利用C++实现了MATLAB中的interp1和interp2插值方法 给出了测试例子 标注了函数的使用 可直接运行.sln

% 图像数据的快速最近、双线性和双三次插值% ％ 用法： %------ % Z = ba_interp2(F, X, Y, [方法]) % % 其中方法是最近的、线性的或三次的。 % % F 是具有任意层数 D 的 WxHxD 图像。 % X, Y 是 I_1 x ... x I_n 矩阵，x 和 y 坐标为% 插值。 % Z 是一个 I_1 x ... x I_n x D 矩阵，其中包含插值图像通道。 % % 注释： %------ % 此方法通过重复最接近访问点的值来处理边界。 % 这与 matlabs 边框处理不同。 % ％ 例子%------ % % %% 山魈眼％ 清除% IMG=load('mandrill'); % IMG = ind2rgb(IMG.X, IMG.map); % [Dx Dy] = meshgrid(130:0.1:250, -150:0.1:-50);

主要介绍了matlab中二维插值函数interp2的使用详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

该函数执行类似于 MATLAB 内置函数 interp2 的二维插值，具有相当大的速度优势。 qinterp2 只能用于均匀间隔、单调递增的 X 和 Y 库数组。 此外，对这些输入几乎没有错误检查，因为 qinterp2 的速度提升源于避免操作这些数组。 有关 interp2 和 qinterp2 如何与输入长度进行比较，请参阅附加图像。 测试在运行 MATLAB 7 R14SP3 的 2.4GHz Intel Windows XP 机器上进行。 有关此文件的一维版本，请参阅文件 ID 10286（快速插值）。

这段代码的灵感来自 Alexander Huth 的双线性插值方法( http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/20248 ) 还使用了GPU内置的双线性纹理插值能力，确实非常快。 加速取决于您启用 CUDA 的图形硬件。 多处理器、纹理单元越多……结果就越好。 与 Alexander 的 cudainterp2 相比，我增加了一些性能改进和插入复数的能力。 随意写一些反馈或评论。

在matlab中实现二维插值，多个离散点实现插值画出一个完整的面

python中实现了matlab中二维数据内插值interp2的方法。大家可以看一下。