MATLAB 利用旋转矩阵来编写一个旋转图像的函数 只要对就再追加100分

MATLAB 利用旋转矩阵来编写一个旋转图像的函数 只要对就再追加100分

如果按照你的程序的话，根据提示内容，在计算
i1=round(i*cos(a) - j*sin(a)+ n * sin(a))+1;
j1=round(i*sin(a) + j*cos(a));

这两个时会出现零值，那么，在MATLAB中索引F矩阵就是错误的了，你可以设置断点，然后单步运行一下看看在哪一步出现的零值，你根据旋转矩阵的计算应该是没有问题的，关键是灰度映射时可能出现零位置，最好在其中加入判断的语句，j1计算会出现0值。

你这样写，是沿坐标轴原点旋转，你说的我原来写的那个是沿固定点旋转，实现都是使用旋转矩阵，沿固定点只是先平移到原点，然后再平移回去，你可以看看，具体的我已经记不太清楚了，呵呵，已经不做图像了。

我写的那个的程序：

function im_final = imrotate_my(im_path,theta,options)
% IM_ROTATE 两维图像旋转以及双线性灰度插值算法的实现
% im_path 图像存储路径
% theta 旋转角度，正数表示顺时针旋转
% options 可以为circular（超出范围部分，按照周期形式扩展）
% crop（超出部分置零，即全黑）
% Ref. 章毓晋. 图像工程（上册）——图像处理. 清华大学出版社
% Author: lskyp Date: 2009.08.12
% Version: V1.2 Original Version: V1.0 im_bilinear.m;im_rotate.m
% with the parameter options added

error(nargchk(2,3,nargin,'string'))

if nargin == 2
options = 'circular';
else
if ~ (strcmp(options,'circular') || strcmp(options,'crop'))
error('错误的输出方法')
end
end

im_init = imread(im_path);
im_init = double(im_init);
im_height = size(im_init,1);
im_width = size(im_init,2);
% 分别处理灰度图像和RGB图像
if ndims(im_init) == 3
im_final = zeros(im_height,im_width,3);
R = im_init(:,:,1);
G = im_init(:,:,2);
B = im_init(:,:,3);
R_final = im_final(:,:,1);
G_final = im_final(:,:,2);
B_final = im_final(:,:,3);
else
im_final = zeros(im_height,im_width);
end

rot_matrix = [cos(theta) -sin(theta);sin(theta) cos(theta)];
orig_h = (im_height + 1)/2;
orig_w = (im_width + 1)/2;
for h = 1:im_height
for w = 1:im_width
% 平移至原点，旋转，然后再平移回去
new_position = rot_matrix*[h - orig_h;w - orig_w] + [orig_h;orig_w];

% 超出范围按周期扩展控制，options参数控制
if strcmp(options,'circular')
new_position(1) = mod(new_position(1),im_height);
new_position(2) = mod(new_position(2),im_width);
if new_position(1) == 0
new_position(1) = im_height;
end
if new_position(2) == 0
new_position(2) = im_width;
end
end

% 如果新位置为整数，那么直接赋予灰度值或者RGB值，否则，按照双线性插值计算。
% 使用后向映射
if new_position == round(new_position)
if new_position(1) == 0
new_position(1) = 1;
end
if new_position(2) == 0
new_position(2) = 1;
end
% 超出范围控制，options为crop选项，超出范围置零
if strcmp(options,'crop') && (new_position(1) >= im_height || ...
new_position(2) >= im_width || new_position(1) < 0 || ...
new_position(2) < 0)
if ndims(im_init) == 3
R_final(h,w) = 0;
G_final(h,w) = 0;
B_final(h,w) = 0;
else
im_final(h,w) = 0;
end
else
if ndims(im_init) == 3
R_final(h,w) = R(new_position(1),new_position(2));
G_final(h,w) = G(new_position(1),new_position(2));
B_final(h,w) = B(new_position(1),new_position(2));
else
im_final(h,w) = im_init(new_position(1),new_position(2));
end
end
else
h_new = floor(new_position(1));
w_new = floor(new_position(2));
if h_new == 0
h_new = 1;
end
if w_new == 0
w_new = 1;
end

% 超出范围控制，options为crop选项，超出范围置零
if strcmp(options,'crop') && (h_new >= im_height || ...
w_new >= im_width || h_new < 0 || ...
w_new < 0)
if ndims(im_init) == 3
R_final(h,w) = 0;
G_final(h,w) = 0;
B_final(h,w) = 0;
else
im_final(h,w) = 0;
end
else
% 边界控制
h1 = h_new + 1;
w1 = w_new + 1;
if h1 >= im_height + 1
h1 = mod(h1,im_height);
end
if w1 >= im_width + 1
w1 = mod(w1,im_width);
end
if ndims(im_init) == 3
% 双线性插值的实现过程
% Ref. 章毓晋. 图像工程（上册）——图像处理. 清华大学出版社
R_temp1 = R(h1,w_new)*(new_position(1) - h_new) + ...
R(h_new,w_new)*(h_new + 1 - new_position(1));
R_temp2 = R(h1,w1)*(new_position(1) - h_new) + ...
R(h_new,w1)*(h_new + 1 - new_position(1));
R_final(h,w) = R_temp1*(w_new + 1 - new_position(2)) + ...
R_temp2*(new_position(2) - w_new);
G_temp1 = G(h1,w_new)*(new_position(1) - h_new) + ...
G(h_new,w_new)*(h_new + 1 - new_position(1));
G_temp2 = G(h1,w1)*(new_position(1) - h_new) + ...
G(h_new,w1)*(h_new + 1 - new_position(1));
G_final(h,w) = G_temp1*(w_new + 1 - new_position(2)) + ...
G_temp2*(new_position(2) - w_new);
B_temp1 = B(h1,w_new)*(new_position(1) - h_new) + ...
B(h_new,w_new)*(h_new + 1 - new_position(1));
B_temp2 = B(h1,w1)*(new_position(1) - h_new) + ...
B(h_new,w1)*(h_new + 1 - new_position(1));
B_final(h,w) = B_temp1*(w_new + 1 - new_position(2)) + ...
B_temp2*(new_position(2) - w_new);
else
gray_temp1 = im_init(h1,w_new)*(new_position(1) - h_new) + ...
im_init(h_new,w_new)*(h_new + 1 - new_position(1));
gray_temp2 = im_init(h1,w1)*(new_position(1) - h_new) + ...
im_init(h_new,w1)*(h_new + 1 - new_position(1));
im_final(h,w) = gray_temp1*(w_new + 1 - new_position(2)) + ...
gray_temp2*(new_position(2) - w_new);
end
end
end
end
end
if ndims(im_init) == 3
im_final(:,:,1) = R_final;
im_final(:,:,2) = G_final;
im_final(:,:,3) = B_final;
end
im_final = im2uint8(mat2gray(im_final));

实现部分主要就在控制边界那个地方，我用的周期扩展，如果为零则认为是边界地方，实现部分你可以看看。

具体的就只有这么多了，呵呵，多谢信任。

声明一下，程序内容如有朋友转，请注明。

这个函数只能帮助理解算法，如果真正用起来，还是使用IPT的imrotate函数。

image processing toolbox 工具包。

弧度，matlab认弧度而不是角度 呵呵~~~

%图像旋转
%X,Y为其行列数
Image=imread('test.png');
Image=rgb2gray(Image);
angle=30;
%角度任意的一个数 表示30度
pai=3.14;
Angle=pai*angle/180;
%转换一下角度的表示方法。
[X,Y]=size(Image);

%原图显示
subplot(2,1,1);
imshow(Image);
title('原图像');

%计算四个角点的新坐标，确定旋转后的显示区域
LeftTop(1,1)=-(Y-1)*sin(Angle);
LeftTop(1,2)=(Y-1)*cos(Angle);

LeftBottom(1,1)=0;
LeftBottom(1,2)=0;

RightTop(1,1)=(X-1)*cos(Angle)-(Y-1)*sin(Angle);
RightTop(1,2)=(X-1)*sin(Angle)+(Y-1)*cos(Angle);

RightBottom(1,1)=(X-1)*cos(Angle);
RightBottom(1,2)=(X-1)*sin(Angle);

%计算显示区域的行列数
Xnew=max([LeftTop(1,1),LeftBottom(1,1),RightTop(1,1),RightBottom(1,1)])-min([LeftTop(1,1),LeftBottom(1,1),RightTop(1,1),RightBottom(1,1)]);
Ynew=max([LeftTop(1,2),LeftBottom(1,2),RightTop(1,2),RightBottom(1,2)])-min([LeftTop(1,2),LeftBottom(1,2),RightTop(1,2),RightBottom(1,2)]);

% 分配新显示区域矩阵
ImageNew=zeros(round(Xnew),round(Ynew))+255;

%计算原图像各像素的新坐标
for indexX=0:(X-1)
for indexY=0:(Y-1)
ImageNew(round(indexX*cos(Angle)-indexY*sin(Angle))+round(abs(min([LeftTop(1,1),LeftBottom(1,1),RightTop(1,1),RightBottom(1,1)])))+1,1+round(indexX*sin(Angle)+indexY*cos(Angle))+round(abs(min([LeftTop(1,2),LeftBottom(1,2),RightTop(1,2),RightBottom(1,2)]))))=Image(indexX+1,indexY+1);
end
end

%显示
subplot(2,1,2);
imshow((ImageNew)/255)
promp=['旋转角度为：' int2str(angle) '的图像']
title(promp);

%储存
imwrite(ImageNew,'new.png','png'); %%%图片存储 有点问题，过年了来不及看了，你自己调下

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