Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "x-ray image" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Method for Filling and Sharpening False Colour Layers of Dual Energy X-ray Images
Autorzy:
Dmitruk, K.
Mazur, M.
Denkowski, M.
Mikołajczak, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/227318.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
X-ray imaging
image processing
false colour
object detection
Opis:
An X-ray scanning and image processing have a vast range of applications in the security. An image of a content of some package being passed for example to an airplane or to the court house may help to figure out if there are any dangerous objects inside that package and to avoid possible threatening situation. As the raw X-ray images are not always easy to analyze and interpret, some image processing methods like an object detection, a frequency resolution increase or a pseudocolouring are being used. In this paper, we propose a pseudocoloring improvement over material based approach. By addition of the edge detection methods we fill and sharpen colour layers over the image, making it easier to interpret. We demonstrate the effectiveness of the methods using real data, acquired from a professional dual energy X-ray scanner.
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2016, 62, 1; 49-54
2300-1933
Pojawia się w:
International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Study of degradation and granular flow processes using X-ray imaging
Analiza procesów degradacji i przepływu granulatu z wykorzystaniem obrazowania metodą promieni X
Autorzy:
Babout, L.
Grudzień, K.
Janaszewski, M.
Jopek, Ł.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/407760.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
X-ray imaging
damage
gravitational flow
image processing
obrazowanie metodą promieni X
przepływ grawitacyjny
przetwarzanie obrazów
Opis:
This paper reviews the work that has been done in the past 10 years at the Lodz University of technology about the visualization and the quantification of phenomena related to degradation processes (i.e. stress corrosion cracking in stainless steel, fatigue crack in titanium alloys) in engineering materials as well as granular flow in silos using X-ray imaging (i.e. radiography and (micro)tomography). Besides presenting the experimental protocols, the paper also presents the image processing strategies that have been applied to enable the extraction of characteristic parameters from the volumetric images.
Artykuł przedstawia przegląd prac badawczych przeprowadzonych w ostatnich 10 latach w Politechnice Łódzkiej, dotyczących wizualizacji oraz analizy ilościowej zjawisk mających miejsce w procesie degradacji materiałów (tj. korozji naprężeniowej stali nierdzewnej, pęknięcia stopów tytanu) oraz przepływu materiałów sypkich w silosach z wykorzystaniem obrazowania metodami opartymi na promieniowaniu X (tzn. radiografii oraz (micro)tomografii). Oprócz przedstawienia metodologii pomiaru, zostały również opisane metody przetwarzania obrazów, pozwalające na wyznaczenie charakterystycznych parametrów badanych procesów z obrazów wolumetrycznych.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2017, 7, 1; 5-10
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Problem of the objects detection on low quality 3D image – example solution
Autorzy:
Gądek-Moszczak, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/114988.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Stowarzyszenie Menedżerów Jakości i Produkcji
Tematy:
image processing
low contrast
noise
X-ray microtomography
przetwarzanie obrazu
hałas
mikrotomografia rentgenowska
redukcja szumów
poprawa kontrastu
Opis:
Precise detection of analyzed objects is crucial and the most important task in quantitative and qualitative image of the microstructure analysis. The most common image distortion is noise, artefacts and low contrast. In the paper, author on the example of poor quality image of the polyurethane-polystyren composite structure, obtained with the X-ray microtomograph, presented possible methods of noise reduction, contrast enhancement, and correction of detection errors on the binary image.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Quality. Production. Improvement; 2017, 1 (6); 134-141
2544-2813
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Quality. Production. Improvement
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Klasyfikacja obiektów na podstawie ich zdjęć rentgenowskich
Object classification using X-ray images
Autorzy:
Nowosad, Piotr
Charytanowicz, Małgorzata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/98446.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
Tematy:
object classification
geometric features
image processing
X-ray imaging
klasyfikacja obiektów
cechy geometryczne
przetwarzanie obrazów
obrazowanie rentgenowskie
Opis:
The main aim of the presented research was to assess the possibility of utilizing geometric features in object classifica-tion. Studies were conducted using X-ray images of kernels belonging to three different wheat varieties: Kama, Canadi-an and Rosa. As a part of the work, image processing methods were used to determine the main geometric grain parameters, including the kernel area, kernel perimeter, kernel length and kernel width. The results indicate significant differences between wheat varieties, and demonstrates the importance of their size and shape parameters in the classification process. The percentage of correctness of classification was about 92% when the k-Means algorithm was used. A classification rate of 93% was obtain using the K-Nearest Neighbour and Support Vector Machines. Herein, the Rosa variety was better recognized, whilst the Canadian and Kama varieties were less successfully differentiated.
Głównym celem artykułu było zbadanie możliwości wykorzystania cech geometrycznych obiektów w procesie ich klasyfikacji. Materiał badawczy stanowiły zdjęcia rentgenowskie ziaren trzech odmian pszenicy: kama, kanadyjskiej i rosa. W ramach pracy opracowano metody pozwalające na wyznaczenie cech geometrycznych obiektów znajdujących się na obrazach cyfrowych, takich jak długość, szerokość, średnica, pole i obwód. Otrzymane wyniki wykazały istotne różnice pomiędzy parametrami charakteryzującymi kształt i wielkości poszczególnych odmian pszenicy i możliwość ich zastosowania w procesie klasyfikacji. Procent poprawnie zaklasyfikowanych ziaren za pomocą algorytmu k-średnich wynosił 92%. Nieco lepsze wyniki, rzędu 93%, uzyskano za pomocą metod K-najbliższych sąsiadów i wek-torów wspierających. Najlepiej rozróżnialną odmianą okazała się rosa w porównaniu do odmian kanadyjskiej i kama.
Źródło:
Journal of Computer Sciences Institute; 2020, 15; 206-213
2544-0764
Pojawia się w:
Journal of Computer Sciences Institute
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies