基于FFT 的互相关算法速度很快,使 PIV 具备实 时性成为可能。由于傅立叶变换很难确定高频脉冲时 间定位的信息,在应用中会丢失部分位置信息。在进 行模板匹配时,对每一个目标点都要计算相关系数,包 含有大量的冗余计算。 3 基于小波多尺度分析的互相关算法 3. 1 小波变换与多尺度分析基础 如果φ(x)%L 2(IR...
根据匹配方法的不同,也就形成了不同的PIV算法。211全局搜索法设相邻两副图像拍摄的时间间隔是Δt,图像大小为M×N像素,第一、二两副图像的灰度函数分别为:F={f(m,n)|m=1,2,⋯,M;n=1,2,⋯,N},G={g(m,n)|m=1,2,⋯,M;n=1,2,⋯,N},为了获得某一点(x,y)处的流速,在F中围绕该点...
所以对互相关算法的运算效率进行研 究 具有重要意义 到目前为止 在所提出的互相 关算法中 基于快速傅里叶变换 的互相关 算法由于其不受相关窗口大小限制 简化了互相 关计算 并极大地提高了互相关运算效率 已成为 互相关算法中最为典型的算法 在粒子图像 测速中 为提高粒子速度矢量分辨率 相邻相关窗 口间须存在...
互相关,时域的算法是卷积,频域算法不就是相乘么。在频域相乘的前后还要做fourier正变换和逆变换,因为输入输出都是时域的。最后的c是矩阵,最后一行的作用是把c矩阵中的负数置0,应该是为了后续处理方便,反正最高峰肯定是正的。
一种改进的基于FFT的PIV互相关算法-大连理工大学学报.PDF,第卷第期大连理工大学学报年月文章编号一种改进的基于的互相关算法鲍晓利李木国大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室辽宁大连摘要针对粒子图像测速技术中互相关算法运算量巨大的问题提出了一种改进的基于快速傅
一种改进的基于FFT的PIV互相关算法 鲍晓利;李木国 【摘要】针对粒子图像测速(particle image velocimetry,PIV)技术中互相关算法运算量巨大的问题,提出了一种改进的基于快速傅里叶变换(FFT)的互相关算法.改进算法根据频域抽取原理,设置相关窗口重叠率为50%,重叠窗口一个维度的FFT值可由其相邻重叠子窗口的同一维度FFT值...
互相关平面 Fig 1 rOSS-COrrela iOnplane 但采用经典的互相关算法运算量比较大 ~ 为 了提高运算速度 ~ 通常采用傅里叶变换 (FFT) 来 实现互相关函数的运算 [4] . 首先由计算机对两幅 数字化的 PIV 图像对应的诊断区域的灰度分布函 数 ( ~y) ( ~y) 分别进行快速傅里叶变换 : ( ~ y)= [ ( ~y...