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 ?...最新发展的话有基于决策树，深度学习，字典学习的图像插值算法。 线性插值算法 线性插值算法常用有五种，在OpenCV中设置可以通过相关参数很方便地进行设置。 ?...一、最近邻插值算法 INTER_NEAREST 在一维空间中，最近点插值就相当于四舍五入取整。在二维图像中，像素点的坐标都是整数，该方法就是选取离目标点最近的点。...非线性插值算法 非线性插值算法主要有两大类，基于小波变换的插值算法，基于边缘信息的插值算法。...上图给出的是显式边缘插值算法的示意图，其中黑色虚线是图像的真实边缘，灰色实线是边缘检测算法检测出的边缘。对于图中的灰色像素点的插值，需要确定其在边缘的哪一侧，然后利用该侧的已知像素点对其进行估算。
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。...插值缩放的原理是基于目标分辨率中的点，将其按照缩放关系对应到源图像中，寻找源图像中的点（不一定是整像素点），然后通过源图像中的相关点插值得到目标点。...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....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。...简单来说在数据给的少的情况下我们都可以考虑使用插值算法来生成新数据或者是改善。 注意我们处理的是离散数据：离散数据是指其数值只能用自然数或整数单位计算的数据。...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。...理论就这么多了（其实也没有理论就是说下基本的概念） 牛逼的插值算法来自： 《自然哲学的数学原理》的第三卷的引理五 对牛顿插值来说，它最大的特点是引入了差商这个概念。...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。
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）？...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。...（其实就是有两个点确定的一次函数，然后在函数上去值呗） 双线性插值法 在数学上，双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展，其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。...首先在 x 方向进行线性插值，得到 然后在 y 方向进行线性插值，得到 综合起来就是双线性插值最后的结果： 由于图像双线性插值只会用相邻的4个点，因此上述公式的分母都是1。...加速及优化策略 单纯按照上文实现的插值算法只能勉强完成插值的功能，速度和效果都不会理想，在具体代码实现的时候有些小技巧。
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’)
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
本文用一个基于拉普拉斯图的高维插值函数代替DNNS的输出激活函数(典型的数据无关的Softmax函数)，该函数在连续极限下收敛于高维流形上的Laplace-Beltrami方程的解。...此外，我们还提出了这种新架构的端到端训练和测试算法.该DNN融合了深度学习和流形学习的优点。...第二，它显着地提高了清洁图像的自然准确性和对抗性图像的鲁棒准确性，这两种图像都是由白盒和黑盒对抗性攻击构建的。第三，对于可再现性，它是半监督学习的自然选择。
所以输出图像[x，y]的灰度值，一般由非整数坐标来决定，非整数坐标的像素值，就需要插值算法来进行处理。常见的插值算法有最近邻插值、双线性插值和三次样条插值。...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....如果可以用附近的几个像素点按权重分配，共同确定目标图像某点的像素，效果会更好。下面的双线性插值就解决了这个问题。 双线性插值算法 1. 线性插值 在讲双线性插值之前先了解一下线性插值。...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。...向后映射法也叫像素填充算法。向后映射法解决了漏点的问题，出现了马赛克。 动手实现 c++实现 1.
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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