㈠ 双线性插值算法 放大rgb565格式的灰度图像
用opencv的cvResize函数就可以实现了，matlab也挺好实现的，好像是imresize，要是编c程序的话，我记得csdn上有个人公布了双线性的C程序源代码，你找找
㈡ 怎样有相邻两张图图像插值出新的图像
这是一种简单的插值算法：不需要计算，在待求象素的四邻象素中，将距离待求象素最近的邻象素灰度赋给待求象素
设i+u, j+v(i, j为正整数， u, v为大于零小于1的小数，下同)为待求象素坐标，则待求象素灰度的值 f(i+u, j+v)。
如果(i+u, j+v)落在A区，即u<0.5, v<0.5，则将左上角象素的灰度值赋给待求象素，同理，落在B区则赋予右上角的象素灰度值，落在C区则赋予左下角象素的灰度值，落在D区则赋予右下角象素的灰度值。
最邻近元法计算量较小，但可能会造成插值生成的图像灰度上的不连续，在灰度变化的地方可能出现明显的锯齿状。
下面附上源代码：
#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;
㈢ 下面的运算没有应用到图像插值技术的是
插值算法在图像处理中的应用
㈣ 对图像进行双线性插值算法后，图像出现块效应怎么解决
interpolation 插值方法，类似于 CV_INTER_NN 方法。当图像放大时，dst 输出图像，该方法可以避免波纹出现。当图像缩小时候;
src 输入图像,
CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省使用)
CV_INTER_AREA - 使用象素关系重采样.
该方法就是用于将图像改变为dst定义的大小..
CV_INTER_CUBIC - 立方插值, CvArr* dstvoid cvResize( const CvArr* src，然后根据你选择的插值方法进行插值, int interpolation=CV_INTER_LINEAR ):
CV_INTER_NN - 最近邻插值.
㈤ 下列哪种插值算法可得到最好的图像效果
差不多，自己看图选
㈥ 利用matlab进行图像插值！
这个不算太麻烦的，可以根据自己的需要（比如精度、位置等）选择点的坐标；至于差值的算法比较多，像牛顿、艾尔米特、拉格朗日等方法，你可以试一下；matlab自身的差值算法具体不清楚，不过这个不知道也木有关系，不影响的。
㈦ 图像处理中的双线性插值算法的原理
何东健的《数字图像处理》光盘第六章有前两种的程序
完整程序已发你邮箱
核心代码如下：
for(y = 0; y < nNewHeight; y++)
{
//指向新图像第y行
//注意此处宽度和高度是新图像的宽度和高度
pNewTemp = pNewBits;
pNewTemp += (nNewHeight - 1 - y) * nNewWidthBytes;
//针对图像每列进行操作
for(x = 0; x < nNewWidth; x++)
{
//计算该像素在源图像中的坐标
int y0 = (long) (y / fYZoomRatio + 0.5);
int x0 = (long) (x / fXZoomRatio + 0.5);
//判断是否在源图范围内
if( (x0 >= 0) && (x0 < nOldWidth) &&
(y0 >= 0) && (y0 < nOldHeight))
{
//用双线性插值
if(bBilinear)
{
unsigned char *pTemp = Interpolation (nOldWidth, nOldHeight,
(float)x0, (float)y0,
nOldWidthBytes, nMovedBits, pOldBits);
//复制像素
memcpy(pNewTemp, pTemp, nMovedBits);
delete [] pTemp ;
}
else
//最近邻插值
{
//指向源图像第y0行，第x0个像素
//注意此处宽度和高度应该互换
pOldTemp = pOldBits;
pOldTemp += (nOldHeight - 1 - y0) * nOldWidthBytes;
pOldTemp += x0 * nMovedBits;
//复制像素
memcpy(pNewTemp, pOldTemp, nMovedBits);
}
}
pNewTemp += nMovedBits;
}
}
㈧ 图像插值的目的是什么
“插值”最初是电脑的术语，现在引用到数码图像的处理上。即图像放大时，像素也相应地增加，增加的过程就是“插值”程序自动选择信息较好的像素作为增加的像素，而并非只使用临近的像素，所以在放大图像时，图像看上去会比较平滑、干净。不过需要说明的是插值并不能增加图像信息。通俗地讲插值的效果实际就是给一杯香浓的咖啡兑了一些白开水。
★ 常见的插值方法及其原理
1. 最临近像素插值：图像出现了马赛克和锯齿等明显走样的原因。不过最临近插值法的优点就是速度快。
2. 线性插值（Linear）：线性插值速度稍微要慢一点，但效果要好不少。所以线性插值是个不错的折中办法。
3. 其他插值方法：立方插值，样条插值等等，它们的目的是试图让插值的曲线显得更平滑，为了达到这个目的，它们不得不利用到周围若干范围内的点，不过计算量显然要比前两种大许多。
在以上的基础上，有的软件还发展了更复杂的改进的插值方式譬如S-SPline、Turbo Photo等。它们的目的就是使边缘的表现更完美。
★ 评断插值结果的好坏
第一个标准：走样现象的轻重。放大图像的时候，要看边缘是否产生了锯齿，缩小图像的时候，看看是否有干扰条纹，边缘是否平顺。第二个标准：边缘是否清晰？同样贴两个例子，左边是差的算法，右边是好的算法（如图1）。第三个标准：过渡带的层次感细节感怎么样？贴两个例子，左边是差的算法，右边是好的算法（如图2）。
插值的今生
★ 是否有必要
购买插值数码相机
看了上面的原理介绍，相信大家应该已经了解了插值实际上就是一种技术，它能给我们的照片信息提供一些美化和提高，但是这样的技术提升是有限制的，使用320×240分辨率的相机是不可能代替百万像素的数码相机的，虽然我们可以使用Photoshop将分辨率为320×240的照片放大成1280×960，但它的照片真实信息仍然只有320×240。其余增加的可都是“白开水”。