JPEG TIFF GIF RAW FPX等
JPEG圖像格式:擴展名是JPG,其全稱為Joint Photograhic Experts Group。它利用一種失真式的圖像壓縮方式將圖像壓縮在很小的儲存空間中,其壓縮比率通常在10:1~40:1之間。這樣可以使圖像占用較小的空間,所以很適合應(yīng)用在網(wǎng)頁的圖像中。JPEG格式的圖像主要壓縮的是高頻信息,對色彩的信息保留較好,因此也普遍應(yīng)用于需要連續(xù)色調(diào)的圖像中。
TIFF圖像格式:擴展名是TIF,全名是Tagged Image File Format。它是一種非失真的壓縮格式(最高也只能做到2~3倍的壓縮比)能保持原有圖像的顏色及層次,但占用空間卻很大。例如一個200萬像素的圖像,差不多要占用6MB的存儲容量,故TIFF常被應(yīng)用于較專業(yè)的用途,如書籍出版、海報等,極少應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)上。
GIF圖像格式:擴展名是GIF。它在壓縮過程中,圖像的像素資料不會被丟失,然而丟失的卻是圖像的色彩。GIF格式最多只能儲存256色,所以通常用來顯示簡單圖形及字體。有一些數(shù)碼相機會有一種名為Text Mode的拍攝模式,就可以儲存成GIF格式。
FPX圖像格式:擴展名是FPX。它是一個擁有多重解像度的圖像格式,即圖像被儲存成一系列高低不同的解像度,而這種格式的好處是當(dāng)圖像被放大時仍可保持圖像的質(zhì)量。另外,修改FPX圖像時只會處理被修改的部分,而不會把整個圖像一并處理,從而減低處理器的負擔(dān),令圖像處理時間減少。
RAW圖像格式:擴展名是RAW。RAW是一種無損壓縮格式,它的數(shù)據(jù)是沒有經(jīng)過相機處理的原文件,因此它的大小要比TIFF格式略小。所以,當(dāng)上傳到電腦之后,要用圖像的Twain界面直接導(dǎo)入成TIFF格式才能處理。
以下是我的個人觀點:
首先你得分清楚插值和擬合這兩個的區(qū)別,
擬合是指你做一條曲線或直線,使得你的數(shù)據(jù)點跟這條線的“誤差”最小。注意,這個要求并不要求所有的數(shù)據(jù)點在我們的擬合曲線上。
插值是指你做一條曲線或直線完全經(jīng)過這些點,就是說數(shù)據(jù)點一定都要在插值曲線上。
插值也有好多種:比如拉格朗日插值,分段插值,樣條插值(樣條插值要求你還要知道這些數(shù)據(jù)點的一階導(dǎo)數(shù))
我們知道兩點確定一條直線(一次多項式),三點確定一條拋物線(二次多項式),試想一下有10個點是不是可以確定一個9次多項式(9次多項式里面還有一個常數(shù)項,就是10個未知數(shù),我們有10個數(shù)據(jù)點,剛好可以求解)
(**)拉格朗日插值就是上面的這種插值。但是它就是把這些多項式系數(shù)重新表示了一下(就是不用去求上面所說的10個系數(shù))。你求出這些系數(shù)后,只要將你想要的x的值往里一代,馬上就得到你想要的函數(shù)值。但這種插值在頭尾附近會出現(xiàn)一些不好的振蕩現(xiàn)象(龍格現(xiàn)象)
(**)分段插值,還是按照上面的原則,比如說,我兩個點兩個點地確定一條直線(比如1,2點連起來,2,3點連起來),最后所有直線的集合(這時應(yīng)當(dāng)是一系列的折線)這個分段函數(shù)也是經(jīng)過所有的數(shù)據(jù)點。當(dāng)然你也可以三個點三個點地確定一條拋物線。用這一方面時,你要先確定你想要的x值在哪一個區(qū)間里,然后用這一區(qū)間的表達式來計算出函數(shù)值就可以了。本方法不會出現(xiàn)龍格現(xiàn)象
(***)樣條插值,上面提到分段插值是一系列折線,折線使得不光滑,樣條就是用其導(dǎo)數(shù)值,使得它們變光滑。
下面說計算方法吧!至于表達式,你如果理解了上面,你去找本“計算方法”或“數(shù)值計算”的書,上面都有表達式。應(yīng)當(dāng)不難。
另外你還可以借助于MATLAB這樣的軟件來計算。
比如你的原始數(shù)據(jù)是X,Y,你想要求y(x=5)的值
X=[2,6,10,14,18,22,26,30,34,38,41,42,45,49,53,57,61,65,69,73,77,81]; %自變量的值
Y=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22]; %自變量相應(yīng)的函數(shù)值
X0=5; %你想要的點的值
N=22; %這個是點的個數(shù)
Doc=2; %分段插值中你想用幾個點插值
你可以用下面的語句得到y(tǒng)(x=5);
Y1=lagrange(X,Y,X0) %拉格朗日插值
Y2=interp1(X,Y,X0,'linear') %分段兩點線性插值
Y2=interp1(X,Y,X0,'spline') %分段兩點線性插值
可能說的不好,你如果想系統(tǒng)地學(xué)點,可能得看一下相關(guān)的書。
用內(nèi)插法的話首先要找一個比14.8KM大的一個數(shù),就選擇15KM吧,則其對應(yīng)的價格為54元則對應(yīng)關(guān)系為:
18 5
X 14.8
54 15
列得算式:
(54-X)/(15-14.8)=(X-18)/(14.8-5)
解得X=53.28元
應(yīng)用內(nèi)插法求值的條件:
1、必須確知與所求變量值(x)左右緊密相鄰變的兩組變量的數(shù)值。(即必須為已知數(shù))
2、與所求變量值(x)相對應(yīng)的自變量也必須是已知的。
3、基礎(chǔ)變量必須是決定設(shè)備價格的主要規(guī)格。
擴展資料:
二次拋物線內(nèi)插法
設(shè)二次拋物線關(guān)系式:y = f(x),要計算在x = x0點的函數(shù)。
已知f(x1)、f(x2)和f(x3),其中x1 < x2 < x3,x1 < x0 < x3,顯然本式也適合外插計算。
線性關(guān)系和三次以上拋物線可仿上式,很容易得出。
1、什么是差值?
插值方法(interpolation)是圖像重新分布像素時所用的運算方法,也是決定中間值的一個數(shù)學(xué)過程。在重新取樣時,photoshop會使用多種復(fù)雜方法來保留原始圖像的品質(zhì)和細節(jié)。
“鄰近”的計算方法速度快但不精確,適用于需要保留硬邊緣的圖像,如像素圖的縮放。
“兩次線性”的插值方法用于中等品質(zhì)的圖像運算,速度較快。
“兩次立方”的插值方法可以使圖像的邊緣得到最平滑的色調(diào)層次,但速度較慢。
“兩次立方(較平滑)”在兩次立方的基礎(chǔ)上,適用于放大圖像。
“兩次立方(較銳利)”在兩次立方的基礎(chǔ)上,適用于圖像的縮小,用以保留更多在重新取樣后的圖像細節(jié)。
2、差值預(yù)設(shè)
圖像的“插值”預(yù)設(shè)——執(zhí)行“編輯>;首選項>;常規(guī)”,設(shè)置圖像“插值”預(yù)設(shè),設(shè)定完成后,圖像使用“自由變換”命令放大或縮小,都使用預(yù)設(shè)的“插值”方式。
改變圖像大小——執(zhí)行“圖像>;圖像大小”命令,在“圖像大小”對話框中可以設(shè)定改變該圖像大小時所用的“插值”方式。
曲線擬合可以做
Lagrange插值
Lagrange插值是n次多項式插值,其成功地用構(gòu)造插值基函數(shù)的 方法解決了求n次多項式插值函數(shù)問題。
★基本思想 將待求的n次多項式插值函數(shù)pn(x)改寫成另一種表示方式,再利用插值條件⑴確定其中的待定函數(shù),從而求出插值多項式。
Newton插值
Newton插值也是n次多項式插值,它提出另一種構(gòu)造插值多項式的方法,與Lagrange插值相比,具有承襲性和易于變動節(jié)點的特點。
★基本思想 將待求的n次插值多項式Pn(x)改寫為具有承襲性的形式,然后利用插值條件⑴確定Pn(x)的待定系數(shù),以求出所要的插值函數(shù)。
Hermite插值
Hermite插值是利用未知函數(shù)f(x)在插值節(jié)點上的函數(shù)值及導(dǎo)數(shù)值來構(gòu)造插值多項式的,其提法為:給定n+1個互異的節(jié)點x0,x1,……,xn上的函數(shù)值和導(dǎo)數(shù)值求一個2n+1次多項式H2n+1(x)滿足插值條件
H2n+1(xk)=yk
H'2n+1(xk)=y'k k=0,1,2,……,n ⒀
如上求出的H2n+1(x)稱為2n+1次Hermite插值函數(shù),它與被插函數(shù)一般有更好的密合度.
★基本思想
利用Lagrange插值函數(shù)的構(gòu)造方法,先設(shè)定函數(shù)形式,再利用插值條件⒀求出插值函數(shù).
分段插值
插值多項式余項公式說明插值節(jié)點越多,誤差越小,函數(shù)逐近越好,但后來人們發(fā)現(xiàn),事實并非如此,例如:取被插函數(shù),在[-5,5]上的n+1個等距節(jié)點:計算出f(xk)后得到Lagrange插值多項式Ln(x),考慮[-5,5]上的一點x=5-5/n,分別取n=2,6,10,14,18計算f(x),Ln(x)及對應(yīng)的誤差Rn(x),得下表
從表中可知,隨節(jié)點個數(shù)n的增加,誤差lRn(x)l不但沒減小,反而不斷的增大.這個例子最早是由Runge研究,后來人們把這種節(jié)點加密但誤差增大的現(xiàn)象稱為Runge現(xiàn)象.出現(xiàn)Runge現(xiàn)象的原因主要是當(dāng)節(jié)點n較大時,對應(yīng)的是高次插值多項式,此差得積累"淹沒"了增加節(jié)點減少的精度.Runge現(xiàn)象否定了用高次插值公式提高逼近精度的想法,本節(jié)的分段插值就是克服Runge現(xiàn)象引入的一種插值方法.
分段多項式插值的定義為
定義2: a=x0<x1<;…<xn=b: 取[a,b]上n+1個節(jié)點 并給定在這些節(jié)點 上的函數(shù)值f(xR)=yR R=0,1,…,n
如果函數(shù)Φ(x)滿足條件
i) Φ(x)在[a,b]上連續(xù)
ii) Φ(xr)=yR,R =0,1,…,n
iii) Φ(x)zai 每個小區(qū)間[xR,xR+1]是m次多項式,
R=0,1,…,n-1則稱Φ(x)為f(x)在[a,b]上的分段m次插值多項式
實用中,常用次數(shù)不超過5的底次分段插值多項式,本節(jié)只介紹分段線性插值和分段三次Hermite插值,其中分段三次Hermite插值還額外要求分段插值函數(shù)Φ(x)
在節(jié)點上與被插值函數(shù)f(x)有相同的導(dǎo)數(shù)值,即
★基本思想 將被插值函數(shù)f〔x〕的插值節(jié)點 由小到大 排序,然后每對相鄰的兩個節(jié)點為端點的區(qū)間上用m 次多項式去近似f〔x〕.
例題
例1 已知f(x)=ln(x)的函數(shù)表為:
試用線性插值和拋物線插值分別計算f(3.27)的近似值并估計相應(yīng)的誤差。
解:線性插值需要兩個節(jié)點,內(nèi)插比外插好因為3.27 (3.2,3.3),故選x0=3.2,x1=3.3,由n=1的lagrange插值公式,有
所以有,為保證內(nèi)插對拋物線插值,選取三個節(jié)點為x0=3.2,x1=3.3,x2=3.4,由n=2的lagrange插值公式有
故有
所以線性插值計算ln3.27的誤差估計為
故拋物線插值計算ln3.27的誤差估計為:
顯然拋物線插值比線性插值精確。
樣條插值
樣條插值是一種改進的分段插值。
定義 若函數(shù)在區(qū)間〖a,b〗上給定節(jié)點a=x0<x1<;;…<xn=b及其函數(shù)值yj,若函數(shù)S(x)滿足
⒈ S(xj)=yj,j=0,1,2,…,n;
插值法主要用于道路橋梁,機械設(shè)計,電子信息工程等 很多工科領(lǐng)域的優(yōu)化方法。
插值是通過cell樣本數(shù)據(jù)計算得到的一幅柵格影像,作用是預(yù)測某一區(qū)域內(nèi)樣本數(shù)據(jù)以外的該屬性值。
在高程,降雨量,礦產(chǎn),噪音分析等具有廣泛應(yīng)用。以下是幾種在ArcGIS中常見的插值方法:IDW:確定性插值方法。
每個柵格單元內(nèi)的樣本點數(shù)據(jù)距離單元內(nèi)加權(quán)平均距離點的距離為自變量,點對平均距離點的影響與其距離冪值成反比,適合樣本密集情況下進行分析。Kriging:與IDW類似,通過半變異函數(shù),可以對預(yù)測的確定性或準確性提供某種度量。
Natural neighbour:可找到距查詢點最近的輸入樣本子集,并基于區(qū)域大小按比例對這些樣本應(yīng)用權(quán)重來進行插值。Spline:確定性插值方法。
使用可最小化整體表面曲率的數(shù)學(xué)函數(shù)來估計值,以生成恰好經(jīng)過輸入點的平滑表面。Spline with Barriers:障礙以面要素或折線 (polyline) 要素的形式輸入。
過單向多格網(wǎng)技術(shù),以初始的粗糙格網(wǎng)(在本例中是已按輸入數(shù)據(jù)的平均間距進行初始化的格網(wǎng))為起點在一系列精細格網(wǎng)間移動,直至目標行和目標列的間距足以使表面曲率接近最小值為止。Topo to Raster:旨在用于創(chuàng)建可更準確地表示自然水系表面的表面,而且通過這種技術(shù)創(chuàng)建的表面可更好的保留輸入等值線數(shù)據(jù)中的山脊線和河流網(wǎng)絡(luò)。
Trend:由數(shù)學(xué)函數(shù)(多項式)定義的平滑表面與輸入樣本點進行擬合的全局多項式插值法。趨勢表面會逐漸變化,并捕捉數(shù)據(jù)中的粗尺度模式。
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