小图拼接大图MATLAB实现

1.实现效果图

原图

效果图

2.代码

files = dir(fullfile('D:\document\GitHub\homework\digital image processing\image_spider\animation\','*.jpg'));
target=imread('D:\document\GitHub\homework\digital image processing\image_spider\target.jpg');
lengthFiles = length(files);
error=0;
data=[];
for i = 1:lengthFiles;
try
Img = imread(strcat('D:\document\GitHub\homework\digital image processing\image_spider\animation\',files(i).name));%文件所在路径
%改变大小
newimg=imresize(Img,[10,10]);
%获取三分量
imager=newimg(:,:,1);
imageg=newimg(:,:,2);
imageb=newimg(:,:,3);
%统计平均值
image_r=0;
image_g=0;
image_b=0;
for m=1:10
for j=1:10
image_r=int32(image_r)+int32(imager(m,j));
image_g=int32(image_g)+int32(imager(m,j));
image_b=int32(image_b)+int32(imager(m,j));
%fprintf('i is %d image_r is %d image_g is %d image_b is %d\n',i,image_r,image_g,image_b)
end
end
fprintf('i is %d image_r is %d image_g is %d image_b is %d\n',i,image_r,image_g,image_b)
image_r=image_r/100;
image_g=image_g/100;
image_b=image_b/100;
data=[data image_r image_g image_b];
%disp(strcat('D:\document\GitHub\homework\digital image processing\image_spider\animation\',files(i).name)) %打印文件路径
%imshow(Img)
catch
disp(strcat('D:\document\GitHub\homework\digital image processing\image_spider\animation\',files(i).name)) %打印文件路径
error=error+1;
end
end
sizetarget=size(target);
x=sizetarget(1,1);
y=sizetarget(1,2);
t_image_r=0;
t_image_g=0;
t_image_b=0;
for i=1:10:x
for j=1:10:y
if (i+9>x||j+9>y)
continue;
end
for m=i:i+9
for n=j:j+9
t_image_r=int32(t_image_r)+int32(target(m,n,1));
t_image_g=int32(t_image_g)+int32(target(m,n,2));
t_image_b=int32(t_image_b)+int32(target(m,n,3));
end
end
t_image_r=t_image_r/100;
t_image_g=t_image_g/100;
t_image_b=t_image_b/100;
%fprintf('r is %d g is %d b is %d\n',t_image_r,t_image_g,t_image_b)
cha=765;
mini=1;
sizedata=size(data);
for q=1:3:sizedata(1,2)
cha1=abs(t_image_r-data(q))+abs(t_image_g-data(q+1))+abs(t_image_b-data(q+2));
if(cha1<cha)
cha=cha1;
mini=floor(q/3)+1;
end
end
%disp(mini)
Img = imread(strcat('D:\document\GitHub\homework\digital image processing\image_spider\animation\',files(mini).name));%文件所在路径
newimg=imresize(Img,[10,10]);
for q=0:9
for p=0:9
target(i+q,j+p,1)=newimg(q+1,p+1,1);
target(i+q,j+p,2)=newimg(q+1,p+1,2);
target(i+q,j+p,3)=newimg(q+1,p+1,3);
end
end
fprintf('x is %d y is %d\n',i,j)
end
end
imwrite(target,'target.jpg');

3.思路分析

第二部分思路很简单,其实就是某块像素区域rgb分量相近的图片去替换原图片中对应像素点即可。在上述代码中,我选择将其他图片先转化为10*10大小的图片,分别计算rgb三个分类的平均值,之后,用10 * 10大小的核扫描原图像,计算该块内rgb分量平均值,随后计算|r-t_r|+|g-t_g|+|b-t_b|之和,统计最小的数值,选取对应的图片像素替换原位置像素值。

4. 总结不足

从效果图中我们可以发现,其实有很多地方的颜色并不是很匹配,这个原因有两个,其中一个是备选图像库比较少,颜色单调,我的图像备选库大小是八百,从网上爬取的一个类型图片,所以可能颜色大体都是那么几种。第二个原因就是核大小的选择,选择小一点,就能显示得更像一个图像。其次,这份代码其实有点过于暴力,完全匹配每张图片耗时有点多,尤其是在备选图库非常大的时候,之后有时间再做修改~也欢迎补充建议

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