最邻近插值图像超分辨率matlab代码
时间: 2023-06-27 13:03:52 浏览: 56
最邻近插值是一种简单的图像插值方法,它将目标像素的值设置为最接近它的源像素的值。下面是通过最邻近插值实现图像超分辨率的MATLAB代码示例:
```matlab
% 读取原始图像
I = imread('lena.bmp');
% 设定超分辨率比例
scale = 2;
% 计算超分辨率后的图像大小
[height, width] = size(I);
new_height = height * scale;
new_width = width * scale;
% 初始化超分辨率图像
J = uint8(zeros(new_height, new_width));
% 最邻近插值
for i = 1:new_height
for j = 1:new_width
% 计算源图像位置
x = round(i / scale);
y = round(j / scale);
% 边界处理
if x <= 0
x = 1;
end
if y <= 0
y = 1;
end
if x > height
x = height;
end
if y > width
y = width;
end
% 赋值
J(i, j) = I(x, y);
end
end
% 显示原始图像和超分辨率图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(I);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(J);
title('Nearest Neighbor Interpolation');
% 保存超分辨率图像
imwrite(J, 'lena_nn.bmp');
```
在代码中,我们首先读取原始图像,然后设定超分辨率比例。接着计算超分辨率后的图像大小,并初始化一个空的超分辨率图像。然后,我们使用最邻近插值方法将每个目标像素的值设置为最接近它的源像素的值。最后,我们展示原始图像和超分辨率图像,并保存超分辨率图像。
注意,最邻近插值方法是一种简单的插值方法,它可以提高图像的分辨率,但可能会导致图像出现锯齿状的边缘。如果需要更加精细的图像超分辨率处理,可以考虑使用其他的插值方法,如双线性插值、双三次插值等。