用matlab写一段代码，使图像顺时针向右旋转15度，水平方向尺寸缩至原图的0.8倍，竖直方向尺寸扩至原图的1.2倍，超出原图像的像素填充0，其余像素分别采用最近邻插值与双线性插值确定灰度值，保存名称为‘几何形变图_最近邻.bmp’与‘几何形变图_双线性.bmp’。

以下是一段MATLAB代码，它会按照您描述的方式对图像进行操作：

% 加载图像
img = imread('yourImage.jpg'); % 替换为你要处理的图片路径

% 定义旋转、缩放和插值方法
angle = 15;
scaleFactors = [0.8 1.2]; % 分别对应水平和垂直方向的缩放比例
interpMethods = {'nearest', 'bicubic'}; % 插值方法，最近邻和双线性

for i = 1:length(scaleFactors)
    % 顺时针旋转图像
    rotatedImg = imrotate(img, angle);

    % 缩放图像
    scaledSize = [round(size(rotatedImg, 1) * scaleFactors(i)), round(size(rotatedImg, 2) * scaleFactors(i))];
    scaledImg = imresize(rotatedImg, scaledSize);

    % 检查新大小是否大于原大小，如果是，则需要填充边界
    if scaledSize(1) > size(rotatedImg, 1) || scaledSize(2) > size(rotatedImg, 2)
        paddingSize = [max(scaledSize(1) - size(rotatedImg, 1), 0), max(scaledSize(2) - size(rotatedImg, 2), 0)];
        paddedImg = padarray(scaledImg, paddingSize, zeros(size(scaleFactors)));
    else
        paddedImg = scaledImg;
    end

    % 应用插值方法
    switch interpMethods{i}
        case 'nearest'
            interpPaddedImg = imreplicate(paddedImg, [0 paddedImg(end+1:end*2, :)]);
            interpPaddedImg = horzcat(interpPaddedImg, interpPaddedImg(1:end, :));
        case 'bicubic'
            interpPaddedImg = imresize(paddedImg, scaledSize, 'bicubic');
    end

    % 保存图像
    imwrite(interpPaddedImg, sprintf('geometricDeformation_img_%s.bmp', interpMethods{i}));
end

请将 `'yourImage.jpg'` 替换为你要操作的实际图像文件路径。这个代码会对每个插值方法生成一张图像。