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使用插值在matlab简单绘制三维建模!

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4 y4 U1 ^' N; e8 |! Y I

Matlab是一门功能强大的语言,不过一直地位尴尬,不冷不热。尽管很多学生都跟它打过交道,但大多浅尝辄止,用完完事。

2 z8 j8 O( e/ z

写这篇文章缘于我昨天接了一张matlab的三维模型的外包,出图的时候用了插值算法。在与同学朋友交流的过程中,我发现身边的很多大佬都不了解matlab里的这个很实用的插值命令。关于这方面,网络上也没有讲的很详细的文章,这才斗胆来置喙。

b7 X" J% w2 H4 S9 V; D( o8 s$ `: z

1.什么是插值:

1 i5 L/ C8 q& X7 G9 B2 `

学过离散数学的人应该都知道插值的定义。这里简单地介绍一下插值的概念:

在离散数据的基础上补插连续函数,使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。(百 度百科定义)

· 用一个简单的方式讲:

5 r/ \6 K7 [5 [6 T" u/ \2 J" V

插值方法可以将给定的一些孤立数据点拟合成一个完整的函数。

. x1 L4 c: [, ~2 D3 U9 l) G

插值实现的方法很多,例如多项式(牛顿插值),埃尔米特,样条插值,高斯三角插值,分段插值等。如果对插值有兴趣又不想太深入了解,可以仅搜索一下牛顿插值的推理。

; I& e l/ z2 h

2.Matlab的interp2命令:

0 C6 V7 ]' e6 A- k( n5 C1 j2 t! ~

interp是matlab自带的插值函数,我们将用这个函数来画我们的三维模型。使用时候可以自己定义想要以实现插值的方式。interp1是对一维数据的插值,本文只讲述针对二维数据的插值命令interp2。

i: g, n& C: N: l; F' m: {

Interp2官方文档介绍(截取):

- k/ [ o( x; E! Z* g8 |4 K) j c

Vq = interp2(X,Y,V,Xq,Yq) interpolates to find Vq, the values of theunderlying 2-D function V at the query points in matrices Xq and Yq.

Matrices X and Y specify the points at which the data V is given.Xq can be a row vector, in which case it specifies a matrix with constant columns. Similarly, Yq can be a column vector and it specifies a matrix with constant rows.

百度翻译:

4 t" [5 i% e1 u0 s4 D

vq=interp2(x,y,v,xq,yq)插值以查找vq,即矩阵xq和yq中查询点处底层二维函数v的值。

矩阵x和y指定给数据v的点。xq可以是行向量,在这种情况下,它指定一个具有常量列的矩阵。类似地,yq可以是列向量,它指定一个具有常量行的矩阵。

简单地加以解释一下,interp2函数中的五个参数,前两个参数分别存储已知插值点的两个坐标,第三个参数是插值点的数据。后两个参数是预测点,返回的是预测点在拟合插值函数上的数据。

: j2 O/ a6 a# H. d

Interp2被重载过多次,调用方法也很多,有兴趣者可自行搜索官方文档。上述仅为较常用一例,下文实例演示时也是使用的这个范式。

* X5 g8 [5 Y$ @5 \- v* l

3.实例演示:

) x- b6 x0 I6 r9 Q* @

以一个模拟平板表面温度模型实例为例:

$ n; v# [8 Y# R v: G6 {% i* K

程序:

% f1 l9 ~! A* K( d$ \
: f5 H9 k, p. b* Q# f

(截图中interp2函数的第六个参数是对插值方法的选择,interp2提供了最近邻插值(nearest),双线性插值(linear),样条曲线插值(spline),双三次插值(cubic)五种插值方法以供选择)

# [6 q `# [, U* R7 n

效果图:

% z3 n" {5 Q* h" I" q/ J

原始数据图片(温度值用随机函数生成)

! J2 R6 Q* Y$ I$ V6 J
5 }8 V' O7 ~5 A5 R# H

样条插值:

" ^) {) e8 ~ }9 S, w+ o/ |
" S) _: }5 M) l3 _. `

双线性插值:

! q5 ]7 @" x0 j' Z9 m- p, ?
+ R6 k( D! t/ c7 ~% P, G

最近邻插值:

: M3 y3 r& w# x
9 F3 U) o8 b) T' ?

(由于每次程序运行都会随机生成一次新的温度初始值,所以插值图案起伏规律有所不同。)

0 Q. O; I# ^* P% N2 d1 _

4.延伸:

3 f. }1 J% a' q! i. {( Q, Y

有了这个插值的方法,我们就可以使用同一个程序模板。只需要改变插值点的数值就能在matlab中简单地画出三维模型!

& J& W8 T5 f$ Z# p, c$ v$ o8 f5 `

也许有时候插值点太少精度会不够,或是插值点过多,图像变得粗糙不平。但如果你需要根据某图绘制出一个相似的形状时,这仍然不失为一个好用的画三维模型图的方法!

2 ~! |. Q+ ?! L W3 X

以下我随手画了两张()

$ ^1 o% Z8 {+ u7 ?
) j' v( a4 k$ H% V' L. _
2 I9 W. `. p6 |: N

以上就是全部内容。

# c' e' K2 C4 {1 P8 O3 a- Y6 D% {

每次都是在社区中看大佬的文章(),第一次写文章回馈社区,多有疏漏欢迎指正!

& p1 @0 Y+ V, Q+ f* |

2019.10.10 十文字冰糖

9 s+ a- J0 |9 z! g+ {: z2 o! Q J - i& q+ b3 C' O/ n" ] ! ?$ h+ E9 s0 H6 Q6 M& a, u2 O# @2 L" X7 a! h8 j
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天笃
活跃在2026-4-4
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