И.М.Журавель "Краткий курс теории обработки изображений"

В оглавление \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу

Обнаружение вращений и масштабных искажений на изображении

Когда известна информация относительно искажений изображения, которые заключаются в вращении и изменении масштаба, тогда для обработки применяют функцию cp2tform. Эта функция служит для восстановления изображений.

Содержание:

• Шаг 1: Считывание изображения.
• Шаг 2: Изменение размеров изображения.
• Шаг 3: Вращение изображения.
• Шаг 4: Выбор контрольных точек.
• Шаг 5: Предварительные преобразования.
• Шаг 6: Определение масштаба и угла.
• Шаг 7: Восстановление изображения. Шаг 1: Считывание изображения. Считаем изображение в рабочее пространство. I=imread('cameraman.tif'); imshow(I)

Шаг 2: Изменение размеров изображения.

scale=0.6;
J=imresize(I, scale); % Изменение масштаба.

Шаг 3: Вращение изображения.

theta=30;
K=imrotate(J, theta); % Изменение угла.
figure, imshow(K)



Шаг 4: Выбор контрольных точек.

Выберем контрольные точки с помощью Control Point Selection Tool.

input_points=[129.87  141.25; 112.63 67.75];
base_points=[135.26  200.15; 170.30 79.30];
cpselect(K,I, input_points, base_points);

Запишем контрольные точки, выбирая в меню File опцию Save Points to Workspace. 
Также перезапишем переменные input_points и base_points.

Шаг 5: Предварительные преобразования.

Найдем структуру TFORM, которая согласуется с контрольными точками.

t=cp2tform(input_points, base_points, 'linear conformal');

После выполнения шагов 6 и 7, снова повторяются шаги 5-7, 
только взамен опции 'linear conformal' используется 'affine'. 
Это приводит к улучшению результатов.

Шаг 6: Определение масштаба и угла.

Структура TFORM содержит матрицу преобразований t.tdata.Tinv. 
После того как стали известны типы искажений (вращение и масштабирование), 
проводят операции по восстановлению масштаба и угла.

Let sc=s*cos(theta)
Let ss=s*sin(theta)
Тогда, Tinv=t.tdata.Tinv=[sc -ss  0;
                             ss  sc  0;
                             tx  ty  1]
где параметры tx и ty являются сдвигом по x и y соответственно.
ss=t.tdata.Tinv(2, 1);
sc=t.tdata.Tinv(1, 1);
scale_recovered=sqrt(ss*ss+sc*sc)
theta_recovered=atan2(ss, sc)*180/pi
scale_recovered=
    0.6000
theta_recovered=
   29.3699

Итак, значение параметра scale_recovered находится в пределах 0.6, а значение параметра theta_recovered около 30.

Шаг 7: Восстановление изображения.

Для получения исходного изображения необходимо произвести обратные преобразования с использованием структуры TFORM. Также нужно знать размер исходного изображения.

Разрешительная способность восстановленного изображения будет немного ниже, чем на исходном. Уменьшение информации, а также внесенные искажения на восстановленном изображении, в сравнении с исходным, являются следствием проведенных преобразований.

D=size(I);
recovered=imtransform(K, t, 'XData', [1 D(2)], 'YData', [1 D(1)]);
% Сравнение восстановленного изображения и исходного.
figure, imshow(I)
title('исходное изображение')
figure, imshow(recovered) 
title('восстановленное изображение')




В оглавление \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу