I1 和 I 实际上是相同的矩阵,因为像素数量没有改变。我们只是改变了dVoxelNew来表示新的像素物理尺寸。编写matlab代码,I是原始图像,转换到I1
时间: 2024-09-25 10:03:42 浏览: 17
在MATLAB中,如果你有两个大小相同的矩阵`I`和`I1`,它们被认为是等效的,即使他们的内部值不同,只要他们代表的是相同的物理空间中的像素。当你说要将`I`转换成`I1`,可能意味着你在调整某个图像的维数分辨率(如像素尺寸`dVoxelNew`)而不改变像素总数。
假设你要基于新的像素尺寸`dVoxelNew`,重新设置`I`的索引,但保持矩阵大小不变,你可以创建一个新的图像矩阵,并对原图像的每个像素位置乘以新尺寸,就像这样:
```matlab
% 假设 I 是原始图像,dVoxelNew 是新的像素尺寸
dVoxelOld = oldPixelSize; % 原始像素尺寸,假设已知
I1 = zeros(size(I)); % 创建与I相同大小的新矩阵,用于存储转换后的结果
for row = 1:size(I, 1) % 遍历每一行
for col = 1:size(I, 2) % 遍历每一列
% 计算新位置的坐标
newRow = floor(row * dVoxelNew / dVoxelOld);
newCol = floor(col * dVoxelNew / dVoxelOld);
% 如果新位置还在原矩阵范围内,则复制旧像素值
if newRow >= 1 && newRow <= size(I1, 1) && newCol >= 1 && newCol <= size(I1, 2)
I1(newRow, newCol) = I(row, col);
end
end
end
```
这个过程会将每个像素的位置按照新尺寸进行拉伸,但实际像素值保持不变,所以`I`和`I1`看起来是相同的,因为它们的像素数量和顺序未变。
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