function [upImg] = BUPT_up(img, upFactor, interpMethod) % 读取原始图像 if ischar(img) img = imread(img); end % 转换为RGB图像 if size(img, 3) == 1 img = repmat(img, [1 1 3]); end % 上采样 upImg = imresize(img, upFactor, interpMethod);修改代码使其不调用任何特殊库

好的，你可以尝试使用以下代码实现：

function [upImg] = BUPT_up(img, upFactor, interpMethod)
% 读取原始图像
if ischar(img)
    img = imread(img);
end

% 转换为RGB图像
if size(img, 3) == 1
    img = repmat(img, [1 1 3]);
end

% 上采样
if strcmp(interpMethod, 'nearest')
    % 最近邻插值
    [M, N, ~] = size(img);
    M_up = round(upFactor*M);
    N_up = round(upFactor*N);
    upImg = zeros(M_up, N_up, 3, class(img));
    for i = 1:M_up
        for j = 1:N_up
            ii = round(i/upFactor);
            jj = round(j/upFactor);
            upImg(i,j,:) = img(ii,jj,:);
        end
    end
elseif strcmp(interpMethod, 'bilinear')
    % 双线性插值
    [M, N, ~] = size(img);
    M_up = round(upFactor*M);
    N_up = round(upFactor*N);
    upImg = zeros(M_up, N_up, 3, class(img));
    for i = 1:M_up
        for j = 1:N_up
            ii = i/upFactor;
            jj = j/upFactor;
            i1 = floor(ii);
            j1 = floor(jj);
            i2 = ceil(ii);
            j2 = ceil(jj);
            if i1 == i2
                i2 = i2 + 1;
            end
            if j1 == j2
                j2 = j2 + 1;
            end
            w1 = (i2 - ii)/(i2 - i1);
            w2 = 1 - w1;
            h1 = (j2 - jj)/(j2 - j1);
            h2 = 1 - h1;
            upImg(i,j,:) = w1*h1*img(i1,j1,:) + w1*h2*img(i1,j2,:) + w2*h1*img(i2,j1,:) + w2*h2*img(i2,j2,:);
        end
    end
else
    error('不支持的插值方法！');
end

end

这里我使用了两种方法来实现最近邻插值和双线性插值。注意，如果你使用最近邻插值，那么上采样的目标尺寸应该使用四舍五入取整，然后使用一个嵌套的循环来实现。如果你使用双线性插值，那么上采样的目标尺寸应该也使用四舍五入取整，然后使用一个嵌套的循环和一些数学公式来实现。