MATLAB图像双线性插值具体程序

MATLAB中实现图像双线性插值的步骤通常涉及以下部分：

1. 导入图像：使用`imread`函数读取需要处理的图像。

img = imread('example.jpg');

2. 定义插值区域：确定要插值的像素坐标，这通常是两个邻近像素的边缘。

[row, col] = ind2sub(size(img), [i, j]); % i 和 j 是目标像素的索引

3. 计算插值系数：对于每个目标像素，计算四个临近像素的权重，它们分别是左上、左下、右上和右下的像素值。

dx = (col - row) / 2; % 横向偏移
dy = (row - floor(row)) * size(img, 2); % 纵向偏移，注意向下取整

u = dy;
v = dx;

weights = [1 - u - v; u - v; u + v - 1; -u + v]; % 双线性插值权重

4. 实施插值：将权重应用于临近像素的值，然后求和得到目标像素的新值。

neighbor_pixels = img(floor(row):ceil(row), floor(col):ceil(col));
interpolated_value = weights' * neighbor_pixels; % 先转置再做点积

5. 更新图像：如果要在原图上插入新的像素，可以将结果写回原位置，否则返回插值结果。

if exist('output', 'var') == 0
    output = zeros(size(img));
else
    output(row, col) = interpolated_value;
end

完整代码示例：

% ... (导入图片等步骤)
[row, col] = ind2sub(size(img), [i, j]);
dx = (col - row) / 2;
dy = (row - floor(row)) * size(img, 2);

u = dy;
v = dx;

weights = [1 - u - v; u - v; u + v - 1; -u + v];

neighbor_pixels = img(floor(row):ceil(row), floor(col):ceil(col));
interpolated_value = weights' * neighbor_pixels;

% 如果存在output变量，则更新；否则创建新图像
if exist('output', 'var')
    output(row, col) = interpolated_value;
else
    % output = interp2(img, [row, col], weights);
    % 或者更简洁地，使用imresize函数
    output = imresize(img, [size(img, 1)/2, size(img, 2)/2], 'bicubic');
end
% 显示插值后的图像
imshow(output);