使用插值在matlab简单绘制三维建模!

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m9 y- s5 x; W, a3 v. P( 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。

- d! Z. v5 p& E4 T$ ]

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。

Y' {2 R: A3 W$ p# P6 R

1.什么是插值:

6 [7 i% l# q1 a

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:

9 p$ J, O+ {% w2 s4 W

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。

* S2 W6 w0 ?- \6 _6 c( v& |& i; }

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。

' ?0 [3 Y. w( J, L x5 |+ p

2.Matlab的interp2命令:

- C0 N" U6 `4 E }

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。

5 W2 T8 M4 w; }. a- C( w/ W

Interp2官方文档介绍(截取):

! Z! z/ L* I9 ]) Z: W

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 L' ?6 E& i7 N+ ^2 z" A( m) t

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。

, u% h/ S, c. k4 V; j

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。

v7 w3 ~1 l& P0 l) L

3.实例演示:

0 }3 r7 [* Q0 x* @: A3 K

以一个模拟平板表面温度模型实例为例:

) E% z( c, _8 p7 J

程序:

9 i, T! e% [- M A# ]
9 V8 d5 H& N: w$ _- {7 T; @

(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)

E' c7 h& L. g: [& e

效果图:

8 [0 j' U9 z% B% z

原始数据图片(温度值用随机函数生成)

4 d, V/ w- l2 u6 L: M
+ C% R" N+ K p: a1 D3 S2 ?8 g

样条插值:

% G3 j3 }2 F8 w! U
^: i$ K' `7 F4 ~/ ~, Y

双线性插值:

0 ]3 V' D$ j% a; r' C J/ F/ |: t
8 e" Q* K* e: ?" r

最近邻插值:

' I# Q2 Y1 L) b# A
9 p# t4 h/ B6 Z7 v0 u/ r9 p# ` T2 r+ ^

(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。)

5 F6 { G1 F" D, C5 n3 s. z+ Z

4.延伸:

+ a" Q; ]7 ^; X% Z' Y9 G. j: E. u

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!

$ T+ f" ^) u& n. D4 h

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!

8 {) ` Z1 r% \( x9 @8 O/ o

以下我随手画了两张()

8 O( L" ~# {* L; h/ q
6 a- A- ^0 V1 l( A3 _
0 T2 Y M' J; W# _1 v! m$ Y/ K

以上就是全部内容。

9 q( c* ?) b8 Q6 X: x' _

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!

. A, U4 a6 R/ e+ x8 G& H* z1 |

2019.10.10 十文字冰糖

0 S& V" u' o6 w- g: y- N( g% A2 } / i1 D6 A* P" w1 M: U1 c p$ P/ g+ ?, p$ e- O$ Z S / D- n: L6 F2 s' o7 p& E7 W 3 q2 K6 F/ |$ Z

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天笃
活跃在2025-1-26
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