Dobór metod pomiarowych i algorytmów rekonstrukcji obrazu do badania stanu pni drzew

• Autorzy: Filipowicz, S. , Rymarczyk, T.

Warianty tytułu

EN

Choice of algorithms to image reconstruction and measurement methods to examine defects of tree trunks

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy przedstawiono metodę badania stanu pni drzew wykorzystującą tomografie impedancyjną do odtworzenia właściwości obiektu. Algorytm rekonstrukcji polega na rozwiązaniu zagadnienia odwrotnego z wykorzystaniem metody zbiorów poziomicowych i metody elementów skończonych. W procesie iteracyjnym wielokrotnie rozwiązywane jest zagadnienie proste, dopóki obliczony rozkład napięć nie osiągnie wartości maksymalnie zbliżonych napięć zmierzonych.

EN

In this work was shown a method to examine the non-destructive analysis defects of tree trunks by solving the inverse problem in the electrical impedance tomography. The measurements use point-like electrodes at the boundary of the object. By two of these current are injected. The conductivity values in different regions are determined by the finite element method. The representation of the boundary shape and its evolution during an iterative reconstruction process is achieved by the level set method.

Słowa kluczowe

PL

metody optymalizacyjne; tomografia impedancyjna; zagadnienie odwrotne

EN

optimization methods; electrical impedance tomography; inverse problem

• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2010
• Tom: R. 86, nr 12
• Strony: 38-41
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys.

Twórcy

autor

Filipowicz, S.

autor

Rymarczyk, T.

• Politechnika Warszawska, Instytut Elektrotechniki Teoretycznej i Systemów Informacyjno-Pomiarowych,

Bibliografia

• [1] Filipowicz S.F., Rymarczyk T.: Tomografia Impedancyjna pomiary, konstrukcje i metody tworzenia obrazu. BelStudio, Warsaw, 2003.
• [2] Ito K., Kunish K., Li Z.: The Level-Set Function Approach to an Inverse Interface Problem. Inverse Problems, Vol. 17, No. 5, pp. 1225-1242, 2001.
• [3] Li C., Xu C., Gui C., and Fox M. D., “Level set evolution without re-initialization: A new variational formulation”, In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), volume 1, pages 430–436, 2005.
• [4] Mumford D., Shah J.: Optimal approximation by piecewise smooth functions and associated variational problems. Comm. Pure Appl. Math., (42):577–685, 1989.
• [5] Osher S., Fedkiw R.: Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces. Springer, New York, 2003.
• [6] Osher S., Sethian J.A.: Fronts Propagating with Curvature Dependent Speed: Algorithms Based on Hamilton-Jacobi Formulations. Journal of Computational Physics, 79, 12-49, 1988.
• [7] Osher S., Santosa F.: Level set methods for optimization problems involving geometry and constraints. Frequencies of a two-density inhomogeneous drum. Journal of Computational Physics, 171, pp. 272-288, 2001.
• [8] Sethian J.A.: Level Set Methods and Fast Marching Methods. Cambridge University Press, 1999.
• [9] Tai C., Chung E., Chan T.: Electrical impedance tomography using level set representation and total variational regularization. Journal of Computational Physics, vol. 205, no. 1, pp. 357–372, 2005.
• [10] Vese L., Chan T.: A new multiphase level set framework for image segmentation via the Mumford and Shah model. CAM Report 01-25, UCLA Math. Dept., 2001.