イメージの回転とスケーリングの検出

この例では,回転およびスケールの変更によって違いの生じた2つのイメージの位置合わせとレジストレーションを行う方法を示します。対応するポ电子邮箱ントを手動で選んでから，fitgeotransを使用して回転角と倍率を検出します。。

。

原文= imread(“cameraman.tif”）;imshow(原始)文本(大小(原始的,2),大小(原始的,1)+ 15,.．.图片由麻省理工学院提供，.．.“字形大小”7“HorizontalAlignment”，“对”）

图中包含一个轴。坐标轴包含图像、文本类型的2个对象。

量表= 0.7;扭曲= imresize(原始，缩放);试着改变比例因子。Theta = 30;扭曲= imrotate(扭曲，theta);试着改变角度。imshow(扭曲)

图中包含一个轴。坐标轴包含一个image类型的对象。

コントロールポイント選択ツールを使用して,少なくとも2組のコントロールポイントを選択します。

movingPoints = [151.52 164.79;131.40 - 79.04);fixedPoints = [135.26 200.15;170.30 - 79.30);

事前に選択されたポイントを使用してこの例の残りを実行できますが,自分でポイントを選択して結果が異なることを確認してください。

cpselect(扭曲,原来,movingPoints定点);

[ファescル]メニュ[ポントをワクスペスへ保存]オプションを選択して，コントロルポントを保存します。ポ@ @ントを保存して変数movingPointsと定点を上書きします。

無反射相似変換をコントロルポントに近似します。

tform = fitgeotrans(movingPoints,fixedPoints，“nonreflectivesimilarity”）;

手順5および手順6の実行後,‘NonreflectiveSimilarityの代わりに的仿射を使用して,手順4から手順6までを繰り返してくださ。何いが起こりますか吗?結果は“NonreflectiveSimilarity”を使用した場合と同じですか?

幾何学的変換tformはtform。Tに変換行列を含んでいます。変換には回転およびスケールのみが含まれているのがわかっているため,スケールと角度を復元する計算は比較的簡単です。

次のように仮定します。 $sc ＝规模＊因为（ θ ）$

次のように仮定します。 $党卫军＝规模＊罪（ θ ）$

さらに，Tinv =逆变换(tform)およびTinv。T = $［ \begin{matrix} sc & - 党卫军 & 0 \\ 党卫军 & sc & 0 \\ tx & 泰 & 1 \end{matrix} ］$ とします。

ここで，txと泰はそれぞれxとyの平行移動です。

tformInv =反转(tform);Tinv = tformInv.T;ss = Tinv(2,1);sc = Tinv(1,1);Scale_recovered =√(ss*ss + sc*sc)

Scale_recovered = 0.7000

Theta_recovered = atan2(ss,sc)*180/pi

Theta_recovered = 29.3741

復元された値scale_recoveredとtheta_recoveredは“手順2:econeconメ.ジのサeconeconズ変更と回転”で設定した値と一致しなければなりません。

幾何学的変換tformおよび原始の空間参照に関する知識を使って、回転およびスケ、リングされた、メ、ジ扭曲的を変換して，元の。“OutputView”の名前と値のペアは、リサンプリングされた出力イメージの解像度とグリッドサイズの指定に使用されます。

Roriginal = imref2d(size(original));恢复= imwarp(扭曲的，tform，“OutputView”, Roriginal);

モンタ，ジュで恢复と原始を並べて比較します。

蒙太奇({原始,恢复})

图中包含一个轴。坐标轴包含一个image类型的对象。

歪みと復元処理のため，恢复(右)の画質は原始(左)の画質と一致していません。特に，。エッジ近辺にア，ティファクトがあるのは，変換の精度に制限があるためです。“手順3:コントロルポントの選択”でより多くのポesc escントを選択すると，変換の精度は高くなります。

参考