使用说明:图形绘制时的插值

interp1   %1-D data interpolation
interpft  %使用fft算法插值
    %将原数据x转换到频率域,再逆转换回来更密集的数据采样点
spline    %一维Cubic spline(三次样条) data interpolation
interp2   %2-D data interpolation
interp3   %3-D data interpolation (table lookup)
注:The interp2 command interpolates between data points. It finds values of a two-dimensional function f(x,y) underlying the data at intermediate points.

案例1:二维插值显示

[X,Y] =meshgrid(-3:.25:3);Z=peaks(X,Y);     %间隔为0.25
[XI,YI]=meshgrid(-3:.33:3,-3:0.05:3);          %XI间隔为0.33,YI间隔为0.05
ZI=interp2(X,Y,Z,XI,YI,'cubic');
                 %设定插值使用的算法。其他选项还有'nearest','linear,'spline'
mesh(X,Y,Z), hold on;axis([-3 3 -3 3 -5 20]);
mesh(XI,YI,ZI+15),hold off;   %绘制插值算得的图形
 
案例2:图像大小的重采样
M = imread('rice.png'); 
%% 使用插值的方法对图像进行重采样
% the original image
[p,q] = size(M);
figure;imshow(M);title('Original Image')
% original location
[X,Y] = meshgrid( (0:p-1)/(p-1), (0:q-1)/(q-1) );
 
% target image size
p1 = 100; q1 = 100;
% new sampling location
[XI,YI] = meshgrid( (0:p1-1)/(p1-1) , (0:q1-1)/(q1-1) );
% the new image 插值方法可以自己更改
M1 = interp2( X,Y,double(M), XI,YI ,'cubic');  % 注意这里的M原本是unit8类型的数据,这里必须转化为double类型的数据
figure;imshow(M1,[0,255]);title('Resized Image')  % 这里用imshow显示double类型的图像时要指定显示范围[0,255]
 
%% 简洁方法(IPT工具箱)
figure;imshow(M);title('Original Image')
% 重采样
p1 = 100; q1 = 100;
M1 = imresize(M,[p1,q1]);
figure;imshow(M1);title('Resized Image')
 
%案例3:已知点不是规则的的网格点,是无规则的TIN模型,如何插值获得规则网格点上数据
慢慢更新。。。
 
 
 
 

Matlab绘图基础——图形绘制的插值  以及 图像大小的重采样的更多相关文章

  1. Matlab绘图基础——图形绘制的插值

    interp1   %1-D data interpolation interpft  %使用fft算法插值     %将原数据x转换到频率域,再逆转换回来更密集的数据采样点 spline    %一 ...

  2. Matlab绘图基础——图形修饰处理(入门)

    引入--标题.色条.坐标轴.图例等 例一: set(groot,'defaultAxesLineStyleOrder','remove','defaultAxesColorOrder','remove ...

  3. SVG.js 基础图形绘制整理(二)

    一.折线 var draw = SVG('svg1').size(300, 300); //画折线 //使用字符串点 // var polyline=draw.polyline('0,0 100,50 ...

  4. Matlab绘图基础——其他三维图形(绘制填充的五角星)

    其他三维图形 %绘制魔方阵的三维条形图 subplot(2,2,1); bar3(magic(4));   %以三维杆图形式绘制曲线y=2sin(x) subplot(2,2,2); y=2*sin( ...

  5. Matlab绘图基础——利用axes(坐标系图形对象)绘制重叠图像 及 一图多轴(一幅图绘制多个坐标轴)

    描述 axes在当前窗口中创建一个包含默认属性坐标系 axes('PropertyName',propertyvalue,...)创建坐标系时,同时指定它的一些属性,没有指定的使用DefaultAxe ...

  6. Matlab绘图基础——绘制三维表面

    %绘制三维表面 ------------------------------------- %1.绘制线框图:mesh:每一条曲线称为mesh line %首先利用meshgrid函数产生平面区域内的 ...

  7. Matlab绘图基础——绘制等高线图

    % 等高线矩阵的获取 C = contourc(peaks(20),3);              % 获取3个等级的等高线矩阵 % 等高线图形的绘制 contour(peaks(20),10);c ...

  8. Matlab绘图基础——colormap在数字图像处理及三维图形展示上的应用(分层设色)

        色图(color map)是MATLAB系统引入的概念.在MATLAB中,每个图形窗口只能有一个色图.        色图是m×3 的数值矩阵,它的每一行是RGB三元组.色图矩阵可以人为地生成 ...

  9. Matlab绘图基础——绘制向量图,二维三维(绘制参数曲线图)

    ------------------------------------------- %绘制向量场图 %例一 clear all;clc; [X,Y] = meshgrid(-2:.2:2,-3:. ...

随机推荐

  1. 再谈iOS 7的手势滑动返回功能

    本文转载至 http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/28282147  之前随手写过一篇<使用UIScreenEdgePanGestureR ...

  2. 让python pip使用国内镜像

    国内源: 清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 阿里云:http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学 h ...

  3. Kotlin——高级篇(四):集合(Array、List、Set、Map)基础

    在实际的项目开发中,集合的运用可以说是多不胜数.不过Kotlin中的集合运用和Java中还是有很大的差别,他们两者之间,除了集合的类型相同以外,还包含集合的初始化的不同,以及Kotlin对于集合封装特 ...

  4. 第一只python爬虫

    import urllib.request response = urllib.request.urlopen("http://www.baidu.com") html = res ...

  5. iOS Xcode之SVN(remove git)

    项目用SVN比较多,所以大家都把精力放在如何在XCODE上使用SVN.     配置SVN当然是很简单,但提交都默认出现git的提交窗,否则要到repositories界面去提交.   目前没有找到什 ...

  6. 动态长度中英字符串显示至固定高度td

    w 为td中英字符串区域设置为display:block; height=td_height,并指明td width. <!doctype html> <html lang=&quo ...

  7. Vulnerabilities by Type

    w http://hackergossips.com/cross-site-scriptingxss-and-preventing/

  8. thinkphp5, 隐藏index.php

    tp5官网手册里的代码有误, 注意防坑, 正确的应该是: 修改.htaccess文件: <IfModule mod_rewrite.c> Options +FollowSymlinks R ...

  9. java File delete() 失败,又没有报错。

    因为该文件流还没关闭,就执行了delete(),所以删除失败. 先举几个可以删除掉文件和删除不掉文件的例子(先在F盘创建test1.txt文件,然后可以直接拷贝代码到IDE执行),最后总结下原因: 例 ...

  10. MongoDB-1:安装和配置

    一.简介 MongoDB一种非关系型数据库(NoSql),是一种强大.灵活.可扩展的数据存储方式,因为MongoDB是文档模型,自由灵活很高,可以让你在开发过程中畅顺无比,对于大数据量.高并发.弱事务 ...