matlab通过编程实现对图像的采样，采样率可自行设置，要求至少选择两种不同的采样率进行实验；

在MATLAB中，实现图像采样主要是通过改变图像的大小（即尺寸）来降低或提升图像的分辨率。采样率通常是基于每英寸像素数（DPI，dots per inch）的概念，但也可以简单地理解为新的尺寸相对于原尺寸的比例。常见的图像采样方法有低通滤波（downsampling）和插值（upsampling）。

**低通滤波（Downsampling）**:
这是降低图像分辨率的过程，最简单的做法是取每个区域的平均值，丢弃部分细节。比如，如果原图是4x4的，采样率为2x2，你可以这样做：

% 假设img是原始图像
original_size = size(img);
new_size = floor(original_size / 2); % 新的尺寸，向下取整
subsampling = 2; % 采样率

% 采用步长为subsampling的下采样操作
downsampled_img = imresize(img, new_size, 'average');

这里使用了`imresize`函数，其中'average'是采样方法之一。

**插值（Upsampling）**:
提高图像分辨率通常涉及插值算法，例如最近邻插值、双线性插值或更高阶的插值方法。例如，将一个2x2的图像放大到4x4：

% 使用双线性插值
upsampled_img = imresize(img, subsampling*new_size, 'bicubic');

`bicubic`指定了双三次插值，效果更好，但也更复杂。

**实验示例**:
为了演示，你可以尝试以下两种不同的采样率：
1. 采样率=2（将图像缩小一半）
2. 采样率=4（将图像扩大两倍）

% 实验开始
for sub_rate = [2 4]
    downsampled = imresize(img, original_size/sub_rate, 'average');
    upsampled = imresize(downsampled, original_size, 'bicubic');

    % 打印结果或保存图片
    fprintf('Original size: %s, Downsampled size: %s, Upsampled size: %s\n', num2str(original_size), num2str(size(downsampled)), num2str(size(upsampled)));
end