基于GPU加速的定向图像/视频插值算法MATLAB代码详解

这个存储库包含两个MATLAB程序，用于执行牛顿正向和反向插值。在数值分析课程中，我们被要求编写这两种方法的程序。我尝试过搜索现成的程序，但结果并不理想。因此，我决定自己动手编写代码，并分享在这里。程序经过测试，对于大多数问题能够给出正确答案，但仍可能存在错误或未完全测试的情况。这些程序仅供教育参考，请自行承担使用风险。

这篇文章介绍了一种新开发的基于频域的维纳滤波器算法，专为GPU设计，以增强图像的去斑效果，并考虑了图像的局部特征。该方法在Matlab R2018b环境下开发，要求使用CUDA v9.1和cudnn v7.1.3进行GPU加速。研究由那不勒斯大学“Parthenope”完成，仅限于非营利用途。引用时请参考文献 B. Kanoun、G. Ferraioli、V. Pascazio和G. Schirinzi（2019）。

利用GPU对矩阵运算的天然优势，加速MATLAB中相关计算，提升程序性能。

采用傅立叶插值方法，通过对图像FFT结果进行零填充，然后执行IFFT，来增加图像采样，形成精细化的网格。需要注意的是，此方法不会提升图像分辨率，可能产生显著的人工痕迹。

Matlab提供了多种插值算法的实现，包括拉格朗日插值、牛顿插值和埃米特插值。

Bembel是一款用C++编写的工程库，基于边界元方法，用于解决由拉普拉斯、亥姆霍兹或电波方程控制的边值问题。它是由TU Darmstadt和巴塞尔大学合作开发的项目。该代码集成了Laplace BEM以及样条和几何框架，并在2018年扩展至电磁应用。如果您计划将其作为出版物的一部分，请妥善引用。

这是一段克里金插值的Matlab代码，专门用于将工程、气象、水文等领域的离散观测数据插值为均匀网格值，以达到高精度的目的。

用于小组成员：潘岳（Yue Pan）和范德瑞（Fandré Josianne） 主管：Jemil Avers Butt 博士 环境和先决条件：- Matlab（2019 或更高版本） 实施细节：- 代码架构：https://github.com/josi-fandre/PPE_Kriging- 演示：https://www.youtube.com/watch?v=61adYg8-24s 数据集：- DEM 数据集 半变异函数：- 球状模型- 高斯模型- 指数模型 插值结果：- 密集数据集- 稀疏数据集 插值错误：- 密集数据集- 稀疏数据集 参考：- 克雷西·诺埃尔（Cressie，Noel）。“克里金的起源。”数学地质 22.3（1990）：239-252。

这是基于视频的个人重新实现基于相位的帧插值Matlab代码。所有代码仅供研究使用。商业使用需获得所有者许可，如沃尔特·迪斯尼公司。此Matlab实现提高速度和清晰度，尽管未经高度优化。详细计时信息及方法工作原理，请参考原文。此实现还包括经轻微修改的Eero Simoncelli的MatlabPyrTools库。有关工具及使用限制的更多信息，请参阅数据集中的样本图像。