matlab练习程序（力场变换）

　　把图像中每一个像素当成有质量的恒星，像素的灰度值就相当于恒星的质量，运用万有引力定律求得每个像素受到其他像素的“力”，获得力场图像。

　　公式就是中学的万有引力公式，不过这里是向量场，所以每一个像素受到的力不是简单的叠加，是矢量求和。

　　好像有用这个力场变换识别耳朵的。

　　这里也是求模板大小的局部力场，全局力场我运行了1天，结果不太理想。

　　相关代码：

main.m

clear all;

close all;

clc;



r=3;

img=imread('lena.jpg');

img=double(img);

[m n]=size(mat2gray(img));



imgn=zeros(m+2*r+1,n+2*r+1);

imgn(r+1:m+r,r+1:n+r)=img;

imgn(1:r,r+1:n+r)=img(1:r,1:n); 

imgn(1:m+r,n+r+1:n+2*r+1)=imgn(1:m+r,n:n+r);

imgn(m+r+1:m+2*r+1,r+1:n+2*r+1)=imgn(m:m+r,r+1:n+2*r+1);

imgn(1:m+2*r+1,1:r)=imgn(1:m+2*r+1,r+1:2*r);



f_field=imgn;

for i=1+r:m+r

   for j=1+r:n+r

      

       f=0;

       for p=i-r:i+r

          for q=j-r:j+r

              if i~=p &&j~=q

                  p0=[i j];

                  lev=[i+10 j];

                  p1=[p q];

                  

                  jiao=multi_jiao(p1,lev,p0);       %以下四步是通过夹角定理与叉积确定向量和水平向量的夹角

                  flag=multi(p1,lev,p0);

                  jiao=xiangxian(jiao,flag);

                  jiao=mod(jiao,360);

                  

                  value=cos(jiao*pi/180);       %通过余弦确定权重，力场是一个向量场

                  f=f+imgn(i,j)*imgn(p,q)/sqrt((i-p)^2+(j-q)^2)*value;  %万有引力定律

              end            

          end           

       end

       f_field(i,j)=f;       

   end    

end



figure;

f_field=f_field(r+1:m+r,r+1:n+r);

imshow(mat2gray(f_field));

multi_jiao.m

function re=multi_jiao(p1,p2,p0)    %判断<p10,p20>夹角

    x=1;

    y=2;



    vec1=p1-p0;

    vec2=p2-p0;



    re=acos(dot(vec1,vec2)/(norm(vec1)*norm(vec2)))*180/pi;

end

multi.m

function re=multi(p1,p2,p0)     %p10,p20叉积，获取正负

    x=1;

    y=2;

   

   re=(p1(x)-p0(x))*(p2(y)-p0(y))-(p1(y)-p0(y))*(p2(x)-p0(x));



end

xiangxian.m

function re=xiangxian(jiao,flag)

   

    if flag>0

        re=360-jiao;

    else

        re=jiao;            

    end              

   

end

下面是运行效果：

原图

7*7的局部力场

简单的标量求和，似乎有一种朦胧美