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瞬时图像间的互相关:此工具用于PIV实验中两幅图像间的互相关操作 - MATLAB开发

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简介:
本MATLAB项目提供了一种高效工具,专门针对粒子图像测速(PIV)实验中的需求设计,用以计算连续图像帧之间的互相关性。通过利用互相关的特性,该工具能够准确捕捉流体或固体表面运动的信息,从而实现对速度场的精确测量与分析。 我们的目标是研究两幅图像:一幅在时刻t拍摄的图象以及另一幅在时刻t+dt拍摄的图象,其中dt代表一个非常小的时间间隔。这些较小的部分被称为窗口。 接下来,我们需要进一步单独分析每个时间点上的窗口,并确定该窗口下一瞬间将出现在更大画面中的具体位置。如果我们能够定位出这个小窗口在时间 dt 后所对应图像的位置,则可以计算两个中心点之间的距离来获取粒子随时间的位移信息。因此,我们不是整体上研究每一个颗粒或整个图象,而是通过将图象划分为更小的窗口,并与下一瞬间拍摄到的画面进行关联匹配以获得它们的移动情况。 然后对其他所有的窗口重复同样的步骤操作。这就是互相关工具的基本原理所在。

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  • PIV - MATLAB
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    本MATLAB项目提供了一种高效工具,专门针对粒子图像测速(PIV)实验中的需求设计,用以计算连续图像帧之间的互相关性。通过利用互相关的特性,该工具能够准确捕捉流体或固体表面运动的信息,从而实现对速度场的精确测量与分析。 我们的目标是研究两幅图像:一幅在时刻t拍摄的图象以及另一幅在时刻t+dt拍摄的图象,其中dt代表一个非常小的时间间隔。这些较小的部分被称为窗口。 接下来,我们需要进一步单独分析每个时间点上的窗口,并确定该窗口下一瞬间将出现在更大画面中的具体位置。如果我们能够定位出这个小窗口在时间 dt 后所对应图像的位置,则可以计算两个中心点之间的距离来获取粒子随时间的位移信息。因此,我们不是整体上研究每一个颗粒或整个图象,而是通过将图象划分为更小的窗口,并与下一瞬间拍摄到的画面进行关联匹配以获得它们的移动情况。 然后对其他所有的窗口重复同样的步骤操作。这就是互相关工具的基本原理所在。
  • 函数:使xcorrTD计算离散信号与延迟-MATLAB
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    本项目提供了一种名为xcorrTD的MATLAB工具,用于高效地计算两个离散时间信号之间的互相关函数及它们间的相对延迟。此方法为分析和处理时域数据提供了强大支持。 xcorrTD 接受两个离散时间信号作为输入,并计算它们之间的互相关值以及延迟(滞后)。此操作在时域内完成。该函数的结果已经过验证,与MatLAB的xcorr函数结果一致。 对于频域中的互相关,请参考 xcorrFD 函数。 语法:[lags,ck,cc,td] = xcorrTD(x,y) 输入参数: - x: 输入信号1(必须是Nx1或1xN向量) - y: 输入信号2(必须是Nx1或1xN向量) 输出参数: - lags: 长度为2*N - 1的滞后向量,其中 N 是信号x 或y 中的数据点数 - ck:互相关值(与MatLAB xcorr函数中的输出相同) - cc:相关系数 - td:两个信号之间的延迟(即延迟的数量)
  • 系数(MATLAB M文件)
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    本MATLAB脚本用于计算并分析两张图像之间的相关系数,帮助用户量化二者间的相似度,适用于图像处理与计算机视觉领域。 求两幅图像间的相关系数的MATLAB代码——CorrelationCoefficient.m;这是一个很简单的小工具,但可以为你节省时间。共享改变未来!
  • 快速计算信息函数 - MATLAB
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    本项目提供了一个高效的MATLAB函数,用于快速计算两张图像之间的互信息值,适用于图像配准和特征匹配等领域。 函数 M = MI_GG(X,Y) 用于计算两个量化图像之间的互信息:X 和 Y。该方法引用自文献《使用非线性扩散的图像配准》,作者为M. Ceccarelli、M. di Bisceglie、C. Galdi、G. Giangregorio和SL Ullo,发表于IGARSS 2008会议。 需要注意的是,可用内存会影响计算效率。实验表明,在使用8位图像量化并配备3GB RAM的情况下可以获得较高的计算效率。 输入参数: - X: 第一张图片 - Y: 第二张图片(与X大小相同) 输出: - M:表示X和Y之间的相互信息
  • MATLABtxpz.zip_与最大在配准及偏移
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    本资源提供基于MATLAB的图像处理代码,专注于图像互相关的计算及其在图像配准和偏移检测方面的应用。包含详细注释以帮助理解实现原理。 在使用MATLAB进行图像配准算法时,通过确定归一化互相关最大值及其位置来找到两幅图之间的偏移量,并利用这一偏移量判断这两幅图是否相同。
  • 函数计算及自运算
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    本文探讨了两个函数之间的互相关计算方法及其应用,并详细介绍了自相关的运算过程和意义,为信号处理与数据分析提供了理论支持。 这段文字涉及两个信号之间的运算,包括自相关与互相关的操作。
  • 归一化MATLAB归一化
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    本简介探讨了在MATLAB中实现归一化互相关的技术,这是一种用于信号处理和图像识别的强大方法,特别适用于模式匹配。 用于运动跟踪的设备和技术可以有效地监测个人或团队在各种体育活动中的表现和进步。这些工具通常包括穿戴式传感器、智能手环或者专门的应用程序,它们能够收集诸如心率、速度、距离等关键数据,并提供详细的分析报告以帮助用户优化训练计划和个人健康状况管理。
  • MATLAB匹配算法
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    本研究提出了一种利用MATLAB实现的基于互相关的亚像素图像匹配算法,旨在提高图像特征点定位精度。通过插值技术增强细节识别能力,在工程视觉测量中具有重要应用价值。 在 MATLAB 中实现基于互相关的亚像素级图像匹配配准的程序已被证明是有效的。
  • 个同尺寸灰度性计算程序 - MATLAB
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    本MATLAB项目提供了一个计算两幅相同尺寸灰度图像之间帧间相关性的程序。该工具适用于视频分析与处理中的运动检测和跟踪任务,有助于提升图像序列中目标识别的准确性。 函数 INTERFRAME_CORR 计算图像 im_1 和 im_2 的帧间相关系数 (IFC) 并输出 IFC 的平均值。例如: 输出=interframe_corr(旧,新); 其中 old 和 new 是两个灰度相同大小的图像文件。 该段文字由Santhanaraja Runachalam撰写。