1.一种基于三关联连分式Thiele混合有理插值的图形图像渐变处理方法，其特征在于：步骤如下：①、图像读取

选择读取源图片与两张目标图片，一共有三张，由加载模块加载到处理系统内存中；

②、图像解析

将三张图片重叠，每次取三行或者三列，组成为3*3的矩阵，便于下一步计算；

③、图像处理

通过插值算法计算参数，利用得到的参数，加入手动输入的中间图像序号参数，求出3*

3矩阵第一行或列变化到最后一行或列的中间图像，生成对应中间图像数组；

④、图像反解析

将计算出的数字流反解析为图像，并显示处理结果。

2.如权利要求1所述的图形图像渐变处理方法，其特征在于：所述步骤③中所采用的插值计算方法是基于如下三关联连分式Thiele混合有理插值算法：其中

3.如权利要求2所述的图形图像渐变处理方法，其特征在于：所述三关联连分式Thiele混合有理插值的构建方法为：首先，给出一组点的坐标集合和一个函数

f(x)∈C3[n/3]+3[a，b]    (3.1.2)通过上式，可以推广到下面的插值公式：当

ω0(x)＝1，

ωi(x)＝(x-x0)(x-x1)…(x-xi-1)，i＝1，2，…，3[n/3]+2    (3.1.4)与f[x0，x1，…，xi]表示不同的差分f(x)在点集x0，x1，…，xi定义f[xp]＝f(xp)，p＝0，1，…，3[n/3]+2假设

然后P3[n/3]+2(x)是一个多项式的系数3[n/3]+2使满足P3[n/3]+2(xi)＝f(xi)，i＝0，1，…，3[n/3]+2    (3.1.7)以及

用ξ坐落在x0，x1，…，x3[n/3]+2，x.

另一个近似f(x)是以下连分式扩展当ω0[xi]＝f(xi)当k＝0，1，…，[n/3]，[μ]是取整函数假设

R3[n/3]+2(x)是一个有理函数R3[n/3]+2(xi)＝f(xi)，i＝0，1，…，3[n/3]+2.    (3.1.14)设置

将二元函数f(x，y)定义在D＝[a，b]×[c，d]定义1：假设

称 为(3.1.16)-(3.1.21)定义的在点{x0，x1，…，xi}×{y0，y1，…，yj}的f(x，y)的混合差商；

构造一个插值函数

其中

称(3.1.22)和(3.1.23)定义的插值是三关联连分式Thiele混合有理插值。

4.如权利要求3所述的图形图像渐变处理方法，其特征在于：所述三关联连分式Thiele混合有理插值的定理证明步骤为：假设 由公式(3.1.16)-(3.1.21)给出；

然后式(3.1.22)和(3.1.23)是一个插值公式，即证明每个混合差分 存在；

证明：

通过(3.1.17)，(3.1.19)和(3.1.21)，得到

5.如权利要求3所述的图形图像渐变处理方法，其特征在于：所述三关联连分式Thiele混合有理插值的矩阵算法步骤为：步骤1：初始化

一个信息矩阵

步骤2：对于j＝0,1,…,3[m/3]+2；p＝1,2,…,3[n/3]+2；i＝p,p+1,…,3[n/3]+2假设将初始信息矩阵M转换为(列转换)步骤3:对于

i＝0,1,…,k-1,k+1,…,3[n/3]+2；q＝1,2,4,5,…,3[m/3]+1,3[m/3]+2；

j＝q,q+1,…,3[m/3]+2假设

对于

i＝0,1,…,k-1,k+1,…,3[n/3]+2；q＝3,3,…,3[m/3]；j＝q,q+1,…,3[m/3]+2假设信息矩阵M1的列0,1,…,k-1,k+1,…,3[n/3]+2转换为(行转换)步骤4：使用矩阵M2的i+1列，可以构造相三关联的连分式有理插值步骤5：假设

R(x，y)是三关联连分式Thiele混合有理插值。