इंटरपोलेशन एक जटिल विषय है। अंक के एक सेट को अलग करने के असीम तरीके हैं, और यह मानते हुए कि आप वास्तव में इंटरपोलेशन करना चाहते हैं, और किसी भी प्रकार की चिकनाई नहीं करना चाहते हैं। (एक इंटरपोलेंट मूल डेटा बिंदुओं को बिल्कुल पुन: उत्पन्न करता है।) और निश्चित रूप से, इस समस्या की 2-डी प्रकृति चीजों को और अधिक कठिन बनाती है।
2-डी में बिखरे हुए डेटा के इंटरपोलेशन के लिए कई आम योजनाएं हैं। असल में, जिनके पास इसका उपयोग है, उनके लिए एक बहुत अच्छा पेपर उपलब्ध है (रिचर्ड फ्रैंक, "बिखरी हुई डेटा इंटरपोलेशन: कुछ विधियों के टेस्ट", गणित के गणित, 1 9 82.)
शायद सबसे आम विधि का उपयोग किया जाता है आपके डेटा के त्रिकोण पर। केवल अपने डेटा बिंदुओं से डोमेन का एक त्रिकोण बनाओ। फिर डेटा के उत्तल ढक्कन के अंदर किसी भी बिंदु को त्रिकोणों में से एक के अंदर झूठ बोलना चाहिए, या यह एक साझा किनारे पर होगा। यह आपको त्रिभुज के अंदर रैखिक रूप से अंतरण करने की अनुमति देता है। यदि आप MATLAB का उपयोग कर रहे हैं, तो फ़ंक्शन griddata इस व्यक्त उद्देश्य के लिए उपलब्ध है।)
बिखरे हुए बिंदुओं से एक पूर्ण आयताकार छवि को पॉप्युलेट करने का प्रयास करते समय समस्या यह है कि डेटा 4 कोनों तक विस्तारित नहीं होता है सरणी। उस घटना में, त्रिभुज आधारित योजना विफल हो जाएगी, क्योंकि सरणी के कोनों बिखरे हुए बिंदुओं के उत्तल ढक्कन के अंदर नहीं झूठ बोलते हैं। तब एक विकल्प "रेडियल आधार फ़ंक्शंस" (अक्सर संक्षेप में आरबीएफ) का उपयोग करना है। भूगर्भीय समुदाय द्वारा उपयोग किए जाने पर क्रिगिंग समेत ऐसी कई योजनाएं पाई जा सकती हैं।
http://en.wikipedia.org/wiki/Kriging
अंत में, inpainting प्रक्षेप की एक योजना है, जहां तत्वों एक सरणी में दिए गए हैं के लिए नाम है, लेकिन जहां लापता तत्व हैं। नाम स्पष्ट रूप से उस कला संरक्षक द्वारा किया जाता है जिसे आर्टवर्क के एक मूल्यवान टुकड़े में एक आंसू या चीर की मरम्मत की आवश्यकता होती है।
http://en.wikipedia.org/wiki/Inpainting
inpainting के पीछे विचार यह एक सीमा मान समस्या तैयार करने के लिए आम तौर पर है। यही है, उस क्षेत्र पर आंशिक अंतर समीकरण परिभाषित करें जहां एक छेद है। ज्ञात सीमा मानों का उपयोग करके, अज्ञात तत्वों के लिए पीडीई को हल करके छेद भरें। यदि बड़ी संख्या में अज्ञात तत्व हैं, तो यह कम्प्यूटेशनल रूप से गहन हो सकता है, क्योंकि इसे आम तौर पर रैखिक समीकरणों की कम से कम एक विशाल स्पैस प्रणाली के समाधान की आवश्यकता होती है। यदि पीडीई एक nonlinear एक है, तो यह अभी तक एक और गहन समस्या बन जाता है।पीडीई के लिए एक सरल, उचित रूप से अच्छी पसंद लैपलियान है, जिसके परिणामस्वरूप एक रैखिक प्रणाली होती है जो अच्छी तरह से बाहर निकलती है। फिर से, मैं MATLAB उपयोगकर्ता के लिए समाधान प्रदान कर सकता हूं। PDE के लिए
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/4551
बेहतर विकल्प nonlinear PDEs से आ सकती है। एक बार यह नौसेना/स्टोक्स समीकरण है। यह आम तौर पर देखी जाने वाली सतहों के प्रकारों को मॉडलिंग के लिए उपयुक्त है, लेकिन इससे निपटना भी मुश्किल है। जीवन के कई पहलुओं के रूप में, आप जो भुगतान करते हैं वह आपको मिलता है।
अतिरिक्त जानकारी आवश्यक: यह किस प्रकार का डेटा है? क्या आप वक्र की प्रकृति के बारे में कुछ बता सकते हैं (यानी वे कैसे दिखते हैं?) – Rook
डेटा तीव्रता मानों का 2-डी मैट्रिक्स है। मैं किसी तरह की एक छवि बनाना चाहता हूँ। यह एक स्कूल परियोजना है। – Sam
तो मूल रूप से नीचे दिए गए उत्तरों में से कोई भी लाइब्रेरी या फ़ंक्शन का सुझाव देने के प्रश्न का उत्तर नहीं दिया .... क्योंकि मेरे पास ओप के समान सटीक समस्या है। – bakalolo