高速目标距离走动校正 Keystone 插值算法

这篇文章介绍了在Matlab中使用的反距离加权插值方法，重点控制了权重在30以下的应用技巧。

Matlab开发中，针对薄板样条曲线的弯曲问题，采用了反距离加权插值技术进行了研究和开发。该方法解决样条曲线在弯曲过程中的数值计算挑战，提供了一种有效的数值解决方案。

这是P. Felzenszwalb和D. Huttenlocher的论文中提出的距离采样函数的广义距离变换算法的简单MATLAB实现。函数DT()通过为每个维度调用DT1()来计算二维图像的距离变换。该方法可以轻松扩展到更高维度。由于inf值的处理存在问题，因此对于图像中以“无”抛物线为中心的点，应该给它们一个较大的数值（如1e10）。此外，算法被修改为使第二个参数返回输入的功率图，该图展示了每个点到其最近的点的距离。若所有输入点具有相同的值，函数将简化为计算标准的距离变换和Voronoi图。

评估了VFDT，一种用于构建决策树的随机系统，其能够在固定的内存和时间内处理每个样本。它通过建立Hoeffding树来提供决策支持，并利用Hoeffding约束保证在处理高速数据链时的高精度。

在高程点插值中，可变半径反距离加权插值是一种有效的方法。该方法假设局部影响随距离的增加而减少，适用于需要考虑距离影响变化的场景，如超市消费者购买力分析。除此之外，还包括克里格方法，利用空间关联性进行数据估计；邻域法则利用凸集和面积比率计算权重；以及样条函数法，适用于表面属性渐变较平滑的场景。详细介绍了ArcGIS中的实现及参数调整。

Matlab提供了多种插值算法的实现，包括拉格朗日插值、牛顿插值和埃米特插值。

matlab仿真中使用的经典Neville插值算法源码。

介绍了如何在MATLAB中实现Hausdorff距离算法。Hausdorff距离用于衡量两个集合之间的相似度，通常用于图形、形状匹配等应用场景。通过此算法，可以有效计算两组点集之间的Hausdorff距离，该距离反映了一个点集到另一个点集的最远点距离。 MATLAB实现代码示例： function dist = hausdorffDistance(A, B) distsA = zeros(1, length(A)); distsB = zeros(1, length(B)); for i = 1:length(A) distsA(i) = min(sqr

该算法利用meanshift技术实现视频中的目标追踪，使用了opencv库，需预先配置opencv环境。