MATLAB技术图像缩放教程
MATLAB技术图像缩放教程
图像缩放是数字图像处理中常用的技术之一，它可以改变图像的大小和比例，
不仅可以用于美化图像，还可以用于图像处理和模式识别等领域。在MATLAB中，通过一些简单的代码就可以实现图像的缩放。本文将介绍如何使用MATLAB进行
图像缩放，并展示一些实际应用案例。
一、图像缩放的原理
图像缩放是指改变图像的尺寸或大小，通常有两种方式：一种是等比例缩放，
另一种是非等比例缩放。
1. 等比例缩放
等比例缩放是指将图像的宽度和高度按照相同的比例进行缩放，这样可以保持
图像的形状不变。在MATLAB中，使用imresize函数可以实现等比例缩放，具体
的代码如下：
```matlab
A = imread('image.jpg'); % 读取原始图像
B = imresize(A, 0.5); % 将图像缩小为原来的一半
imshow(B); % 显示缩小后的图像
```
上述代码中，imread函数用于读取原始图像，imresize函数用于对图像进行缩放，0.5表示将图像缩小为原来的一半。最后使用imshow函数将缩放后的图像显
示出来。
2. 非等比例缩放
非等比例缩放是指将图像的宽度和高度按照不同的比例进行缩放，这样可以改
变图像的形状。在MATLAB中，同样可以使用imresize函数实现非等比例缩放。
下面是一个示例代码：
```matlab
A = imread('image.jpg'); % 读取原始图像
B = imresize(A, [200 300]); % 将图像缩放为200x300的尺寸
imshow(B); % 显示缩放后的图像
```
上述代码中，[200 300]表示将图像缩放为200x300的尺寸。同样使用imshow
函数将缩放后的图像显示出来。
二、图像缩放的应用案例
图像缩放广泛应用于图像处理和模式识别等领域。下面介绍一些实际应用案例，展示图像缩放的实际效果。
1. 图像美化
图像缩放可以用于调整图像的大小，从而达到美化图像的效果。例如，可以将
一张较大的照片缩小为合适的尺寸，去除一些无关的细节，突出照片中的主题。通过调整缩放比例和尺寸，可以实现不同的美化效果。
2. 图像处理
图像缩放还可以用于图像处理，例如在图像分割、边缘检测和滤波等算法中，
经常需要对图像进行缩放操作。通过缩放图像，可以改变图像的像素密度，从而改变图像的亮度、对比度和细节等特征，便于后续处理和分析。
3. 图像模式识别
图像缩放在图像模式识别中也具有重要的作用。在进行图像分类和识别的任务时，通常需要统一图像的大小和比例，以便进行特征提取和分类器的训练。通过缩放图像，可以将不同大小的图像转换为统一的尺寸，并保持图像的形状和特征不变，提高模式识别的准确性。
总结：
本文介绍了MATLAB技术中图像缩放的原理和应用案例。通过简单的代码示例，展示了如何使用MATLAB实现图像的等比例和非等比例缩放。图像缩放不仅
可以用于美化图像，还可以在图像处理和模式识别等领域中发挥重要作用。读者可以根据实际需求，灵活运用图像缩放技术，提高图像处理和分析的效果。
(完整版)基于matlab的图像缩小算法
一、基于matlab图像缩小算法 缩小算法与放大算法不同，图像缩小是通过减少像素个数来实现的。因此，需要根据缩小的尺寸来选择合适的像素点，使得图像缩小后尽可能保持源图像特征。基于等间隔采样的缩小算法。 这种算法是通过对图像像素的均匀采样来保持所选择的像素仍旧保持像素的概貌特征。 算法1通过matlab实现可得： function small=big2small(A,h,l) [m,n]=size(A); k1=m/h;k2=n/l; small=zeros(h,l); for i=1:h for j=1:l i0=i*k1;j0=j*k2; i1=floor(i0+0.5); j1=floor(j0+0.5); small(i,j)=A(i1,j1); end end end 1、基于局部均值的缩小算法。 这种算法通过采样间隔dx，dy将原图像矩阵分割为一系列小的矩阵，并计算这些小矩阵的元素的和，再求其均值赋给目标矩阵相应的像素。这样就避免了算法1中某些未取到的元素不能将其信息反映到目标矩阵的缺点。 算法2通过matlab实现可得： function small=big2small2(A,h,l) [m,n]=size(A); %获得矩阵A大小 A=im2double(A); small=zeros(h,l); for i=1:h for j=1:l sum=0; i1=round((m/h).*(i-1)+1); %将矩阵分块 j1=round((n/l).*(j-1)+1); %i1,j1为矩阵小块左上角元素下标 i2=round((m/h).*i); j2=round((n/l).*j); %i2,j2为矩阵小块右下角元素下标 for ii=i1:i2 for jj=j1:j2 sum=sum+A(ii,jj); %计算矩阵内元素值的和 end end small(i,j)=sum/((i2-i1+1).*(j2-j1+1)); %将均值赋给目标矩阵 end end end
matlab实现图像的放大及旋转
MATLAB是一个包含大量计算算法的集合。其拥有600多个工程中要用到的数学运算函数，可以方便的实现用户所需的各种计算功能。函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果，而前经过了各种优化和容错处理。在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如C和C 。在计算要求相同的情况下，使用MATLAB的编程工作量会大大减少。MATLAB的这些函数集包括从最简单最基本的函数到诸如距阵，特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、多维 数组操作以及建模动态仿真等。 （4）出色的图形处理功能 MATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能，以将向量和距阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图。可用于科学计算和工程绘图。新版本的MATLAB 对整个图形处理功能作了很大的改进和完善，使他不仅在一般数据可视化软件都具有的功能（例如二维曲线和三维曲面的绘制和处理等）方面更加完善，而且对于一些其他软件所没有的功能（例
如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等），MATLAB 同样表现了出色的处理能力。同时对一些特殊的可视化要求，例如图形对话等，MATLAB也有相应的功能函数，保证了用户不同层次的要求。另外新版本的MATLAB还着重在图形用户界面（GUI）的制作上作了很大的改善，对这方面有特殊要求的用户 也可以得到满足。 （5）应用广泛的模块集合工具箱 MATLAB对许多专门的领域都开发了功能强大的模块集和工具箱。一般来说，他们都是由特定领域的专家开发的，用户可以直接使用工具箱学习、应用和评估不同的方法而不需要自己编写代码。目前，MATLAB已经把工具箱延伸到了科学研究和工程应用的诸多领域，诸如数据采集、数据库接口、概率统计、样条拟合、优化算法、偏微分方程求解、神经网络、小波分析、信号处理、图像处理、系统辨识、控制系统设计、LMI控制、鲁棒控制、模型预测、模糊逻辑、金融分析、地图工具、非线性控制设计、实时快速原型及半物理仿真、嵌入式系统开发、定点仿真、DSP 与通讯、电力系统仿真等，都在工具箱（Toolbox）家族中有了 自己的一席之地。 （6）实用的程序接口和发布平台 新版本的MATLAB可以利用MATLAB编译器和C/C 数学库和
MATLAB实现RGB图像的平移、缩放和旋转
Func的1 2 3分别对应平移、旋转、缩放功能 function []=transition(func,I) if func==1 delta_x=str2double(inputdlg('请输入向右平移量', 'INPUT scale factor', 1, {'-60'})); %负数为向左 delta_y=str2double(inputdlg('请输入向下平移量', 'INPUT scale factor', 1, {'-89'})); %负数为向上 img=imread(I);%读入图像 B=size(img); %获取原始图像的高和宽 imgn(:,:,:)=zeros(B(1)+abs(delta_y),B(2)+abs(delta_x));%创建平移图像输出矩阵 rot=[1 0 0;0 1 0;delta_y delta_x 1]; %寻求新坐标用到的平移矩阵 pix1=[1 1 1]*rot; %pix1(1),pix1(2)分别为变换后图像的左上角的y,x，分别为1+delta_y,1+delta_x，这种三维空间坐标被称为齐次坐标表示法 pix4=[B(1) B(2) 1]*rot; %pix4(1),pix4(2)分别为变换后图像的右下角的y,x,分别为v+delta_y,u+delta_x for q=1:3 %为每个通道做相同处理 %%向右下方移动 if delta_x>=0 && delta_y>=0 %如果两个平移量都为正 for y=pix1(1):pix4(1) %新图像纵坐标从最开始到结束处 for x=pix1(2):pix4(2) %新图像横坐标从最开始到结束处 pix=[y x 1]/rot; %pix矩阵经计算后为[y-delta_y,x-delta_x,1] if pix(1)>=0.5 && pix(2)>=0.5 && pix(1)<=B(1) && pix(2)<=B(2)%这里是判断是否有像素可进行平移，例如：若y-delta_y<0.5，则说明没有找到可平移的像素坐标 imgn(y,x,q)=img(round(pix(1)),round(pix(2)),q); %新的图像（x,y)点的像素值选取（x-delta_x,y-delta_y）处的像素值，则实现了平移 end end end end %%向左下方移动 if delta_x<0 && delta_y>=0 for y=pix1(1):pix4(1) for x=pix1(2):pix4(2) pix=[y x 1]/rot; if pix(1)>=0.5 && pix(2)>=0.5 && pix(1)<=B(1) && pix(2)<=B(2) imgn(y,x-delta_x,q)=img(round(pix(1)),round(pix(2)),q); end end end end %%向左上方移动
MATLAB图象压缩讲解
1.图像压缩的概念 减少表示数字图像时需要的数据量 2。图像压缩的基本原理 去除多余数据.以数学的观点来看,这一过程实际上就是将二维像素阵列变换为一个在统计上无关联的数据集合 图像压缩是指以较少的比特有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术，也称图像编码. 图像数据之所以能被压缩,就是因为数据中存在着冗余。 图像数据的冗余主要表现为： （1）图像中相邻像素间的相关性引起的空间冗余; （2）图像序列中不同帧之间存在相关性引起的时间冗余; （3）不同彩色平面或频谱带的相关性引起的频谱冗余。 3数据压缩的目的 就是通过去除这些数据冗余来减少表示数据所需的比特数。由于图像数据量的庞大，在存储、传输、处理时非常困难,因此图像数据的压缩就显得非常重要。 信息时代带来了“信息爆炸”，使数据量大增,因此,无论传输或存储都需要对数据进行有效的压缩。在遥感技术中，各种航天探测器采用压缩编码技术，将获取的巨大信息送回地面. 图像压缩是数据压缩技术在数字图像上的应用，它的目的是减少图像数据中的冗余信息从而用更加高效的格式存储和传输数据。 4、图像压缩基本方法 图像压缩可以是有损数据压缩也可以是无损数据压缩。对于如绘制的技术图、图表或者漫画优先使用无损压缩，这是因为有损压缩方法，尤其是在低的位速条件下将会带来压缩失真。如医疗图像或者用于存档的扫描图像等这些有价值的内容的压缩也尽量选择无损压缩方法。有损方法非常适合于自然的图像,例如一些应用中图像的微小损失是可以接受的(有时是无法感知的），这样就可以大幅度地减小位速。 从压缩编码算法原理上可以分为以下3类： （1）无损压缩编码种类 哈夫曼(Huffman）编码，算术编码，行程（RLE）编码，Lempel zev编码。 （2）有损压缩编码种类 预测编码,DPCM，运动补偿； 频率域方法:正交变换编码（如DCT)，子带编码； 空间域方法：统计分块编码; 模型方法：分形编码,模型基编码； 基于重要性：滤波，子采样，比特分配，向量量化； （3）混合编码.
MATLAB技术图像缩放教程
MATLAB技术图像缩放教程 图像缩放是数字图像处理中常用的技术之一，它可以改变图像的大小和比例， 不仅可以用于美化图像，还可以用于图像处理和模式识别等领域。在MATLAB中，通过一些简单的代码就可以实现图像的缩放。本文将介绍如何使用MATLAB进行 图像缩放，并展示一些实际应用案例。 一、图像缩放的原理 图像缩放是指改变图像的尺寸或大小，通常有两种方式：一种是等比例缩放， 另一种是非等比例缩放。 1. 等比例缩放 等比例缩放是指将图像的宽度和高度按照相同的比例进行缩放，这样可以保持 图像的形状不变。在MATLAB中，使用imresize函数可以实现等比例缩放，具体 的代码如下： ```matlab A = imread('image.jpg'); % 读取原始图像 B = imresize(A, 0.5); % 将图像缩小为原来的一半 imshow(B); % 显示缩小后的图像 ``` 上述代码中，imread函数用于读取原始图像，imresize函数用于对图像进行缩放，0.5表示将图像缩小为原来的一半。最后使用imshow函数将缩放后的图像显 示出来。 2. 非等比例缩放
非等比例缩放是指将图像的宽度和高度按照不同的比例进行缩放，这样可以改 变图像的形状。在MATLAB中，同样可以使用imresize函数实现非等比例缩放。 下面是一个示例代码： ```matlab A = imread('image.jpg'); % 读取原始图像 B = imresize(A, [200 300]); % 将图像缩放为200x300的尺寸 imshow(B); % 显示缩放后的图像 ``` 上述代码中，[200 300]表示将图像缩放为200x300的尺寸。同样使用imshow 函数将缩放后的图像显示出来。 二、图像缩放的应用案例 图像缩放广泛应用于图像处理和模式识别等领域。下面介绍一些实际应用案例，展示图像缩放的实际效果。 1. 图像美化 图像缩放可以用于调整图像的大小，从而达到美化图像的效果。例如，可以将 一张较大的照片缩小为合适的尺寸，去除一些无关的细节，突出照片中的主题。通过调整缩放比例和尺寸，可以实现不同的美化效果。 2. 图像处理 图像缩放还可以用于图像处理，例如在图像分割、边缘检测和滤波等算法中， 经常需要对图像进行缩放操作。通过缩放图像，可以改变图像的像素密度，从而改变图像的亮度、对比度和细节等特征，便于后续处理和分析。 3. 图像模式识别
Matlab图形界面图像的旋转、平移和缩放.
Matlab图形界面图像的旋转、平移和缩放 姓名： 班级： 学号： 目录 问题描述 (2) 摘要 (2)
正文 (3) 1、界面设计 (3) 2、打开图片功能 (4) 3、实现图片的任意角度的旋转 (5) 4、图像的平移 (8) 5、图像的缩放（放大与缩小） (12) 实验心得 (16) 附录： (16) Matlab图形界面操作 ------图像的旋转、平移和缩放
问题描述 期末运用学习的matlab知识通过图形用户界面对图片进行操作，实现如下功能。 ●能够查找和读取计算机中存储图像。 ●实现图像的旋转、平移、缩放等几何变换。 ●通过matlab界面功能实现界面的完美布局。 ●编写代码和回调函数实现上述功能。 摘要 本次任务旨在完成以下几个任务： ●整体分为四大模块：原图、旋转、平移和缩放。 ●利用数字图像处理技术，以MATLAB为平台，建立一个实现设计主题的
简易处理系统。 ●能显示输入图像、输出图像。 ●程序代码要有注释说明，调用MATLAB函数要清楚并理解函数的功能、 使用范围，在设计说明书中要写清楚函数的功能和参数意义。 ●完成自己课程设计说明书。 正文 1、界面设计 （1）在MATLAB命令窗口中输入“guide”，确定后，弹出GUI窗口。
（2）本次设计中，包含两个坐标轴（axes1、axes2），分别显示原图和处理后的图像。包含六个按钮（Push Button），分别实现“打开图片、保存处理后的图片、旋转、平移、放大、缩小以及退出功能”。 （3）旋转功能同时可以实现选择0—360度任意的度数，当选择不同的度数后，axes2位置就会显示不同选择角度的图片。如果需要保存该图片可以单击保存按钮进行保存。 （4）平移功能的实现，当单击平移按钮，可以有一个默认的平移位置。在设计中预设了几个固定位置，可以选择，分别是X单位Y单位方向都可以选择。达到平移的目的。 （5）放大和缩小功能类似，在界面上表现为选择不同的数据，反映出来不同大小的图片。 （6）操作完成后，点击退出功能，将询问是否退出，如果退出则点击“是”，不退出点击“我还要看看”。 2、打开图片功能 进入程序界面后，要实现几何操作，需要先打开一张图片。单击打开图片按钮，可以选择图片路径，从存储图片的地址任意旋转一张图片，图片就会显示在axes1的位置。效果如2-1所示： 图2-1
Matlab图像处理函数总结
Matlab图像处理函数总结 Matlab是一种广泛应用于科学和工程领域的高级计算环境和编程语言。在图像 处理领域，Matlab提供了丰富的函数和工具箱，可以帮助我们完成各种图像处理 任务。本文将对一些常用的Matlab图像处理函数进行总结和介绍。 1. imread函数 imread函数用于读取图像文件。可以使用该函数读取各种常见格式的图像文件，如JPEG、PNG、BMP等。例如，我们可以使用以下代码读取一张名为"image.jpg" 的图像： ```matlab img = imread('image.jpg'); ``` 2. imshow函数 imshow函数用于显示图像。可以使用该函数显示已经读取的图像。例如，我 们可以使用以下代码显示之前读取的图像： ```matlab imshow(img); ``` 3. imwrite函数 imwrite函数用于将图像保存为文件。可以使用该函数将处理后的图像保存为 指定格式的图像文件。例如，我们可以使用以下代码将处理后的图像保存为名为"output.jpg"的JPEG图像： ```matlab
imwrite(output, 'output.jpg', 'jpg'); ``` 4. rgb2gray函数 rgb2gray函数用于将RGB图像转换为灰度图像。灰度图像只有一个通道，每 个像素的值表示亮度。可以使用该函数将彩色图像转换为灰度图像。例如，我们可以使用以下代码将之前读取的彩色图像转换为灰度图像： ```matlab gray_img = rgb2gray(img); ``` 5. imresize函数 imresize函数用于调整图像的大小。可以使用该函数将图像缩放到指定的尺寸。例如，我们可以使用以下代码将之前读取的图像缩放为宽度为500像素的图像：```matlab resized_img = imresize(img, [NaN 500]); ``` 6. imrotate函数 imrotate函数用于旋转图像。可以使用该函数将图像按指定角度进行旋转。例如，我们可以使用以下代码将之前读取的图像逆时针旋转90度： ```matlab rotated_img = imrotate(img, -90); ``` 7. imadjust函数
使用MATLAB进行图像处理的基本技巧
使用MATLAB进行图像处理的基本技巧 图像处理是数字图像处理的一种重要分支，通过对图像进行数字信号处理，实现增强、恢复、分割和分析等目标。MATLAB作为一款强大的数学计算软件，也可以用于图像处理，并提供了丰富的图像处理工具箱。本文将介绍一些使用MATLAB进行图像处理的基本技巧。 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，常见的格式包括jpg、png和bmp等。读取图像的语法格式为： img = imread('image.jpg'); 其中，'image.jpg'为图像文件的路径和文件名，读取的图像将存储在img数组中。 读取图像后，可以使用imshow函数将图像显示在窗口中。语法格式如下： imshow(img); 其中，img为待显示的图像数组。 二、图像的缩放 对于不同的应用需求，我们可能需要对图像进行缩放。在MATLAB中，可以使用imresize函数实现图像的缩放。语法格式如下： resized_img = imresize(img, scale); 其中，img为待缩放的图像数组，scale为缩放比例。通过调整scale的值，可以实现图像的放大或缩小。 三、图像的灰度化
在某些情况下，我们只关注图像的亮度信息，而忽略颜色信息。此时可以将图像转换为灰度图像，以降低计算复杂度。在MATLAB中，可以使用rgb2gray函数实现图像的灰度化。语法格式如下： gray_img = rgb2gray(img); 其中，img为待灰度化的图像数组，gray_img为转换后的灰度图像数组。四、图像的滤波 图像滤波是图像处理中常用的技术，用于去除图像中的噪声、平滑图像或增强图像的某些特征。在MATLAB中，常用的图像滤波函数包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。 1. 均值滤波 均值滤波可以有效地平滑图像，并去除部分噪声。在MATLAB中，可以使用imfilter函数实现均值滤波。语法格式如下： filtered_img = imfilter(img, h); 其中，img为待滤波的图像数组，h为滤波核，通常为一个正方形的矩阵。可以通过调整h的大小和数值，控制滤波的效果。 2. 中值滤波 中值滤波可以有效地去除椒盐噪声等噪声类型。在MATLAB中，可以使用medfilt2函数实现中值滤波。语法格式如下： filtered_img = medfilt2(img); 其中，img为待滤波的图像数组。 3. 高斯滤波
matlab resize函数
matlab resize函数 Matlab是一种非常流行的数学软件，其中的resize函数可以用于图像处理中。resize函数可以对图像进行缩放，同时也可以对缩放后的图像进行插值操作。 下面我们将分步骤来介绍如何使用Matlab中的resize函数。 步骤一：读取原始图像 使用imread函数来读取原始图像，例如： I = imread('lena.tif'); 这里以常见的lena图像作为例子，将其作为原始图像进行处理。读取后的图像可以通过imshow函数进行显示。 步骤二：确定缩放比例 在缩放图像之前，我们需要确定缩放比例。这里我们将原始图像水平方向缩小一倍，垂直方向缩小一半，缩放比例为0.5和0.5。 scale_x = 0.5; scale_y = 0.5; 步骤三：调用resize函数进行缩放 使用resize函数对原始图像进行缩放。resize函数的第一个参数是原始图像，第二个参数是目标大小（用于指定缩放比例），第三个参数是插值方法。 具体而言，Matlab提供了几种插值方法，包括：最近邻插值、双线性插值、双三次插值等。这里我们选择使用双线性插值。 J = imresize(I, [ ], 'bilinear', scale_x); 这里我们把J作为缩放后的图像。可以通过imshow函数进行显示。 步骤四：比较缩放前后的图像 使用subplot函数进行图像的比较。具体而言，subplot函数将当前图像窗口划分为M行N列个子区域，并选中第P个区域，将下一个图像显示在该区域中。
subplot(1,2,1); imshow(I); title('Original Image'); subplot(1,2,2); imshow(J); title('Resized Image'); M和N分别为1，P分别为1和2，即将原始图像和缩放后的图像都进行显示。 步骤五：保存缩放后的图像 最后，使用imwrite函数将缩放后的图像保存到本地。例如： imwrite(J, 'lena_resized.tif'); 以上就是使用Matlab中的resize函数对图像进行缩放的简单介绍。值得注意的是，调整缩放比例时需要注意图像是否会失真，同时也要选择适合的插值方法，保证缩放后的图像质量。
利用Matlab实现图像处理与图像分析的基本技术
利用Matlab实现图像处理与图像分析的基本 技术 图像处理与图像分析是计算机视觉领域中重要的研究方向，其应用广泛涉及医 学影像、遥感图像、安防监控等众多领域。Matlab作为一种强大的科学计算工具，提供了丰富的图像处理和图像分析函数，使得图像处理和分析任务变得简单高效。本文将重点介绍利用Matlab实现图像处理与图像分析的基本技术。 一、图像读取与显示技术 图像读取是图像处理的第一步，Matlab提供了imread函数用于读取图像。例如，要读取一个名为"image.jpg"的图像，可以使用以下代码： image = imread('image.jpg'); 在图像处理过程中，往往需要对图像进行可视化展示以观察处理效果。Matlab 提供了imshow函数用于显示图像。例如，要显示上一步读取到的图像，可以使用 以下代码： imshow(image); 二、图像的基本操作 1. 图像的尺寸调整 有时候需要对图像进行尺寸调整，Matlab提供了imresize函数用于实现图像的 缩放。例如，要将图像调整为原来的一半大小，可以使用以下代码：resized_image = imresize(image, 0.5); 2. 图像的旋转与翻转
Matlab提供了imrotate函数和flip函数分别用于实现图像的旋转和翻转。例如，要将图像逆时针旋转90度，可以使用以下代码： rotated_image = imrotate(image, 90); 要实现图像的水平翻转，可以使用以下代码： flipped_image = flip(image, 2); 3. 图像的灰度化 在图像处理中，经常需要将彩色图像转化为灰度图像，可以使用rgb2gray函数 实现灰度化。例如，要将彩色图像转化为灰度图像，可以使用以下代码：gray_image = rgb2gray(image); 三、图像增强技术 图像增强是指通过对图像进行处理，使得图像的视觉效果更好，便于人眼观察 和分析。Matlab提供了一系列的图像增强函数，如图像平滑、图像锐化、直方图 均衡化等。 1. 图像平滑 图像平滑是指通过去除图像中的噪声或细节，使得图像更加平滑。Matlab提供 了imfilter函数用于实现图像平滑操作，例如对图像进行3×3的平均滤波，可以使 用以下代码： smoothed_image = imfilter(image, fspecial('average', [3 3])); 2. 图像锐化 图像锐化是指增强图像中的细节和边缘，使得图像更加清晰。Matlab提供了imsharpen函数用于实现图像锐化操作，例如对图像进行拉普拉斯增强，可以使用 以下代码：
用MATLAB做的图像基本处理
用MATLAB做的图像基本处理 MATLAB是一种用于科学计算、数据分析和可视化的编程语言和开发环境。它 在许多领域中被广泛地使用，包括工程、物理学、计算机科学等。通过MATLAB，可以方便地对图像进行处理和分析。 本文介绍了如何使用MATLAB对图像进行基本处理。这些处理包括图像的读取、显示、缩放、裁剪、旋转、翻转、颜色转换、灰度化、二值化、滤波等。 图像的读取和显示 在MATLAB中，可以使用imread函数读取图像。例如，下面的代码可以读取 一张名为test.jpg的图像： I = imread('test.jpg'); 读取图像后，可以使用imshow函数显示图像。例如，下面的代码可以显示上 面读取的图像： imshow(I); 图像的缩放和裁剪 使用MATLAB可以方便地对图像进行缩放和裁剪。缩放可以使用imresize函数，裁剪可以使用imcrop函数。 例如，下面的代码可以将图像I缩放为原来的一半并显示缩放后的图像： I2 = imresize(I, 0.5); imshow(I2); 下面的代码可以将图像I的左上角截取出来并显示： J = imcrop(I, [11 size(I,2)/2 size(I,1)/2]); imshow(J); 图像的旋转和翻转 使用MATLAB可以方便地对图像进行旋转和翻转。旋转可以使用imrotate函数，翻转可以使用flip函数。 例如，下面的代码可以将图像I逆时针旋转45度并显示旋转后的图像： I3 = imrotate(I, -45); imshow(I3); 下面的代码可以将图像I水平翻转并显示翻转后的图像：
在matlab中rescaleimage的意思
在MATLAB中，rescaleimage是一个用于将图像进行重新缩放的函数。这个函数可以帮助用户将图像的尺寸进行调整，以便适应不同的显示或处理需求。使用rescaleimage函数，用户可以通过指定目标尺寸或缩放比例来实现图像的重新缩放，同时还可以选择不同的插值方法来处理图像的像素值。下面将从以下几个方面来介绍在MATLAB中rescaleimage函数的具体意思和用法。 一、rescaleimage函数的基本语法 在MATLAB中，rescaleimage函数的基本语法如下： ``` B = rescaleimage(A, scale) ``` 其中，A表示输入的原始图像，scale表示缩放比例。 二、按比例缩放图像 通过rescaleimage函数，用户可以方便地按照指定的比例对图像进行缩放。用户可以将图像按照1.5倍的比例进行放大，也可以将图像按照0.5倍的比例进行缩小。这样可以灵活地调整图像的尺寸，以满足不同的需求。
三、按指定尺寸缩放图像 除了按比例缩放图像外，rescaleimage函数还可以根据用户指定的目标尺寸对图像进行缩放。用户可以将图像的宽度调整为200像素，同时将高度调整为300像素。这样可以精确地控制图像的最终尺寸，使其符合特定的显示或处理要求。 四、插值方法的选择 在使用rescaleimage函数进行图像缩放时，用户可以选择不同的插值方法来处理图像的像素值。常用的插值方法包括最近邻插值、双线性插值、双三次插值等。通过选择合适的插值方法，用户可以在图像缩放过程中保持图像的清晰度和细节，从而获得更好的缩放效果。 五、实例演示 下面通过一个具体的实例来演示在MATLAB中如何使用rescaleimage函数对图像进行缩放。假设我们有一个大小为400x300像素的图像A，现在希望将该图像按照1.5倍的比例进行放大。代码如下所示： ```
图像放大算法总结及MATLAB源程序
1，插值算法(3种)： (1)最邻近插值(近邻取样法)： 最邻近插值的的思想很简单，就是把这个非整数坐标作一个四舍五入，取最近的整数点坐标处的点的颜色。可见，最邻近插值简单且直观，速度也最快，但得到的图像质量不高。 最邻近插值法的MATLAB源代码为： A = imread( 'F:\lena.jpg' ); %读取图像信息 imshow(A); %显示原图 title('原图128*128'); Row = size(A,1); Col = size(A,2); %图像行数和列数 nn=8; %放大倍数 m = round(nn *Row); %求岀变换后的坐标的最大值 n = round(nn *Col); B = zeros(m, n,3); %定义变换后的图像for i = 1 : m for j = 1 : n x = rou nd(i/nn); y = rou nd(j/nn); %最小临近法对图像进行插值 if x==0 x = 1; end if y==0 y = 1; end if x>Row x = Row; end if y>Col y = Col; end B(i,j,：) = A(x,y,:); end end B = uint8(B); %将矩阵转换成8位无符号整数 figure; imshow(B); title('最邻近插值法放大8倍1024*1024'); 运行程序后，原图如图1所示: 原图128*128
用最邻近插值法放大4倍后的图如图2所示： 最邻近插值法放大8^1024*1024 图2 (2)双线性内插值法： 在双线性内插值法中，对于一个目的像素，设置坐标通过反向变换得到的浮点坐标为 (i+u,j+v)，其中i、、均为非负整数，u、v为［0,1)区间的浮点数，则这个像素得值f(i+u,j+v)可 由原图像中坐标为(i,j)、(i+1,j)、(i,j+1)、(i+1,j+1)所对应的周围四个像素的值决定，即：f(i+u,j+v) = (1-u)(1-v)f(i,j) + (1-u)vf(i,j+1) + u(1-v)f(i+1,j) + uvf(i+1,j+1) 其中f(i,j)表示源图像(i,j)处的的像素值，以此类推。 这就是双线性内插值法。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。 在MATLAB中，可用其自带的函数imresize()来实现双线性内插值算法。
matlab尺度变换 -回复
matlab尺度变换-回复 中括号内的主题是"matlab尺度变换"，下面将逐步回答。 Matlab是一款功能强大的数学软件，广泛应用于科学计算和工程分析中。尺度变换是Matlab中重要的图像处理技术之一，可以用于图像的缩放、旋转、平移和仿射变换等。本文将介绍Matlab中尺度变换的基本原理和应用方法。 一、尺度变换基本原理 尺度变换是对图像进行缩放、旋转、平移或扭曲的一种变换方式。Matlab中提供了多种函数来实现尺度变换，其中最常用的是imresize()函数。接下来我们将介绍如何使用imresize()函数进行图像的缩放。 二、图像缩放 图像缩放是一种常见的尺度变换操作，可以通过imresize()函数实现。具体的代码如下： img = imread('image.jpg'); 读取图像 scale_factor = 0.5; 缩放比例为0.5 resized_img = imresize(img, scale_factor); 缩放图像 imshow(resized_img); 显示缩放后的图像 上述代码中，首先通过imread()函数读取待处理的图像，然后设置缩放比例为0.5。接下来调用imresize()函数对图像进行缩放，最后使用imshow()函数显示缩放后的图像。运行代码后，可以看到图像被缩小了一半。 三、图像旋转
图像旋转是另一种常见的尺度变换操作，可以通过imrotate()函数实现。具体的代码如下： img = imread('image.jpg'); 读取图像 angle = 30; 旋转角度为30度 rotated_img = imrotate(img, angle); 旋转图像 imshow(rotated_img); 显示旋转后的图像 上述代码中，首先通过imread()函数读取待处理的图像，然后设置旋转角度为30度。接下来调用imrotate()函数对图像进行旋转，最后使用imshow()函数显示旋转后的图像。运行代码后，可以看到图像被顺时针旋转了30度。 四、图像平移 图像平移是将图像在水平和垂直方向上进行移动的尺度变换操作，可以通过imtranslate()函数实现。具体的代码如下： img = imread('image.jpg'); 读取图像 dx = 50; 水平方向上的平移距离为50 dy = 100; 垂直方向上的平移距离为100 translated_img = imtranslate(img, [dx, dy]); 平移图像 imshow(translated_img); 显示平移后的图像 上述代码中，首先通过imread()函数读取待处理的图像，然后分别设置水平和垂直方向上的平移距离为50和100。接下来调用imtranslate()函数对图像进行平移，最后使用imshow()函数显示平移后的图像。运行代码后，可以看到图像在水平和垂直方向上分别平移了50和100个像素。
【matlab】 输出图像大小调整
Matlab图形窗口大小的控制，plot窗口大小，figure大小，axis设置，实用 Matlab中保存图像时，图形窗口大小的控制zz 首先要了解的是Matlab是面向对象的。最高等级的对象是screen，它定义了figure可以用的最大szie。 screen下面是figure。figue就是你画图的时候跳出来的那个新的对话窗口。如果figure变化，screen是不会跟着变化的。但screen变化的话，figure就要跟着变化了。 figure下面是axes。axes是那个窗口里面你要画的东西。axes的大小和位置取决于figure，如果你放大缩小figure的大小的话，里面的图线也会跟着变化的。 set(gca,'position',[]) 因此，set (gca,'position',[0.1,0.1,0.9,0.9] );的作用是： 设置坐标轴距离画板（图形窗口figure）边距。 [0.1,0.1,0.9,0.9] 分别为axes在figure中的左边界，下边界，宽度，高度，最小为0，最大为1（左边界，下边界为0，上边界，右边界为1） 见下面的例子： ----------------------------------------------------------------------------- figure set (gca,'position',[0.1,0.1,0.9,0.9] ); x=1:0.1:10; y=sin(x); plot(x,y) ----------------------------------------------------------------------------- 结果见下图： set(gcf,'position',[]) 一般matlab绘出来图的框架（图形窗口）大都是正方形或者近似正方形的矩形，能不能画一些扁的矩形呢？ 使用图形的position属性可以做到。 如set(gcf,'unit','normalized','position',[0.2,0.2,0.64,0.32]);的意思是：
MATLAB实现图像的平移缩放和旋转
数字图像处理课程设计 题目图像的几何变换重建 系 (部) 信息工程系 班级 姓名 学号 指导教师 2013 年 12 月 16 日至 12 月 27 日共 2 周 2013年 12 月 27 日
数字图像处理课程设计任务书
课程设计成绩评定表
目录 1 引言 (4) 1.1课程设计的目的........................... 错误!未定义书签。 1.2课程设计的任务........................... 错误!未定义书签。 1.3课程设计的要求........................... 错误!未定义书签。 1.4开发工具................................. 错误!未定义书签。2设计内容 (4) 2.1设计内容 (4) 2.2 系统框图 (4) 3 设计方案 (5) 3.1功能模块的划分 (5) 3.2算法描述 (5) 3.3实现主要功能的原理和方法 (8) 3.3.1最近邻域插值法 (8) 3.3.2双线性插值法 (8) 4功能模块的具体实现 (10) 4.1 模块功能 (10) 4.2流程图 (11) 4.3程序清单及各模块的实现效果图 (11) 4.4 系统仿真与调试 (21) 5 总结与体会 (22) 参考文献 (22) 附录 (23)
1 引言 2设计内容 2.1设计内容 我选取的是图像的几何变换，设计内容如下， (1)能够读取和存储图像。 (2)实现图像的平移、缩放、旋转几何变换。 (3)分别采用最近邻插值和双线性插值技术进行图像重建。 (4)编写代码实现上述功能。 图2-1系统框图 本次课设所做的图像几何变换包括平移变换、缩放变换和旋转变换。缩放变换和旋转变换均用双线性插值变换和最近邻插值变换两种方法来做，对图像进行处理后再存储。
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基本概念一点通 从理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而在计算机上对图像进行数字处理的时候，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。空间坐标（x,y）的数字化称为图像采样，而幅值数字化称为灰度级量化。 对一幅图像采样时，若每行（横向）采样数为M，每列（纵向）采样数为N，则图像大小为M*N个像素，f(x,y)表示点(x,y) 处的灰度值，则F(x,y)构成一个M*N 实数矩阵 **************************** 经验分享：“像素”的英文为“pixel”，它是“picture”和“element”的合成词，表示图像元素的意思。我们可以对“像素”进行如下理解：像素是一个面积概念，是构成数字图像的最小单位。**************************** 把采样后所得的各像素灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。量化是对图像幅度坐标的离散化，它决定了图像的幅度分辨率。 量化的方法包括：分层量化、均匀量化和非均匀量化。分层量化是把每一个离散样本的连续灰度值只分成有限多的层次；均匀量化是把原图像灰度层次从最暗至最亮均匀分为有限个层次，如果采用不均匀分层就称为非均匀量化。 当图像的采样点数一定时，采用不同量化级数的图像质量不一样。量化级数越多，图像质量越好；量化级数越少，图像质量越差。量化级数小的极端情况就是二值图像。 **************************** 经验分享:“灰度”可以认为是图像色彩亮度的深浅。图像所能够展现的灰度级越多，也就意味着图像可以表现更强的色彩层次。如果把黑——灰——白连续变化的灰度值量化为256个灰度级，灰度值的范围为0～255，表示亮度从深到浅，对应图像中的颜色为从黑到白。 **************************** 因此，对数字图像进行处理，也就是对特定的矩阵进行处理。在C语言中，对M×N数字图像处理的核心代码如下： for (j=1;j