ch6

Image geometry影像幾何學
6-1 Interpolation of data
資料添寫(修補)
nearest-nighbor interpolation是利用微分找出靠近的點去做修補
linear interpolation 線性修補(屬於一維的）

6-2 Image Interpolation
影像修補
bilinear interpolation 用到兩個變數的影像修補(屬於二維)
也是有利用到微分去做修補的動作

問題:
有點看不懂課本圖6.9的差別？
(a)nearest nighbor scaling-比較顆粒一個方塊(哈)
(b)bilinear interpolation-比較模糊

另外在YAHOO中查到
數位影像處理中，Interpolation 的使用是應用於影像放大時，
每一個像素由原本的一個像素可能被放到九個像素，
該像素和鄰近的像素的顏色色差因為放大的關係而變得很奇怪，
此時就有靠 Interpolation來作修補

6-3 General Interpolation
bilinear interpolation

是模擬雙線性原理(並非真的雙線性原理),預測未知像素
如果bilinear轉換:
只要知道參數
求得反轉公式
再做一次轉換
就可以還原原圖
前提是要知道矩陣參數。
步驟:
step1:圖6.7--圍繞新點(x',y')的原來四點連成一個矩形
step2:矩形中的新點(x',y')垂直延伸找與矩形邊相交之兩點(x,y')、(x+1,y')　　　
step3:由橫向的邊的比例與線兩邊的點各算出(x,y')、(x+1,y')　　　
step4:由直向的邊的比例與剛才求出的線兩邊的點來算出(x',y')
scaling factor小於1，新的圖片陣列變小
scaling factor大於1，新的圖片陣列變大。

6-4 Enlargement by spatial filtering
利用linear filtering也可以放大影像
zero-interleaved這是一開始的動作
在matrix之間補0

step2:做filtering
filter2([1 1 0;1 1 0;0 0 0],m2)
filter2([1 2 1;2 4 2;1 2 1]/4,m2)
filter2(~/64,m2)

這一節有很多地方太懂
真難!!

6-5 scling smaller
image minimization讓影像變小
subsampling - 是一種刪除間隔的方法

tr=imresize(t,0.25); 　　　
用Nearest-neighbor interpolation產生一個有缺口的圓 　　
trc=imresize(t,0.25,'bicubic'); 　　　
Bicubic interpolation可補上一種方法所產生的缺口


6-6 Rotation旋轉
二維利用
[cos@ -sin@]
[sin@ cos@]
------------@:角度
函數:
imrotate(image,angle,'method')
其餘
ipud可以行跟列相反過來
iplr讓影像上下相反
span
90° -flipud(c'); 　　　　　　　
180° -fliplr(flipud(c)); 　　　　　　　
270° -fliplr(c');

6-7 anamorphosis　
消除這種歪斜效果的指令
skull2=imresize(imrotate(skull,-22,'bicubic'),[500,150],'bicubic');