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二维数字图像相关方法（DIC）的分析。

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简介：
该场馆内所有数字图像处理相关方法的计算，都依赖于可靠种子点的全面评估。采用一阶形函数以及高斯牛顿-反向组合算法，对种子点进行整像素初值的精确计算，随后将这些形函数初值从种子点向其周围扩散，以此启动计算过程。所有经过计算的点数据将被存储在一个矩阵中，并进行相应的标记。最终，计算结果会被输出至指定文件中。

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  • 全场二维数字图像关联技术(DIC)
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    全场二维数字图像相关技术（DIC）是一种非接触式的测量方法，用于精确捕捉材料变形、应变及位移等信息，在工程力学领域具有广泛应用。 全场数字图像相关方法的计算基于可靠种子点进行。采用一阶形函数、高斯牛顿-反向组合算法以及FFT方法来确定种子点的整像素初值。随后，从这些已知的种子点开始向外传递形函数初值以继续计算过程，并将所有得到的数据存储在Matrix中并标记出来。最终结果会被输出到文件中。
     
  • 数字图像关联技术(DIC)
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    数字图像相关技术（DIC）是一种先进的非接触式测量方法，通过捕捉材料变形过程中的表面图案变化来分析应变、位移等参数，广泛应用于力学实验和工程测试中。 用于执行全局数字图像相关分析的图形用户界面。
     
  • MATLAB中的数字图与散斑相关（DSCM和DIC）
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    本简介探讨了在MATLAB环境下运用数字图像关联(DIC)及散斑相关测量(DSCM)技术进行材料力学性能分析的方法，强调其在变形、应变场可视化研究中的应用价值。 这段文字涉及数字图像处理中的MATLAB散斑相关（DSCM DIC）程序。这些程序包含一些有价值的参考内容，但部分代码已丢失。这是另一位同学提供的资料。
     
  • 二维相关的2D shige分析
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    二维相关2D Shige分析主要探讨在二维空间内对物质进行深入研究的方法和技术。通过观察化学或物理性质随时间变化的数据矩阵，采用二维相关技术解析复杂谱图间的关系，帮助识别和理解材料特性及其动态行为。 本软件能够对二维相关光谱进行简便快捷的相关性分析，易于快速上手使用。
     
  • DIC-MIG_MIG_散斑质量评估_散斑_数字图像相关法_灰度平均梯度
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    本研究采用数字图像相关法（DIC）和最大灰度平均梯度算法（MIG），专注于分析并提升散斑图案的质量，以增强图像的相关性和测量精度。 用于数字图像相关方法中的散斑质量评价标准之一是平均灰度梯度。此压缩包包含了形成高斯分布的数字散斑的方法以及计算不同子区大小下的平均灰度梯度值的相关内容。
     
  • 二维与三维图像的分形维数计算方法_GA5_hasfno_三维分形维数及二维分形维数
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    本文探讨了基于遗传算法的二维和三维图像分形维数计算方法，并详细介绍了如何利用该技术有效求解复杂图形中的三维及二维分形维度。 在IT领域内，分形维数是一种衡量复杂度的数学概念，在计算机图形学、图像处理及数据分析中有重要意义。这里提供了一个用Java编写的程序来计算二维与三维图像的分形维数，这对于理解并研究图像中的复杂性、自相似性和模式识别等方面非常有帮助。 首先需要了解什么是分形维数：在传统的欧几里得几何中，我们习惯于使用一维（线）、二维（面）和三维（体）来描述空间结构。然而，分形维数超越了这些限制，能够用来描述那些不规则且具有自相似性的形状。除了适用于几何对象外，它还可以用于衡量数据集的复杂性，比如图像中的纹理与结构。 对于二维分形维数计算通常采用盒计数法（Box-Counting Method）。该方法通过不断将图像划分为越来越小的正方形或矩形，并统计每个尺寸下包含非空白像素的盒子数量。然后根据这些数据进行拟合来得出分形维数，这反映了图像细节的丰富程度和复杂性。 三维分形维数计算则更加复杂，因为它涉及到立体空间的划分。可以使用球体计数法（Sphere-Counting Method）或者立方体计数法来进行这种处理。这种方法会以不同的半径或边长来划分空间，并统计包含非空白像素的球体或立方体数量，从而得出分形维数。 Java作为一种通用编程语言提供了丰富的库和工具用于图像数据处理，在提供的文档中可以找到具体的算法实现、代码示例以及关键步骤说明。学习这个程序有助于理解分形理论在实际问题中的应用，并能应用于其他类似的问题领域如复杂网络分析或生物医学图像处理等。 通过此Java程序，用户不仅可以计算特定图像的分形维数，还可以对比不同图像间的分形特性，在各种场景下发现潜在规律。对于科研人员而言，这种计算能力可以辅助他们进行更深入的研究和模型构建工作。 总之，这个资源为IT专业人士提供了一个实用工具来量化并理解复杂图像中的分形特征。无论是学术研究还是实际应用中掌握分形维数的计算都能显著提升解决问题的能力与视野广度。
     
  • 二维图像的FFT分析
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    本研究探讨了利用快速傅里叶变换（FFT）技术对二维图像进行频域分析的方法，旨在深入理解图像中的频率成分及其应用。 本模块使用Verilog实现二维FFT功能，可以对图像进行FFT处理。本人在ISE 13.2环境下测试通过，与MATLAB结果相比误差很小。更改参数FFT_N可实现不同点数的FFT，默认设置为32x32 FFT IP核设为stream模式。RAM大小根据输入图像尺寸设定。fft_start有效后一个时钟周期数据即有效。fwd_inv=1表示进行FFT操作，fwd_inv=0则表示执行IFFT操作。
     
  • MATLAB代码-AR-DIC：用于心肌细胞跳动时空分析的自适应参考数字图像关联（AR-DIC）视频图
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    MATLAB代码-AR-DIC提供了一种先进的自适应参考数字图像相关方法，专门针对心肌细胞搏动的时空特性进行精确量化和可视化分析。 自适应参考数字图像关联（AR-DIC）技术能够对移动的生物组织样本进行无偏且准确的力学测量。该方法适用于整体测量功能性心肌组织的发展，并能分析心肌细胞搏动的空间时间和形态特征。 我们研发了一种自适应参考DIC方法，这种创新的方法扩展了传统DIC的功能，使得在缺乏明确参照系的情况下也能对生物样品做出稳健、精确和无偏见的运动学及应变测量。此外，该技术还提供了先进的组织机械特性分析以及数据可视化手段，有助于实验室培养的心肌和其他体内诊断中获得标准化的机械功能评估（例如光声成像、超声斑点追踪和磁共振弹性成像）。 通过结合AR-DIC技术和组织表征方法，我们为研究人员与临床医生提供了一种非侵入性的工具来评估生物力学特性。我们将这种技术应用于自发搏动的心肌模型的分析中，以研究心肌细胞活动的位置、同步性和发展过程中的变化。
     
  • 关于二维图像的投影与重建分析
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    本研究探讨了二维图像在不同条件下的投影特性及其三维信息重建方法，旨在提升图像处理技术中的精度和效率。 本段落分析了二维图像的投影与重建方法，并用MATLAB语言及VC++实现了四种不同的算法：直接傅里叶反变换法、先反投影后滤波、先滤波后反投影以及卷积反投影。 在实验中，使用MATLAB R2010b对这些代码进行了调试并成功运行。同时，在Visual Studio 2010环境下也验证了程序的正确性。该工作主要涉及将MATLAB中的四个图像变换函数转换为VC++语言实现的内容，包括一维和二维离散傅里叶变换及其逆变换、一维最近邻、线性和立方插值以及三次样条插值，还有二维最近邻插值。 对于二维图像的重建部分，则提供了三种方法：直接傅里叶反变换法、滤波反投影及卷积反投影。
     
  • 基于FFT方法的数字图像相关技术：先进的、经验证及校准的DIC工具——适用于8位、等照度、单通道与多通道图像分析...
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    本研究提出了一种利用快速傅里叶变换（FFT）优化的数字图像相关（DIC）技术，专为处理8位灰度、均匀照明条件下的单或多通道图像设计。该方法经过严格验证和校准，确保了高精度与可靠性，在材料科学及工程领域展现出广泛应用潜力。 该工具用于量化一系列图像中的特征（如滑坡、冰川）随时间的位移，并检索这些特征的移动速度。输出数据包括二维CVP位移图、位移结果大小及方向，以及地理校正后的GIS地图。 此工具有以下用户： - 苏黎世联邦理工学院工程地质组 - 瑞士地震局，苏黎世联邦理工学院 - 德国马克斯普朗克太阳系研究所行星和彗星系统 请参考下列文献引用该工具: 比克尔, VT；曼科尼, A.；阿曼, F., 数字图像相关方法在大斜坡不稳定性监测中的应用。