absfrucf立方卷積插值重取樣是一種新技術離散資料。它有乙個理想的特徵數目使影象處理方面。這項技術可以被執行
有效地對數字電腦。三次卷積插值函式一致收斂的函式被作為插抽樣增量趨近於零，用適當的邊界條件和插值核心的限制，它可以證明認為，在三次卷積方法的準確性秩序之間該線性插值和三次樣條thaotf。一維插值函式推導了這個檔案。
一該演算法的可分兩個層面擴充套件到適用於影象資料。
簡介插值是估算的中間過程值一連續事件fromdi screte樣本。插值的方法在數字影象處理廣泛放大或縮小影象，並準確空間扭曲。由於數字影象相關聯的資料量，乙個有效的插值演算法是至關重要的。
三次卷積插值開發針對這一要求。
在本文所討論的演算法是乙個修改後的版本在三次卷積演算法rifman [1]發展和伯恩斯坦[2]。本文的目的是要得出修改三次卷積演算法，並比較它與其他內插方法。兩個條件適用於本檔案。
首先，分析涉及專門向一維的問題;二維插值是容易實現的在每個維度進行一維插值。第二，資料samplesa重新假設為等距，（在在二維的情況下，水平和垂直取樣增量不必是相同的。）上述條件有鑑於此，首先考慮的是主題的推導三次卷積演算法。
與其他方法的比較在分析中有幾個重要的考慮因素內插法。是具有重大意義的準確性該技術：精確與該插補功能重構取樣功能。
此外，一些有趣的效果，可**的頻譜特色的插值核心。在本節中，準確性，光譜特性，以及效率三次卷積插值演算法進行比較。
一些跡象顯示該方法的準確性，給出了函式的型別，可以準確地重建。該三次卷積插值函式準確重構任何第二度多項式。這是因為第三個衍生任何第二多項式為零，因此，逼近誤差為零。
與此相反，線性插值將重現頂多一多項式。阿計畫
提到rifman [1]和伯恩斯坦[2]為「nearestneighbor」作為插值演算法利用最近的樣本值。最近鄰演算法是精確的唯一當取樣函式是乙個常數。利用三次卷積代替線性插值或最近鄰居重取樣功能的複雜程度，可恰好重建增加。
概要三次卷積插值functionis來自一組條件強加給插值核心。該三次卷積插值核心是由分段三次多項式定義在單位之間的子區間- 2和t 2。核心必須是對稱的，連續的，並有連續一階導數。
這是進一步所需的插值核心為所有非零零整數，乙個是當其argumenits為零。該條件計算的乙個重要意義，即證明自己
插值係數成為簡單的取樣資料點。最後，三次卷積插值函式必須同意與該函式的泰勒級數展開插值被盡可能多的條款。內插從這些條件得出的核心是獨特的，結果在第三階逼近。
三次卷積插值函式更準確比最近鄰演算法或線性插值方法。雖然沒有準確的三次樣條逼近，三次卷積插值可以進行更有效。
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羅伯特g鍵出生在塔爾薩
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塔爾薩，塔爾薩。
2023年，他加入了阿莫科製作公司
在其勘探與生產研究
實驗室，塔爾薩，在那裡他參與
在**訊號處理。 2023年他
加入城市服務石油公司，塔爾薩，作為
研究地球物理學家，他的工作領域
是影象處理技術的應用遙感。他
目前正在研究的博士地球物理學碩士學位
塔爾薩大學。他的研究主題是逆應用
**波散射傳播。
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