数字图像处理学习笔记（七）——用Pycharm及MATLAB实现三种图像内插法（最近邻内插法、双线性内插法、双三次内插法）

数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！ 专栏链接：数字图像学习笔记 ★由于之前学习笔记（四）有对于图像三种插值的理论讲解，这里就不再赘余； 可参照此文阅读学习☞图像的三种内插法 一、Pycharm实现过程 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math def NN_interpolat 在数字图像处理领域，图像内插是一种常见的技术，用于在原始图像的基础上生成新的像素值，以改变图像的分辨率。本文将探讨三种基本的内插方法：最近邻内插法、双线性内插法和双三次内插法，并提供Python环境下的实现方式，即使用PyCharm和MATLAB。 最近邻内插法（Nearest Neighbour Interpolation）是最简单的内插方法，它通过取最近的原始像素值来估计新位置的像素值。在提供的代码中，`NN_interpolation`函数实现了这一方法。函数遍历目标图像的每个像素点，根据比例计算出源图像中的对应坐标，然后返回与该坐标最接近的原始像素值。 双线性内插法（Bilinear Interpolation）则采用线性插值策略，考虑到四个最近的像素点，通过对它们的加权平均来计算新位置的像素值。在代码中，`BiLinear_interpolation`函数完成了这个任务。函数首先在原始图像边缘添加一行和一列，然后对每个目标像素，计算其对应的四个源像素的权重，这些权重由目标像素坐标与源像素坐标的相对距离决定。 双三次内插法（Bicubic Interpolation）是一种更高级的内插技术，它考虑了16个最近的像素点，利用三次多项式进行插值。在`BiCubic_interpolation`函数中，通过`BiBubic`辅助函数计算每个像素的三次样条权重，再对16个邻近像素进行加权求和。这种方法通常会得到更平滑的结果，但计算量较大。 在代码的最后部分，作者展示了如何应用这些函数于实际图像上。`im_path`定义了待处理图像的路径，`image`变量加载图像，然后分别使用三种内插方法生成放大的图像，并保存结果。需要注意的是，图像数据在处理前被转换为NumPy数组，处理后转换回PIL图像格式以便保存。 这三种内插方法各有优缺点：最近邻内插法简单快速，但可能会导致图像边缘锯齿状；双线性内插法效果较好，适用于大部分情况；双三次内插法虽然计算复杂，但能提供更高质量的放大效果。在实际应用中，选择哪种方法取决于对质量和速度的需求。学习并理解这些基本的内插技术，有助于深入掌握数字图像处理的核心原理。