Matlab 图像几何操作
MATLAB图像处理基础教程
MATLAB图像处理基础教程第一章：MATLAB图像处理简介MATLAB（Matrix Laboratory）是一种强大的数值计算和数据可视化软件，广泛应用于各个领域，包括图像处理。
图像处理是一门研究如何对数字图像进行分析、增强、重建和压缩的学科。
本教程将引导读者逐步了解MATLAB图像处理的基本概念和技术。
第二章：MATLAB图像的读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取不同格式的图像文件，并使用imshow函数显示图像。
此外，还可以使用imfinfo函数获取图像的详细信息，如分辨率、颜色空间和位深度等。
第三章：图像的灰度处理灰度处理是一种常见的图像预处理方法。
通过将彩色图像转换为灰度图像，可以减少图像的数据量，简化图像处理的复杂性。
在MATLAB中，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像，并使用imhist函数查看灰度图像的直方图。
第四章：图像的滤波处理滤波是一种常用的图像处理操作，用于对图像进行平滑、增强或去噪。
MATLAB提供了各种滤波函数，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
可以根据具体需求选择合适的滤波方法，并使用imfilter函数进行滤波处理。
第五章：图像的二值化处理图像的二值化是将图像转换为黑白两色的过程，常用于物体检测、识别和分割等应用。
在MATLAB中，可以使用im2bw函数将灰度图像转换为二值图像，并可以调整阈值来控制二值化的效果。
第六章：图像的几何变换几何变换是一种常见的图像处理操作，用于对图像进行旋转、缩放、平移和翻转等操作。
MATLAB提供了imrotate、imresize、imtranslate和flip函数等实现各种几何变换。
通过组合这些函数，可以实现复杂的图像变换。
第七章：图像的特征提取图像的特征提取是图像处理中的重要步骤，用于从图像中提取出具有代表性的信息。
在MATLAB中，可以使用各种特征提取函数，如imgradient、imhistogram和imcontour等。
基于MATLAB的影像几何校正方法崔璨璨
基于MATLAB的影像几何校正方法崔璨璨发布时间：2021-07-29T09:19:06.473Z 来源：《基层建设》2021年第14期作者：崔璨璨[导读] MATLAB被广泛应用于数字影像显示与计算，本文主要介绍了基于MATLAB进行影像几何校正的原理和方法上海科汇人才服务有限公司上海市虹口区 200080摘要：MATLAB被广泛应用于数字影像显示与计算，本文主要介绍了基于MATLAB进行影像几何校正的原理和方法，采用SIFT特征匹配方法将待校正影像与基准影像进行匹配，自动获取其控制点，实现图像自动校正。
实验表明，该处理方法可以有效的提高图像几何校正精度并实现图像自动校正。
关键词：MATLAB；SIFT；几何校正一、引言随着科学技术的进步，以及社会需求的不断增加，遥感技术作为当前社会应用需求领域的一个重要分支，其为社会发展提供了重要保障，遥感影像几何校正是遥感影像数据处理的主要环节之一[1]。
因此，更快、更有效、更便捷的提高遥感影像预处理的工作效率，对于遥感影像的应用具有很深的现实意义。
MATLAB已经成为一种高效的工程计算语言，在数值计算、数据处理、自动控制、图像处理、神经网络、小波分析等方面应用广泛。
其将数值分析、矩阵计算和数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成于一体的环境中。
本文基于MATLAB环境下，根据几何校正的处理原理与流程，对遥感影像进行几何校正。
二、几何校正处理流程2.像点坐标量测传统量测像点坐标的方法主要是借助仪器量测，主要由立体坐标量测仪、单像坐标量测仪和解析测图仪。
随着科技的进步以及摄影测量的发展，获取像点坐标的方式也逐渐趋近于多样化，从人工手动获取像点坐标逐步演变为采用计算机自动获取。
本文采用SIFT算法（Scale Invariant Feature Transform）对基准影像和待校正影像进行匹配，获取其同名点。
本文将仿射变换后的待校正影像作为SIFT匹配的初始影像，考虑到SIFT算法匹配到的特征点具有尺度不变性特征，在图像平移、旋转、缩放等情况下匹配到的点不影响其特征描述。
MATLAB中的图像配准与匹配方法
MATLAB中的图像配准与匹配方法图像配准与匹配是计算机视觉领域的重要研究方向。
配准指的是将多幅图像在空间上对齐，使得它们之间的特定特征点或特征区域对应一致。
匹配则是在已经配准的图像中寻找相似的图像区域。
在实际应用中，图像配准与匹配常用于医学图像分析、遥感影像处理、计算机视觉等领域，具有广泛的应用前景。
MATLAB作为一种强大的数值计算与数据可视化软件，提供了丰富的图像处理和计算机视觉函数，使得图像配准与匹配任务变得更加简便和快捷。
下面将介绍几种常用的MATLAB图像配准与匹配方法。
一、基于特征点的图像配准特征点是图像中具有鲁棒性和独特性的点，常常用于图像配准任务。
在MATLAB中，可以使用SURF(Speeded-Up Robust Features)或SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)等函数来检测图像中的特征点。
然后可以通过计算特征点间的相似度或使用一致性约束等方法来对图像进行配准。
二、基于图像区域的图像配准除了特征点外，图像的局部区域也可以作为配准的参考。
一种常用的方法是使用归一化互相关(Normalized Cross Correlation)来度量两幅图像之间的匹配度。
在MATLAB中，可以使用normxcorr2函数来实现归一化互相关操作。
该函数将两幅图像进行归一化，并计算它们之间的互相关系数，从而确定最佳的配准位置。
三、基于形态学的图像配准形态学图像处理是一种基于形态学运算的图像处理方法。
它利用图像中的形状、结构和拓扑信息来进行图像处理和分析。
在图像配准中，形态学操作可以用来提取图像区域的形状信息，并进行形状匹配。
在MATLAB中，可以使用bwmorph函数进行形态学操作，例如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等，从而实现图像的配准与匹配。
四、基于变换模型的图像配准图像配准中常常涉及到图像的几何变换，例如平移、旋转、缩放、投影变换等。
在MATLAB中，可以使用imwarp函数来对图像进行几何变换和配准。
使用matlab绘制三维图形的方法
使用matlab绘制三维图形的方法要使用MATLAB绘制三维图形，首先需要了解MATLAB中的三维绘图函数和绘图选项。
下面将介绍一些常用的绘制三维图形的方法。
1.绘制基本的三维图形要绘制基本的三维图形，可以使用以下函数：- plot3(函数：用于在三维坐标系中绘制线条。
- scatter3(函数：用于在三维坐标系中绘制散点图。
- surf(函数：用于绘制三维曲面图。
- mesh(函数：用于绘制三维网格图。
- bar3(函数：用于绘制三维条形图。
- contour3(函数：用于绘制三维等高线图。
例如，下面的代码演示了如何使用plot3(函数绘制一个三维线条图：```x = linspace(0, 2*pi, 100);y = sin(x);z = cos(x);plot3(x, y, z, 'LineWidth', 2);xlabel('X');ylabel('Y');zlabel('Z');title('3D Line Plot');```2.添加颜色和纹理在绘制三维图形时，可以使用颜色和纹理来增加图形的信息。
MATLAB 提供了一系列函数来处理颜色和纹理，如：- colormap(函数：用于设置颜色映射。
- caxis(函数：用于设置坐标轴范围。
- shading(函数：用于设置颜色插值方法。
- texturemap(函数：用于设置纹理映射方法。
例如，下面的代码展示了如何使用纹理映射来绘制一个球体：```[X, Y, Z] = sphere(50);C = colormap('jet');surface(X, Y, Z, 'FaceColor', 'texturemap', 'CData', C);axis equal;```3.绘制多个数据集要在同一张图中绘制多个数据集，可以使用hold on和hold off命令。
MATLAB中的图像配准和形状匹配技巧
MATLAB中的图像配准和形状匹配技巧图像处理是计算机科学领域中的一个重要研究方向，而图像配准和形状匹配则是图像处理的核心技术之一。
在MATLAB中，我们可以利用其强大的图像处理工具箱来实现各种图像配准和形状匹配任务。
本文将介绍MATLAB中常用的几种图像配准和形状匹配技巧，帮助读者更好地理解和运用这些技术。
一、图像配准技巧图像配准是将多幅图像进行对齐和匹配的过程。
在实际应用中，图像配准常常用于医学影像、遥感影像和计算机视觉等领域。
在MATLAB中，我们可以使用imregister函数来实现图像配准。
该函数可以根据不同的配准算法进行图像对齐，如互相关配准、模板匹配和局部评估等。
互相关配准是一种常见的图像配准算法，它通过计算两幅图像之间的互相关系数来判断它们是否对齐。
在MATLAB中，我们可以使用xcorr2函数来实现互相关配准。
该函数会返回两幅图像之间的互相关矩阵，可以用于判断它们的相似度和对齐程度。
另一种常见的图像配准算法是模板匹配，它通过在一副图像中搜索一个特定的模板来实现图像配准。
在MATLAB中，我们可以使用normxcorr2函数来实现模板匹配。
该函数会返回一副图像与给定模板之间的归一化互相关系数矩阵，可以用于确定模板在图像中的位置和对齐程度。
局部评估是一种图像配准的非参数方法，它通过比较两幅图像中的局部特征来实现图像对齐。
在MATLAB中，我们可以使用imregtform函数来实现局部评估配准。
该函数可以根据图像之间的局部相似度来估计它们的变换关系，从而实现图像对齐和配准。
二、形状匹配技巧形状匹配是图像处理中的另一个重要任务，它可以用于对象识别、目标跟踪和形状变换等应用。
在MATLAB中，我们可以使用基于特征的形状描述方法和基于模型的形状匹配方法来实现形状匹配。
基于特征的形状描述方法是一种常见的形状匹配技巧，它通过提取图像中的特征点和特征描述子来刻画图像的形状。
在MATLAB中，我们可以使用detectSURFFeatures和extractFeatures函数来提取图像的SURF特征。
Matlab中的空间变换与几何校正方法
Matlab中的空间变换与几何校正方法引言Matlab是一种功能强大的数学软件，它在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用。
其中，空间变换和几何校正是两个重要的方面。
本文将介绍Matlab中的空间变换方法和几何校正方法，并分析它们的原理和应用。
一、空间变换方法空间变换是指对图像进行平移、旋转、缩放和扭曲等操作，以实现图像的几何变换。
Matlab提供了多种空间变换方法，包括仿射变换、透视变换和弹性变形等。
1. 仿射变换仿射变换是一种保持直线和平行线间距比例的变换。
在Matlab中，可以使用imtransform函数实现仿射变换。
具体操作包括定义仿射变换矩阵，将变换矩阵作为输入参数传递给imtransform函数，然后将变换后的图像进行显示或保存。
2. 透视变换透视变换是一种非线性的空间变换，它可以将一个平面上的图像转换成位于另一个平面上的图像。
在Matlab中，可以使用fitgeotrans函数估计透视变换参数，并使用imwarp函数进行透视变换。
透视变换常用于图像矫正、立体视觉和摄像头标定等领域。
3. 弹性变形弹性变形是一种基于物理模型的变换方法，它可以对图像进行局部扭曲和形变。
Matlab中的imspecular函数可用于实现弹性变形。
它可以根据一组控制点的位置和形变力场参数，实现图像的弹性变形处理。
弹性变形常用于医学图像分析、形变测量和表面拟合等应用。
二、几何校正方法几何校正是指对图像进行校正和修正，以纠正因成像设备和拍摄条件引起的几何变形和畸变。
Matlab提供了多种几何校正方法，包括相机标定、图像纠正和立体校正等。
1. 相机标定相机标定是指确定相机内外参数的过程。
在Matlab中，可以使用cameraCalibrator应用或相机标定工具箱进行相机标定。
相机标定可以获取相机的畸变模型和内外参数，进而进行图像校正、立体匹配和虚拟现实等应用。
2. 图像纠正图像纠正是指纠正图像中的畸变和变形。
MATLAB图像处理之平移,旋转,倾斜,放缩
MATLAB图像处理之平移，旋转，倾斜，放缩实验内容：如何对号灰度图像（或彩色图像）进行方所、平移、旋转和综合变换实验内容一：图像的放缩实验程序：%注意，当处理图像大小过大时，请先使用size函数得出矩阵大小，否则处理之后图像会提示内存不足，或者先压缩图像，又或者可以改变电脑运行内存，具体方法可以根据具体情况通过论坛查询，这里就不再过多赘述. x1=imread('0045.jpg');%导入真彩图片0045.jpg，是三维矩阵b=imresize(x1,20);%将原图像放大20倍c=imresize(x1,0.05);%将原图像缩小为原来的20倍figure,subplot(131),imshow(x1),title('原始图像');%此区域内显示1行3列个图像，该图像位于第1个，显示x1的图像，并命名为“原始图像”subplot(132),imshow(b),title('放大20倍');%此区域内显示1行3列个图像，该图像位于第2个，显示b的图像，并命名为“放大200倍”subplot(133),imshow(c),title('缩小20倍');%此区域内显示1行3列个图像，该图像位于第3个，显示c的图像，并命名为“缩小20倍”实验结果：实验内容二：图像的旋转实验程序：clear allclc%imrotate(A,angle,method,bbox)%功能：将矩阵（图片）A旋转任意角度%参数：A——待操作矩阵，angle——需要旋转的角度，method——插值方法，bbox——输出图像大小%将矩阵A旋转angle度（任意），其中angle应用角度制表示；method包括'nearest'、'bilinear'、%'bicubic'分别为“邻近插值法”、“双线性插值法”、“三次卷积插值法”；%bbox（Bounding ? ? box defining size of output image）包括'crop'、'loose'，%分别表示将旋转后的图像剪裁为输入图像大小后输出和已旋转后图像大小输出%x1=imread('0045.jpg');%导入真彩图片0045.jpg，是三维矩阵x2=rot90(x1,1);%将图片旋转整数倍个90度figure;%生成图像subplot(272);%此区域生成2行7列个图像，该图像位于第2个imshow(x1);%显示x1生成的图像title('原始图像');%命名x1图像为“原始图像”subplot(275);%此区域生成2行7列个图像，该图像位于第5个imshow(x2);%显示x2生成的图像title('旋转90度');%命名x1图像为“旋转90度”x3=imrotate(x1,30,'nearest','loose');%使用最邻近法逆时针将图像旋转30度，使用loose形式输出图像x5=imrotate(x1,30,'nearest','crop');%使用最邻近法逆时针将图像旋转30度，使用crop形式输出图像x4=imrotate(x1,30,'bilinear','crop');%使用双线性插值法逆时针将图像旋转30度，使用crop形式输出图像x6=imrotate(x1,30,'bilinear','loose');%使用双线性插值法逆时针将图像旋转30度，使用loose形式输出图像subplot(278);%此区域生成2行7列个图像，该图像位于第8个imshow(x3);%显示x3生成的图像title('最邻近法逆时针旋转30度1');%命名x3图像为“最邻近法逆时针旋转30度”subplot(2,7,12);%此区域生成2行7列个图像，该图像位于第12个imshow(x4);%显示x4生成的图像title('双线性插值法逆时针旋转30度1');%命名x4图像为“双线性插值法逆时针旋转30度”subplot(2,7,10);%此区域生成2行7列个图像，该图像位于第10个imshow(x5);%显示x5生成的图像title('最邻近法逆时针旋转30度2');%命名x5图像为“最邻近法逆时针旋转30度2”subplot(2,7,14);%此区域生成2行7列个图像，该图像位于第14个imshow(x6);%显示x6生成的图像title('双线性插值法逆时针旋转30度2');%命名x6图像为“双线性插值法逆时针旋转30度2”实验结果：实验内容三：图像的平移3.1将图像从一个位置平移到另一个位置实验程序：x1=imread('0045.jpg');%导入真彩图片0045.jpg，是三维矩阵figure(1);%生成图像subplot(121),imshow(x1),title('原始图像');%此区域生成1行2列个图像，该图像位于第1个，并命名为“原始图像”，显示x1的图像se1=translate(strel(1),[100 -100]);%形态学膨胀后j1就是平移后的图像j1=imdilate(x1,se1);%对x1，se1进行膨胀操作subplot(122),imshow(j1),title('左下平移');%此区域生成1行2列个图像，该图像位于第2个，并命名为“左下平移”，显示j1的图像实验结果：实验内容四：图像的倾斜实验程序：A=imread('0045.jpg');%将图像导入工作区tform=affine2d([2 0.33 0;0 1 0;0 0 1]);%创建定义仿射几何变换的affine2d 对象B=imwarp(A,tform);%使用 imwarp 对图像应用几何变换。
Matlab技术图像变换方法
Matlab技术图像变换方法图像处理是数字信号处理的重要应用之一，而Matlab作为一款强大的数学计算软件，其在图像处理领域也有着广泛的应用。
图像变换是图像处理的重要环节，通过变换可以改变图像的表现形式，提取图像的有用信息，实现图像的增强、去噪、特征提取等目标。
本文将重点介绍Matlab中常用的图像变换方法，并探讨其原理和应用。
一、灰度图像变换灰度图像变换是图像处理中最为基础的操作之一，可以通过调整像素值的亮度、对比度等来改变图像的视觉效果。
Matlab提供了多种函数来实现灰度图像变换，如imadjust、histeq等。
imadjust函数通过调整图像的亮度和对比度来改变图像的整体视觉效果。
其基本原理是通过对原始图像的像素值进行非线性变换，将像素值映射到指定的亮度范围内。
具体而言，imadjust函数根据输入的亮度调整阈值，将图像的低灰度和高灰度值进行映射，实现对图像亮度的调整。
例如，可以通过提高亮度调整阈值，增加图像的对比度。
histeq函数通过直方图均衡化来改变图像的灰度分布，实现对图像的自适应增强。
其基本原理是通过映射原始图像的灰度直方图到一个均匀分布的形式，从而使得图像的灰度值分布更加均衡。
直方图均衡化能够增强图像的对比度，凸显图像的细节信息。
例如，可以使用histeq函数来增强图像中的暗部细节。
二、几何图像变换几何图像变换是通过对图像的坐标进行变换，改变图像的形状或尺寸。
Matlab提供了多种函数来实现几何图像变换，如imresize、imrotate等。
imresize函数通过改变图像的尺寸来实现图像的缩放。
其基本原理是通过插值算法，在输入的图像基础上生成一个新的图像。
可以通过指定缩放比例来控制图像尺寸的变化，也可以通过指定输出图像的大小来实现图像的精确缩放。
imrotate函数通过旋转图像的角度来实现图像的旋转变换。
其基本原理是通过对输入图像的每个像素位置进行变换，从而得到旋转后的图像。
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2.2 图像的几何变换
图像的几何变换是指图像几何操作后， 内部结构比例等发生变化，但整体布局 与形状没有改变。
2.1 图像的裁剪、缩放与旋转
图像缩放：双立方插值法 'bicubic'
– 能够克服以上两种算法的不足，计算精度高，但计 算量大，因为计算新增加的像素的灰度值时，需要
考虑周围的16个邻点。
2.1 图像的裁剪、缩放与旋转
图像缩放举例
I = imread('cell.tif'); figure(1)，imshow(I) title('原始图像') pause for i=1:3
nI = imresize(I,2*I,’nearest’); figure(1)，imshow(nI) title(strcat('放大了',int2str(2*i),'倍')) pause end
2.1 图像的裁剪、缩放与旋转
图像旋转 –Matlab使用imrotate函数旋转图像。 –在图像旋转的过程中，也可能涉及插值问题。默认 采用最近邻插值法。 【例】
2.1 图像的裁剪、缩放与旋转
图像缩放：双线性插值法 'bilinear'
– 要求新增加的像素的灰度值，由周围的4个像素的 灰度值决定。
– 双线性内插值法计算量大，但缩放后图像质量高， 不会出现像素值不连续的的情况。由于双线性插值 具有低通滤波器的性质，使高频分量受损，所以可 能会使图像轮廓在一定程度上变得模糊。
– 最近邻插值法： imresize函数默认的插值方法 – 双线性插值法 – 双立方插值法
2.1 图像的裁剪、缩放与旋转
图像缩放：最近邻插值法 'nearest‘
– 令新增加的像素的灰度值等于距它最近的输入像素 的灰度值。
– 其实现方法最为简单，处理速度快，但它只是将原 始象素简单复制到其邻域内，随着放大倍数的增加， 放大图像会出现相对严重的方块和锯齿，不能很好 的保留原始图像的边缘信息。
a31 a32 1
请思考：
在上例中，原图像的像素点(x,y)与变换后得到的像素点 (x’,y’)之间的关系是？
平移、比例缩放、旋转能否看成是仿射变换的特殊情况？
2.2 图像的几何变换
两种特殊的仿射变换
1 0 0
0
1 0
a31 a32 1
平移
a11 0 0
第2章 图像几何操作
2.1 图像的裁剪、缩放与旋转 2.2 图像的几何变换 2.3 图像的邻域操作 2.4 图像的区域选取 2.5 图像增强 2.6 图像滤波
2.1 图像的裁剪、缩放与旋转
图像裁剪
– 就是在原图像中裁剪出图像块来。
根据裁剪区域的不同，可以对图像进行：
‘composite’
该参数实现多次调用tformfwd功能
2.2 图像的几何变换
【例】使用imtransform函数实现图像平面扭曲功能
transformtype = 'affine'; % 仿射变换 transformmatrix = [0.5 0 0; 0.5 1 0; 0 0 1]; % 仿射变换要求变换矩阵的最后一列除最后一个元素为1之外， % 其它的均为0 T = maketform(transformtype,transformmatrix); I = imread('cameraman.tif'); nI = imtransform(I,T); subplot(1,2,1),imshow(I) subplot(1,2,2),imshow(nI)
0
a22 0
0 0 1
比例缩放
cos sin 0
sinBiblioteka cos0 0
0 1
旋转
2.2 图像的几何变换
使用imtransform函数实现图像缩放功能
transformtype = 'affine'; transformmatrix = [0.5 0 0; 0 0.5 0; 0 0 1]; T = maketform(transformtype,transformmatrix); I = imread('cameraman.tif'); nI = imtransform(I,T); subplot(1,2,1),imshow(I) subplot(1,2,2),imshow(nI)
B=imread('blobs.png'); imshow(B) figure imrotate(B,30,'bilinear','crop')
– 其中，’crop’表示旋转时图像底版大小保持不变， 但图像可能被切割。
– 若是’loose’，则图像底版大小可能会发生变化。
2.1 图像的裁剪、缩放与旋转
构的不同，可以实现不同的空间变换。例如：
二维仿射变换 投影变换
2.2 图像的几何变换
在函数maketform(P,……)中，参数P可以是以下 形式：
‘affine’
仿射变换形式
‘projective’
投影变换形式
‘custom’
自定义函数进行变换
‘box’ 依靠函数中的另外参数产生仿射变换结构
– 矩形区域裁剪： imcrop函数（1.3节） – 多边形区域裁剪：roiploy函数（2.4节）
2.1 图像的裁剪、缩放与旋转
图像缩放
– 缩小：从图像中，删除部分像素。 – 放大：向图像中，增加部分像素。增加像素的取值
是根据周围相邻像素的值进行插值计算得到的。
图像缩放的常用函数是imresize。通过查看 imresize函数的帮助信息，可以看出，imresize 可以使用三种不同的插值方法：
本节主要介绍图像的二维空间变换。
2.2 图像的几何变换
图像二维空间变换
– Matlab使用imtransform函数完成图像二维空间变换。 – imtransform函数的调用形式为：
imtransform(I,T) – 参数I：要变换的图像 – 参数T：由maketform函数产生的变换结构。根据变换结
2.2 图像的几何变换
仿射变换是由一个线性变换接上一个平移组成 的。因此，仿射变换的矩阵表达可描述为：
a11 a12
[x' , y' ] [x, y,1] a21
a22
a31 a32
或用齐次坐标表示为：
a11 a12 0 [x' , y' ,1] [x, y,1] a21 a22 0