图像像素灰度内插(Matlab实现)

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常用的像素灰度内插法：最近邻元法、双线性内插法、三次内插法

1. %%像素灰度内插
   
2. factor = 0.75;%缩放比
   
3. u = 0.6;v = 0.7;
   
4. itp1 = uint8(zeros(ceil(h/factor),ceil(w/factor)));
   
5. itp2 = uint8(zeros(ceil(h/u),ceil(w/v)));
   
6. itp3 = uint8(zeros(ceil(h/u),ceil(w/v)));

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下述的J3为待插值灰度图像，itp为插值图像
1.最近邻元法
         在待求像素的四邻像素中，将距离这点最近的邻像素灰度赋给待求像素。

1. %最近邻元法
   
2. for i = :h/factor
   
3.     for j = :w/factor
   
4.         itp1(i,j) = J3(floor(i*factor+0.5),floor(j*factor+0.5));
   
5.     end
   
6. end

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2.双线性内插法

1. %双线性内插法
   
2. for i = :h/u-
   
3.     for j = :w/v-
   
4.         itp2(i,j) = (-(i*u-floor(i*u)))*(-(j*v-floor(j*v)))*J3(floor(i*u),floor(j*v))...
   
5.                    +(-(i*u-floor(i*u)))*(j*v-floor(j*v))*J3(floor(i*u),floor(j*v)+)...
   
6.                    +(i*u-floor(i*u))*(-(j*v-floor(j*v)))*J3(floor(i*u)+,floor(j*v))...
   
7.                    +(i*u-floor(i*u))*(j*v-floor(j*v))*J3(floor(i*u)+,floor(j*v)+);         
   
8. 
   
9.     end
   
10. end

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3.三次内插法

1. function [f] = S(x)
   
2. if (0<=abs(x))&&(abs(x)<1)
   
3.     f = 1-2*(abs(x))^2+(abs(x))^3;
   
4. elseif (1<=abs(x))&&(abs(x)<2)
   
5.     f = 4-8*abs(x)+5*(abs(x))^2-(abs(x))^3;
   
6. else
   
7.     f = 0;
   
8. end
   
9. end
   
10. 
    
11. 
    
12. %三次内插法
    
13. f = double(J3);
    
14. u = 0.6;v = 0.7;
    
15. for i = ceil(/u):h/u-
    
16.     for j = ceil(/v):w/v-
    
17.        A = [S(+(j*v-floor(j*v))) S((j*v-floor(j*v))) S(-(j*v-floor(j*v))) S(-(j*v-floor(j*v)))];
    
18.        C = [S(+(i*u-floor(i*u)));S((i*u-floor(i*u)));S(-(i*u-floor(i*u)));S(-(i*u-floor(i*u)))];
    
19.        i1 = floor(i*u); j1 = floor(j*v);
    
20.        B = [f(i1-,j1-) f(i1-,j1) f(i1-,j1+) f(i1-,j1+);
    
21.             f(i1,j1-) f(i1,j1) f(i1,j1+) f(i1,j1+);
    
22.             f(i1+,j1-) f(i1+,j1) f(i1+,j1+) f(i1+,j1+);
    
23.             f(i1+,j1-) f(i1+,j1) f(i1+,j1+) f(i1+,j1+);];
    
24.         itp3(i,j) = A*B*C;
    
25.     end
    
26. end

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上述的内插法处理的结果出现了黑边，可以通过将黑边区域赋予原始图像的对应区域的像素灰度值。
可通过以下循环实现。

1. %去黑边
   
2.     [m,n] = size(J3);%原始图像的行列数
   
3. 
   
4.     for i = :floor(1/u)
   
5.         for j = :floor(n/v)
   
6.           itp(i,j) = J3(ceil(i*u),ceil(j*v));
   
7.           itp(floor(m/u),j) = J3(m,ceil(j*v));
   
8.         end
   
9.     end
   
10.     for j = :floor(1/v)
    
11.         for i = :floor(m/u)
    
12.            itp(i,j) = J3(ceil(i*u),ceil(j*v));
    
13.            itp(i,floor(n/v)) = J3(ceil(i*u),n);
    
14.         end
    
15.     end

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