Метод максимизации энтропии для реконструкции объемных изображений частиц в томографическом методе измерения скорости в объеме потока : научное издание | Научно-инновационный портал СФУ

Метод максимизации энтропии для реконструкции объемных изображений частиц в томографическом методе измерения скорости в объеме потока : научное издание

Перевод названия: A maximum entropy reconstruction technique for tomographic particle image velocimetry

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2013

Ключевые слова: MENT, Tomo-PIV, smart, maximum entropy reconstruction method, Tomographic Particle Image Velocimetry, метод максимизации энтропии, томографический метод измерения скорости в объеме потока

Аннотация: Рассмотрен предложенный ранее метод максимизации энтропии (MENT) в применении к реконструкции объемных изображений для измерения полей скорости томографическим методом анемометрии по изображениям трассеров (метод Tomo-PIV). В работе представлены результаты теоретического и экспериментального тестирования алгоритма MENT в сравнении с наиболее быстрым алгоритмом SMART. Теоретические оценки, обработка синтетических и полученных в эксперименте изображений демонстрируют существенное повышение производительности при незначительном снижении качества результатов. Работа выполнена при частичной финансовой поддержке проектов седьмой рамочной программы ЕС (AFDAR #265695), Федеральной целевой программы "Научные и научно-педагогические кадры инновационной России" на 2009-2013 гг. (проект N 8233) и программы поддержки научных исследований, проводимых под руководством ведущих ученых в российских вузах (код проекта 11.G34.31.0046). A method of entropy maximization (MENT) proposed earlier is applied to the reconstruction of three-dimensional images to measure the velocity fields by the tomographic particle image velocimetry (Tomo-PIV) method. The results of theoretical and experimental testing of the MENT algorithm are used to compare with the fastest SMART reconstruction algorithm. The theoretical estimates and the processing of synthetic and experimental images show a significantly improved performance with a slight decrease in the quality of results.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Вычислительные методы и программирование: новые вычислительные технологии

Выпуск журнала: Т.14, 1

Номера страниц: 17-25

ISSN журнала: 17263522

Место издания: Москва

Издатель: Научно-исследовательский вычислительный центр Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова

Персоны

  • Бильский А.В. (Институт теплофизики СО РАН (ИТ СО РАН))
  • Ложкин В.А. (Институт теплофизики СО РАН (ИТ СО РАН))
  • Маркович Д.М. (Институт теплофизики СО РАН (ИТ СО РАН))
  • Токарев М.П. (Институт теплофизики СО РАН (ИТ СО РАН))

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.