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使用插值在matlab简单绘制三维建模!

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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。

' j( n. ~0 u& S( H4 O1 m0 Y

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。

" E- f3 }4 x6 F0 j) R+ o- a

1.什么是插值:

) M c: n6 s( [+ ^0 w0 r

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:

2 R; s( ?! P. k; Y# f" K

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。

8 }, M1 {, l6 q

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。

% X2 _- W+ }1 U! f/ I

2.Matlab的interp2命令:

2 h; L: J: A4 v7 E. O/ k6 X0 q

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。

# i) @! ?" m& X2 F3 ^8 B2 v

Interp2官方文档介绍(截取):

3 d( S; u4 m# B, ?' _+ ~, U1 y

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:

$ p$ z) ~ C4 F& a- p' D/ L- j% s

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。

) E+ G) p1 k" E5 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。

- b; y; w$ S1 \% ~

3.实例演示:

0 b, |& [4 ^) }, D: h" p4 u3 L

以一个模拟平板表面温度模型实例为例:

( s3 z0 Y" r1 V0 F6 u! z3 Q, C

程序:

2 |' q' L _. x+ T, _7 E7 P' v! ~3 c
" v* m* P0 J, x; p4 p7 |( A3 T& G5 ?

(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)

% M8 h: H3 h- x& p

效果图:

, N/ l% l2 n! t

原始数据图片(温度值用随机函数生成)

, p) v. A0 _' N6 |& W6 F
1 j3 p X- I5 ?8 @

样条插值:

- d0 m. q% A8 c) a, L) X0 w
# L1 l/ V. @+ m7 T& b- }: N

双线性插值:

$ N- q1 ]# o% b1 D. {
6 R6 m& r8 L& a& ~" K* G

最近邻插值:

7 P; m, e7 Y0 b+ ]" w6 z: ?$ T
. U& e+ v6 |/ J% B/ A$ F

(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。)

! @; S# q# I& c% u) n

4.延伸:

5 V& a, B6 |9 r( }& n/ d' _3 ]2 h

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!

h" @' b" N' k4 N* C

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!

: m5 q. F0 k9 ^7 m# n

以下我随手画了两张()

+ h. ^1 A& H% W' _4 s$ ^" b
( a. i; O4 l* N; m- b4 X& K
0 t: W' k/ ]6 P! g9 Q8 S9 s

以上就是全部内容。

- [5 ]6 O3 X# o J3 |8 B

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!

/ I! K/ I' x" h" D

2019.10.10 十文字冰糖

& k, r# _$ a: S7 k! \ 7 R6 l$ e! I( B0 p1 l e: ?+ J! b4 c9 w/ V E L$ c 1 @9 F" D; o- R1 d0 B5 m* i, g# @0 R6 i* {0 r
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天笃
活跃在2026-4-4
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