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三次样条插值代码matlab Matlab的多帧超分辨率工具，灵感来自Oded Hanson的“稳健而快速的超分辨率”工具。 使用Matlab App-Designer对该应用程序进行了修改和重建，修复了“鲁棒快速超分辨率”和“卢卡斯-坎纳德仿射光流”算法的问题。 添加了“ MATLAB图像配准”和“自适应内核回归”作为计算超分辨率的附加选项。 信息 该项目是在THKöln的一个主题为“音频和视频技术的扩展研究”（AVT）的学期项目的背景下实现的。 特征 MFSR工具可从低分辨率图像的视频中计算出高分辨率图像。 从多种图像配准方法和超分辨率算法中选择。 支持的视频输入格式为AVI，MOV，MP4和M4V。 图像配准方法： MATLAB图像配准 Lukas-Kanade光学流仿射 卢卡斯-卡纳德（Lucas-Kanade）光学流动运动 超分辨率算法： 自适应内核回归 三次样条插值 强大的超分辨率 快速强大的超分辨率 源代码 源代码位于MFSR_App文件夹中。 该应用程序是使用Matlab App-Designer构建的，并使用Matlab Application Compiler进行了

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基于三次B样条函数多尺度边缘检测，用三次B样条进行多尺度的平滑，三次分解和重构图像，效果优于其他边缘检测算法，亲测可用

vb中用beizer线条画椭圆，含有代码！

为准确预测道路交通事故死亡人数和有效解决道路交通安全问题,以中国2001~2012年交通事故死亡人数的统计数据为研究对象,首先,采用三次指数平滑法,建立三次指数交通事故预测模型,对道路交通事故数据进行拟合与预测分析,绘制了中国道路交通事故的未来发展趋势图;然后,通过与一次指数平滑法、二次指数平滑法进行对比分析,得出了三次指数平滑法预测精度较高,预测值与实际值相符合的结论;最后,预测出2013年和2014年的道路交通事故死亡人数.研究结果表明:三次指数平滑法预测模型适用于短期预测,对有效预测道路交通事故具有一定的参考价值和指导意义.

三次样条插值代码matlab 了解三次样条插值 在2019年秋季的数值分析（2）的过程中，我与杨虎庆一起完成了有关三次样条插值的项目。 在该项目中，首先，我们给出在三种不同的最终条件下指定样条的解决方案，其中规定坡度，规定二阶导数和周期条件。 其次，使用MATLAB ，我们在上述三个结束条件下对Runge实例进行三次样条插值，以证明三次样条插值能够消除Runge现象，如果使用牛顿多项式对Runge的实例进行插值会引起这种现象。 请注意，我们使用的代码已合并到报告中，并且注释随代码一起给出。 如果您对此项目有任何疑问，请随时与我联系。

能够实现对一幅图像的最近邻、双线性、双三次三种插值

用多条三次bezier曲线来拟合一组点序列