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1、插值算法，讲座者： kxdzt时间： 2010年12月9日，排版： kxdzt，插值算法，插值定义一维插值算法最近插值线性插值拉格朗日插值sxd xte Hermite插值三次样条插值，二维插值算法b有定义，已知点ax0x1xnb处的值为y0，y1，yn，若存在单纯函数p(x )且p ) Xi )=yi ) I=0，1，n )成立，则将p ) x )称为f ) x )的补充
2、x上的值被分配了最接近它的值，也称为点插值函数。 如果x在区间xi、xi 1内，则最接近插补结果、线性插补、即分段线性插补由插补点用折线连接而与f(x )近似，如果x在区间xi、xi 1内，则线性插补结果、拉格朗日插补为n 1个节点x001 其中，lk ) x是n阶插值基函数、拉格朗日插值结果、sxdxte插值，用插值基函数求拉格朗日插值多项式很容易，但插值节点增减后计算都要重新进行。 sxdxte插值是可以生成逐次插值多项式的插值法。 众所周知，插值点Xi (I=0，1，n )处的f的值为f。
3，) xi )在n次插值多项式pn ) x )满足条件)时，插值多项式表示为： 其中，f(x ) k次平均差，Hermite，Hermite，Hermite插值多项式不仅满足插值节点处的函数值相等，而且满足节点处的导数值相等。 通过3点(x0，f(x0 )，x1，f(x0 )，x2，f(x0 ) ) 3次Hermite插值多项式为：其中，Hermite插值结果、3次样条插值结果、二维图像插值算法、最近邻插值算法。
4、对于从上至下、从左至右扫描的图像，取与浮点坐标最接近的左上角的点对应的像素值。 特点：简单直观，但图像质量不高，易出现锯齿边缘。 表示最近邻插值结果，将6倍图像、源图像、双线性插值放大，对于一个目标像素，逆变换坐标而得到的浮点坐标为[Iu，jv]。 这里，如果I、j是非负整数、u、v是0、1区间的浮点数，则该像素的值f[Iu，jv]可以根据原始图像中的坐标设为[I，j]，双线性插值、特征：计算量多，缩放图像的质量由于具有低通滤波器的性质，高频成分受到损害，图像的轮廓有可能在某种程度上变得模糊。双线性插值结果演示、源图像、6倍放大图像、3维卷积插值、考虑一个浮点坐标(i u，j v )，周围16个邻点、目标像素值f ) i u，j v由以下公式得出： 这里，s(x )是相对于s(x )/x的近似。 特点：克服最近邻插值锯齿形状和双线性插值边缘模糊的缺点。3次卷积插值结果演示、源图像、放大6倍图像，谢谢。