> GRIDDATA：

[XI,YI,ZI] = griddata(x,y,z,XI,YI)

其中x,z各自表示每个点的笛卡尔坐标的矢量(在这种情况下是轮廓线上的点).行向量XI和列向量YI是GRIDDATA内插拟合表面的值ZI的笛卡尔坐标.对于矩阵XI,YI返回的新值与通过XI,YI到MESHGRID的结果相同,以创建一个统一的点格网.
> TriScatteredInterp类：

[XI,YI] = meshgrid(...);
F = TriScatteredInterp(x(:),y(:),z(:));
ZI = F(XI,YI);

其中x,z再次表示每个点的笛卡尔坐标的向量,只有这一次我使用了colon reshaping operation(:)来确保每个都是列向量(TriScatteredInterp所需的格式).然后使用您必须使用MESHGRID创建的矩阵XI,YI来评估内插函数F.

示例&对照

以下是使用上述两种方法从轮廓数据重建曲面生成的一些示例代码及其生成的图形.使用CONTOUR功能生成轮廓数据：

% First plot:

subplot(2,2,1);
[X,Y,Z] = peaks;  % Create a surface
surf(X,Z);
axis([-3 3 -3 3 -8 9]);
title('Original');

% Second plot:

subplot(2,2);
[C,h] = contour(X,Z);  % Create the contours
title('Contour map');

% Format the coordinate data for the contours:

Xc = [];
Yc = [];
Zc = [];
index = 1;
while index < size(C,2)
  Xc = [Xc C(1,(index+1):(index+C(2,index)))];
  Yc = [Yc C(2,index)))];
  Zc = [Zc C(1,index).*ones(1,C(2,index))];
  index = index+1+C(2,index);
end

% Third plot:

subplot(2,3);
[XI,YI] = meshgrid(linspace(-3,3,21));  % Generate a uniform grid
ZI = griddata(Xc,Yc,Zc,YI);          % Interpolate surface
surf(XI,ZI);
axis([-3 3 -3 3 -8 9]);
title('GRIDDATA reconstruction');

% Fourth plot:

subplot(2,4);
F = TriScatteredInterp(Xc(:),Yc(:),Zc(:));  % Generate interpolant
ZIF = F(XI,YI);                             % Evaluate interpolant
surf(XI,ZIF);
axis([-3 3 -3 3 -8 9]);
title('TriScatteredInterp reconstruction');

请注意,两个结果之间几乎没有区别(至少在这个尺度上).还要注意,由于在这些点的轮廓数据的稀疏性,内插表面在拐角附近有空区域.