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MATLAB图像处理：几何变换详解（裁剪、旋转、缩放）

news 来源：原创 2025/5/15 19:27:08

图像几何变换是图像处理的基础操作，适用于图像增强、数据增强（深度学习）、目标检测等场景。本文将详细讲解 图像裁剪（ROI提取）、旋转（角度调整） 和 缩放（尺寸调整） 的实现方法，并提供 MATLAB 代码示例和常见问题解决思路。

1. 图像裁剪：精准提取感兴趣区域 (ROI)

图像裁剪通过截取图像的某一部分，聚焦关键区域，减少无关信息的干扰。

1.1 手动交互框选

使用 imcrop 函数直接交互式选择区域：

img = imread('peppers.png');
figure; imshow(img);
cropped_img = imcrop;  % 鼠标框选区域后自动确认
figure; imshow(cropped_img);

1.2 坐标编程裁剪

指定矩形区域的左上角坐标和宽高：

% 裁剪位置：(x_min, y_min)，宽度 width，高度 height
x_min = 100; y_min = 50; 
width = 200; height = 150;
rect = [x_min, y_min, width, height];  
cropped_program = imcrop(img, rect);

注意点：

MATLAB 图像的坐标原点在左上角，x 为列方向，y 为行方向。
裁剪区域须在图像范围内（可通过 size(img) 获取图像尺寸

2. 图像旋转：角度调整与无黑边处理

图像旋转常用于校正拍摄角度偏差或生成数据增强样本。

2.1 基本旋转：指定角度与插值方法

% 参数说明：
% img: 输入图像
% 45: 旋转角度（正值为逆时针）
% 'bilinear': 双线性插值（其他选项：'nearest', 'bicubic'）
% 'crop': 裁剪旋转后图像，维持原始尺寸
rotated_img = imrotate(img, 45, 'bilinear', 'crop');
figure; imshow(rotated_img);

2.2 消除黑边：自动填充或扩展图像

旋转后图像超出原图范围的区域默认填充黑色（0）。可通过以下方式优化：

使用 'loose' 参数保留完整旋转结果：

3. 图像缩放：智能调整大小

缩放操作改变图像分辨率，需要权衡清晰度与计算效率。常见场景如缩略图生成、适配显示设备。

3.1 固定比例缩放

scale_factor = 0.5;  % 缩小到原图的 50%
scaled_img = imresize(img, scale_factor);

3.2 指定目标尺寸

target_size = [300, 400];  % [行数, 列数]
scaled_target = imresize(img, target_size); 

% 保持宽高比（根据宽度自适应高度）
target_width = 200; 
[height, width, ~] = size(img);
scaled_fixed_width = imresize(img, [NaN, target_width]);  % NaN 表示自动计算

3.3 插值方式对比

'nearest' 最近邻插值：速度快，但锯齿明显。
'bilinear' 双线性插值：平滑效果较好（默认）。
'bicubic' 双三次插值：更精细，但计算量大。

% 对比不同缩放的模糊程度
scaled_nearest = imresize(img, 0.2, 'nearest');
scaled_bicubic = imresize(img, 0.2, 'bicubic');
montage({scaled_nearest, scaled_bicubic}, 'Size', [1 2]);

操作	核心函数	关键参数	适用场景
裁剪	`imcrop`	坐标或交互框	提取重点区域
旋转	`imrotate`	角度、插值方法	方向校正
缩放	`imresize`	缩放因子、目标尺寸	分辨率调整