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J-GLOBAL ID:202002284283802726   整理番号:20A2443647

Shannonエントロピーに基づくディジタル画像相関におけるサブセットサイズ法の自己適応選択【JST・京大機械翻訳】

A Self-Adaptive Selection of Subset Size Method in Digital Image Correlation Based on Shannon Entropy
著者 (8件):
資料名:
巻:ページ: 184822-184833  発行年: 2020年 
JST資料番号: W2422A  ISSN: 2169-3536  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)
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ディジタル画像相関(DIC)は画像処理技術と数値計算法に基づく典型的な非接触全視野変形パラメータ測定技術である。DICにおける質問の各点の変位を得るために,点を取り囲むサブセットを,相関の前に参照画像と変形画像で選択しなければならない。既存のDIC技術において,部分集合のサイズは,それらの経験に従ってユーザによって常に予め定義されている。しかし,部分集合サイズは,計算した変位の精度に対する臨界パラメータであることを証明した。本論文では,Shannonエントロピーに基づく部分集合サイズ法の自己適応選択を提案し,既存のDIC法の欠陥を克服した。提案したアルゴリズムの有効性と精度を検証するために,異なるエントロピーを有する4つの実際のスペックルパターンについて数値変換テストを行い,次に,非一様変位場を有する4つのコンピュータ生成スペックルパターンについて別の試験を行った。すべての結果は,提案アルゴリズムが,あまりにも多くの計算効率を減少することなく,変位測定精度を著しく改良できることを示した。最後に,Q235鋼のマイクロ引張に対する提案アルゴリズムの実用化を行った。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
分類
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信号理論  ,  図形・画像処理一般  ,  パターン認識 
タイトルに関連する用語 (5件):
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