基于Matlab的数字图像几何变换的实现(3)

该图像与用鼠标截取的图像完全相同。[6]

数字图像几何变换

第4章 结论

本文采用了MATLAB作为工具，以最近邻插法、双线性插值法和双三次插值法三种常用数字图像插值算法为基础，实现了数字图像的比例缩放、旋转和剪取等一系列几何变换。通过研究可以发现，插值算法的选取直接影响到数字图像在经过几何变换之后的质量。最近邻插法质量最差，但是算法简单，速度快；双线性插值法质量好，但是需要较大的计算量才能完成；双线性插值法无论在质量上还是速度上，都介于两者之间。插值技术的提高是以数学方法的改进和提高为前提的。运用到现实中，还应结合硬件处理速度选择合适的算法，硬件处理速度的提高也是实现复杂算法的前提。随着数学的发展和计算机硬件水平的提高，将会有更优秀的插值算法运用到实际当中，数字图像几何变换的质量和速度将得到很大程度上的提高。

数字图像几何变换

参考文献

[1] 章毓晋.图像工程上册——图像处理和分析[M].北京：清华大学出版社,1999.3

[2] 章毓晋.图像工程下册——图像理解与计算机视觉[M].北京:清华大学出版社,2000.8 [3] 张兆礼,赵春晖,梅晓丹.现代图像处理技术[M].北京:人民邮电出版社,2001.1l [4] 崔屹.图像处理与分析——数学形态学方法及应用[M].北京:科学出版社,2000.4 [5] 贾云得.机器视觉[M].北京:科学出版社,2000.4

[6] 陈桂明,张明照,戚红雨.应用MATLAB语言处理数字信号与数字图像[M].北京:科学出版社,2000.1 [7] 何斌,马大予,于运坚,朱红莲.VisualC++数字 图像处理[M].北京:人民邮电出版社,2001.4

数字图像几何变换

附录

我们用最近邻插法将图像按原比例放大1.5倍，语句如下： i=imread('dd.jpg'); a=1.5 j=imresize(i,a); imshow(i),title(1) figure,imshow(j),title(2)

用双线性插值法和双三次插值法将图像按原比例放大1.5倍，语句如下： i=imread('dd.jpg'); a=1.5 j=imresize(i,a);

k=imresize(i,a, 'bilinear'); l=imresize(i,a, 'bicubic'); imshow(j),title(1) figure,imshow(k),title(2) figure,imshow(l),title(3)

下面我们用双线性插值法将图像按原比例缩小为0.8倍，语句如下： i=imread('dd.jpg'); a=0.8

j=imresize(i,a ,'bilinear'); imshow(i),title(1) figure,imshow(j),title(2)

用双线性插值法将原图像旋转45度，不裁去超出原图的部分，语句如下： i=imread('dd.jpg'); a=45

j=imrotate(i,a,'bilinear'); imshow(i),title(1)

figure,imshow(j),title(2)

用双线性插值法将原图像旋转45度，裁去超出原图的部分，并与未裁去超出部分的做比较，语句如下： i=imread('dd.jpg'); a=45

j=imrotate(i,a,'bilinear');