matlabmatlab实现最近邻插值和双线性插值算法。对‘lena.jpg’进行放大，采用两种插值方式，把结果显示在一个窗口中

在MATLAB中，最近邻插值（Nearest Neighbor Interpolation）和双线性插值（Bilinear Interpolation）是非常常见的图像处理技术，用于不失真的放大或缩小图像。以下是简要的步骤：

1. **加载 Lena 图像**：

   img = imread('lena.jpg');

2. **最近邻插值（Nearest Neighbor Interpolation）**：
这种方法简单地选择像素值作为新位置的值，不考虑像素间的连续性。在MATLAB中，可以使用`imresize`函数并指定`Method`参数为`'nearest'`。

   img_nearest = imresize(img, [new_size new_size], 'nearest');

3. **双线性插值（Bilinear Interpolation）**：
双线性插值则是基于四个相邻像素的加权平均，MATLAB同样提供`imresize`函数，设置`Method`为`'bilinear'`即可。

   img_bilinear = imresize(img, [new_size new_size], 'bilinear');

4. **显示结果**：
使用`imshow`函数将两种插值后的图片分别显示在两个窗口中。

   figure; imshow(img_nearest); title('Nearest Neighbor Interpolation');
   figure; imshow(img_bilinear); title('Bilinear Interpolation');

5. **保存结果**：
如果需要，还可以使用`saveas`函数将处理后的图像保存为新的文件。

   saveas(img_nearest, 'lena_nearest.jpg');
   saveas(img_bilinear, 'lena_bilinear.jpg');