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最近邻法

最近邻法是一种最简单的插值算法，输出像素的值为输入图像中与其最邻近的采样点的像素值。是将(u0,v0)(u_0,v_0)点最近的整数坐标u,v(u,v)点的灰度值取为(u0,v0)(u_0,v_0)点的灰度值。

在(u0,v0)(u_0,v_0)点各相邻像素间灰度变化较小时，这种方法是一种简单快捷的方法，但当(u0,v0)(u_0,v_0)点相邻像素间灰度差很大时，这种灰度估值方法会产生较大的误差。

双线性插值法

双线性插值又称为一阶插值，是线性插值扩展到二维的一种应用。它可以通过一系列的一阶线性插值得到。即，双线性插值法是对最近邻法的一种改进，利用线性内插法，根据(𝑢0,𝑣0)(u_0,v_0)点的四个相邻点的灰度值，插值计算出𝑓(𝑢0,𝑣0)f(u_0,v_0)值。

三次内插法（高阶插值）

高阶插值常用卷积来实现。输出像素的值为输入图像中距离它最近的4×4领域内采样点像素值的加权平均值。

I = imread('pout.tif');
J = imresize(I,1,'nearest');       %采用最邻近插值法进行灰度插值放大10倍
K = imresize(I,1,'bilinear');      %采用双线性插值法进行灰度插值放大10倍
L = imresize(I,1,'bicubic');       %采用三次内插法进行灰度插值放大10倍
subplot(2,2,1),imshow(I),title('原始图像');
subplot(2,2,2),imshow(J),title('最邻近插值法');
subplot(2,2,3),imshow(K),title('双线性插值法');
subplot(2,2,4),imshow(L),title('三次内插法');

效果图片