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私がやっていることの背景を説明すると、画像解析によって圧縮性流体の流れの変化を定量的に記録しようとしています。これを行う 1 つの方法は、流体の屈折率がその密度に直接関係しているという事実を利用することです。流れの背後にある種の画像を設定すると、流体場全体の屈折率の変化による画像の歪みによって密度勾配が生じ、流れのパターンを特徴付けるのに役立ちます。

通常の 2D パターンのドットでこれを正常に行う一連のルーチンがあります。ドット パターンはわずかに歪んでおり、歪んだ画像のドットの位置と歪んでいない画像のドットの位置を比較すると、まさに必要としている変位フィールドが得られます。この方法の問題は解像度です。解像度はフィールド内のドット数に制限されており、より多くのデータを取得できる方法を模索しています。

私が持っていた 1 つのアイデアは、水平線と垂直線の規則的なグリッドを使用することです。この画像も同じように歪みますが、ドットの変位だけを取得する代わりに、グリッドの連続的な歪みを取得します。ある幾何学的グリッドを別の幾何学的グリッドと比較し、ある種の変位場を推測するには、標準的なアルゴリズムまたは手順が必要なようです。それにもかかわらず、私の研究ではこのようなものは見つかりませんでした。

誰かが私を正しい方向に向ける可能性のあるアイデアを持っていますか? 参考までに、私はコンピューター科学者ではありません。エンジニアです。私は、別の分野から来たために無視している明らかなアプローチがあるかもしれないという理由だけで言っています. でもプログラミングはできます。MATLAB を使用していますが、Python、C/C++ などを読むことができます。

私が扱っている画像の種類の例を次に示します。 

     Regular:                               Distorted:

ここに画像の説明を入力--------ここに画像の説明を入力

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2 に答える 2

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あなたはデジタル画像相関アルゴリズム を探していると思います。

ここでデモを見ることができます。

これがMatlabの実装です。

ウィキペディアから：

Digital Image Correlation and Tracking（DIC / DDIT）は、画像の変化を正確に2Dおよび3Dで測定するために、追跡および画像レジストレーション技術を採用した光学的手法です。これは、変形（工学）、変位、ひずみの測定によく使用されますが、科学や工学の多くの分野で広く適用されています。

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ここでは、を使用して歪んだ画像にDICアルゴリズムを適用しMathematica、相対変位を示しています。

ここに画像の説明を入力してください

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最大変位ゾーンを簡単に特定することもできます。

ここに画像の説明を入力してください

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いくつかの作業（率直に言って、かなり）の後、「変位フィールド」を表す次のようなものに出くわすことができます。これは、渦を処理していることを明確に示しています。

ここに画像の説明を入力してください

（矢印が暗くて大きいほど、変位（速度）が大きくなります）

このコードのMathematicaコードに興味があれば、コメントを投稿してください。私のコードは他の人の役に立たないと思うので、投稿を省略します。

于 2011-02-07T03:57:44.260 に答える
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また、ライン追跡アルゴリズムがうまく機能することをお勧めします。

画像の最初のピクセル行から開始し、各垂直線を下にたどっていきます (開始点を取得するには、最初の行から開始する必要があります。これは、グラデーションに直交するように移動する単純なパターンによって実行できます)。水平線の交点に到達すると、その点 (x、y 座標) を測定し、歪んだ画像の対応する交点と比較できます。

グリッドは規則的であるため、m 番目の垂直黒線上の n 番目に測定された交点が両方の画像で対応していることがわかります。次に、距離を計算して両方のポイントを比較します。グリッドの各ラインに対してこれを行うと、グリッドの各交点がどれだけ歪んでいるかがわかります。

この次のライン アルゴリズムは、基本的な Edge リンク アルゴリズムまたは Canny Edge 検出器でも使用されます。

（これはすべて理論的なアイデアであり、アルゴリズムを提供することはできません。しかし、あなたが持っているような歪んだ画像でも簡単に機能するはずです...しかし、おそらくあなたにとって役立つでしょう）

于 2011-02-07T18:51:29.980 に答える