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散斑数据.zip

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简介:
散斑数据包含了一系列用于分析和研究光学散斑图案的数据集。这些数据可用于评估材料特性、表面纹理及结构健康监测等领域。 散斑统计适用于广大研究生。

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  • .zip
    优质
    散斑数据包含了一系列用于分析和研究光学散斑图案的数据集。这些数据可用于评估材料特性、表面纹理及结构健康监测等领域。 散斑统计适用于广大研究生。
  • shuzisanban.zip_相关_亚像素位移_matlab_位移_字相关
    优质
    本资源包提供了一套用于计算散斑图中物体表面微小变形的方法,包括散斑相关技术和基于Matlab的亚像素精度位移分析工具。 数字散斑相关(DSCM)程序能够精确计算前后两幅图像之间的位移,并且精度可以达到亚像素级别。
  • 三维重建中的特性分析
    优质
    本研究聚焦于数字散斑技术在三维重建领域的应用,深入探讨并分析了散斑特性的关键作用及其对重建精度的影响。通过理论与实验相结合的方法,提出优化散斑图案的设计策略,以提高三维重建的质量和效率。 本段落详细介绍了基于数字散斑相关技术的三维重建方法,并探讨了双目立体视觉的基本原理及散斑三维重建流程。重点研究了整像素对应点查找方法以及采用牛顿-拉弗逊迭代法进行亚像素插值算法的应用,从而实现了高精度的散斑亚像素级三维重建。针对数字散斑相关计算模型,本段落分析了影响相关系数的因素,并深入比较了二值随机散斑和灰度随机散斑在三维重建效果上的差异。 为了验证不同类型的散斑图案对重建质量的影响,实验中设计并使用了具有不同尺寸颗粒的散斑图案,并采用了多种大小的相关计算窗口。通过这些方法分别对平面陶瓷板和陶瓷标准球进行了详细的三维重建精度分析。最终结果表明,在特定条件下,二值随机散斑能够获得更高的重建精度。
  • 关联法
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    数字散斑关联法是一种先进的非接触式测量技术,用于材料力学性能分析及形变研究,通过图像处理获取样本表面微小位移和应变信息。 求变形前后的散斑图的位移,并计算所求部分图像的相关函数,然后通过二次曲面拟合来确定位移值,精度达到亚像素级别。
  • MATLAB生成模拟.rar_图与图生成技巧_计算机效应
    优质
    本资源为MATLAB程序代码包,用于生成和分析散斑图案及复杂斑图。适用于研究光学、材料科学中的散斑效应,包含详细注释和示例脚本。 使用MATLAB语言编写一个简单的算法来生成散斑图的计算机模拟方法。这个算法设计得易于理解和实现。
  • pengspeckle4_图像生成_基于可调参相关与模拟方法_源码.rar
    优质
    本资源提供了一种创新的数字散斑图像生成方法,通过调整特定参数实现高效、灵活的散斑相关和模拟。包含详细源代码,适用于科研及工程应用。 散斑模拟_散斑相关法_生成可调参数的数字散斑图像_数字散斑法_源码.rar
  • 激光分析软件:支持预处理与分析激光及3D-MATLAB开发
    优质
    本软件基于MATLAB开发,专为激光散斑数据提供全面解决方案。涵盖数据预处理和深入分析功能,同时兼容三维数据处理需求,适用于科研机构、高校实验室及相关企业。 该程序能够获取原始激光散斑数据,并将其作为3D数据处理为.mat文件格式。因此,任何3D数据都可以加载到数据分析的程序中进行进一步分析。这包括傅立叶变换、差分映射、感兴趣区域(ROI)分析、平滑处理、裁剪操作以及可视化等步骤,同时还支持将结果和修改保存为新的.mat文件以供后续使用。 此项目由Mikkel Schou 和 Rasmus Hvid 合作完成。Dmitri Postnov 提供了用于处理原始散斑数据的函数。
  • MATLAB干涉图像的滤波与二值化处理_Untitled4.zip_干涉滤波__图像_干涉
    优质
    本资源提供了一种使用MATLAB进行散斑干涉图像预处理的方法,包括滤波和二值化处理步骤,适用于提高散斑干涉图的质量和分析精度。下载后请查看Untitled4文件以获取代码和示例。 使用MATLAB对散斑干涉图像进行低通滤波及二值化处理的编程方法如下:首先读取散斑干涉图,然后应用适当的低通滤波器以去除高频噪声,并最终将处理后的图像转换为二值形式以便于后续分析和特征提取。
  • MATLAB代码实现可控制量和大小的生成
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    本研究利用MATLAB开发了一套算法,能够精确控制散斑的数量与尺寸。此方法在光学检测及材料分析领域具有重要应用价值。 散斑的生成方法有很多种,主要包括激光散斑和非相干光源产生的散斑。这些方法通常用于测量物体表面微小形变或纹理分析等领域中。在实验过程中,通过改变光束条件或者调整被测对象的状态可以得到不同特性的散斑图样,从而满足不同的研究需求。
  • 统计PPT
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    本PPT深入浅出地介绍了散斑统计的基础理论与应用实践。内容涵盖散斑图案的基本特性、形成机理以及在非破坏性检测和光学测量中的具体应用案例。适合科研人员及工程技术人员学习参考。 散斑统计适用于广大研究生。