㈠ 雙線性插值演算法 放大rgb565格式的灰度圖像
用opencv的cvResize函數就可以實現了，matlab也挺好實現的，好像是imresize，要是編c程序的話，我記得csdn上有個人公布了雙線性的C程序源代碼，你找找
㈡ 怎樣有相鄰兩張圖圖像插值出新的圖像
這是一種簡單的插值演算法：不需要計算，在待求象素的四鄰象素中，將距離待求象素最近的鄰象素灰度賦給待求象素
設i+u, j+v(i, j為正整數， u, v為大於零小於1的小數，下同)為待求象素坐標，則待求象素灰度的值 f(i+u, j+v)。
如果(i+u, j+v)落在A區，即u<0.5, v<0.5，則將左上角象素的灰度值賦給待求象素，同理，落在B區則賦予右上角的象素灰度值，落在C區則賦予左下角象素的灰度值，落在D區則賦予右下角象素的灰度值。
最鄰近元法計算量較小，但可能會造成插值生成的圖像灰度上的不連續，在灰度變化的地方可能出現明顯的鋸齒狀。
下面附上源代碼：
#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;
㈢ 下面的運算沒有應用到圖像插值技術的是
插值演算法在圖像處理中的應用
㈣ 對圖像進行雙線性插值演算法後，圖像出現塊效應怎麼解決
interpolation 插值方法，類似於 CV_INTER_NN 方法。當圖像放大時，dst 輸出圖像，該方法可以避免波紋出現。當圖像縮小時候;
src 輸入圖像,
CV_INTER_LINEAR - 雙線性插值 (預設使用)
CV_INTER_AREA - 使用象素關系重采樣.
該方法就是用於將圖像改變為dst定義的大小..
CV_INTER_CUBIC - 立方插值, CvArr* dstvoid cvResize( const CvArr* src，然後根據你選擇的插值方法進行插值, int interpolation=CV_INTER_LINEAR ):
CV_INTER_NN - 最近鄰插值.
㈤ 下列哪種插值演算法可得到最好的圖像效果
差不多，自己看圖選
㈥ 利用matlab進行圖像插值！
這個不算太麻煩的，可以根據自己的需要（比如精度、位置等）選擇點的坐標；至於差值的演算法比較多，像牛頓、艾爾米特、拉格朗日等方法，你可以試一下；matlab自身的差值演算法具體不清楚，不過這個不知道也木有關系，不影響的。
㈦ 圖像處理中的雙線性插值演算法的原理
何東健的《數字圖像處理》光碟第六章有前兩種的程序
完整程序已發你郵箱
核心代碼如下：
for(y = 0; y < nNewHeight; y++)
{
//指向新圖像第y行
//注意此處寬度和高度是新圖像的寬度和高度
pNewTemp = pNewBits;
pNewTemp += (nNewHeight - 1 - y) * nNewWidthBytes;
//針對圖像每列進行操作
for(x = 0; x < nNewWidth; x++)
{
//計算該像素在源圖像中的坐標
int y0 = (long) (y / fYZoomRatio + 0.5);
int x0 = (long) (x / fXZoomRatio + 0.5);
//判斷是否在源圖范圍內
if( (x0 >= 0) && (x0 < nOldWidth) &&
(y0 >= 0) && (y0 < nOldHeight))
{
//用雙線性插值
if(bBilinear)
{
unsigned char *pTemp = Interpolation (nOldWidth, nOldHeight,
(float)x0, (float)y0,
nOldWidthBytes, nMovedBits, pOldBits);
//復制像素
memcpy(pNewTemp, pTemp, nMovedBits);
delete [] pTemp ;
}
else
//最近鄰插值
{
//指向源圖像第y0行，第x0個像素
//注意此處寬度和高度應該互換
pOldTemp = pOldBits;
pOldTemp += (nOldHeight - 1 - y0) * nOldWidthBytes;
pOldTemp += x0 * nMovedBits;
//復制像素
memcpy(pNewTemp, pOldTemp, nMovedBits);
}
}
pNewTemp += nMovedBits;
}
}
㈧ 圖像插值的目的是什麼
「插值」最初是電腦的術語，現在引用到數碼圖像的處理上。即圖像放大時，像素也相應地增加，增加的過程就是「插值」程序自動選擇信息較好的像素作為增加的像素，而並非只使用臨近的像素，所以在放大圖像時，圖像看上去會比較平滑、干凈。不過需要說明的是插值並不能增加圖像信息。通俗地講插值的效果實際就是給一杯香濃的咖啡兌了一些白開水。
★ 常見的插值方法及其原理
1. 最臨近像素插值：圖像出現了馬賽克和鋸齒等明顯走樣的原因。不過最臨近插值法的優點就是速度快。
2. 線性插值（Linear）：線性插值速度稍微要慢一點，但效果要好不少。所以線性插值是個不錯的折中辦法。
3. 其他插值方法：立方插值，樣條插值等等，它們的目的是試圖讓插值的曲線顯得更平滑，為了達到這個目的，它們不得不利用到周圍若干范圍內的點，不過計算量顯然要比前兩種大許多。
在以上的基礎上，有的軟體還發展了更復雜的改進的插值方式譬如S-SPline、Turbo Photo等。它們的目的就是使邊緣的表現更完美。
★ 評斷插值結果的好壞
第一個標准：走樣現象的輕重。放大圖像的時候，要看邊緣是否產生了鋸齒，縮小圖像的時候，看看是否有干擾條紋，邊緣是否平順。第二個標准：邊緣是否清晰？同樣貼兩個例子，左邊是差的演算法，右邊是好的演算法（如圖1）。第三個標准：過渡帶的層次感細節感怎麼樣？貼兩個例子，左邊是差的演算法，右邊是好的演算法（如圖2）。
插值的今生
★ 是否有必要
購買插值數碼相機
看了上面的原理介紹，相信大家應該已經了解了插值實際上就是一種技術，它能給我們的照片信息提供一些美化和提高，但是這樣的技術提升是有限制的，使用320×240解析度的相機是不可能代替百萬像素的數碼相機的，雖然我們可以使用Photoshop將解析度為320×240的照片放大成1280×960，但它的照片真實信息仍然只有320×240。其餘增加的可都是「白開水」。