用matlab实现双线性插值
时间: 2023-09-13 21:08:14 浏览: 82
以下是matlab实现双线性插值的示例代码:
```matlab
% 定义原始图像
img = imread('test.jpg');
% 定义目标图像大小
target_size = [512, 512];
% 计算原始图像和目标图像的长宽比例
scale_x = size(img, 2) / target_size(2);
scale_y = size(img, 1) / target_size(1);
% 循环遍历目标图像的每个像素点
for y = 1:target_size(1)
for x = 1:target_size(2)
% 计算目标图像上该像素点对应的原始图像上的位置
src_x = x * scale_x;
src_y = y * scale_y;
% 计算在原始图像上四个最近邻的像素点
x1 = floor(src_x);
y1 = floor(src_y);
x2 = ceil(src_x);
y2 = ceil(src_y);
% 计算双线性插值的权重
tx = src_x - x1;
ty = src_y - y1;
w1 = (1 - tx) * (1 - ty);
w2 = tx * (1 - ty);
w3 = (1 - tx) * ty;
w4 = tx * ty;
% 对四个最近邻的像素点进行双线性插值
pix1 = double(img(y1, x1, :));
pix2 = double(img(y1, x2, :));
pix3 = double(img(y2, x1, :));
pix4 = double(img(y2, x2, :));
result = w1 * pix1 + w2 * pix2 + w3 * pix3 + w4 * pix4;
% 将插值结果写入目标图像
target(y, x, :) = uint8(result);
end
end
% 显示目标图像
imshow(target);
```
在上述代码中,我们首先读取原始图像,然后定义目标图像的大小。接下来,我们通过循环遍历目标图像的每个像素点,计算该像素点对应的原始图像上的位置,并找到四个最近邻的像素点。然后,我们计算双线性插值的权重,并对四个最近邻的像素点进行插值。最后,我们将插值结果写入目标图像,并显示目标图像。