图形学插值函数理解与联系
Posted 长虹剑
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了图形学插值函数理解与联系相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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看过很多遍,但是其中的关系理解不清楚,没想到写在一起自然就知道了。主要有时候不用理解具体内容,而是知道每个概念之间的关系就能明白为什么发展成这种形式。
基本概念
插值就是要过所有的数据点,拟合则是满足一定趋势就行
给定 (x,y), y=f(x) 构造一个简单函数 P(x) 满足
y
i
=
P
(
x
i
)
y_i=P(x_i)
yi=P(xi) ,则P(x) 为插值函数
一般P(x) 为分段插值多项式
一些插值函数
拉格朗日,牛顿插值法
这些就是构造高次多项式拟合,但是容易仅仅再函数值层面符合f(x),满足不了其他特性。
一次一般要使用分段插值
Hermite 样条
可以满足导数一致性,一般使用三次。
三次Hermite插值 这里讲了为什么基函数要那样构造,首先要满足正交,其次推理出来系数项。
第9页有详细的求法
Kochanek–Bartels 样条
给定n+1个节,用n个 Hermite 曲线段进行插值。 但是每条曲线,切线的定义由 TCB 三个量来控制。 (可能是同一组?)
疑问:也就是说对于每个 hermite 少一个参数,而且还有一定的控制意义?还是说又增加了三个参数,以保证一定控制性。
Catmull-Rom 样条
就是 Kochanek–Bartels 中 TCB = 0 的情况。 比较适用于 轨迹线算法
特点:1)中间点的切线,与相邻两点连线平行 2)经过所有中间点
τ
\\tau
τ 是个控制参数,表示切线比例, 具体推导细节可以看 Catmull-Rom Spline
RBF 径向基函数
主要可以理解为把前面的导数部分换成了核函数,使其局部满足一定的条件。
比如如果选用高斯核函数,那么局部就会呈现处高斯分布状。
与上面不同的是,这里面是一次性拟合非常多的点。 可视化概念如下所示
薄板样条
是 RBF选用的基的一种,主要是保证了弯折能量最小
以上是关于图形学插值函数理解与联系的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
数值方法——薄板样条插值(Thin-Plate Spline)