Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improved Anisotropic Gaussian Filters

論文の概要: Improved Anisotropic Gaussian Filters

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13278v2
Date: Wed, 4 Oct 2023 13:35:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-05 22:21:32.678301
Title: Improved Anisotropic Gaussian Filters
Title（参考訳）: 改良された異方性ガウスフィルタ
Authors: Alex Keilmann, Michael Godehardt, Ali Moghiseh, Claudia Redenbach, Katja Schladitz
Abstract要約: 伸長異方性ガウスフィルタは繊維の配向推定に使用される。本稿では,2次元異方性ガウスフィルタの修正アルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2499537119440245
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Elongated anisotropic Gaussian filters are used for the orientation estimation of fibers. In cases where computed tomography images are noisy, roughly resolved, and of low contrast, they are the method of choice even if being efficient only in virtual 2D slices. However, minor inaccuracies in the anisotropic Gaussian filters can carry over to the orientation estimation. Therefore, this paper proposes a modified algorithm for 2D anisotropic Gaussian filters and shows that this improves their precision. Applied to synthetic images of fiber bundles, it is more accurate and robust to noise. Finally, the effectiveness of the approach is shown by applying it to real-world images of sheet molding compounds.
Abstract（参考訳）: 伸長異方性ガウスフィルタは繊維の配向推定に使用される。計算トモグラフィ画像が騒々しく、大まかに解決され、低コントラストの場合には、仮想2次元スライスでのみ効率が良くても選択の方法である。しかし、異方性ガウスフィルタの小さな不正確さは、向き推定に引き継がれることがある。そこで本研究では,2次元異方性ガウスフィルタの修正アルゴリズムを提案する。ファイババンドルの合成画像に適用すると、ノイズに対してより正確でロバストである。最後に, 本手法の有効性を, シート成形物の実画像に適用することにより示す。

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