第一步:读取图像

将图像读入工作区。

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”）;

步骤2:调整大小和旋转图像

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。图中,imshow(扭曲)

步骤3:选择控制点

使用控制点选择工具选择至少两对控制点。

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

您可以使用这些预先选择的点运行示例的其余部分，但请尝试选择您自己的点，看看结果如何变化。

cpselect(扭曲,原来,movingPoints定点);

控件保存控制点文件菜单，然后保存点到工作区选择。保存这些点，重写变量movingPoints而且定点．

步骤4:估计转换

为控制点拟合非反射性相似性转换。

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

在你完成了步骤5和6之后，重复步骤4到6，但是尝试使用“affine”而不是“nonreflectivesimarity”。会发生什么呢?结果和“非反射相似性”一样好吗?

第五步:求出比例和角度

几何变换，tform的变换矩阵tform。T．由于您知道变换只包括旋转和缩放，因此恢复缩放和角度的数学运算相对简单。

令sc = s*cos()

设ss = s*sin(theta)

然后，Tinv = invert(tform)，和Tinv。T = [sc -ss 0;

Ss sc 0;

[n .]

其中tx和ty分别是x和y的平移。

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

的恢复值scale_recovered而且theta_recovered应该匹配您设置的值吗步骤2:调整大小和旋转图像．

步骤6:恢复原始映像

通过变换恢复原始图像扭曲的，即旋转缩放后的图像，使用几何变换tform以及你对空间参照的了解原始．'OutputView'名称/值对用于指定重采样输出图像的分辨率和网格大小。

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

比较恢复来原始用蒙太奇的方式把他们放在一起看。

图,imshowpair(原始的,恢复,“蒙太奇”）

的恢复(右)图像质量不匹配原始(左)图像因失真而恢复过程。特别是图像的收缩会造成信息的丢失。边缘周围的伪影是由于变换的精度有限。如果你选择更多的点步骤3:选择控制点时，变换会更准确。