論文の概要: Resolving gas bubbles ascending in liquid metal from low-SNR neutron radiography images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04883v1
• Date: Wed, 8 Sep 2021 00:35:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-13 13:21:08.808030
• Title: Resolving gas bubbles ascending in liquid metal from low-SNR neutron radiography images
• Title（参考訳）: 低SNR中性子ラジオグラフィーによる液体金属中のガス気泡の分解
• Authors: Mihails Birjukovs, Pavel Trtik, Anders Kaestner, Jan Hovind, Martins Klevs, Knud Thomsen, Andris Jakovics
• Abstract要約: 動的中性子ラジオグラフィー画像から液体金属を透過するガス気泡を除去する新しい画像処理手法を提案する。 画像前処理、デノイング、バブルセグメンテーションは、実用的な推奨事項とともに詳細に記述されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We demonstrate a new image processing methodology for resolving gas bubbles travelling through liquid metal from dynamic neutron radiography images with intrinsically low signal-to-noise ratio. Image pre-processing, denoising and bubble segmentation are described in detail, with practical recommendations. Experimental validation is presented - stationary and moving reference bodies with neutron-transparent cavities are radiographed with imaging conditions similar to the cases with bubbles in liquid metal. The new methods are applied to our experimental data from previous and recent imaging campaigns, and the performance of the methods proposed in this paper is compared against our previously developed methods. Significant improvements are observed as well as the capacity to reliably extract physically meaningful information from measurements performed under highly adverse imaging conditions. The showcased image processing solution and separate elements thereof are readily extendable beyond the present application, and have been made open-source.
• Abstract（参考訳）: 動的中性子ラジオグラフィ画像から液体金属中を進行するガス気泡を内在的に低信号対雑音比で解く新しい画像処理手法を示す。 画像の前処理、雑音除去、気泡分割について、実用的な推奨とともに詳細に述べる。 中性子透過性空洞を有する静止および移動基準体は、液体金属中の気泡と似た撮像条件でラジオグラフ化される。 本研究は,過去および最近のイメージングキャンペーンから得られた実験データに新しい手法を適用し,本研究で提案した手法の性能を従来の手法と比較した。 また,高感度撮像条件下で行った測定から物理的に有意な情報を確実に抽出する能力も向上した。 提示された画像処理ソリューションとその分離要素は、現在のアプリケーションを超えて容易に拡張可能であり、オープンソースにされている。

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