Fugu-MT 論文翻訳(概要): Three-dimensional Microstructural Image Synthesis from 2D Backscattered Electron Image of Cement Paste

論文の概要: Three-dimensional Microstructural Image Synthesis from 2D Backscattered Electron Image of Cement Paste

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01645v1
Date: Mon, 4 Apr 2022 16:50:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-05 16:29:10.327247
Title: Three-dimensional Microstructural Image Synthesis from 2D Backscattered Electron Image of Cement Paste
Title（参考訳）: セメントペーストの2次元後方散乱電子画像からの3次元微細構造画像合成
Authors: Xin Zhao, Xu Wu, Lin Wang, Pengkun Hou, Qinfei Li, Yuxuan Zhang, Bo Yang
Abstract要約: 一般に、硬化したセメントペーストの微細構造は顕微鏡で得られる。マイクロトモグラフィー (Micro-CT) や集束イオンビーム走査電子顕微鏡 (FiB-SEM) のようないくつかの手法は、3次元の微細構造を取得することができる。硬質セメントペーストの高品質な3次元組織像を合成する, 固形組織合成法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.12509051854013
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The microstructure is significant for exploring the physical properties of hardened cement paste. In general, the microstructures of hardened cement paste are obtained by microscopy. As a popular method, scanning electron microscopy (SEM) can acquire high-quality 2D images but fails to obtain 3D microstructures.Although several methods, such as microtomography (Micro-CT) and Focused Ion Beam Scanning Electron Microscopy (FIB-SEM), can acquire 3D microstructures, these fail to obtain high-quality 3D images or consume considerable cost. To address these issues, a method based on solid texture synthesis is proposed, synthesizing high-quality 3D microstructural image of hardened cement paste. This method includes 2D backscattered electron (BSE) image acquisition and 3D microstructure synthesis phases. In the approach, the synthesis model is based on solid texture synthesis, capturing microstructure information of the acquired 2D BSE image and generating high-quality 3D microstructures. In experiments, the method is verified on actual 3D Micro-CT images and 2D BSE images. Finally, qualitative experiments demonstrate that the 3D microstructures generated by our method have similar visual characteristics to the given 2D example. Furthermore, quantitative experiments prove that the synthetic 3D results are consistent with the actual instance in terms of porosity, particle size distribution, and grey scale co-occurrence matrix.
Abstract（参考訳）: この微細構造は硬質セメントペーストの物性を調べる上で重要である。一般に、硬化したセメントペーストの微細構造は顕微鏡で得られる。走査型電子顕微鏡 (sem) は高品質な2次元画像を得ることができるが, 3次元微細構造は得られないが, マイクロトモグラフィ (micro-ct) や集束イオンビーム走査型電子顕微鏡 (fib-sem) などいくつかの手法は3次元微細構造を取得できるが, 高品質な3d画像を得ることができない。これらの問題に対処するために, 硬質セメントペーストの高品質3次元組織像を合成する固相組織合成法を提案する。 2次元後方散乱電子(BSE)画像取得と3次元微細構造合成相を含む。合成モデルは, 固体集合組織合成を基盤とし, 得られた2次元bse画像の微細構造情報を取り込み, 高品質な3次元微細構造を生成する。実験では、実際の3d micro-ct画像と2d bse画像で検証する。最後に, 定性的実験によって得られた3次元微細構造が, 与えられた2次元の例と類似した視覚特性を持つことを示した。さらに, 粒子径分布, グレースケール共起行列の観点から, 合成3次元結果は実例と一致していることが定量的に証明された。

関連論文リスト

DuoLift-GAN:Reconstructing CT from Single-view and Biplanar X-Rays with Generative Adversarial Networks [1.3812010983144802]
本稿では,DuoLift Generative Adversarial Networks (DuoLift-GAN)を紹介する。これらの3D出力は統合された3D特徴マップにマージされ、完全な3D胸部ボリュームにデコードされ、よりリッチな3D情報キャプチャを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-12T17:11:18Z)
GeoLRM: Geometry-Aware Large Reconstruction Model for High-Quality 3D Gaussian Generation [65.33726478659304]
GeoLRM(Geometry-Aware Large Restruction Model)は、512kガウスと21の入力画像で11GBのGPUメモリで高品質な資産を予測できる手法である。従来の作品では、3D構造の本質的な空間性は無視されており、3D画像と2D画像の間の明示的な幾何学的関係は利用されていない。 GeoLRMは、3Dポイントを直接処理し、変形可能なクロスアテンション機構を使用する新しい3D対応トランスフォーマー構造を導入することで、これらの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-21T17:49:31Z)
LAM3D: Large Image-Point-Cloud Alignment Model for 3D Reconstruction from Single Image [64.94932577552458]
大規模再構成モデルは、単一または複数入力画像から自動3Dコンテンツ生成の領域において大きな進歩を遂げている。彼らの成功にもかかわらず、これらのモデルはしばしば幾何学的不正確な3Dメッシュを生成し、画像データからのみ3D形状を推論する固有の課題から生まれた。生成した3Dメッシュの忠実度を高めるために3Dポイントクラウドデータを利用する新しいフレームワークであるLarge Image and Point Cloud Alignment Model (LAM3D)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-24T15:09:12Z)
MicroLib: A library of 3D microstructures generated from 2D micrographs using SliceGAN [0.0]
3次元マイクロ構造データセットは、有限要素モデリングで使用される幾何学的領域を定義するために一般的に用いられる。任意の大きさの3Dマイクロ構造データセットを統計的に生成する機械学習手法であるSliceGANを開発した。生体材料から高強度鋼まで,87種類の組織にSliceGANを適用した結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-12T19:13:28Z)
XDGAN: Multi-Modal 3D Shape Generation in 2D Space [60.46777591995821]
本稿では,3次元形状をコンパクトな1チャネル幾何画像に変換し,StyleGAN3と画像間翻訳ネットワークを利用して2次元空間で3次元オブジェクトを生成する手法を提案する。生成された幾何学画像は素早く3Dメッシュに変換し、リアルタイムな3Dオブジェクト合成、可視化、インタラクティブな編集を可能にする。近年の3次元生成モデルと比較して,より高速かつ柔軟な3次元形状生成,単一ビュー再構成,形状操作などの様々なタスクにおいて,本手法が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-06T15:54:01Z)
Weakly Supervised Volumetric Image Segmentation with Deformed Templates [80.04326168716493]
対象対象物の表面にスパースな3次元点のセットのみを提供する必要があるという意味で、真に弱い教師付きアプローチを提案する。監督コストの削減により、3Dの弱スーパービジョンに対する従来のアプローチよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-07T22:09:34Z)
Generating 3D structures from a 2D slice with GAN-based dimensionality expansion [0.0]
GAN(Generative adversarial Network)は、3D画像データを生成するためのトレーニングが可能で、設計の最適化に役立ちます。本稿では,1つの代表2次元画像を用いて高忠実度3次元データセットを合成できる生成逆ネットワークアーキテクチャであるSliceGANを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-10T18:46:17Z)
Hard Example Generation by Texture Synthesis for Cross-domain Shape Similarity Learning [97.56893524594703]
画像に基づく3次元形状検索(IBSR)は、与えられた2次元画像の対応する3次元形状を、大きな3次元形状データベースから見つけることを目的としている。いくつかの適応技法によるメートル法学習は、類似性学習を形作るための自然な解決策のようです。テクスチャ合成を応用した幾何中心の多視点メトリック学習フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-23T08:52:00Z)
Improved Modeling of 3D Shapes with Multi-view Depth Maps [48.8309897766904]
CNNを用いて3次元形状をモデル化するための汎用フレームワークを提案する。オブジェクトの1つの深度画像だけで、3Dオブジェクトの高密度な多視点深度マップ表現を出力できる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-07T17:58:27Z)
3DMaterialGAN: Learning 3D Shape Representation from Latent Space for Materials Science Applications [7.449993399792031]
3DMaterialGANは、モルフォロジーが与えられた3D多結晶材料の微細構造に適合する個々の粒を認識合成することができる。提案手法は, ベンチマークアノテートした3次元データセット上で, 最先端の3次元データよりも比較可能か, あるいは優れていることを示す。この枠組みは多結晶材料の認識と合成の基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-27T21:55:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。