154009kh5rrr5e5cyc55yr.png
  1. %----------------------双线性插值法缩放矩阵或图像---------------------------
  2. % Input：
  3. %       I：图像文件名或矩阵（整数值（0~255））
  4. %       zmf：缩放因子，即缩放的倍数
  5. % Output：
  6. %       缩放后的图像矩阵 ZI
  7. % Usage:
  8. %       ZI = SSELMHSIC('ImageFileName',zmf)
  9. %       对图像I进行zmf倍的缩放并显示
  10. %    Or:
  11. %       ZI = SSELMHSIC(I,zmf)
  12. %       对矩阵I进行zmf倍的缩放并显示
  13. %-------------------------------------------------------------------
  14. %%%%    Authors:   Zhi Liu
  15. %%%%    XiDian University Student
  16. %%%%    DATE:      16-12-2013
  17. % 确实能实现把图片放大，但是不失真太多，比把图片直接放大分辨率更高
  19. clc;clear all;close all;
  21. %% Step1 对数据进行预处理
  23. zmf = 2;   % 缩放因子，即缩放的倍数
  24. [I,M] = imread("78.png");
  26. if zmf <= 0
  27.     error('缩放倍数 zmf的值应该大于0！');
  28. end
  30. %% 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。
  31. [IH,IW,ID] = size(I);
  32. ZIH = round(IH*zmf); % 计算缩放后的图像高度，最近取整
  33. ZIW = round(IW*zmf); % 计算缩放后的图像宽度，最近取整
  34. ZI = zeros(ZIH,ZIW,ID); % 创建新图像
  36. %% Step3 扩展矩阵I边缘
  37. IT = zeros(IH+2,IW+2,ID);  % 小图像
  38. IT(2:IH+1,2:IW+1,:) = I;  % 把原图像赋值过去
  39. IT(1,2:IW+1,:)=I(1,:,:);
  40. IT(IH+2,2:IW+1,:)=I(IH,:,:);
  42. IT(2:IH+1,1,:)=I(:,1,:);
  43. IT(2:IH+1,IW+2,:)=I(:,IW,:);
  45. IT(1,1,:) = I(1,1,:);
  46. IT(1,IW+2,:) = I(1,IW,:);
  48. IT(IH+2,1,:) = I(IH,1,:);
  49. IT(IH+2,IW+2,:) = I(IH,IW,:);
  51. %% 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。
  53. for zj = 1:ZIW         % 对图像进行按列逐元素扫描
  54.     for zi = 1:ZIH
  55.         ii = (zi-1)/zmf; jj = (zj-1)/zmf;
  56.         i = floor(ii); j = floor(jj); % 向下取整
  57.         u = ii - i; v = jj - j;
  58.         i = i + 1; j = j + 1;
  59.         ZI(zi,zj,:) = (1-u)*(1-v)*IT(i,j,:) +(1-u)*v*IT(i,j+1,:)...
  60.         + u*(1-v)*IT(i+1,j,:) +u*v*IT(i+1,j+1,:);
  61.     end
  62. end
  64. ZI = uint8(ZI);
  66. %% 以图像的形式显示同现矩阵P
  67. figure
  68. imshow(I,M);
  69. axis on
  70. title(['原图像（大小： ',num2str(IH),'*',num2str(IW),'*',num2str(ID),')']);
  72. figure
  73. imshow(ZI,M);
  74. axis on
  75. title(['缩放后的图像（大小： ',num2str(ZIH),'*',num2str(ZIW),'*',num2str(ID)',')']);
  77. % -----------------
  79. % function R = bicubic(src, scale)
  80. %% 双三次插值
  81. src = imread("78.png");
  82. src = double(src) / 255;
  84. scale = 2;
  86. % 判断是灰度图还是RGB图像
  87. if ismatrix(src)
  88.     R = zeros(floor(size(src) * scale));
  89. else
  90.     R = zeros([floor(size(src, 1, 2) * scale), 3]);
  91. end
  92. [dstM, dstN, ~] = size(R);
  93. % 扩展原图像
  94. misrc = zeros([size(src, 1, 2) + 2 * floor(scale), size(R, 3)]);
  95. for i = 1 : size(R, 3)
  96.     tmp = padarray(src(:, :, i), [floor(scale), floor(scale)], 'symmetric');
  97.     misrc(:, :, i) = tmp;
  98. end
  100. %逐像素点赋值
  101. for dstX = 1 : dstM
  102.     for dstY = 1 : dstN
  103.         srcX = floor((dstX + 0.5) / scale - 0.5);
  104.         srcY = floor((dstY + 0.5) / scale - 0.5);
  105.         u = ((dstX + 0.5) / scale - 0.5) - srcX;
  106.         v = ((dstY + 0.5) / scale - 0.5) - srcY;
  107.         X1 = zeros(4, 4);  
  108.         X2 = zeros(4, 4);  
  109.         W1 = ones(4, 4);
  110.         W2 = ones(4, 4);   
  111.         % Bicubic基函数
  112.         for i = 1 : 4
  113.             for j = 1 : 4
  114.                 X1(i, j) = abs(u - i + 2);
  115.                 X2(i, j) = abs(v - j + 2);
  116.                 if X1(i, j) <= 1
  117.                     W1(i, j) = 1.5 * (X1(i, j)) ^ 3 - 2.5 * (X1(i, j)) ^ 2 + 1;
  118.                 else
  119.                     if X1(i, j) < 2
  120.                         W1(i, j) = (-0.5) * (X1(i, j)) ^ 3 + 2.5 * (X1(i, j)) ^ 2 - 4 * X1(i, j) + 2;
  121.                     else
  122.                         W1(i, j) = 0;
  123.                     end
  124.                 end
  125.                 if X2(i, j) <= 1
  126.                     W2(i, j) = 1.5 * (X2(i, j)) ^ 3 - 2.5 * (X2(i, j)) ^ 2 + 1;
  127.                 else
  128.                     if  X2(i, j) < 2
  129.                         W2(i, j) = (-0.5) * (X2(i, j)) ^ 3 + 2.5 * (X2(i, j)) ^ 2 - 4 * X2(i, j) + 2;
  130.                     else
  131.                         W2(i, j) = 0;
  132.                     end
  133.                 end
  134.             end
  135.         end
  136.         W = W1 .* W2;
  137.         Z = ones(4, 4);  %16个源像素点矩阵
  138.         O = ones(4, 4);  %16个加权后的源像素点矩阵
  139.         for dstC = 1 : size(R, 3)
  140.             for i = 1 : 4
  141.                 for j = 1 : 4
  142.                     Z(i, j) = misrc(srcX - 2 + i + round(scale), srcY - 2 + j + round(scale), dstC);
  143.                     O(i, j) = W(i, j) .* Z(i,j);
  144.                 end
  145.             end
  146.             O1 = sum(sum(O));
  147.             R(dstX, dstY, dstC) = O1;
  148.         end
  149.     end
  150. end
  152. figure,imshow(R);
插值后的图像为 502*788
image.png