空间几何变换
将(w,z)坐标系上的图像变换为(x,y)坐标系上的图像，可以表示为： (x,y) = T{(w,z)}
比如：
(x,y) = T{(w,z)} = (w/2, z/2) 
仿射变换
仿射变换是一种常用矩阵变换，它可以表示成矩阵的形式：
在matlab里面实现
wz = [3 4 1];
T = [2 0 0; 0 3 0; 0 0 1];
xy = wz * T;
wz = xy * inv(T);
为了避免归一化参数，我们可以借助maketform函数：
T = [2 0 0; 0 3 0; 0 0 1];
tform = maketform('affine', T);
wz = [1 2; 3 4];
xy = tformfwd(wz, tform);
wz = tforminv(xy, tform);
我们可以用一个栅格图像来形象的表示这些变换的效果：
这些变换使用的变换矩阵分别是：
对图像应用空间变换
有两种方法：正向映射和反向映射
反向映射的过程是：对每一个输出像素，计算它在输入图像上的位置，根据输入图像上该位置附近的像素值决定输出像素的值。
在matlab中，简单的变换可以直接用单个函数实现。
图像缩放使用：
g = imresize(f, scale);
g = imresize(f, [ROW COL]);
图像旋转使用：
g = imrotate(f, angle);
图像剪切使用：
g = imcrop(f, [X, Y, WIDTH, HEIGHT]);
在matlab中使用imtransform实现图像的空间变换。语法是
g = imtransform(f, tform, interp);
其中，interp可以是'nearest'，'bilinear'或者'bicubic'。
比如：
f = chekerboard(50);
s = 0.8;
theta = pi/6;
T = [s*cos(theta) s*sin(theta) 0;
-s*sin(theta) s*cos(theta) 0;
0 0 1];
tform = maketform('affine', T);
g = imtransform(f, tform);
双线性滤波：
图像配准
根据两幅图像，算出一个变换参数，使得一幅图像经过这样的变换后和另一图像接近
