圖像變形演算法
C語言經典的無損壓縮演算法有：哈夫曼演算法、LZ。
哈夫曼演算法：
哈夫曼編碼是David A. Huffman於1952年發明的一種滿足對編碼演算法要求的一種編碼演算法。
哈夫曼演算法是利用頻率信息構造一棵二叉樹，頻率高的離根節點近（編碼長度短），頻率低的離根節點遠（編碼長度長），手動構造方法是先將字母按照頻率從小到大排序，然後不斷選擇當前還沒有父節點的節點中權值最小的兩個，構造新的父節點，父節點的值為這兩個節點值的和，直到構造成一棵二叉樹。
LZ演算法：
LZ演算法及其衍生變形演算法是壓縮演算法的一個系列。LZ77和LZ78演算法分別在1977年和1978年被創造出來。雖然他們名字差不多，但是演算法方法完全不同。這一系列演算法主要適用於字母數量有限的信息，比如文字、源碼等。流行的GIF和PNG格式的圖像，使用顏色數量有限的顏色空間，其壓縮就採用了兩種演算法的靈活變形應用。
⑵ matlab圖像變形技術的實現求解
a=imread('beach_011.jpg');
b=imread('bird_048.jpg');
mov=avifile('tuxiangbianxing.avi');
t=0.00;
while(t<=1.00)
c=imlincomb(t,a,(1-t),b);
mov=addframe(mov,c);
t=t+0.01;
end;
mov=close(mov);
附言：樓主找兩張相同大小的圖片取辯消代上面核灶晌的圖片,把圖片和M文件放在同一個文件夾里改鋒面，就可以了
⑶ 肉眼可見的進步嗎
遙想在 5 個月前，AI 繪畫可謂是風光無限，憑借日新月異的技術發展，帶來了栩栩如生的畫作，讓大眾打開了新世界的大門。
甚至因為有人拿 AI 繪畫作品獲獎宏沖，引發了社會面的激烈討論：是否會讓畫師失業，能否顛覆整個行業。
然而萬萬沒想到，半路殺出個程咬金，導致 AI 繪畫的熱度戛然而止。
不過就在最近這段時間，AI 繪畫又卷土重來了，在充斥 ChatGPT 的科技圈中，硬生生殺出一條血路。
新「魔法」一出，瞬間吸引全場目光：
四位美少女，帶著AI畫畫在ChatGPT的熱浪中殺出了一片天地。
一名妙齡女孩，在朋友圈發布了一張和三名朋友於沙灘合影的背影照。
這張照片看起來平平無奇，談不上具有多少美感。
後來，一位名為 @viggo 的老哥看到了這張照片，心生一計，利用 AI 繪畫去施加了一波魔法，並發到了推特上。
結果，生成的圖片頓時成為了推特上最亮眼的一道風景線，吸引來無數稱贊的聲音。
起初，viggo 通過 AI 繪畫生成了兩張畫作，雖說生成出來的繪畫和真實感沒有半毛錢關系，但美感爆棚。
先前那張樸素寫實的照片，脫胎換骨，變得多姿多彩，看上去如同一幅漫畫。
色彩五彩繽紛，畫面唯美浪漫，流露著渾然天成的美感，可以用賞心悅目來形容。
並且，AI 也沒有擅作主張，基本保持了 4 名女孩原本的姿勢。
緊接著，viggo 又再接再厲，根據照片又生成了新一波效果圖。
這一輪的觀感比起前一輪，就更為驚艷了。
如果說第一輪的兩張圖看得人怦然心動，那麼第二輪的幾張圖，就讓人有些血脈僨張了。
怎麼樣，是不是誠不欺你？畫師，危矣！
眼瞅著自己的畫作大受歡迎，viggo 也很敞亮地分享了製作方法。
他自曝是藉助了一對卧龍鳳雛的力量 ——StableDiffusion和 ControlNet。
前者是 AI 繪畫的圖像模型，後者則是一個插件，能對圖像局絕兆的精確控制和調整。
那麼ControlNet到底是什麼呢?
ControlNet是一種基於控制點的圖像變形演算法，主要用於數字圖像處理、計算機視覺和計算機圖形學等領域。ControlNet可以根據給定的控制點對圖像進行非線性變形9，從而實現對圖像的精確控制和調整。
ControlNet的優勢在於它夠在不失真的情況下對圖像進行高度精細的調整。相比於其他基於網格或形狀的圖像變形演算法，ControlNet的變形效果更加自然和平桐租滑，夠更好地適應圖像的特徵。引入ControlNet將會帶來更高質量的繪畫結果、更快的繪畫速度、更好的用戶體驗和更廣泛的應用場景，從而進一步推動AI繪畫技術的發展。
按照他的說法，先用 StableDiffusion 圖片轉文字，再用 Text2Prompt 插件拓展找關鍵詞，最後用 ControlNet 插件綁定骨骼開始換關鍵詞試效果。
此外，他還曬出了所有的設置參數，方便網友直接復制。
當一些網友得知了 viggo 的左膀右臂後，便表示果不其然，因為 StableDiffusion 和 ControlNet 都是 AI 繪畫屆的當紅炸子雞。
在很多人看來，Stable Diffusion 的發布是AI 繪畫生成發展過程中的一個里程碑。
它給大眾提供了一個可用的高性能模型，不僅生成的圖像質量非常高，運行速度快，並且有資源和內存的要求也較低。
不需要任何復雜的操作，只需要選擇關鍵詞，它就會創造出極具視覺效果的圖像。
而 ControlNet，它的出現解決了 AI 繪畫的痛點。
用關鍵詞生成圖片難免會有所瑕疵，尤其是在細節方面，而它能改善圖生圖效果，深入到很細微的地方。
不止於此，它還能實現線稿轉全彩圖，輸入一張線稿圖，得到的是填充好的圖。
總之，用 Stable Diffusion 生成高質量的大圖，輔以 ControlNet 錦上添花，一張嘆為觀止的 AI 繪畫就搞定了。
除了這件事，還有另外一件事也為 AI 繪畫添了一把火。
還記得在 AI 繪畫剛剛誕生之時，大眾根本不敢用它去畫人，因為它生成出來的人像，要麼很抽象、要麼很動漫，一點都不像真人。
以至於，坊間達成了共識 ——AI 畫不了人。
不過就在近期，不知哪裡冒出來的科技宅男，別出心裁地利用 AI 繪畫生成 COSER。
結果發現，AI 繪畫竟然對人像也信手拈來了，畫出來的人，那叫一個「惟妙惟肖」。
大家不妨品品下面這張圖，是不是覺得這就是一張真實的照片？這燈火輝煌的街道，這靚麗俏皮的女孩，豈能有假？
反正雨仔初看時，認定這就是貨真價實的照片，因此在看到有人說是 AI 生成時，覺得是在胡說八道。
直到後來，在好奇心的驅使下，小編自己測試了一番，方才意識到：這玩意兒，竟然真的是 AI 整出來的！
剎那間，只感到世界觀煥然一新，屬實是沒想到 AI 如今的功力足夠以假亂真。
據悉，這種 AI COSER 的圖片之所以會誕生，最初是通過名為「Lora」的模型，由一幫二次元愛好者攜手搗鼓出來的。
不過在從二次元向三次元發展的過程中，很多亞洲用戶覺得觀感不對，便又研發出基於亞裔臉模的 AI 模型 ChilloutMix。
也就是從那時起，各種賽博 COSER 層出不窮，逐漸從二次元進化到了三次元。
這讓一眾真人 COSER 惶恐不已，危矣！
再後來，雨仔又進行了更深入的領略，伴隨著一張接一張逼真的 AI 圖映入眼簾，整個人都恍惚了。
倘若不明說是 AI 作品，根本看不出來，和真圖摻雜在一起，絕對分辨不出來。
硬要說不足的話，也就是表情都是相似的「性冷淡臉」，手指的形狀和線條略顯僵硬。
可是，絕大部分的圖片都屬於 404 的范疇，看得人大飽眼福，無暇去挑刺。
感覺再這么發展下去，某福利群體的日子，怕是也不會好過了。
反正一鍵即可生成，誰還會花錢去看福利啊？整它個後宮 AI 佳麗三千，豈不美哉？
想必看到這里，鐵定有人蠢蠢欲動，卻又無可奈何。
畢竟，AI 繪畫雖簡單，但也有使用門檻，既要搞到相關軟體，又要有足夠給力的顯卡作為支撐。
很難想像，短短 5 個月的時間，AI 繪畫就迎來了肉眼可見的進步。
不僅畫的景有模有樣，畫的人也活靈活現，集美感和真實於一身。
真不怪繪畫從業者憂心忡忡，只怪確實有點匪夷所思了，感覺攝影師、模特等職業，怕是都有可能被取代。
或許它無法改變世界，但將切實影響一部分人的生活。
現如今，AI 繪畫已經趨於完美，那 AI 動圖、AI 視頻還會遠嗎？
⑷ ps圖片變形調整
首先准備好PS工具和需要修改圖片。因為每個人對圖片的要求不一樣，因此飽和度的不同也會影響到不同人的審美，本篇教程教大家如何簡單快速的完成飽和度調整，來使圖片達到最佳。
1、首先打開PS工具， 導入圖 片。選擇文件打開。
2、可以通過打開 路徑 ，打開保存目錄下的圖片。
3、也可以通過直接拖動圖片到 PS工具中打開圖片 。
4、編輯選擇 圖像-->調整--> 自然飽和度 。
5、圖一的飽 和比率效果圖
6、圖二飽 和比率扒早脊效果圖
7、圖三飽和比率效果圖，更具自己的喜好選擇比較合適的飽和比率，在做出你最想要的效果。
8、做完之後 ctrl+s 保存好你的曠世傑作。
01.首先打開PS CS3 擴展版本.其他的版本也可以，不過推薦PS CS3，後面會說下CS3的好處。
操作是：圖像-圖像大小
02.彈出的圖像對話框中，會出現"重定圖像像素"的下拉列表，打開他，可以看見很多東東，這些就是圖片放大是補充像素，或者圖片縮小去掉像素的演算法.以前的PS版本中這里看起來非常難懂，現在每種方法後面都有了中文註解他的用途，這就是CS3的好處.
分別舉例來分析下這幾種縮放圖片的演算法
03.卡通圖片可以使用臨近的演算法
2次線性是PS默認的演算法，可是它是一種中等質量高壓縮的演算法，不推薦使用.
最時候的演算法就是2次立方，它適合與豐富漸變色等各種復雜顏色的圖片.
它還有2個睜搏更棒的兄弟是2次立方較平滑適合放大圖片.2次立方較銳利適合縮小圖片，一般都愛使用這種格式，銳化度得到一定提高，且圖片壓縮春滲比小，質量高.
⑸ 二、數字圖像處理基本運算
點運算具有如下特點：1）點運算針對圖像中的每一個像素灰度，獨立地進行灰度值的改變；2）輸出圖像中每個像素點的灰度值，僅取決於相應輸入像素點的值；3）點運算不改變圖像內的空間關系；4）從像素到像素的操作；5）點運算可完全由灰度變換函數或灰度映射表確定。
具體一點，對於一整張圖像來說：
其中，對於a和b，有以下特碰鄭嘩點：
這種運算意思很明了，就是一對一映射。實際上，上述的線性和非線性點運算到最後也可以看成是映射表點運算。
加法運算的定義：
主要應用有去除「疊加性」噪音、生成圖像疊加效果等。
1）去除「疊加性」噪音。對於原圖像f(x,y)，有一個噪音圖像集： ，其中： ，M個圖像的均值定義為： ，當噪音 為互不相關，且均值為0時，上述圖像均值（即 ）將降低噪音的影響。通過這個事實，可以得出一個定理：對M幅加性雜訊圖像進行平均，可以使圖像的平方信噪比提高M倍。
2）生成圖像疊加效果。對於兩個圖像f(x,y)和h(x,y)的均值有： ，這樣會得到二次曝光的效果。推廣這個公式為： 。我們可以得到各種圖像合成的效果，也可以用於兩張圖片的銜接。
減法的定義：
主要應用有去除不需要的疊加性圖案、檢測同一場景兩幅圖像之間的變化等。
1）去除不需要的疊加性圖案。設：背景圖像b(x,y)，前景背景混合圖像f(x,y)。則 ，g(x,y)為去除了背景的圖像。電視製作的藍屏技術就基於此：
2）檢測同一場景兩幅圖像之間的變化。設：時間1的圖像為 ，時間2的圖像為 。則
乘法的定義：
主要應用有圖形的局部顯示等。
求反的定義：
其中R為f(x,y)的灰度級。主要應用有獲得一個圖像的負像、獲得一個子圖像的補圖像叢蠢等。
異或運算的定義：
主要應用有獲得相交子圖像等。
與運算的定義：
主要應用有求兩個子圖像的相交子圖等。
在圖像空間，對圖像的形狀、像素值等進行變化、映射等處理。
即改變圖像的形狀。主要有基本變換和灰度插值。
幾何變換的基本概念：對原始圖像，按照需要改變其大小、形狀和位置的變化。
變換的類型：二維平面圖像的幾何變換、三維圖像的幾何變換、由三維向二維平面的投影變換等。
定義：對於原始圖像f(x,y)，坐標變換函數
唯一確定了幾何變換：
二維圖像幾何變換的基本方式有多項式變換、透視變換等。
1）多項式變換。基本公式：
線性變換——多項式變換中的一階變換：
使用多項式變換實現二維圖像的幾何變換即由線性變換確定的圖像的平移、縮放、旋轉、鏡像與錯切。
2）二維數字圖像基本幾何變換的矩陣計算。
笑行 原始圖像與目標圖像之間的坐標變換函數為線性函數，這可以通過與之對應的線性矩陣變換來實現。
齊次坐標表示法——用n+1維向量表示n維向量。設有變換矩陣T，則二維圖像的基本幾何變換矩陣為：
二維圖像的基本幾何變換具有特徵：1）變換前圖形上的每一點，在變換後的圖形上都有一確定的對應點，如原來直線上的中點變換為新直線的中點；2）平行直線變換後仍保持平行，相交直線變換後仍相交；3）變換前直線上的線段比等於變換後對應的線段比。
變換矩陣T可以分解為2個子矩陣，子矩陣1： ，可實現恆等、比例、鏡像、旋轉和錯切變換；子矩陣2： ，可實現圖像的平移變換（e=0，f=0時無平移作用）。
a）平移變換（只改變圖像位置，不改變圖像的大小和形狀）。設：
可有： 。
b）水平鏡像。
c）垂直鏡像。
d）縮放變換：x方向縮放c倍，y方向縮放d倍
c，d相等，按比例縮放：
c，d不相等，不按比例縮放——幾何畸變：
e）旋轉變換：繞原點旋轉 度。設：
旋轉變換的注意點：
i）圖像旋轉之前，為了避免信息的丟失，一定有平移坐標。具體有如下兩種方法：
ii）圖像旋轉之後，會出現許多的空洞點，對這些空洞點必須進行填充處理，否則畫面效果不好。這種操作被稱之為插值處理。
f）錯切變換：圖像的錯切變換實際上是景物在平面上的非垂直投影效果。
x方向的錯切：
y方向的錯切：
錯切之後，原圖像的像素排列方向改變。與旋轉不同的是，x方向與y方向獨立變化。
g）偽仿射變換——雙線性幾何變換：
偽仿射變換有兩個特點：與xy平面上坐標軸平行的直線，變換為 平面上的直線；與xy平面上坐標軸不平行的直線，變換為 平面上的曲線。
h）任意變形變換——非線性幾何變換。可以有以下兩種作用：在二維平面上，實現圖像幾何形狀的任意變換；在二維平面上，校正圖像的幾何失真。
特徵：一般的，原始圖像與目標圖像之間，存在一一對應的特徵點（tiepoints，GCPs）。
模型：一般的，原始圖像與目標圖像之間的坐標變換函數為非線性函數，需用高階多項式進行近似描述。例如，三階多項式變換：
通過原始圖像與目標圖像之間多個對應特徵點（GCP點），可以確定上述多項式中的未知參數。
多項式階數與GCP數量的關系：
通過多項式變換進行任意變形變換後的誤差，通常用均方誤差表示：
3）二維圖像的透視變換。將一個平面上的點 ，以投影中心O為基準，投影成另一個平面上的點 ；可看作為三維物體向二維圖像透視投影的特殊形式。
透視投影：當人們站在玻璃窗內用一隻眼睛觀看室外的建築物時，無數條視線與玻璃窗相交，把各交點連接起來的圖形即為透視圖。
透視投影相當於以人的眼睛為投影中心的中心投影，符合人們的視覺形象，富有較強的立體感和真實感。
隨著觀看角度的變化，可看到物體的一個或多個側面；在透視處理上，按照空間直角坐標系的劃分，相應的分為單點透視投影、雙點透視投影和三點透視投影。
二維圖像透視變換函數及其齊次坐標表示為：
與前面關於齊次變換矩陣的描述類似，這里引入第三個子矩陣 ，實現圖像的透視變換。變換式中共有8個獨立的參數，可採用圖像點對的方式（最少採用4對共8個點即可），進行二維平面圖像的透視投影計算。
總結基本幾何變換的特徵：
1）坐標空間的變化：范圍發生變化；大小發生變化。
2）像素值的變化：像素值不發生變化——位置改變；像素值發生變化——旋轉、縮放、變形變換。
1）最近鄰插值法
選擇最臨近點像素灰度值。如圖2.21中， 點像素的灰度值為原圖像中 點的像素值。
最近鄰插值法的特點有：a）簡單快速；b）灰度保真性好；c）誤差較大；d）視覺特性較差（容易造成馬賽克效應）。
2）雙線性插值法（一階插值）
如圖2.22中，有
最終， 由以上四個結果得出。
雙線性插值可以有簡化的計算方法。如圖2.23中，即有，應用雙曲拋物面方程：
歸一化坐標值：
最終有：
雙曲拋物面的特點：a）計算中較為充分地考慮相鄰各點的特徵，具有灰度平滑過渡特點；b）一般情況下可得到滿意結果；c）具有低通濾波特性，使圖像輪廓模糊；d）平滑作用使圖像細節退化，尤其在放大時；e）不連續性會產生不希望的結果。
3）最佳插值函數。在滿足Nyquist條件下，從離散信號 可恢復連續信號x(t)：
4)高階插值。如果簡化計算，僅取原點周圍有限范圍函數（如圖2.25所示）；
並利用三次多項式來近似理論上的最佳插值函數sinc(x):
由此形成常用的三次卷積插值演算法，又稱三次內插法、兩次立方法（Cubic）、CC插值法等。
三次卷積插值演算法特點：a）是滿足Nyquist下，最佳重構公式的近似；b）只有圖像滿足特定的條件，三次卷積插值演算法才能獲得最佳結果；c）可使待求點的灰度值更好地模擬實際可能值；d）可取得更好的視覺效果；e）三次卷積內插突出的優點是高頻信息損失少，可將雜訊平滑；f） 時，像元均值和標准差信息損失小；g）計算量大為增加。
5）圖像處理中內插方法的選擇。內插方法的選擇除了考慮圖像的顯示要求及計算量，還要考慮內插結果對分析的影響。a）當紋理信息為主要信息時，最近鄰采樣將嚴重改變原圖像的紋理信息；b）當灰度信息為主要信息時，雙線性內插及三次卷積內插將減少圖像異質性，增加圖像同質性，其中，雙線性內插方法將使這種變化更為明顯。
即改變圖像像素值。主要有模板運算、灰度變換和直方圖變換。
定義：對於原圖像 ，灰度值變換函數 唯一確定了非幾何變換： ， 是目標圖像。
非幾何變換屬於像素值的變換——灰度變換，沒有幾何位置的改變。
對於彩色原圖像 ，顏色值變換函數 唯一確定了非幾何變換：
簡單變換——像素值一一對應的映射，如偽彩色變換；復雜變換——同時考慮相鄰各點的像素值，通常通過模板運算進行。
1）定義。所謂模板就是一個系數矩陣；模板大小：經常是奇數，如
⑹ 如何比較SIFT，SURF，Harris-SIFT圖像匹配演算法性能
SIFT匹配（Scale-invariant feature transform，尺度不變特徵轉換）是一種電腦視覺的演算法用來偵測與描述影像中的局部性特徵，它在空間尺度中尋找極值點，並提取出其位置、尺度、旋轉不變數，此演算法由 David Lowe 在1999年所發表，2004年完善總結。其應用范圍包含物體辨識、機器人地圖感知與導航、影像縫合、3D模型建立、手勢辨識、影像追蹤和動作比對。
局部影像特徵的描述與偵測可以幫助辨識物體，SIFT 特徵是基於物體上的一些局部外觀的興趣點而與影像的大小和旋轉無關。對於光線、雜訊、些微視角改變的容忍度也相當高。基於這些特性，它們是高度顯著而且相對容易擷取，在母數龐大的特徵資料庫中，很容易辨識物體而且鮮有誤認。使用 SIFT特徵描述對於部分物體遮蔽的偵測率也相當高，甚至只需要3個以上的SIFT物體特徵就足以計算出位置與方位。在現今的電腦硬體速度下和小型的特徵資料庫條件下，辨識速度可接近即時運算。SIFT特徵的信息量大，適合在海量資料庫中快速准確匹配。
2、SIFT特徵的主要特點
從理論上說，SIFT是一種相似不變數，即對圖像尺度變化和旋轉是不變數。然而，由於構造SIFT特徵時，在很多細節上進行了特殊處理，使得SIFT對圖像的復雜變形和光照變化具有了較強的適應性，同時運算速度比較快，定位精度比較高。如：
在多尺度空間採用DOG運算元檢測關鍵點，相比傳統的基於LOG運算元的檢測方法，運算速度大大加快；
關鍵點的精確定位不僅提高了精度，而且大大提高了關鍵點的穩定性；
在構造描述子時，以子區域的統計特性，而不是以單個像素作為研究對象，提高了對圖像局部變形的適應能力；