擬合演算法圖像
① 如何用matlab在一個圖上擬合兩個散點圖
輸入以下程序即可：
t=[0:54];
plot(t,y,'o');
hold on
p=polyfit(t,y,2)
y1=polyval(p,t);
plot(t,y1)
MATLAB（矩陣實驗室）是MATrix LABoratory的縮寫，是一款由美國The MathWorks公司出品的商業數學軟體。MATLAB是一種用於演算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和互動式環境。除了矩陣運算、繪制函數/數據圖像等常用功能外，MATLAB還可以用來創建用戶界面及與調用其它語言（包括C，C++和FORTRAN）編寫的程序。
② 如何使用matlab 2014a 做數據曲線擬合
方法一、用數據擬合工具箱 Curve Fitting Tool
打開CFTOOL工具箱。在matlab的command window中輸入cftool，即可進入數據擬合工具箱。
方法四、自行寫演算法做擬合
請參考數值分析教科書，擬合、插值方法較多，演算法並不復雜，靈活套用循環即可
③ matlab擬合出的曲線方程和用該方程畫出的圖像怎麼不符合呢
擬合出的曲線方程和用該方程畫出的圖像 由於演算法不一樣及采點的間隔不一樣，會出現圖像上的差別。樓主的問題是根據離散的點，代入方程擬合出一條曲線，把點采密點就行了。R1=56：0.1：119;G1=[143：0.1：255;]；帶入方程會得到數組a,b，然後直接繪圖（不用擬合函數）plot(a,b)即可
④ 在得到這樣一幅圖像後怎樣用matlab擬合直線並求它們的交點
既然你有思路，那就把演算法詳細寫出來，我們可以幫你把演算法用matlab實現出來。但如果你連演算法也不給我們，我們是不可能自己找一個或發明一個演算法去實現的，畢竟這樣的話我們就可以直接去發表論文了。
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樓主真是太可愛了。你這種思路說了和沒說一個樣。最關鍵的如何從所給圖像中找到這三條直線的方法你根本就沒說啊。⑤ 圖像識別演算法都有哪些
圖像識別，是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對像的技術。一般工業使用中，採用工業相機拍攝圖片，然後再利用軟體根據圖片灰階差做進一步識別處理，圖像識別軟體國外代表的有康耐視等，國內代表的有圖智能等。另外在地理學中指將遙感圖像進行分類的技術。
⑥ 關於VC的最小二乘法曲線擬合演算法問題
這個演算法我沒學 sorry啦 幫不了你 圖像圖像上的吧 你上迅雷資源上搜搜 一般會有源碼包的 要不你就去CSDN提問
⑦ 用matlab將圖像用N段曲線擬合
挺巧，我一直也在琢磨這事，而且快半年了。不過我想的是用直線和標準的圓弧去擬合，從圖像邊緣讀點，不停計算曲率，曲率一直小於某值就定為直線，曲率高於某值定為圓弧，曲率開始不在高於某值和低於某值的區間上時就打點分段
你要是用許多種曲率不同的曲線去擬合的話，那你預先選定的曲線種類就挺多，這樣判定曲率的區間也就變多，演算法上也就復雜點⑧ 怎麼應用最小二乘演算法在圖像上進行直線擬合
很多軟體可直接根據圖像進行線性擬合 實際上採用的就是最小二乘法。像Excel、origin等軟體中都有線性擬合選項。如果想要更清楚，可以自己編程序實現，很簡單。
⑨ 三維擬合法
二、數字高程模型(DEM)的生成
1、數字高程模型(DEM)的概念
數字高程模型(DEM)，也稱數字地形模型(DTM)，是一種對空間起伏變化的連續表示方法。由於DTM隱含有地形景觀的意思，所以，常用DEM，以單純表示高程。
盡管DEM是為了模擬地面起伏而開始發展起來的，但也可以用於模擬其它二維表面的連續高度變化，如氣溫、降水量等。對於一些不具有三維空間連續分布特徵的地理現象，如人口密度等，從宏觀上講，也可以用DEM來表示、分析和計算。
DEM有許多用途，例如：在民用和軍用的工程項目(如道路設計)中計算挖填土石方量；為武器精確制導進行地形匹配；為軍事目的顯示地形景觀；進行越野通視情況分析；道路設計的路線選擇、地址選擇；不同地形的比較和統計分析；計算坡度和坡向，繪制坡度圖、暈渲圖等；用於地貌分析，計算浸蝕和徑流等；與專題數據，如土壤等，進行組合分析；當用其它特徵(如氣溫等)代替高程後，還可進行人口、地下水位等的分析。
http://www.pwtal.com/terrain.htm
2、DEM的表示方法
(1)擬合法
擬合法是指用數學方法對表面進行擬合，主要利用連續的三維函數(如富立葉級數、高次多項式等)。但對於復雜的表面，進行整體的擬合是不可行的，所以，通常採用局部擬合法。
局部擬合法將復雜表面分成正方形的小塊，或面積大致相等的不規則形狀的小塊，用三維數學函數對每一小塊進行擬合，由於在小塊的邊緣，表面的坡度不一定都是連續變化的，所以應使用加權函數來保證小塊接邊處的匹配。
用擬合法表示DEM雖然在地形分析中用的不多，但在其它類型的機助設計系統(如飛機、汽車等的輔助設計)中應用廣泛。
(2)等值線
等值線是地圖上表示DEM的最常用方法，但並不適用於坡度計算等地形分析工作，也不適用於製作暈渲圖、立體圖等。
(3)格網DEM
格網DEM是DEM的最常用的形式，其數據的組織類似於圖像柵格數據，只是每個像元的值是高程值。即格網DEM是一種高程矩陣(如圖4—1)。其高程數據可直接由解析立體測圖儀獲取，也可由規則或不規則的離散數據內插產生。
格網DEM的優點是：數據結構簡單，便於管理；有利於地形分析，以及製作立體圖。其缺點是：格網點高程的內插會損失精度；格網過大會損失地形的關鍵特徵，如山峰、窪坑、山脊等；如不改變格網的大小，不能適用於起伏程度不同的地區；地形簡單地區存在大量冗餘數據。
100 110 120 140 110 105 90
120 115 130 135 120 110 100
135 120 120 130 130 120 110
145 130 115 120 120 115 118
150 140 135 130 135 120 110
145 135 150 140 138 125 120
表4-6-1
(4)不規則三角網DEM(TIN)
不規則三角網DEM直接利用原始采樣點進行地形表面的重建，由連續的相互聯接的三角面組成(如圖4—4)，三角面的形狀和大小取決於不規則分布的觀測點的密度和位置。不規則三角網DEM的優點是：能充分利用地貌的特徵點、線，較好地表示復雜地形；可根據不同地形，選取合適的采樣點數；進行地形分析和繪制立體圖也很方便。其缺點是：由於數據結構復雜，因而不便於規范化管理，難以與矢量和柵格數據進行聯合分析。
圖4-6-4
通常所說的DEM即指格網DEM和不規則三角網DEM，地形分析也基於此。
Department of Defense, Groundwater Modeling System
三、格網DEM的建立
格網DEM的數據可直接從解析測圖儀獲取，下面介紹的是如何由離散點來構建格網DEM的方法。
離散點構格網DEM是在原始數據呈離散分布，或原有的格網DEM密度不夠時需使用的方法。其基本思路是：選擇一合理的數學模型，利用已知點上的信息求出函數的待定系數，然後求算規則格網點上的高程值。
離散點構格網DEM所採用的是內插演算法，插值的方法很多，如按距離加權法、多項式內插法、樣條函數內插法、多面函數法等等。大量的實驗證明，由於實際地形的非平穩性，不同的內插方法對DEM的精度並無顯著影響，主要取決於原始采樣點的密度和分布。簡單而常用的為線性內插法和雙線性多項式內插法。
線性內插的數學模型為：
雙線性多項式內插的數學模型為：
其中，x,y為平面坐標，Z為高程，a1、a2、a3、a4為待定系數。
只要將與插值點距離最近的三個點(對線性內插)或四個點(對雙線性多項式內插)的坐標值和高程值代入方程，即可解出全部系數，然後用插值點的坐標帶入方程，即可計算出該點的高程值。
距離加權法的數學模型為：
為了計算點(x,y)的高程Z，可取該點周圍的n個點(I=1,…,n)，按上述公式計算。Zi為第I點的高程，Pi為第i點的權值，計算公式為：
其中u是一個大於0的正數，通常取1或2，是i點(xi,yi)到格網點(x,y)的距離，即：
在構建格網DEM的內插方法中，經常需要選取與插值點距離最近的若干個點。如圖4-6-5左圖，如果通過計算各離散點與待插值點的距離，然後選取距離最短的若干個點的方法來選取，盡管方法正確，但計算量大，影響插值的速度。因此，可以在插值點上建立一正方形的選取框，如圖4-6-5右圖，這樣通過簡單的坐標值比較就可找出落入框內的數據點。當落入框內的數據點較多時，可縮小框的尺寸；反之，增大框的尺寸。選取框尺寸的初始值可根據圖幅中原始數據點的密度來確定。設圖幅的面積為A，共有N個數據點，則每點的平均面積A0為：
A0＝A∕N
圖4-6-5
若需要選取插值點附近的K個點，則選取框的面積應為：A1＝K·A0 。
A11/2就是該選取框的邊長。在實際運算時，邊長可再大一些，以盡量保證落入選取框中的數據點數大於或等於K，這樣在縮小選取框時，只要對原框內數據點再判斷即可。
四、不規則三角網(DEM)的建立
圖4-6-6
所謂建立不規則三角網DEM，就是由離散數據點構建三角網，如圖4-6-6，即確定哪三個數據點構成一個三角形，也稱為自動聯接三角網。即對於平面上n個離散點，其平面坐標為(xi，yi)i＝1，2，…，n，將其中相近的三點構成最佳三角形，使每個離散點都成為三角形的頂點。自動聯接三角網的結果為所有三角形的三個頂點的標號，如：
1, 2， 8
2, 8， 3
3, 8， 7
┇
為了獲得最佳三角形，在構三角網時，應盡可能使三角形的三內角均成銳角。其基本依據是三角形餘弦定理(圖4-6-7)：
cosC＝(a2＋b2－c2)／2ab
圖4-6-7
在已知A、B點，即已知c邊時，要選取另一個三角形頂點C時，若C角最大，則要擴展的三角形的頂點C離擴展邊c的距離最短。這樣可保證由相鄰最近的三點構成三角形，並且保證不讓某個離散點在組成三角網時被漏掉。在自動連接三角網的軟體設計時，要設L和K兩個變數，L記錄已形成的三角形數，K記錄已擴展的三角形數。為了記錄結果可設三個數組t1[]、t2[]、t3[]，分別存放所構成的每個三角形的頂點編號。
構建三角網的第一步是形成第一個三角形。可選擇離散點中最相近的兩個點作為第一個三角形的兩個頂點，並置L＝1，把這兩點的編號記錄在t1[L]和t2[L]中。三角形的第三個頂點可按餘弦定理，分別檢查各個離散點，取與t1[L]和t2[L]連線最近的點，並把編號記錄到t3[L]中。
圖4-6-8
第一個三角形形成後，置K＝1，並以該三角形的三邊向外擴展三角形。所謂擴展三角形是指從三角形的每條邊向外再形成三角形。
例如，如圖4—45，對於t1[K]、t2[K]、t3[K]構成的三角形，需對每一邊向外擴展形成新的三角形。當從t1[K]和t2[K]組成的邊向外擴展時，顯然位於t3[K]同側的離散點應被排除在外。這可用直線判別正負區的原理來實現。直線方程的判別式為：
F(x,y)＝y－Ax－B
其中：A＝(y2－y1)／(x2－x1)
B＝(y1x2－y2x1)／(x2－x1) 2
F(x,y)＞0，點位於正區
F(x,y)＝0，點位於線上
F(x,y)＜0，點位於負區
把t3[K]的坐標代入判別式計算，記錄下判別式的正負，則只有當離散點的判別式的值與t3[K]的判別式的值符號相反時，才有可能成為被擴展的點。
在這些可能被擴展的點中，找出對擴展邊張角最大的點，就是要擴展的點。
為了避免重復與交叉，還要進行一次檢查判斷，即要判斷新的三角形的三條邊是否已被已形成的三角形用過兩次。若有一條邊被用過兩次，則此次擴展無效；否則此次擴展有效，且L加1。
對三角形的第二條邊和第三條邊採用相同的方法擴展。三角形的三條邊都擴展完後，令K加1，並繼續擴展下一⑩ 視覺演算法和圖像演算法的區別
兩者其實差別都不算很大，從專業本身來說，模式識別研發就比如汽車的車牌，你怎麼去識別，圖像演算法主要研究目的就是比如車牌你怎麼讓他更清楚地被你採集後得到有用的信息，還原圖片的原來面目等。都是演算法類的研究，當然演算法也是離不開程序的，如果你對軟體不敢新區，那麼這兩個專業都不是適合你。
