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使用插值在matlab简单绘制三维建模!

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: X& Y% l' R* m6 P! J) L

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。

2 ^# \; c. p: `0 d; t V! D+ C- E- B

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。

% S7 U0 [' F; Y0 q3 r

1.什么是插值:

% x) r" a# A& c0 [1 ~3 @8 X" w

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:

1 |7 a i, T4 A3 `

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。

3 n5 Y* x1 p% ? u

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。

/ e* ^4 A+ {6 z( t. X0 s' x/ [6 `( e

2.Matlab的interp2命令:

% ?( W5 r7 ?/ B

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。

# f/ T4 o! F5 b; l+ s- A9 f

Interp2官方文档介绍(截取):

" `) p7 d; n8 q1 F3 ]* H, F5 X

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:

) F/ p2 T7 ]/ j0 B9 `

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。

T J* i- ~, U, @/ V

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。

$ i, m' {- y [) w5 n$ F. {

3.实例演示:

2 C7 f5 x. X' a- O% L6 m! q7 u6 ^

以一个模拟平板表面温度模型实例为例:

8 Q: f$ V. A' Y& o

程序:

6 i) Y5 a8 h7 L. J6 D
; V; {( G4 \5 d+ _+ i

(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)

7 v/ z7 M" v/ P' P1 V

效果图:

+ M, F4 \1 T, V; y# r

原始数据图片(温度值用随机函数生成)

3 d$ ?; b; d* \/ k- C2 u" H
% R, ~! p1 c7 r- m X! B2 p9 c

样条插值:

, j) [6 q% {% O) H* F9 `
# s7 h! _" O9 w. c

双线性插值:

+ v$ I! x3 t1 e9 G/ X
& ~6 u+ p: K& s; @+ p- `

最近邻插值:

1 |) K- y1 h5 M# ~
5 `" f0 J) W& ~2 B; ~' d

(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。)

+ g& K" p4 |) h. j

4.延伸:

$ ]* i$ ^' ?7 i& D. L- K

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!

+ g/ P. p2 _# n: |$ W% v! i

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!

+ O7 M1 i* L" `0 O

以下我随手画了两张()

3 b: Y7 C. }- h/ l
$ {" U: V5 g, d/ L# m* `
+ N- o! l; O2 j. V4 t

以上就是全部内容。

; m! k: D* e7 l8 j4 X2 W& n

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!

9 z) {7 K) l" |# M! v* V

2019.10.10 十文字冰糖

7 l$ J; O! y6 m- ~; i$ l( j2 u8 L& ~1 D, o( a% l z. O / j# R- }4 {8 w$ \' l( I+ d# z " k8 {9 S- {1 i 2 ~4 I; T5 m! C
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天笃
活跃在2026-4-4
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