subplot（mnp）三种线性插值对比

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#matlab 

subplot(231)  #把画布分成2*3的格子，把Y1放在第一格
plot(t,y1)
subplot(232)#把画布分成2*3的格子，把Y2放在第2格
plot(t,y2)
subplot(233)#把画布分成2*3的格子，把Y3放在第3格
plot(t,y3)
subplot
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宋yongchao
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常用图像插值算法分析与比较
weixin_30706691的博客
08-18 1581
　　摘 要：插值算法在图像缩放处理中是一项基本且重要的问题。插值算法有多种，最常用的有最近邻插值、双线性插值以及立方卷积插值。本文对三种插值算法进行简单分析并对它们的处理结果加以比较，最后总结了三种算法各自的优缺点。　　关键词：图像处理；最近邻插值；双线性插值；立方卷积插值　　　　1 引言　　图像几何变换包括平移、转置、镜像和缩放等。其中前三种操作变换中，输出图像的每一个像素点在输入图像中都有一个...
三种插值算法的对比
weixin_45081315的博客
11-15 1988
三次样条插值使用光滑的三次多项式来逼近输入数据点之间的函数。这个插值方法会生成一个三次样条函数，它在离散点之间具有三阶平滑性。使用三次样条插值方法时，在调用interp1d函数时，需要将参数kind设置成‘cubic’。线性插值是最简单的插值方法。它假设输入数据点之间的函数在每个点上是线性的。在找到输入点之间的位置后，线性插值函数会计算出新位置处的函数值。‘slinear’插值方法使用线性插值的方式对原始数据进行平滑。在调用interp1d函数时，需要将参数kind设置成‘slinear’。
介绍几种常用的插值方法以及代码-双三次插值
小乌龟
04-25 1万+
双三次插值 接着双线性插值，此次为双三次插值（Bi-cubic interpolation）,前面我们知道双线性插值是周边的四个点进行计算，这次双三次是通过计算周边的16个点进行插值的。 Bicubicinterpolation solves for the value at a new point by analyzing the 16 datapoints surrounding the
数值分析第六章知识点总结——插值与逼近
qq_36770651的博客
11-15 5823
插值与逼近 一、
几种插值算法对比研究
热门推荐
Trent1985的专栏
04-20 5万+
[研究内容] 目前比较常用的几种插值算法 [正文] 目前比较常用的插值算法有这么几种：最邻近插值，双线性二次插值，三次插值， Lanczos插值等等，今天我们来对比一下这几种插值效果的优劣。 1，最邻近插值     最邻近插值算法也叫做零阶插值算法，主要原理是让输出像素的像素值等于邻域内 离它距离最近的像素值。例如下图中所示，P1距离0灰度值像素的距离小于100灰度值的 距离，
5.3 matlab数据插值（线性插值、最近点插值、埃尔米特插值、三次样条插值）
onlyfanlala的博客
12-09 1万+
①数据插值可以根据有限个点的取值状况，合理估算出附近其他点的取值，从而节约大量的实验和测试资源，节省大量的人力、物力和财力。 ②数据插值能够根据已知数据推算未知数据，这使得人们解决问题的能力得到了拓展和延伸。 1、引例-零件加工问题 例1、在飞机制造中，机翼的加工是一项关键技术。由于机翼尺寸很大，通常在图纸中只能标出一些关键点的数据。下表给出了某型飞机机翼的下缘轮廓线数据，求x每改变0.1时y的值。 它前段采样点稀疏，后段采样点密集，说明这段曲线前面可能比较规律、平滑，后段比较复杂 x = [0 3 5
java实现分段线性插值_插值算法
weixin_32957761的博客
02-26 2373
老师讲得很详细，很受用！！！作用数模比赛中，常常需要根据已知的函数点进行数据、模型的处理和分析，而有时候现有的数据是极少的，不足以支撑分析的进行，这时就需要使用一些数学的方法，“模拟产生”一些新的但又比较靠谱的值来满足需求，这就是插值的作用，另一个不常见的作用就是短期预测。一维插值问题定义方法分类本文重点介绍数学建模常用的两种方法：三次样条插值和分段三次埃尔米特插值插值多项式原理拉格朗日插值法方法...
python时间序列进行线性插值_精解Python实现线性插值法——一看就会
weixin_39565390的博客
11-29 3186
（转载作者请注明出处）废话不多说，直接上货.... 在算法分析过程中，我们经常会遇到数据需要处理插值的过程，为了方便理解，我们这里给出相关概念和源程序，希望能帮助到您!案例一：已知坐标 (x0, y0) 与 (x1, y1)，要求得区间 [x0, x1] 内某一点位置 x 在直线上的y值。两点间直线方程，我们有 那么，如何实现它呢？依据数值分析，我们可以发现存在递归情况import mat...
线性插值仿真代码
11-04
线性插值是一种在计算机图形学和图像处理中常见的数值计算方法，特别是在处理连续数据时，如图像的缩放和重采样过程中。线性插值的基本思想是通过两个已知点来估计未知点的值，它假设两点之间的变化是线性的。在图像...
三种图像插值方式对比
小白学视觉
01-11 1093
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来源：字节流动在播放视频时，常遇到视频尺寸与画布尺寸不一致的情况。为了让视频按比例填充画布，需要对视频中的每一帧图像做缩放处理。缩放就是在原图的基础上做插值计算，从而增加或减少像素点的数量。常见的插值方式有最近点插值，线性插值，兰索斯插值。下面简要介绍，并对比三种插值方式的结果。最近点插值在一维空间中，最近点插值就相当于四舍五入...
最近邻、双线性、立方卷积三种插值方法比较
weixin_39835296的博客
09-07 3846
常用的三种图像插值方法最近邻插值双线性插值立方卷积插值 参考链接：https://www.cnblogs.com/okaimee/archive/2010/08/18/1802585.html 最近邻插值 优点： 计算量很小，算法简单，速度快。 缺点： 仅使用离待测采样点最近的像素的灰度值作为该采样点的灰度值，而没有考虑其他相邻像素点的影响，因此采样后的灰度值有明显的不连续性，图像质量损失较大，会产生明显的马赛克和锯齿现象。 双线性插值 优点 双线性插值效果比最近邻插值效果好，缩放后的图像质量高。 因为考虑
最临近、双线性、三次卷积插值算法比较
飞信天下专栏
05-22 2万+
最临近、双线性、三次卷积插值算法比较        插值算法对于缩放比例较小的情况是完全可以接受的，令人信服的。一般的，缩小0.5倍以上或放大3.0倍以下，对任何图像都是可以接受的。常用的插值方法有:最近邻插值法，双线性插值法，三次卷积插值法。 1.最近邻插值法（Nearest Neighbor Interpolation）         最近邻插值法又称零阶插值,该方法取距离输出图像上的
常用的三种插值算法
syz201558503103的博客
07-07 2万+
在做数字图像处理时，经常会碰到小数象素坐标的取值问题，这时就需要依据邻近象素的值来对该坐标进行插值。比如做图像的几何校正，也会碰到同样的问题。 1、最近邻插值法（Nearest Neighbour Interpolation） 这是最简单的一种插值方法，不需要计算，在待求象素的四邻象素中，将距离待求象素最近邻的像素灰度赋给待求象素。设为待求象素坐标(x+u,y+v) ，【注：x,y为整数， u，v为大于零小于1的小数】则待求象素灰度的值 f(x+u,y+v)为 ，选取距离插入的像素点（x+u...
不同插值对比
AstroLee的博客
05-11 718
数据Tb(v) Tb,v ,-319.8 ,-318.5 ,-317.2 ,-315.90000000000003 ,-314.6 ,-313.3 ,-312.0 ,-310.7 ,-309.40000000000003 ,-308.1 ,-306.8 ,-305.5 ,-304.2 ,-302.90000000000003 ,-301.6 ,-300.3 ,-299.0 ,-297.7 ,-296.40000000000003 ,-295.1 ,-293.8 ,-292.5 ,-291.2 ,-289.9
图像插值算法概览及代码实现
weixin_41311617的博客
04-01 9542
图像插值最强集锦
立方插值
woxx
12-09 1833
数学建模学习笔记（一）:插值法
Yangtze20的博客
08-26 3540
本文主要内容是分享博主在学习MATLAB插值与拟合过程中的一些笔记与见解，并记录使用代码实现的过程本文主要展示了数学建模中的一些插值方法及原理，并且基于Matlab进行实现的过程。由于作者也是在学习阶段，此篇文章仅供参考，欢迎大家指正！......
图像处理算法_图像处理之三种常见双立方插值算法
weixin_39532628的博客
12-18 859
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我详解几种常见的双立方插值技术！好东西记得分享图像插值技术概述图像插值技术在图像几何变换、透视变换等过程中是必不可少的技术环节，可以说像素插值方法最终决定变换之后的图像质量高低。常见的插值方法有临近点插值双线性插值双立方插值内插值三角插值等插值方法。其中双立方插值效果比较好而在很多高质量图像变换中得到广泛应用，根据插值之后效果的不一样的，双立方插值可...
三维非线性spline插值matlab
最新发布
02-27
### 如何在 MATLAB 中进行三维非线性样条插值 对于三维空间内的非线性样条插值，在 MATLAB 中可以通过 `griddedInterpolant` 或者组合使用多个维度上的 `interp1` 来完成。然而，针对更复杂的曲面或体积内点的插值需求，则通常采用专门设计来处理多维数据集的功能函数如 `scatteredInterpolant`。 当涉及到具体实现时，下面给出了一段基于散乱数据点构建三维样条插值模型的例子： ```matlab % 定义一些随机分布的数据点作为已知样本 n = 80; x = rand(n,1)*4-2; % X坐标范围[-2,2] y = rand(n,1)*4-2; % Y坐标范围[-2,2] z = peaks(x,y); % 使用peaks函数生成Z轴数值模拟实际测量值 % 创建一个较细密网格用于展示最终插值得到的结果表面 [xi,yi] = meshgrid(linspace(-2,2,100), linspace(-2,2,100)); % 构造并配置scatteredInterpolant对象来进行三维样条插值 F = scatteredInterpolant(x(:), y(:), z(:),'natural'); % 应用此插值器获得新位置处对应的估计高度zi zi = F(xi, yi); % 可视化原始采样点以及通过插值得来的近似地形图 figure; subplot(1,2,1); plot3(x, y, z,'.'); title('Original Sample Points'); xlabel('X axis'), ylabel('Y axis'), zlabel('Value Z'); subplot(1,2,2); surf(xi, yi, zi); shading interp; colorbar; title('Spline Interpolation Result on a Fine Grid'); xlabel('X axis'), ylabel('Y axis'), zlabel('Estimated Value Z'); ``` 这段程序首先制造了一些位于特定区域内的离散观测点及其关联的高度信息；接着利用这些有限数量的信息源建立了能够预测任意给定坐标的高程值的数学映射关系——即所谓的“插值”。最后部分则展示了如何将这种抽象的概念转换成易于理解的形式，比如图像化的表达方式[^2]。 值得注意的是，这里选择了 `'natural'` 参数指定自然边界条件下的三次样条插值方案，这有助于保持边缘附近的变化趋势更加合理和平滑[^4]。
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