MATLAB 几何运算之图像的放大

一、最近邻插值算法

思想&步骤：

1.根据放大的倍数，新建一个大小为原图像大小*倍数的0矩阵

2.0矩阵的每一个像素点的值根据原图像求出,即分别把x,y除以倍数后得到的小数取整( matlab中的round函数取小数的最近整数 )

3.对于边缘的情况要注意

最邻近插值简单且直观，速度也最快，但得到的图像质量不高。

代码demo:

A=imread('E:\matlab\work\tiger.jpg');%读取图像信息 imshow(A);%显示原图 title('原图'); Row=size(A,1); Col=size(A,2);%图像行数和列数 nn=2;%放大倍数 m=round(nn*Row);%求出变换后的座标的最大值 n=round(nn*Col); B=zeros(m,n,3);%定义变换后的图像 for i=1:m   for j=1:n      x=round(i/nn);      y=round(j/nn);%最小临近法对图像进行插值      %处理边缘      if x==0 x=1;end      if y==0 y=1;end      if x>Row x=Row;end      if y>Col y=Col;end      B(i,j,:)=A(x,y,:);    end end B=uint8(B);%将矩阵转换成8位无符号整数  figure; imshow(B); title('最邻近插值法放大'); 

效果：

二、双线性插值算法

思想&步骤：

双线性内插值法计算量大，但缩放后图像质量高，不会出现像素值不连续的的情况。

代码demo：

I=imread('E:\matlab\work\tiger.jpg'); figure,imshow(I); title('origin image'); [rows cols tongdao]=size(I); I=double(I); k=2; x_new=rows*k; y_new=cols*k;%缩放至k倍  I_new=zeros(x_new,y_new,tongdao); for rgb=1:tongdao    for i=1:x_new      for j=1:y_new         x=i/k;a=floor(x);         y=j/k;b=floor(y);%双线性插值算法         if a>0&&b>0&&a<rows&&b<cols               cxb=I(a+1,b,rgb)*(x-a)+I(a,b,rgb)*(1+a-x);               cxb1=I(a+1,b+1,rgb)*(x-a)+I(a,b+1,rgb)*(1+a-x);               I_new(i,j,rgb)=round(cxb1*(y-b)+cxb*(1+b-y));         end       end    end end figure,imshow(uint8(I_new)); title('result image');

效果：

ps:

在MATLAB中，可用其自带的函数imresize( )来实现双线性内插值算法。 

双线性内插值算法的MATLAB源代码为： 
A=imread('...');
C=imresize(A,8,'bilinear'); %8为放大的倍数