三線性插值

用手机看条目

出自 MBA智库百科(https://wiki.mbalib.com/)

目錄

什麼是三線性插值

  三線性插值是在三維離散採樣數據的張量積網格上進行線性插值的方法。這個張量積網格可能在每一維度上都有任意不重疊的網格點,但並不是三角化的有限元分析網格。這種方法通過網格上數據點在局部的矩形棱柱上線性地近似計算點 (x,y,z) 的值。

  三線性插值經常用於數值分析、數據分析以及電腦圖形學等領域。

三線性插值、線性插值和雙線性插值

  • 三線性插值在一次n=1三維D=3(雙線性插值的維數為:D=2,線性插值:D=1)的參數空間中進行運算,這樣就

需要(1 + n)D = 8個與所需插值點相鄰的數據點。

  • 三線性插值等同於三維張量的一階B樣條插值。
  • 三線性插值運算是三個線性插值運算的張量積。

  實例

  在一個步距為1的周期性立方網格上,取

  xd,yd,zd

  為待計算點距離小於

  x,y,z,

  的最大整數的差值,即,

  x_d=x-\left\lfloor x\right\rfloor

  y_d=y-\left\lfloor y\right\rfloor

  z_d=z-\left\lfloor z\right\rfloor

  首先沿著z軸插值,得到:

  i_1=v\left[\left\lfloor x\right\rfloor,\left\lfloor y\right\rfloor\left\lfloor z\right\rfloor\right],\times(1-z_d)+v\left[\left\lfloor x\right\rfloor,\left\lfloor y\right\rfloor\left\lfloor z\right\rfloor\right]\times z_d

  i_2=v\left[\left\lfloor x\right\rfloor,\left\lfloor y\right\rfloor\left\lfloor z\right\rfloor\right],\times(1-z_d)+v\left[\left\lfloor x\right\rfloor,\left\lfloor y\right\rfloor\left\lfloor z\right\rfloor\right]\times z_d

  j_1=v\left[\left\lfloor x\right\rfloor,\left\lfloor y\right\rfloor\left\lfloor z\right\rfloor\right],\times(1-z_d)+v\left[\left\lfloor x\right\rfloor,\left\lfloor y\right\rfloor\left\lfloor z\right\rfloor\right]\times z_d

  j_2=v\left[\left\lfloor x\right\rfloor,\left\lfloor y\right\rfloor\left\lfloor z\right\rfloor\right],\times(1-z_d)+v\left[\left\lfloor x\right\rfloor,\left\lfloor y\right\rfloor\left\lfloor z\right\rfloor\right]\times z_d

  然後,沿著y軸插值,得到:

  w1 = i1(1 − yd) + i2yd

  w2 = j1(1 − yd) + j2yd

  最後,沿著x軸插值,得到:

  IV = w1(1 − xd) + w2xd


  這樣就得到該點的預測值。

  三線性插值的結果與插值計算的順序沒有關係,也就是說,按照另外一種維數順序進行插值,例如沿著 x、 y、z 順序插值將會得到同樣的結果。這也與張量積的交換律完全一致。

相關條目

本條目對我有幫助2
MBA智库APP

扫一扫,下载MBA智库APP

分享到:
  如果您認為本條目還有待完善,需要補充新內容或修改錯誤內容,請編輯條目

本条目由以下用户参与贡献

Yixi,连晓雾,Mis铭.

評論(共0條)

提示:評論內容為網友針對條目"三線性插值"展開的討論,與本站觀點立場無關。

發表評論請文明上網,理性發言並遵守有關規定。

打开APP

以上内容根据网友推荐自动排序生成