雨雾天气严重影响了户外拍摄图像质量,针对图像去雾存在的边缘伪影问题,提出了一种基于流形粒子滤波的去雾新方法,通过优化大气透射率,获得精确的透射率,解决了景深边缘伪影问题;针对去雨雾存在雨痕和不清晰问题,提出了一种优化注意生成对抗网络的去雨雾方法,通过将高斯模型与生成对抗网络相结合,去除背景干扰,提高了背景层与雨线分离的准确性,同时在生成对抗网络中加入流形粒子滤波去雾模块,恢复出清晰无雨雾图。采用自然场景雨雾天图像进行测试,并进行定性定量分析比较。实验结果表明,与现存去雨算法相比,所提算法能较好地去除图像中的雨线,且细节特征更加丰富,同时去雾模块的加入显著提高了图像清晰度,客观指标也得到了提升。

PIVlab：用于Matlab的粒子图像测速技术，官方资料库

这种定量图像分析工具用于从纳米复合材料的实验图像中表征纳米粒子簇的关键结构特性。 这种分析可以在组装期间间歇时间捕获的图像上进行，以高度自动化的方式监测纳米粒子簇的时间演变。 该软件输出纳米粒子簇的大小、回转半径、分形维数、骨架长度、端到端距离、各向异性比和纵横比的平均值和分布，作为时间的函数以及所有计算属性的自举误差界限. 纳米粒子的多分散性和纳米粒子簇采样中的偏差是通过使用概率权重来解释的。

基于matlab2019b平台

matlab有些代码不运行粒子图像测速（PIV）代码 Python和Matlab中的一种灵活且易于破解的粒子图像测速（PIV）代码。 笔记： Python版本的代码（Python_Code.py）已经常更新。 Matlab版本相对较旧。 如果可以的话，请使用Python代码。 在某些情况下，Numba可使代码运行得更快（最多2.2倍）。 如果您不想使用Numba，请在第12和15行注释。

针对传统云粒子图像回放软件无法对云粒子成像仪(CIP)采集的云粒子图像进行特征值提取等问题,提出了一种基于Matlab的图形用户界面(GUI)实现云粒子图像回放及特征值提取的软件。首先通过分析CIP存储数据使用的RLEHB压缩算法,利用反解法和矩阵变换实现云粒子图像回放;然后为保证云粒子图像的完整度,利用形态学处理中的闭合操作对解压后的云粒子图像进行内部填充,实现云粒子内部和边界的平滑;最后对处理后的云粒子图像计算Holroyd特征值和凸包特征值等,实现云粒子图像回放及特征值提取。

为解决飞机结构损伤激光在线快速修复过程中同轴送粉喷嘴气体保护效果不佳的问题,利用粒子图像测速(PIV)、烟雾流动显示技术和Fluent软件对喷嘴保护气体流场进行了研究。系统分析了喷嘴气流速度变化、侧吹气流速度对喷嘴气体冲击射流场的影响。结果表明,当喷嘴三个喷口气流速度接近一致时,湍流扩散区消失,流场稳定。当喷嘴中心气流速度小于外环气流速度时,工件表面出现旋涡,破坏了流场的稳定性。侧风对喷嘴气体保护范围影响较大,随着侧风速度增大,气流轴线偏离喷嘴轴线距离增大。当侧风速度超过喷嘴气流速度50%时,喷嘴保护气流混入空气,完全失去对金属熔池的保护。

很好的关于PIV的文献，一定要仔细阅读，对你处理PIV图像很有帮助的

用来分析两张图片，获取速度场、涡量场的参数，比较实用，通过FFT算法，分析粒子群的位移；可通过获取的速度场来通过控制容积法，泊松方程法

用QT写的PIV（粒子图像测速战速决）程序。在Ubuntu 9.10下测试通过