原文：https://blog.csdn.net/Goldfish442/article/details/61933735

利用圖像內插法放大縮小圖像 Matlab

內插是利用已知數據來估計未知位置的數值進行處理，基礎的內插法有最近鄰內插法，雙線性內插法。本文將對灰度圖并利用Matlab來仿真一下這兩種方法。

圖像放大或縮小的原理是像素點的增多或減少。換句話說，每個像素的大小是一定的，圖像的大小是由像素點的數量決定的。以圖像放大為例，如下圖，藍色框上每個點代表原圖對應位置的灰度值，紅色為放大后。在此圖中，我們把放大的圖像縮放在原圖中，通過原圖的灰度值去映射出變換后的灰度值。注意：這里變換前后大小相同是為了方便做映射，實際上圖像是被放大了。

最近鄰內插法

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最近鄰內插法如字面意思，就是利用距離最近的點去代替要變換的點，如上圖。代碼如下，為了方便首先將原圖擴展了一圈方便后面的映射。

function [output_image]=InterpolationNearest11410442(input_file,dim) % Step 1：Read input image and interpolation dimension A=imread(input_file); [i,j]=size(A); x=round(dim(1)); y=round(dim(2)); % Step 2: Extend the input image edge and creat the output_image matrix [h,w,d]=size(A); B=zeros(h+2,w+2,d); % Extend the matrix A to I, besides adding 2 both in row and column B(2:h+1,2:w+1,:)=A; % Inside I equal to A B(1,1,:)=A(1,1,:); B(1,w+2,:)=A(1,w,:); B(h+2,1,:)=A(h,1,:); B(h+2,w+2,:)=A(h,w,:); % Set the 4 vertex of I equal to A B(1,2:w+1,:)=A(1,1:w,:); B(2:h+1,1,:)=A(1:h,1,:); B(h+2,2:w+1,:)=A(h,1:w,:); B(2:h+1,w+2,:)=A(1:h,w,:); % Set the 4 border of I equal to A output_image=zeros(x,y); for a=1:xfor b=1:ym=round(a*i/x);n=round(b*j/y);% Find the nearest point of (x,y)output_image(a,b)=B(m+1,n+1);% Because the matrix has extended, the nearest point in matrix B is% (m+1,n+1)end end % Step 3: Output the origin image and the image being Interpolated figure imshow(A); axis on title(['原圖（',num2str(i),'*',num2str(j),')']); figure imshow(uint8(output_image)); axis on title(['縮放后的圖像（',num2str(x),'*',num2str(y),')']); end

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變換原圖：?
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放大1.5倍后圖像：?

雙線性內插法

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雙線性內插是利用最近的四個點，進行線性映射。原理如下圖：

function [output_image]=InterpolationBilinear11410442(input_file,dim)%input_file:文件路徑 dim格式為[128,128]% Step 1：Read input image and interpolation dimension A=imread(input_file); [i,j]=size(A); x=round(dim(1)); y=round(dim(2)); % Step 2: Extend the input image edge and creat the output_image matrix [h,w,d]=size(A); B=zeros(h+2,w+2,d); % Extend the matrix A to I, besides adding 2 both in row and column B(2:h+1,2:w+1,:)=A; % Inside I equal to A B(1,1,:)=A(1,1,:); B(1,w+2,:)=A(1,w,:); B(h+2,1,:)=A(h,1,:); B(h+2,w+2,:)=A(h,w,:); % Set the 4 vertex of I equal to A B(1,2:w+1,:)=A(1,1:w,:); B(2:h+1,1,:)=A(1:h,1,:); B(h+2,2:w+1,:)=A(h,1:w,:); B(2:h+1,w+2,:)=A(1:h,w,:); % Set the 4 border of I equal to A output_image=zeros(x,y); for a=1:xfor b=1:yr=a*i/x;c=b*j/y;m=ceil(r); n=ceil(c);% Find the up nearest point of (x,y)u=m-r;v=n-c;% Calculate the linear rate output_image(a,b,d)=u*v*B(m,n,d)+u*(1-v)*B(m,n+1,d)+(1-u)*v*B(m+1,n,d)+(1-u)*(1-v)*B(m+1,n+1,d);% Calculate the output_image matrixend end % Step 3: Output the origin image and the image being Interpolated figure imshow(A); axis on title(['原圖（',num2str(i),'*',num2str(j),')']); figure imshow(uint8(output_image)); axis on title(['縮放后的圖像（',num2str(x),'*',num2str(y),')']); end

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放大1.5倍后得到圖像?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的利用图像内插法放大缩小图像 Matlab的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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