1、縮放

該函式用於對影象做縮放處理。在matlab的命令視窗中輸入doc imresize或者help imresize即可獲得該函式的幫助資訊

呼叫格式

B = imresize(A, m)

返回的影象B的長寬是影象A的長寬的m倍，即縮放影象。 m大於1，則放大影象; m小於1，縮小影象。

B = imresize(A, [numrows numcols])

numrows和numcols分別指定目標影象的高度和寬度。顯而易見，由於這種格式允許影象縮放後長寬比例和源影象長寬比例不相同，因此所產生的影象有可能發生畸變。

[Y newmap] = imresize(X, map, scale)

[...] = imresize(..., method)

method引數用於指定在改變影象尺寸時所使用的演算法，可以為以下幾種:

'nearest': 這個引數也是預設的，即改變影象尺寸時採用最近鄰插值演算法;

'bilinear':採用雙線性插值演算法;

'bicubic': 採用雙三次插值演算法，在R2013a版本里，預設為這種演算法，所以不同版本可能有不同的預設引數，使用之前建議使用命令help imresize獲得幫助資訊，以幫助資訊為準;

2、旋轉

函式功能：對影象進行旋轉操作。

呼叫格式：

B = imrotate(A,angle)

將影象A（影象的資料矩陣）繞影象的中心點旋轉angle度，正數表示逆時針旋轉，負數表示順時針旋轉。返回旋轉後的影象矩陣。以這種格式呼叫該函式，該函式預設採用最近鄰線性插值（Nearest-neighbor interpolation）。旋轉後的影象超出的部分填充0（黑色）。

B = imrotate(A,angle,method)

使用method引數可以改變插值演算法，method引數可以為下面這三個值：

{'nearest'}：最鄰近線性插值（Nearest-neighborinterpolation）

'bilinear'：雙線性插值（Bilinearinterpolation）

'bicubic'：雙三次插值（或叫做雙立方插值）（Bicubicinterpolation）

B = imrotate(A,angle,method,bbox)

bbox引數用於指定輸出影象屬性：

'crop'：通過對旋轉後的影象B進行裁剪，保持旋轉後輸出影象B的尺寸和輸入影象A的尺寸一樣。

{'loose'}：使輸出影象足夠大，以保證源影象旋轉後超出影象尺寸範圍的畫素值沒有丟失。一般上這種格式產生的影象的尺寸都要大於源影象的尺寸。

3、Reshape函式

    函式功能：重新調整矩陣的行數、列數、維數。

呼叫格式:

B = reshape(A,m,n)

返回一個m*n的矩陣B， B中元素是按列從A中得到的。如果A中元素個數沒有m*n個，則會引發錯誤。

B = reshape(A,m,n,p,...)和B =reshape(A,[m n p ...])

返回一個和A具有相同元素的n維陣列。但B的尺寸是m*n*p*...，m*n*p*...必須和prod(size(A))相等。即A和B元素個數相等。

B = reshape(A,...,[ ],...)

計算由佔位符[ ]所表示的尺寸的長度，這樣維度的乘積等價於prod(size(A))。而prod(size(A))的值必須能被的指定維數的乘積所整除。在這裡面佔位符[ ] 只能使用一次。

B = reshape(A,siz)

4、平移

matlab例項：

clc;clear;close all;

img1=imread('1.jpg');
img1=rgb2gray(img1);
figure,imshow(img1);
imwrite(img1,'a1.jpg');
%%%%%%平移 
se=translate(strel(1),[20 20]);
img2=imdilate(img1,se);
figure,imshow(img2);
imwrite(img2,'a2.jpg');
%%%%%%旋轉
img3=imrotate(img1,90);
figure,imshow(img3);
imwrite(img3,'a3.jpg');
% %%%%%縮放
img4=imresize(img1,2);
figure,imshow(img4);
imwrite(img4,'a4.jpg');