コンピュータグラフィックスにおいて、階層的RBFは、放射基底関数（RBF）に基づく補間方法である。階層的なRBF補間は、3Dコンピュータグラフィックス（以下のスタンフォードバニーの画像を参照）の形状モデルの構築、3Dスキャナの結果の処理、地形の再構成などに応用されています。
 
この問題は、非公式に「大きな散乱データポイントセット補間」と呼ばれます。
メソッドのアイデア（3Dなど）は、次の要素で構成されます。
 散乱点を集合として提示する${\displaystyle \mathbf {P} =\{\mathbf {c} _{i}=(\mathbf {x} _{i},\mathbf {y} _{i},\mathbf {z} _{i})\vert _{i=0}^{N}\subset \mathbb {R} ^{3}\}}$散乱点にある関数の値の集合を存在させる${\displaystyle \mathbf {H} =\{\mathbf {h} _{i}\vert _{i=0}^{N}\subset \mathbb {R} \}}$形状上にある点について条件${\displaystyle \mathbf {f} (\mathbf {x} )=1}$を満たす関数${\displaystyle \mathbf {f} (\mathbf {x} )}$を見つけ${\displaystyle \mathbf {f} (\mathbf {x} )\neq 1}$ ]をクリックして、形状上にない点を求めます。 J. C. Carr et al。この関数は${\displaystyle \mathbf {f} (\mathbf {x} )=\sum _{i=1}^{N}\lambda _{i}\varphi (\mathbf {x} ,\mathbf {c} _{i})}$のようになります。
${\displaystyle \varphi }$ – RBFです。 ${\displaystyle \lambda }$ – それはシステム上の画像の解である係数です：
 
表面の決定のために、興味深い点xにおける関数${\displaystyle \mathbf {f} (\mathbf {x} )}$の値を推定することが必要である。そのような方法の欠如は、RBFを計算し、システムを解き、表面を決定するためのかなりの複雑さ${\displaystyle \mathbf {O} (\mathbf {n} ^{2})}$である。