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一、种差值方法的实现与问题
三种插值方法都是使用Python自己实现的。

1.1 最近邻插值
寻找每个中心点周围的八个点中有无未丢失的点，如果有的话就赋值为第一个找到的点，如果没有就扩大范围再次寻找，在最大范围内都找不到的话就跳过。

1.2 双线性插值
使用解方程的方法求解，整体思路类似colorization作业的实现，每个点用周围的八个点线性表示，根据距离为1和确定两个权重。四个边界上的点只会由五个邻居来表示，每个权重为0.2，线性平均求和。构建稀疏矩阵，求解，A为权重的稀疏矩阵，x为一个通道上的像素点值，b为原图中保留的像素点的值。

1.3 径向基函数插值
确定一个邻域，根据邻域内的已知点，求解出rbf函数的参数w，然后使用w和这个径向基函数对邻域内的未知点进行拟合。算法有两个超参数——邻域大小、邻域移动的步长。邻域越大、步长越小计算结果越好，但是花费时间也越长。总共实现了以下六个rbf基函数。