插值计算
java版拉格朗日插值、牛顿插值、三次自然样条插值算法,包含运行所需的框架,可直接运行。
OpenCV框架与图像插值算法 文章目录OpenCV框架与图像插值算法一.简介二.算法理论介绍1.最近邻插值算法原理计算公式效果展示图2.双线性插值算法原理计算公式效果展示图3.映射方法向前映射法向后
在图形图像中例如旋转,放大,缩小等操作中,往往变化后图像中的点对应源图片中的点是不存在的,例如(2.1,3)这个点,那么在计算目标图像的在该点象素值的时候,就 需要进行插值运算来计算出该点的象素值。
摘 要:采用双三次插值实现图像放大具有较高的图像质量,但运算量很大。在分析常用插值算法的基础上,提出一种基于区域的双三次 插值算法。该算法避免进行图像分割,通过被插值点四邻域像素的均值来划分图像的平坦
三次样条插值算法,初学者的“成果”,程序十分简单,但消耗了大量的脑细胞
本文给出一个用C语言实现全程线性分段插值算法的程序。
C++源码,反距离权重法主要依赖于反距离的幂值,幂参数可基于距输出点的距离来控制已知点对内插值的影响。幂参数是一个正实数,默认值为2。(一般0.5到3的值可获得最合理的结果)。
提出了一种基于粒子群的三次样条插值算法,详细阐述了该算法应用于矿压缺失数据插值时的实现步骤和基本流程。该算法具有三次样条插值方法良好的分段光滑性,同时具有粒子群算法参数少、易于实现的优点。对相同地点不
用了插值的算法,目的在于提高图片的精度,使得精度提高。