Uudelleeninterpolointimenetelmiä

Uudelleeninterpolointimenetelmät ovat joukko numeerisia tekniikoita, joita käytetään datan muuntamiseen tai ennustamiseen toisessa "tarkkuudessa" tai "resoluutiossa". Tämä on yleistä esimerkiksi kuvankäsittelyssä, signaalinkäsittelyssä ja tieteellisessä laskennassa, missä alkuperäistä dataa saatetaan haluta skaalata eri kokoihin tai ajanjaksoihin.

Yksinkertaisin uudelleeninterpolointimenetelmä on lähimmän naapurin interpolointi. Tässä menetelmässä uuden pisteen arvo asetetaan lähimmän tunnetun datapisteen arvoksi. Tämä on nopeaa, mutta voi tuottaa "portaikkomaisia" tuloksia ja kadottaa yksityiskohtia.

Lineaarinen interpolointi on yleisemmin käytetty menetelmä, jossa uuden pisteen arvo lasketaan interpoloimalla kahden tunnetun datapisteen välillä. Tämä tuottaa tasaisemman tuloksen kuin lähimmän naapurin interpolointi, mutta voi silti olla liian yksinkertainen monimutkaisten kuvioiden esittämiseen.

Monimutkaisempia menetelmiä, kuten kuutiollista interpolointia, käytetään, kun vaaditaan suurempaa tarkkuutta ja tasaisuutta. Kuutiollista interpolointia käytettäessä uuden pisteen arvo lasketaan käyttäen neljää lähintä datapistettä ja monimutkaisempaa matemaattista funktiota. Tämä voi tuottaa huomattavasti parempia tuloksia, mutta on laskennallisesti raskaampi.

Valinta uudelleeninterpolointimenetelmän välillä riippuu sovelluksen vaatimuksista nopeuden, tarkkuuden ja muistin käytön suhteen. Monissa sovelluksissa kuutiollista interpolointia pidetään hyvänä kompromissina laadun ja laskentatehokkuuden välillä.