Билинейная и бикубическая интерполяция 2D-матрицы в matlab

Я пытаюсь применить Билинейная и бикубическая интерполяция в моем наборе данных, который хранится в текстовых файлах. Эти текстовые файлы находятся в папке и называются output_00.text для output_23.text. Каждый текстовый файл состоит из трех столбцов. Сначала - Широта, вторая - долгота, а третья колонка - значение температуры на этой широте и долготе (положение над землей).Билинейная и бикубическая интерполяция 2D-матрицы в matlab

Температурная колонка содержит -9999.000 как не количество или NaN-значения. Это значение NaN появляется для случайных строк в каждом файле.

Я хочу интерполировать эти значения NaN с помощью метода билинейной/бикубической интерполяции. Этот код будет читать каждый текстовый файл и интерполировать его билинейным методом и сохранять его с помощью метода_00.text.

Мой один текстовый файл похож на этот

21.500 60.500 295.867 
21.500 61.500 295.828 
21.500 62.500 295.828 
21.500 63.500 295.867 
21.500 64.500 296.102 
21.500 65.500 296.234 
21.500 66.500 296.352 
21.500 67.500 296.336 
21.500 68.500 296.305 
21.500 69.500 298.281 
21.500 70.500 301.828 
21.500 71.500 302.094 
21.500 72.500 299.469 
21.500 73.500 301.711 
21.500 74.500 -9999.000 
21.500 75.500 -9999.000 
21.500 76.500 -9999.000 
21.500 77.500 -9999.000 
21.500 78.500 -9999.000 
22.500 60.500 295.477 
22.500 61.500 295.484 
22.500 62.500 295.516 
22.500 63.500 295.547 
22.500 64.500 295.852 
22.500 65.500 295.859 
22.500 66.500 295.852 
22.500 67.500 295.711 
22.500 68.500 295.969 
22.500 69.500 298.562 
22.500 70.500 300.828 
22.500 71.500 302.352 
22.500 72.500 300.570 
22.500 73.500 301.383 
22.500 74.500 -9999.000 
22.500 75.500 -9999.000 
22.500 76.500 -9999.000 
22.500 77.500 -9999.000 
22.500 78.500 -9999.000 
23.500 60.500 294.906 
23.500 61.500 294.898 
23.500 62.500 295.000 
23.500 63.500 295.078 
23.500 64.500 295.297 
23.500 65.500 295.359 
23.500 66.500 295.297 
23.500 67.500 295.312 
23.500 68.500 296.664 
23.500 69.500 298.781 
23.500 70.500 299.211 
23.500 71.500 300.109 
23.500 72.500 301.000 
23.500 73.500 301.594 
23.500 74.500 302.000 
23.500 75.500 -9999.000 
23.500 76.500 -9999.000 
23.500 77.500 -9999.000 
23.500 78.500 -9999.000 
24.500 60.500 294.578 
24.500 61.500 294.516 
24.500 62.500 294.734 
24.500 63.500 294.789 
24.500 64.500 294.844 
24.500 65.500 294.562 
24.500 66.500 294.734 
24.500 67.500 296.367 
24.500 68.500 297.438 
24.500 69.500 298.531 
24.500 70.500 298.453 
24.500 71.500 299.195 
24.500 72.500 300.062 
24.500 73.500 -9999.000 
24.500 74.500 -9999.000 
24.500 75.500 -9999.000 
24.500 76.500 -9999.000 
24.500 77.500 -9999.000 
24.500 78.500 -9999.000 
25.500 60.500 296.258 
25.500 61.500 296.391 
25.500 62.500 296.672 
25.500 63.500 296.398 
25.500 64.500 295.773 
25.500 65.500 295.812 
25.500 66.500 296.609 
25.500 67.500 297.977 
25.500 68.500 297.109 
25.500 69.500 297.828 
25.500 70.500 298.430 
25.500 71.500 298.836 
25.500 72.500 298.703 
25.500 73.500 -9999.000 
25.500 74.500 -9999.000 
25.500 75.500 -9999.000 
25.500 76.500 -9999.000 
25.500 77.500 -9999.000 
25.500 78.500 299.023 
26.500 60.500 -9999.000 
26.500 61.500 298.266 
26.500 62.500 296.773 
26.500 63.500 -9999.000 
26.500 64.500 -9999.000 
26.500 65.500 -9999.000 
26.500 66.500 297.250 
26.500 67.500 296.188 
26.500 68.500 295.938 
26.500 69.500 296.906 
26.500 70.500 297.828 
26.500 71.500 299.312 
26.500 72.500 299.359 
26.500 73.500 -9999.000 
26.500 74.500 -9999.000 
26.500 75.500 -9999.000 
26.500 76.500 -9999.000 
26.500 77.500 298.875 
26.500 78.500 296.773 
27.500 60.500 -9999.000 
27.500 61.500 -9999.000 
27.500 62.500 -9999.000 
27.500 63.500 -9999.000 
27.500 64.500 -9999.000 
27.500 65.500 -9999.000 
27.500 66.500 -9999.000 
27.500 67.500 295.352 
27.500 68.500 295.148 
27.500 69.500 295.750 
27.500 70.500 295.750 
27.500 71.500 296.070 
27.500 72.500 295.227 
27.500 73.500 -9999.000 
27.500 74.500 -9999.000 
27.500 75.500 -9999.000 
27.500 76.500 -9999.000 
27.500 77.500 -9999.000 
27.500 78.500 296.609 
28.500 60.500 -9999.000 
28.500 61.500 -9999.000 
28.500 62.500 -9999.000 
28.500 63.500 -9999.000 
28.500 64.500 -9999.000 
28.500 65.500 -9999.000 
28.500 66.500 -9999.000 
28.500 67.500 295.773 
28.500 68.500 295.375 
28.500 69.500 295.438 
28.500 70.500 294.664 
28.500 71.500 294.906 
28.500 72.500 294.812 
28.500 73.500 295.805 
28.500 74.500 -9999.000 
28.500 75.500 -9999.000 
28.500 76.500 -9999.000 
28.500 77.500 -9999.000 
28.500 78.500 -9999.000 
29.500 60.500 -9999.000 
29.500 61.500 -9999.000 
29.500 62.500 -9999.000 
29.500 63.500 -9999.000 
29.500 64.500 -9999.000 
29.500 65.500 -9999.000 
29.500 66.500 -9999.000 
29.500 67.500 295.719 
29.500 68.500 296.797 
29.500 69.500 293.375 
29.500 70.500 294.305 
29.500 71.500 294.070 
29.500 72.500 293.750 
29.500 73.500 295.539 
29.500 74.500 -9999.000 
29.500 75.500 -9999.000 
29.500 76.500 -9999.000 
29.500 77.500 -9999.000 
29.500 78.500 -9999.000 
30.500 60.500 -9999.000 
30.500 61.500 -9999.000 
30.500 62.500 -9999.000 
30.500 63.500 -9999.000 
30.500 64.500 -9999.000 
30.500 65.500 -9999.000 
30.500 66.500 -9999.000 
30.500 67.500 -9999.000 
30.500 68.500 -9999.000 
30.500 69.500 -9999.000 
30.500 70.500 293.320 
30.500 71.500 292.930 
30.500 72.500 293.570 
30.500 73.500 294.648 
30.500 74.500 295.383 
30.500 75.500 -9999.000 
30.500 76.500 -9999.000 
30.500 77.500 -9999.000 
30.500 78.500 -9999.000 
31.500 60.500 -9999.000 
31.500 61.500 -9999.000 
31.500 62.500 -9999.000 
31.500 63.500 -9999.000 
31.500 64.500 -9999.000 
31.500 65.500 -9999.000 
31.500 66.500 -9999.000 
31.500 67.500 -9999.000 
31.500 68.500 -9999.000 
31.500 69.500 -9999.000 
31.500 70.500 293.992 
31.500 71.500 293.422 
31.500 72.500 294.438 
31.500 73.500 294.141 
31.500 74.500 -9999.000 
31.500 75.500 -9999.000 
31.500 76.500 -9999.000 
31.500 77.500 -9999.000 
31.500 78.500 -9999.000 
32.500 60.500 -9999.000 
32.500 61.500 -9999.000 
32.500 62.500 -9999.000 
32.500 63.500 -9999.000 
32.500 64.500 -9999.000 
32.500 65.500 -9999.000 
32.500 66.500 -9999.000 
32.500 67.500 -9999.000 
32.500 68.500 -9999.000 
32.500 69.500 -9999.000 
32.500 70.500 -9999.000 
32.500 71.500 294.312 
32.500 72.500 294.812 
32.500 73.500 -9999.000 
32.500 74.500 -9999.000 
32.500 75.500 -9999.000 
32.500 76.500 -9999.000 
32.500 77.500 -9999.000 
32.500 78.500 -9999.000 
33.500 60.500 -9999.000 
33.500 61.500 -9999.000 
33.500 62.500 -9999.000 
33.500 63.500 -9999.000 
33.500 64.500 -9999.000 
33.500 65.500 -9999.000 
33.500 66.500 -9999.000 
33.500 67.500 -9999.000 
33.500 68.500 -9999.000 
33.500 69.500 -9999.000 
33.500 70.500 -9999.000 
33.500 71.500 -9999.000 
33.500 72.500 -9999.000 
33.500 73.500 -9999.000 
33.500 74.500 -9999.000 
33.500 75.500 -9999.000 
33.500 76.500 -9999.000 
33.500 77.500 -9999.000 
33.500 78.500 -9999.000 
34.500 60.500 -9999.000 
34.500 61.500 -9999.000 
34.500 62.500 -9999.000 
34.500 63.500 -9999.000 
34.500 64.500 -9999.000 
34.500 65.500 -9999.000 
34.500 66.500 -9999.000 
34.500 67.500 -9999.000 
34.500 68.500 -9999.000 
34.500 69.500 -9999.000 
34.500 70.500 -9999.000 
34.500 71.500 -9999.000 
34.500 72.500 -9999.000 
34.500 73.500 -9999.000 
34.500 74.500 -9999.000 
34.500 75.500 -9999.000 
34.500 76.500 -9999.000 
34.500 77.500 -9999.000 
34.500 78.500 -9999.000 
35.500 60.500 -9999.000 
35.500 61.500 -9999.000 
35.500 62.500 -9999.000 
35.500 63.500 -9999.000 
35.500 64.500 -9999.000 
35.500 65.500 -9999.000 
35.500 66.500 -9999.000 
35.500 67.500 -9999.000 
35.500 68.500 -9999.000 
35.500 69.500 -9999.000 
35.500 70.500 -9999.000 
35.500 71.500 -9999.000 
35.500 72.500 -9999.000 
35.500 73.500 -9999.000 
35.500 74.500 -9999.000 
35.500 75.500 -9999.000 
35.500 76.500 -9999.000 
35.500 77.500 -9999.000 
35.500 78.500 -9999.000 
36.500 60.500 276.742 
36.500 61.500 274.406 
36.500 62.500 -9999.000 
36.500 63.500 -9999.000 
36.500 64.500 -9999.000 
36.500 65.500 272.219 
36.500 66.500 273.023 
36.500 67.500 275.875 
36.500 68.500 -9999.000 
36.500 69.500 -9999.000 
36.500 70.500 -9999.000 
36.500 71.500 -9999.000 
36.500 72.500 -9999.000 
36.500 73.500 -9999.000 
36.500 74.500 -9999.000 
36.500 75.500 -9999.000 
36.500 76.500 -9999.000 
36.500 77.500 -9999.000 
36.500 78.500 -9999.000 
37.500 60.500 277.406 
37.500 61.500 277.547 
37.500 62.500 276.375 
37.500 63.500 275.484 
37.500 64.500 276.820 
37.500 65.500 275.312 
37.500 66.500 274.875 
37.500 67.500 275.875 
37.500 68.500 -9999.000 
37.500 69.500 -9999.000 
37.500 70.500 -9999.000 
37.500 71.500 -9999.000 
37.500 72.500 -9999.000 
37.500 73.500 -9999.000 
37.500 74.500 -9999.000 
37.500 75.500 -9999.000 
37.500 76.500 -9999.000 
37.500 77.500 -9999.000 
37.500 78.500 -9999.000

На гугле я нашел инструмент для билинейной интерполяции над изображением или матрицы. За время встряхивания этот код может быть изменен для моего требования. Но как?

function interVal=interpImg(img,yx,zpad) 
% BiLinear interpolation using 4 pixels around the target location with ceil convention 
% RGB = 1 for gray scale images. 
% img can be a single layer matrix or a RGB layer colored image 
% yx =[y_value, x_value]; It can be either horizontal or vertical vector 
% 
% zpad is a boolean variable. if true, zeros are used for pixel values 
% outside of the given img. If false, the nearest edge value is repeated. 
% 
% Example: 
% [m,n]=meshgrid(1:3);img=[m+n] 
% --> 2  3  4 
%  3  4  5 
%  4  5  6 
% interpImg(img,[2.4,2.2]) 
% --> 4.6 
% 
%         Disi A, Sep,16th,2013 
%         [email protected] 

if nargin<4,RGB=ndims(img);RGB(RGB<3)=1; end 
if nargin<3,zpad=true; end 

yx0=floor(yx); 
wt=yx-yx0; wtConj=1-wt; 
interTop=wtConj(2)*pixLookup(img,yx0(1),yx0(2),zpad,RGB)+wt(2)*pixLookup(img,yx0(1),yx(2),zpad,RGB); 
interBtm=wtConj(2)*pixLookup(img,yx(1),yx0(2),zpad,RGB)+wt(2)*pixLookup(img,yx(1),yx(2),zpad,RGB); 
interVal=wtConj(1)*interTop+wt(1)*interBtm; 

end 


function pixVal=pixLookup(img,y,x,zpad,RGB) 
% This helper function looks up a pixel value from a given input image 
% img is the input image (RGB or Grayscale) 
% yx is the coordinate and repEdge tells the condition for pixel values out 
% side of img (Use round up convention) 
% For grayscale use RGB =1 
if nargin<4,RGB=3;end 

pixVal=zeros(1,1,RGB); %Initialize the pixel 

if nargin<3 
    zpad=true; %pad with black pixels 
end 

if RGB==3 
    [ROW,COL,~]=size(img); 
else 
    [ROW,COL]=size(img); 
end 
% If the pixel value is outside of image given 
if (x<=0)||(x>COL)||(y<=0)||(y>ROW) 
    if zpad 
     pixVal(:)=0; 
    else 
     y0=y;x0=x; 
     y0(y0<1)=1; x0(x0<1)=1; 
     y0(y0>ROW)=ROW;x0(x0>COL)=COL; 
     pixVal=img(y0,x0,:); 
    end 
else 
    pixVal=img(ceil(y),ceil(x),:); 
end 

end

. Ссылка на этот инструмент здесь http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/43533-bilinear-interpolation-of-an-image-or-matrix

источник

2016-03-08 Muhammad Usman Saleem

Бикубические и билинейные - это разные методы, которые вы хотите? Из вашего контекста я бы предположил, что 'interp2' с интерполяцией' linear' является хорошим выбором. – Daniel

№. Я хочу использовать билинейную интерполяцию. Matlab не имеет возможности выполнить его. Документация на http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/43533-bilinear-interpolation-of-an-image-or-matrix говорит мне, что билинейная средняя составляет 4 балла. Я не хочу использовать interp2 или разброс данных. Я хочу использовать билинейную интерполяцию. Пожалуйста, возьмите этот вопрос в этом отношении –

Я не спрашиваю, что вы хотите, но ваше введение гласит: «Билинейные/бикубические интерполяции» - это разные методы. – Daniel

Вы хотите прочитать данные, укажите все строки, где последний столбец неизвестен. Затем, используя «хорошие» точки данных, вы можете построить 2D-интерполятор (f(x,y)) для выборки в неизвестных точках.

Вам нужно будет использовать griddata, а не interp2, так как ваши данные разбросаны. Вы хотите использовать метод интерполяции linear (по умолчанию).

Приведенный ниже код должен достичь этого результата.

% Read in data from file into an M x 3 matrix 
fid = fopen('data.txt', 'rb'); 
data = textscan(fid, '%f %f %f'); 
data = cat(2, data{:}); 

% Find rows where third column is unknown 
isUnknown = data(:,3) == -9999; 
isKnown = ~isUnknown; 

% Perform scattered interpolation AT unknown location USING known locations 
newValues = griddata(data(isKnown,1), data(isKnown,2), data(isKnown,3), ... 
        data(isUnknown,1), data(isUnknown, 2), 'linear'); 

% Replace the unknown values with the interpolated values 
data(isUnknown, 3) = newValues;

Если мы визуализируем это, мы увидим следующее.

К сожалению, многие из ваших пустых значений данных, которые фактически лежат за пределами диапазона данных, которые вы знаете. griddata заполнит их с помощью NaNs. Чтобы заполнить их, вы не можете просто полагаться на интерполяцию, а должны пытаться использовать extrapolation.

Если вы действительно хотите это сделать (вместо того, чтобы оставлять их как NaN), вам нужно будет использовать scatteredInterpolant с linear extrapolation.

interpolant = scatteredInterpolant(data(isKnown,1:2), data(isKnown,3), 'linear', 'linear'); 
newValues = interpolant(data(isUnknown,1:2)); 

data(isUnknown,3) = newValues;

Теперь вы можете видеть, что эти значения были экстраполированы.

Вы должны выбрать тот метод, который больше подходит для использования.

источник

2016-03-08 16:10:55 Suever

спасибо за вашу любезную помощь. На самом деле я попробовал интерполяцию1 и интерполировать 2 для этих наборов данных. Но у меня нет meshgrid формы набора данных, а скорее набор данных. Вот почему я использую scaterdatainterpol. Но этот scaterdatainterpol поддерживает только линейный, естественный и ближайший метод интерполяции. Не переносить билинейную и бикубическую интерполяцию. Спасибо за ваш добрый код. Но, пожалуйста, преобразуйте это в билинейную/бикубическую интерполяцию. –

@MuhammadUsmanSaleem: ответ использует билинейную интерполяцию. Двумерное означает 2-мерное. Если вы хотите bicubic, используйте параметр 'кубик' вместо' linear' – Daniel

спасибо за ваш добрый ответ. Пожалуйста, скажите мне, не рассеяны ли интермедиаторные кубические интерполяции или нет? и линейная интерполяция в рассеянных интерполяционных средствах означает билинейную интерполяцию? –

Билинейная и бикубическая интерполяция 2D-матрицы в matlab

ответ

Смежные вопросы