图像插值 从一维到二维生成三次样条和二次三次插值算法 在高分辨率显示器上显示低分辨率图像时，例如在高清电视机上观看标清电视节目时，观众或播放器必须插入丢失的像素，如下图所示。 图中，黄点为分辨率图像的像素点，白点为需要插值的缺失像素点。 A) Bi Cubic Interpolation 算法由以下公式描述 E 表示求和 F(X,Y) = E^3(i=0)E^3(j=0) ai,x^iy^i 其中 ai, j 是双三次插值函数的系数。 二维函数 ( , ) 对较低分辨率的像素进行插值，并用于生成丢失的像素。 (B) 将三次样条从一维推广到二维，以应用图像插值。 (C) 实现 (a) 和 (b) 中导出的图像插值算法（在 C 或 Matlab 或 Maple 中）。 您的程序需要读取图像，执行图像插值，然后显示插值图像。

双三次插值的MATLAB代码实现，图像输入支持RGB888，暂不支持其他输入，不过代码可塑性比较高

优化算法三次插值法java代码，亲测可用

三次插值(三转角法) 三次样条插值（简称Spline插值）是通过一系列形值点的一条光滑曲线，数学上通过求解三弯矩方程组得出曲线函数组的过程。 每一行都有详细的注释,同时也标注了数学原理和方程的解释.

双三次插值作为插值算法的经典算法在Matlab的应用中经常用于比较对照

对一副彩色图或者灰度图直接imread后就可以传入该双三次放缩函数了，函数的第二个参数和第三个参数为放缩后的h和w。函数返回放缩后的图像，可以直接imshow看结果。

双三次插值算法，支持24位彩色图像和8位灰度图像

当今的数字信号处理（DSP）技术主要由 DSP 处理器来构成．尽管 DSP 处理器具有通过软件设计能实 现不同功能的灵活性‚但其硬件结构的不可变性导致了其总线的不可变性以及其循序执行的 CPU 结构‚ 使其在结构化设计和数据处理的速度上发展受到很大限制［1］．随着现场可编程门阵列（FPGA）器件工艺 技术的发展、集成度的提高和价格成本的下降‚设计人员有了新的选择．FPGA 中具有丰富的内部逻辑单 元阵列和连线资源‚这种器件内部一般都内嵌有可配置的高速 RAM、PLL、LVDS、LVTTL 以及硬件乘法 累加器等‚有的还直接内嵌 DSP 功能模块‚这些特性使 FPGA 可以方便地构成各种数字信号处理器．用 FPGA 来实现数字信号处理可以很好地解决并行性和速度的问题‚克服了使用 DSP 处理器实现时的不 足‚而且其灵活的现场可配置特性‚使得 FPGA 构成的数字信号处理系统非常易于修改、测试及硬件升 级． 传统的在 FPGA 进行 DSP 算法实现的方法是首先用软件编程语言（C‚C＋＋‚M 语言等）在系统仿真 工具中完成系统算法的设计及仿真‚再在 FPGA 中用硬件描述语言将其描述出来‚这种方法是非常费时 费力的．本文研究一种利用 Matlab／Simulink 下的 DSP Builder 工具来实现双三次插值算法建模‚并在 FPGA 中实现此算法的快捷有效设计方法

由低分辨率图像恢复高分辨率图像，使用三次插值方法，然后计算其PSNR

利用Bézier曲线的端点插值性质，得到了构造三次插值样条曲线曲面的一种改进的基函数——B基函数。由B基函数构造了C1形三次插值样条曲线；构造了C1双三次插值样条曲面