Данная работа посвящена исследованию применения интерполяции при обработке изображений. Интерполяция изображений - один из основных методов обработки изображений, который широко применяется. На основе рассмотренных методов обработки изображений может быть улучшено программное обеспечение для получения более высокого качества изображения. В работе представлены четыре рабочих программы интерполяции: ближайшего соседа, билинейной интерполяции, бикубической интерполяции и кубической B-сплайновой интерполяции, реализованные в Matlab. Написаны программы для увеличения изображения. Проведено субъективное и объективное сравнение увеличенных и обработанных изображений с использованием этих четырех алгоритмов интерполяции. Сравнена резкость обработанных изображений субъективно, невооруженным глазом, и с использованием Matlab, для сравнения резкости изображения до и после обработки. Также проведено сравнение временной эффективности и трудоемкости различных алгоритмов интерполяции.

The given work is devoted to research on the application of interpolation in image processing. Image interpolation is one of the most basic image processing techniques that has been widely studied and applied. Based on this technology, image processing techniques can be improved in software to obtain higher image quality. In this section, I first introduced four working principles of nearest neighbor interpolation, bilinear interpolation, bicubic interpolation, and cubic B-spline interpolation. Then use Matlab to program these four interpolation methods accordingly to enlarge the image. Finally, subjectively and objectively compare the results of the magnified and processed images using these four interpolation algorithms, and compare the sharpness of the processed images subjectively with the naked eye, and again use Matlab to write a program to calculate the image sharpness before and after processing, and the processor efficiency for four algorithms.