使用双线性插值法放大图像(matlab实现)

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image = imread(‘bird.png‘);  %载入图像的值
r = image(:,:,1);     %由于真彩图是红蓝绿三个像素的叠加
g = image(:,:,2);     %这里把r，g，b分离出来单独调用函数计算
b = image(:,:,3);     %计算完成后再进行组装
%这里需要手动设置放大的倍数
w = 4;   %w放大的是竖直方向
l = 4;   %l放大的是水平方向

r = extenRGB(r,w,l);  %调用函数计算放大后的r值
g = extenRGB(g,w,l);  %调用函数计算放大后的g值
b = extenRGB(b,w,l);  %调用函数计算放大后的b值
%下面把计算完成后的rgb再组装起来
outRGB(:,:,1) = r;
outRGB(:,:,2) = g; 
outRGB(:,:,3) = b;

outRGB = uint8(outRGB);%格式转换，否则无法显示

imshow(outRGB);        %显示放大后的图像
 
 

%像素放大计算函数 extenRGB()
function Output = extenRGB(A,w,l)

% A矩阵分别代表r，g，b矩阵
[m,n] = size(A);      %读取A的行和列 
A = [A;zeros(1,n)];   %在A的最后一行加入两行0
A = [A zeros(m+1,1)]; %在A的最后一列加入两列0
%这样A就变成(m+1)x(n+1)的矩阵，这是为了解决索引A矩阵时的边界溢出问题

ini_u = (m-1)/(w*m-1); %步长比，如果把原来的一步A(1,1)到A(2,1)看做1，那么计算放大后的
ini_v = (n-1)/(l*n-1); %图像B(2,1)相当于计算A(1+ini_u,1)，即每步相当于加1
         

Output = zeros(w*m,l*n);            %初始化输出矩阵
for j = 1:l*n;                      %左边两个语句的功能是：z_u,z_v向左取整，u,v取小数，原理如下
    z_v = floor((j-1)*ini_v+1);     %比如A为3x3的矩阵，要放大为Output是4x4大小,即放大了4/3倍， 
      v = (j-1)*ini_v+1 - z_v;      %新的一步的距离相当于原来的(3-1)/(4-1)=0.66667
    for i = 1:w*m;                  %Output(1,1) = A(1,1)       %(1-1)*0.66667+1=1
        z_u = floor((i-1)*ini_u+1); %Output(1,2) = A(1,1.66667) %(2-1)*0.66667+1=1.66667
          u = (i-1)*ini_u+1 - z_u;  %Output(1,3) = A(1,2.33334) %(3-1)*0.66667+1=2.33334
                                    %Output(1,4) = A(1,3.00001) %(4-1)*0.66667+1=3.00001
                                    
                                   

%===================下面是双线性插值的代码实现================================   
        Output(i,j) = (1 - u)*(1 - v)*A(z_u,     z_v    ) + ...
                      (1 - u)* v     *A(z_u,     z_v + 1) + ...
                       u     *(1 - v)*A(z_u + 1, z_v    ) + ...
                       u     * v     *A(z_u + 1, z_v + 1);
    end
end