matlab图像畸变校正

for i=1:h %从理想图像矩阵出发处理

for j=1:w

x=[1,j-og(1),i-og(2),(j-og(1))^2,(i-og(2))*(j-og(1)),(i-og(2))^2]

u=x*a0+og(2) % 逆向映射（j，i）到畸变图像矩阵（v，u）

v=x*b0+og(1)

if (u>1)&&(u<w)&&(v>1)&&(v<h) %处理在图像大小范围内的像素点

uu=floor(u) %对u取整

vv=floor(v) %对v取整

arf=u-uu%计算上面提到的

bta=v-vv%计算上面提到的

for k=1:3 %进行灰度双线性插值

ft1=(1-bta)*b(vv,uu,k)+bta*b(vv+1,uu,k)

ft2=(1-bta)*b(vv,uu+1,k)+bta*b(vv+1,uu+1,k)

sp(i,j,k)=(1-arf)*ft1+arf*ft2

end

end

imshow(uint8(sp)) %显示校正图像

3个for加一个if，可只有2个end，程序都没写完当然出错。

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然后还有这一段

for k=1:n%转换到以对称点为原点的空间关系并构造矩阵A

A(k)=[1,gm(k,1)-og(1),gm(k,2)-og(2),(gm(k,1)-og(1)^2), (gm(k,1)-og(1))*(gm(k,2)-og(2)),(gm(k,2)-og(2) ^2)]

end

A(k)是一个元素，可你却把它定义为一个数组，肯定也要出错。

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你要我改，我只能保证程序能运行，但对不对我无法保证。

function gmodify(pic,uv,gm,og) %pic表示要处理的图像的路径文件名

%uv是一个二维矩阵,uv(:,1)代表上面提到的,uv(:,2)表示

%gm是一个二维矩阵,gm(j,:)代表在校正图空间上与uv(j,:)一一应的点

%og 代表对称中心，它是一个二维向量

a=imread(pic)

b=double(a)

n=size(gm(:,1))

for k=1:n%转换到以对称点为原点的空间关系并构造矩阵A

A(k,:)=[1,gm(k,1)-og(1),gm(k,2)-og(2),(gm(k,1)-og(1)^2), (gm(k,1)-og(1))*(gm(k,2)-og(2)),(gm(k,2)-og(2) ^2)]

end

[h,w]=size(b(:,:,1))

sp=zeros(h,w,3)+255

a0=pinv(A)* uv(:,2) %计算上面提到的地址映射的系数估计a

b0=pinv(A)* uv(:,1) %计算上面中提到的地址映射的系数估计b

for i=1:h %从理想图像矩阵出发处理

for j=1:w

x=[1,j-og(1),i-og(2),(j-og(1))^2,(i-og(2))*(j-og(1)),(i-og(2))^2]

u=x*a0+og(2) % 逆向映射（j，i）到畸变图像矩阵（v，u）

v=x*b0+og(1)

if (u>1)&&(u<w)&&(v>1)&&(v<h) %处理在图像大小范围内的像素点

uu=floor(u) %对u取整

vv=floor(v) %对v取整

arf=u-uu%计算上面提到的

bta=v-vv%计算上面提到的

for k=1:3 %进行灰度双线性插值

ft1=(1-bta)*b(vv,uu,k)+bta*b(vv+1,uu,k)

ft2=(1-bta)*b(vv,uu+1,k)+bta*b(vv+1,uu+1,k)

sp(i,j,k)=(1-arf)*ft1+arf*ft2

end

end

end

end

imshow(uint8(sp)) %显示校正图像

y=1.2*exp(-5)*x^9

dy=diff(y,x)

ddy=diff(dy,x)

不过按照上面的写法,matlab会计算常数e^(-5),结果很不好看,所以强烈建议写成下面的形式

syms x y e dy ddy

y=1.2*e^(-5)*x^9

dy=diff(y,x)

ddy=diff(dy,x)

运行结果为

dy = (54*x^8)/(5*e^5)

ddy = (432*x^7)/(5*e^5)