图像插值-最近邻插值(nearest)

本文深入探讨了最近邻插值(nearest)算法,这是一种图像缩放处理中常用的快速方法。文章详细介绍了算法原理,即通过选取源图像中最接近的目标像素点来填充放大后的图像,尽管效果不及双线性和双三次插值,但在速度上有显著优势。同时,提供了MATLAB实现代码,包括边界索引处理,以及与MATLAB内置函数的性能比较。

最近邻插值(nearest)
本文将未做插值的原始图像称作源图像,源图像插值缩放K倍后的图像称作目标图像。
以下标识符的意义:
在这里插入图片描述

  1. 算法
    该算法不凭空设定元素点的值,而是选择源图像中最近邻像素点来填充目标图像。
    那么,目标元素点所选择的源图像元素点位置应为:
    srcX=round(dstX/K)
    srcY=round(dstY/K)
    其中,round表示将值四舍五入为整数
  2. 实现
    本程序是matlab写的一个my_nearest函数,与matlab自有的imresize的nearest型函数相对应。可以实现任意倍数的放大(其中涉及边界索引的问题需要注意,这在双线性和双三次插值中也会遇到)。

matlab代码:

function [dst]=my_nearest(src,K)
%最近邻法插值
%输入:源图像src,放大倍数K
%输出:目标图像矩阵dst

[srcM,srcN,srcC]=size(src);%读取源图像元素点的行列数及色板数
dstM=
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