相位一致性是指在图像的频率域中，边缘相似的特征在同一阶段出现的频率较高。相位一致性的理论依据是人眼感知图像信息时主要靠的是图像信号的相位而非幅度。与基于灰度的边缘特征提取方法不同，该方法是通过计算图像的相位一致性来检测图像中的边缘，该方法可以不受图像局部光线明暗变化的影响，并能包含图像中的角、线、纹理等信息。尤其在图像边缘对比度比较低时保留边缘信息。

使用 Peter Kovesi 的算法并基于他的 Matlab 代码计算图像中的边缘和角落相位一致性。

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匹配窗口大小和形状是影响区域立体匹配算法效果的关键因素之一。根据相位一致性能反映灰度变化快慢情况和抗干扰能力较强的特点,对图像进行相位一致性检测,再根据监测的值确定像素的特性,然后按不同特性采用不同窗口进行匹配,并结合非参量测度和灰度值构成复合费用函数值,得到最终的视差图。实验结果表明,本算法有较好的匹配效果。

图像处理 相位一致性边缘检测 matlab实现

频响函数matlab代码Python 的相位一致性 在给定频率下计算相位一致性的函数 关于方法 一些背景 该函数计算不同测量中感兴趣频率的相位相干性。 相位相干值表示相位在不同测量中的一致性。 相位相干值介于 0 和 1 之间：1 表示完美的相位相干性，0 表示没有相位相干性。 这种方法通常用于脑电图 (EEG) 分析，以确定跨试验在特定频率下神经React的相位一致性。 例如，研究人员经常选择在呈现的刺激频率下研究相位一致性。 请注意，相同的方法有时被称为锁相值 (PLV)——尽管 PLV 的一些实现使用时间序列滤波器而不是在频域中进行分析，如这里使用的那样。 该方法在以下论文中描述： Picton, TW, John, MS, Dimitrijevic, A., & Purcell, D. (2003)。 人类听觉稳态React：Respuestas auditivas de estado estable en humanos。 国际听力学杂志，42（4），177-219。 方法的扩展 该方法可用于检查除神经数据以外的时间序列数据中的模式。 入门 先决条件 代码是使用 Python

高速多通道A_D采集系统，幅度，相位一致性的校正方法，对工程实际指导意义。

资源包括图像处理相位一致性检测matlab源代码，并附带图片，可直接运行，也包括了与拉普拉斯算子边缘检测的比较

相位一致性的代码，是我辛苦从谷歌上下载的，对研究相位一致性的科研人员非常有用，目前此方面唯一的代码

首先研究了1D方波信号边缘处的相位分布特点，发现不同频率分量在边缘处的相位不一定收敛于同一个角度值，而是会随着占空比的变化而变化。因此，基于局部能量的相位一致性模型实际上是不同频率分量利用幅度加权后的平均结果。由于在多数自然图像中，图像频率分量的幅度会随着频率的增加而呈反比下降，基于局部能量的相位一致性模型主要由低频分量决定，这样在一定程度上降低了对边缘空间定位的精度。为了提高边缘检测的空间分辨力，提出了两种新的相位一致性模型。利用二维Log Gabor 滤波器提取图像的局部相位信息，分析了利用这三种相位一致性模型进行边缘检测的结果。实验表明，利用两种新的相位一致性模型可以检测到更加细致的图像边缘信息，具有更高的边缘空间定位能力。