Metal/plastic foam projekt

Képrekonstrukció 2013/2014. ősz

Page 1

Bevezetés • Csapattagok: Laczik Sándor, Rácz Péter • Téma: – Szűrt visszavetítés algoritmusok tesztelése műanyag- illetve fémhabokról készült képek segítségével – Optimalizáláson alapuló rekonstrukciós algoritmus fejlesztése • Választott fejlesztői környezet: Matlab Powerpoint Templates

Page 2

Mik is ezek a habok?

• A fémhabok habformájú anyagok, amiket fémolvadékból habosítással vagy fémporral töltött folyadékhabból állítanak elő, térfogatuk legalább 70% a gáz. Főként alumíniumból készítik, de létezik ezüst-, acél-, réz- és titánhab is… • …de habot műanyagok habosításával is létre lehet hozni! Például ilyenek a szivacsok is.

Powerpoint Templates

Page 3

Hogyan mértünk?

• Szűrők: – Ram-Lak, – Shepp-Logan – Hamming • Kiindulási képek és az eredményképek összehasonlítása • Rekonstrukció zajos vetületekből (só-bors zaj: 0.001, 0.002, 0.003, 0.008, 0.01) Powerpoint Templates

Page 4

1. mérföldkő (szűrt visszavetítés) Powerpoint Templates

Page 5

Input

Kép forrása:

Powerpoint Templates http://www.ndt.net/article/wcndt00/papers/idn170/idn170.htm

Page 6

Input

Kép forrása:

Powerpoint Templates http://www.ndt.net/article/v07n02/illerh/illerh.htm

Page 7

180 vetület (1°) Powerpoint Templates

Page 8

180 vetület (1°) Powerpoint Templates

Page 9

90 vetület (2°) Powerpoint Templates

Page 10

90 vetület (2°) Powerpoint Templates

Page 11

36 vetület (5°) Powerpoint Templates

Page 12

36 vetület (5°) Powerpoint Templates

Page 13

Só-bors zajjal terhelt sinogram (mértéke: 0.001, 180 vetület) Powerpoint Templates

Page 14

Só-bors zajjal terhelt sinogram (mértéke: 0.003, 180 vetület) Powerpoint Templates

Page 15

Só-bors zajjal terhelt sinogram (mértéke: 0.008, 180 vetület) Powerpoint Templates

Page 16

2. mérföldkő (bináris rekonstrukció) Powerpoint Templates

Page 17

Genetikus algoritmusok • Emlékeztető – Egyedek – Kiindulási populáció – Fitness-függvény – Szelekció – Rekombináció – mutáció Powerpoint Templates

Page 18

• C# • .NET 3.5

Megvalósítás Powerpoint Templates

Page 19

Bemeneti paraméterek • Input kép • Output kiírásának helye • Végrehajtandó iteráció száma • Ismert-e az alakzatok száma az inputon • Hány egyedből álljon a kiindulási populáció • Hány %-a maradjon meg iterációnként a populációból • Hány %-a az egyedeknek mutálódjon • Hány %-a az egyedeknek vehet részt a rekombinációban Powerpoint Templates

Page 20

Kimenet • Rekonstruált kép • A formon megjelenik a végrehajtási idő ms mértékegységben Powerpoint Templates

Page 21

Program működése • 1. kiindulási populáció létrehozása • 2. mutáció • 3. rekombináció • 4. aktuális populáció kiértékelése (az eredeti modellképpel való összehasonlítás) • 5. szelekció Powerpoint Templates

Page 22

Beépített priori információ • Geometriai objektumok halmaza • A mi esetünkben diszjunkt körlapok halmaza Powerpoint Templates

Page 23

Teszt • 30*19-es felbontás • Kb. 20 iteráció után • Minden iterációban egy körlap mutálódik (eltolás,átméretezés) • Rekombináció nincs (ha lenne,az alakzatok száma is változna ebben az implementációban) Powerpoint Templates

Page 24

Összefoglalás • Az algoritmus működése a megadott paraméterektől nagy mértékben függ • Nagy egyedszám illetve a sok iteráció alkalmazása jó megoldást tud adni • Hátránya a nagy erőforrás-igény Powerpoint Templates

Page 25

Ötlet • Matlab Optimization Toolbox • Bintprog • • |Ax-b|^2 + i*f(x)  a célfüggvény első tagjával nem kell foglalkozni,csupán a második tagot kell behangolni egy modell képhez,vagy valamilyen más feltétel-rendszerhez Powerpoint Templates

Page 26

Köszönjük a figyelmet!

Powerpoint Templates

Page 27