使用自动特征匹配找到图像旋转和缩放

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这个例子展示了如何自动确定一对图像之间的几何变换。当一幅图像因旋转和缩放而相对于另一幅图像失真时，使用detectSURFFeatures和estimateGeometricTransform找到的旋转角度和比例因子。然后，您可以将失真图像恢复原始图像。

步骤1：读取图像

带来的图像到工作空间。

原始= imread（'cameraman.tif');imshow（原件）;文本（大小（原始，2），大小（原始，1）15，...“麻省理工学院的图片由”，...'字体大小'，7，'水平对齐'，“对”);

第2步:调整大小和旋转图像

规模= 0.7;J = imresize(原始，缩放);％尝试不同的比例因子。THETA = 30;扭曲= imrotate（J，THETA）;％尝试改变角度，θ-。图中，imshow（失真的）

您可以通过改变输入图像的缩放和旋转试验。但是，请注意，是有一定限度的金额之前特征检测部未能找到足够的功能，你可以改变的规模。

步骤3:寻找图像之间的匹配特征

检测两个图像中的特征。

ptsOriginal = detectSURFFeatures(原始);ptsDistorted = detectSURFFeatures(扭曲);

提取特征描述符。

[featuresOriginal，validPtsOriginal] = extractFeatures（原始，ptsOriginal）;[featuresDistorted，validPtsDistorted] = extractFeatures（扭曲，ptsDistorted）;

比赛通过他们的描述功能。

indexPairs = matchFeatures（featuresOriginal，featuresDistorted）;

检索对应点，每个图像的位置。

matchedOriginal = validPtsOriginal（indexPairs（：，1））;matchedDistorted = validPtsDistorted（indexPairs（：，2））;

显示假定点匹配。

数字;showMatchedFeatures（原始的，扭曲的，matchedOriginal，matchedDistorted）;标题（“推定的匹配点（包括异常值）”);

步骤4：估算转化

找到对应于使用所述统计稳健M估计采样一致性（MSAC）算法，这是RANSAC算法的一个变型的匹配点对的变换。而计算的变换矩阵它去除异常值。您可能会看到，因为由MSAC算法采用随机抽样的变换计算的不同的结果。

[TForm的，inlierDistorted，inlierOriginal] = estimateGeometricTransform（...matchedDistorted，matchedOriginal，“相似”);

在变换的计算所使用的显示器的匹配点对。

数字;showMatchedFeatures（原始的，扭曲的，inlierOriginal，inlierDistorted）;标题（“匹配点（正常值只）”);传奇('ptsOriginal'，'ptsDistorted');

步骤5：求解比例和角度

使用几何变换，tform，恢复比例和角度。由于我们计算了从失真到原始图像的变换，我们需要计算它的逆来恢复失真。

让SC = S * COS（THETA）让SS = S * SIN（THETA）

则Tinv = [sc -ss 0;党卫军sc 0;tx泰1]

其中tx和ty分别为x和y的翻译。

计算逆变换矩阵。

TINV = tform.invert.T;SS = Tinv的（2,1）;SC = Tinv的（1,1）;scaleRecovered = SQRT（β* SS + SC * SC）thetaRecovered = ATAN2（SS，SC）* 180 / PI

scaleRecovered =单0.7010 thetaRecovered =单30.2351

回收的价值应与选定的规模和角度值第2步:调整大小和旋转图像。

步骤6：恢复原始图像

通过将失真图像恢复原始图像。

outputView = imref2d(大小(原始));恢复= imwarp (tform扭曲,'OutputView'，outputView）;

比较恢复至原始看着他们并排侧蒙太奇。

人物，imshowpair（原件，恢复，'剪辑'）

该恢复(右)图像质量不匹配原始(左)图像因失真而恢复过程。特别是图像的收缩会造成信息的丢失。边缘的伪影是由于转换精度的限制。如果你发现更多的点步骤3:寻找图像之间的匹配特征，转型会更准确。例如，我们可以使用一个角落探测器，detectFASTFeatures，以补充其发现斑点的SURF特征检测器。图像内容和图像大小也影响的检测到的特征的数量。