MATLAB图像插值算法实现与对比分析项目

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了三种经典的图像插值算法，包括最近邻插值和双线性插值，支持输入图像的缩放操作，并对算法效率与效果进行对比分析。代码结构清晰，适合图像处理学习和应用。

详 情 说 明

自定义图像插值算法实现与对比分析

项目介绍

本项目实现了三种经典的图像插值算法，能够对输入的二维图像进行放大或缩小操作。通过空间坐标变换和像素值插值计算，为图像处理领域提供了一套完整的插值算法实现方案，支持算法效果对比和性能评估。

功能特性

• 最近邻插值：根据目标像素位置选择最近的原始像素值，计算效率高但图像边缘可能产生锯齿
• 双线性插值：基于目标像素周围的四个原始像素进行线性加权计算，平衡图像质量与计算效率
• 双三次插值：使用目标像素周围的16个原始像素进行三次卷积计算，生成更平滑的图像边缘和自然纹理过渡
• 对比分析功能：支持插值结果的视觉对比展示和算法性能评估
• 质量评估：可选PSNR、SSIM等图像质量量化指标

使用方法

1. 输入准备：

- 二维图像数据矩阵（支持.jpg、.png、.bmp等常见格式） - 目标缩放比例参数（如2.0表示放大2倍，0.5表示缩小一半） - 插值算法选择参数（1-最近邻，2-双线性，3-双三次插值）

1. 执行处理：运行主程序，按提示输入相应参数

1. 输出结果：

- 处理后的图像矩阵数据 - 原始图像与处理后图像的对比可视化显示 - 算法执行时间统计信息 - 可选图像质量评估指标输出

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 支持主流操作系统（Windows/Linux/macOS）

文件说明

主程序文件整合了项目的全部核心功能，包括图像读取与预处理、三种插值算法的具体实现逻辑、结果可视化展示模块以及性能评估系统。该文件负责协调各功能模块的执行流程，处理用户输入参数，调用相应的插值算法进行计算，并最终生成包含对比分析结果的全方位输出。