很荣幸能参加到电子技术应用的读书活动，此次阅读的书籍是来自韩彬的《基于MATLAB于FPGA的图像处理教程》。
  从前言中我可以清楚的的看出本书的架构，由对一些问题的探讨，自然引入了FPGA在图像处理上的应用。在后面的章节中每一个章节都在介绍不同的图像算法，在MATLAB上的实现，以及之后在FPGA上的仿真与实现。在这些章节中，我最感兴趣的是图像缩放算法这一章节中的双线性插值算法。
   双线性插值算法是一种图像缩放技术，它可以在不改变图像宽高比的同时调整图像的尺寸。该算法基于这样一种思想：对于要缩放的每个像素点，可以通过它周围四个已知点之间的线性关系来计算出它的灰度值。
  双线性插值算法将待缩放图像中某个坐标 (x, y) 转化为以左上角已知点为参考坐标系的坐标系下 (u, v) 的值。其中，u 和 v 是相对于左上角已知点的水平和垂直距离比例。也就是说，u 和 v 的值都在 [0, 1] 之间。
  假设左上角已知点为 P1(x1, y1)，右上角已知点为 P2(x2, y1)，左下角已知点为 P3(x1, y2)，右下角已知点为 P4(x2, y2)。对于任意一个位置 (u, v)，我们可以使用如下公式来计算插值结果：

                                f(u,v) = (1-u)(1-v)f(P1) + u(1-v)f(P2) + (1-u)vf(P3) + uvf(P4)

其中 f(Pi) 表示已知点 Pi 的灰度值。
    这就是双线性插值算法的原理。在实际应用中，双线性插值算法可以通过不断采样原始图像以得到更多已知点，并根据需要进行插值计算来达到图像缩放的效果。