双线性插值的概念及公式可以参考百度，这里仅对算法原理进行简单的说明：
双线性插值计算公式：
f(i+u,j+v) = (1-u)(1-v)f(i,j)+u(1-v)f(i+1,j)+(1-u)vf(i,j+1)+ uvf(i+1,j+1)
这个公式表明了如何利用矩阵中的四个像素值计算新的像素值，这些新的像素值就组成了放大后的图像。
下图是如何将3x3的图像放大为4x4的图像：
原图像表示为3x3的矩阵（像素值处在黑线的交叉点上），如何计算4x4矩阵的值呢？（像素值处在红色虚线交叉点及红线与黑线的交点上）
比如新图像B的第一列与原图像A的第一列的对应关系是：
B(1,1) = A(1,1)
B(1,2) = A(1,1.66667)
B(1,3) = A(1,2.33334)
B(1,4) = A(1,3.00001)
应用上面的公式，实际上就是用A的含有小数点的位置的像素值来计算B的像素值，但含有小数点位的像素是不存在的，这里称为虚拟位置。
用原图像A的值就能计算出放大后B的值,是不是很神奇？
实际上可以这样认为：双线性插值就是把放大后的图像再压缩到原来图像的尺寸大小，计算原图像中虚拟的像素值，等同于计算放大后图像的像素值，
对于本例来说，B图像的步长相当于A图像步长的(3-1)/(4-1)=0.66667倍。下面我们就可以利用这个比率来对应B中像素位置与A中虚拟像素位置的关系。
B(1,1) = A(1,1) (1-1)*0.66667+1=1
B(1,2) = A(1,1.66667) (2-1)*0.66667+1=1.66667
B(1,3) = A(1,2.33334) (3-1)*0.66667+1=2.33334
B(1,4) = A(1,3.00001) (4-1)*0.66667+1=3.00001
根据上面的对应关系，我们就可以用代码实现了。
现在还有一个问题：
我们计算虚拟像素值是需要周围四个原像素值，比如上列中的（下图中红圈圈住的部分）
A(1,3) = (1-0)(1-0)A(1,3) + (1-0)0A(1,4) + 0(1-0)A(2,3) + 00A(2,4)
显然这里的A(1,4)和A(2,4)是无法索引到得，因为原图像是3x3的矩阵。
为了解决这个问题，在A的最后一行，与最后一列分别加上0，这样A就变成了4x4的矩阵。
图示中扩展的0行0列的元素位置用红色的坐标标示，红色斜箭头把需要用到扩展A矩阵的虚拟像素点位置都标了出来。
实验结果：
原图像：
放大四倍后的图像：
代码实现：
主程序代码：
clear ; close all; clc image = imread('bird.png'); %载入图像的值 r = image(:,:,1); %由于真彩图是红蓝绿三个像素的叠加 g = image(:,:,2); %这里把r，g，b分离出来单独调用函数计算 b = image(:,:,3); %计算完成后再进行组装 %这里需要手动设置放大的倍数 w = 4; %w放大的是竖直方向 l = 4; %l放大的是水平方向 r = extenRGB(r,w,l); %调用函数计算放大后的r值 g = extenRGB(g,w,l); %调用函数计算放大后的g值 b = extenRGB(b,w,l); %调用函数计算放大后的b值 %下面把计算完成后的rgb再组装起来 outRGB(:,:,1) = r; outRGB(:,:,2) = g; outRGB(:,:,3) = b; outRGB = uint8(outRGB);%格式转换，否则无法显示 imshow(outRGB); %显示放大后的图像
主程序调用的函数：
%像素放大计算函数 extenRGB() function Output = extenRGB(A,w,l) % A矩阵分别代表r，g，b矩阵 [m,n] = size(A); %读取A的行和列 A = [A;zeros(1,n)]; %在A的最后一行加入两行0 A = [A zeros(m+1,1)]; %在A的最后一列加入两列0 %这样A就变成(m+1)x(n+1)的矩阵，这是为了解决索引A矩阵时的边界溢出问题 ini_u = (m-1)/(w*m-1); %步长比，如果把原来的一步A(1,1)到A(2,1)看做1，那么计算放大后的 ini_v = (n-1)/(l*n-1); %图像B(2,1)相当于计算A(1+ini_u,1)，即每步加ini_u Output = zeros(w*m,l*n); %初始化输出矩阵 for j = 1:l*n; %左边两个语句的功能是：z_u,z_v向左取整，u,v取小数，原理如下 z_v = floor((j-1)*ini_v+1); %比如A为3x3的矩阵，要放大为Output是4x4大小,即放大了4/3倍， v = (j-1)*ini_v+1 - z_v; %新的一步的距离相当于原来的(3-1)/(4-1)=0.66667 for i = 1:w*m; %Output(1,1) = A(1,1) %(1-1)*0.66667+1=1 z_u = floor((i-1)*ini_u+1); %Output(1,2) = A(1,1.66667) %(2-1)*0.66667+1=1.66667 u = (i-1)*ini_u+1 - z_u; %Output(1,3) = A(1,2.33334) %(3-1)*0.66667+1=2.33334 %Output(1,4) = A(1,3.00001) %(4-1)*0.66667+1=3.00001 %===================下面是双线性插值的代码实现================================ Output(i,j) = (1 - u)*(1 - v)*A(z_u, z_v ) + ... (1 - u)* v *A(z_u, z_v + 1) + ... u *(1 - v)*A(z_u + 1, z_v ) + ... u * v *A(z_u + 1, z_v + 1); end end