Interpolation BB例题代码

以下是一个简单的二次插值的例子代码：

import numpy as np

# 输入已知数据点的横坐标与纵坐标
x = np.array([1, 2, 4])
y = np.array([3, 5, 2])

# 计算二次插值多项式的系数
a = y[0]
b = (y[1] - y[0]) / (x[1] - x[0])
c = ((y[2] - y[1]) / (x[2] - x[1]) - b) / (x[2] - x[0])
    
# 输入插值点的横坐标
x_int = 3

# 计算插值点的纵坐标
y_int = a + b*(x_int - x[0]) + c*(x_int - x[0])*(x_int - x[1])

print("插值点的纵坐标为：", y_int)

上述代码中，我们使用了 numpy 库中的 array 函数来构造输入的数据点数组。然后，我们通过插值多项式的系数公式计算出二次插值多项式的系数 a、b、c。最后，我们输入插值点的横坐标 x_int，通过插值多项式计算出插值点的纵坐标 y_int。

相关问题

Bilinear Interpolation Adaptive Histogram Equalization matlab代码实现

以下是Bilinear Interpolation Adaptive Histogram Equalization的Matlab代码实现：

function [outImg] = bilinearAdapthisteq(inImg, numTiles, clipLimit)

% Bilinear Interpolation Adaptive Histogram Equalization
% inImg: input image
% numTiles: number of tiles (default: 8x8)
% clipLimit: clipping limit (default: 0.01)
% outImg: output image

if nargin < 2
    numTiles = [8 8];
end

if nargin < 3
    clipLimit = 0.01;
end

inImg = double(inImg);

[h, w] = size(inImg);

tileH = floor(h / numTiles(1));
tileW = floor(w / numTiles(2));

outImg = zeros(h, w);

for i = 1:numTiles(1)
    rowStart = (i - 1) * tileH + 1;
    rowEnd = min(rowStart + tileH - 1, h);
    rowSize = rowEnd - rowStart + 1;
    
    for j = 1:numTiles(2)
        colStart = (j - 1) * tileW + 1;
        colEnd = min(colStart + tileW - 1, w);
        colSize = colEnd - colStart + 1;
        
        tile = inImg(rowStart:rowEnd, colStart:colEnd);
        
        % histogram equalization
        tileHist = histcounts(tile(:), 256);
        tileHistCum = cumsum(tileHist) / sum(tileHist);
        tileHistNew = max(0, floor(tileHistCum(tile(:)) * 255));
        
        % clip histogram
        tileHistNewClip = tileHistNew;
        tileHistNewClip(tileHistNewClip > clipLimit * rowSize * colSize) = clipLimit * rowSize * colSize;
        
        % bilinear interpolation
        tileBilinear = interp2((0:255)', repmat([0 255], 256, 1), [tileHistNewClip; tileHistNewClip], tile, 'linear');
        tileBilinear(isnan(tileBilinear)) = 0;
        
        outImg(rowStart:rowEnd, colStart:colEnd) = tileBilinear;
    end
end

outImg = uint8(outImg);

该函数的输入为原始图像、瓦片数量和剪切限制。输出为进行Bilinear Interpolation Adaptive Histogram Equalization后的图像。在实现中，将原始图像分成多个瓦片，对每个瓦片进行直方图均衡化。然后，通过双线性插值将直方图映射应用于每个像素。最后，将所有瓦片重新组合为一幅图像。

Fortran Interpolation Library (InterpLib)空间插值代码

由于Fortran Interpolation Library (InterpLib)是一个开源项目，因此我们无法提供完整的空间插值代码。不过，以下是一些可能有用的信息：

InterpLib是一个用Fortran 95编写的库，用于执行各种插值任务，包括空间插值。它包括多种插值方法，例如线性插值、三次样条插值和克里金插值。

对于空间插值，InterpLib提供了两种方法：基于网格的插值和径向基函数插值。基于网格的插值方法将空间数据分为网格，并在每个网格中执行插值。径向基函数插值方法使用一组径向基函数来逼近数据，并生成一个近似函数。

以下是一个基于网格的空间插值示例代码：

program interp_example
  use InterpLib
  implicit none
  
  integer :: npts, ndim, ngrid, i, j, k
  real :: x(3), y(10), z(10)
  real :: grid(10,10,10), gridx(10), gridy(10), gridz(10)
  type(InterpGrid) :: interp_grid
  type(InterpMethod) :: interp_method
  
  ! Load data to interpolate
  npts = 10
  ndim = 3
  do i=1,npts
    x = [float(i),float(2*i),float(3*i)]
    y(i) = sin(x(1)) + cos(x(2)) + x(3)**2
    z(i) = float(i)
  end do
  
  ! Define the grid to interpolate onto
  ngrid = 10
  do i=1,ngrid
    gridx(i) = float(i)
    gridy(i) = float(i)
    gridz(i) = float(i)
  end do
  
  ! Initialize the interpolation grid and method
  call interp_grid_init(interp_grid, ndim, npts, x, y, z)
  call interp_method_init(interp_method, InterpMethodType_Grid, &
                           InterpGridType_CubicSpline)
  
  ! Perform the interpolation
  do k=1,ngrid
    do j=1,ngrid
      do i=1,ngrid
        x = [gridx(i), gridy(j), gridz(k)]
        grid(i,j,k) = interp_value(interp_grid, interp_method, x)
      end do
    end do
  end do
  
  ! Clean up
  call interp_method_finalize(interp_method)
  call interp_grid_finalize(interp_grid)
  
end program interp_example

说明：

- 这个例子在三维空间中插值一个函数，该函数是x、2x和3x的正弦值和余弦值之和，加上3x的平方。
- 数据点是在以x、2x和3x为坐标轴的立方体中生成的。
- 插值网格是一个10x10x10的立方体，每个轴上有10个点。
- 使用了三次样条插值方法。
- 插值结果存储在一个10x10x10的数组中。