数值分析——图像还原
求用数值分析中的礼盒曲线还原图像的程序礼盒曲线曲线是什么意思？
Matlab提供了强大的函数集合，可以从.fig文件中读取图中的数据，并重新绘制图形。如果原始数据丢失，我们可以从.fig文件中恢复原始数据，并基于原始数据做进一步的处理。
以下是一个从两个不同文件中读取原始数据，并重新绘制图形的例子。
h1 = openfig('1.fig','reuse'); % open figure
D1=get(gca,'Children'); %get the handle of the line object
XData1=get(D1,'XData'); %get the x data
YData1=get(D1,'YData'); %get the y data
Data1=; %join the x and y data on one array nx2
h2 = openfig('2.fig','reuse'); % open figure
D2=get(gca,'Children'); %get the handle of the line object
XData2=get(D2,'XData'); %get the x data
YData2=get(D2,'YData'); %get the y data
Data2=; %join the x and y data on one array nx2
figure;
plot( XData1{1}, YData1{3}, 'r-o', XData1{1}, YData1{2}, 'r--^', XData1{1}, YData1{1},'r-d', XData1{1}, YData2{3}, 'b-o', XData1{1}, YData2{2}, 'b--^', XData1{1}, YData2{1},'b-d','linewidth',1.5,'markersize',8);
legend('a','b','c','d','e','f');
xlabel('Number','fontsize',12);
ylabel('overhead','fontsize',12);
title('number and overhead') 以下转自平常心的博客：
前一段时间看到一篇文章"利用Matlab提取图图片中的数据"，觉得思路挺好，遂下载下来研究了一番，发现作者所编写的程序没有考虑原始图片非水平放置的情况，而实际扫描图片时，将图片完全放置水平难度较大... 同时作者也没有考虑对数坐标的情况，且程序GUI界面不太人性化，操作有点不习惯。因此借着作者良好意愿，对其程序进行了改进~
考虑一张非水平无变形的曲线图，现将其曲线数据取出来，步骤如下：
[*]在坐标轴上取三点以定位坐标系。如图中红色点所示。
[*]在曲线上选取若干个点，如图中蓝色点所示。
[*]设定坐标轴选取点x和y的实际值。
[*]选取坐标系类型。
[*]变换。
[*]保存数据。
[*]数据后处理。
在变换过程中程序首先计算(xi,yi)到(x1,y1)和(x2,y2)所组成的y轴的距离Δx，同样的方法计算Δy，当然Δx和Δy是图片的像素值。接下来计算每个像素点所对应实际坐标值。对于线性x轴，比例系数为(Xmax-Xmin)/(sqrt((x1-x0)^2)+(y1-y0)^2)，同样对于线性y轴，比例系数(Ymax-Ymin)/(sqrt((x0-x2)^2)+(y0-y2)^2)。这样即可求出每个点的实际坐标值
Xi=Δx *(Xmax-Xmin)/(sqrt((x1-x0)^2)+(y1-y0)^2)+Xmin
Yi=Δy *(Ymax-Ymin)/(sqrt((x0-x2)^2)+(y0-y2)^2)+Ymin
对数坐标的变换关系类似
Xi=10^(log10(Xmin)+Δx *(log10(Xmax)-log10(Xmin))/(sqrt((x1-x0)^2)+(y1-y0)^2))
Yi= 10^(log10(Ymin)+Δy *(log10(Ymax)-log10(Ymin))/(sqrt((x0-x2)^2)+(y0-y2)^2))
具体操作说明
1.导入图片。
2.定位坐标系。按del键可删除上一个点
3.定位曲线。
4.设置变换参数。
5.变换。单击[变换]按钮后，弹出变换后的结果。
6.保存数据。
7.数据后处理
导入数据，假定导入后变量名为test
在Matlab Command窗口中输入 x=test(:,1);y=test(:,2); cftool;弹出曲线拟合工具箱
创建数据集
拟合数据
程序流程
数据初始化程序段：
handles.optMode='zoom';
handles.linedata=[];
handles.dataCount=0;
handles.datah=[];
handles.axesdata=[];
handles.axesCount=0;
handles.axesh=[];
handles.newdata=[];
himage=findobj('tag','axes1');
axes(himage);
选定图片程序段：
=uigetfile({'*.jpg','图片文件(*.jpg)';'*.*','所有文件'},'请选择待分析图片...');
if ~isequal(file, 0)
cd(path);
set(handles.fileEdit,'String',);
end
导入图像程序段：
handles.dataCount=0;
handles.axesCount=0;
image_temp=imread(get(handles.fileEdit,'string'));
imshow(image_temp); %read and show
handles.ximage=size(image_temp,2);
handles.yimage=size(image_temp,1);
guidata(hObject,handles);
% 更新状态栏
h=findobj('tag','edit7');
set(h,'String',num2str(handles.dataCount));
ZoomPB_Callback(hObject, eventdata, handles);
点选取程序段：
p=get(gca,'CurrentPoint');
switch handles.optMode
case ('pickdata')
if p(end,1)>0&&p(end,1)<handles.ximage&&p(end,2)>0&&p(end,2)<handles.yimage
handles.dataCount=handles.dataCount+1;
handles.linedata(handles.dataCount,:)=p(end,1:2);
set(handles.countEdit,'String',num2str(handles.dataCount));
hold on;
handles.datah(handles.dataCount,1)=plot(p(end,1),p(end,2),'b*');
guidata(hObject, handles);
end
case ('pickaxes')
if p(end,1)>0&&p(end,1)<handles.ximage&&p(end,2)>0&&p(end,2)<handles.yimage&&handles.axesCount<3
handles.axesCount=handles.axesCount+1;
handles.axesdata(handles.axesCount,:)=p(end,1:2);
set(handles.countEdit,'String',num2str(handles.axesCount));
hold on;
handles.axesh(handles.axesCount,1)=plot(p(end,1),p(end,2),'r+');
guidata(hObject, handles);
end
end
点删除程序段：
switch get(gcf,'CurrentKey')
case('space')
PickDataPB_Callback(hObject, eventdata, handles);
case('z')
ZoomPB_Callback(hObject, eventdata, handles);
case('m')
PanPB_Callback(hObject, eventdata, handles);
case('delete')
switch handles.optMode
case ('pickdata')
if(handles.dataCount>0)
delete(handles.datah(handles.dataCount,1));
handles.dataCount=handles.dataCount-1;
set(handles.countEdit,'String',num2str(handles.dataCount));
guidata(hObject, handles);
end
case ('pickaxes')
if(handles.axesCount>0)
delete(handles.axesh(handles.axesCount,1));
handles.axesCount=handles.axesCount-1;
set(handles.countEdit,'String',num2str(handles.axesCount));
guidata(hObject, handles);
end
end
end
坐标轴定标及坐标变换：
%提取坐标信息
xmin=str2double(get(handles.xminEdit,'string'));
xmax=str2double(get(handles.xmaxEdit,'string'));
ymin=str2double(get(handles.yminEdit,'string'));
ymax=str2double(get(handles.ymaxEdit,'string'));
xType=get(handles.xTypePM,'value');
yType=get(handles.yTypePM,'value');
%数据分类整理
tmpaxes=handles.axesdata;
ct=6;
=max(tmpaxes(:,1));
axesxP=tmpaxes(r,:);
ct=ct-r;
=min(tmpaxes(:,2));
axesyP=tmpaxes(r,:);
ct=ct-r;
originP=handles.axesdata(ct,:);
Data=zeros(handles.dataCount,2);
data_new=zeros(handles.dataCount,2);
%起点归零和坐标调整
for i=1:handles.dataCount
Data(i,2)=det()/norm(originP-axesxP);
Data(i,1)=-det()/norm(originP-axesyP);
end
switch xType
case 1
data_new(:,1)=Data(:,1)/pdist(); %坐标归一化
data_new(:,1)=xmin+data_new(:,1)*(xmax-xmin); %数据还原
case 2
data_new(:,1)=Data(:,1)/pdist(); %坐标归一化
data_new(:,1)=10.^(log10(xmin)+data_new(:,1)*(log10(xmax)-log10(xmin)));
end
switch yType
case 1
data_new(:,2)=Data(:,2)/pdist();
data_new(:,2)=ymin+data_new(:,2)*(ymax-ymin);
case 2'
data_new(:,2)=Data(:,2)/pdist(); %坐标归一化
data_new(:,2)=10.^(log10(ymin)+data_new(:,2)*(log10(ymax)-log10(ymin))); %数据还原
end
figure(3);
if xType==2
if yType==2
loglog(data_new(:,1),data_new(:,2),'b*');
else
semilogx(data_new(:,1),data_new(:,2),'b*');
end
else
if yType==2
semilogy(data_new(:,1),data_new(:,2),'b*');
else
plot(data_new(:,1),data_new(:,2),'b*');
end
end
handles.newdata=data_new;
guidata(hObject,handles);
数据保存代码段：
=uiputfile({'*.txt','文本文件(*.txt)';'*.*','所有文件'},'请选择待分析图片...');
if ~isequal(file, 0)
idata=handles.newdata;
save(,'idata','-ascii');
end
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