Month: September 2012

好吧这个部分比较复杂所以本来没有打算多说的（事实上期中发表的时候这个地方也不是重点，所以时间有限决定跳过），8过既然conanshang问道，这里就简单说一说把w

其实对比相似度的算法有很多，比如PIV通常用的标准“直接相互相关法”的算法的话是这样：R_fg = A / (B * C)，其中：
A = sum[]sum[](f(x + i, y + j) – fbar) * (g(x + ζ + i, y + η + j) – gbar)
B = sqrt(sum[]sum[](f(x + i, y + j) – fbar)²)
C = sqrt(sum[]sum[](g(x + ζ + i, y + η + j) – gbar)²)
fbar = sum[]sum[](f(x + i, y + j)) / (n * m)
gbar = sum[]sum[](g(x + ζ + i, y + η + j)) / (n * m)
（sum[]sum[]是sum[j = 0 to n]sum[i = 0 to m]，相当于for (j = 0; j < n; j++){ for (i = 0; i < m; i++) }}） R_{fg是上一篇文章中的红色正方形区域和白色正方形区域的相关度，x, y分别是小区域的起点坐标，对应上一篇文章的红色正方形的左上角坐标；n, m分别是长宽，i, j分别是正方形内坐标；ζ, η分别是白色正方形相对红色正方形的相对坐标偏差，一点点移动ζ和η，得出每一个位置的R值，然后R值最大的位置的ζ和η就是上一篇文章红色正方形范围的流体的移动方向距离 Continue reading “PIV解析时用的算法”}