? ? ? ?5、圖像的縮放

下面值來介紹一下圖像的縮放主要是根據(jù)函數(shù)imresize來實現(xiàn)的，我們先來看看代碼和效果圖，然后分析圖像的縮放函數(shù)。代碼和效果圖像所示：

close all ;

clear all ;

clc ;

［im，map］ = imread（‘Hydrangeas.bmp’）;%讀入圖片

im0 = imresize（im，0.26）;%進行縮放到原來的0.26倍

im1 = imresize（im，1）;%縮放原來的比例

im2 = imresize（im，3.5）;%進行縮放到原來的3.5倍

im3 = imresize（im，［64 40］）;%進行圖像的縮放并設(shè)置圖像的行列

im4 = imresize（im，1.6，‘bilinear’）;%進行線性插值實現(xiàn)縮放

im5 = imresize（im，1.6，‘triangle’）;

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

set（0，‘defaultFigureColor’，［1 1 1］）;%設(shè)置窗口顏色

figure;%打開一個窗口，用來顯示（多幅）圖像

subplot（1，2，1）， imshow（im，map）;%顯示圖片，一行兩列，第一幅

subplot（1，2，2）， imshow（im0，map）;%顯示圖片，一行兩列，第二幅

figure;%打開一個窗口，用來顯示（多幅）圖像

subplot（1，2，1）， imshow（im，map）;%顯示圖片，一行兩列，第一幅

subplot（1，2，2）， imshow（im1，map）;%顯示圖片，一行兩列，第二幅

figure;%打開一個窗口，用來顯示（多幅）圖像

subplot（1，2，1）， imshow（im，map）;%顯示圖片，一行兩列，第一幅

subplot（1，2，2）， imshow（im2，map）;%顯示圖片，一行兩列，第二幅

figure;%打開一個窗口，用來顯示（多幅）圖像

subplot（1，2，1）， imshow（im，map）;%顯示圖片，一行兩列，第一幅

subplot（1，2，2）， imshow（im3，map）;%顯示圖片，一行兩列，第二幅

figure;%打開一個窗口，用來顯示（多幅）圖像

subplot（1，2，1）， imshow（im，map）;%顯示圖片，一行兩列，第一幅

subplot（1，2，2）， imshow（im4，map）;%顯示圖片，一行兩列，第二幅

figure;%打開一個窗口，用來顯示（多幅）圖像

subplot（1，2，1）， imshow（im，map）;%顯示圖片，一行兩列，第一幅

subplot（1，2，2）， imshow（im5，map）;%顯示圖片，一行兩列，第二幅

縮小：

?

等大：

?

放大

?

縮放并且設(shè)置行列：

?

線性插值：

?
? ? ? ?

下面介紹一下imresize函數(shù)的使用信息（可以通過在matlab 使用help imresize查看）：

該函數(shù)主要用來調(diào)整圖像大小。

B = imresize（A，SCALE）返回一個圖像，大小是原來的SCALE倍；A是灰度、RGB或者二進制圖像。

B = imresize（A，［NUMROWS NUMCOLS］）調(diào)整圖像大小，使其具有指定數(shù)量的行和列。 NUMROWS或NUMCOLS可能都是NaN，在這種情況下，將自動計算行數(shù)或列數(shù)，以便保留圖像寬高比。

［Y，NEWMAP］ = imresize（X，MAP，SCALE）調(diào)整索引圖像的大小，其中按照SCALE的倍數(shù)對原圖像進行調(diào)整。

［Y，NEWMAP］ = imresize（X，MAP，［NUMROWS NUMCOLS］）調(diào)整索引圖像的大小，通過調(diào)整行數(shù)和列數(shù)進行調(diào)整。

要控制imresize使用的插值方法，可以在上面的語法中添加一個METHOD參數(shù)，如下所示：

（A，SCALE，METHOD）

（A，［NUMROWS NUMCOLS］，METHOD），

imresize（X，MAP，M，METHOD）

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

METHOD可以是一個命名一般插值方法的字符串：

‘nearest’ - 最近鄰插值

‘bilinear’ - 雙線性插值

‘bicubic’ - 三次插值;默認方法

METHOD也可以是一個命名插值內(nèi)核的字符串：

‘box’ - 用盒形內(nèi)核插值

‘triangle’ - 三角形內(nèi)核插值 （相當于“雙線性”）

‘cubic’ - 用立方核插值 （相當于“bicubic”）

‘lanczos2’ - 用Lanczos-2內(nèi)核插值

‘lanczos3’ - 插入Lanczos-3內(nèi)核

最后，METHOD可以是{f，w}形式的雙元素單元陣列，其中f是自定義內(nèi)插內(nèi)核的處理函數(shù)，w是自定義內(nèi)核的寬度。在區(qū)間-w / 2 《= x 《w / 2之外，f（x）必須為零。可以使用標量或向量輸入來調(diào)用處理函數(shù)f。

可以通過使用上述任何語法之后的參數(shù)/值對來實現(xiàn)對imresize的附加控制。例如：

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

參數(shù)包括：

‘Antialiasing’- 真假指定縮小圖像時是否執(zhí)行抗鋸齒。默認值取決于您選擇的插值方法。對于‘nearest’ METHOD參數(shù)，默認值為false;對于所有其他方法，默認值為true。

‘Colormap’ - （僅與索引圖像相關(guān)） ‘original’ 或 ‘optimized’;如果‘original’ ，則輸出newmap與輸入圖相同。如果是“優(yōu)化”，則會創(chuàng)建一個新的優(yōu)化顏色映射。默認值為“optimized”。

‘Dither’ - （僅適用于索引圖像）true或false; 指定是否執(zhí)行顏色抖動。默認值為true。

‘Method’ - 如上所述

‘OutputSize’ - 一個雙元素向量［MROWS NCOLS］， 指定輸出大小。一個元素可以是NaN，在這種情況下，自動計算另一個值以保留圖像的寬高比。

‘Scale’ - 一個標量或兩元素向量，指定調(diào)整大小的比例因子。如果它是標量，則將相同的比例因子應(yīng)用于每個維度。如果它是向量，它分別包含行和列尺寸的比例因子。

例子：

使用默認的雙三次插值和抗混疊縮小兩倍：

I = imread（‘rice.png’）;

J = imresize（I，0.5）;

figure，imshow（I）， figure，imshow（J）

使用最近鄰內(nèi)插收縮因子2。 （這是最快的方法，但質(zhì)量最差）：

J2 = imresize（I，0.5，‘nearest’）;

調(diào)整索引圖像的大小：

［X，map］ = imread（‘trees.tif’）;

［Y，newmap］ = imresize（X，map，0.5）;

imshow（Y，newmap）

調(diào)整RGB圖像的大小以獲得64行，自動計算列數(shù)：

RGB = imread（‘peppers.png’）;

RGB2 = imresize（RGB，［64 NaN］）;

圖像的幾何變化差不多就到這里了，matlab中有很多函數(shù)可以實現(xiàn)圖像的幾何變換，這里就不詳細說明了。