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数字图像处理相关的MATLAB散斑分析、DSCM以及DIC技术。

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简介：
该数字图像相关性研究涉及 MATLAB 散斑图、DSCM 以及 DIC 技术，并包含部分数字图像处理程序，其中一些程序由同学提供，这些资源具有一定的参考价值。

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  • 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。
     
  • DIC-MIG_MIG_散斑质量评估_散斑_数字图像相关法_灰度平均梯度
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • shuzisanban.zip_散斑相关_亚像素位移_散斑matlab_散斑位移_数字相关
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    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。
     
  • 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。
     
  • 数字图像处理技术 数字图像处理技术
    优质
    《数字图像处理技术》是一门研究如何使用计算机对图像信息进行处理的技术学科，涵盖了图像增强、分析和压缩等关键领域。 数字图像处理是指对数字形式的图像进行各种操作和技术应用的过程，包括但不限于图像增强、滤波、压缩、特征提取以及模式识别等方面的技术。这些技术广泛应用于医学影像分析、遥感与地理信息系统、安全监控等领域，极大地促进了相关行业的进步和发展。
     
  • image correlation.rar_MATLAB散斑互相关_互相关位移_散斑分析
    优质
    本资源提供MATLAB代码用于执行散斑互相关分析，旨在计算图像序列间的互相关位移。适合开展材料力学性能和结构健康监测研究。 使用Matlab软件处理散斑照片进行互相关计算以确定位移。
     
  • pengspeckle4_数字散斑图像生成_基于可调参数的散斑相关与散斑模拟方法_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
     
  • MATLAB散斑干涉图像的滤波与二值化处理_Untitled4.zip_干涉滤波_散斑_散斑图像_散斑干涉
    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。
     
  • 激光散斑数据分析软件：支持预处理与分析激光散斑及3D数据-MATLAB开发
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    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。