图像变形

基于网格的图像变形的算法，还挺有意思的。用的是点对点的方式，你在源图像上点几个特征点，在目标图像上对应位置点几个，算法就会帮你把图像变形贴合。背后其实是参考了 Beier 和 Neely 那篇经典论文，靠谱。 网格变形的好处就是直观，尤其在图像配准、表情变化这种需求上，效果蛮自然的。你只要动动鼠标选点，剩下的事情交给算法搞定，MATLAB里跑起来也挺快的。 比较适合用来做图像配准、动态 GIF 变形、还有人脸动画那类项目。新手也能上手，代码结构清晰，用的逻辑也不绕。用的时候注意下点的特征点别太随便，越精准效果越好。 哦对了，配套的资源我也找了一堆，像是特征点匹配算法、SIFT配准、还有LBP特

Morphimage利用变形矩阵对灰度图像进行形态变换。例如，可以通过以下步骤实现：读取图像'image = imread('example.pgm');'，获取图像大小'imagesize = size(image);'，创建随机的变形场'field = 8*imresize(rand(5,5,2)-0.5,imagesize,'bilinear');'，最后对原始图像进行形态变换'MorphedImage = morphimage(image,field);'。

可创建非矩形窗口的代码。

该技术利用角点内的图像及单应矩阵H，将一个图像扭曲到另一个图像上。输入参数包括：frame（变形目标图像）、imgToEmbed（待扭曲图像）、H（单应矩阵）、cornerPts（角点坐标）。输出为warpedImg，即最终扭曲后的图像。使用示例：warpedImg=imwarp(markerImage, imageToEmbed, H, vector1)，其中vector1是均值点的坐标数组。这一技术成功实现了图像之间的精确扭曲。

MATLAB全景图拼接代码基于鲁棒弹性变形的视差图像拼接方法，以最低的计算成本生成高质量的全景图。这种方法利用点匹配实现精确对齐和高效处理，解析变形函数以消除视差误差，并在网格图像平面上对输入图像进行扭曲。最终生成无缝的全景图，技术涵盖MATLAB和深度学习。完成时间：2017年5月

在中，我们介绍了一组函数和脚本，用于从X射线投影数据中计算分割图像。这些脚本通过参数化可变形曲线直接处理数据，实现了图像的精确分割。本方法由达尔、达尔和汉森在2017年的《测量科学与技术》中描述。

为解决统计模型在监测中的不足，文章提出了变形混合模型，对大坝坝体水平变形进行分析。研究表明，大坝水平位移与有限元计算结果基本一致，说明提出的变形模型可用于坝体变形分析。

Matlab 扭曲矫正代码，挺实用的，专门因镜头变形带来的失真问题。这个代码配合 MatLab 的 Calib_Results 工具使用，可以轻松进行图像的失真校正。比如，perspective_correction Python 代码，主要用来调整图像的切向透视变形，操作起来也比较简单。只要编辑一下当前和目标图像的位置，调整一下输出图像的尺寸，运行脚本就行了。另外，Chessboard_coefficients.py脚本也蛮好用的，它能根据棋盘图像来计算相机矩阵、校正系数、旋转矢量等，你更准确地修正畸变。要记得根据你的棋盘图像调整脚本的参数哦！不过，有时候输出是“False”，这是因为 cv

这里提供2010年IJCV期刊上的广义薄板样条变形算法的Matlab实现代码，适合与相关论文配合使用。

这篇文章探讨了用于纹理图像分割的可变形模型，包括蛇、单相水平集和多相水平集。所有这些模型都使用基于字典的纹理表示。具体方法详见Anders Bjorholm Dahl和Vedrana Andersen Dahl在ICPR 2014年会议上的《字典蛇》以及他们在SCIA 2015年会议上的《基于字典的图像分割》。下载代码请访问：ICPR 2014年会议链接和SCIA 2015年会议链接。