MATLAB实现的FIDIC算法：快速迭代数字图像相关性精度检验

资源摘要信息:"matlab精度检验代码-FIDIC:根据Bar-Kochba等人的FIDVC改编的快速迭代数字图像相关性" 知识点概述: 本资源主要涉及使用MATLAB编写的快速迭代数字图像相关性（FIDIC）算法，用于检测和确定二维图像中的位移场。FIDIC算法是基于Bar-Kochba等人提出的FIDVC算法的2D版本，专注于图像分析和处理领域，特别是图像位移或变形的检测。 详细知识点如下： 1. FIDIC算法介绍： - FIDIC算法是一种用于处理数字图像中位移场检测的快速迭代算法。 - 它是Bar-Kochba等人提出的FIDVC算法的二维实现版本。 - 该算法可以用于连续图像之间的位移检测，或从静态参考图像到当前图像的位移检测。 2. MATLAB实现： - FIDIC算法的实现是基于MATLAB平台，使用.m文件进行编码。 - 算法中使用了MATLAB的图像处理工具箱中的函数，以及"griddedInterpolant"函数进行插值计算。 - MATLAB版本要求至少为2011b，以确保代码中的特定函数可用。开发测试是在Matlab 2015b上完成的。 3. 系统配置要求： - 为了运行FIDIC算法，用户需要确保计算机系统满足最低软件要求。 - MATLAB 2011b或更高版本（建议使用2015b）是必须的，同时需要安装MATLAB的图像处理工具箱。 - 操作系统方面，代码在CentOS 7和Windows 7 x64平台上进行过测试。 4. 输入图像要求： - 输入图像需要具备特定的特征，例如散斑图案和相关强度值，以确保算法可以准确地计算位移。 - 推荐输入图像堆栈的子集大小至少为每个维度中像素数的3倍。 - 默认子集大小为64x64，因此最小输入图像大小应为192x192。 - 支持输入的图像类型包括非正方形图像，以及以.mat格式存储的图像。 5. 图像格式兼容性： - FIDIC算法支持以.mat格式存储的图像文件。 - 为了增强兼容性，提供了img2mat.m工具，该工具可以将TIF图像格式转换为FIDIC算法所需的.mat格式。 6. 开源特性： - 标签"系统开源"表明FIDIC算法是以开源的方式提供的。 - 用户可以访问到压缩包子文件"FIDIC-master"，该文件包含算法的完整源代码和相关文档。 - 作为开源项目，用户可以自由下载、使用、修改和分发，但使用时应遵守相应的开源许可协议。 总结： FIDIC算法通过MATLAB平台实现了快速迭代数字图像相关性的分析，允许用户对2D图像位移进行高效检测。通过遵循该算法的实现，研究人员和技术人员可以对图像数据进行深入分析，以识别和量化图像中的位移场。该算法的开源特性使其具有广泛的可访问性和应用潜力，特别是在学术研究和工业检测领域。