关于双线性插值

方法一：Opencv自带的用插值办法做的图像缩放

     dst_cvsize.width=(int)(scr->width*scale);
        dst_cvsize.height=(int)(scr->height*scale);
        dst=cvCreateImage(dst_cvsize,scr->depth,scr->nChannels);

        cvResize(scr,dst,CV_INTER_LINEAR);//
//             CV_INTER_NN - 最近邻插值,
//             CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省使用)
//             CV_INTER_AREA - 使用象素关系重采样。当图像缩小时候，该方法可以避免波纹出现。
         /*当图像放大时，类似于 CV_INTER_NN 方法..*/
//             CV_INTER_CUBIC - 立方插值.

    

方法二：matlab实现（灰度图）

close all;
clear all;
clc;

m=1.8;              %放大或缩小的高度
n=2.3;              %放大或缩小的宽度
img=imread('lena.jpg');
imshow(img);
[h w]=size(img);
imgn=zeros(h*m,w*n);
rot=[m 0 0;0 n 0;0 0 1];                                   %变换矩阵

for i=1:h*m
    for j=1:w*n
        pix=[i j 1]/rot;   
        
        float_Y=pix(1)-floor(pix(1)); 
        float_X=pix(2)-floor(pix(2));
       
        if pix(1) < 1　　　　　　　　%边界处理
            pix(1) = 1;
        end
        
        if pix(1) > h
            pix(1) = h;
        end
        
        if pix(2) < 1
            pix(2) =1;
        end
        
        if pix(2) > w
            pix(2) =w;
        end
        
        pix_up_left=[floor(pix(1)) floor(pix(2))];　　　　%四个相邻的点
        pix_up_right=[floor(pix(1)) ceil(pix(2))];
        pix_down_left=[ceil(pix(1)) floor(pix(2))];
        pix_down_right=[ceil(pix(1)) ceil(pix(2))];     
    
        value_up_left=(1-float_X)*(1-float_Y);　　　　　　%计算临近四个点的权重
        value_up_right=float_X*(1-float_Y);
        value_down_left=(1-float_X)*float_Y;
        value_down_right=float_X*float_Y;
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　%按权重进行双线性插值
        imgn(i,j)=value_up_left*img(pix_up_left(1),pix_up_left(2))+ ...
                  value_up_right*img(pix_up_right(1),pix_up_right(2))+ ...
                  value_down_left*img(pix_down_left(1),pix_down_left(2))+ ...
                  value_down_right*img(pix_down_right(1),pix_down_right(2));        
    end
end

figure,imshow(uint8(imgn))