编写一个自己的matlab函数，要求调用格式为：Y=mylmresize(X, sz)其中，X是输入的灰度图像sz是含有两个元素的向量，sz(1)是缩放后图像的行数，sz(2)是缩放后图像的列数,插值：采用双线性插值。编写以上Matlab代码

在MATLAB中，你可以创建一个自定义函数`mylmresize`来实现双线性插值的图像缩放功能。这里是一个简单的例子：

function Y = mylmresize(X, sz)
% 检查输入参数是否合法
if ~isnumeric(X) || ~iscolumn(X) || ~isequal(size(X), [height(X), width(X)])
    error('Input X must be a grayscale image matrix');
end
if length(sz) ~= 2 || any(isinf(sz)) || isnan(sz) || sz(1) <= 0 || sz(2) <= 0
    error('sz should be a 2-element vector with positive integer values for rows and columns');
end

% 提取原始图像尺寸
original_height = height(X);
original_width = width(X);

% 计算新的图像尺寸
new_height = sz(1);
new_width = sz(2);

% 创建一个新的矩阵Y用于存储缩放后的图像
Y = zeros(new_height, new_width);

% 双线性插值算法
[ny, nx] = meshgrid(1:new_height, 1:new_width);
y = (sz(1)-1)*ny./original_height;
x = (sz(2)-1)*nx./original_width;

% 根据双线性插值得到每个像素的新值
for i = 1:length(y)
    y_val = round(y(i));
    x_val = round(x(i));
    weights_y = y(i) - y_val;
    weights_x = x(i) - x_val;
    
    % 访问原图的四个邻域像素
    pixel1 = X(y_val, x_val + 1);
    pixel2 = X(y_val, x_val);
    pixel3 = X(y_val + 1, x_val);
    pixel4 = X(y_val + 1, x_val + 1);
    
    % 使用双线性插值公式计算新像素值
    Y(i) = weights_x .* weights_y * (pixel1 + pixel2) + weights_x .* (1 - weights_y) * (pixel2 + pixel3) + (1 - weights_x) .* weights_y * (pixel2 + pixel4);
end
end