matlab图像双线性插值最近邻插值与几何变换

1、实验二 图像几何变换与插值一、实验目的巩固图像处理编程的步骤格式，理解数据插值及图像几何变换的原理，掌握图像几何变换的实现方法。二、实验内容1、 理解反向变换的实现思路2、 图像缩放及插值 Matlab取整命令：floor, ceil, round分别实验最近邻插值和双线性插值f=imread('lena.bmp');beishu=0.5;row,col=size(f);r1=round(row*beishu);c1=round(col*beishu);b=zeros(r1,c1); for i=1:r1 for j=1:c1 i1=round(i/beishu); j1=ro

2、und(j/beishu); if i1<1 i1=1; end if j1<1 j1=1; end b(i,j)=f(i1,j1); end endb=uint8(b);figure;imshow(f);figureimshow(b);3、 图像旋转及插值以图像中心为轴实现任意角度（逆时针为正）的图像旋转，分别实验两种插值算法f=imread('lena.bmp');B=imrotate(f,45,'nearest','crop');C=imrotate(f,45,'bilinear','crop')

3、;figure;subplot(121);imshow(f);title('原图像');subplot(122);imshow(B);title('最近邻插值');figure;subplot(121);imshow(f);title('原图像');subplot(122);imshow(C);title('双线性插值');%matlab练习程序（图像放大/缩小，最邻近插值）ccccl;w=0.6; %放大或缩小的宽度h=1.4; %放大或缩小的高度img=imread('Corner.png');imshow(i

4、mg);m n=size(img);imgn=zeros(h*m,w*n);rot=h 0 0;0 w 0;0 0 1; %变换矩阵x=h*u,y=w*vinv_rot=inv(rot);for x=1:h*m for y=1:w*n pix=x y 1*inv_rot; imgn(x,y)=img(round(pix(1),round(pix(2); endendfigure,imshow(uint8(imgn)%matlab练习程序（图像放大/缩小，双线性插值）cccm=1.8; %放大或缩小的高度n=2.3; %放大或缩小的宽度img=imread('lena.jpg')

5、;imshow(img);h w=size(img);imgn=zeros(h*m,w*n);rot=m 0 0;0 n 0;0 0 1; %变换矩阵for i=1:h*m for j=1:w*n pix=i j 1/rot; float_Y=pix(1)-floor(pix(1); float_X=pix(2)-floor(pix(2); if pix(1) < 1%边界处理 pix(1) = 1; end if pix(1) > h pix(1) = h; end if pix(2) < 1 pix(2) =1; end if pix(2) > w pix(2) =

6、w; end 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

7、_down_right=float_X*float_Y;%按权重进行双线性插值 imgn(i,j)=value_up_left*img(pix_up_left(1),pix_up_left(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); endendfigure,imshow(uint8(imgn

8、)%matlab练习程序（图像旋转，最邻近插值）ccccl;H=1; %索引pix中第一个元素，即高度W=2; %索引pix中第二个元素，即宽度jiaodu=45; %要旋转的角度，旋转方向为顺时针img=imread('Corner.png'); %这里v为原图像的高度，u为原图像的宽度imshow(img); %这里y为变换后图像的高度，x为变换后图像的宽度v u=size(img);theta=jiaodu/180*pi;rot=cos(theta) -sin(theta) 0;sin(theta) cos(theta) 0;0 0 1; inv_rot=inv(rot)

9、;pix1=1 1 1*rot; %变换后图像左上点的坐标pix2=1 u 1*rot; %变换后图像右上点的坐标pix3=v 1 1*rot; %变换后图像左下点的坐标pix4=v u 1*rot; %变换后图像右下点的坐标height=round(max(abs(pix1(H)-pix4(H)+0.5 abs(pix2(H)-pix3(H)+0.5); %变换后图像的高度width=round(max(abs(pix1(W)-pix4(W)+0.5 abs(pix2(W)-pix3(W)+0.5); %变换后图像的宽度imgn=zeros(height,width);delta_y=abs

10、(min(pix1(H) pix2(H) pix3(H) pix4(H); %取得y方向的负轴超出的偏移量delta_x=abs(min(pix1(W) pix2(W) pix3(W) pix4(W); %取得x方向的负轴超出的偏移量for y=1-delta_y:height-delta_y for x=1-delta_x:width-delta_x pix=y x 1*inv_rot; %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(H)>=0.5 && pix(W)>=0.5 && pi

11、x(H)<=v && pix(W)<=u imgn(y+delta_y,x+delta_x)=img(round(pix(H),round(pix(W); end endendfigure,imshow(uint8(imgn)%matlab练习程序（图像旋转，双线性插值）cccjiaodu=45; %要旋转的角度，旋转方向为顺时针img=imread('lena.jpg'); %这里v为原图像的高度，u为原图像的宽度imshow(img); %这里y为变换后图像的高度，x为变换后图像的宽度h w=size(img);theta=jiaodu/180*

12、pi;rot=cos(theta) -sin(theta) 0;sin(theta) cos(theta) 0;0 0 1; pix1=1 1 1*rot; %变换后图像左上点的坐标pix2=1 w 1*rot; %变换后图像右上点的坐标pix3=h 1 1*rot; %变换后图像左下点的坐标pix4=h w 1*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(

13、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for i=1-delta_y:height-delta_y for j=1-delta_x:width-delta_x pix=i j 1/rot; %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

14、 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

15、(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_left(2)+ . value_up_right*img(pix_up_right(1),pix_up_right(

16、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 endendfigure,imshow(uint8(imgn)%实验一 Matlab图像基本操作一、实验目的熟悉利用Matlab进行图像处理的基本操作，了解图像数据的存储形式及进行图像处理编程的步骤方法。二、实验内容1、 图像读写与显示重点函数：imread, imwrite, imshow2、 彩色图像灰度化计算公式：Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.1143、 图像马赛克局部平均，改变窗口大小比较处理结果，如取2×2、4×4或更大尺寸的窗口4、 图像平移分别完成图像水平方向、竖直方向和两个方向的平移三、实验要求1、编写代码，完