matlab二维图像重采样,使用网格插值对图像重采样

加载图像

加载并显示图像 ngc6543a.jpg，这是哈勃太空望远镜对行星状星云 NGC 6543 拍摄的图像。此图像显示了几个有趣的结构，如同心气体壳、高速气体喷射和异常气体结。表示该图像的矩阵 A 是 uint8 整数的 650×600×3 矩阵。

A = imread('ngc6543a.jpg');

imshow(A)

创建插值

为该图像创建一个网格插值对象。对于图像来说，由于像素具有正整数位置，因此适合使用默认网格。鉴于 griddedInterpolant 只适用于双精度和单精度矩阵，请将 uint8 矩阵转换为双精度。

F = griddedInterpolant(double(A));

对图像像素重采样

当使用大量网格点对图像重采样时，查询插值的最佳方法是使用网格向量。网格向量在元胞数组 {xg1,xg2,...,xgN} 中组合为列向量。网格向量是表示查询点网格的紧凑方式。使用网格向量，griddedInterpolant 不需要形成完整网格即可执行计算。

求出原始矩阵维度的大小，并使用这些维度大小对图像重采样，使其大小为原来的 120%。也就是说，对于原始图像中的每 5 个像素，插值图像具有 6 个像素。

[sx,sy,sz] = size(A);

xq = (0:5/6:sx)';

yq = (0:5/6:sy)';

zq = (1:sz)';

vq = uint8(F({xq,yq,zq}));

figure

imshow(vq)

title('Higher Resolution')