Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Digital volume correlation in an environment with intensive salt-and-pepper noise and strong monotonic nonlinear distortion of light intensity

Tytuł:
Digital volume correlation in an environment with intensive salt-and-pepper noise and strong monotonic nonlinear distortion of light intensity
Autorzy:
Tu, P.
Bai, Y.
Xu, W.
Dong, B.
Ye, S.
Yang, Q.
Zhou, Y.
Data publikacji:
2017
Słowa kluczowe:
digital volume correlation
correlation function
salt-and-pepper noise
nonlinear effects
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie  Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie
Digital volume correlation is an image-based technique for internal 3D displacement and strain fields measurement or analysis widely used in the field of experimental mechanics. A widely used correlation function (criterion) of digital volume correlation is Pearson correlation function, which suffers from the problem of the acquired data being contaminated by salt-and-pepper noise and monotonic nonlinear distortion of the light intensity. In this work, a 3D correlation function called the Spearman correlation function is used to deal with those interferences. A numerical experiment shows that the performance of Spearman correlation function using integer-pixel registration in an environment with 10% salt-and-pepper noise is better than that of Spearman and Pearson correlation functions using sub-pixel registration in an environment with 1% salt-and-pepper noise. As the light intensity distortion is significant, the error of Pearson correlation function is considerable; meanwhile, the error of Spearman correlation function is small. In conclusion, Spearman correlation function is, in particular, practical and useful in digital volume correlation.
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies