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最近邻法是一种最简单的插值算法#xff0c;输出像素的值为输入图像中与其最邻近的采样点的像素值。是将(u0,v0)(u_0,v_0)点最近的整数坐标u,v(u,v)点的灰度值取为(u0,v0)(u_0,v_0)点的灰度值。
在(u0,v0)(u_0,v_0)点各相邻像素间灰度变化较小时#xff0c;这种方…最近邻法
最近邻法是一种最简单的插值算法输出像素的值为输入图像中与其最邻近的采样点的像素值。是将(u0,v0)(u_0,v_0)点最近的整数坐标u,v(u,v)点的灰度值取为(u0,v0)(u_0,v_0)点的灰度值。
在(u0,v0)(u_0,v_0)点各相邻像素间灰度变化较小时这种方法是一种简单快捷的方法但当(u0,v0)(u_0,v_0)点相邻像素间灰度差很大时这种灰度估值方法会产生较大的误差。 双线性插值法
双线性插值又称为一阶插值是线性插值扩展到二维的一种应用。它可以通过一系列的一阶线性插值得到。即双线性插值法是对最近邻法的一种改进利用线性内插法根据(0,0)(u_0,v_0)点的四个相邻点的灰度值插值计算出(0,0)f(u_0,v_0)值。 三次内插法高阶插值
高阶插值常用卷积来实现。输出像素的值为输入图像中距离它最近的4×4领域内采样点像素值的加权平均值。
I imread(pout.tif);
J imresize(I,1,nearest); %采用最邻近插值法进行灰度插值放大10倍
K imresize(I,1,bilinear); %采用双线性插值法进行灰度插值放大10倍
L imresize(I,1,bicubic); %采用三次内插法进行灰度插值放大10倍
subplot(2,2,1),imshow(I),title(原始图像);
subplot(2,2,2),imshow(J),title(最邻近插值法);
subplot(2,2,3),imshow(K),title(双线性插值法);
subplot(2,2,4),imshow(L),title(三次内插法);效果图片
