matlab图像缩放处理不使用函数库的源代码

Matlab是一种强大的数值计算和图形处理环境，对于图像缩放，通常可以使用其内置的`imresize`或`imresample`函数。如果你需要手动编写不使用这些函数库的源代码，你可以通过矩阵运算实现基本的图像放大或缩小。

例如，对于双线性插值的简单缩放，可以按照图像像素的四个邻近点的比例进行计算。以下是一个简化的示例，假设我们有一个输入图像`input_image`，想要将其宽度和高度都扩大到原来的一倍：

% 输入图像尺寸
[rows, cols, ~] = size(input_image);

% 新的图像尺寸
new_rows = rows * 2;
new_cols = cols * 2;

% 初始化新的图像
output_image = zeros(new_rows, new_cols, 3); % 假设RGB图像

for i = 1:new_rows
    for j = 1:new_cols
        % 获取原像素位置
        x0 = floor(j / 2);
        y0 = floor(i / 2);
        
        % 线性插值系数
        dx = (j - 2*x0) / cols;
        dy = (i - 2*y0) / rows;
        
        % 计算新像素值
        output_image(i, j,:) = input_image(y0+dy, x0+dx,:);
    end
end

% 这只是一个基础的缩放方法，实际应用中可能需要更复杂的算法如最近邻、立方卷积等

请注意，这只是一个基本示例，实际的图像处理可能需要考虑边缘处理、边界条件等问题，并且上述代码没有考虑到性能优化。在实际项目中，使用成熟的函数库如`imresize`会更为便捷和高效。