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基于MATLAB的数字图像相关与跟踪:计算位移及应变分析

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简介:
本研究利用MATLAB开发数字图像相关(DIC)和跟踪技术,用于精确测量材料在加载条件下的表面位移,并进行细致的应变分析。 编译 .m 文件以计算独立于样品物理尺寸的图像应变。这些函数可以在水平和垂直方向上进行计算。它们是由 Rob Thompson、Daniel Gianola 和我在约翰霍普金斯大学开发的,我们都是 Kevin Hemker 小组的一员。现在 Dan 在宾夕法尼亚大学工作,而我则在卡尔斯鲁厄理工学院,并将继续处理代码。Sven Bundschuh 最近加入了作者团队并提供了一个新的 grid_generator.m 文件和一些基本的变化。 如果您遇到任何特殊问题,请检查 .m 文件的标题并向负责人发送电子邮件:chris.eberl@kit.edu 或 sven.bundschuh@kit.edu 。希望您能享受这些功能。

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客服
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  • MATLAB
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    本研究利用MATLAB开发数字图像相关(DIC)和跟踪技术,用于精确测量材料在加载条件下的表面位移,并进行细致的应变分析。 编译 .m 文件以计算独立于样品物理尺寸的图像应变。这些函数可以在水平和垂直方向上进行计算。它们是由 Rob Thompson、Daniel Gianola 和我在约翰霍普金斯大学开发的,我们都是 Kevin Hemker 小组的一员。现在 Dan 在宾夕法尼亚大学工作,而我则在卡尔斯鲁厄理工学院,并将继续处理代码。Sven Bundschuh 最近加入了作者团队并提供了一个新的 grid_generator.m 文件和一些基本的变化。 如果您遇到任何特殊问题,请检查 .m 文件的标题并向负责人发送电子邮件:chris.eberl@kit.edu 或 sven.bundschuh@kit.edu 。希望您能享受这些功能。
  • MATLAB序列中
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    本研究利用MATLAB开发了一种数字图像相关(DIC)与跟踪算法,用于精确测量图像序列中物体表面的位移场,并进一步推算出应变和应力分布。 该软件包包含用于从图像序列进行二维应变和应力测量的.m文件集合。随附文档(DICT.html)描述了各个功能的具体内容。如遇特殊问题,请通过邮件联系melanie.senn@iwm.fraunhofer.de或chris.eberl@iwm.fraunhofer.de。我们非常感谢欧盟项目iSTRESS (FP7-NMP-2013-LARGE-7, Grant Agreement N. 604646)提供的财政支持。
  • 技术检测法(MATLAB
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    本研究开发了一种基于相位相关的图像平移检测算法,并在MATLAB平台上实现。该算法能够高效、精确地计算出两幅图像之间的相对平移量,适用于图像配准和视频稳定等领域。 通过运用傅里叶变换与反傅里叶变换技术来评估两张图像之间的相位相关性,并以此确定它们的平移量。这项方法可以应用于图像防抖及简单的配准算法中,利用MATLAB进行实现。
  • 滤波目标循环样本可视化代码
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    本研究采用相关滤波技术进行目标跟踪,并通过引入循环移位样本改进算法性能。文章详细展示了该方法的实现及可视化效果,为视觉跟踪领域提供新思路。 相关滤波目标跟踪循环移位样本的可视化代码可以帮助我们直观地了解这些样本是如何生成以及它们的具体形态。通过这种方式,我们可以更加清晰地理解整个过程中的每一个细节。
  • 遗传技术在微测量中
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    本研究探讨了利用遗传算法优化数字图像相关技术,以提高微小位移测量精度和效率的方法及其应用。 本段落对比研究了遗传算法、粒子群算法及人工鱼群算法在微位移测量中的应用。使用相关系数的大小来衡量图像匹配精度,并采用归一化互相关函数作为评价标准和优化目标。通过迭代求解,得到了整像素级别的微位移结果。以模拟散斑图作为研究对象,对比分析了三种算法在匹配精度、搜索速度及微位移测量上的表现。实验结果显示,遗传算法在这几方面均表现出明显优势,能够满足数字图像相关法在进行微位移测量时的需求。
  • AR.js:AR标记,全网适用。
    优质
    AR.js是一款开源库,支持图像跟踪、基于位置的AR和标记跟踪功能,适用于所有平台和浏览器,为开发者提供便捷高效的增强现实解决方案。 AR.js 是用于Web上增强现实的轻量级库,具有图像跟踪、基于位置的AR和标记跟踪等功能。 该项目由创建并维护。 为了获取关于 AR.js 的最新更新,请关注官方渠道。 项目徽标的设计者提供了付费支持服务以及新功能开发。现在,AR.js 拥有了一套完整的官方文档供用户参考。 如果您想初步了解 AR.js 的潜力,可以继续阅读本自述文件。 AR.js 有两个不同的版本,它们都被维护着,并且是独立的,请选择您项目所需的一个导入即可: - 具备图像跟踪和基于位置AR功能的AR.js: - AFRAME 版://raw.githack.com/AR-js-org/AR.js/master/aframe/build/aframe-ar-nft.js - three.js 版://raw.githack.com/AR-js-org/AR.js/master/three.js/build/ar-nft.js - 具备标记跟踪功能的 AR.js: - AFRAME 版://raw.githack.com/AR-js-org/AR.js/master/aframe/build/aframe-ar-thunderbolt.min.js - three.js 版://raw.githack.com/AR-js-org/AR.js/master/three.js/build/ar-thunderbolt.min.js
  • Matlab配准
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    本研究利用MATLAB开发了相位相关算法实现图像配准,旨在提高不同条件下图像对齐精度与效率,适用于多种应用场景。 采用相位相关技术实现图像配准。通过MATLAB的图形界面,在多传感器环境下完成具有缩放、平移和旋转特性的图像配准任务。
  • Matlab配准
    优质
    本研究利用MATLAB开发了相位相关的算法,实现高效准确的图像配准。该方法通过频域操作加速计算过程,并适用于各类需要精确对齐的成像应用。 采用相位相关方法实现图像配准,在MATLAB界面下完成具有缩放、平移和旋转的多传感器图像配准任务。
  • Matlab配准
    优质
    本研究利用MATLAB开发了相位相关的算法实现图像配准,有效提高了不同条件下图像对齐的准确性和速度。 采用相位相关技术实现图像配准,并在MATLAB图像界面上完成多传感器图像的缩放、平移及旋转配准操作。
  • Morphsnakes:形态蛇
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    Morphsnakes是一种先进的形态学方法,专门用于精确的图像分割和对象跟踪。该算法结合了水平集技术和快速发展的数学形态学原理,为计算机视觉领域提供了强大的工具,能够处理复杂的边界识别任务,并保持计算效率。 形态蛇(morphsnakes)是用于图像分割的Morphological Snakes的一种实现方法,并支持2D图像与3D体积处理。这种技术属于一种图像分割手段,其工作方式类似于主动轮廓法,比如测地线主动轮廓或无边缘主动轮廓。 然而,传统的主动轮廓法需要求解偏微分方程(PDE),这不仅耗时而且可能存在数值稳定性的问题。相比之下,形态蛇采用二进制数组上的形态学运算符(如膨胀和腐蚀)来替代PDE的计算方式,因此在处理速度上更快且具有更好的数值稳定性。 morphsnakes库提供了两种Morphological Snakes方法:一种是通过`morphological_geodesic_active_contour`函数实现的形态测地线活动轮廓法;另一种则是由`morphological_chan_vese`函数提供的无边缘形态活动轮廓或称作MorphACWE。