「图像处理」最邻近差值原理与实现

最邻近差值

方法介绍：
最邻近差值是做什么的？这个方法是用来放大图像的，这个方法需要我们指定倍率，运用差值公式，就可以计算出新的图像啦

上式为插值公式，a表示放大倍数，I表示原始图像，I`表示被放大之后的图片，（x,y）的组合表示了一个确定的像素值

但是具体怎么实现，还是需要将细节挪列出来

大家想一想，在将一张图像进行放大之前，我们应该先做的一件事情就是构造好放大之后的模板矩阵I`（但是现在，这个矩阵里还是什么都没有），所以现在我们要做的事情就是构造这个模版矩阵

但是，第一次学习临近插值时我会有这样的疑问：就算模版矩阵构造好了，那怎么将模版矩阵里的值与原始图像的像素进行一一对应呢？

用「下标索引」，创建好的模版矩阵里面并不是什么都没有，而是记录了放大之后的行、列信息。

所以，为了方便的记录每一个点的行列信息，我们打算创建两个矩阵，一个用来记录行值信息，另一个用来记录列值信息，把他们分别保存起来，如下图（PS:只是举例说明分开储存信息让接下来的一一对应更加方便，不用纠结图片是怎么来的）：

y_index: 列值信息

x_inedx:行值信息

好了，到这一步为止，最难的部分我觉得已经解决了，接下来就是要组合行列信息（x_index, y_index），