图像的缩放 - 视频图像处理常见几何变换介绍

       5、图像的缩放

下面值来介绍一下图像的缩放主要是根据函数imresize来实现的，我们先来看看代码和效果图，然后分析图像的缩放函数。代码和效果图像所示：

close all ;

clear all ;

clc ;

［im，map］ = imread（‘Hydrangeas.bmp’）;%读入图片

im0 = imresize（im，0.26）;%进行缩放到原来的0.26倍

im1 = imresize（im，1）;%缩放原来的比例

im2 = imresize（im，3.5）;%进行缩放到原来的3.5倍

im3 = imresize（im，［64 40］）;%进行图像的缩放并设置图像的行列

im4 = imresize（im，1.6，‘bilinear’）;%进行线性插值实现缩放

im5 = imresize（im，1.6，‘triangle’）;

set（0，‘defaultFigurePosition’，［100，100，1000，500］）;%设置窗口大小

set（0，‘defaultFigureColor’，［1 1 1］）;%设置窗口颜色

figure;%打开一个窗口，用来显示（多幅）图像

subplot（1，2，1）， imshow（im，map）;%显示图片，一行两列，第一幅

subplot（1，2，2）， imshow（im0，map）;%显示图片，一行两列，第二幅

figure;%打开一个窗口，用来显示（多幅）图像

subplot（1，2，1）， imshow（im，map）;%显示图片，一行两列，第一幅

subplot（1，2，2）， imshow（im1，map）;%显示图片，一行两列，第二幅

figure;%打开一个窗口，用来显示（多幅）图像

subplot（1，2，1）， imshow（im，map）;%显示图片，一行两列，第一幅

subplot（1，2，2）， imshow（im2，map）;%显示图片，一行两列，第二幅

figure;%打开一个窗口，用来显示（多幅）图像

subplot（1，2，1）， imshow（im，map）;%显示图片，一行两列，第一幅

subplot（1，2，2）， imshow（im3，map）;%显示图片，一行两列，第二幅

figure;%打开一个窗口，用来显示（多幅）图像

subplot（1，2，1）， imshow（im，map）;%显示图片，一行两列，第一幅

subplot（1，2，2）， imshow（im4，map）;%显示图片，一行两列，第二幅

figure;%打开一个窗口，用来显示（多幅）图像

subplot（1，2，1）， imshow（im，map）;%显示图片，一行两列，第一幅

subplot（1，2，2）， imshow（im5，map）;%显示图片，一行两列，第二幅

缩小：

 

等大：

 

放大

 

缩放并且设置行列：

 

线性插值：

 
       

下面介绍一下imresize函数的使用信息（可以通过在matlab 使用help imresize查看）：

该函数主要用来调整图像大小。

B = imresize（A，SCALE）返回一个图像，大小是原来的SCALE倍；A是灰度、RGB或者二进制图像。

B = imresize（A，［NUMROWS NUMCOLS］）调整图像大小，使其具有指定数量的行和列。 NUMROWS或NUMCOLS可能都是NaN，在这种情况下，将自动计算行数或列数，以便保留图像宽高比。

［Y，NEWMAP］ = imresize（X，MAP，SCALE）调整索引图像的大小，其中按照SCALE的倍数对原图像进行调整。

［Y，NEWMAP］ = imresize（X，MAP，［NUMROWS NUMCOLS］）调整索引图像的大小，通过调整行数和列数进行调整。

要控制imresize使用的插值方法，可以在上面的语法中添加一个METHOD参数，如下所示：

（A，SCALE，METHOD）

（A，［NUMROWS NUMCOLS］，METHOD），

imresize（X，MAP，M，METHOD）

imresize（X，MAP，［NUMROWS NUMCOLS］，METHOD）

METHOD可以是一个命名一般插值方法的字符串：

‘nearest’ - 最近邻插值

‘bilinear’ - 双线性插值

‘bicubic’ - 三次插值;默认方法

METHOD也可以是一个命名插值内核的字符串：

‘box’ - 用盒形内核插值

‘triangle’ - 三角形内核插值 （相当于“双线性”）

‘cubic’ - 用立方核插值 （相当于“bicubic”）

‘lanczos2’ - 用Lanczos-2内核插值

‘lanczos3’ - 插入Lanczos-3内核

最后，METHOD可以是{f，w}形式的双元素单元阵列，其中f是自定义内插内核的处理函数，w是自定义内核的宽度。在区间-w / 2 《= x 《w / 2之外，f（x）必须为零。可以使用标量或向量输入来调用处理函数f。

可以通过使用上述任何语法之后的参数/值对来实现对imresize的附加控制。例如：

B = imresize（A，SCALE，PARAM1，VALUE1，PARAM2，VALUE2，。..）

参数包括：

‘Antialiasing’- 真假指定缩小图像时是否执行抗锯齿。默认值取决于您选择的插值方法。对于‘nearest’ METHOD参数，默认值为false;对于所有其他方法，默认值为true。

‘Colormap’ - （仅与索引图像相关） ‘original’ 或 ‘optimized’;如果‘original’ ，则输出newmap与输入图相同。如果是“优化”，则会创建一个新的优化颜色映射。默认值为“optimized”。

‘Dither’ - （仅适用于索引图像）true或false; 指定是否执行颜色抖动。默认值为true。

‘Method’ - 如上所述

‘OutputSize’ - 一个双元素向量［MROWS NCOLS］， 指定输出大小。一个元素可以是NaN，在这种情况下，自动计算另一个值以保留图像的宽高比。

‘Scale’ - 一个标量或两元素向量，指定调整大小的比例因子。如果它是标量，则将相同的比例因子应用于每个维度。如果它是向量，它分别包含行和列尺寸的比例因子。

例子：

使用默认的双三次插值和抗混叠缩小两倍：

I = imread（‘rice.png’）;

J = imresize（I，0.5）;

figure，imshow（I）， figure，imshow（J）

使用最近邻内插收缩因子2。 （这是最快的方法，但质量最差）：

J2 = imresize（I，0.5，‘nearest’）;

调整索引图像的大小：

［X，map］ = imread（‘trees.tif’）;

［Y，newmap］ = imresize（X，map，0.5）;

imshow（Y，newmap）

调整RGB图像的大小以获得64行，自动计算列数：

RGB = imread（‘peppers.png’）;

RGB2 = imresize（RGB，［64 NaN］）;

图像的几何变化差不多就到这里了，matlab中有很多函数可以实现图像的几何变换，这里就不详细说明了。