如何将来自不同矩阵的各种条目的函数应用为索引？

Question

我在matlab中编写了一个函数，它可以模拟内置的'imwarp'函数（应用几何变换）而不使用任何类型的循环。我在最后一步，当我必须调用我的函数进行最终2D图像中每个索引的双线性插值时。我有3个数组，这里'pts'具有均匀化的矢量（x，y，1），对于这些矢量我进行插值，'row'和'cols'分别有x和y坐标，对于插值后的强度值为放置。

finalImage (rows(1,:),cols(1,:))=bilinear(pts(:,:),im); 

请在这里正确地修正我的语法。提前致谢。

Answer 1

以下是对图像应用仿射变换的简单实现。一些矩阵可能会被颠倒，因为我是从记忆中完成的。我不知道你是如何格式化你的pts数组，所以我认为一个可行的例子是我能做的最好的。 interp2函数应用双线性插值，bilinear函数执行将模拟滤波器描述为数字滤波器的双线性变换。这不是你想要的。

P.S.在应用图像变形时（即，为输出图像中的每个点定义要在输入图像中采样的点）时，必须确保使用逆变换。如果您执行正向变换（即，定义输出图像中每个点映射到的输出图像中的点），那么最终会出现严重的混叠效果并可能会在输出图像中出现空洞。

希望这会有所帮助。如果您有任何问题，请告诉我。

img = double(imread('rice.png'))/255; 

theta = 30; % rotate 30 degrees 
R = [cosd(theta) -sind(theta) 0; ... 
     sind(theta) cosd(theta) 0; ... 
     0   0   1]; 

sx = 15; % skew by 15 degrees in x 
Skx = [1 tand(sx) 0; ... 
     0 1 0; ... 
     0 0 1]; 

% Translate by 1/2 size of image 
tx = -size(img, 2)/2; 
ty = -size(img, 1)/2; 
T = [1 0 tx; ... 
    0 1 ty; ... 
    0 0 1]; 

% Scale image down by 1/2 
sx = 0.5; 
sy = 0.5; 
S = [sx 0 0; ... 
    0 sy 0; ... 
    0 0 1]; 

% translate, scale, rotate, skew, then translate back 
A = inv(T)*Skx*R*S*T; 

% create meshgrid points 
[x, y] = meshgrid(1:size(img,2), 1:size(img,1)); 

% reshape so we can apply matrix op 
V = [reshape(x, 1, []); reshape(y, 1, []); ones(1, numel(x))]; 

Vq = inv(A)*V; 

% probably not necessary for these transformations but project back to the z=1 plane 
Vq(1,:) = Vq(1,:) ./ V(3,:); 
Vq(2,:) = Vq(2,:) ./ V(3,:); 

% reshape back into a meshgrid 
xq = reshape(Vq(1,:), size(img)); 
yq = reshape(Vq(2,:), size(img)); 

% use interp2 to perform bilinear interpolation 
imgnew = interp2(x, y, img, xq, yq); 

% show the resulting image 
imshow(imgnew);