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对应课件:2021-pho1-08-geometric-trans.pptx.pdf

1. 几何变换的对象与表示#

几何变换用于:畸变校正(rectification)、将已校正图像映射到物体表面(rendering/texture mapping),以及配准两幅不同畸变的图像(registration)(第 2—4 页;示例图分别详见这些页)。每张图像拥有自己的坐标系:图像 ,图像

的坐标变换写作

其中左上标表示坐标系; 是二维坐标列向量,简写表示其两个分量均由 计算(第 5—7 页)。

平移与仿射例子#

平移是

更一般的仿射变换为

课件的数值例子取线性部分 ,平移为 ,即图像缩小为原来的 1/4,再向 方向各移动 10 像素(第 8—12 页)。

2. 非整数坐标与插值#

变换后的像素坐标通常不是整数,不能直接索引原图;为在输入与输出间赋予强度,必须插值。完成离散化与量化的过程称为重采样(第 13—14 页)。

最近邻、双线性、双三次#

  • 最近邻(NN):取最近像素的同一颜色值,相当于将位置取整(第 15 页)。速度最快、质量最低。
  • 双线性:先沿 做线性插值,再沿 做线性插值,使用四个邻点(第 17—23 页)。
  • 双三次:先沿 做三次插值再沿 做;结果取决于 16 个系数,产生三次样条插值(第 24—34 页)。速度最慢、质量最高。

课件的速度/质量比较见第 36 页,三种效果图见第 35、37—40 页。

双线性插值的严格展开#

设采样点在左上邻点 的局部坐标为 ,四个邻点为 。先后两次一维线性插值给出

按课件继续合并同类项:

因此它可写成双变量多项式 (第 20—23 页)。局部格点和强度图示详见第 18—23 页。

3. 前向与逆向 warping#

前向映射:遍历输入图 的每个像素并放到输出

由于映射后点落在不规则位置,输出规则网格可能缺像素,需要从不规则黑点重建规则蓝点强度(第 42—46 页;过程图详见这些页)。

逆向映射:改为遍历输出图的每个像素,并在输入图中寻找其来源:

此时输出的每一个规则格点都有输入位置可供双线性或双三次插值。故课件结论是:前向方法会导致输出缺像素,总是使用逆向 warping(第 47—52 页)。复杂 warping、对齐后平均人脸的应用图示详见第 53—59 页。

4. 下采样、抗混叠与尺度#

将图像尺寸减半的简单方式是每隔一行、一列丢弃一个样本(第 60—62 页)。直接下采样会造成 aliasing 并丢失细节;先用二项式滤波平滑,再下采样可缓解该问题(第 63—67 页,效果图详见第 63—66 页)。所需平滑强度取决于核及其宽度,也取决于变换尺度(第 68 页)。

核宽度#

课件用标准差定义核宽度:

对方框核和二项式核,分别给出

(第 69—70 页。)

变换的局部平均尺度#

。课件定义

其中雅可比的平方范数按分量展开为

,代入偏导数

这正是课件第 71—72 页的推导。重采样的建议是: 时图像缩小,取 时用双线性,要求高质量则用双三次; 时图像放大,使用双三次(第 73 页)。

5. 图像金字塔#

图像金字塔是一个图像列表;每一层尺寸为前一层的一半(第 74 页)。它把前述的平滑与下采样逐层组合。金字塔结构和实例分别详见第 74—76 页。

6. 复习要点#

  • 几何变换改变坐标;插值负责在非整数位置重建强度。
  • 双线性是四邻域加权平均,双三次使用 16 个系数以取得更高质量。
  • 逆向 warping 保证每个输出像素有来源,便于直接插值。
  • 下采样前需平滑以防混叠;局部尺度决定所需的平滑程度和插值选择。
08 几何变换、插值与重采样
https://betteroier.github.io/blog/08-geometric-trans
Author Yuxuan Zheng
Published at August 24, 2026