更新时间：2022-08-25 12:02
图像变形是图像处理中的一个常见方法，它是指按一定的规则或方法将一幅图像变为另一幅。图像变形在实际领域中有着广泛的应用，如在卫星图像、超声图像的处理中，它用于校正由于工具或方法的内在限制而产生的图像扭曲；在医学图像处理和三维重建中，变形用于定位、匹配等技术中去在图像编辑和艺术设计中，利用变形可达到某些特殊效果。
图像变形（anamorphic）指影片或视频的宽屏幕图像在水平方向上用透镜或数字处理的方法加以“压窄”，以便能适应于标准的4∶3的幅形比。重放时，则通过“反压窄”将图像原有的幅形比予以恢复。图像变形的格式可在不牺牲分辨率的情况下，提供正确的幅形比。
图像变形是图像处理中的一个常见方法，它是指按一定的规则或方法将一幅图像变为另一幅。常见变换，如仿射变换、透射变换、双线性变换是其中的一些例子。图像变形在实际领域中有着广泛的应用，如在卫星图像、超声图像的处理中，它用于校正由于工具或方法的内在限制而产生的图像扭曲;在医学图像处理和三维重建中，变形用于定位、匹配等技术中去;在图像编辑和艺术设计中，利用变形可达到某些特殊效果。图像变形也是当今许多新技术的基础，如图像调配技术和基于图像的绘制技术。前者在计算机动画中帮助实现关键帧的平滑过渡;后者帮助产生虚拟现实。因此，研究灵活快速的图像变形技术具有十分重要的实际意义。
作为一种计算机视觉方面的应用，图像变形问题近年来倍受关注，它的价值正在研究与实践中不断完善和发展。我们应用图像变形技术可以生成从一幅数字图像到另一幅数字图像的平滑过度，或者根据在多幅图像之间进行的变换，都可以产生惊人的视觉效果。图像变形技术应用面很广，在医学影像方面，图像变形更是一种重要应用，对于一些手术需要对很多模型进行模拟，以及变形的假设，这种技术对于医学研究有很大的帮助。它也可以用在影视业中的虚拟角色，娱乐，人脸记忆合成，虚拟现实等，电影中常见的应用如从某一个脸到另一个脸的变化，或者对于一些给定的图像让它产生喜，怒，哀，乐等复杂的表情变化。事实上，电影特技效果的制作在大量应用了图像变换技术基础上，也取得了巨大的成功。这些应用可以使得图像更有生气，使效果更加逼真。同时我们也可以通过控制物体的形状变化，或者人物动作的变化的连续操作来实现动画效果。
图像变形的先驱，纽约理工学院的Tom Brigham，在1982 年的SIGGRAPH 年会上，首次展现了他制作的胶片：将一个女人变成了一只大山猫。他采用了图片拉伸的软件技术来实现关键帧之间的变换。之后，以ILM 公司为代表的许多公司的的科研人员在图像处理中采用变形技术，来实现各种震撼人心的图像效果。
从最初的交叉溶解变形开始，图像变形技术不断发展，各种新的算法纷纷涌现。图像变形的关键在于，要定义好两幅图像间的特征对应关系。对于特征位置的精确性要求，决定了特征表达在Morphing 中是最繁琐的操作。根据特征表达方式的不同，通常可以将常规的Morphing 算法分为四种：网格Morphing 算法，域Morphing 算法，点Morphing 算法和复杂特征Morphing 算法。前两种算法较为成熟而且应用广泛，后两种算法是目前的研究热点。
图像网格Morphing 算法
网格Morphing 算法首先在图像中选择若干特征控制点，建立图像的特征网格模型，通过改变图像上有限的控制点，使图像的其余部分在某种规则的约束下自动调整，同时保证改变控制点的位置仅影响该点附近的一个小区域的图像。
图像域Morphing 算法
域Morphing 算法是利用起始图像和终止图像中有代表性的线段对来定义两幅图像间的特征坐标映射，其他的点通过到线段的距离来确定对准关系。通常用逆向映射来估计图像变形，依次扫描目标图像的每一个象素，在原始图像中找出对应象素，这样目标图像的每一个象素都会有适当的填充。
域Morphing 算法最早是由Thaddeus Beier 和Shawn Neely 提出的， 这种方法比网格法更赋有表现力且更加容易表达用户的设计思想。操作中只需要在起始图像和终止图像中的关键特征点处标定特征线段对，不必对非特征点进行标定，即可产生相当不错的流畅渐变效果。
图像点Morphing 算法
点Morphing 算法是一种新的图像变形算法，其变形函数完全建立在对离散特征点插值的基础上。通常图像对于特征的描述可归纳为点、线段或者曲线的集合。另一方面，由于线段和曲线都是由点组成的，所以所有对于特征的描述可以完全统一为一个点集合。这样基于点特征的图像渐变增强了形状变化与交叉融合溶解度的控制，利用非统一混和技术还可以产生不同混和率下的更加有趣的特技动画效果。
图像复杂特征Morphing 算法
复杂特征Morphing 算法中应用了一些先进技术和理论，这些技术对于传统方法进行了补充和扩展。传统技术的局限性包括，无法进行不同视角图像的渐变，无法填充形状变换产生的空洞，无法对单独的一幅图像进行渐变处理，无法实现超过两幅图像的渐变等等。复杂特征渐变已经弱化了传统意义上的特征的概念，更加注重渐变达的生动性，以及超现实的视觉特技。
由于Morphing 图像处理方法的实用性，对于图像的Morphing 技术的研究工作仍然是方兴未艾的，更加有效的方法和算法还会不断产生，任何有多媒体存在的领域都会有Morphing 的用武之地。
图像变形方法可以广泛地应用于科幻电影制作，三维重建,刑事侦破，外科人脸整形手术效果预见，人脸检测以及人脸图像合成等方面。图像变形一开始与娱乐业的视觉效果相联系，视觉的强迫平滑转变是由所提供的图像对之间的综合中间图像所创造，这些变形结果应归功于贯穿图像序列整个过程中被维持的几何队列。
在医学成像中，CT 和MRI的扫描片可以在一固定薄片间分辩率水平线上获得。虽然中间薄片可由传统的线性的、立方的或更次数的插值函数计算得到，但这种传统的方法没有考虑被成像的组织的基本构成结构。通过在扫描片的连续对之间建立特征的对应关系可以获得更加好的结果，这些特征可包括组织过界和生理界标。计算得到的变形图像构成了中间图像，它们符合由用户提供的几何对应关系。Ruprecht 和Muller 描述的这一领域的工作。自动特征选择仍然是活跃的研究领域，因为大部分特征选择的工作目前还是人工完成的。
最新的人脸识别研究工作也用到了变形技术。Bichsel 提出了一种从一幅图变到另一幅图时产生最优映射的新方法。通过在一个Bayesian 框架中最大化变形场的概率，就可计算出这个映射。这个方法利用了一种递归逼近:在当前变形场的附近，概率分布由高斯几率分布近似计算得到，对这个高斯概率分布，最可能的解法由线性代数技术估算而得。这方法己被用于在同一张脸的不同视觉之间和不同人脸图像之间进行插值。这种技术在不同的视觉和光照条件下的脸部识别的应用上得到证实。Covell 提出自动图像变形方法恢复脸部特征的自动化技术， 同时Bregler 证明这种技术可用于嘴唇的同步活动,Wolberg 曾经提出用视频再写来自动合成人脸，它是一个由声控输入驱动的脸部动画系统，它可用于配音电影、远程会议和特技效果。
在脸部分析和合成的相关工作中，Ezzat 和Poggio 利用了一种基于图像的脸部造型方法，在这方法中他们利用实例图像来造型脸部运动，他们利用了对图像合成的视域插值方法的可行性，在实例图像上对准了一学习网络，每一图像与一个在表示姿势和表情的高水平、多维参数空间的位置相联系，从而估算姿势、眼睛、和嘴巴运动及头平移、旋转和缩放，Wolberg 证实了他忙的合成分析的技术。
总之，随着图像变形技术的发展，它必将会应用于更多的领域。