。)。 j=imcrop(i,[0 0 200 200])。 imshow(i),title(1) figure,imshow(j),title(2) 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，語句如下： clear。i=imread(39。C:\Users\weichuang\Desktop\matlab\39。)。 a=60 b=120 j=imrotate(i,b,39。bilinear39。)。 k=imrotate(i,a,39。bilinear39。)。 imshow(j),title(1) figure,imshow(k),title(2) 我們以坐標(biāo)（ 0， 0）開始，剪取長度為 200，寬度為 200 的矩形部分，并與以坐標(biāo)（ 0，0）開始，剪取同樣大小的圖像相比較，語句如下： clear。i=imread(39。C:\Users\weichuang\Desktop\matlab\39。)。 j=imcrop(i,[0 0 200 200])。 k=imcrop(i,[100 100 200 200])。 imshow(k),title(1) figure,imshow(j),title(2)
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