【数字图像处理】MATLAB实现图像缩小的两种算法

图像形状变换——图像缩小的MATLAB实现

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代码实现

1）基于像素采样的图像缩小方法：

% function [im] = resize(I,kr,kc)
% I = imread('img\han.jpg');
% [im1] = dip(I,0.3,0.5);
function [im] = dip(I,kr,kc)
[m,n,d] = size(I); % 得到原始图像尺寸
m2 = round(kr*m);  % round函数：四舍五入
n2 = round(kc*n);   % 得到新图像尺寸：m2 n2
c1 = 1/kr; c2 = 1/kc;
J = zeros(m2,n2,d); % 初始化新图像矩阵J
for i=1:m2
    for j=1:n2
        % 计算新图对应原图的x,y坐标--缩小
        x = round(c1*i);
        y = round(c2*j);
        % 检查对应坐标边界条件
        if x>m
            x = m;
        end
        if y>n
            y = n;
        end
        if x<1
            x = 1;
        end
        if y<1
            y = 1;
        end
        J(i,j,:) = I(x,y,:); 
    end 
end
im = uint8(J);
figure,imshow(I);title('原图');
figure,imshow(im);title('基于像素采样缩小后的图像');
end

2）基于局部均值的图像缩小方法：

% function [im] = resize(I,kr,kc)
% I = imread('img\han.jpg');
% [im] = dip(I,0.3,0.5);
function [im] = dip(I,kr,kc)
[m,n,d] = size(I); % 得到原始图像尺寸
m2 = round(kr*m); 
n2 = round(kc*n);   % 得到新图像尺寸：m2 n2
J = zeros(m2,n2,d); % 初始化新图像矩阵J
a = 1/kr; b=1/kc; % 采样间隔
for i=1:m2
    for j=1:n2
        % 计算新图对应原图的x,y坐标
        x1 = round(a*(i-1)+1); % 起始行
        x2 = round(a*i); % 结束行
        % 检查对应坐标边界条件
        if x2>m
            x2 = m;
        end
        y1 = round(b*(j-1)+1); % 起始行
        y2 = round(b*j); % 结束行
        if y2>n
            y2 = n;
        end
        F = I(x1:x2,y1:y2,:); 
        % 彩色图像--对每个颜色通道分别求均值
        if(d>1)
            J(i,j,1) = mean(mean(F(:,:,1))); % mean：数组的均值
            J(i,j,2) = mean(mean(F(:,:,2))); 
            J(i,j,3) = mean(mean(F(:,:,3))); 
        else
            J(i,j,1) = mean(mean(F(:,:,1))); % 灰度图
        end          
    end
end
im = uint8(J);
figure,imshow(I);title('原图');
figure,imshow(im);title('基于局部均值缩小后的图像');
end

命令行窗口输入如下代码：

I = imread('img\han.jpg');
[im1] = dip(I,0.3,0.5);

代码执行结果：