均匀采样

关于Matlab编程的图像处理内容，提供对图像进行重采样的方法，以帮助广大用户。

格子点法生成均匀设计表，利用MATLAB编写了计算机程序，确保设计表具有最小化中心化偏差值的特性。

resampleX 可重采样时间序列数据，以更改其采样率。它通过使用指定的重采样间隔 alpha 来执行此操作。例如，要将每秒采样 1000 次的数据转换为每秒 1100 次，请使用 alpha = 1000/1100。resampleX 与 MATLAB 的“resample”函数类似，但速度通常更快。

使用Matlab学习采样的基础示例：包括蒙特卡罗、拒绝采样、重要性采样。这些示例计算0-1区间内正方形区域的面积，展示了简化模型的应用。具体示例有：1. 均匀采样，2. 接受拒绝采样，3. 重要性采样。针对MCMC、MH和Gibbs采样，建议参考在线代码资源。注意，MCMC、MH和Gibbs采样的实现需另行查阅。

采样率转换：改变信号采样率，使其与原始信号不同。 应用：减少存储空间、增加细节和精度。 MATLAB实现方法：插值和抽取。

该算法通过在目标像素周围区域内搜索最均匀的掩码来实现图像降噪。算法使用 5x5 像素的方形邻域和 3x3 掩码评估每个掩码区域的灰度均匀性，并将目标像素替换为 5x5 搜索区域内找到的最均匀 3x3 掩码的中心像素值。 该算法的理论基础来源于 Nagao 和 Matsuyama 在其论文《边缘保持平滑》中提出的方法。

该 MATLAB 工具利用拉丁超立方体部分分层抽样方法，生成 n 维随机向量的随机样本。

主要用途展示：通过检测Eclipse边缘和入界区域的线束交点来采样网格图。坐标追踪并映射为图像。警告：随机射线束可能需要更长时间进行投影，具体取决于处理器性能。尚未整合扇形和平行射线束。仅投影了10行，行数可以在rayLinesScheme_parallel.m、rayLinesScheme_fan.m和rayLinesScheme_random.m中设置。帮助部分未包含。

iHMM采样库提供学习和采样有限HMM和无限HMM的代码。代码依赖于Tom Minka的lightspeed和fastfit软件包，这些库必须位于Matlab路径上才能使采样算法正常工作。 iHMM多项式输出: TestiHmmGibbsSampler.m：在具有多项式输出的iHMM上运行Gibbs采样器，演示如何使用iHmmSampleGibbs.m。使用命令“ help iHmmSampleGibbs”获取参数信息。 TestiHmmBeamSampler.m：在具有多项式输出的iHMM上运行光束采样器，演示如何使用iHmmSampleBeam.m。使用命令“ help iHmmSamp

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。