增加灰度图像的分辨率答案

【问题标题】：increasing the resolution of a grayscale image增加灰度图像的分辨率
【发布时间】：2013-11-29 07:46:35
【问题描述】：

我有一张灰度图像，需要提高其分辨率。如何在 MATLAB 中做到这一点？例如，主要是通过乘以图像的尺寸来完成吗？

【问题讨论】：

标签： matlab resize image-manipulation

【解决方案1】：

您可以“产生幻觉”高分辨率细节。例如，请参阅 Glasner 等人 "Single image Super resolution" ICCV 2009。

该算法的实现可以在here找到

【讨论】：

【解决方案2】：

您还可以通过对图像进行傅里叶变换、补零、傅里叶逆变换以及取绝对值来执行 sinc 插值。

im_rz = abs(ifft2(padarray(fft2(im),[row_pad, col_pad])))

【讨论】：

【解决方案3】：

您需要执行插值。有很多方法可以做到这一点。使用imresize（例如imgOut=imresize(img,scale,method);），或者如果您没有图像处理工具箱，请考虑以下代码：

function imres = resizeim(I,outsize,interpalg)

if nargin<3 || isempty(interpalg),
    interpalg='cubic';
end

rows=outsize(1);
cols=outsize(2);

vscale = size(I,1) / rows;
hscale = size(I,2) / cols;

imgClass = class(I);
imres = interp2(double(I), (1:cols)*hscale + 0.5 * (1 - hscale), ...
                   (1:rows)'*vscale + 0.5 * (1 - vscale), ...
                   interpalg);
imres = cast(imres,imgClass);

注意：这是一个艰难的开始。许多人需要执行预过滤或其他转换。此外，此示例仅支持 2D（灰度）图像。对于 RGB，调整它以处理每个颜色平面，或者简单地循环处理每个平面。同样，这只是一个示例。

除了边缘处理之外，这与 imresize 在关闭抗锯齿（即imresize(...,'Antialiasing',false)）时的结果相同。

关于边缘处理，请参阅interp2 的文档以获取有关extrapval 参数的信息。代码变得丑陋，但是您可以修补插值点（interp2 输入）中的最小/最大元素以简单地映射到边缘，或者您可以使用NaN 来处理extrapval，并后处理@ 987654333@ 将NaNs 替换为其邻居等。请注意，简单地在linspace(1,size(I,1),rows) 等点进行插值不会给出预期的比例变化。

【讨论】：