二维和三维几何变换过程概述
要执行2-D或3-D几何转换,首先创建一个存储有关转换信息的几何转换对象。然后,将待变换图像和几何变换对象传递给imwarp
函数。可选地提供关于输入图像的空间引用信息imwarp
.
imwarp
使用几何变换将输出图像中的坐标映射到输入图像中相应的坐标(逆映射)。然后,imwarp
使用坐标映射在输入图像内插入像素值并计算输出像素值。
创建几何变换对象
不同类型的几何变换对象存储关于变换的不同信息。
有几个对象存储一个表示特定类型的线性几何变换的变换矩阵。这些对象包括:
affinetform2d
,affinetform3d
,rigidtform2d
,rigidtform3d
,simtform2d
,simtform3d
,transltform2d
,transltform3d
,projtform2d
.的
geometricTransform2d
而且geometricTransform3d
对象存储一个反向逐点映射函数,以及可选的正向逐点映射函数。的
PolynomialTransformation2D
对象以二维多项式的形式存储点的逆映射。的
LocalWeightedMeanTransformation2D
而且PiecewiseLinearTransformation2D
对象表示不同形式的局部变化点映射函数。
有几种方法可以创建几何转换对象。
创建几何变换的方法 |
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|
projective2d |
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其他几何转换 |
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指定平移、旋转或缩放参数 | X | X | ||||
指定变换矩阵 | X | X | X | X | ||
指定自定义点映射函数 | X | |||||
从控制点对估计变换 | X(二维) | X(二维) | X(二维) | X | ||
利用相似度优化估计变换 | X(二维) | X(二维) | X(二维) | |||
利用相位相关估计变换 | X(二维) | X(二维) | ||||
生成随机仿射变换 | X |
指定平移、旋转或缩放参数
如果您知道平移量、旋转角度和比例因子,那么您可以通过指定这些参数来创建转换。
指定要创建的翻译
transltform2d
而且transltform3d
表示转换的对象。指定要创建的平移、旋转角度或两者
rigidtform2d
而且rigidtform3d
表示刚性转换的对象。指定要创建的平移、旋转和各向同性比例因子的任何组合
simtform2d
而且simtform3d
表示非反射相似性转换的对象。
下面的示例定义平移和旋转角度,然后创建一个rigidtform2d
几何变换对象从指定的参数。
θ= 30;翻译= [10 20.5];tform = rigidtform2d(θ,翻译)
tform = rigidtform2d with properties: dimension: 2 RotationAngle: 30 Translation: [10 20.5000] R: [2×2 double] A: [3×3 double]
指定变换矩阵
对于更复杂的线性几何变换,可以用矩阵表示变换。例如,对射影变换或涉及反射、各向异性缩放、剪切或线性变换组合的仿射变换使用矩阵表示。指定转换矩阵以创建affinetform2d
,affinetform3d
,或projtform2d
对象。有关创建转换矩阵的更多信息,请参见几何变换的矩阵表示.
的非各向同性缩放和反射的变换矩阵y坐标轴,然后创建affinetform2d
几何变换对象从变换矩阵。
scaleX = 0.8;写入scaleY = 1.5;A = [scaleX 0 0;写入scaley 0;0 0 1);tform = affinetform2d (A)
A: [3×3 double]
指定自定义点映射函数
方法创建自定义2-D和3-D几何变换geometricTransform2d
和geometricTransform3d
对象分别。
下面的示例指定一个反向映射函数,该函数接受并返回包装(x,y)的格式。然后,该示例创建一个geometricTransform2d
几何变换对象的逆映射函数。
Inversefn = @(c) [c(:,1)+c(:,2),c(:,1).^2]
inversefn = function_handle价值:@ (c) [c (: 1) + c (:, 2), c(: 1) ^ 2]。
tform = geometricTransform2d (inversefn)
InverseFcn: [function_handle] ForwardFcn:[]维数:2
类似地,下面的示例创建一个geometricTransform3d
几何变换对象使用逆映射函数。该示例指定了一个反向映射函数,该函数接受并返回包装中的3-D点(x,y,z)的格式。
inversefn = @ (c) [c (: 1) + c (:, 2), c (: 1) - c (:, 2), c(:, 3) ^ 2]。
inversefn = function_handle价值:@ (c) [c (: 1) + c (:, 2), c (: 1) - c (:, 2), c(:, 3) ^ 2]。
tform = geometricTransform3d (inversefn)
InverseFcn: [function_handle] ForwardFcn:[]维度:3
从控制点对估计变换
控件传递控制点对,从而创建几何转换对象fitgeotform2d
函数。的fitgeotform2d
函数从这些点自动估计转换,并返回一个几何转换对象。
不同的转换需要不同数量的点。例如,仿射变换需要每个图像中的三个非共线点(一个三角形),而射影变换需要四个点(一个四边形)。
该示例定义了两对控制点,然后使用fitgeotform2d
创建一个affinetform2d
几何变换对象。
movingPoints = [11 11;21 11;21日21];fixedPoints = [51 51;61 51;61 61];tform = fitgeotform2d (movingPoints定点,“仿射”)
A: [3×3 double]
利用相似度优化估计变换
如果您有一个固定的图像和一个移动的图像,它们有轻微的错位,那么您可以使用imregtform
函数估计使图像对齐的仿射几何变换。imregtform
优化两幅图像的均方或Mattes互信息相似度度量,使用常规步骤梯度下降或1 + 1进化优化器。有关更多信息,请参见为基于强度的图像配准创建一个优化器和度量.
利用相位相关估计变换
如果您有一个固定的图像和一个运动的图像,它们严重失调,那么您可以使用imregcorr
函数估计一个改进图像对齐的仿射几何变换。您可以使用相似度优化来优化生成的转换。
生成随机仿射变换
方法可以创建带有随机变换参数的仿射几何变换randomAffine2d
而且randomAffine3d
功能。这些函数支持所有的仿射参数,包括关于每个轴的反射、旋转、剪切和非各向同性比例因子。随机仿射变换是深度学习中常用的一种数据增强技术。