用MATLAB编程实现数字图像旋转
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告实验一数字图像处理编程基础一、实验目的1. 了解MATLAB图像处理工具箱；2. 掌握MATLAB的基本应用方法；3. 掌握MATLAB图像存储/图像数据类型/图像类型；4. 掌握图像文件的读/写/信息查询；5. 掌握图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法；6. 编程实现图像类型间的转换。
二、实验内容1. 实现对图像文件的读/写/信息查询，图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法、图像类型间的转换。
2. 运行图像处理程序，并保存处理结果图像。
三、源代码I=imread('cameraman.tif')imshow(I);subplot(221),title('图像1');imwrite('cameraman.tif')M=imread('pout.tif')imview(M)subplot(222),imshow(M);title('图像2');imread('pout.bmp')N=imread('eight.tif')imview(N)subplot(223),imshow(N);title('图像3');V=imread('circuit.tif')imview(V)subplot(224),imshow(V);title('图像4');N=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\1.jpg')imshow(N);I=rgb2gary(GRB)[X.map]=gary2ind(N,2)RGB=ind2 rgb(X,map)[X.map]=gary2ind(I,2)I=ind2 gary(X,map)I=imread('C:\Users\dell\Desktop\111.jpg');subplot(231),imshow(I);title('原图');M=rgb2gray(I);subplot(232),imshow(M);[X,map]=gray2ind(M,100);subplot(233),imshow(X);RGB=ind2rgb(X,map);subplot(234),imshow(X);[X,map]=rbg2ind(I);subplot(235),imshow(X);四、实验效果实验二 图像几何变换实验一、实验目的1．学习几种常见的图像几何变换，并通过实验体会几何变换的效果；2．掌握图像平移、剪切、缩放、旋转、镜像等几何变换的算法原理及编程实现；3．掌握matlab 编程环境中基本的图像处理函数。
数字图像处理课程设计基于Matlab的数字图像处理
数字图像处理课程设计--基于Matlab的数字图像处理数字图像处理课程设计基于Matlab的数字图像处理——图像的运算院系信息技术学院专业班级电气6班学号 201107111282姓名何英娜指导教师章瑞平课程设计时间 2012年11月目录一、摘要 (3)二、图像代数运算1、1图像的加法运算 (4)1、2图像的减法运算 (4)1、3图像的除法运算 (4)1、4绝对差值运算 (7)1、 5 图像的求补运算 (7)3三、图像的几何运算2、1 图像插值 (7)2、2图像的旋转 (8)2、3图像的缩放 (9)2、4图像的投影变换 (10)2、4图像的剪切 (11)四、课程设计总结与体会 (13)五、参考文献 (14)摘要图像运算涵盖程序设计、图像点运算、代数运算、几何运算等多种运算；设计目的和任务：1、熟悉图像点运算、代数运算、几何运算的基本定义和常见方法；2、掌握在MTLAB中对图像进行点运算、代数运算、几何运算的方法3、掌握在MATLAB中进行插值的方法4、运用MATLAB语言进行图像的插值缩放和插值旋转5、学会运用图像的投影变换和图像的剪切46、进一步熟悉了解MATLAB语言的应用，将数字图像处理更好的应用于实际7、通过各类算法加强图像各种属性、一、图像的几何运算何运算图像代数运算是指对两幅或两幅以上输入图像对应的像素逐个进行和差积商运算以产生增强效果的图像。
图像运算是一种比较简单有效的增强处理手段是图像处理中常用方法。
四种图像处理代数运算的数学表达式如下：C(x,y)=A(x,y)+B(x,y)C(x,y)=A(x,y)-B(x,y)C(x,y)=A(x,y)*B(x,y)C(x,y)=A(x,y)/B(x,y)1图像加法运算一般用于多幅图像求平均效果，以便有效降低具有叠加性的随机噪声，在matlab中imadd用于图像相加，其调用格式为z=imadd(X,Y);程序演示如下：I=imread('rice.png');subplot(2,2,1),imshow(I),title('原图像1'); J=imread('cameraman.tif');subplot(2,2,2),imshow(J),title('原图像52');K=imadd(I,J,'uint16'););subplot(2,2,3),imshow(K,[]),title('相加后图像'2、图像减法运算也称差分运算，是用于检测图像变化及运动物体的方法；用imsubtract函数实现。
东北大学matlab计算机图像处理实验报告
计算机图像处理实验报告学院：信息学院班级：姓名：学号：实验内容：数字图像处理1、应用MATLAB语言编写显示一幅灰度图像、二值图像、索引图像及彩色图像的程序，并进行相互之间的转换；（1）、显示一副真彩RGB图像代码：I=imread('mikasa.jpg');>>imshow(I);效果：（2）、RGB转灰度图像代码：graycat=rgb2gray(I);>> subplot(1,2,1);>> subimage(I);>> subplot(1,2,2);>> subimage(graycat);效果：（3）、RGB转索引图像代码：[indcat,map]=rgb2ind(I,0.7);>> subplot(1,2,1);>> subimage(I);>> subplot(1,2,2);>> subimage(indcat,map);效果：（4）、索引图像转RGB代码：I1=ind2rgb(indcat,map);>>subplot(1,2,1);>>subimage(indcat,map);>>subplot(1,2,2);>>subimage(I1);效果：（5）、索引转灰度图像代码：i2gcat=ind2gray(indcat,map);>>subplot(1,2,1);>>subimage(indcat,map);>>subplot(1,2,2);>>subimage(i2gcat);效果：（6）、灰度转索引图像代码：[g2icat,map]=gray2ind(graycat,64);>>subplot(1,2,1);>>subimage(graycat);>>subimage(g2icat,map);效果：（7）、RGB转二值图像代码：r2bwcat=im2bw(I,0.5);>>subplot(1,2,1);>>subimage(I);>>subplot(1,2,2);>>subimage(r2bwcat);效果：（8）灰度转二值图像代码：g2bwcat=im2bw(graycat,0.5); subplot(1,2,1);>>subimage(graycat);>>subplot(1,2,2);>>subimage(g2bwcat);效果：（9）、索引转二值图像代码：>> i2bwcat=im2bw(indcat,map,0.7);>>subimage(indcat,map);>>subplot(1,2,2);>>subimage(i2bwcat);效果：2、应用MATLAB工具箱演示一幅图像的傅里叶变换、离散余弦变换，观察其频谱图。
matlab中坐标旋转函数
matlab中坐标旋转函数Matlab中的坐标旋转是指将一个坐标系中的点或向量绕指定的旋转中心以特定的角度进行旋转，从而得到新的坐标或向量。
在Matlab中，我们可以使用一些内置的函数来实现坐标旋转，比如旋转矩阵、欧拉角和四元数等。
本文将逐步介绍这些方法，以便读者能够理解和使用它们。
第一步，我们将介绍旋转矩阵的方法。
在Matlab中，我们可以使用rotm 函数来创建旋转矩阵。
这个函数接受一个旋转轴的方向向量和旋转角度作为输入。
例如，如果我们想要绕z轴旋转45度，则可以使用以下代码：matlabrotationAxis = [0, 0, 1]; 旋转轴rotationAngle = 45; 旋转角度（度）rotationMatrix = axang2rotm([rotationAxis, rotationAngle*pi/180]);这里，axang2rotm函数将旋转轴和角度转换为旋转矩阵。
需要注意的是，角度在输入时必须转换为弧度。
接下来，我们可以使用旋转矩阵来旋转一个点或向量。
假设我们有一个二维平面上的点(1, 1)，我们希望将它绕原点逆时针旋转90度。
可以通过以下代码实现：matlabpoint = [1, 1];rotatedPoint = (rotationMatrix * point')';这里，我们首先将点表示为一个行向量，然后通过旋转矩阵与之相乘，再将结果转换为行向量。
这样就得到了旋转后的点。
第二步，我们将介绍欧拉角的方法。
Matlab中的欧拉角表示了一系列旋转操作：绕x轴旋转、绕y轴旋转和绕z轴旋转。
我们可以使用eul2rotm 函数将欧拉角转换为旋转矩阵。
以下是一个例子，我们希望按照x、y和z 轴的顺序分别旋转30度：matlabrotationAngles = [30, 30, 30]; 欧拉角（度）rotationMatrix = eul2rotm(rotationAngles*pi/180);这里，eul2rotm函数将欧拉角转换为旋转矩阵。
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四元数旋转轴
matlab四元数旋转轴四元数是一种数学概念，广泛应用于各种领域，包括机器人控制、图形处理等。
在MATLAB中，四元数旋转轴也是一个非常重要的应用，通过对轴的定义和相关函数的调用，可以实现灵活的旋转效果。
一、四元数简介四元数可以看作是复数的扩展，将实部和虚部扩展为四个分量，表示为q = a + bi + cj + dk，其中a、b、c、d是实数，i、j、k为旋转矢量。
四元数的加减法、乘法和单位元等定义与复数相似，可以用于旋转、插值等操作。
二、四元数定义旋转轴四元数可以表示任意三维向量的旋转，其中旋转轴为向量i、j、k中的一个。
在MATLAB中，可以使用quaternion函数创建四元数，格式为q = quaternion(w,x,y,z)。
其中，w表示实部，x、y、z表示虚部，与向量i、j、k的对应关系为x=i、y=j、z=k。
三、四元数的旋转变换四元数旋转的基本思想是将旋转轴的坐标表示为四元数的虚部，通过旋转角度和旋转轴的乘积，得到旋转后的四元数。
在MATLAB中，可以使用rotate函数实现，其中格式为new_q =rotate(q,theta,vector)，其中new_q表示旋转后的四元数，q表示原始的四元数，theta表示旋转角度，vector表示旋转轴的坐标。
四、四元数的应用四元数旋转轴广泛应用于计算机图形学和机器人控制等领域。
在图形处理中，通过四元数的旋转变换，可以实现对三维模型的旋转、平移、缩放等操作，有效提高了图像处理的效率和精度。
在机器人控制中，四元数旋转轴可以帮助机器人实现灵活的运动控制，从而完成各种复杂任务。
五、小结通过以上的介绍，我们可以看出四元数旋转轴在MATLAB中的重要性。
在实际应用中，我们可以灵活运用四元数的定义和相关函数，实现灵活的旋转变换，从而提高计算机图形处理和机器人控制的效率和精度。
MATLAB数字图像处理几何变换傅里叶变换
Matlab数字图像处理实验指导实验目的：通过实验，深入理解和掌握图像处理的基本技术，提高动手实践能力。
实验环境：Matlab变成实验一图像的几何变换实验内容：设计一个程序，能够实现图像的各种几何变换。
实验要求：读入图像，打开图像，实现图像的平移变换、比例缩放、转置变换、镜像变换、旋转变换等操作。
实验原理：图像几何变换又称为图像空间变换，它将一幅图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置。
学习几何变换的关键就是要确定这种空间映射关系，以及映射过程中的变化参数。
几何变换不改变图像的像素值，只是在图像平面上进行像素的重新安排。
一个几何变换需要两部分运算：首先是空间变换所需的运算，如平移、镜像和旋转等，需要用它来表示输出图像与输入图像之间的（像素）映射关系；此外，还需要使用灰度插值算法，因为按照这种变换关系进行计算，输出图像的像素可能被映射到输入图像的非整数坐标上。
设原图像f(x0,y0)经过几何变换产生的目标图像为g(x1,y1),则该空间变换（映射）关系可表示为：x1=s(x0,y0)y1=t(x0,y0)其中，s(x0,y0)和t(x0,y0)为由f(x0,y0)到g(x1,y1)的坐标换变换函数。
一、图像平移图像平移就是将图像中所有的点按照指定的平移量水平或者垂直移动。
二、图像镜像镜像变换又分为水平镜像和垂直镜像。
水平镜像即将图像左半部分和右半部分以图像竖直中轴线为中心轴进行对换；而竖直镜像则是将图像上半部分和下半部分以图像水平中轴线为中心轴进行对换。
三、图像转置图像转置是将图像像素的x坐标和y坐标呼唤。
图像的大小会随之改变——高度和宽度将呼唤。
四、图像的缩放图像缩放是指将图像大小按照指定的比率放大或者缩小。
图像缩放函数imresize();调用格式如下：B=imresize(A,Scale,method);参数A为要进行缩放的原始图像。
Scale为统一的缩放比例。
如果希望在x和y方向上以不同比例进行缩放，可用如下调用形式。
matlab旋转单叶双曲面
matlab旋转单叶双曲面在数学和科学工程领域中，MATLAB是一种非常常见的计算和数据可视化软件程序。
MATLAB的强大功能使其成为处理各种数学和科学问题的首选工具之一，其中包括旋转单叶双曲面。
在本文中，我们将分步骤介绍如何使用MATLAB旋转单叶双曲面。
1. 创建单叶双曲面首先，我们需要创建一个单叶双曲面作为我们旋转的对象。
使用MATLAB的“surf”函数，我们可以创建一个单叶双曲面。
这里给出一个例子：x = linspace(-2,2,100);y = linspace(-2,2,100);[X,Y] = meshgrid(x,y);Z = sqrt(X.^2 - Y.^2 + 1);surf(X,Y,Z)这个代码创建了一个从-2到2范围内的100个点格网，它们用于在x，y平面上创建一个二维网格，然后使用这个网格创建z值，最后使用“surf”函数将其可视化。
2. 旋转单叶双曲面现在我们已经创建了单叶双曲面对象，下一步是对其进行旋转。
使用MATLAB的“rotate”函数，我们可以控制单叶双曲面的绕X轴、Y轴、Z轴的旋转。
这里给出一个绕Y轴旋转45度的例子：h = surf(X,Y,Z);rotate(h,[0 1 0],45);这个代码将我们之前创建的单叶双曲面保存在h变量中，然后使用“rotate”函数将其绕Y轴旋转45度。
3. 重新设置单叶双曲面的坐标当我们旋转单叶双曲面时，它的坐标系也会随之旋转。
所以，我们需要将单叶双曲面的坐标重新设置为与当前坐标系统对齐。
使用MATLAB的“axis”函数，我们可以设置曲面对象的坐标。
axis([-2 2 -2 2 -2 2])这个代码重新设置单叶双曲面的坐标，使其与当前坐标系统对齐。
通过以上三个步骤，我们成功地将单叶双曲面旋转并与当前坐标系统对齐。
这是一个简单且有趣的例子，显示了MATLAB的强大功能和易于使用的特性，使得它在科学工程领域中得到了广泛的应用。
- 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)。
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。
如图1所示。
由三角函数公式可得:
写成矩阵表示为:
利用公式进行图像旋转变换时要需要注意如下两点:
①图像旋转之前,为了避免信息的丢失,一定要进行坐标移动,使旋转后的图像在计算机屏幕上能全部看得到。
图像的移动是将一副图像所有点都按照给定的偏移量在水平方向沿x轴平移△x、在垂直方向沿y轴纵移△y,移动后的图像与原图像相同,图像上的点P0(x0,y0)和P(x,y)之间的关系可以用如下的移动变换矩阵表示为:
②图像旋转之后,由于坐标取整数的原因,会出现许多空洞点,对这些空洞点必须进行填充处理,否则画面效果不好,一般也称这种操作为插值处理。
最简单的方法是行插值和列插值、移动平均插值;另外还有运算效复杂一点的如双线性插值、曲线插值、曲面插值和高阶插值等等。
通常效果较好的其计算量也较大。
文章为了简化编程,采用简单的综合插值方法:
如果空点的上下左右四点均非空,则取这四点的平均值;如果空点的左、右紧邻的两点都是非空点,而上、下紧邻的两点有空点,则用行插值法,取这两个非空点的平均值;如果空点的上、下紧邻的两点都是非空点,而左、右紧邻的两点有空点,则用列插值法,取这两个非空点的平均值;如果空点的上下左右四周边紧邻的八个点存在非空点,则用四邻域插值法,取各非空点的以点距为权的加权平均;如果空点的四邻域的八个点均是空点,则此空点可能是图像本身的空洞点,不用插值,可跳过。
对于下一个空点,重复(1)～(5),就可完成全部空点插值。
3图像旋转算法
①读入图像文件并把图像转为灰度图像,显示图像,X轴标注为图(a);②计算图像旋转θ角后的四个顶点坐标(以便确定旋转后的图像大小);③根据四个顶点
坐标,计算移动偏移量△x、△y,移动图像(目的使旋转后的图像全部能见);④计算图像旋转后的坐标并填充对应原图像坐标的灰度值;⑤显示旋转后的图像(可观察到图像中有许多空洞点),X轴标注为图(b);⑥找出四个顶点坐标围成的四边形内的空洞点并进行简单的综合插值;⑦显示经插值处理后的图像,X轴标注为图(c)。
4Matlab实验结果
根据上述算法,编制图像旋转文件Image_move.m。
运行Image_move.m文件,输入小猫的图像文件名,得到较满意的实验结果,见图2所示。
图2-(a) 是原图像;图2-(b) 是旋转35度后末作插值处理的图像,可以看到有明显的空洞点;图2-(c) 是旋转35度后作了简单综合插值处理的图像,空洞点已基本消失。
平面图像旋转后比原图像大,也就是图2-(b)、图2-(c)实际上比图2-(a)大。
因为在Matlab格式语句(subplot(1,3,i),i=1,2,3。
)的控制下,同在一个视窗输出的三个图像会自动缩放相同大小的三个方框内。
若分不同视窗输出,会看到图2-(b)、图2-(c)比图2-(a)大许多。
5小结
通过实验说明,图像旋转问题主要是消除旋转图像中的空洞点,消除空洞点的方法主要是采用插值法。
在众多的插值方法中,文章采用的简单综合插值法,虽然不属于最好的方法,但是计算较简单,而且很有效。
参考文献:
[1] 冈萨雷斯(美)著.阮秋琦,阮宇智译.数字图像处理(第二版)[M].北京:电子工业出版社,2009.
[2] 冈萨雷斯(美).阮秋琦,阮宇智译.数字图像处理(MATLAB版)[M].北京:电子工业出版社,2009.
[3] 张志涌.MATLAB教程[M].北京:北京航空航天大学出版社,2009.
[4] 吴恩华,柳有权.基于图形处理器(GPU)的通用计算[J].计算机辅助设计与图形学学报,2004,16(5):601-612.
[5] 刘耀林,邱飞岳,王丽萍,等.基于GPU的图像快速旋转算法的研究及实现[J].计算机工程与科学,2008,(6):48-50.。