采用三种插值方法进行图像缩放

简介：
本研究探讨了三种不同的插值技术在数字图像缩放中的应用效果，通过比较分析为图像处理提供优化方案。 在图像几何变换过程中，每个像素的值会根据空间变换算法发生变化。由于数字图像的坐标是整数，在经过这些变化后新的坐标可能不是整数，因此需要对非整数值坐标的像素进行估计，即插值处理。MATLAB图像处理工具箱提供了三种插值方法：第一种是最邻近插值（nearest neighbor interpolation），其输出像素值等于输入图像中与其最近的像素点的值；第二种是双线性插值（bilinear interpolation），该法通过计算4个临近像素的加权平均来得到新的像素值，这四个相邻像素位于一个2*2的小区域内；第三种是双立方插值（bicubic interpretation），这种插值方法利用了16个邻近像素来进行更加复杂的加权运算以生成更平滑的结果。