interp2可能在这里使用.使用数据作为关键点,然后创建一个更精细的点网格,跨越相同的宽度和高度,并插入关键点之间.
像这样的东西：
%// Define your data
data = [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1; 1 1.04 1.04 1.04 1.03 1 1.01 1.01 1.03 1.01; 1.36 1.3 1.25 1.2 1.15 1.1 1.2 1.13 1.07 1.11; 3.65 3.16 2.94 2.68 2.39 2.22 2.17 1.95 1.79 1.81; 5.91 5.75 5.47 5.3 4.98 4.79 4.62 4.55 4.38 4.19; 6 6 5.99 5.83 5.49 5.33 5.14 4.94 4.77 4.74];
%// Define integer grid of coordinates for the above data
[X,Y] = meshgrid(1:size(data,2), 1:size(data,1));
%// Define a finer grid of points
[X2,Y2] = meshgrid(1:0.01:size(data,2), 1:0.01:size(data,1));
%// Interpolate the data and show the output
outData = interp2(X, Y, data, X2, Y2, 'linear');
imagesc(outData);
%// Cosmetic changes for the axes
set(gca, 'XTick', linspace(1,size(X2,2),size(X,2)));
set(gca, 'YTick', linspace(1,size(X2,1),size(X,1)));
set(gca, 'XTickLabel', 1:size(X,2));
set(gca, 'YTickLabel', 1:size(X,1));
%// Add colour bar
colorbar;
底部的代码是必需的,因为定义更精细的网格最终会增加图像的大小.我需要重新标记轴以恢复原始尺寸.
我们得到这个：
小笔记
我正在使用MATLAB R2014a,默认的颜色图是jet.您使用的是R2014b,默认的彩色地图是parula.你不会得到和我一样的颜色分布,但你会得到你想要的平滑度.