算法中小数部分到底该如何处理（定点化处理，注意精度问题） 如果求出插值公式中的系数，以及周围四个点的坐标 求出四个点之后，为加快速度，如何将四个点的像素值同时读出

针对FDK算法重建图像异常耗时的问题,提出了一种极坐标反投影快速重建算法。根据三角函数对称性,64幅预处理后的投影数据在反投影过程中同时运算;在极坐标反投影数据映射到笛卡尔坐标时,利用像素位置相关参数的对称性,在不使用查表方法的情况下,使双线性插值的计算量大大减少。实验结果表明,采用这两种措施实现了FDK算法优化,与传统的FDK算法相比,重建速度提高8倍,采用CUDA技术,实现GPU对其加速,速度提高40倍,且均不产生新的误差。

ChaZhiChuLi.m 双线性插值和最邻近插值对图像放大和缩放整数倍，整数由用户自己输入 Denglv.m 登录界面 XuanZe.m 选择常规图像处理和插值处理模块 GeZhongChaZhi.m 对比度亮度增强模块，直方图均衡化处理，显示处理前后的直方图 ChaZhiChuLi.fig 双线性插值和最邻近插值对图像放大和缩放整数倍界面 Denglv.fig 登录界面 XuanZe.fig 选择模块界面 GeZhongChaZhi.fig 对比度亮度增强模块，直方图均衡化处理，显示处理前后的直方图界面 该压缩文件解压缩后直接点击运行Denglv.m即可，登录账号：2017020207；登录密码：ZYL，下载后有任何运行问题可以加Q:3467096262联系我给予解决，或则直接在下方评论区评论就可以了。

针对单板CMOS图像传感器采集的Bayer模板的数据，结合FPGA硬件结构FIFO_DFF构成3×3插值模板，提出一种改进的双线性插值算法。插值过程中利用当前要还原的分量同通道的水平、垂直以及两个对角线方向上的已知分量进行边缘检测，用梯度小的方向的分量进行插值还原缺失的分量。实验结果表明，在FPGA中使用该算法插值得到的图像色彩准确，增强了图像的边缘和细节，图像清晰度高。

深度学习几种上采样方法代码，最近邻插值，双线性插值，pixelshuffle，unpool，逆卷积等示例代码

双线性插值的图像缩放算法，并给出算法原理 和改进的方法 以及核心的代码

1.例程具有说明文件； 2.例程具有仿真文件； 3.例程使用FPGA实现了二次线性插值算法。

对双线性插值的一次较清楚的解析，简单明了

基于双线性插值畸变校正的图像矫正仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

双线性插值matlab代码Excel中的线性和双线性插值 基于MATLAB的签名的线性和双线性插值的工作表函数的VBA代码。 代码在其中，并且还提供了一个。 线性插值 使用interp1函数的示例： 双线性插值 使用interp2函数的示例：