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2.部分仿真图预览
3.算法概述
Gibson首先提出了光流的概念，所谓光流就是指图像表现运动的速度。物体在运动的时候之所以能被人眼发现，就是因为当物体运动时，会在人的视网膜上形成一系列的连续变化的图像，这些变化信息在不同时间，不断的流过眼睛视网膜，就好像一种光流过一样，故称之为光流。光流法检测运动物体的原理：首先给图像中每个像素点赋予一个速度矢量（光流），这样就形成了光流场。如果图像中没有运动物体，光流场连续均匀，如果有运动物体，运动物体的光流和图像的光流不同，光流场不再连续均匀。
4.部分源码
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tic;
len = 76;
sizes = 128; %图片缩小比例，越小处理速度越快。由于3D图非常耗资源，所以得小点。。
areas = min(64,sizes);%光流场计算范围缩放
sel = 1;%是否显示原三维图
%1.读取图像数据
%1.读取图像数据
for pp = 1:10
pp
%读取连续的图片
if pp <= 9
str1 = ['CT_PIC\Export000',num2str(pp),'\SR0000']
str2 = ['CT_PIC\Export000',num2str(pp),'\SR0000\*.jpg']
else
str1 = ['CT_PIC\Export00',num2str(pp),'\SR0000']
str2 = ['CT_PIC\Export00',num2str(pp),'\SR0000\*.jpg']
end
folder = str1;
list = dir(str2);
I2 = func_read_serial_pic(folder,list,len,sizes);
for i = 1:length(I2)
D(:,:,i) = I2{i};
end
Images{pp} = D;
end
%显示三维图像
for pp = 1:10
[x,y,z,D] = reducevolume(Images{pp},[1,1,1]);
D = smooth3(D);
if sel == 1
figure;
p = patch(isosurface(x,y,z,D, 1,'verbose'), 'FaceColor', 'red', 'EdgeColor', 'none');
p2 = patch(isocaps(x,y,z,D, 5), 'FaceColor', 'interp', 'EdgeColor', 'none');
view(3);
axis square;
daspect([1 1 .4])
colormap(gray(100))
camlight;
lighting gouraud
isonormals(x,y,z,D,p2);
end
pause(0.01);
end
%2计算光流场
%2计算光流场
for i = 2:10
[u,v,w]=func_cal_demons(Images{i-1},Images{i},1);
U{i-1} = u;
V{i-1} = v;
W{i-1} = w;
end
%显示三维光流场
step = 4;
[x,y,z] = meshgrid(1:step:sizes,1:step:sizes,1:len);
for k = 1:9
figure;
for j = [10,20,30,40,50,60,70]%设置这个参数，可以减少或增加显示的数目，方便观察
quiver3(x(:,:,j),y(:,:,j),z(:,:,j),U{k}(1:step:sizes,1:step:sizes,j),V{k}(1:step:sizes,1:step:sizes,j),W{k}(1:step:sizes,1:step:sizes,j));
axis([0,sizes,0,sizes,-5,80]);
hold on
end
hold off
pause(1);
end
%3数据输出
%注意，MATLAB可将图像直接保存为ascii数据，然后你在Tecplot中进行调用
%4.计算时间统计分析
toc;
%5.释放存储空间，退出程序，这个步骤注释掉，方便观察每个步骤产生的数据；
%clc;
%clear all;
09_027_m
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