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;tryImg = 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=1:10for j=1:10image_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)endendfprintf('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)catchdisp(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:xfor j=1:10:yif (i+9>x||j+9>y)continue;endfor m=i:i+9for n=j:j+9t_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));endendt_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;endend%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=0:9for p=0:9target(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);endendfprintf('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1010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