matlab对图像块用最近邻插值法和双线性变换法求右下角像素的灰度值

在MATLAB中，当你需要对图像进行插值处理，特别是在改变图像尺寸或填充缺失像素时，可以使用最近邻插值法（Nearest Neighbor Interpolation）和双线性插值法（Bilinear Interpolation）。这两种方法都是常用的图像处理技术。

**最近邻插值法**（Nearest Neighbour Interpolation）：
这种方法是最简单的插值策略。对于目标像素位置，它会直接从原始图像找到距离最近的一个像素点作为结果。假设你要找的是右下角的像素，你会查找原图中最接近那个坐标的位置，并返回该像素的灰度值。

% 假设src是源图像
[new_row, new_col] = size(target_image); % 计算新图像的大小
right_down_pixel = interp2(src, [1:size(src,1), 1:size(src,2)], [new_row, new_col], 'nearest'); % 使用 nearest 进行插值

**双线性插值法**（Bilinear Interpolation）：
双线性插值则更复杂一些，它是基于四个临近像素进行计算。对于每个目标像素，它会寻找该像素周围的两个相邻的像素行和列，然后通过线性组合它们的灰度值来生成插值结果。这通常能提供比最近邻插值更好的平滑效果。

right_down_pixel = interp2(src, [1:size(src,1), 1:size(src,2)], [new_row, new_col], 'bilinear'); % 使用 bilinear 进行插值