Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali pa uporabite sodobnejši brskalnik.
Nacionalni portal odprte znanosti
Odprta znanost
DiKUL
slv
|
eng
Iskanje
Brskanje
Novo v RUL
Kaj je RUL
V številkah
Pomoč
Prijava
A guide to unsupervised image segmentation of mCT-scanned cellular metals with mixture modelling and Markov random fields
ID
Panić, Branislav
(
Avtor
),
ID
Borovinšek, Matej
(
Avtor
),
ID
Vesenjak, Matej
(
Avtor
),
ID
Oman, Simon
(
Avtor
),
ID
Nagode, Marko
(
Avtor
)
PDF - Predstavitvena datoteka,
prenos
(3,35 MB)
MD5: E8B7F4638F0CF91A2D38FF3D12CEDC30
URL - Izvorni URL, za dostop obiščite
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0264127524001229
Galerija slik
Izvleček
Characterising the structure of cellular metals is a difficult task. The internal structure of cellular metals can be determined using micro-computed tomography (mCT). However, mCT scanning provides digital images in greyscale with various problematic artefacts. In addition, the grey intensity of cellular metals usually varies greatly due to the internal porosity of the material. Therefore, binary image segmentation to extract material segments from digital images is quite difficult. Our contribution can be summarised as follows. A comprehensive evaluation of various mixture models that have been shown in the literature to be useful for tomography, but for the purpose of binary image segmentation of cellular metals and internal porosity assessment. We propose a novel merging technique to merge different components of the mixture model for the purpose of binary image segmentation of cellular metals. Finally, to enforce spatial regularisation and further improve the binary image segmentation, we combine the obtained two-segment mixture model (material-void mixture model) with Markov random fields and evaluate the effects of different strengths of spatial regularisation. Our proposals are thoroughly investigated using five different types of cellular metals. The reported results are promising and competitive and speak in favour of the relevance of our proposals.
Jezik:
Angleški jezik
Ključne besede:
mixture model
,
spatial regularisation
,
Markov random fields
,
cellular metals
,
porosity
Vrsta gradiva:
Članek v reviji
Tipologija:
1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:
FS - Fakulteta za strojništvo
Status publikacije:
Objavljeno
Različica publikacije:
Objavljena publikacija
Leto izida:
2024
Št. strani:
13 str.
Številčenje:
Vol. 239, art. 112750
PID:
20.500.12556/RUL-154730
UDK:
620.1
ISSN pri članku:
1873-4197
DOI:
10.1016/j.matdes.2024.112750
COBISS.SI-ID:
186796035
Datum objave v RUL:
26.02.2024
Število ogledov:
357
Število prenosov:
36
Metapodatki:
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
Kopiraj citat
Objavi na:
Gradivo je del revije
Naslov:
Materials & design
Založnik:
Elsevier Science
ISSN:
1873-4197
COBISS.SI-ID:
56288771
Licence
Licenca:
CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:
To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Sekundarni jezik
Jezik:
Slovenski jezik
Ključne besede:
mešani model
,
prostorska regularizacija
,
Markova naključna polja
,
celične strukture
,
poroznost
Projekti
Financer:
ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:
P2-0182
Naslov:
Razvojna vrednotenja
Financer:
ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:
P2-0063
Naslov:
Konstruiranje celičnih struktur
Podobna dela
Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
Nazaj