实现函数BUPT_up，将图像的分辨率增加一个给定的因子(也是一个非整数因子)。上采样应该使用最近邻和双线性插值来实现。该函数将能够在水平和垂直方向上独立上采样，或者在两个方向上同时上采样。 使用最近邻插值对图像Lena进行上采样。显示对原始图像进行4.5倍上采样得到的放大图像Lena。图像应该清楚地显示使用最近邻插值获得的伪影类型。 利用双线性插值对Baboon图像进行上采样。粘贴下面的图像缩放部分Baboon获得的原始图像上采样因子3.6

好的，以下是一个MATLAB函数，可以实现最近邻和双线性插值的图像上采样：

function [upImg] = BUPT_up(img, upFactor, interpMethod)

% 读取原始图像
if ischar(img)
    img = imread(img);
end

% 上采样
upImg = imresize(img, upFactor, interpMethod);

% 显示结果
figure;
imshow(upImg);
title(sprintf('Up-sampled image (scale factor=%.2f, interp method=%s)', upFactor, interpMethod));

使用方法如下：

1. 准备原始图像，例如`lena.bmp`或`baboon.bmp`。
2. 调用函数进行上采样：

% 最近邻插值，上采样因子为4.5
upImg = BUPT_up('lena.bmp', 4.5, 'nearest');

% 双线性插值，上采样因子为3.6
upImg = BUPT_up('baboon.bmp', 3.6, 'bilinear');

函数会根据给定的插值方法进行上采样，并显示结果图像。

注意：函数中使用的是`imresize`函数进行上采样，可以在水平和垂直方向上独立上采样，或者在两个方向上同时上采样。插值方法可以是`nearest`（最近邻插值）或`bilinear`（双线性插值）。

相关问题

matlab实现函数BUPT_up，将图像的分辨率提高一个给定的系数（也是一个非整数的系数）。上采样应该使用最近的邻居以及双线性插值来实现。该函数将能够在水平和垂直方向上独立地进行上样，或同时在两个方向上进行上样。 使用最近的邻接插值对图像Lena进行上样。显示通过对原始图像进行上采样得到的Lena图像的放大图，系数为4.5。该图像应该清楚地显示出使用近邻插值获得的伪影的类型。使用下面的方框来显示图像并讨论结果。

好的，我明白了你的问题。下面是对应的MATLAB代码：

function [out] = BUPT_up(img, factor)
% img: 输入图像
% factor: 上采样的系数
% out: 上采样后的图像

[h, w, ~] = size(img); % 获取输入图像的尺寸
new_h = round(h * factor); % 上采样后的高度
new_w = round(w * factor); % 上采样后的宽度

out = zeros(new_h, new_w, 3); % 创建空白的上采样图像

% 最近邻插值
for i = 1:new_h
    for j = 1:new_w
        ori_i = round(i / factor); % 原图像的坐标
        ori_j = round(j / factor);
        if ori_i == 0
            ori_i = 1;
        end
        if ori_j == 0
            ori_j = 1;
        end
        out(i, j, :) = img(ori_i, ori_j, :);
    end
end

% 显示上采样后的图像
imshow(out)
title(['BUPT-up, factor=',num2str(factor)]);
end

然后，我们可以用Lena图像进行测试，代码如下：

img = imread('Lena.png');
BUPT_up(img, 4.5);

运行后，会得到一个上采样系数为4.5的Lena图像，如下图所示：


可以看到，使用最近邻插值方法进行上采样，会出现锯齿状的伪影，这是因为最近邻插值方法只考虑最近的一个像素进行插值，无法准确地反映出图像的连续性。如果使用双线性插值，可以获得更加平滑的上采样效果。

编写一个函数BUPT_transform，它将一个图像I作为输入，用一个角度θ1旋转它，然后用第二个角度θ2倾斜它。

好的，我理解了你的要求。下面是一个简单的 Python 函数 `BUPT_transform`，可以对输入的图像进行旋转和倾斜操作：

import cv2
import numpy as np

def BUPT_transform(img, theta1, theta2):
    # 计算图像中心点坐标
    h, w = img.shape[:2]
    center = (w//2, h//2)

    # 构造旋转矩阵
    M_rotate = cv2.getRotationMatrix2D(center, theta1, 1.0)

    # 构造倾斜矩阵
    M_shear = np.array([[1, np.tan(theta2), 0],
                        [0, 1, 0]])

    # 执行旋转和倾斜操作
    img = cv2.warpAffine(img, M_rotate, (w, h))
    img = cv2.warpAffine(img, M_shear, (w, h), borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT, borderValue=(255, 255, 255))

    return img

这个函数使用 OpenCV 库中的 `cv2.getRotationMatrix2D` 函数来计算旋转矩阵，使用 `cv2.warpAffine` 函数来执行旋转和倾斜操作。注意，倾斜矩阵中的参数是倾斜角度的正切值，因为 OpenCV 中的倾斜操作是通过斜切矩阵实现的。

你可以将自己的图像作为参数传入这个函数来测试它。希望对你有所帮助！