相位检测

图像识别方向的老项目里，相位检测方法研究.pdf还是挺值得一看的，虽然名字听起来有点学术，但里面的原理讲得蛮直白。尤其适合用来搞清楚图像中怎么用频域信息来搞识别，对做MATLAB或RBF 神经网络的小伙伴还挺友好。 文件里的内容其实和多经典图像识别场景有关，像是手写数字识别或者红外热成像，你可以搭配下面这些案例一起看，理解会更透彻一点。尤其那个MATLAB 图像识别缺陷检测系统，代码结构清晰，自己改改都能跑起来。 如果你平时爱折腾点小数据集，像那个Fruit Test就蛮适合拿来试水，不复杂，而且能直接套用文档里的方法。再配合下频域图像滤波的逻辑，识别效果提升还挺的。 建议你先从face_re

利用傅里叶变换和反傅里叶变换，对比两幅图像的相位相关性，精确计算图像的平移量。该方法可用于图像防抖和简单的配准算法，适用于MATLAB环境。

Matlab直扩代码相位检测信号处理工具箱包含了由Matthias Kramer（UNSW Canberra）和Daniel Valero（IHE Delft）开发的自适应窗口互相关（AWCC）技术，用于处理高速空气-水流中的双尖端相位检测探头信号。来自Benjamin Hohermuth（苏黎世联邦理工学院）和Stefan Felder（悉尼新南威尔士大学）。该代码当前版本（1.2版）已实现单阈值过滤器，用于空气和水相的检测，以及基于信号分割的气泡/小滴检测。此外，还提供了准瞬时界面速度和湍流强度的估计，并通过窗口持续时间加权的速度偏差校正，实现可靠的速度估算。上载的源代码允许计算空隙率（C

经典的AIA算法，通过Matlab程序代码实现单幅图像的相位提取。

matlabhill 的 hilbert 代码，挺适合做信号的朋友参考参考。它把扫动拍动这类比较复杂的信号，用希尔伯特变换拆解成了相位、幅度和偏移这几部分。这样一来，起来就清爽多了。 基于 UCSD 神经物理实验室的原始 MATLAB 实现，这个 Python 版本代码复刻得还不错。输入是晶须角的向量信号，外加采样率Fs和带通范围bp，输出就是你想要的相位估计和过滤信号。 说白了，希尔伯特变换就是把一个实数信号搞成一个复数形式，比如cos(t)变成cos(t) + i sin(t)，相位就能直接拿出来用了。适合像小鼠须运动、脑电振荡这种有节律的信号。 代码风格也蛮清爽，注释还行，逻辑清晰。如果

我们将探讨如何利用CORDIC方法来计算复数的相位和幅度。详细内容请参考此文：http://www.dsplog.com/2007/12/16/using-cordic-for-phase-and-magnitude-computation/

这是一个简单的Matlab示例代码，用于计算和绘制cos信号的相位谱。在Matlab环境中，您可以轻松地使用这段代码来分析和显示cos信号的相位信息。

利用Matlab中的相位相关方法，实现图像的精确配准。该方法适用于多传感器图像，支持缩放、平移和旋转操作，提升图像处理的精度和效率。

本资源提供了一个MATLAB程序，用于实现相位相关图像配准算法。 文件内容： Matlab1.jpg：输入图像 Matlab2.jpg：配准后的结果图像

利用Matlab中的相位相关方法，成功实现了图像的配准。这种方法适用于多传感器图像，能够处理缩放、平移和旋转等多种变换。