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...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，该方法不一定比二分查找要好。
其中y为函数值矢量，x为自变量的取值范围，x与y的长度必须相同；xi为插值点的向量或者数组，method为插值方法选项。对于插值，MATLAB提供了如下几种方法。...(1)邻近点插值(method=’nearest’)。...一般来说： (5)邻近点插值方法的速度最快，但平滑性最差； (6)线性插值方法占用的内存较邻近点插值方法多，运算时间也稍长，与邻近点插值不同，其结果是连续的，但顶点处的斜率会改变； (7)三次样条插值方法的运算时间最长...一维插值结果比较如图4-4所示。可以看出，三次样条插值结果的平滑性最好，而邻近点插值效果最差。...这样除被研究区间端点外，所有内样点处可保证样条有连续的一阶、二阶导数。 MATLAB中提供了spline函数来进行样条插值。spline函数的调用语法如下。
在图像几何变换时，无法给有些像素点直接赋值，例如，将图像放大两倍，必然会多出一些无法被直接映射的像素点，对于这些像素点，通过插值决定它们的值。于是，产生了图像插值算法。 ? 图像插值算法分类 ?...由最邻近插值法，放大后的图像有很严重的马赛克，会出现明显的块状效应；缩小后的图像有很严重的失真。 这是一种最基本、最简单的图像缩放方式。变换后的每个像素点的像素值，只由原图像中的一个像素点确定。...cv.resize()的计算过程 对于缩小图像，目标图像中每个点都能找到原图像中包围它的四个临近点，每个点都进行双线性插值即可。 对于放大图像，边界附近的点经过坐标变换可能超出了原图像的范围。...中间的点：双线性插值 中间的点都能在原图像中找到包围它的四个临近点，做双线性插值即可。...计算过程： 用h(x,y)表示目标图像，f(x,y)表示原图像 中间的点：双线性插值 ? 边界上的点（除了顶点）：线性插值 ? 四个顶点：最邻近插值 ? ?
Inter interpMethod = Inter.Linear：插值类型的标识符，具体如表 ?...dst = new Mat(); //CvInvoke.Resize(scr, dst, new Size(150, 200), 0, 0, Inter.Cubic);//三次样条插值...CvInvoke.Resize(scr, dst, new Size(150, 200), 0, 0, Inter.Lanczos4);//兰索斯算法插值
1 算法理论介绍与推荐 1.1 最近邻插值算法原理 最近邻插值，是指将目标图像中的点，对应到源图像中后，找到最相邻的整数点，作为插值后的输出。 ?...双线性插值就是线性插值在二维时的推广,在两个方向上做三次线性插值，具体操作如下图所示： ? 令 ? 为两个变量的函数，其在单位正方形顶点的值已知。假设我们希望通过插值得到正方形内任意点的函数值。...来定义的一个双曲抛物面与四个已知点拟合。 首先对上端的两个顶点进行线性插值得： ? 类似地，再对底端的两个顶点进行线性插值有： ? 最后，做垂直方向的线性插值，以确定： ? ...如果一个输入象素被映射到四个输出象素之间的位置，则其灰度值就按插值算法在4个输出象素之间进行分配。称为向前映射法，或象素移交影射。...1.5倍放大，最近邻插值 ? 1.5倍放大，双线性插值 ? 3 参考链接 -OpenCV框架与图像插值算法
图像缩放算法往往基于插值实现，常见的图像插值算法包括最近邻插值（Nearest-neighbor）、双线性插值（Bilinear）、双立方插值（bicubic）、lanczos插值、方向插值（Edge-directed...interpolation）、example-based插值、深度学习等算法。...本篇文章，我们介绍Nearest-neighbor和Bilinear插值的原理及C实现。 插值算法原理如下： ? 1....Nearest-neighbor 最近邻插值，是指将目标图像中的点，对应到源图像中后，找到最相邻的整数点，作为插值后的输出。...Bilinear 双线性插值使用周围4个点插值得到输出，双线性插值，是指在xy方法上，都是基于线性距离来插值的。 如图1，目标图像中的一点对应到源图像中点P(x,y)，我们先在x方向插值： ?
插值查找，有序表的一种查找方式。插值查找是根据查找关键字与查找表中最大最小记录关键字比较后的查找方法。插值查找基于二分查找，将查找点的选择改进为自适应选择，提高查找效率。...(highIndex-lowIndx) 的比值 ≈≈(value-a[low])/(a[high]-a[low])）的比值 代码如下 /// /// 插值查找...name="low">初始索引 /// 末尾索引 /// 要找的值<...{ mid = low+((value - arr[low]) / (arr[high] - arr[low]))*(high-low);// 插值查找的核心代码...return -1; } 其实还有第二种写法，递归，写法差不多，不会的去看我的上一篇“二分查找” 运行结果 Console.WriteLine($"数据算法
插值查找算法 1.插值查找算法类似于二分查找，不同的就是插值查找每次从自适应mid处开始查找，例如我们要从{1,8，10,89,1000,1024}找1这个数，那我们就会从前边开始找，插值查找就是应用这种原理...索引的公式，low表示左边索引，high表示右边索引 int midIndex=low+(high-low)*(key-arr[low])/(arr[high]-arr[low]); 代码实现 /** * 插值查找算法...System.out.println(i); // System.out.println(Arrays.toString(arr)); } /** * 插值查找算法...//找到返回mid下标 return mid; } } } 输出 99 插值查找注意事项： 1.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 2.关键字分布不均匀的情况(数据跳跃很大)下该方法不一定比折半方法好
插值是通过已知的离散数据点在一定范围内寻找新数据点的过程或方法。最近邻插值算法选择最接近数据点的值，完全不考虑其他相邻点的值，从而生成一个分段常数插值值作为数据点的值。...线性的插值算法是双线插值是二维坐标系下线性插值的扩展，用于插值二元函数。它的核心思想是在两个方向上执行一次线性插值。 关于这里的图像算法我不想说什么，等之后我会补上。...插值是离散函数逼近的重要方法，利用它可通过函数在有限个点处的取值状况，估算出函数在其他点处的近似值。...二阶的前向差分后和后向差分都在这里了 牛顿插值作为一种常用的数值拟合方法，因其计算简单，方便进行大量插值点的计算。...在实验中经常出现只能测量得到离散数据点的情况，或者只能用数值解表示某对应关系之时，可以使用牛顿插值公式，对离散点进行拟合，得到较为准确的函数解析值。
引言 看了好几篇关于双线性插值算法的博文，解释得都不好理解，不过下面这篇博文就解释得很好，以下内容均参考这篇： 图像处理+双线性插值法 双线性插值算法 双线性插值算法是解决什么问题的（原理）？...依次填完每个象素，一幅放大后的图像就诞生了，像素矩阵如下所示： 234 38 22 22 67 44 12 12 89 65 63 63 89 65 63 63 这种放大图像的方法叫做最临近插值算法...，这是一种最基本、最简单的图像缩放算法，效果也是最不好的，放大后的图像有很严重的马赛克，缩小后的图像有很严重的失真；效果不好的根源就是其简单的最临近插值方法引入了严重的图像失真，比如，当由目标图的坐标反推得到的源图的的坐标是一个浮点数的时候...双线型内插值算法就是一种比较好的图像缩放算法，它充分的利用了源图中虚拟点四周的四个真实存在的像素值来共同决定目标图中的一个像素值，因此缩放效果比简单的最邻近插值要好很多。...看一个例子：假设源图像是33，中心点坐标（1，1）目标图像是99，中心点坐标（4，4），我们在进行插值映射的时候，尽可能希望均匀的用到源图像的像素信息，最直观的就是（4,4）映射到（1,1）现在直接计算
插值是一种在已知数据点的离散集合范围内构造新数据点的方法。我们对自变量的中间值插值(或估计)该函数的值。 有各种各样的插值。让我们关注其中的三个 近邻插值 这种类型的插值是最基本的。...双线性插值 在双线性插值中，我们取未知像素的4个最近的已知邻域(2x2邻域)的值，然后取这些值的平均值来分配未知像素。 让我们首先了解如何在一个简单的示例中工作。假设我们随机取一个点(0。75,0。...25)在四个点-的中间 (0,0)、(0,1),(1,0)、(1,1)。 我们首先用线性插值法求点A(0.75, 0)和点B(0.75, 1)的值。...线性插值基本上是对两点之间的一个点进行近似根据两点之间的距离来缩放这个点。 然后我们在点A和点B上使用线性插值得到所需的像素值(0.75,0.25)。...在许多编辑程序、打印机驱动程序和相机中都是用这种插值算法作为标准。 因此，我们可以看到不同的插值技术有不同的用例。因此，了解在调整图像大小时最有用的插值类型非常重要。
双线性插值，是一种比较重要的插值方法，尤其在数字图像处理领域。本篇博文分为三个部分：一是双线性插值的算法推导，二是双线性插值的算法实现，三是算法的运行结果。...一 双线性插值的算法推导 二 代码实现（matlab） function [out] = bilinearInterpolation(im, out_dims) in_rows = size...*(delta_C); out(:,:,idx) = cast(tmp, class(im)); end 三 双线性插值运行结果 >>I = imread(‘lena.jpg’)
区间最值问题之ST表算法 1.ST算法思想 ST(Sparse Table)算法是一种用于解决RMQ(Range Minimum/Maximum Query，即区间最值查询)问题的离线算法。...ST算法描述：首先明确解决的是区间最值问题，那么对于给定的数组arr = [1,4,8,20, 10]，长度为2^j的区间可以拆分成两个2^(j-1)的区间，那么对于dp[i][j]，i表示区间起点，j...创建 dp[i][j]表示从i开始长度为2^j的区间最值，那么i和j的取值需要明确。...int n = input.size(); // 预处理每个区间的最值 int k = (int)(log((double)(n)) / log(2.0)); // 预处理区间长度等于1 for (int...给定[l, r]，查询该区间的最大值/最小值，问题转化为从l向右覆盖2^k个数，从r向左覆盖2^k个数，一定覆盖整个区间[l, r]，虽然会有重复覆盖，但不影响结果。
二分查找 在介绍二分查找前， 先让我来插一段故事。。。 这个名扬京华的食府， 在一天的多数时辰里，都是坐无虚席。 就在这时，一位慕名前来的食客。在等候许久后，终于等来了他点的菜品。...基于这种思想，我们设计了插值查找的算法。 插值查找和二分查找非常相似， 只要对原代码做少许变动就可以了。...注意， 一定要保证两点： a[low]!...=a[high] （ 插值公式里分母是a[high] - a[low]，不能等于0） a[low]<=key<=a[high] 用这两点作为while循环的判断条件。...这有可能导致在查找不存在的值时，让代码陷入while死循环 因为插值查找和二分查找很相似， 很多同学可能会想： 那我只要把mid = (low + high) / 2换成插值公式不就可以了嘛？
文章目录 1 griddata函数介绍 2 离散点插值到均匀网格 3 均匀网格插值到离散点 4 获取最近邻的Index 插值操作非常常见，数学思想也很好理解。...1 griddata函数介绍 官网介绍 2 离散点插值到均匀网格 def interp2d_station_to_grid(lon,lat,data,loc_range = [18,54,73,135...], det_grid = 1 ,method = 'cubic'): ''' func : 将站点数据插值到等经纬度格点 inputs...method = ‘linear’ method = ‘cubic’ 可以看到，在点比较少的情况下，不同插值方法，结果相差挺大，但降水中心都预测出来了。...3 均匀网格插值到离散点 在气象上，用得更多的，是将均匀网格的数据插值到观测站点，此时，也可以逆向使用 griddata方法插值；这里就不做图显示了。
在图像处理中，双线性插值算法的使用频率相当高，比如在图像的缩放中，在所有的扭曲算法中，都可以利用该算法改进处理的视觉效果。首先，我们看看该算法的简介。...在数学上，双线性插值算法可以看成是两个变量间的线性插值的延伸。执行该过程的关键思路是先在一个方向上执行线性插值，然后再在另外一个方向上插值。下图示意出这个过程的大概意思。 ?...因此，我们可以考虑将该过程中的所有类似于1-x、1-y的变量放大合适的倍数，得到对应的整数，最后再除以一个合适的整数作为插值的结果。...= 2048 - PartY '对应表达式中的1-Y 7 8 Index1 = SamStride * NewY + NewX * 3 '计算取样点左上角邻近的那个像素点的内存地址...9 Index2 = Index1 + SamStride '左下角像素点地址 10 ImageData(Speed + 2) = ((Sample(Index1 + 2) * InvX
本文目标 了解插值算法与常见几何变换之间的关系 理解插值算法的原理 掌握OpenCV框架下插值算法API的使用 插值算法原理介绍 近邻插值算法 1....缺点 由最邻近插值法，放大后的图像有很严重的马赛克，会出现明显的块状效应；缩小后的图像有很严重的失真。 这是一种最基本、最简单的图像缩放方式。变换后的每个像素点的像素值，只由原图像中的一个像素点确定。...4. cv.resize()的计算过程 对于缩小图像，目标图像中每个点都能找到原图像中包围它的四个临近点，每个点都进行双线性插值即可。 对于放大图像，边界附近的点经过坐标变换可能超出了原图像的范围。...中间的点：双线性插值 中间的点都能在原图像中找到包围它的四个临近点，做双线性插值即可。...计算过程： 用h(x,y)表示目标图像，f(x,y)表示原图像 中间的点：双线性插值 ? 边界上的点（除了顶点）：线性插值 ? 四个顶点：最邻近插值 ? ?
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，双立方插值可以分为几种插值方式。...首先来看一下双立方插值基本解释与说明。双立方插值计算涉及到16个像素点，其中(i’, j’)表示待计算像素点在源图像中的包含小数部分的像素坐标，dx表示X方向的小数坐标，dy表示Y方向的小数坐标。...具体可以看下图：根据上述图示与双立方插值的数学表达式可以看出，双立方插值本质上图像16个像素点权重卷积之和作为新的像素值。其中R(x)表示插值表达式，可以根据需要选择的表达式不同。...else if( f > 1.0 && f <= 2.0 ) { return 1.0 / 6.0 * Math.pow( ( 2.0 - f ), 3.0 ); } return 1.0;插值代码与总结插值调用的代码如下
在图像几何变换的过程中，常用的插值方法有最邻近插值（近邻取样法）、双线性内插值和三次卷积法。...最邻近插值： 这是一种最为简单的插值方法，在图像中最小的单位就是单个像素，但是在旋转个缩放的过程中如果出现了小数，那么就对这个浮点坐标进行简单的取整，得到一个整数型坐标，这个整数型坐标对应的像素值就是目标像素的像素值...坐标与原图像中对应的坐标，同样套用公式： 我们发现，这里出现了小数，也就是说它对应的原图像的坐标是(0,0.75)，显示这是错误的，如果我们不考虑亚像素情况，那么一个像素单位就是图像中最小的单位了，那么按照最临近插值算法...卷积插值。...代码或许有不同写法，实现方式就一种 该算法是对函数 sin x / x 的一种近似，也就是说 原图像对目标图像的影响 等于 目标点对应于原图像点周围 x距离的点，按照 sin x / x 比例
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