Metal/plastic foam projekt

Az előadások a következő témára: "Metal/plastic foam projekt"— Előadás másolata:

1 Metal/plastic foam projekt
Képrekonstrukció 2013/2014. ősz Powerpoint Templates

2 Bevezetés Csapattagok: Laczik Sándor, Rácz Péter Téma:
Szűrt visszavetítés algoritmusok tesztelése műanyag- illetve fémhabokról készült képek segítségével Optimalizáláson alapuló rekonstrukciós algoritmus fejlesztése Választott fejlesztői környezet: Matlab

3 Mik is ezek a habok? A fémhabok habformájú anyagok, amiket fémolvadékból habosítással vagy fémporral töltött folyadékhabból állítanak elő, térfogatuk legalább 70%-a gáz. Főként alumíniumból készítik, de létezik ezüst-, acél-, réz- és titánhab is… …de habot műanyagok habosításával is létre lehet hozni! Például ilyenek a szivacsok is.

4 Hogyan mértünk? Szűrők:
Ram-Lak, Shepp-Logan Hamming Kiindulási képek és az eredményképek összehasonlítása Rekonstrukció zajos vetületekből (só-bors zaj: 0.001, 0.002, 0.003, 0.008, 0.01)

5 1. mérföldkő (szűrt visszavetítés)

6 Input Kép forrása:

7 Input Kép forrása:

8 180 vetület (1°)

9 180 vetület (1°)

10 90 vetület (2°)

11 90 vetület (2°)

12 36 vetület (5°)

13 36 vetület (5°)

14 Só-bors zajjal terhelt sinogram (mértéke: 0.001, 180 vetület)

15 Só-bors zajjal terhelt sinogram (mértéke: 0.003, 180 vetület)

16 Só-bors zajjal terhelt sinogram (mértéke: 0.008, 180 vetület)

17 2. mérföldkő (bináris rekonstrukció)

18 Genetikus algoritmusok
Emlékeztető Egyedek Kiindulási populáció Fitness-függvény Szelekció Rekombináció mutáció

19 Megvalósítás C# .NET 3.5

20 Bemeneti paraméterek Input kép Output kiírásának helye
Végrehajtandó iteráció száma Ismert-e az alakzatok száma az inputon Hány egyedből álljon a kiindulási populáció Hány %-a maradjon meg iterációnként a populációból Hány %-a az egyedeknek mutálódjon Hány %-a az egyedeknek vehet részt a rekombinációban

21 Kimenet Rekonstruált kép
A formon megjelenik a végrehajtási idő ms mértékegységben

22 Program működése 1. kiindulási populáció létrehozása 2. mutáció
3. rekombináció 4. aktuális populáció kiértékelése (az eredeti modellképpel való összehasonlítás) 5. szelekció

23 Beépített priori információ
Geometriai objektumok halmaza A mi esetünkben diszjunkt körlapok halmaza

24 Teszt 30*19-es felbontás Kb. 20 iteráció után
Minden iterációban egy körlap mutálódik (eltolás,átméretezés) Rekombináció nincs (ha lenne,az alakzatok száma is változna ebben az implementációban)

25 Összefoglalás Az algoritmus működése a megadott paraméterektől nagy mértékben függ Nagy egyedszám illetve a sok iteráció alkalmazása jó megoldást tud adni Hátránya a nagy erőforrás-igény

26 Ötlet Matlab Optimization Toolbox Bintprog |Ax-b|^2 + i*f(x)
 a célfüggvény első tagjával nem kell foglalkozni,csupán a második tagot kell behangolni egy modell-képhez,vagy valamilyen más feltétel-rendszerhez

27 Köszönjük a figyelmet!