粒子图像测速

PIVlab是一款基于GUI的粒子图像测速软件，专用于MATLAB。它能够快速准确地计算粒子图像的速度分布，并支持导出、显示和流型分析。用户友好的界面允许直接控制PIV相机和激光器，从而实现高效的数据采集和后处理。

卷积滤波器matlab代码bfield_piv用于粒子图像测速工具链。该代码利用MatPIV工具箱执行速度场的PIV计算。大部分Matlab代码在这里执行原始图像的预处理，利用ImageJ宏以改善流中粒子的可见性，并平衡图像对之间的强度级别。设置输入结构以运行MatPIV和过滤器，然后计算速度场后处理。从PIV速度场计算其他流量统计信息，并创建人物和电影只要有可能，bfield_Piv将并行运行以大大提高性能，并将充分利用所有CPU内核，并在超级计算机的无头模式下运行。用法示例-用户输入和设置-批处理在该示例中的实验对应于海洋流体动力学涡轮的湍流尾流的PIV。这是示例中的涡轮机图像；有趣的功能

该Matlab源码涵盖了智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划和无人机等多个领域，实现实时带电粒子图像的重建。

包含了关于Matlab数字全息图像测速技术的多个程序，涵盖了二值化、分割和三维重建全息图的处理方法。

基于图像轮廓生成轴对称血管曲率因子图 本方法利用图像中轴对称血管的轮廓线 (I)，计算血管表面每个点的曲率因子，生成曲率因子图 (Mat)。 输入： I：二值边缘图像，表示图像中轴对称血管的边界曲线，其厚度接近一个像素，且相对于 Y 轴对称。 输出： Mat：双精度矩阵，大小与输入图像 I 相同，表示图像中血管区域内每个点的曲率因子 (F)。 应用： 可用于调整容器表面的反射，识别透明容器中的材料。

在图像分割处理中，Sobel算子通过水平、垂直、45度和135度的梯度方向，能够有效识别边缘信息。这种处理方法适合对复杂结构的汉字等图像进行精确分割。在水平和垂直方向上，Sobel算子能够捕捉图像的主要轮廓，而在45度和135度的方向上，它进一步提高了对细节的识别度。最终的分割结果清晰完整，能满足大部分细致图像的分割需求。

该项目提供了一种简化 subplot 函数初始化的方法，仅需指定行数、列数或索引即可创建子图。

粒子群是一种群体智能优化算法。其特性包括：-群体性：粒子群由多个粒子组成，每个粒子代表一个潜在的解。-最优解记忆：每个粒子都会记录自己的历史最优解，并通过信息共享在群体中传播。-全局最优解搜索：粒子群通过更新粒子的速度和位置，不断接近群体中目前已知的全局最优解。-随机性：粒子群算法中引入随机性，以避免陷入局部最优解。-可扩展性：粒子群算法易于扩展到高维复杂问题。

J.M. Santos 等人提出的 LEGClust 算法是一种基于分层熵子图的聚类算法，该算法已发表在 IEEE TPAMI（第 30 卷，第 1 期，2008 年，1-13 页）。MATLAB 代码可用于实现该算法。

利用MATLAB，可以通过一系列步骤实现粒子滤波算法： 初始化: 生成一组随机样本（粒子），并为其分配权重。 预测: 根据系统模型，预测每个粒子的状态。 更新: 根据观测数据，更新每个粒子的权重。 重采样: 根据粒子权重，重新采样粒子，以消除权重低的粒子。 状态估计: 根据重采样后的粒子，估计系统的状态。 MATLAB提供了丰富的函数库，方便实现粒子滤波算法，例如：* randn 函数可以生成随机样本。* mvnrnd 函数可以生成多元正态分布的随机样本。* resample 函数可以根据权重进行重采样。