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  • FPGA/verilog实现双线性插值图像放大
    2021-04-19 08:39:36

    Verilog实现基于双线性插值算法的图像放大IP设计

    本文主要介绍一下verilog实现基于双线性插值算法的图像放大IP的实现思路,最终利用该方法实现了实时的图像放大处理。关于双线性插值的原理,网上有很多讲解的特别好的帖子,本文就不再赘述原理部分,而是重点根据该原理设计硬件实现方案。

    背景

    随着各种处理平台的计算能力的逐步提升,人们在各个领域对于视频图像的清晰度以及分辨率要求越来越高,然而有时在数据源端并不能直接获得高分辨率的视频或图像,这时候往往希望可以将获取的视频或者图像进行放大后在输出给后端或者直接用于显示,(1) 比如在红外领域,由于目前的红外传感器的分辨率都比较低,为了得到高分辨率图像经常会使用图像放大方法进行处理;(2) 在某些视频图像处理应用中,希望可以将原始图像的中的部分区域放大到全幅面输出,这也需要用到图像放大处理。

    目前在图像放大算法方面,较为常用的传统方法包括最邻近插值、双线性插值、双三次插值、多项插值等等,近年来基于深度学习/神经网络的图像放大方法取得了更好的效果,这些方法在基于PC的平台都比较容易实现。然而对于硬件应用领域(FPGA或IC),仍然是传统方法所占比重较大,传统方法中最邻近插值算法计算量最小,但是这种方法得到放大图像中经常会存在很严重的锯齿,而双线性插值方法的计算量稍大一些,但是图像放大效果也较最邻近插值提升很多,而对于双三次插值、多项插值等算法,效果比较好但是计算很复杂,因此本文的重点是基于双线性插值算法设计图像放大IP,可以应用于IC或者FPGA实现实时的视频放大处理,在文章的最后,介绍了本IP消耗的资源以及功能仿真结果。

    本文设计的图像放大IP的规格

    输出分辨率:1920*1080,实现实时处理

    输入分辨率:可调节(处理时钟频率与源数据像素时钟频率的比例限制了放大的倍数)

    视频放大原理:基于双线性插值方法

    所需存储资源:需要存储三行原始图像数据,无需缓存整帧图像

    硬件方案架构图

    为了更加清晰的表示本IP的整体架构,利用vivado软件将本ip的源代码进行了综合,IP顶层架构图如下所示:

    子模块功能介绍

    input_buffer模块:

    接收前端输入的原始视频数据(clk是源数据像素时钟信号),然后完成跨时钟域处理,以clk_proc(时钟频率高于clk信号)高速处理时钟信号输出数据到buffer_ctrl模块中。该模块的主要功能就是实现跨时钟域处理,当buffer_ctrl模块准备好(ready信号拉高)接收数据时,将数据以clk_proc时钟发送到buffer_ctrl模块。

    buffer_ctrl模块:

    实现源数据的缓存,以便于后续进行双线性插值计算过程使用。该模块主要是实现数据缓存,以及实现数据缓存的控制。当该模块准备好接收数据时,接收前端input_buffer模块发送过来的数据并将数据进行缓存,同时根据缓存的数据情况,控制后端的scaler_ip模块开始工作,当后端的scaler_ip模块开始工作时,从本模块中读取缓存的数据用于计算放大图像。

    scaler_ip模块:

    该模块的功能就是利用双线性插值方法实现图像插值放大,当前端buffer_ctrl模块使能scaler_en_o信号后,本模块开始工作,从前端buffer_ctrl模块中读取缓存的数据,然后计算每个数据对应的权重系数,最终利用四个像素点的原始灰度值以及每个像素点对应的权重系数,利用双线性插值算法计算得到最终的插值放大图像,并将插值结果输出。

    功能仿真结果

    功能仿真波形:

    ---------------------

    作者:bysg312

    来源:CSDN

    版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

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    20180920190140675185.png

    双线性插值计算公式:

    f(i+u,j+v) = (1-u)(1-v)f(i,j)+u(1-v)f(i+1,j)+(1-u)vf(i,j+1)+uvf(i+1,j+1)

    这个公式表明了如何利用矩阵中的四个像素值计算新的像素值,这些新的像素值就组成了放大后的图像。

    下图是如何将3x3的图像放大为4x4的图像:

    20180920190140956446.png

    原图像表示为3x3的矩阵(像素值处在黑线的交叉点上),如何计算4x4矩阵的值呢?(像素值处在红色虚线交叉点及红线与黑线的交点上)

    比如新图像B的第一列与原图像A的第一列的对应关系是:

    B(1,1) = A(1,1)

    B(1,2) = A(1,1.66667)

    B(1,3) = A(1,2.33334)

    B(1,4) = A(1,3.00001)

    用原图像A的值就能计算出放大后B的值,是不是很神奇?

    实际上可以这样认为:双线性插值就是把放大后的图像再压缩到原来图像的尺寸大小,计算原图像中虚拟的像素值,等同于计算放大后图像的像素值,

    对于本例来说,B图像的步长相当于A图像步长的(3-1)/(4-1)=0.66667倍。下面我们就可以利用这个比率来对应B中像素位置与A中虚拟像素位置的关系。

    B(1,1) = A(1,1)                    (1-1)*0.66667+1=1

    B(1,2) = A(1,1.66667)         (2-1)*0.66667+1=1.66667

    B(1,3) = A(1,2.33334)         (3-1)*0.66667+1=2.33334

    B(1,4) = A(1,3.00001)         (4-1)*0.66667+1=3.00001

    根据上面的对应关系,我们就可以用代码实现了。

    现在还有一个问题:

    我们计算虚拟像素值是需要周围四个原像素值,比如上列中的(下图中红圈圈住的部分)

    A(1,3) = (1-0)(1-0)A(1,3) + (1-0)0A(1,4) + 0(1-0)A(2,3) + 00A(2,4)

    显然这里的A(1,4)和A(2,4)是无法索引到得,因为原图像是3x3的矩阵。

    为了解决这个问题,在A的最后一行,与最后一列分别加上0,这样A就变成了4x4的矩阵。

    20180920190141209386.png

    图示中黑色虚线是添加的0行0列,红色斜箭头把需要用到扩展A矩阵的虚拟像素点位置都标了出来。

    代码实现:

    主程序代码:

    clear ; close all;clc

    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

    主程序调用的函数:

    %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=1z_u= floor((i-1)*ini_u+1); %Output(1,2) = A(1,1.66667) %(2-1)*0.66667+1=1.66667u= (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

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  • 目录一、插值与图像缩放二、最近邻插值1、原理2、代码实现三、双线性插值1、原理2、代码实现 一、插值与图像缩放   首先举个例子说明插值过程,先看看matlab插值函数 interp() 吧: x = -2 : 1 : 2; y = -2 : 1 ...
  • 程序将读取图像并要求输出图像的 dpi。 程序将相应地缩放或缩小图像
  • [设已知单位正方形的四个顶点坐标分别为:f(0,0),f(1,0),f(1...(1双线性插值实现图像放大一、算法伪代码 二、实现1. 实验平台与数据本算法使用Matlab语言实现,实验平台为Windows 8 32位操作系统、4GB内存(可用为2.3...

    [设已知单位正方形的四个顶点坐标分别为:f(0,0),f(1,0),f(1,0),f(1,1)f(0,0),f(1, 0),f(1,0), f(1,1),通过双线性插值的方式得到正方形内任意点 f(x,y)f(x,y) 的值。(1

    双线性插值实现图像放大

    一、算法伪代码

    eaiABr.png

    二、实现

    1.  实验平台与数据

    本算法使用Matlab语言实现,实验平台为Windows 8 32位操作系统、4GB内存(可用为2.31GB)、Matlab2013b。

    数据1: 大小为:256*256 的lena灰度图像,将使用实现的算法对其进行2倍放大操作,如下图1所示:

    im6bUb.png

    图1 灰度图像lena.png

    数据2:大小为:670*502 的彩色RGB图像,将使用实现的算法对其进行2倍缩小操作,如下图1所示:

    MJVj2e.jpeg

    图2彩色RGB图像he.jpeg

    2.  实验程序源代码

    imblizoom.m文件源码

    function [ ZI ] = imblizoom( I,zmf )

    %----------------------双线性插值法缩放矩阵或图像---------------------------

    % Input:

    %       I:图像文件名或矩阵(整数值(0~255))

    %       zmf:缩放因子,即缩放的倍数

    % Output:

    %       缩放后的图像矩阵 ZI

    % Usage:

    %       ZI = SSELMHSIC('ImageFileName',zmf)

    %       对图像I进行zmf倍的缩放并显示

    %    Or:

    %       ZI = SSELMHSIC(I,zmf)

    %       对矩阵I进行zmf倍的缩放并显示

    %    ...

    %-------------------------------------------------------------------

    %%%%    Authors:   Zhi Liu

    %%%%    XiDian University Student

    %%%%    EMAIL:     zhiliu.mind@gmail.com

    %%%%    DATE:      16-12-2013

    %% Step1 对数据进行预处理

    if ~exist('I','var') || isempty(I)

    error('输入图像 I未定义或为空!');

    end

    if ~exist('zmf','var') || isempty(zmf) || numel(zmf) ~= 1

    error('位移矢量 zmf未定义或为空或 zmf中的元素超过2!');

    end

    if isstr(I)

    [I,M] = imread(I);

    end

    if zmf <= 0

    error('缩放倍数 zmf的值应该大于0!');[一、引言数字图像处理的对象因其涉及到社会的各个领域,倍受到越来越多的关注,而图像缩放作为数字图像处理中的基本操作尤为重要,在社会的很多领域都需要对图像进行放大

    end

    %% Step2 通过原始图像和缩放因子得到新图像的大小,并创建新图像。

    [IH,IW,ID] = size(I);

    ZIH = round(IH*zmf); % 计算缩放后的图像高度,最近取整

    ZIW = round(IW*zmf); % 计算缩放后的图像宽度,最近取整

    ZI = zeros(ZIH,ZIW,ID); % 创建新图像

    %% Step3 扩展矩阵I边缘

    IT = zeros(IH+2,IW+2,ID);

    IT(2:IH+1,2:IW+1,:) = I;

    IT(1,2:IW+1,:)=I(1,:,:);IT(IH+2,2:IW+1,:)=I(IH,:,:);

    IT(2:IH+1,1,:)=I(:,1,:);IT(2:IH+1,IW+2,:)=I(:,IW,:);

    IT(1,1,:) = I(1,1,:);IT(1,IW+2,:) = I(1,IW,:);

    IT(IH+2,1,:) = I(IH,1,:);IT(IH+2,IW+2,:) = I(IH,IW,:);

    %% Step4 由新图像的某个像素(zi,zj)映射到原始图像(ii,jj)处,并插值。

    for zj = 1:ZIW         % 对图像进行按列逐元素扫描

    for zi = 1:ZIH

    ii = (zi-1)/zmf; jj = (zj-1)/zmf;

    i = floor(ii); j = floor(jj); % 向下取整

    u = ii - i; v = jj - j;

    i = i + 1; j = j + 1;

    ZI(zi,zj,:) = (1-u)*(1-v)*IT(i,j,:) +(1-u)*v*IT(i,j+1,:)...

    + u*(1-v)*IT(i+1,j,:) +u*v*IT(i+1,j+1,:);

    end

    end

    ZI = uint8(ZI);

    %% 以图像的形式显示同现矩阵P

    figure

    imshow(I,M);

    axis on

    title(['原图像(大小: ',num2str(IH),'*',num2str(IW),'*',num2str(ID),')']);

    figure

    imshow(ZI,M);

    axis on

    title(['缩放后的图像(大小: ',num2str(ZIH),'*',num2str(ZIW),'*',num2str(ID)',')']);

    end

    3.  实验结果

    1) 数据1

    在命令窗口输入imblizoom('lena.png', 2);回车后结果如下图3和下图4所示:

    Jr2Qfu.png

    图3 lena.png的运行结果1(原图)

    UNryA3.png

    图4 lena.png的运行结果2(放大2倍后的图)

    2)数据2

    reY7zi.png

    图5 he.jpeg运行结果1(原图)

    RrENnu.png

    图6 he.jpeg运行结果2(缩小2倍后的图像)

    由图3~图6可知,程序正确无误,放大缩小后的效果都很好。程序的用法及其它功能,请查看代码注释。

    [图像缩放双线性插值算法(2008-12-22 14:59:51)转载标签:图像变换插值算法it分类: C/C++问题文章来源:http://blog.csdn.net/ArtX/archive/2007/03/25/1540539.aspx正文

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  • 这是数字图像处理实验内容,老师规定用双线性插值法进行放大缩小,不过双线性插值法也太难了吧!!!

    MATLAB学习之图片放大缩小

    这是数字图像处理实验内容,老师规定用双线性插值法进行放大缩小,不过双线性插值法也太难了吧!!!

    代码如下:

    %此为控制台调用程序
    %m2_1('a.png',1.5,1)
    
    function m2_1( input_img,x,y )
    %input_img为输入图片;x,y为放大倍数
    %[X, map] = imread(...) 读取索引图像X以及与之对应的颜色表到map中。颜色表中的值将归一化到[0,1]之间。
    [I,~] = imread(input_img);
    input_img = imread(input_img);
    
    %获取原图像的长宽
    [width,height,~] = size(I);
    
    %计算新图像的长宽;round()四舍五入
    new_width = round(width*x);
    new_height = round(height*y);
    
    %figure();生成一个新窗口
    figure();
    imshow(input_img);
    title(['原图像(大小: ',num2str(width),'*',num2str(height),')']);
    
    %双线性差值法
    for i = 1:new_width
        for j = 1:new_height
            
            %x,y为放大倍数
            %原来图像的坐标,向下取整
            tempx = floor((i-1)/x);
            tempy = floor((j-1)/y);
            
            %对四条边和四个顶点进行处理,将原坐标转换成调整后的坐标。
            %(1,j)调整为(1,tempy+1)(i,1)调整为(tempx+1,1)
            if tempx == 0 || tempy == 0 || tempx == width-1 || tempy == height-1
                output_img(1,j,:) = input_img(1,tempy+1,:);
                output_img(i,1,:) = input_img(tempx+1,1,:);
                
            %对其余像素进行处理
            else
                %计算原图像坐标减去新图像坐标的小数部分为其余像素点
                a = (i-1) / x - tempx;
                b = (j-1) / y - tempy;
                
                %保证此图像中坐标最小值为1
                tempx = tempx+1;
                tempy = tempy+1;
                
                %双线性插值计算公式变形
                output_img(i,j,:) = input_img(tempx,tempy,:)*(1-a)*(1-b)+input_img(tempx,tempy+1,:)*(1-a)*b...
                    +input_img(tempx+1,tempy,:)*a*(1-b)+input_img(tempx+1,tempy+1,:)*a*b;
            end
        end
    end
    figure();
    imshow(output_img);
    title(['缩放后的图像(大小: ',num2str(new_width),'*',num2str(new_height),')']);
    imwrite(output_img,'resize.jpg');
    end
    

    代码解释

    部分代码解释已经写在上方了,在这儿只解释一下双线性插值法。(仅代表个人看法)

    双线性插值计算在这里插入图片描述

    这是我们老师关于双线性插值计算给出的算法,我就直接盗来用了吧。我觉得双线性插值算法,就是分别在x轴和y轴用两个已知的点来表示未知点坐标的方法,不过是用减法来表示未知点。但在这里我没有验证求两次x轴一次y轴和两次y轴一次x轴之间有什么不同。
    先对图像的四个顶点进行处理,再对图像的其他像素点进行处理,最后是进行双线性插值计算公式变形。一定要注意对边界的处理,防止图像的边界越界。

    由于老师命令用双线性插执法进行放大缩小,所以我再加一些普通的MATLAB图像放大缩小函数的使用吧。

    缩放函数

    B = imresize (A , m): 该函数返回缩放后的图像B:A为要进行缩放操作的原始图像,可以是灰度图像、彩色图像或者二值图像;m为缩放尺寸,当m的取值大于0小于1时,A图像被缩小,当m取值大于1后,A图像被放大。
    B = imresize (A , [mrows , ncols]): 数组[mrows , ncols]说明缩放后B图像的行和列,mrows或者ncols取值为NaN,则函数会按照输入图像A的纵横比生成ncols或者mrows的数。
    [B newmap] = imresize (A , map , m): m是缩放比例,它的取值可以是一个数值,也可以是数组;默认条件下,该函数的返回一个新的、最优的、缩放后的图像B的颜色映射数newmap。
    […] = imresize (… , method): 改函数返回采用method()方法对索引图像进行缩放的结果。method取值可以有以下两种:
      1、说明插值的方法类型:‘nearest’(默认值)最临近插值、'bilinear’双线性插值、'bicubic’双三次插值。
      2、说明选择插值的核函数:'box’BOX型的核函数、'triangle’三角型核函数(bilinear相同)、'Cubic’立方体核函数(bicubic相同)、'lanczos3’Lanczos-3核函数。

    […] = imresize (… , parameter , value , …): 该函数通过设置paramter的值value,控制图像的缩放特性。paramter和value取值如下表

    Paramter说明Value
    ‘Antialiasing’对缩放图像进行边缘柔和,取值为布尔型取值依赖于差值方法采用’nearest’,默认取值false,对于其他差值方法,默认取值为true
    ‘Colormap’颜色映射,取值为字符串取’original’ ,输出图像颜色映射与原图像相同;‘optimized’,输出图像颜色映射为最优
    ‘Dither’颜色抖动,取值为布尔型是否执行颜色抖动处理,仅对索引图像,默认取值为’ture’
    ‘Method’插值方法同[…] = imresizs(…,method)中的method取值
    ‘OutputSize’输出图像尺寸是一个两元素数组[mrows , ncols],如mrows或ncols中有一个取值为NaN,则根据原输入图像纵横比计算其取值
    ‘Scale’缩放比例可以是数值也可以是两元素数组[mrows , ncols]

    测试代码

    %图像缩放函数使用
    [X,map] = imread('a.png');
    
    J1 = imresize( X, 0.25);
    J2 = imresize(X,3.5);
    J3 = imresize(X,[64 40]);
    J4 = imresize(X,[64 NaN]);
    J5 = imresize(X,1.6,'bilinear');
    J6 = imresize(X,1.6,'triangle');
    [J7,newmap] = imresize(X,'Antialiasing',true,'Method','nearest','Colormap','original','Scale',0.15);
    
    figure,
    subplot(121),imshow(J1);
    subplot(122),imshow(J2);
    figure,
    subplot(121),imshow(J3);
    subplot(122),imshow(J4);
    figure,
    subplot(121),imshow(J5);
    subplot(122),imshow(J6);
    figure,
    subplot(121),imshow(X);
    subplot(122),imshow(J7);
    

    这其中

    J5 = imresize(X,1.6,'bilinear');
    

    为双线性插入法的调用函数,就是很简单的一句语句,而它的具体代码实现却很麻烦,这让我体会到底层算法实现的困难。

    展开全文
  • matlab双线性插值

    2013-11-13 14:27:58
    matlab进行编程,使用双线性插值法,实现对图像的放大与缩小
  • 实验平台与数据本算法使用Matlab语言实现,实验平台为Windows 8 32位操作系统、4GB内存(可用为2.31GB)、Matlab2013b。数据1:大小为:256*256 的lena灰度图像,将使用实现的算法对其进行2倍放大操作,如下图1所示:...
  • 基于matlab的双线性插值法的图像放大、缩小,有详细标注
  • % 放大、缩小 function J = myResize(I,Kx,Ky) %放大尺寸 % Kx = 1.8,Ky=1.3; % 获取原图像的尺寸 % 这里只做rgb图像缩放 if Kx<=0 || Ky <=0 error('请输入正确的缩放系数'); end if size(I,3)~=3 er...
  • 实现一个图像缩放函数,可以对输入图像进行任意倍数的缩放...采用双线性插值进行重采样; X,Y方向的缩放倍数参函数参数的形式传入; 可以只考虑输入图像为3通道,8位深度的情况; 不能调用图像处理库的缩放函数来完成;
  • matlab实现输入一张灰度图(rose.tif),对其进行2倍,4倍,8倍,16 倍,32倍的下采样,并对下采样的图像用双线性插值进行放大,计算对应的PSNR值
  • 通过双线性插值来缩放和缩小图像 (a)编写一个能够通过双线性插值来缩放和缩小图像的计算机程序。程序的输入是水平和垂直方向的所需大小。您可以忽略混叠效果。 (b)下载图。2.19,并使用您的程序将此图像从1024x1024...
  • 1.旋转 function res = rotation(angle, image) [rows,cols,v] = size(image); % 图像行列数 temp1 = im2uint8(image(:, :, 1)); temp2 = im2uint8(image(:, :, 2)); temp3 = im2uint8(image(:, :, 3));...
  • [MATLAB] 图像的插值算法3:双线性插值

    千次阅读 多人点赞 2019-01-29 22:39:49
    双线性插值算法的优势更加明显,相较于最近邻插值有效降低了锯齿程度,图像精细程度更高,虽然计算的时间和复杂程度比最近邻插值更高,但在目前的计算力下,双线性插值算法仍然是被最多选择的算法。 –注:本文为...
  • %%%%%----双线性插值放缩----%%%%%clear;clc;[filename,pathname]=uigetfile({'*jpg;*.bmp;*.jpeg'},'load?image');fpath=fullfile(pathname,filename);A=imread(fpath);img=rgb2gray(A);figure(1)imshow(img);title...
  • 双线性插值,数学原理很简单,可以参看该链接,参考前注意区分水平和竖直方向,图像的height代表行方向,图像的width代表列方向。 线面给出MATLAB代码: % 双线性插值 % 输入图像文件及放大率 % 输出根据放大率变化...
  • 在介绍双线性插值之前,先讲一下线性插值:已知数据(x0,y0),要计算[x0,x1]区间内某一位置x在直线上的y值:上面这个比较好理解,仔细看就是用x和x0,x1的距离作为一个权重,用于y0和y1的加权。双线性插值本质就是在...
  • 一、实验目的  1、熟悉并掌握MATLAB工具的使用...2、对图像执行放大、缩小及旋转操作,分别采用最近邻插值双线性插值及双三次插值方法实现,要求根据算法自己编写代码实现,并分析三种方法的优缺点。 (二)、相关知
  • 2 Matlab实现最近邻插值双线性插值、双三次插值3最近邻插值的原理简介4双线性插值的原理简介5双三次插值原理简介 1插值是什么?为啥要插值? 一句话来说就是插值用于图片缩放,为了解决图片缩放中可能出现小数坐标...
  • % 图像缩放变换 双线性插值 % 输入: % img 灰白图像(彩色要多一个color维度或转化为灰度图) % s_x x方向上的比例系数 % s_y y方向上的比例系数 % 输出: % 缩放后的新图像 %% 双线性插值注意点: % 双线性插值...

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