使用临近插值法和双线性插值法进行图像处理，将彩色图像缩放之后仍输出彩色图像。

KNN邻近算法、机器学习算法，完整源代码，直接可以运行

电子科技大学数据挖掘课程 K-Means算法&通过感知机 反向传播算法实现人工神经网络（ANN) 实验报告+代码

数字图像处理：最邻近、双线性、双三次插值的MATLAB实现。 MATLAB version = 8.1.0.604 (R2013a)

使用python对2维图像采用最邻近插值和双线性插值算法实现旋转

knn（k-Nearest Neighbor algorithm）最邻近算法程序

C++实现K最邻近算法, 使用KD树来实现, 在面对大量数据时可以提高搜索效率. 代码干净, 整洁, 有注释, 可直接使用.

对图像进行最邻近插值，提高图像的分辨率。 对图像进行最邻近插值，提高图像的分辨率。 对图像进行最邻近插值，提高图像的分辨率。 对图像进行最邻近插值，提高图像的分辨率。

在遥感观测中，目标辐射信息中包含了背景辐射经过大气散射后进入传感器视场的部分，从而使地物边缘模糊，对比度降低，即邻近效应。要从遥感图像中准确获取目标信息，邻近效应校正是必不可少的环节。根据大气辐射传输模型，利用MODIS气溶胶产品并引入新的邻近效应校正系数对高分一号卫星多光谱遥感影像进行邻近效应校正。结果表明，经过校正的遥感影像对比度增强，清晰度增加，地物信息更丰富。

802.11Wi-Fi网络中，接入点（AP）的介质接入控制（MAC）协议分配给它的竞争用户（STA）相等的传输机会而不考虑的用户的链路质量的差异，这就会导致有着不同链路质量的竞争节点获得相等的吞吐量（基于吞吐量的公平性），从而降低网络整体的性能。为了克服这一性能异常问题，基于比例公平的优化由于其吞吐量增强能力已经引起广大的关注。在本文中，提出了一种基于邻近点算法的比例公平优化方法，每个竞争节点根据其链路质量的差异使用不同的接入概率来访问接入点。数值结果验证了我们的理论分析，Wi-Fi网络的吞吐量可以通过接入概率的优化得到显着改善。