Автоматический выбор размера ядра корреляции в задаче оценки деформации материалов методом корреляции цифровых изображений; Вычислительные технологии; Т. 20, № 2

Dettagli Bibliografici
Parent link:Вычислительные технологии.— , 1986-
Т. 20, № 2.— 2015.— [С. 65-78]
Autore principale: Панин С. В. Сергей Викторович
Ente Autore: Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) Институт физики высоких технологий (ИФВТ) Кафедра материаловедения в машиностроении (ММС)
Altri autori: Титков В. В. Владимир Викторович, Любутин П. С. Павел Степанович
Riassunto:Заглавие с экрана
Предложен алгоритм выбора размера ядра корреляции при построении полей векторов перемещений методом корреляции цифровых изображений. Проведено тестирование алгоритма на модельных и экспериментально полученных оптических изображениях, характеризуемых различной текстурой. Исследовано влияние размера ядра корреляции и текстуры изображения на помехоустойчивость определения перемещений. Показано, что предлагаемый алгоритм позволяет установить размер ядра корреляции, обеспечивающий минимальную ошибку определения перемещений и оценки деформации материала.
An algorithm for the subset size (correlation kernel) estimation in construction of the displacement vector for application in digital image correlation method is offered. The algorithm is based on the calculation and subsequent analysis of the autocorrelation function that is determined for the central region of an image of n х n pixels size. The value of n is changed from 2 up to 64. The algorithm estimates the following parameters of the autocorrelation functions: width of the autocorrelation function at the 0.5 level (in pixels), the number of low-contrast regions in the image, number of the peaks in the autocorrelation function above the 0.5 level. The algorithm was tested with the help of model and experimental optical images which are characterized by different texture. Six series of images, three of which were the model ones were investigated. Synthetic images were divided into two types: a model of multi-layer image and speckle pattern.
Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса
Lingua:russo
Pubblicazione: 2015
Soggetti:
Accesso online:http://elibrary.ru/item.asp?id=23293993
Natura: Elettronico Capitolo di libro
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=642930

MARC

LEADER 00000nla0a2200000 4500
001 642930
005 20250211165651.0
035 |a (RuTPU)RU\TPU\network\7918 
090 |a 642930 
100 |a 20150824d2015 k||y0rusy50 ca 
101 0 |a rus 
102 |a RU 
135 |a drnn ---uucaa 
181 0 |a i  
182 0 |a b 
200 1 |a Автоматический выбор размера ядра корреляции в задаче оценки деформации материалов методом корреляции цифровых изображений  |d Automatic determination of subset size in the problem of estimation of material strain by digital image correlation method  |f С. В. Панин, В. В. Титков, П. С. Любутин 
203 |a Текст  |c электронный 
300 |a Заглавие с экрана 
320 |a [Библиогр.: с. 78 (17 назв.)] 
330 |a Предложен алгоритм выбора размера ядра корреляции при построении полей векторов перемещений методом корреляции цифровых изображений. Проведено тестирование алгоритма на модельных и экспериментально полученных оптических изображениях, характеризуемых различной текстурой. Исследовано влияние размера ядра корреляции и текстуры изображения на помехоустойчивость определения перемещений. Показано, что предлагаемый алгоритм позволяет установить размер ядра корреляции, обеспечивающий минимальную ошибку определения перемещений и оценки деформации материала. 
330 |a An algorithm for the subset size (correlation kernel) estimation in construction of the displacement vector for application in digital image correlation method is offered. The algorithm is based on the calculation and subsequent analysis of the autocorrelation function that is determined for the central region of an image of n х n pixels size. The value of n is changed from 2 up to 64. The algorithm estimates the following parameters of the autocorrelation functions: width of the autocorrelation function at the 0.5 level (in pixels), the number of low-contrast regions in the image, number of the peaks in the autocorrelation function above the 0.5 level. The algorithm was tested with the help of model and experimental optical images which are characterized by different texture. Six series of images, three of which were the model ones were investigated. Synthetic images were divided into two types: a model of multi-layer image and speckle pattern. 
333 |a Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса 
461 |t Вычислительные технологии  |d 1986- 
463 |t Т. 20, № 2  |v [С. 65-78]  |d 2015 
510 1 |a Automatic determination of subset size in the problem of estimation of material strain by digital image correlation method  |z eng 
610 1 |a электронный ресурс 
610 1 |a труды учёных ТПУ 
610 1 |a размеры 
610 1 |a корреляции 
610 1 |a векторное поле 
610 1 |a деформации 
700 1 |a Панин  |b С. В.  |c специалист в области материаловедения  |c профессор Томского политехнического университета, доктор технических наук  |f 1971-  |g Сергей Викторович  |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\26548  |9 12237 
701 1 |a Титков  |b В. В.  |g Владимир Викторович 
701 1 |a Любутин  |b П. С.  |c специалист в области материаловедения  |c инженер Томского политехнического университета, кандидат технических наук  |f 1981-  |g Павел Степанович  |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\32913 
712 0 2 |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)  |b Институт физики высоких технологий (ИФВТ)  |b Кафедра материаловедения в машиностроении (ММС)  |3 (RuTPU)RU\TPU\col\18688 
801 2 |a RU  |b 63413507  |c 20150824  |g RCR 
856 4 |u http://elibrary.ru/item.asp?id=23293993 
942 |c CF