图像变形算法
C语言经典的无损压缩算法有：哈夫曼算法、LZ。
哈夫曼算法：
哈夫曼编码是David A. Huffman于1952年发明的一种满足对编码算法要求的一种编码算法。
哈夫曼算法是利用频率信息构造一棵二叉树，频率高的离根节点近（编码长度短），频率低的离根节点远（编码长度长），手动构造方法是先将字母按照频率从小到大排序，然后不断选择当前还没有父节点的节点中权值最小的两个，构造新的父节点，父节点的值为这两个节点值的和，直到构造成一棵二叉树。
LZ算法：
LZ算法及其衍生变形算法是压缩算法的一个系列。LZ77和LZ78算法分别在1977年和1978年被创造出来。虽然他们名字差不多，但是算法方法完全不同。这一系列算法主要适用于字母数量有限的信息，比如文字、源码等。流行的GIF和PNG格式的图像，使用颜色数量有限的颜色空间，其压缩就采用了两种算法的灵活变形应用。
⑵ matlab图像变形技术的实现求解
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：楼主找两张相同大小的图片取辩消代上面核灶晌的图片,把图片和M文件放在同一个文件夹里改锋面，就可以了
⑶ 肉眼可见的进步吗
遥想在 5 个月前，AI 绘画可谓是风光无限，凭借日新月异的技术发展，带来了栩栩如生的画作，让大众打开了新世界的大门。
甚至因为有人拿 AI 绘画作品获奖宏冲，引发了社会面的激烈讨论：是否会让画师失业，能否颠覆整个行业。
然而万万没想到，半路杀出个程咬金，导致 AI 绘画的热度戛然而止。
不过就在最近这段时间，AI 绘画又卷土重来了，在充斥 ChatGPT 的科技圈中，硬生生杀出一条血路。
新“魔法”一出，瞬间吸引全场目光：
四位美少女，带着AI画画在ChatGPT的热浪中杀出了一片天地。
一名妙龄女孩，在朋友圈发布了一张和三名朋友于沙滩合影的背影照。
这张照片看起来平平无奇，谈不上具有多少美感。
后来，一位名为 @viggo 的老哥看到了这张照片，心生一计，利用 AI 绘画去施加了一波魔法，并发到了推特上。
结果，生成的图片顿时成为了推特上最亮眼的一道风景线，吸引来无数称赞的声音。
起初，viggo 通过 AI 绘画生成了两张画作，虽说生成出来的绘画和真实感没有半毛钱关系，但美感爆棚。
先前那张朴素写实的照片，脱胎换骨，变得多姿多彩，看上去如同一幅漫画。
色彩五彩缤纷，画面唯美浪漫，流露着浑然天成的美感，可以用赏心悦目来形容。
并且，AI 也没有擅作主张，基本保持了 4 名女孩原本的姿势。
紧接着，viggo 又再接再厉，根据照片又生成了新一波效果图。
这一轮的观感比起前一轮，就更为惊艳了。
如果说第一轮的两张图看得人怦然心动，那么第二轮的几张图，就让人有些血脉偾张了。
怎么样，是不是诚不欺你？画师，危矣！
眼瞅着自己的画作大受欢迎，viggo 也很敞亮地分享了制作方法。
他自曝是借助了一对卧龙凤雏的力量 ——StableDiffusion和 ControlNet。
前者是 AI 绘画的图像模型，后者则是一个插件，能对图像局绝兆的精确控制和调整。
那么ControlNet到底是什么呢?
ControlNet是一种基于控制点的图像变形算法，主要用于数字图像处理、计算机视觉和计算机图形学等领域。ControlNet可以根据给定的控制点对图像进行非线性变形9，从而实现对图像的精确控制和调整。
ControlNet的优势在于它够在不失真的情况下对图像进行高度精细的调整。相比于其他基于网格或形状的图像变形算法，ControlNet的变形效果更加自然和平桐租滑，够更好地适应图像的特征。引入ControlNet将会带来更高质量的绘画结果、更快的绘画速度、更好的用户体验和更广泛的应用场景，从而进一步推动AI绘画技术的发展。
按照他的说法，先用 StableDiffusion 图片转文字，再用 Text2Prompt 插件拓展找关键词，最后用 ControlNet 插件绑定骨骼开始换关键词试效果。
此外，他还晒出了所有的设置参数，方便网友直接复制。
当一些网友得知了 viggo 的左膀右臂后，便表示果不其然，因为 StableDiffusion 和 ControlNet 都是 AI 绘画届的当红炸子鸡。
在很多人看来，Stable Diffusion 的发布是AI 绘画生成发展过程中的一个里程碑。
它给大众提供了一个可用的高性能模型，不仅生成的图像质量非常高，运行速度快，并且有资源和内存的要求也较低。
不需要任何复杂的操作，只需要选择关键词，它就会创造出极具视觉效果的图像。
而 ControlNet，它的出现解决了 AI 绘画的痛点。
用关键词生成图片难免会有所瑕疵，尤其是在细节方面，而它能改善图生图效果，深入到很细微的地方。
不止于此，它还能实现线稿转全彩图，输入一张线稿图，得到的是填充好的图。
总之，用 Stable Diffusion 生成高质量的大图，辅以 ControlNet 锦上添花，一张叹为观止的 AI 绘画就搞定了。
除了这件事，还有另外一件事也为 AI 绘画添了一把火。
还记得在 AI 绘画刚刚诞生之时，大众根本不敢用它去画人，因为它生成出来的人像，要么很抽象、要么很动漫，一点都不像真人。
以至于，坊间达成了共识 ——AI 画不了人。
不过就在近期，不知哪里冒出来的科技宅男，别出心裁地利用 AI 绘画生成 COSER。
结果发现，AI 绘画竟然对人像也信手拈来了，画出来的人，那叫一个“惟妙惟肖”。
大家不妨品品下面这张图，是不是觉得这就是一张真实的照片？这灯火辉煌的街道，这靓丽俏皮的女孩，岂能有假？
反正雨仔初看时，认定这就是货真价实的照片，因此在看到有人说是 AI 生成时，觉得是在胡说八道。
直到后来，在好奇心的驱使下，小编自己测试了一番，方才意识到：这玩意儿，竟然真的是 AI 整出来的！
刹那间，只感到世界观焕然一新，属实是没想到 AI 如今的功力足够以假乱真。
据悉，这种 AI COSER 的图片之所以会诞生，最初是通过名为“Lora”的模型，由一帮二次元爱好者携手捣鼓出来的。
不过在从二次元向三次元发展的过程中，很多亚洲用户觉得观感不对，便又研发出基于亚裔脸模的 AI 模型 ChilloutMix。
也就是从那时起，各种赛博 COSER 层出不穷，逐渐从二次元进化到了三次元。
这让一众真人 COSER 惶恐不已，危矣！
再后来，雨仔又进行了更深入的领略，伴随着一张接一张逼真的 AI 图映入眼帘，整个人都恍惚了。
倘若不明说是 AI 作品，根本看不出来，和真图掺杂在一起，绝对分辨不出来。
硬要说不足的话，也就是表情都是相似的“性冷淡脸”，手指的形状和线条略显僵硬。
可是，绝大部分的图片都属于 404 的范畴，看得人大饱眼福，无暇去挑刺。
感觉再这么发展下去，某福利群体的日子，怕是也不会好过了。
反正一键即可生成，谁还会花钱去看福利啊？整它个后宫 AI 佳丽三千，岂不美哉？
想必看到这里，铁定有人蠢蠢欲动，却又无可奈何。
毕竟，AI 绘画虽简单，但也有使用门槛，既要搞到相关软件，又要有足够给力的显卡作为支撑。
很难想象，短短 5 个月的时间，AI 绘画就迎来了肉眼可见的进步。
不仅画的景有模有样，画的人也活灵活现，集美感和真实于一身。
真不怪绘画从业者忧心忡忡，只怪确实有点匪夷所思了，感觉摄影师、模特等职业，怕是都有可能被取代。
或许它无法改变世界，但将切实影响一部分人的生活。
现如今，AI 绘画已经趋于完美，那 AI 动图、AI 视频还会远吗？
⑷ ps图片变形调整
首先准备好PS工具和需要修改图片。因为每个人对图片的要求不一样，因此饱和度的不同也会影响到不同人的审美，本篇教程教大家如何简单快速的完成饱和度调整，来使图片达到最佳。
1、首先打开PS工具， 导入图 片。选择文件打开。
2、可以通过打开 路径 ，打开保存目录下的图片。
3、也可以通过直接拖动图片到 PS工具中打开图片 。
4、编辑选择 图像-->调整--> 自然饱和度 。
5、图一的饱 和比率效果图
6、图二饱 和比率扒早脊效果图
7、图三饱和比率效果图，更具自己的喜好选择比较合适的饱和比率，在做出你最想要的效果。
8、做完之后 ctrl+s 保存好你的旷世杰作。
01.首先打开PS CS3 扩展版本.其他的版本也可以，不过推荐PS CS3，后面会说下CS3的好处。
操作是：图像-图像大小
02.弹出的图像对话框中，会出现"重定图像像素"的下拉列表，打开他，可以看见很多东东，这些就是图片放大是补充像素，或者图片缩小去掉像素的算法.以前的PS版本中这里看起来非常难懂，现在每种方法后面都有了中文注解他的用途，这就是CS3的好处.
分别举例来分析下这几种缩放图片的算法
03.卡通图片可以使用临近的算法
2次线性是PS默认的算法，可是它是一种中等质量高压缩的算法，不推荐使用.
最时候的算法就是2次立方，它适合与丰富渐变色等各种复杂颜色的图片.
它还有2个睁搏更棒的兄弟是2次立方较平滑适合放大图片.2次立方较锐利适合缩小图片，一般都爱使用这种格式，锐化度得到一定提高，且图片压缩春渗比小，质量高.
⑸ 二、数字图像处理基本运算
点运算具有如下特点：1）点运算针对图像中的每一个像素灰度，独立地进行灰度值的改变；2）输出图像中每个像素点的灰度值，仅取决于相应输入像素点的值；3）点运算不改变图像内的空间关系；4）从像素到像素的操作；5）点运算可完全由灰度变换函数或灰度映射表确定。
具体一点，对于一整张图像来说：
其中，对于a和b，有以下特碰郑哗点：
这种运算意思很明了，就是一对一映射。实际上，上述的线性和非线性点运算到最后也可以看成是映射表点运算。
加法运算的定义：
主要应用有去除“叠加性”噪音、生成图像叠加效果等。
1）去除“叠加性”噪音。对于原图像f(x,y)，有一个噪音图像集： ，其中： ，M个图像的均值定义为： ，当噪音 为互不相关，且均值为0时，上述图像均值（即 ）将降低噪音的影响。通过这个事实，可以得出一个定理：对M幅加性噪声图像进行平均，可以使图像的平方信噪比提高M倍。
2）生成图像叠加效果。对于两个图像f(x,y)和h(x,y)的均值有： ，这样会得到二次曝光的效果。推广这个公式为： 。我们可以得到各种图像合成的效果，也可以用于两张图片的衔接。
减法的定义：
主要应用有去除不需要的叠加性图案、检测同一场景两幅图像之间的变化等。
1）去除不需要的叠加性图案。设：背景图像b(x,y)，前景背景混合图像f(x,y)。则 ，g(x,y)为去除了背景的图像。电视制作的蓝屏技术就基于此：
2）检测同一场景两幅图像之间的变化。设：时间1的图像为 ，时间2的图像为 。则
乘法的定义：
主要应用有图形的局部显示等。
求反的定义：
其中R为f(x,y)的灰度级。主要应用有获得一个图像的负像、获得一个子图像的补图像丛蠢等。
异或运算的定义：
主要应用有获得相交子图像等。
与运算的定义：
主要应用有求两个子图像的相交子图等。
在图像空间，对图像的形状、像素值等进行变化、映射等处理。
即改变图像的形状。主要有基本变换和灰度插值。
几何变换的基本概念：对原始图像，按照需要改变其大小、形状和位置的变化。
变换的类型：二维平面图像的几何变换、三维图像的几何变换、由三维向二维平面的投影变换等。
定义：对于原始图像f(x,y)，坐标变换函数
唯一确定了几何变换：
二维图像几何变换的基本方式有多项式变换、透视变换等。
1）多项式变换。基本公式：
线性变换——多项式变换中的一阶变换：
使用多项式变换实现二维图像的几何变换即由线性变换确定的图像的平移、缩放、旋转、镜像与错切。
2）二维数字图像基本几何变换的矩阵计算。
笑行 原始图像与目标图像之间的坐标变换函数为线性函数，这可以通过与之对应的线性矩阵变换来实现。
齐次坐标表示法——用n+1维向量表示n维向量。设有变换矩阵T，则二维图像的基本几何变换矩阵为：
二维图像的基本几何变换具有特征：1）变换前图形上的每一点，在变换后的图形上都有一确定的对应点，如原来直线上的中点变换为新直线的中点；2）平行直线变换后仍保持平行，相交直线变换后仍相交；3）变换前直线上的线段比等于变换后对应的线段比。
变换矩阵T可以分解为2个子矩阵，子矩阵1： ，可实现恒等、比例、镜像、旋转和错切变换；子矩阵2： ，可实现图像的平移变换（e=0，f=0时无平移作用）。
a）平移变换（只改变图像位置，不改变图像的大小和形状）。设：
可有： 。
b）水平镜像。
c）垂直镜像。
d）缩放变换：x方向缩放c倍，y方向缩放d倍
c，d相等，按比例缩放：
c，d不相等，不按比例缩放——几何畸变：
e）旋转变换：绕原点旋转 度。设：
旋转变换的注意点：
i）图像旋转之前，为了避免信息的丢失，一定有平移坐标。具体有如下两种方法：
ii）图像旋转之后，会出现许多的空洞点，对这些空洞点必须进行填充处理，否则画面效果不好。这种操作被称之为插值处理。
f）错切变换：图像的错切变换实际上是景物在平面上的非垂直投影效果。
x方向的错切：
y方向的错切：
错切之后，原图像的像素排列方向改变。与旋转不同的是，x方向与y方向独立变化。
g）伪仿射变换——双线性几何变换：
伪仿射变换有两个特点：与xy平面上坐标轴平行的直线，变换为 平面上的直线；与xy平面上坐标轴不平行的直线，变换为 平面上的曲线。
h）任意变形变换——非线性几何变换。可以有以下两种作用：在二维平面上，实现图像几何形状的任意变换；在二维平面上，校正图像的几何失真。
特征：一般的，原始图像与目标图像之间，存在一一对应的特征点（tiepoints，GCPs）。
模型：一般的，原始图像与目标图像之间的坐标变换函数为非线性函数，需用高阶多项式进行近似描述。例如，三阶多项式变换：
通过原始图像与目标图像之间多个对应特征点（GCP点），可以确定上述多项式中的未知参数。
多项式阶数与GCP数量的关系：
通过多项式变换进行任意变形变换后的误差，通常用均方误差表示：
3）二维图像的透视变换。将一个平面上的点 ，以投影中心O为基准，投影成另一个平面上的点 ；可看作为三维物体向二维图像透视投影的特殊形式。
透视投影：当人们站在玻璃窗内用一只眼睛观看室外的建筑物时，无数条视线与玻璃窗相交，把各交点连接起来的图形即为透视图。
透视投影相当于以人的眼睛为投影中心的中心投影，符合人们的视觉形象，富有较强的立体感和真实感。
随着观看角度的变化，可看到物体的一个或多个侧面；在透视处理上，按照空间直角坐标系的划分，相应的分为单点透视投影、双点透视投影和三点透视投影。
二维图像透视变换函数及其齐次坐标表示为：
与前面关于齐次变换矩阵的描述类似，这里引入第三个子矩阵 ，实现图像的透视变换。变换式中共有8个独立的参数，可采用图像点对的方式（最少采用4对共8个点即可），进行二维平面图像的透视投影计算。
总结基本几何变换的特征：
1）坐标空间的变化：范围发生变化；大小发生变化。
2）像素值的变化：像素值不发生变化——位置改变；像素值发生变化——旋转、缩放、变形变换。
1）最近邻插值法
选择最临近点像素灰度值。如图2.21中， 点像素的灰度值为原图像中 点的像素值。
最近邻插值法的特点有：a）简单快速；b）灰度保真性好；c）误差较大；d）视觉特性较差（容易造成马赛克效应）。
2）双线性插值法（一阶插值）
如图2.22中，有
最终， 由以上四个结果得出。
双线性插值可以有简化的计算方法。如图2.23中，即有，应用双曲抛物面方程：
归一化坐标值：
最终有：
双曲抛物面的特点：a）计算中较为充分地考虑相邻各点的特征，具有灰度平滑过渡特点；b）一般情况下可得到满意结果；c）具有低通滤波特性，使图像轮廓模糊；d）平滑作用使图像细节退化，尤其在放大时；e）不连续性会产生不希望的结果。
3）最佳插值函数。在满足Nyquist条件下，从离散信号 可恢复连续信号x(t)：
4)高阶插值。如果简化计算，仅取原点周围有限范围函数（如图2.25所示）；
并利用三次多项式来近似理论上的最佳插值函数sinc(x):
由此形成常用的三次卷积插值算法，又称三次内插法、两次立方法（Cubic）、CC插值法等。
三次卷积插值算法特点：a）是满足Nyquist下，最佳重构公式的近似；b）只有图像满足特定的条件，三次卷积插值算法才能获得最佳结果；c）可使待求点的灰度值更好地模拟实际可能值；d）可取得更好的视觉效果；e）三次卷积内插突出的优点是高频信息损失少，可将噪声平滑；f） 时，像元均值和标准差信息损失小；g）计算量大为增加。
5）图像处理中内插方法的选择。内插方法的选择除了考虑图像的显示要求及计算量，还要考虑内插结果对分析的影响。a）当纹理信息为主要信息时，最近邻采样将严重改变原图像的纹理信息；b）当灰度信息为主要信息时，双线性内插及三次卷积内插将减少图像异质性，增加图像同质性，其中，双线性内插方法将使这种变化更为明显。
即改变图像像素值。主要有模板运算、灰度变换和直方图变换。
定义：对于原图像 ，灰度值变换函数 唯一确定了非几何变换： ， 是目标图像。
非几何变换属于像素值的变换——灰度变换，没有几何位置的改变。
对于彩色原图像 ，颜色值变换函数 唯一确定了非几何变换：
简单变换——像素值一一对应的映射，如伪彩色变换；复杂变换——同时考虑相邻各点的像素值，通常通过模板运算进行。
1）定义。所谓模板就是一个系数矩阵；模板大小：经常是奇数，如
⑹ 如何比较SIFT，SURF，Harris-SIFT图像匹配算法性能
SIFT匹配（Scale-invariant feature transform，尺度不变特征转换）是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe 在1999年所发表，2004年完善总结。其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。
局部影像特征的描述与侦测可以帮助辨识物体，SIFT 特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪声、些微视角改变的容忍度也相当高。基于这些特性，它们是高度显着而且相对容易撷取，在母数庞大的特征数据库中，很容易辨识物体而且鲜有误认。使用 SIFT特征描述对于部分物体遮蔽的侦测率也相当高，甚至只需要3个以上的SIFT物体特征就足以计算出位置与方位。在现今的电脑硬件速度下和小型的特征数据库条件下，辨识速度可接近即时运算。SIFT特征的信息量大，适合在海量数据库中快速准确匹配。
2、SIFT特征的主要特点
从理论上说，SIFT是一种相似不变量，即对图像尺度变化和旋转是不变量。然而，由于构造SIFT特征时，在很多细节上进行了特殊处理，使得SIFT对图像的复杂变形和光照变化具有了较强的适应性，同时运算速度比较快，定位精度比较高。如：
在多尺度空间采用DOG算子检测关键点，相比传统的基于LOG算子的检测方法，运算速度大大加快；
关键点的精确定位不仅提高了精度，而且大大提高了关键点的稳定性；
在构造描述子时，以子区域的统计特性，而不是以单个像素作为研究对象，提高了对图像局部变形的适应能力；