样条插值函数与应用
样条插值函数及应用
摘要 样条函数具有广泛的应用,是现代函数论的一个十分活跃的分支,是计算方法的主要基础和工具之一,由于生产和科学技术向前发展的推动以及电子计算机广泛应用的需要,人们便更多地应用这个工具,也更深刻的认识了它的本质。 在实际问题中所遇到许多函数往往很复杂,有些甚至是很难找到解析表达式的。根据函数已有的数据来计算函数在一些新的点处的函数值,就是插值法所需要解决的问题。 插值法是数值逼近的重要方法之一,它是根据给定的自变量值和函数值,求取未知函数的近似值。早在一千多年前,我国科学家就在研究历法时就用到了线性插值和二次插值。而在实际问题中,有许多插值函数的曲线要求具有较高的光滑性,在整个曲线中,曲线不但不能有拐点,而且曲率也不能有突变。因此,对于插值函数必须二次连续可微且不变号 ,这就需要用到三次样条插值。 关键词三次样条函数;插值法
目录 引言 0 第一章三次样条插值 (1) 1.1 样条插值函数简介 (1) 1.2 三次样条函数应用 (2) 第二章AMCM91A 估计水塔水流量 (4) 2.1 理论分析及计算 (5) 2.2运用MATLAB软件计算 (8) 参考文献 (13)
引言 样条函数具有广泛的应用,是现代函数论的一个十分活跃的分支,是计算方法的主要基础和工具之一,由于生产和科学技术向前发展的推动以及电子计算机广泛应用的需要,人们便更多地应用这个工具,也更深刻的认识了它的本质。上世纪四十年代,在研究数据处理的问题中引出了样条函数,例如,在1946年Schoenberg将样条引入数学,即所谓的样条函数,直到五十年代,还多应用于统计数据的处理方面,从六十年代起,在航空、造船、汽车等行业中,开始大量采用样条函数。 在我国,从六十年代末开始,从船体数学放样到飞机外形设计,逐渐出现了一个使用样,逐渐出现了一个使用样条函数的热潮,并推广到数据处理的许多问题中。 在实际生活中有许多计算问题对插值函数的光滑性有较高的要求,例如飞机机翼外形、发动机进、排气口都要求有连续的二阶导数,用三次样条绘制的曲线不仅有很好的光滑度,而且当节点逐渐加密时其函数值整体上能很好地逼近被插函数,相应的导数值也收敛于被插函数的导数值,不会发生“龙格现象”。 现在国内外学者对这方面的研究也越来越重视,根据我们的需要来解决不同的问题,而且函数的形式也在不断地改进,长期以来很多学者致力于样条插值的研究,对三次样条的研究已相当成熟。
非常全非常详细的MATLAB数字图像处理技术
MATLAB数字图像处理 1 概述 BW=dither(I)灰度转成二值图; X=dither(RGB,map)RGB转成灰度图,用户需要提供一个Colormap; [X,map]=gray2ind(I,n)灰度到索引; [X,map]=gray2ind(BW,n)二值图到索引,map可由gray(n)产生。灰度图n 默认64,二值图默认2; X=graylice(I,n)灰度图到索引图,门限1/n,2/n,…,(n-1)/n,X=graylice(I,v)给定门限向量v; BW=im2bw(I,level)灰度图I到二值图; BW=im2bw(X,map,level)索引图X到二值图;level是阈值门限,超过像素为1,其余置0,level在[0,1]之间。 BW=im2bw(RGB,level)RGB到二值图; I=ind2gray(X,map)索引图到灰度图; RGB=ind2rgb(X,map)索引图到RGB; I=rgb2gray(RGB)RGB到灰度图。 2 图像运算 2.1图像的读写 MATLAB支持的图像格式有bmp,gif,ico,jpg,png,cur,pcx,xwd和tif。 读取(imread): [1]A=imread(filename,fmt) [2] [X,map]=imread(filename,fmt) [3] […]=imread(filename) [4] […]=imread(URL,…) 说明:filename是图像文件名,如果不在搜索路径下应是图像的全路径,fmt是图像文件扩展名字符串。前者可读入二值图、灰度图、彩图(主要是RGB);第二个读入索引图,map 为索引图对应的Colormap,即其相关联的颜色映射表,若不是索引图则map为空。URL表示引自Internet URL中的图像。 写入(imwrite): [1] R=imwrite(A,filename,fmt); [2] R=imwrite(X,map,filename,fmt); [3] R=imwrite(…,filename); [4] R=imwrite(…,Param1,Val1,Param2,Val2) 说明:针对第四个,该语句用于指定HDF,JPEG,PBM,PGM,PNG,PPM,TIFF等类型输出文件的不同参数。例如HDF的Quality,Compression,WriteMode;JPEG的BitDepth,Comment:Emptyor not,Mode:lossy orlossless,Quality等。 2.2 图像的显示 方法1:使用Image Viewer(图像浏览器),即运用imview函数。
Matlab中插值函数汇总和使用说明
MATLAB中的插值函数 命令1:interp1 功能:一维数据插值(表格查找)。该命令对数据点之间计算内插值。它找出一元函数f(x)在中间点的数值。其中函数f(x)由所给数据决定。 x:原始数据点 Y:原始数据点 xi:插值点 Yi:插值点 格式 (1) yi = interp1(x,Y,xi) 返回插值向量yi,每一元素对应于参量xi,同时由向量x 与Y 的内插值决定。参量x 指定数据Y 的点。若Y 为一矩阵,则按Y 的每列计算。yi 是阶数为length(xi)*size(Y,2)的输出矩阵。 (2) yi = interp1(Y,xi) 假定x=1:N,其中N 为向量Y 的长度,或者为矩阵Y 的行数。 (3) yi = interp1(x,Y,xi,method) 用指定的算法计算插值: ’nearest’:最近邻点插值,直接完成计算; ’linear’:线性插值(缺省方式),直接完成计算; ’spline’:三次样条函数插值。对于该方法,命令interp1 调用函数spline、ppval、mkpp、umkpp。这些命令生成一系列用于分段多项式操作的函数。命令spline 用它们执行三次样条函数插值; ’pchip’:分段三次Hermite 插值。对于该方法,命令interp1 调用函数pchip,用于对向量x 与y 执行分段三次内插值。该方法保留单调性与数据的外形; ’cubic’:与’pchip’操作相同; ’v5cubic’:在MATLAB 5.0 中的三次插值。 对于超出x 范围的xi 的分量,使用方法’nearest’、’linear’、’v5cubic’的插值算法,相应地将返回NaN。对其他的方法,interp1 将对超出的分量执行外插值算法。 (4)yi = interp1(x,Y,xi,method,'extrap') 对于超出x 范围的xi 中的分量将执行特殊的外插值法extrap。 (5)yi = interp1(x,Y,xi,method,extrapval) 确定超出x 范围的xi 中的分量的外插值extrapval,其值通常取NaN 或0。
MATLAB三次样条插值之三弯矩法
MATLAB三次样条插值之三弯矩法 首先说这个程序并不完善,为了实现通用(1,2,…,n)格式解题,以及为调用追赶法程序,没有针对节点数在三个以下的情况进行分类讨论。希望能有朋友给出更好的方法。 首先,通过函数 sanwanj得到方程的系数矩阵,即追赶法方程的四个向量参数,接下来调用 追赶法(在intersanwj函数中),得到三次样条分段函数系数因子,然后进行多项式合并得 到分段函数的解析式,程序最后部分通过判断输入值的区间自动选择对应的分段函数并计算改 点的值。附:追赶法程序 chase %%%%%%%%%%%%%% function [newv,w,newu,newd]=sanwj(x,y,x0,y0,y1a,y1b) % 三弯矩样条插值 % 将插值点分两次输入,x0 y0 单独输入 % 边值条件a的二阶导数 y1a 和b的二阶导数 y1b,这里建议将y1a和y1b换成y2a和 y2b,以便于和三转角代码相区别 n=length(x);m=length(y); if m~=n error('x or y 输入有误,再来'); end v=ones(n-1,1);u=ones(n-1,1);d=zeros(n-1,1); w=2*ones(n+1); h0=x(1)-x0; h=zeros(n-1,1); for k=1:n-1 h(k)=x(k+1)-x(k); end v(1)=h0/(h0+h(1)); u(1)=1-v(1); d(1)=6*((y(2)-y(1))/h(1)-(y(1)-y0)/h0)/(h0+h(1)); % for k=2:n-1 v(k)=h(k-1)/(h(k-1)+h(k)); u(k)=1-v(k); d(k)=6*((y(k+1)-y(k))/h(k)-(y(k)-y(k-1))/h(k-1))/(h(k-1)+h(k)); end newv=[v;1]; newu=[1;u]; d0=6*((y(1)-y0)/h0-y1a)/h0;
拉格朗日插值法C语言的实现
实验 一 .拉格朗日插值法C 语言的实现 1.实验目的: 进一步熟悉拉格朗日插值法。 掌握编程语言字符处理程序的设计和调试技术。 2.实验要求: 已知:某些点的坐标以及点数。 输入:条件点数以及这些点的坐标 。 输出:根据给定的点求出其对应的拉格朗日插值多项式的值 。 3.程序流程: (1)输入已知点的个数; (2)分别输入已知点的X 坐标; (3)分别输入已知点的Y 坐标; (4)通过调用函数lagrange 函数,来求某点所对应的函数值。 拉格朗日插值多项式如下: 0L ()()0,1,n n j k k j j k x y l x y j n ====∑…… 其中00()()0,1,,()k k x x l x k n x x -= =-k-1k+1n k k-1k k+1k n ……(x-x )(x-x )?…(x-x )…………(x -x )(x -x )?…(x -x ) 程序流程图:
↓ 程序如下: #include #include <> #include <> float lagrange(float *x,float *y,float xx,int n) /*拉格朗日插值算法*/ { int i,j; float *a,yy=; /*a作为临时变量,记录拉格朗日插值多项式*/ a=(float *)malloc(n*sizeof(float)); for(i=0;i<=n-1;i++) { a[i]=y[i]; for(j=0;j<=n-1;j++) if(j!=i) a[i]*=(xx-x[j])/(x[i]-x[j]); yy+=a[i]; } free(a); return yy; } int main() { int i; int n; float x[20],y[20],xx,yy; printf("Input n:"); scanf("%d",&n); if(n>=20) { printf("Error!The value of n must in (0,20)."); getch();return 1; } if(n<=0) { printf("Error! The value of n must in (0,20)."); getch(); return 1; } for(i=0;i<=n-1;i++) { printf("x[%d]:",i); scanf("%f",&x[i]); } printf("\n");
数字图像处理实验
实验三 图像的几何运算 实验目的 1、 理解几何运算的基本概念与定义; 2、 掌握在MA TLAB 中进行插值的方法 3、 运用MATLAB 语言进行图像的插值缩放和插值旋转。 实验原理 几何运算可改变图像中各物体之间的空间关系。这种运算可以被看成是将(各)物体在图像内移动。一个几何运算需要两个独立的算法。首先,需要一个算法来定义空间变换本身,用它来描述每个像素如何从其初始位置“移动”到终止位置,即每个像素的“运动”。同时,还需要一个用于灰度插值的算法,这是因为,在一般情况下,输入图像的位置坐标(x,y)为整数,而输出图像的位置坐标为非整数,反过来也如此。因此插值就是对变换之后的整数坐标位置的像素值进行估计。MATLAB 提供了一些函数实现这些功能。 插值是常用的数学运算,通常是利用曲线拟合的方法,通过离散的采样点建立一个连续函数来逼近真实的曲线,用这个重建的函数便可以求出任意位置的函数值。 最近邻插值是最简便的插值,在这种算法中,每一个插值输出像素的值就是在输入图像中与其最临近的采样点的值。该算法的数学表示为: ()()k f x f x = 如果 1111 ()()22 k k k k x x x x x -++<<+ 最近邻插值是工具箱函数默认使用的插值方法,而且这种插值方法的运算量非常小。不过,当图像中包含像素之间灰度级变化的细微结构时,最近邻插值法会在图像中产生人工的痕迹。 双线性插值法的输出像素值是它在输入图像中2×2领域采样点的平均值,它根据某像素周围4个像素的灰度值在水平和垂直两个方向上对其插值。 设''''1,1,,m i m n j n a i m b j n <<+<<+=-=-,' i 和'j 是要插值点的坐标,则双线性插值的公式为: ' ' (,)(1)(1)(,)(1)(1,)(1)(,1)(1,1)g i j a b g m n a b g m n a bg m n abg m n =--+-++-++++ 把按照上式计算出来的值赋予图像几何变换对应于'' (,)i j 处的像素,即可实现双线性插值。 双三次插值的插值核为三次函数,其插值邻域的大小为4×4。它的插值效果比较好,但相应的计算量也比较大,在这里不做讨论。
三次样条插值的Matlab实现(自然边界和第一边界条件)
(第一边界条件)源代码:function y=yt1(x0,y0,f_0,f_n,x)_____________(1) %第一类边界条件下三次样条插值; %xi所求点; %yi所求点函数值; %x已知插值点; %y已知插值点函数值; %f_0左端点一次导数值; %f_n右端点一次导数值; n = length(x0); z = length(y0); h = zeros(n-1,1); k=zeros(n-2,1); l=zeros(n-2,1); S=2*eye(n); fori=1:n-1 h(i)= x0(i+1)-x0(i); end fori=1:n-2 k(i)= h(i+1)/(h(i+1)+h(i)); l(i)= 1-k(i);
end %对于第一种边界条件: k = [1;k];_______________________(2) l = [l;1];_______________________(3) %构建系数矩阵S: fori = 1:n-1 S(i,i+1) = k(i); S(i+1,i) = l(i); end %建立均差表: F=zeros(n-1,2); fori = 1:n-1 F(i,1) = (y0(i+1)-y0(i))/(x0(i+1)-x0(i)); end D = zeros(n-2,1); fori = 1:n-2 F(i,2) = (F(i+1,1)-F(i,1))/(x0(i+2)-x0(i)); D(i,1) = 6 * F(i,2); end %构建函数D: d0 = 6*(F(1,2)-f_0)/h(1);___________(4)
插值法在图像处理中的运用要点
插值方法在图像处理中的应用 作者: 专业姓名学号 控制工程陈龙斌 控制工程陈少峰 控制工程殷文龙 摘要 本文介绍了插值方法在图像处理中的应用。介绍了典型的最近邻插值、双线性插值、双三次插值、双信道插值、分形插值的原理。以分形插值为重点,在图像放大领域用MATLAB进行仿真,并与其它方法的结果做了比对。指出了各种方法的利弊,期待更进一步的研究拓展新的算法以及改进现有算法。
一、引言 人类通过感觉器官从客观世界获取信息,而其中一半以上的信息都是通过视觉获得的。图像作为人类视觉信息传递的主要媒介,具有声音、语言、文字等形式无法比拟的优势,给人以具体、直观的物体形象。在数字化信息时代,图像处理已经成为重要的数据处理类型。数字图像比之传统的模拟图像处理有着不可比拟的优势。一般采用计算机处理或者硬件处理,处理的内容丰富,精度高,变通能力强,可进行非线性处理。但是处理速度就会有所不足。图像处理的主要内容有:几何处理、算术处理、图像增强、图像复原、图像重建、图像编码、图像识别、图像理解等。以上这些图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分。 日常生活中,越来越多的领域需要高分辨率图像,采用图像插值技术来提高数字图像的分辨率和清晰度,从软件方面进行改进就具有十分重要的实用价值。多媒体通信在现代网络传输中扮演重要角色,因此插值放大提高图像分辨率是一个非常重要的问题。此外,图像变换被广泛用于遥感图像的几何校正、医学成像以及电影、电视和媒体广告等影像特技处理中。在进行图像的一些几何变换时,通常都会出现输出像素坐标和输入栅格不重合的现象,也必须要用到图像插值。图像插值是图像处理中图像重采样过程中的重要组成部分,而重采样过程广泛应用于改善图像质量、进行有损压缩等,因而研究图像插值具有十分重要的理论意义和实用价值。 图像插值是一个数据再生过程。由原始图像数据再生出具有更高分辨率的图像数据。分为图像内插值和图像间插值。前者指将一幅较低分辨率的图像再生出一幅较高分辨率的图像。后者指在若干幅图像之间再生出几幅新的图像。插值过程就是确定某个函数在两个采样点之间的数值时采用的运算过程.通常是利用曲线拟合的方法进行插值算法,通过离散的输入采样点建立一个连续函数,用这个重建的函数求出任意位置处的函数值,这个过程可看作是采样的逆过程。 20世纪40年代末,香农提出了信息论,根据采样定理,若对采样值用sinc函数进行插值,则可准确地恢复原函数,于是sinc函数被接受为插值函数,也称为理想插值函数。理想插值函数有两个缺点: (1)它虽然对带限信号可以进行无错插值,但实际中带限信号只是一小部分信号。 (2)sinc函数的支撑是无限的,而没有函数既是带限的,又是紧支撑的。 为了解决这个问题,经典的办法是刚窗函数截断sinc函数,这个窗函数必须在0剑l 之间为正数,在l到2之间为负数。sinc函数对应的是无限冲激响应,不适于有限冲激相应来进行局部插值。对数字图像来说,对图像进行插值也称为图像的重采样。它分为两个步骤:将离散图像插值为连续图像以及对插值结果图像进行采样。 经典的图像插值算法是利用邻近像素点灰度值的加权平均值来计算未知像素点处的灰度值,而这种加权平均一般表现表现为信号的离散采样值与插值基函数之间的二维卷积。这种基于模型的加权平均的图像插值方法统称为线性方法。经典的插值方法有:最近邻域法,双线性插值,双三次B样条插值,双三次样条插值,sinc函数等。线性方法,它们一个共同点就是,所有这些基函数均是低通滤波器,对数据中的高频信息都具有滤除和抑制效应,因
matlab插值(详细 全面)
Matlab中插值函数汇总和使用说明 MATLAB中的插值函数为interp1,其调用格式 为: yi= interp1(x,y,xi,'method') 其中x,y为插值点,yi为在被插值点xi处的插值结果;x,y为向量, 'method'表示采用的插值方法,MATLAB提供的插值方法有几种: 'method'是最邻近插值, 'linear'线性插值; 'spline'三次样条插值; 'cubic'立方插值.缺省时表示线性插值 注意:所有的插值方法都要求x是单调的,并且xi不能够超过x的范围。 例如:在一天24小时内,从零点开始每间隔2小时测得的环境温度数据分别为 12,9,9,10,18 ,24,28,27,25,20,18,15,13, 推测中午12点(即13点)时的温度. x=0:2:24; y=[12 9 9 10 18 24 28 27 25 20 18 15 13]; a=13; y1=interp1(x,y,a,'spline') 结果为: 27.8725 若要得到一天24小时的温度曲线,则: xi=0:1/3600:24; yi=interp1(x,y,xi, 'spline'); plot(x,y,'o' ,xi,yi)
命令1 interp1 功能一维数据插值(表格查找)。该命令对数据点之间计算内插值。它找出一元函数f(x)在中间点的数值。其中函数f(x)由所给数据决定。 x:原始数据点 Y:原始数据点 xi:插值点 Yi:插值点 格式 (1)yi = interp1(x,Y,xi) 返回插值向量yi,每一元素对应于参量xi,同时由向量x 与Y 的内插值决定。参量x 指定数据Y 的点。 若Y 为一矩阵,则按Y 的每列计算。yi是阶数为length(xi)*size(Y,2)的输出矩阵。(2)yi = interp1(Y,xi) 假定x=1:N,其中N 为向量Y 的长度,或者为矩阵Y 的行数。 (3)yi = interp1(x,Y,xi,method) 用指定的算法计算插值: ’nearest’:最近邻点插值,直接完成计算; ’linear’:线性插值(缺省方式),直接完成计算; ’spline’:三次样条函数插值。对于该方法,命令interp1 调用函数spline、ppval、mkpp、umkpp。这些命令生成一系列用于分段多项式操作的函数。命令spline 用它们执行三次样条函数插值; ’pchip’:分段三次Hermite 插值。对于该方法,命令interp1 调用函数pchip,用于对
三次样条插值的MATLAB实现
MATLAB 程序设计期中考查 在许多问题中,通常根据实验、观测或经验得到的函数表或离散点上的信息,去研究分析函数的有关特性。其中插值法是一种最基本的方法,以下给出最基本的插值问题——三次样条插值的基本提法: 对插值区间[]b a ,进行划分:b x x x a n ≤?<<≤10,函数()x f y =在节点 i x 上的值()()n i x f y i i ??==,2,1,0,并且如果函数()x S 在每个小区间[]1,+i i x x 上 是三次多项式,于[]b a ,上有二阶连续导数,则称()x S 是[]b a ,上的三次样条函数,如果()x S 在节点i x 上还满足条件 ()()n i y x S i i ??==,1,0 则称()x S 为三次样条插值函数。 三次样条插值问题提法:对[]b a ,上给定的数表如下. 求一个分段三次多项式函数()x S 满足插值条件()()n i y x S i i ??==,1,0 式,并在 插值区间[]b a ,上有二阶连续导数。这就需要推导三次样条插值公式: 记()x f '在节点i x 处的值为()i i m x f ='(n i ??=,1,0)(这不是给定插值问题数表中的已知值)。在每个小区间[]1,+i i x x 利用三次Hermite 插值公式,得三次插值公式: ()()()()1111+++++++=i i i i i i i i i m m x y x y x x S ββαα,[]1,+∈i i x x x 。为了得到这个公式需要n 4个条件: (1).非端点处的界点有n 2个;(2).一阶导数连续有1-n 个条件;(3).二阶导数 连续有1-n 个条件,其中边界条件:○1()()n n m x S m x S ='=' 00
多项式插值法和拉格朗日插值
多项式插值法和拉格朗日插值 教案一多项式插值法和拉格朗日插值 基本内容提要 1 多项式插值法的基本概念 2 插值多项式的存在性与唯一性分析 3 拉格朗日插值多 项式的构造及截断误差 4 截断误差的实用估计式 5 逐次线性插值法教学目的和要求 1 熟练掌握多项式插值法的基本概念 2 理解插值多项式的存在性与唯一性 3 掌握拉 格朗日插值法 4 掌握截断误差的估计方法 5 理解逐次线性插值法的基本思想,掌握Aitken逐次线性插值法 6 掌握运用拉格朗 日插值法处理问题的基本过程教学重点 1 拉格朗日插值基函数及拉格朗日插值多项式的构造 2 拉格朗日插值多项式的截断 误差分析 3 逐次线性插值法的基本思想教学难点 1 插值多项式存在唯一性条件的讨论分析 2 插值误差的分析与估计 3 Aitken逐次线性插值法的计算过程课程类型新知识理论课教学方法 结合提问,以讲授法为主教学过程 问题引入 实际问题中许多变量间的依赖关系往往可用数学中的函数概念刻画,但在多数情况下,这些函数的表达式是未知的,或者函数已知,但形式十分复杂。基于未知函数或复杂函数 的某些已知信息,如何构造这些函数的近似表达式?如何计算这些函数在其它点处的函数值?所构造的近似表达式与真实函数的误差是多少?插值理论与方法就是解决这些问题的 有效工具之一。 §2.1 多项式插值 2.1.1 基本概念 假设f(x)是定义在区间[a,b]上的未知或复杂函数,但已知该函数在点a≤x0 P(xi)=yi,i=0,1,2,L,n,即在给定点xi处,P(x)与f(x)是相吻合的。 (2.1) 把P(x)称为f(x)的插值多项式(函通常把上述x0 数), f(x)称为被插函数。[a,b]称为插值区间,条件(2.1)称为插值条件,并把 求P(x)的过程称为插值法。
MATLAB三次样条插值之三转角法
非常类似前面的三弯矩法,这里的sanzhj函数和intersanzhj作用相当于前面的sanwanj和intersanwj,追赶法程序通用,代码如下。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%% function [newu,w,newv,d]=sanzhj(x,y,x0,y0,y1a,y1b) % 三转角样条插值 % 将插值点分两次输入,x0 y0 单独输入 % 边值条件a的一阶导数 y1a 和b的一阶导数 y1b n=length(x);m=length(y); if m~=n error('x or y 输入有误,再来'); end v=ones(n-1,1); u=ones(n-1,1); d=zeros(n-1,1); w=2*ones(n-1,1); h0=x(1)-x0; h=zeros(n-1,1); for k=1:n-1 h(k)=x(k+1)-x(k); end v(1)=h0/(h0+h(1)); u(1)=1-v(1); d(1)=3*(v(1)*(y(2)-y(1))/h(1)+u(1)*((y(1)-y0))/h0); % for k=2:n-1 v(k)=h(k-1)/(h(k-1)+h(k)); u(k)=1-v(k); d(k)=3*(v(k)*(y(k+1)-y(k))/h(k)+u(k)*(y(k)-y(k-1))/h(k-1)); end d(1)=d(1)-u(1)*y1a; d(n-1)=d(n-1)-v(n-1)*y1b; newv=v(1:n-2,:); newu=u(2:n-1,:); %%%%%%%%%%%% function intersanzhj(x,y,x0,y0,y1a,y1b) % 三转角样条插值
三次样条插值作业题
例1 设)(x f 为定义在[0,3]上的函数,有下列函数值表: 且2.0)('0=x f ,1)('3-=x f ,试求区间[0,3]上满足上述条件的三次样条插值函数)(x s 本算法求解出的三次样条插值函数将写成三弯矩方程的形式: ) ()6()() 6()(6)(6)(211123 13 1j j j j j j j j j j j j j j j j x x h h M y x x h h M y x x h M x x h M x s -- + -- + -+ -= +++++其中,方程中的系数 j j h M 6, j j h M 61+,j j j j h h M y )6(2- , j j j j h h M y ) 6(211++- 将由Matlab 代码中的变量Coefs_1、Coefs_2、Coefs_3以及Coefs_4的值求出。 以下为Matlab 代码: %============================= % 本段代码解决作业题的例1 %============================= clear all clc % 自变量x 与因变量y ,两个边界条件的取值 IndVar = [0, 1, 2, 3]; DepVar = [0, 0.5, 2, 1.5]; LeftBoun = 0.2; RightBoun = -1; % 区间长度向量,其各元素为自变量各段的长度 h = zeros(1, length(IndVar) - 1); for i = 1 : length(IndVar) - 1 h(i) = IndVar(i + 1) - IndVar(i); end % 为向量μ赋值
基于MATLAB的数字图像插值算法的比较与分析
基于MATLAB的数字图像插值算法的比较与分析 摘要:本文主要讨论插值法的发展历史及现在的发展状况,插值法的主要贡献人物和现在科学中,插值法的重要性。本文首先介绍了插值法的思想和基本求解思路,随后我们在插值法中挑选了3种较有优势的插值法.进行讨论,并给出它们的数学定义和计算公式,从中我们可以看出,插值法的思想贯穿每一种插值法,然后我们运用MATLAB软件对这三种插值法进行源代码编程,在MATLAB软件中能够把这三种插值法运行出来。 关键字:最邻近点插值;双线性插值;双三次插值;Matlab 1.引言:所谓数字图像处理]就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。实质上是一段能够被计算机还原显示和输出为一幅图像的数字码。 21世纪是一个充满信息的时代,图像作为人类感知世界的视觉基础,是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。数字图像处理即用计算机对图像进行处理,其发展历史并不长。数字图像处理技术源于20世纪20年代,当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片,采用了数字压缩技术。首先数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界,人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息,而图像、图形又是所有视觉信息的载体,尽管人眼的鉴别力很高,可以识别上千种颜色,但很多情况下,图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的,通过图象增强技术,可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。另一方面,通过数字图像处理中的模式识别技术,可以将人眼无法识别的图像进行分类处理。通过计算机模式识别技术可以快速准确的检索、匹配和识别出各种东西。 数字图像处理技术已经广泛深入地应用于国计民生休戚相关的各个领域。 在计算机中,按照颜色和灰度的多少可以将图像分为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。大多数图像处理软件都支持这四种类型的图像。 在数字图像处理中.图像插值是图像超分辨处理的重要环节。插值是一种最基本、最常用的几何运算,它不仅应用广泛,而且插值的精度直接影响最终的图像处理结果,在图像处理软件中对图像进行缩放时,插值算法的好坏直接关系到图像的失真程序.插值函数的设计是插值算法的核心问题。常采用三种插值算法:最近邻点插值、双线性插值和双三次插值。其中双三次插值的效果最好,而且这一结论也得到了普遍的公认。 2.常用图像处理插值算法的概念 数字图像的插值算法有许多应用领域.其中图像缩放是最典型的应用实例。由于图像像素的灰度值是离散的,因此一般的处理方法是对原来在整数点坐标上的像索值进行插值生成连续的曲线(面)。然后在插值曲线(面)上重新采样以获得放大或缩小图像像索的灰度值。常用的图像插值算法图像的变形变换就是源图像到目标图像的坐标变换。简单的想法就是把源图像的每个点坐标通过变形运算转为目标图像的相应点的新坐标,但是这样会导致一个问题 就是目标点的坐标通常不会是整数,而且像放大操作会导致目标图像中没有被源图像的点映 射到,这是“向前映射”方法的缺点,所以一般都是采用“逆向映射”法。但是逆向映射法同样会出现映射到源图像坐标时不是整数的问题,这里就需要“重采样滤波器”,就是如何确定这个非整数坐标处的点应该是什么颜色的问题。下面提到的两种方法:最近邻域法,线性插值法都是所谓的“重采样滤波器” 下面简要介绍目前常用的三种插值采样方法。
三次样条插值方法的应用
CENTRAL SOUTH UNIVERSITY 数值分析实验报告
三次样条插值方法的应用 一、问题背景 分段低次插值函数往往具有很好的收敛性,计算过程简单,稳定性好,并且易于在在电子计算机上实现,但其光滑性较差,对于像高速飞机的机翼形线船体放样等型值线往往要求具有二阶光滑度,即有二阶连续导数,早期工程师制图时,把富有弹性的细长木条(即所谓的样条)用压铁固定在样点上,在其他地方让他自由弯曲,然后沿木条画下曲线,称为样条曲线。样条曲线实际上是由分段三次曲线并接而成,在连接点即样点上要求二阶导数连续,从数学上加以概括就得到数学样条这一概念。下面我们讨论最常用的三次样条函数及其应用。 二、数学模型 样条函数可以给出光滑的插值曲线(面),因此在数值逼近、常微分方程和偏微分方程的数值解及科学和工程的计算中起着重要的作用。 设区间[]b ,a 上给定有关划分b x x n =<<<= 10x a ,S 为[]b ,a 上满足下面条件的函数。 ● )(b a C S ,2∈; ● S 在每个子区间[]1,+i i x x 上是三次多项式。 则称S 为关于划分的三次样条函数。常用的三次样条函数的边界条件有三种类型: ● Ⅰ型 ()()n n n f x S f x S ''0'',==。 ● Ⅱ型 ()()n n n f x S f x S ''''0'''',==,其特殊情况为()()0''''==n n x S x S 。 ● Ⅲ型 ()() 3,2,1,0,0==j x S x S n j j ,此条件称为周期样条函数。 鉴于Ⅱ型三次样条插值函数在实际应用中的重要地位,在此主要对它进行详细介绍。 三、算法及流程 按照传统的编程方法,可将公式直接转换为MATLAB 可是别的语言即可;另一种是运用矩阵运算,发挥MATLAB 在矩阵运算上的优势。两种方法都可以方便地得到结果。方法二更直观,但计算系数时要特别注意。这里计算的是方法一的程序,采用的是Ⅱ型边界条件,取名为spline2.m 。 Matlab 代码如下: function s=spline2(x0,y0,y21,y2n,x) %s=spline2(x0,y0,y21,y2n,x) %x0,y0 are existed points,x are insert points,y21,y2n are the second
数字图像处理中常用的插值方法
分类: 算法 数字图像处理中常用的插值方法 2010-11-15 14:05 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如:做地图投影转换,对目标图像的一个象素进行坐标变换到源图像上对应的点时,数,再比如做图像的几何校正,也会碰到同样的问题。以下是对常用的三种数字图像 1、最邻近元法 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
对于 (i, j+v),f(i, j) 到 f(i, j+1) 的灰度变化为线性关系,则有: f(i, j+v) = [f(i, j+1) - f(i, j)] * v + f(i, j) 同理对于 (i+1, j+v) 则有: f(i+1, j+v) = [f(i+1, j+1) - f(i+1, j)] * v + f(i+1, j) 从f(i, j+v) 到 f(i+1, j+v) 的灰度变化也为线性关系,由此可推导出待求象素灰度的计算 f(i+u, j+v) = (1-u) * (1-v) * f(i, j) + (1-u) * v * f(i, j+1) + u * (1-v) * f(i+1, j) 双线性内插法的计算比最邻近点法复杂,计算量较大,但没有灰度不连续的缺点,结性质,使高频分量受损,图像轮廓可能会有一点模糊。 3、三次内插法 该方法利用三次多项式S(x)求逼近理论上最佳插值函数sin(x)/x, 其数学表达式为: 待求像素(x, y)的灰度值由其周围16个灰度值加权内插得到,如下图:
待求像素的灰度计算式如下:f(x, y) = f(i+u, j+v) = ABC 其中: