MATLAB图像处理：基于Lena测试图的放大与分割实验系统

资 源 简 介

本MATLAB项目使用Lena标准测试图，实现最近邻插值与双线性插值两种经典图像放大算法，并进行分割效果对比分析，为图像处理教学与研究提供可视化实验平台。

详 情 说 明

基于Lena测试图的图像放大与分割实验系统

项目介绍

本项目以国际标准测试图像Lena为输入样本，实现了一个图像放大与对比展示的实验系统。系统核心聚焦于两种经典图像放大算法——最近邻插值法与双线性插值法的原理演示与效果对比。通过将原始图像与两种算法的放大结果进行并排分割展示，并辅以详细注释和可视化输出，旨在为图像处理初学者提供一个直观、清晰的学习工具，深入理解不同插值算法在图像放大过程中的处理逻辑与视觉差异。

功能特性

• 经典算法实现：完整实现了基于像素复制思想的最近邻插值放大算法和基于局部像素线性加权平均的双线性插值放大算法。
• 多图对比展示：在一个图像窗口内，采用分割子图的方式，同步显示原始图像及两种算法的放大结果，便于直接对比。
• 结果标注清晰：每个展示子图均标注了对应的算法名称和所使用的放大倍数，确保结果可读性。
• 处理过程透明：代码包含详细注释，关键步骤均有说明，揭示了算法从输入到输出的完整处理流程。
• 性能对比（可选）：可输出两种算法处理过程的执行时间，为算法效率分析提供参考。

使用方法

1. 确保系统满足运行要求，并将测试图像文件lena.png或lena.jpg置于项目目录下。
2. 运行主程序文件。
3. 根据程序提示，在命令行窗口中输入期望的放大倍数（例如输入2，代表将图像放大2倍）。
4. 程序将自动完成图像读取、两种算法放大计算、结果可视化展示。
5. 观察生成的对比图像窗口，分析不同算法的放大效果差异。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本
• 依赖图像：标准512x512像素的Lena灰度测试图（格式为.jpg或.png）

文件说明

主程序文件承担了系统的核心调度与功能实现。它负责读取指定路径下的原始测试图像，接收用户设定的放大倍数参数，并依次调用最近邻插值法和双线性插值法两种核心算法模块进行图像放大计算。完成计算后，主程序将组织原始图与两个结果图进行排版，创建包含三个子图的显示窗口，并为每个子图添加相应的标题注释，最终完成可视化结果的呈现。整个流程的控制逻辑、用户交互以及结果输出均在此文件中实现。