图像插值的技术研究

线性插值是一种重要的图像处理技术，在MATLAB中可以通过imresize函数实现多种插值算法。该方法广泛应用于图像融合等场景中，能够通过合理运用插值算法完成中间步骤的处理。双线性插值作为一种经典的算法，其核心原理是通过映射原像素点到目标位置，并利用邻近四个像素的灰度值得到目标像素点的灰度值。具体来说，在缩放比例确定后（如将256x256的图像缩放为512x512），目标图像的每个像素点对应于原图像的一个虚点位置（可能为浮点数）。为此需要对虚点周围的四个实际像素点进行加权平均以计算最终灰度值。此外，在实际应用中可以通过相应的工具箱函数（如fsanci）直接调用实现该过程，并附带详细的代码示例供参考（如图所示）。这种技术不仅能够提高图像质量，在机器学习等领域也具有重要的应用价值（例如相关研究文献）。

线性插值

插值的使用是很重要的，在MATLAB中有默认的imresize函数可以实现各种常用的插值算法。在图像融合的一些处理中需要用到上/下采样，此时合理运用插值算法可以达成中间步骤。
作为经典的插值算法，双线性易于实现，原理简单.
思路
通过映射的方法，找出原像素点（x,y）到映射像素点（m,n）的灰度值的映射关系。
①、设处理前后图像的宽度和高度分别为w、h，w’、h’。
②、通过缩放比例，可以求得新图像B在(i,j)处对应原图像的点为(x,y)。举例：原图像256 256 ，想要生成 512 512的大小，那么新图像的点(i,j)=原图像的点(i/2,j/2)。
方法
①、如果每个点都恰好有对应的点就最好不过了，但是
②、这两个值（x,y）可能为浮点数，而像素中的位置是整数，所以这个点在原图像中对应的可能是虚点,有理论值，但无确切对应点。
③、所以，根据该虚点周围的四个点来进行双线性插值得到新图像的灰度值。取(x,y)邻近的四个像素(x0,y0) 、(x0,y1) 、(x1,y0) 、(x1,y1)，它们对应的灰度值为f(x0,y0) 、f(x0,y1)、 f(x1,y0)、 f(x1,y1)。
④、从x的方向先开始插值：

A=(imread('1.png'));
A=imresize(A,[250,250]);
B=fsanci(A,[512,512]); %参数2为你需要的尺寸。

axes(handles.axes1)并调用imshow函数以显示图片A，并将其标题设置为'原图像'；axes(handles.axes2)并调用imshow函数以显示经过sanic插值缩放后的图片B，并将其标题设置为'sanic插值缩放后图像'。

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