Image 如何在MATLAB中对缺失的图像像素进行插值？

我当时很迷茫，我有一位主管正在做这个项目，但他出人意料地离开了，现在我离开了，没有任何支持，也没有真正了解我要做什么的人，我可以向他提问，所以这些可能看起来很琐碎：

我从一个512x512图像开始，向下采样到一个64x64像素的图像。我在下面所做的代码我想实现的主要内容是针对64x64位缺少像素的图像，我想使用conv2（或其他方法）找到缺少像素周围的最小强度差异，并使用该最小差异来知道插值方向。我该如何使用for循环编码来实现这一点

谢谢

function FYPDCT_Image()

lena=imread('lena.bmp');
size(lena)
[m n p]=size(lena)
a=rgb2gray(lena);
imshow(a);
title('Original Grayscale Image');

lena_c=zeros(m,n,p);

lenad=a;

for i=1:16:512
    for j=1:16:512
        lenad(i:i+7,j:j+7)=0;
    end
end

%% DCT

subplot(2,2,1);
imshow(lenad)
[m n] = size(lenad)
title([num2str(m) ' X ' num2str(n)]);

subplot(2,2,2);
lenad_ds1=DS_DCT(lenad,8);
imshow(uint8(lenad_ds1));    
[m n] = size(lenad_ds1)
title([num2str(m) ' X ' num2str(n)]);

subplot(2,2,3);
lenad_ds2=DS_DCT(lenad_ds1,4);

imshow(uint8(255*lenad_ds2/max(max(lenad_ds2))));      
[m n] = size(lenad_ds2)
title([num2str(m) ' X ' num2str(n)]);

subplot(2,2,4);
lenad_ds3=DS_DCT(lenad_ds2,2);

imshow(uint8(255*lenad_ds3/max(max(lenad_ds3)))); 
[m n] = size(lenad_ds3)
title([num2str(m) ' X ' num2str(n)]);

kernel = [-1 -1 -1;-1 8 -1; -1 -1 -1]/8;

differenceImage = conv2(double(lenad_ds3), kernel, 'same');

differenceImage

%% Downsample by a factor of square(2) using DCT
function ImageOut=DS_DCT(ImageIn,MBsize)

[m n]=size(ImageIn);
k=1;
for i=1:MBsize:m-MBsize+1
    l=1;
    for j=1:MBsize:m-MBsize+1
        temp=ImageIn(i:i+MBsize-1,j:j+MBsize-1);
        tempDCT=dct2(temp);
        temp=idct2(tempDCT(1:MBsize/2,1:MBsize/2));
        ImageOut(k:k+MBsize/2-1,l:l+MBsize/2-1)=temp;
        l=l+MBsize/2;
    end
    k=k+MBsize/2;
end

---

可以通过按窗口大小3*3平均相邻像素来初始化像素。然后像往常一样对图像进行插值

IMAGE1=load('img.jpg');
image_interpol = imresize(IMAGE1, 0.125, 'bicubic');

imresize

返回

image\u interpol

，该值是

IMAGE1

大小的0.125倍。

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'bicubic'

是插值类型。

看看这篇文章中的插值教程：如何初始化3x3的像素窗口？如何收集缺失像素周围的数据，以便将此信息放入3x3窗口，然后进行插值？您应该平均缺失像素周围的8个相邻像素，并通过计算出的平均值初始化缺失像素。