常用坐标系

数字图像是二维的离散信号，故有一个坐标系定义上的特殊性。

为什么要理解坐标系？

1、在通过for循环去遍历像素时，要注意 i 和 j 对应的是col还是row。。。刚上手的时候不好理解的。

for i = 1:hm
    for j = 1:wn
        temp = NoiseI(max(i-w,1):min(i+w,hm),max(j-w,1):min(j+w,wn));
        Gr = exp(-(temp-NoiseI(i,j)).^2/(2*sigma_r^2));
        W = Gr .* Gs((max(i-w,1):min(i+w,hm))-i+w+1, ...
            (max(j-w,1):min(j+w,wn))-j+w+1);
        result(i,j) = sum(W(:).* temp(:))/sum(W(:));
    end
end

2、在索引像素位置的时候，不懂坐标系对应的规则就找不对，很真实。。。

一图说清三者关系

数字图像处理中坐标系的分类

在不同的仿真工具和不同格式的图像中，表示方式有些区别，但常用的一般以下三种：矩阵坐标系、直角坐标系、像素坐标系。

1、矩阵坐标系

按照行列顺序定位数据。矩阵坐标系原点定位在左上角，图像A(i,j)，i表示行，向下；j表示列，向右。Matlab当中一般采用这种矩阵方式。

2、直角坐标系

就是中学学的坐标系。

3、像素坐标系

原点在左上角，与矩阵坐标系相同。图像 f(x，y)，x表示列，向右；y表示行，向下。

最后

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