Enjolras_fuu的博客

对一副图像进行采样之后，可以得到一副M行，N列的图像，我们称这幅图像的大小是M*N。x是从0到M-1的整数，y是从0到N-1的整数。图像处理工具箱中用（r，c）而不是（x，y）来表示行和列。其次，这个坐标系统的原点是在（r，c）=（1,1），r是从1到M的整数，c是从1到N的整数。同时，工具箱使用一种较少的坐标约定，称为空间坐标，以x表示列，以y表示行。图像（image）和像素（pixel）这两个术

有时我们的图显示了没有轴标记的图像。这是函数imshow的默认行为。但是几何图像变换的分析和解释是通过显示这些形象的排列来辅助的。开启标记的一种方法是在调用imshow之后调用axis。例如：f=imread('circuit-board.tif');imshow(f)axis onxlabel xylabel y如图，原点在左上角，x轴是水平的，并且向右延伸；y是垂直的，并且向下延伸。这个

对于数字图像，f的值仅在整数位置是知道的。使用这些已知的值去估计在非整数值位置的f是内插的典型示例——用离散数据构建连续函数的定义的函数。内插具有很长的历史，很多年来，已经提出了众多的内插方法。在信号处理文献中，内插常常被理解为拥有两个设计步骤的重采样过程： （1）把连续变换离散化，把拥有连续定义的函数f’转换为在离散域定义的函数f。 （2）在离散位置估计f’的值。 当知道f的取样是有规律的间

一 灰度图像 1灰度图像的左右翻转I=imread('lena.png');I=rgb2gray(I);figure(1),imshow(I);I2=I(:,end:-1:1);figure(2),imshow(I2);附：用matlab库函数实现：I=imread('lena.png');I=rgb2gray(I);figure(1),imshow(I);I2=flipdim(I,

几何变换改变了图像中像素间的空间关系。可以使图像放大或者缩小，可以旋转、移动或用各种方法进行其他扩展。几何变换可用于创建小场景，使之适应从某个重放分辨率到另一个分辨率的数字视频，校正由观察几何变化导致的失真，以及排列有相同场景和目标的多幅图像。几何坐标变换可以定义为从输入空间点到输出空间点的映射。如果这种从输入到输出的变换有逆，那么可以逆映射输出空间点到输入空间点。图像的几何变换被定义为按照几何坐标