标题: 双线性插值法缩放矩阵或图像MATLAB代码 [打印本页]

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作者: exp(jpai)+1=0    时间: 2023-3-5 15:40
标题: 双线性插值法缩放矩阵或图像MATLAB代码

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
    
18. 
    
19. clc;clear all;close all;
    
20. 
    
21. %% Step1 对数据进行预处理
    
22. 
    
23. zmf = 2;   % 缩放因子，即缩放的倍数
    
24. [I,M] = imread("78.png");
    
25. 
    
26. if zmf <= 0
    
27.     error('缩放倍数 zmf的值应该大于0！');
    
28. end
    
29. 
    
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
    
35. 
    
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,:,:);
    
41. 
    
42. IT(2:IH+1,1,:)=I(:,1,:);
    
43. IT(2:IH+1,IW+2,:)=I(:,IW,:);
    
44. 
    
45. IT(1,1,:) = I(1,1,:);
    
46. IT(1,IW+2,:) = I(1,IW,:);
    
47. 
    
48. IT(IH+2,1,:) = I(IH,1,:);
    
49. IT(IH+2,IW+2,:) = I(IH,IW,:);
    
50. 
    
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。
    
52. 
    
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
    
63. 
    
64. ZI = uint8(ZI);
    
65. 
    
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),')']);
    
71. 
    
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)',')']);
    
76. 
    
77. % -----------------
    
78. 
    
79. % function R = bicubic(src, scale)
    
80. %% 双三次插值
    
81. src = imread("78.png");
    
82. src = double(src) / 255;
    
83. 
    
84. scale = 2;
    
85. 
    
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
    
99. 
    
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
     
151. 
     
152. figure,imshow(R);
     

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