数字图像处理 图像的几何变换

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《数字图像处理》课程教学大纲

《数字图像处理》课程教学大纲

《数字图像处理》课程教学大纲课程代码:ABJD0619课程中文名称:数字图像处理课程英文名称:Dig让a1ImageProcessing课程性质:选修课程学分数:3学分课程学时数:48学时(32理论课时+16实验学时)授课对象:电子信息工程本课程的前导课程:高等数学,概率论,线性代数,数字信号处理,信息论,程序设计等一、课程简介数字图像处理是一门新兴的跨学科的前沿高科技,在军事、工业、科研、医学等领域获得了广泛应用,是国内外高校和科研院所的研窕生教育中一个重要的研究方向。

通过本课程的学习,同学们将掌握数字图像处理的基本理论与方法,包括图像变换、图像增强、图像分割、图像恢复、图像识别、图像压缩编码、数字图像处理系统及应用等内容。

二、教学基本内容和要求(-)数字图像处理方法概述教学内容:数字图像处理的研究对象、基本应用、研究内容等,数字图像的基本概念、彩色图像的调色板等概念。

课程的重点、难点:重点:CDIB类与程序框架结构介绍。

难点:调色板的基本概念和应用。

教学要求:D了解本课程研究的对象、内容及其在培养软件编程高级人才中的地位、作用和任务;2)了解数字图像处理的应用;3)理解数字图像的基本概念、与设备相关的位图(DDB)、与设备无关的位图(D1B);4)理解调色板的基本概念和应用;5)了解CD1B类与程序框架结构介绍;6)掌握位图图像处理技术。

(二)图像的几何变换教学内容:图像的几何变换种类以及概念,几何变换的实现原理和实施方法课程的重点、难点:重点:镜像变换。

难点:旋转。

教学要求:1)理解图像的缩放、平移、镜像变换、转置、旋转。

(三)图像灰度变换教学内容:直方图的概念、灰度的点运算(包含灰度信息的线性变化、指数变换等)、直方图的均匀化和规定化课程的重点、难点:重点:灰度直方图。

难点:灰度分布均衡化。

教学要求:1)了解非O元素取1法、固定阈值法、双固定阈值法的图像灰度变换;2)掌握灰度的线性变换、窗口灰度变换处理、灰度拉伸、灰度直方图、灰度分布均衡化。

【精选】数字图像处理第3章

【精选】数字图像处理第3章

设定加权因子 ai 和 bi 的值,可以得到不同的变换。例如,当选定
a2 b1 切。
1 ,b2

0.1
,a1

a0
b0

0
,该情况是图像剪切的一种列剪
(a)原始图像
Digital Image Processing
(b)仿射变换后图像
3.1 图像的几何变换
◘透视变换 :
把物体的三维图像表示转变为二维表示的过程,称为透视 变换,也称为投影映射,其表达式为:

a2

b2
a1 b1
a0
b0


y

1
平移、比例缩放和旋转变换都是一种称为仿射变换的特殊情况。
仿射变换具有如下性质:
(1)仿射变换有6个自由度(对应变换中的6个系数),因此,仿射变换后 互相平行直线仍然为平行直线,三角形映射后仍是三角形。但却不能
保 证将四边形以上的多边形映射为等边数的多边形。
1D-DFT的矩阵表示 :
F (0)

F (1)


WN00 WN10

F (2)

WN20

F (N 1)
W
(N N
1)0
WN01 WN11 WN21
WN(N 1)1

W
0( N
N
1)
WN1(N 1)

第3章 图像变换
◆ 3.1 图像的几何变换 ◆ 3.2 图像的离散傅立叶变换 ◆ 3.3 图像变换的一般表示形式 ◆ 3.4 图像的离散余弦变换 ◆ 3.5 图像的离散沃尔什-哈达玛变换 ◆ 3.6 K-L变换 ◆ 3.7 本章小结

数字图像处理第五章

数字图像处理第五章

系统失真是有规律的、能预测的;非系统失真则是随 机的。
当对图像作定量分析时,就要对失真的图像先进行精 确的几何校正(即将存在几何失真的图像校正成无几何失 真的图像),以免影响定量分析的精度。
几何校正方法
图像几何校正的基本方法是先建立几何校正的数学模型; 其次利用已知条件确定模型参数;最后根据模型对图像进行 几何校正。通常分两步: ①图像空间坐标变换;首先建立图像像点坐标(行、列 号)和物方(或参考图)对应点坐标间的映射关系, 解求映射关系中的未知参数,然后根据映射关系对图 像各个像素坐标进行校正; ②确定各像素的灰度值(灰度内插)。
因此还有
f ( x , y ) f ( x, y) ( x , y )
二维线性位移不变系统 如果对二维函数施加运算T[· ] ,满足 ⑴ T f1 x, y f 2 x, y T f1 x, y T f 2 x, y ⑵ T af x, y aT f x, y
但实际获取的影像都有噪声,因而只能求F(u,v)的估 ˆ (u, v) 。 计值 F
N (u, v) ˆ F (u, v) F (u, v) H (u, v)
再作傅立叶逆变换得
1 j 2 ( ux vy) ˆ ( x, y) f ( x, y) f N ( u , v ) H ( u , v ) e dudv
采用线性位移不变系统模型的原由: 1)由于许多种退化都可以用线性位移不变模型来近似, 这样线性系统中的许多数学工具如线性代数,能用于 求解图像复原问题,从而使运算方法简捷和快速。 2)当退化不太严重时,一般用线性位移不变系统模型来 复原图像,在很多应用中有较好的复原结果,且计算 大为简化。 3)尽管实际非线性和位移可变的情况能更加准确而普遍 地反映图像复原问题的本质,但在数学上求解困难。 只有在要求很精确的情况下才用位移可变的模型去求 解,其求解也常以位移不变的解法为基础加以修改而 成。

数字图像处理学

数字图像处理学

数字图像处理学数字图像处理(digital image processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。

数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二就是数学的发展(特别就是离散数学理论的创办和健全);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。

一、实验内容:主要是图像的几何变换的编程实现,具体包括图像的读取、改写,图像平移,图像的镜像,图像的转置,比例缩放,旋转变换等,具体要求如下:1、编程同时实现图像位移,建议位移后的图像大小维持不变;2、编程实现图像的镜像;3、编程同时实现图像的单位矩阵;4、编程实现图像的比例缩放,要求分别用双线性插值和最近邻插值两种方法来实现,并比较两种方法的缩放效果;5、编程同时实现以任一角度对图像展开旋转变换,建议分别用双线性插值和最近邻插值两种方法去同时实现,并比较两种方法的转动效果。

二、实验目的和意义:本实验的目的就是并使学生熟识并掌控图像处理编程环境,掌控图像位移、镜像、单位矩阵和转动等几何变换的方法,并能够通过程序设计同时实现图像文件的读、写下操作方式,及图像位移、镜像、单位矩阵和转动等几何变换的程序实现。

三、实验原理与主要框架:3.1实验所用编程环境:visualc++(简称vc)是微软公司提供的基于c/c++的应用程序集成开发工具、vc拥有丰富的功能和大量的扩展库,使用它能有效的创建高性能的windows应用程序和web应用程序。

vc除了提供更多高效率的c/c++编译器外,还提供更多了大量的可以器重类和组件,包含知名的谷歌基础类库(mfc)和活动模板类库(atl),因此它就是软件开发人员不可多得的开发工具。

vc丰富的功能和大量的扩展库,类的重用特性以及它对函数库、dll库的支持能使程序更好的模块化,并且通过向导程序大大简化了库资源的使用和应用程序的开发,正由于vc具有明显的优势,因而我选择了它来作为数字图像几何变换的开发工具。

数字图像的几何运算

数字图像的几何运算

数字图像的几何运算
数字图像的几何运算是指对图像进行几何变换的操作。

几何变换包括平移、旋转、缩放、翻转等操作,通过这些操作可以改变图像的位置、角度、大小和方向。

数字图像的几何运算在图像处理、计算机视觉、图形学等领域有着广泛的应用。

平移是将图像沿着水平方向和垂直方向进行移动的操作。

平移变换可以通过将图像的像素点进行位移来实现。

对于二维图像而言,平移变换可以表示为:
T(x, y) = (x + dx, y + dy)
(x, y)为原始图像中的像素点坐标,(dx, dy)为平移向量。

对于彩色图像,需要对每个像素点的RGB分量进行平移。

垂直翻转变换可以表示为:
除了以上几种基本的几何运算,还有其他一些常用的几何运算,包括仿射变换、透视变换等。

这些运算可以通过矩阵运算来实现。

仿射变换可以通过将图像的像素点坐标进行线性变换来实现。

透视变换可以通过将图像的像素点坐标进行非线性变换来实现。

数字图像的几何运算在数字图像处理中有着广泛的应用。

在计算机视觉中,通过对图像进行几何运算可以实现目标检测、目标跟踪等功能。

在图形学中,通过对图像进行几何运算可以实现图形变换、图形合成等功能。

在图像处理中,通过对图像进行几何运算可以实现图像校正、图像增强等功能。

数字图像处理图像变换实验报告

数字图像处理图像变换实验报告

实验报告实验名称:图像处理姓名:刘强班级:电信1102学号:1404110128实验一图像变换实验——图像点运算、几何变换及正交变换一、实验条件PC机数字图像处理实验教学软件大量样图二、实验目的1、学习使用“数字图像处理实验教学软件系统”,能够进行图像处理方面的简单操作;2、熟悉图像点运算、几何变换及正交变换的基本原理,了解编程实现的具体步骤;3、观察图像的灰度直方图,明确直方图的作用与意义;4、观察图像点运算与几何变换的结果,比较不同参数条件下的变换效果;5、观察图像正交变换的结果,明确图像的空间频率分布情况。

三、实验原理1、图像灰度直方图、点运算与几何变换的基本原理及编程实现步骤图像灰度直方图就是数字图像处理中一个最简单、最有用的工具,它描述了一幅图像的灰度分布情况,为图像的相关处理操作提供了基本信息。

图像点运算就是一种简单而重要的处理技术,它能让用户改变图像数据占据的灰度范围。

点运算可以瞧作就是“从象素到象素”的复制操作,而这种复制操作就是通过灰度变换函数实现的。

如果输入图像为A(x,y),输出图像为B(x,y),则点运算可以表示为:B(x,y)=f[A(x,y)]其中f(x)被称为灰度变换(Gray Scale Transformation,GST)函数,它描述了输入灰度值与输出灰度值之间的转换关系。

一旦灰度变换函数确定,该点运算就完全确定下来了。

另外,点运算处理将改变图像的灰度直方图分布。

点运算又被称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。

点运算一般包括灰度的线性变换、阈值变换、窗口变换、灰度拉伸与均衡等。

图像几何变换就是图像的一种基本变换,通常包括图像镜像变换、图像转置、图像平移、图像缩放与图像旋转等,其理论基础主要就是一些矩阵运算,详细原理可以参考有关书籍。

实验系统提供了图像灰度直方图、点运算与几何变换相关内容的文字说明,用户在操作过程中可以参考。

下面以图像点运算中的阈值变换为例给出编程实现的程序流程图,如下:2、图像正交变换的基本原理及编程实现步骤数字图像的处理方法主要有空域法与频域法,点运算与几何变换属于空域法。

数字图像处理试题及答案

数字图像处理试题及答案

数字图像处理试题及答案一、单项选择题(每题2分,共10分)1. 数字图像处理中,图像的灰度变换不包括以下哪一项?A. 对数变换B. 幂律变换C. 直方图均衡化D. 图像锐化答案:D2. 在数字图像处理中,边缘检测的目的是:A. 提取图像中的纹理信息B. 提取图像中的边缘信息C. 增强图像的对比度D. 改变图像的颜色分布答案:B3. 下列哪种滤波器用于平滑图像?A. 高通滤波器B. 低通滤波器C. 带通滤波器D. 带阻滤波器答案:B4. 在数字图像处理中,图像的几何变换不包括以下哪一项?B. 缩放C. 剪切D. 颜色变换答案:D5. 在数字图像处理中,以下哪种方法用于图像分割?A. 阈值处理B. 边缘检测C. 直方图分析D. 颜色量化答案:A二、多项选择题(每题3分,共15分)6. 数字图像处理中的图像增强技术包括:A. 直方图均衡化B. 锐化C. 噪声滤除D. 图像压缩答案:ABC7. 在数字图像处理中,以下哪些是空间域的图像增强方法?A. 直方图均衡化B. 中值滤波C. 拉普拉斯算子D. 傅里叶变换8. 数字图像处理中,以下哪些是频域的图像增强方法?A. 低通滤波B. 高通滤波C. 带通滤波D. 傅里叶变换答案:ABC9. 在数字图像处理中,以下哪些是图像的几何变换?A. 旋转B. 缩放C. 平移D. 颜色变换答案:ABC10. 数字图像处理中,以下哪些是图像分割的方法?A. 阈值处理B. 边缘检测C. 区域生长D. 颜色量化答案:ABC三、简答题(每题5分,共20分)11. 简述数字图像处理中边缘检测的基本原理。

答案:边缘检测的基本原理是识别图像中亮度变化剧烈的区域,这些区域通常对应于物体的边界。

通过应用边缘检测算子,如Sobel算子、Prewitt算子或Canny算子,可以突出图像中的边缘,从而为后续的图像分析和处理提供重要信息。

12. 描述数字图像处理中直方图均衡化的目的和效果。

答案:直方图均衡化的目的是改善图像的对比度,使图像的直方图分布更加均匀。

数字图像处理---图像的几何变换

数字图像处理---图像的几何变换

数字图像处理---图像的⼏何变换图像的⼏何变换图像的⼏何变换包括了图像的形状变换和图像的位置变换图像的形状变换图像的形状变换是指图像的放⼤、缩⼩与错切图像缩⼩图像的缩⼩是对原有的数据进⾏挑选或处理,获得期望缩⼩尺⼨的数据,并尽量保持原有的特征不消失分为按⽐例缩⼩和不按⽐例缩⼩两种最简单的⽅法是等间隔地选取数据图像缩⼩实现设原图像⼤⼩为M ∗N ,缩⼩为K 1M ∗K 2N (K 1<1,K 2<1)1. 设原图为F (i ,j ),i =1,2,...,M ,j =1,2,...,N ;压缩后地图像为G (x ,y ),x =1,2,...,k 1M ,y =1,2,...,k 2N2. G (x ,y )=F (c 1∗i ,c 2∗j );其中,c 1=1/k 1,c 2=1/k 2图像放⼤图像放⼤时对多出的空位填⼊适当的值,是信息的估计最简单的思想是将原图像中的每个像素放⼤为k ∗k 的⼦块图像放⼤实现设原图像⼤⼩为M ∗N ,缩⼩为K 1M ∗K 2N (K 1>1,K 2>1)1. 设原图为F (i ,j ),i =1,2,...,M ,j =1,2,...,N ;压缩后地图像为G (x ,y ),x =1,2,...,k 1M ,y =1,2,...,k 2N2. G (x ,y )=F (c 1∗i ,c 2∗j );其中,c 1=1/k 1,c 2=1/k 2图像错切图像错切变换实际上是平⾯景物在投影平⾯上的⾮垂直投影效果图像错切的数学模型x ′=x +d x y y ′=y(x ⽅向的错切,dx =tan θ)x ′=x y ′=y +d y x(y ⽅向的错切,dy =tan θ)图像的位置变换图像的位置变换是指图像的平移、镜像与旋转,即图像的⼤⼩和形状不发⽣变化主要⽤于⽬标识别中的⽬标配准图像平移公式:{{x ′=x +Δx y ′=y +Δy图像镜像图像镜像分为⽔平镜像和垂直镜像,即左右颠倒和上下颠倒公式:图像⼤⼩为M*Nx ′=x y ′=−y (⽔平镜像)x ′=−x y ′=y(垂直镜像)由于不能为负,因此需要再进⾏⼀次平移x ′=x y ′=N +1−y (⽔平镜像)x ′=M +1−xy ′=y(垂直镜像)图像旋转公式:x ′=xcos θ−ysin θy ′=xsin θ+ycos θ由于计算结果值所在范围与原有值不同,因此需要在进⾏扩⼤画布、取整、平移等处理画布扩⼤原则:以最⼩的⾯积承载全部的画⾯信息⽅法:根据公式x ′=xcos θ−ysin θy ′=xsin θ+ycos θ计算x ′min ,x ′max ,y ′min ,y ′max旋转后可能导致像素之间相邻连接不再连续,因此需要通过增加分辨率的⽅式填充空洞插值最简单的⽅式就是⾏插值(列插值)⽅法1. 找出当前⾏的最⼩和最⼤的⾮背景点坐标,记作:(i,k1)、(i,k2)2. 在(k1,k2)范围内进⾏插值,插值⽅法为空点的像素值等于前⼀点的像素值3. 重复上述操作直⾄没有空洞图像的仿射变换图像的仿射变换即通过通⽤的仿射变换公式,表⽰⼏何变换{{{{{{{齐次坐标原坐标为(x,y),定义齐次坐标为(wx,wy,w)实质上是通过增加坐标量来解决问题仿射变换通式通过齐次坐标定义仿射变换通式为x ′=ax +by +Δx y ′=cx +dy +Δy⇒x ′y ′=a b Δx c dΔyx y⼏何变换表⽰1. 平移x ′y ′1=10Δx 01Δy 001x y12. 旋转x ′y ′1=cos θ−sin θ0sin θcos θ0001x y 13. ⽔平镜像x ′y ′1=−10001001x y14. 垂直镜像x ′y ′1=1000−10001x y15. 垂直错切x ′y ′1=1d x 00−10001x y16. ⽔平错切x ′y ′1=100d y −10001x y1图像的⼏何校正由于图像成像系统的问题,导致拍摄的图⽚存在⼀定的⼏何失真⼏何失真分为{[][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][]1. 系统失真:有规律的、可预测的2. ⾮系统失真:随机的⼏何校正的基本⽅法是先建⽴⼏何校正的数学模型,其次利⽤已知条件确定模型参数,最后根据模型对图像进⾏⼏何校正步骤:1. 图像空间坐标的变换2. 确定校正空间各像素的灰度值(灰度内插)途径:1. 根据畸变原因,建⽴数学模型2. 参考点校正法,根据⾜够多的参考点推算全图变形函数空间坐标变换实际⼯作中利⽤⼀幅基准图像f(x,y),来校正失真图像g(x′,y′)根据⼀些控制点对,建⽴两幅图像之间的函数关系,通过坐标变换,以实现失真图像的⼏何校正两幅图像上的f(x,y)=g(x′,y′)时,称其为对应像素(同名像素)通过表达式x′=h1(x,y)y′=h2(x,y)表⽰两幅图像之间的函数关系通常⽤多项式x′=n∑i=0n−i∑j=0a ij x i y jy′=n∑i=0n−i∑j=0b ij x i y j来近似h1(x,y)、h2(x,y)当多项式系数n=1时,畸变关系为线性变换x′=a00+a10x+a01yy′=b00+b10x+b01y六个未知数需要⾄少三个已知点来建⽴⽅程式当多项式系数n=2时,畸变关系式为x′=a00+a10x+a01y+a20x2+a11xy+a02y2y′=b00+b10x+b01y+b20x2+b11xy+b02y2 12个未知数需要⾄少6个已知点来建⽴⽅程式当超过已知点数⽬超过要求时,通过最⼩⼆乘法求解n=2时多项式通式为B2∗n=H2∗6A6∗n(n为待求点数)B2∗n=x′1x′2⋯x′n y′1y′2⋯y′n{ []H 2∗6=a 00a 10a 01a 20a 11a 02b 00b 10b 01b 20b 11b 02A 6∗n =11⋯1x 1x 2⋯x n y 1y 2⋯y n x 21x 22⋯x 2n x 1y 1x 2y 2⋯x n y ny 21y 22⋯y 2n同名点对要求1. 数量多且分散2. 优先选择特征点直接法利⽤已知点坐标,根据x ′=h 1(x ,y )y ′=h 2(x ,y )⇒x =h ′1(x ′,y ′)y =h ′2(x ′,y ′)x =n ∑i =0n −i∑j =0a ′ij x ′i y′jy =n ∑i =0n −i∑j =0b ′ijx ′i y ′j解求未知参数;然后从畸变图像出发,根据上述关系依次计算每个像素的校正坐标,同时把像素灰度值赋予对应像素,⽣成校正图像由于像素分布的不规则,导致出现像素挤压、疏密不均等现象,因此最后还需要进⾏灰度内插,⽣成规则图像间接法间接法通过假定⽣成图像的⽹格交叉点,从⽹格交叉点(x,y)出发,借助已知点求取未知参数,根据x ′=n ∑i =0n −i∑j =0a ij x i y jy ′=n ∑i =0n −i∑j =0b ij x i y j推算⽹格交叉点(x,y)对应畸变图像坐标(x',y'),由于对应坐标⼀般不为整数,因此需要通过畸变图像坐标周围点的灰度值内插求解,作为⽹格交叉点(x,y)的灰度值间接法相对直接法内插较为简单,因此常采⽤间接法作为⼏何校正⽅法像素灰度内插最近邻元法最近邻元法即根据四邻域中最近的相邻像素灰度决定待定点灰度值该⽅法效果较佳,算法简单,但是校正后图像存在明显锯齿,即存在灰度不连续性双线性内插法[][]{{双线性内插法是利⽤待求点四个邻像素的灰度在两个⽅向上作线性内插该⽅法相较最近邻元法更复杂,计算量更⼤,但是没有灰度不连续的缺点,且具有低通滤波性质,图像轮廓较为模糊三次内插法三次内插法利⽤三次多项式S(x)来逼近理论最佳插值函数sin(x)/xS(x)=1−2|x|2+|x|30≤|x|<1 4−8|x|+5|x|2−|x|31≤|x|<20|x|≥2该算法计算量最⼤,但是内插效果最好,精度最⾼{Processing math: 100%。

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• 思考一个问题:边界的锯齿如何处理?
图像的仿射变换
图像仿射变换提出的意义是采用通用的数学影射
变换公式,来表示前面给出的几何变换。
回顾前面讲过的几何变换,除了图像的平移,其
他的变换均为线性变换,比较容易处理。
为了适应平移,提出了齐次坐标的概念。
x' x x 平移公式: y ' y y
图像旋转的前期处理
——画布的扩大
画布扩大的简单方法是:根据公式
x' x cos y sin y ' x sin y cos


计算出x’和y’的最大、最小值,即x’min、x’max和
y’min,y’max。

画布大小为: x’max – x’min、 y’max –y’min。
• 注意:x方向与y方向是矩阵的行列方向。
图像的平移
——示例
x 1, y 2
1 下移1行, 右移2列 2 3 1 2 3
1 2 1 2 3 4 3 4 5
x=[1,2,3] ; y=[1,2,3] x’=[2,3,4] ; y’=[3,4,5]
•注意:平移后的景物与原图像相同,但“画布” 一定是扩大了。否则就会丢失信息。
取整后,该点在新图的 取整后,该点在新图的 (2,2) (2,1) 上。 上。
结论:ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ照图像旋转计算公式获 得的结果与想象中的差异很大。 必须进行后处理操作。
图像旋转后处理
——旋转后的隐含问题分析
图像旋转之后,出现了两个问题:

1)像素的排列不是完全按照原有的相邻关系。这是因为相邻 像素之间只能有8个方向(相邻为45度),如下图所示。 2)会出现许多的空洞点。
示例
图像旋转后处理
——解决问题的思路

出现问题的核心是像素之间的连 接是不连续的。

相邻像素的角度是无法改变的,
所以只能通过增加分辨率的方法 来从整体上解决这个问题。

采用某种填补方法来填充空洞。
图像旋转的后处理
—— 插值
最简单的方法是行插值(列插值)方法。
1)找出当前行的最小和最大的非背景点的坐标, 记作:(i,k1)、(i,k2)。
图像放大
—— 思考问题
思考一个问题: 如果放大倍数太大,按照前面的方法处 理会出现马赛克效应。如果这个问题交 给你,有没有办法解决?或者想办法至 少使之有所改善?
图像错切
—— 基本概念
图像的错切变换实际上是平面景物在投影平
面上的非垂直投影效果。
因为绝大多数图像都是三维物体在二维平面
上的投影得到的,所以需要研究图像的错切 现象。
c1=1/k1 c2=1/k2
图像放大
—— 实现方法
1 4
2 5
3 6
K1=1.5, k2=1.2
1 4
2 5
3 6
3 6
4
5
6
6
i=[1,2], j=[1,3].
x=[1,3],
y=[1,4].
x=[1/1.2,2/1.2,3/1.2]=[i1,i2,i2], y=[1/1.5,2/1.5,3/1.5,4/1.5]=[j1,j2,j3, j3].
• 图像的旋转:
图像的仿射变换
——图像几何变换表示
• 图像的水平镜像:
x ' 1 0 0 x y ' 0 1 0 y 1 0 0 1 1 x ' 1 0 0 x y ' 0 1 0 y 1 0 0 1 1
放大5倍
显然,当k为整数时,可以采 用这种简单的方法。
图像放大
—— 实现方法
设原图像大小为M*N,放大为k1M*k2N,
(k1>1,k2>1)。算法步骤如下:
1)设旧图像是F(i,j), i=1,2,…,M, j=1,2,…,N. 新图像是G(x,y), x=1,2,…,k1M, y=1,2,…,k2N. 2)G(x,y)=F(c1*i,c2*j)
y 'max 0.866 * 3 0.5 * 3 4.098
旋转后图像的画布大小为:
x ' [ 1,2] y ' [1,4]
平移量为△x’=2; △y’=0。
x ' [1,4]
图像旋转
—— 按照确定画布时的平移量取整
30
x ' 0.866 x 0.5 y y ' 0.5 x 0.866 y
x '' x ' x y '' y ' N 1 N 1 y
(坐标平移)
图像的水平镜像
示例:
1 1 2 3 2 3 1 2 3 -1 -2 -3 3 2 1
N 3
1
2 3
图像的垂直镜像

垂直镜像计算公式如下(图像大小为M*N)
x' x (垂直镜像) y' y
图像的镜像

所谓的镜像,通俗地讲,是指在镜子中所 成的像。其特点是左右颠倒或者是上下颠 倒。

镜像分为水平镜像和垂直镜像。
图像的水平镜像

水平镜像计算公式如下(图像大小为M*N)
x' x (水平镜像) y' y
-3 -2 -1 0 1 2 3

因为表示图像的矩阵坐标不能为负,因此需要在进 行镜像计算之后,再进行坐标的平移。
第四章 图像的几何变换
图像的几何变换
图像的几何变换包括了图像的形状变换和
图像的位置变换。
图像的形状变换是指图像的放大、缩小与错切。
图像的位置变换是指图像的平移、镜像与旋转。
图像的仿射变换描述。
图像的几何变换不改变像素 的值,只改变像素的位置。
图像的形状变换
图像的形状变换主要是指图像的缩小、放大
1)设原图为F(i,j), i=1,2,…,M, j=1,2,…,N. 压缩后图像是G(x,y), x=1,2,…,k1M, y=1,2,…,k2N. 2)G(x,y)=F(c1*x,c2*y) 其中,c1=1/k1 c2=1/k2
图像缩小
—— 例题
1 7 13 19 25 31 2 8 14 20 26 32 3 9 15 21 27 33 4 10 16 22 28 34 5 11 17 23 29 35 6 12 18 24 30 36 K1=0.6, k2=0.75 7 13 25 31 9 15 27 33 10 16 28 34 11 17 29 35 12 18 30 36
图像放大

图像放大从字面上看,是图像缩小的逆操作, 但是,从信息处理的角度来看,则难易程度完 全不一样。 图像缩小是从多个信息中选出所需要的信息, 而图像放大则是需要对多出的空位填入适当的 值,是信息的估计。

图像放大
—— 实现思路

最简单的思想是,如果需要将原图像放大为k 倍,则将原图像中的每个像素值,填在新图像 中对应的k*k大小的子块中。
图像的仿射变换
—— 齐次坐标
原坐标为 (x,y),定义齐次坐标为:
(wx,wy,w)
实质是通过增加一个坐标量来解决问题。
x' x x 平移: y ' y y
x' 1 0 x x y ' 0 1 y y 1 0 0 1 1
图像错切
—— 数学模型
错切的数学模型如下:
x ' x dx y ( x方向的错切) y' y
x' x ( y方向的错切) y' y dyx
d x tan
d y tan
图像错切
—— 示例
dx 1
dy 1
• 可以看到,错切之后原图像的像素排列方向发生改变。 该坐标变化的特点是,x方向与y方向独立变化。
可相应缩小。
(a) 按比例缩小
(b) 不按比例缩小
图像缩小
—— 实现思路
图像缩小实际上就是对原有的多个数据进行挑
选或处理,获得期望缩小尺寸的数据,并且尽 量保持原有的特征不丢失。
最简单的方法就是等间隔地选取数据。
图像缩小
—— 实现方法
设原图像大小为M*N,缩小为k1M*k2N,
(k1<1,k2<1)。算法步骤如下:

因为表示图像的矩阵坐标不能为负,因此需要在进 行镜像计算之后,再进行坐标的平移。
x '' x ' M 1 M 1 x (坐标平移) y '' y y
图像的垂直镜像
示例:
1 1 2 3
2
3 -1
1
2
3
1
2
3
M 3
3 2 1
-2
-3
图像的旋转
图像的旋转计算公式如下: x' x cos y sin y ' x sin y cos
图像旋转的前期处理
——画布的扩大 例
30
x' 0.866 x 0.5 y y ' 0.5 x 0.866 y
x'min 0.866 0.5 * 3 0.634
x'max 0.866 * 3 0.5 2.098
y 'min 0.866 0.5 1.366
i=[1,6], j=[1,6].
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