计算机视觉任务中，经常要使用图像插值方法来改变图像的尺寸，如图像金字塔、图像超分辨的预处理等，可以说图像插值方法是计算机视觉任务的基本操作。本文对matlab里的图像插值方法进行分析比较。

首先简单介绍matlab的插值方法，然后对这些方法进行分析比较。matlab里使用插值方法改变图像尺寸的函数是imresize，imresize主要有三个参数，第一个是待处理图像，第二个是缩放尺寸，第三个是可选的插值方法METHOD，以下是matlab官方文档对imresize函数插值方法METHOD的说明：

METHOD can be a string naming a general interpolation method:
  
       'nearest'    - nearest-neighbor interpolation

      'bilinear'   - bilinear interpolation
 
      'bicubic'    - cubic interpolation; the default method

METHOD can also be a string naming an interpolation kernel:

      'box'        - interpolation with a box-shaped kernel

       'triangle'   - interpolation with a triangular kernel (equivalent to 'bilinear')

       'cubic'      - interpolation with a cubic kernel  (equivalent to 'bicubic')
  
       'lanczos2'   - interpolation with a Lanczos-2 kernel
  
       'lanczos3'   - interpolation with a Lanczos-3 kernel

详细见https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/imresize.html?s_tid=doc_ta#mw_3957e4e8-42f0-4156-82e2-822a8241b143 。本文主要比较nearest、bilinear、bicubic、lanczos2和lanczos3这几种插值方法。实验所使用的图像为Art：

 原始图像尺寸为1390×1110，选用的缩放因子为3，使用PSNR与SSIM作为评价标准。本文内容主要分为以下几个部分：

• 插值方法之间的相似度比较
• 插值方法下采样上采样的比较——RGB三通道
• 插值方法下采样上采样的比较——亮度通道y，由rgb2ycbcr转换

1、插值方法之间的相似度比较

对于原始尺寸1390×1110的Art图像，按照缩放因子3对原始图像进行下采样，得到低分辨率图像。使用不同的插值方法进行这一操作，比较低分辨率图像之间的相似程度，结果如下：

2、插值方法下采样上采样的比较——RGB三通道

对原始图像，按照缩放因子3对原始图像下采样再上采样，matlab读入彩色图像为RGB三通道图像，上采样下采样操作分别对每一个单通道进行。下表的结果是使用对应插值方法得到的结果与原始图像（ground truth）的比较结果：

3、插值方法下采样上采样的比较——亮度通道y，由rgb2ycbcr转换

对原始图像，首先将读入的RGB彩色图像使用matlab的函数rgb2ycbcr转换到ycbcr三通道，然后再将y通道分离出来，仅对y通道做下采样再上采样。下表的结果是对y通道使用对应的插值方法得到的结果与原始图像的y通道比较的结果：