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使用插值在matlab简单绘制三维建模!

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7 B: {' k% _0 T' n& F

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。

5 H2 \7 V( @0 H& S# a$ R

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。

' e3 N1 b5 ]- {/ I( r

1.什么是插值:

* |; k% K, p8 x2 \$ n

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:

0 D" V+ U7 p# J

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。

* U8 j' B; L& }1 a1 I) l9 }+ n

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。

. w3 e% q' X+ z2 G) L+ g

2.Matlab的interp2命令:

9 l) K) u! V- S6 U/ D3 F4 N% m

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。

/ C' m5 U7 k5 [; N |

Interp2官方文档介绍(截取):

' u$ W" v/ f+ T4 X9 W0 N. t$ T

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:

; j7 N7 Q1 U) ?

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。

: `9 D, Z- x( d, Y+ ~, n

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。

. w8 D2 S: X z

3.实例演示:

& `! a/ m0 C* H& g7 e+ j2 [

以一个模拟平板表面温度模型实例为例:

) f% a, F5 \+ b8 m+ g

程序:

( I2 Q, N0 L4 D/ I: U
+ K* S8 L9 J( ~/ 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)

8 r2 H+ S1 a7 C

效果图:

, T4 X2 b* X# o, g" T8 F

原始数据图片(温度值用随机函数生成)

6 N6 q- \3 o6 y0 B8 P+ M8 i$ u/ ]
1 m e6 r) `& N5 L) B5 E# o

样条插值:

! W9 {3 l; P8 |; s& h& q1 @6 E* x
% s5 Y7 B% ^9 P! k, D, M

双线性插值:

1 c8 \3 O7 T( Z0 ` q( S
2 n$ V8 q# H+ s5 y3 J& B

最近邻插值:

1 L- l/ }" K2 r$ C& O
* Q* Q j+ o5 y0 F6 p/ p( @

(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。)

% U1 v7 Q" n( U) J; S

4.延伸:

, x, N% o1 a: i- X1 F+ p

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!

9 E+ }2 v) G5 _8 m/ K" }0 r

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!

7 E2 d: L3 F( a* f* h

以下我随手画了两张()

6 A' {# M# i4 d% x- y; f
* u: a. r+ f6 F1 E: v- T
! I& N) Q/ P' _+ [

以上就是全部内容。

1 e9 m3 ~$ l% c' M- V) y; l. U

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!

4 Z% t5 m; a4 n

2019.10.10 十文字冰糖

4 T* {! | [: B8 _8 U d/ A- i: P% E7 S/ W5 Z7 m 1 u" }5 P, P' V3 e- F& ~8 p' t d $ g j% ]. L# X% u& e5 K$ S: B/ q* I/ W. V# t( B& d
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天笃
活跃在2026-4-4
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