Image processing 如何将内核转换为矩阵表示法？

我试图理解双三次卷积算法，但无法理解内核是如何作为一个分段函数给出的

转换为以下矩阵：

据我所知，矩阵a被设置为-0.5。不管我怎么看，我都无法得到所示的非对称矩阵

我已经看完了，但他没有扩展到矩阵符号，我一直在为如何达到这一点而挣扎

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任何洞察都将不胜感激。

查看关系的第一步是将函数W（x）与给定移位t的采样输入数据f[n]相乘。这使得5个权重乘以5个输入样本，并加在一起形成输出样本p（t）

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用于计算p（t）的矩阵是不对称的，因为对于任何非0的移位t，应用于样本的权重也不是对称的。您可以通过写出W（t+i）来了解这一点，W（t+i）是应用于输出位置t（i in[-2,2]）周围的5个样本的权重。

我已经找到并理解了键描述过程的位置。在下图中，您可以从上到下进行操作，但需要注意的最重要的一点是等式7。

矩阵中的所有值都来自c项的系数。矩阵的第一行对应于常数项的系数，第一列对应于c_j-1项。通过将下图与方程式7的系数进行比较，可以看出这一点：

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我能够利用这种理解来实现三次卷积方法来插值一个曲面，我能够调整a的值，以便看到响应。如果有什么不清楚的地方，我很乐意帮助你扩展这方面的内容

我猜你的问题是纯数学问题，与编程无关。最好问一下数学site@Vega我知道这个算法与数字图像处理有着紧密的联系，我认为它是在编程领域。你是在纯数学板上思考，还是其他什么？我建议你在这里提问：