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我正在 matlab 中编写一个函数，它模仿内置的“imwarp”函数（应用几何变换），而不使用任何类型的循环。当我必须为最终二维图像中的每个索引调用双线性插值函数时，我正处于最后一步。

我在这里有 3 个数组，'pts' 有同质化向量 (x,y,1)，我对其进行插值，'row' 和 'cols' 分别具有 x 和 y 坐标，用于放置插值强度值的结果图像。

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

请在此处更正我的语法以正确执行此操作。提前致谢。

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以下是对图像应用仿射变换的简单实现。一些矩阵可能会颠倒，因为我是从记忆中做的。我不确切知道你是如何格式化你的 pts 数组的，所以我认为一个工作示例是我能做的最好的。该interp2函数应用双线性插值，该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。

PS 在应用图像变形时必须确保使用逆变换（即为输出图像中的每个点定义要在输入图像中采样的点）。如果您执行正向变换（即定义输入图像中每个点映射到的输出图像中的点），那么您最终会遇到一些严重的混叠效应和输出图像中的潜在漏洞。

希望这可以帮助。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);
于 2016-11-14T03:21:38.363 回答