插值算法
原创
2023-01-09 17:15:59
532阅读
插值算法适用情况：需要根据已知的函数点进行进行数据、模型的处理和分析，但数据量少，且有缺失，这时需要“模拟产生”一些新的又比较靠谱的值来满足需求插值法定义： 对于其中的P(x)求解，有不同的方法从而求出P(x)函数的多种形式 如：多项式插值法和分段插值法1.插值多项式常用多项式插值方法-拉格朗日插值法存在的问题-龙格现象 由图可见，同一区间在选取拉格朗日多项式的n时，在不熟悉曲线运动趋势前提下不可
转载
2023-11-28 11:37:33
46阅读
插值算法：最近邻插值、双线性插值 文章目录插值算法：最近邻插值、双线性插值最近邻插值法（nearest_neighbor)线性插值单线性插值法双线性插值 插值算法有很多种，这里列出关联比较密切的三种： 最近邻法(Nearest Interpolation)：计算速度最快，但是效果最差。双线性插值(Bilinear Interpolation)：双线性插值是用原图像中4(2*2)个点计算新图像中1个
转载
2024-02-23 23:05:55
137阅读
样条插值的思想做回归一、生成数据多项式 再加上服从正态分布的噪声 import numpy
import matplotlib.pyplot as pltnumpy.random.seed(1)
def cal_poly(x):
return 0.2 * x ** 3 + 0.5 * x**2 - 0.8 * x + 3
#生成100个数据
x_data = numpy.linspace
1. 图像放大的过程如何看待一幅图像的放大？图像放大的本质是像素点的增加1.确定新像素的位置 2x2的原图像： 放大1.5倍到3x3大小： 缩小到原图像大小： 确定像素值： 扩展到规定的大小：如何确定新像素的值f(x,y)？？？ 这里就要用到图像内插了2. 经典插值算法最近邻插值、线性插值、双线性插值1.最近邻插值 A ，B，C，D为新的像素点，新像素点的值由最近的原像素的值确定，如上图所示，A点
转载
2024-08-08 10:13:56
39阅读
[推荐]九种插值方法Inverse Distance to a Power（反距离加权插值法）”、 “Kriging（克里金插值法）”、 “Minimum Curvature（最小曲率）”、 “Modified Shepard's Method（改进谢别德法）”、 “Natural Neighbor（自然邻点插值法）”、 “Nearest Neighbor（最近邻点插值法）”、 “Polynomi
转载
2023-07-03 15:25:19
431阅读
图像插值就是利用已知邻近像素点的灰度值（或RGB图像中的三色值）来产生未知像素点的灰度值，以便由原始图像再生出具有更高分辨率的图像。 图像插值常常用在图像的放缩，旋转等变换中。常用的插值运算有三种：最邻近插值、双线性插值和立方卷积插值（cubic运算）。 假设变换（放缩，旋转等等）前的图像为S，变换后的图像为T。1. 最邻近插值【基本思想】 变换后图像T中像素p(x,y) 映射在原图像S中的
转载
2023-11-07 12:40:27
206阅读
假设变换后的图像（x,y)处投影大原图像的坐标点（u，v）图像主要用三种插值方法求得变换后的像素：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，将距离待求象素最近的邻象素灰度赋给待求象素。设i+u, j+v(i, j为正整数， u, v为大于零小于1的小数，下同)为待求象素坐标，则待求象素灰度的值 f(i+u, j+v) 如下图所示： 如果(
转载
2023-12-25 12:20:58
95阅读
图像放大并进行BiCubic插值 Matlab/C++代码
BiCubic
双三次插值
BiCubic插值原理：双三次插值又称立方卷积插值。三次卷积插值是一种更加复杂的插值方式。该算法利用待采样点周围16个点的灰度值作三次插值，不仅考虑到4 个直接相邻点的灰度影响，而且考虑到各邻点间灰度值变化率的影响。三次运算可以得到更接近高分辨率图像的放大效果，但也导致了运算量的急剧增加。这种算
转载
2024-08-12 10:59:49
112阅读
球形差值
原创
2020-11-20 15:56:34
5694阅读
点赞
1评论
插值：数据处理的手段 将缺失数据补全处理 线性内插 拉格朗日插值法 牛顿插值拟合：预测，寻找规律的手段 是插值的外延插值算法：使用在现有的数据极少，不足以支撑分析的进行，这时就需要使用一些数学方法来“模拟产生”一些新的但又比较靠谱的值来满足需求。适用在“已知函数在某区间（域）内若干点处的值，求函数在该区间（域）内其他点处的值”一维插值问题：插值法概念：一般定义：1.若P(x
转载
2023-10-09 17:25:56
321阅读
简介 插值查找算法类似于二分查找，不同的是插值查找每次从自适应mid处开始查找。 将折半查找中的求mid 索引的公式 , low 表示左边索引left, high表示右边索引right.key 就是前面我们讲的 findVal int mid = low + (high - low) * (key
原创
2022-10-01 08:53:01
32阅读
插值算法可用于预测插值多项式分段插值三角插值（不常用）、目录插值多项式拉格朗日插值法牛顿（Newton）插值法龙格现象(Runge phenomenon)埃尔米特(Hermite)插值分段插值最常用：分段三次埃尔米特插值最常用：三次样条插值n维数据的插值插值多项式拉格朗日插值法 牛顿（Newton）插值法 差商：
转载
2024-04-19 13:36:22
43阅读
介绍插值查找（Insert Value Search）是二分查找的一种改良，主要是改良了mid的值，mid的值由原来的mid = (left + right) / 2而变成了自适应获取mid的值mid = left + (num - arr[left]) / (arr[right] - arr[left]) * (right - left)，上述公式是前辈们推导出来的，其余和二分查找一样。对于数据量较大，关键字分布比较均匀的查找表来说，采用插值查找，速度较快。而关键字分布不均匀的情况下，该方法不一定
原创
2021-12-24 15:48:58
352阅读
1、插值查找算法 插值查找是对二分查找的优化，是有序序列的查找算法。二分查找选取中间位置，插值查找则通过查找值判定大概位于序列的哪个位置比例。 2、二分查找与插值查找的对比 //begin表示数组开始下标,end表示数组结束下标,mid表示中间位置 二分查找：int mid = (begin + e
原创
2021-07-23 16:56:29
420阅读
# 插值算法 Java 实现
## 介绍
在计算机科学中，插值算法是一种用于估计未知数据点的技术，基于已知数据点来推断未知数据点的值。在 Java 中，我们可以使用一些常见的插值算法来实现这个功能，例如线性插值、多项式插值和样条插值等。
## 流程概述
下面是实现插值算法的基本流程。可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 获取已知数据点 |
原创
2023-11-16 07:36:02
208阅读
# Java插值算法
## 引言
插值算法是一种用于在已知数据点之间估计未知数据点的方法。它在图像处理、数据压缩、信号处理等领域被广泛应用。Java作为一种强大的编程语言，也提供了各种插值算法的实现。本文将介绍常见的几种Java插值算法，并提供代码示例。
## 什么是插值算法
插值算法是一种通过已知数据点之间的关系推测未知数据点的方法。例如，我们有一组离散的数据点，想要在两个已知数据点之间
原创
2023-08-10 10:24:32
115阅读
可以粗略的将插值算法分为传统插值、 基于边缘的插值和基于区域的插值3类 1.传统差值原理和评价邻插值：优点：较简单，容易实现。缺点：该方法会在新图像中产生明显的锯齿边缘和马赛克现象。双线性插值法：优点：具有平滑功能，能有效地克服邻法的不足。缺点：会退化图像的高频部分，使图像细节变模糊。高阶插值：如双三次和三次样条插值，在放大倍数比较高时，比低阶插值效果好。这些插值算法可以使插值生成的像素
转载
2023-10-06 21:48:56
125阅读
退役前写的东西令\(F(x)\)为\(n\)次项多项式拉格朗日插值：\(f(x)=\sum\limits_{k=0}^n f(x_k)l_k(x)=\sum\limits_{k=0}^n f(x_k)\prod\limits_{i\neq k}^n \frac{x-x_i}{x_k-x_i}\)
因为很简单记忆，在OI中应用广泛缺点：在增加或减少次项时需要重新全部计算为实现在增加或减少次项时快速计
转载
2023-07-14 00:19:28
164阅读
介绍插值查找算法类似于二分查找，不同的是插值查找每次从**自适应mid**处开始查找。也
原创
2022-10-11 16:55:57
79阅读
