一只博客

一个二维平面中的棋盘点和一个三维空间内的棋盘点可以表示如下： 它们对应的齐次坐标和可以表示如下： 如果和是同一个点，那么他们的转换关系可以写为：其中，是任意的比例因子，是外参矩阵，是旋转矩阵，是平移矩 阵，是相机内参矩阵，是坐标的主点，和分别是图像在和轴的比例因子， 是描述两个坐标轴倾斜角的参数。 进一步地，假定棋盘点所在平面在世界坐标系中的坐标为0，且轴与棋盘格的方向重合，原点为检测到棋盘格点的首点，如图 1 所示，其中原点为黄色矩形标记点。图 1 示意图

目录1. 基本原理2. Matlab代码2.1 相似像素点统计函数2.2 图像预处理2.3 窗口滑动2.4 筛选非角点2.5 剔除伪角点2.6 绘制图像2.7 完整代码3. 运行结果4. 总结 为 了 提 取 图 像 的 角 点 ( 特 征 点 ) , 最 小 核 值 相 似 区 ( Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus,SUSAN)算法引入了圆形模板如图 1 所示,其中 蓝色部分和红色部分表示圆形模板实际覆盖的像素点范围,红色部分

理论基础demo_translation.mclear, close all %% 绘制变换前的图形points = [2 2 3 3 2; 2 3 3 2 2];points = [points; ones(1,5)];figureplot(points(1,:), points(2,:), 'b*-');%% 设置平移矩阵tx = 1; % x方向位移ty = 2; % y方向位移translation = [1 0 tx;

1. 要求选择灰度图像，按照行的方式展开像得到一维的向量。按照一维预测的公式：自行设计预测算法实现一维无损预测压缩。将预测压缩后的一维向量（由预测误差组成），进行一维行程/游程编码。计算原图、最终行程/游程编码压缩后数据所需要的存储空间，计算压缩率。2. 分析对于灰度图像的任意一行像素，其表达式如下，其中为灰度图像的列数。给定系数表达式如下则的第个元素的预测值可表示为预测误差可表示为特别地，当时，不存在，则更一般地，用矩阵进行简化可得则

1. 要求参考Sobel算子能够检测x和y方向的原理，设计合适的模板，能够检测±45°斜方向上的图像细节，分别输出正45度方向和负45度方向的图像细节，以及两者相叠加后的图像结果。将取的图像细节，叠加到原图上，实现图像锐化。2. Sobel算子 用来强调水平边缘，用来强调垂直边缘。图片来自链接这里有3个矩阵，分别是、和，可以看到在矩阵中，以6为中心的3*3的小矩阵与进行运算（对应位置相乘后求和），运算的结果存放在矩阵中和6对应的位置。同理，在...

1. 要求基于图像的灰度直方图，计算分割双峰的阈值，实现灰度图像前景和背景的分离。分离后的图像矩阵中，前景和背景用0和1表示。2. 显示灰度图像对于有3通道的RGB图像，需要预先使用rgb2gray函数将其转换为单通道的灰度图像。对于灰度图像，通过给定的算法也可以将其转换成为RGB图像，如Matlab实现伪彩色处理：灰度图像转换为彩色图像_ 一只博客-优快云博客https://blog.youkuaiyun.com/qq_42276781/article/details/121500544cle

1. 要求对灰度图像进行离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transfom, DFT）变换，在频域上分别使用理想的高通和低通滤波器进行滤波，显示滤波后的频域图像，以及逆离散傅里叶变换（Inverse Discrete Fourier Transfom, IDFT）变换后的空域图像，观察振铃现象。2. 读取灰度图像这里读取matlab自带的“摄影师”灰度图像%% 读取图像x = imread('cameraman.tif');figure, imshow(x), titl

灰度图像可以简单理解为一个灰度值矩阵，其中灰度值的取值范围是[0, 255]，且灰度值为整数。现在需要将这个灰度值矩阵中的每一个值拆分成3个通道（RGB），分别是红色通道（red, R）、绿色通道（green, G）和蓝色通道（blue, B）。这里就需要自己定义一个映射函数，比如我规定灰度值小于128的点，它们对应的红色通道的值为30，就可以写作这里的R是红色通道矩阵，X是灰度值矩阵。一般地，我给出一个任意的映射函数如下。则其对应的matlab的转换函数如下。%% 红色通道映