scalaroravectorinput.
YoucanachieveadditionalcontroloverIMRESIZEbyusing
parameter/valuepairsfollowinganyofthesyntaxesabove.For
example:
B=IMRESIZE（A,SCALE,PARAM1,VALUE1,PARAM2,VALUE2,...）
Parametersinclude:
'Antialiasing'-trueorfalse;specifieswhethertoperform
antialiasingwhenshrinkinganimage.The
defaultvaluedependsontheinterpolation
methodyouchoose.Forthe'nearest'method,
thedefaultisfalse;forallothermethods,
thedefaultistrue.
'Colormap'-（onlyrelevantforindexedimages）'original'
or'optimized';if'original',thenthe
outputnewmapisthesameastheinputmap.
Ifitis'optimized',thenanewoptimized
colormapiscreated.Thedefaultvalueis
'optimized'.
'Dither'-（onlyforindexedimages）trueorfalse;
specifieswhethertoperformcolor
dithering.Thedefaultvalueistrue.
'Method'-Asdescribedabove
'OutputSize'-Atwo-elementvector,[MROWSNCOLS],
specifyingtheoutputsize.Oneelementmay
beNaN,inwhichcasetheothervalueis
computedautomaticallytopreservetheaspect
ratiooftheimage.
'Scale'-Ascalarortwo-elementvectorspecifyingthe
resizescalefactors.Ifitisascalar,the
samescalefactorisappliedtoeach
dimension.Ifitisavector,itcontains
thescalefactorsfortherowandcolumn
dimensions,respectively.
Examples
--------
Shrinkbyfactoroftwousingthedefaultsofbicubicinterpolation
andantialiasing.
I=imread（'rice.png'）;
J=imresize（I,0.5）;
figure,imshow（I）,figure,imshow（J）
Shrinkbyfactoroftwousingnearest-neighborinterpolation.
（Thisisthefastestmethod,butithasthelowestquality.）
J2=imresize（I,0.5,'nearest'）;
Resizeanindexedimage.
[X,map]=imread（'trees.tif'）;
[Y,newmap]=imresize（X,map,0.5）;
imshow（Y,newmap）
ResizeanRGBimagetohave64rows.Thenumberofcolumnsis
computedautomatically.
RGB=imread（'peppers.png'）;
RGB2=imresize（RGB,[64NaN]）;
Note
----
ThefunctionIMRESIZEinpreviousversionsoftheImageProcessing
Toolboxusedasomewhatdifferentalgorithmbydefault.Ifyouneed
thesameresultsproducedbythepreviousimplementation,callthe
functionIMRESIZE_OLD.
ClassSupport
-------------
TheinputimageAcanbenumericorlogicalanditmustbenonsparse.
Theoutputimageisofthesameclassastheinputimage.Theinput
indexedimageXcanbeuint8,uint16,ordouble.
Seealsoimresize_old,imrotate,imtransform,tformarray.
ReferencepageinHelpbrowser
docimresize
执行程序所得结果如下：
改变参数Scale=0.5得到图形结果如下：
对以上实验结果，分析如下：
通过查看命令窗口查看imresize函数的使用方法。
本实验中利用了形式B=imresize（A,m,method）。
实验中method采用了，'nearest'（默认值）最近邻插值‘方法和'bilinear'双线性插值方法，由图片显示结果可以看出，双线性插值方法要好于最近邻插值方法。
这是由于最近邻插值方法仅是取离其最近的一个像素的像素值，而双线性插值方法采用了其周围的像素值参与计算，所以更能适应图像的局部特征。
m为放大倍数，由上面实验结果可以明显看出，放大1.35倍和0.5倍的效果差异。
2.图像旋转
clearall,closeall
I=imread（'cameraman.tif'）;
Theta=45;%将图像逆时针旋转45。
J1=imrotate（I,Theta,'nearest'）;%usingthenearestneighborinterpolation
%andenlargetheoutputimage
Theta=-45;%将图像顺时针旋转45。
J2=imrotate（I,Theta,'bilinear','crop'）;%usingthebilinearinterpolation
%andcropstheoutputimage
imshow（I）,title（'OriginalImage'）;
figure,imshow（J1）,title（'RotatedImage--usingthenearestneighborinterpolation'）;
figure,imshow（J2）,title（'RotatedImage--usingthebilinearinterpolation'）;
%查看imrotate使用帮助
helpimrotate
Command窗口显示如下：
IMROTATERotateimage.
B=IMROTATE（A,ANGLE）rotatesimageAbyANGLEdegreesina
counterclockwisedirectionarounditscenterpoint.Torotatetheimage
clockwise,specifyanegativevalueforANGLE.IMROTATEmakestheoutput
imageBlargeenoughtocontaintheentirerotatedimage.IMROTATEuses
nearestneighborinterpolation,settingthevaluesofpixelsinBthat
areoutsidetherotatedimageto0（zero）.
B=IMROTATE（A,ANGLE,METHOD）rotatesimageA,usingtheinterpolation
methodspecifiedbyMETHOD.METHODisastringthatcanhaveoneofthe
followingvalues.Thedefaultvalueisenclosedinbraces（{}）.
{'nearest'}Nearestneighborinterpolation
'bilinear'Bilinearinterpolation
'bicubic'Bicubicinterpolation.Note:
Thisinterpolation
methodcanproducepixelvaluesoutsidetheoriginal
range.
B=IMROTATE（A,ANGLE,METHOD,BBOX）rotatesimageA,whereBBOXspecifies
thesizeoftheoutputimageB.BBOXisatextstringthatcanhave
eitherofthefollowingvalues.Thedefaultvalueisenclosedinbraces
（{}）.
{'loose'}MakeoutputimageBlargeenoughtocontainthe
entirerotatedimage.BisgenerallylargerthanA.
'crop'MakeoutputimageBthesamesizeastheinputimage
A,croppingtherotatedimagetofit.
ClassSupport
-------------
Theinputimagecanbenumericorlogical.Theoutputimageisofthe
sameclassastheinputimage.
Example
-------
%ThisexamplebringsimageIintohorizontalalignmentby
%rotatingtheimageby-1degree.
I=fitsread（'solarspectra.fts'）;
I=mat2gray（I）;
J=imrotate（I,-1,'bilinear','crop'）;
figure,imshow（I）,figure,imshow（J）
Seealsoimcrop,imresize,imtransform,tformarray.
ReferencepageinHelpbrowser
docimrotate
执行程序所得结果如下：
改变参数，Theta=135和-135时，所得结果如下：
实验结果分析如下：
通过查看命令窗口了解imrotate函数的使用。
本实验中采用了函数的两种形式，B=imrotate（A,angle,method）和B=imrotate（A,angle,method,bbox）。
实验中，method的设置及其原理同上个实验。
实验中，bbox设置为了“crop”,其作用是为了使输出图像和输入图像大小相同，可以看出当设置了该参数是，图像明显被裁减了，这是因为图像旋转后面积变大了，而该参数的设置使图像须保持原来的大小i，因而图像被裁减了，未设置该参数时默认大小可以显示整个旋转后的图像。
Angle为旋转角度，分别设置为了45和-45、135和-135，由上面两组图可以看出明显的效果和差异
3．图像水平镜象
clearall,closeall
I=imread（'cameraman.tif'）;
I1=flipdim（I,2）;
I2=flipdim（I,1）;
figure
（1）,subplot（1,2,1）,imshow（I）;
subplot（1,2,2）,imshow（I1）;
figure
（2）,subplot（2,1,1）,imshow（I）;
subplot（2,1,2）,imshow（I2）;
执行程序，所得结果如下：
对实验结果分析如下：
flipdim函数的使用方法如下。
B=flipdim（A,dim） 沿指定的维翻转矩阵。
当dim=1时，行翻转，等同于flipud，当dim=2时，列翻转，等同于fliplr。
由上图可以看出翻转的效果。
（二）用MATLAB编程实现以下图像几何变换
1．图像平移
程序代码如下：
clc,clearall;
I=imread（'cameraman.tif'）;
rows=size（I,1）;
cols=size（I,2）;
movx=50;movy=50;
fori=1:
rows
forj=1:
cols
Q（i+movx,j+movy）=I（i,j）;
end
end
figure
（1）;
subplot（121）;imshow（I）;title（'originepicture'）;
subplot（122）;imshow（Q）;title（'modifiedpicture'）;
执行程序结果如下：
实验分析如下：
实验中，每个像素值以及其对应的坐标x和y都被平移了50，表现在整个图像上，即向右下角平移sqrt（50*50+50*50）,显示结果如上图所示。
2．图像转置
图像的转置是将给定图像像素的x坐标和y坐标互换的几何变换，设点P0（x0,y0）转置后的对应点为P（x,y），转置变换可表述为：
或
，对应的逆变换为：
或
转置后图像的宽、高发生改变，即输出图像的高度为原始图像的宽度，输出图像的宽度为原始图像的高度。
程序代码如下：
clc,clearall;
I=imread（'cameraman.tif'）;
rows=size（I,1）;
cols=size（I,2）;
fori=1:
rows
forj=1:
cols
Q（j,i）=I（i,j）;
end
end
size（I）,size（Q）
figure
（1）;
subplot（121）;imshow（I）;title（'originepicture'）;
subplot（122）;imshow（Q）;title（'modifiedpicture'）;
执行程序，所得结果如下：
实验分析如下：
设图像中某个像素为p（j,i），则其值为被p（i,j）被代替,其中p为整个图像的像素矩阵。
对图像中的所有像素.逐列、逐行的进行此计算，即可实现转置。
实验结果如上图所示，明显看出，转置后图像的宽、高发生改变，即输出图像的高度为原始图像的宽度，输出图像的宽度为原始图像的高度，整个图像被“转置”了。
三、实验设备
1．PIII以上微机；
2．MATLAB6.5；
四、实验心得与体会
实验四图像形态学处理
一．实验目的及要求
1．利用MATLAB研究二值形态学图像处理常用算法；
2．掌握MATLAB形态学图像处理基本操作函数的使用方法；
3．了了解形态学的基本应用。
二、实验内容
（一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。
熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。
1．膨胀与腐蚀（DilationandErosion）
（1）对简单二值图像进行膨胀与腐蚀
clearall,closeall
BW=zeros（9,10）;
BW（4:
6,4:
7）=1;
BW;
SE=strel（'square',3）
BW
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