梯形畸变修正算法

用于梯形畸变矫正算法，matlab测试通过，自带测试图片

function J=inverse（I）
% 郭磊，基于定向二维插值的逆投影变换方法
% R=50A=B=36;h1=10w1=6;h=1.5
I=imread（‘road0.bmp‘）;
I=double（I）;
[HW]=size（I）;    %像平面的高和宽；
A=36*pi/180;     %2a代表摄像机镜头的垂直视野角；47
B=36*pi/180;     %2b代表摄像机镜头的水平视野角；32
R=50*pi/180;     %R代表摄像机的俯仰角；
k=0.7;           %比例因子；
h=1.5;           %摄像机安装的高度；
H1=400;W1=800;   %实际路面图像的高和宽
h1=10;w1=7;      %实际路面的高和宽

%由世界坐标系变换到图像坐标系
for M=1:H1       %变换后路面图像的H1*W1=240*600个象素点路面宽5米，长10米。5*120；10*24
    for N=1:W1
        
        Px=N*w1/W1-w1/2; Py=-M*h1/H1+h1/2+h*cot（R）;  %将（M，N）转换为路面实际坐标（Px，Py），只有在涉及到
                                                     %路面坐标系得时候才会有把道路坐标系下的图像放缩的问题，
                                                     %乘以一定的象素值
        
        Py1=（Py*H-H*h*tan（R））/（2*Py*tan（R）*tan（A）+2*h*tan（A））; % 垂直方向
        Px1=（Px*W）/（sqrt（h*h+Py*Py）*2*tan（B））; % 水平方向
        
        m=H/2-Py1; n=Px1+W/2; %论文中的坐标系变换已经规定了坐标，所以此时直接按人家得坐标进行转换即可
        
        i=floor（m）; j=floor（n）; % 不超过m的最大整数
        a=m-i; b=n-j; % 小数部分
        
        if （（i>=（2/3）*H）&&（i1）&&（j<（（1/2）*W）））
           Imn=（（1-a）*（1-b）*I（ij）+a*（1-b）*I（i+1j）+b*（1-a）*I（ij+1）+a*b*I（i+1j+1））*k+（（1/3）*I（i+1j-1）+（1/3）*I（i+2j-1）+（1/3）*I（i+2j））*（1-k）;
        end
        if （（i>1）&&（i<（（2/3）*H）））&&（（j>1）&&（j<（（1/2）*W）））
           Imn=（a*I（i+1j）+（1-a）*I（ij+1）+b*I（ij+1）+（1-b）*I（i+1j））/2; 
        end
        if （（i>=（2/3）*H）&&（i=（（1/2）*W））&&（j           Imn=（（1-a）*（1-b）*I（ij）+a*（1-b）*I（i+1j）+b*（1-a）*I（ij+1）+a*b*I（i+1j+1））*k+（（1/3）*I（i+1j+2）+（1/3）*I（i+2j+1）+（1/3）*I（i+2j+2））*（1-k）;       
        end
        if （（i>1）&&（i<（（2/3）*H）））&&（（j>=（（1/2）*W））&&（j           %Imn=（a*I（i+1j+1）+（1-a）*I（ij）+b*I（ij）+（1-b）*I（i+1j+1））/2; 
           Imn=（a*I（i+1j+1）+（1-a）*I（ij）+b*I（i+1j+1）+（1-b）*I（ij））/2;
        end
        J（MN）=uint8（Imn）;
    end
end
%J=mat2gray（J1）;
figureimshow（J）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2015-04-28 19:13  逆透视变换\
     文件        2155  2015-04-28 19:15  逆透视变换\inverse1.m
     文件      183094  2007-01-31 09:54  逆透视变换\road0.bmp