读入一幅灰度图像（clock.tif），原图分辨率（1250dpi）。利用双线性内插法将原图分辨率分别降低到300dpi，150dpi，72dpi来显示。

我可以回答你的第一个问题。可以使用Python中的OpenCV库来读入图像，使用双线性插值法降低分辨率并显示。以下是一个简单的示例代码：

import cv2

# 读入图像
img = cv2.imread('clock.tif', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 分辨率降低到300dpi并显示
scale_percent = 300.0 / 1250.0
new_width = int(img.shape[1] * scale_percent)
new_height = int(img.shape[0] * scale_percent)
new_size = (new_width, new_height)
new_img = cv2.resize(img, new_size, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow('300dpi', new_img)
cv2.waitKey()

# 分辨率降低到150dpi并显示
scale_percent = 150.0 / 1250.0
new_width = int(img.shape[1] * scale_percent)
new_height = int(img.shape[0] * scale_percent)
new_size = (new_width, new_height)
new_img = cv2.resize(img, new_size, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow('150dpi', new_img)
cv2.waitKey()

# 分辨率降低到72dpi并显示
scale_percent = 72.0 / 1250.0
new_width = int(img.shape[1] * scale_percent)
new_height = int(img.shape[0] * scale_percent)
new_size = (new_width, new_height)
new_img = cv2.resize(img, new_size, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow('72dpi', new_img)
cv2.waitKey()

cv2.destroyAllWindows()

当然，具体实现可能需要根据你的实际需求进行相应的调整。