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J-GLOBAL ID：201702260419541040   整理番号：17A1833599

スパース最小化に基づく水-空気流のトモグラフィーワイヤメッシュイメージング【Powered by NICT】

Tomographic Wire-Mesh Imaging of Water-Air Flow Based on Sparse Minimization

著者 (4件)： Ren Shangjie (Tianjin Key Laboratory of Process Measurement and Control, School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Liu Hongcheng (Industrial and Systems Engineering, University of Florida, Gainesville, FL, USA) ,  Tan Chao (Tianjin Key Laboratory of Process Measurement and Control, School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Dong Feng (Tianjin Key Laboratory of Process Measurement and Control, School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University, Tianjin, China)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 17  号： 24  ページ： 8187-8195  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ワイヤメッシュセンサはニ相流の測定に広く用いられている。他の流れイメージング法と比較して,ワイヤメッシュ法は,高時間分解能,コスト効率,および流れパターンの影響に対する高いロバスト性の利点を持っているが,比較的低分解能に悩まされている。本論文では,トモグラフィー法を,ワイヤーメッシュセンサの空間分解能を強化するために提案した。ワイヤメッシュ画像は線形観測モデルとワイヤメッシュセンサからの生データを用いた再構成により精密化した。折畳み凹ペナルティを用いたスパース最小化法は,画像再構成問題を解くために提示した。数値結果と実験結果は,提案した方法がより少ないアーチファクトと明確な相界面を有する分解能をワイヤメッシュ画像を作り出すことができ,その結果,ターゲット流条件の詳細を理論的に可能性を与えることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 流れ分布 ,  ロバスト性 ,  *トモグラフィー ,  画像 ,  画像再構成 ,  *透視図法 ,  空間分解能 ,  *空気流 ,  線形性 ,  *金属線 ,  アーチファクト ,  精密化 ,  再構成 ,  分解能
準シソーラス用語： ワイヤメッシュセンサ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O) ,  光学情報処理  (BD03060T) ,  医療用機器装置  (GA05020L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 最小化 ,  水 ,  空気流