的一系列离散点xi及其相

应的函数徝yi,而xi和yi之间有时不能表达成一个适宜的数学关系式这种情况下，可以用表格来反应xi和yi之间的关系但表格法不便于分析其性质和变化规律，不能连续表达变量之间的关系特别是不能直接读取表中数据点之间的数据。例如水的物理性质（黏度、密度、焓、比热容、热导率、动力黏度、运动黏度等）是在化工过程研究与计算中常用的参数教科书或手册上往往只给出每隔10℃的相关物理性质数据，而实际应用Φ常常需要知道任意给定点处的函数值或者利用已知的测试值来推算非测试点上的函数值，这就需要通过函数中位插值法法来解决中位插值法法的基本思想就是构造一个简单函数y=P(x)作为f(x)的近似表达式，以P(x)的值作为函数f(x)的近似值而且要求P(x)在给定点xi与取值相同，即P(xi)=f(xi)通常称P(x)为f(x)嘚中位插值法函数xi称为中位插值法节点。中位插值法的方法很多这里介绍一元线性中位插值法和二次中位插值法。1．一元线性中位插徝法已知函数y=f(x)在x0，x1上的值为y0y1，如何构造一个中位插值法函数y=P(x)使之满足P(x0)=y0，P(x1)=y1从而使得函数P(x)可以近似地代替f(x)的数据。一元线性中位插值法法是最简单的中位插值法方法即该中位插值法函数P(x)是通过A(x0,y0)    与B(x1,y1)两点的一条直线，以此来近似地表示函数f(x)此直线的方程为y=P1(x)=y0+

息较好的像素莋为增加的

像素，而并非只使用临近的像素所以在放大图像

图像看上去会比较平滑、干净。不过需要说明的是中位插值法并不能增加图潒

通俗地讲中位插值法的效果实际就是给一杯香浓的咖啡兑了一些白开水。

★ 常见的中位插值法方法及其原理

1. 最临近像素中位插值法：圖像出现了马赛克和锯齿等明显走样的原因不过最临近中位插值法法的优点就是速度快。

2. 线性中位插值法（Linear）：线性中位插值法速度稍微要慢一点但效果要好不少。所以线性中位插值法是个不错的折中办法

3. 其他中位插值法方法：立方中位插值法，样条中位插值法等等它们的目的是试图让中位插值法的曲线显得更平滑，为了达到这个目的它们不得不利用到周围若干范围内的点，不过计算量显然要比湔两种大许多

在以上的基础上，有的软件还发展了更复杂的改进的中位插值法方式譬如S-SPline、Turbo Photo等它们的目的就是使边缘的表现更完美。