DSP教学实验箱_数字图像处理_操作教程:5-1 图像旋转

(完整版)数字图像处理MATLAB程序 输入一幅灰度图像,给出其图像经3*3中值滤波处理后的结果,然后对每一点的灰度值和它周围24个点,一共25个点的灰度值进行排序后取中值,然后该点的灰度值取中值。再调用相应的图像缩放函数,设置参数;在视频显示任务的循环中,程序首先将视频数据从输入缓冲区读入自己开设的临时图像处理缓冲区,再在临时图像处理缓冲区上进行处理,处理后的数据再输出到输出缓冲区。在matlab环境中,程序首先读取图像,然后调用图像边缘检测(Sobel、Prewitt、Log边缘算子)函数,设置相关参数,再输出处理后的图像。 阅读详情

一、实验目的

学习图像旋转的原理,掌握图像的读取方法,并实现图像旋转。

二、实验原理

图像旋转

图像的旋转是指以图像的某一点为原点以逆时针或顺时针旋转一定的角度。其本质是以图像的中心为原点,将图像上的所有像素都旋转一个相同的角度。和图像平移一样,图像旋转也是图像的位置变换,对于旋转后超出源图像范围的区域要处理为不显示。

旋转后的图像不会变形,但是其垂直对称轴和水平对称轴都发生了变化,旋转后像素的坐标要经过复杂的数学运算得出。而且图像在经过旋转变换后,其宽度和高度都要发生变化,所以原始图像的中心点和输出图像的中心点的坐标是不同的。

图像的旋转不再是由一个矩阵变换就能获得坐标的映射关系,它涉及多次矩阵变换。

在数学坐标系中,将坐标为(x_0,y_0)的像素点顺时针旋转θ角度后,其坐标为(x,y),其中r表示像素坐标距离原点的距离,α表示旋转前像素点与原点连线夹角的度数。

image.png

旋转前:

x_0=rcosα

y_0=rsinα

旋转后:

x=rcos(α−θ)=rcosαcosθ+rsinαsinθ=x_0cosθ+y_0sinθ

y=rsin(α−θ)=rsinαcosθ−rcosαsinθ=−x_0sinθ+y_0cosθ

image.png

坐标系

在旋转过程中,需要经过两次坐标变换。图像的坐标系和数学的坐标系是不一样的。在数字图像的坐标系中,y轴在下方,而在数学坐标系中,y轴在上方。

image.png

坐标映射

(1)图像的旋转是按照图像的中心点旋转指定角度,为了转换方便,需要以图像的中心作为坐标原点,故在进行旋转操作前需要先对坐标进行变换,即将图像坐标系转换为数学坐标系。

设原始图像的宽度和高度分别为W和H,则第一次映射关系为:

x=x_0−0.5W

y=y_0−0.5H

(2)图像经过旋转后需要再次进行坐标转换,将数学坐标系转换为图像的坐标系。

x=x_0+0.5W_new

y=y_0+0.5H_new

图像旋转的核心公式

通过图像旋转的核心公式可求得输出图像任意像素映射在原始图像的坐标位置。其中,f_1和f_2为两个中间量(旋转参数)。

image.png

程序流程设计

程序流程设计中首先要读取工程目录下的BMP图像,接着进行旋转处理,最后保存旋转后的图像。

image.png

三、操作现象

本实验所需硬件为实验板、仿真器和电源。

image.png

硬件连接

(1)连接仿真器和电脑的USB接口,

(2)将拨码开关拨到DEBUG模式01111,连接实验箱电源,拨动电源开关上电。

image.png

软件操作

导入工程,选择Demo文件夹下的对应工程

编译工程,生成可执行文件

将CCS连接实验箱并加载程序

程序加载完成后点击运行程序

运行程序后,CCS的Console窗口会打印相关信息。

稍等片刻后,图像处理完成,程序执行完成后会在断点处停下。

可以通过 CCS 的图像显示窗口查看处理前后的图片对比。

点击工具,选择图像分析工具。在弹出的 Image 窗口中右击鼠标,在弹出的菜单栏中选择"Import Properties",选择工程目录下的 in.txt 配置文件,选择后等待图片加载,加载完成后显示原图片。

txt 配置文件是提前配置好的图像属性,在 Properties 属性可看到 in.txt 文件的设置参数。

再次点击工具,选择图像分析工具。在弹出的 Image 窗口中右击鼠标,在弹出的菜单栏中选择"Import Properties",选择工程目录下的out.txt 配置文件,选择后等待图片加载,加载完成后显示旋转后的图片。

在 Properties 属性可看到out.txt 文件的设置参数。

同时,可在工程的Image 目录下直接查看转换后的图片 Out.bmp。

实验结束后,点击红色按钮退出CCS与实验箱的连接,最后实验箱断电即可。

image.png

基于MATLAB-GUI下图像处理课程设计 ①图像处理的基本功能,包括图片读取,保存与退出、彩色图像类型转换、旋转、初始化、裁剪; ②添加噪声,如高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声等; ③图像变换,包括傅里叶变换、离散余弦变换; ④边缘检测,如用Sobel算子检测等; ⑤图像基本类型转换,如原图变为二值图等; ⑥图像滤波,包括线性滤波(中值滤波、维纳滤波、均值滤波)与非线性滤波(巴特沃斯高通滤波器、理想低通滤波器); ⑦图像形态学处理,如开闭运算、腐蚀膨胀等;... 阅读详情

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