Filtragem de projeções tomográficas da ciência do solo utilizando Kalman e redes neurais
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Data de Publicação: | 2007 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSCAR |
Texto Completo: | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/358 |
Resumo: | This work presents the space variant noise filtering of tomographic projections based on the Kalman filter. For development and filter selection it was evaluated different modalities of the Kalman filter, as well as included the use of Ascombe transform and neural network. Results were analyzed by means of Improvement in Signal to Noise Ratio (ISNR) measurements, which were obtained in a region of interest (ROI) on the resultant images, reconstructed with the use of a backprojection algorithm. In this context the results qualified the unscented Kalman filter with a neural network as the best configuration for filtering of soil tomographic projections. |
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Laia, Marcos Antonio de MatosCruvinel, Paulo Estevãohttp://genos.cnpq.br:12010/dwlattes/owa/prc_imp_cv_int?f_cod=K4788587J6http://lattes.cnpq.br/7114274011978868100efa25-51d6-44ad-868d-cd8f3ab6de432016-06-02T19:05:26Z2008-01-032016-06-02T19:05:26Z2007-08-29LAIA, Marcos Antonio de Matos. Filtragem de projeções tomográficas da ciência do solo utilizando Kalman e redes neurais. 2007. 133 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2007.https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/358This work presents the space variant noise filtering of tomographic projections based on the Kalman filter. For development and filter selection it was evaluated different modalities of the Kalman filter, as well as included the use of Ascombe transform and neural network. Results were analyzed by means of Improvement in Signal to Noise Ratio (ISNR) measurements, which were obtained in a region of interest (ROI) on the resultant images, reconstructed with the use of a backprojection algorithm. In this context the results qualified the unscented Kalman filter with a neural network as the best configuration for filtering of soil tomographic projections.Neste trabalho é apresentada a filtragem de projeções tomográficas com ruído variantes no espaço com base na filtragem de Kalman. Para o desenvolvimento e seleção dos filtros foram avaliadas diferentes modalidades da configuração de Kalman, incluindo o uso da transformada de Anscombe e redes neurais. Resultados foram analisados com base em medidas da melhoria na relação sinal/ruído (ISNR), as quais foram obtidas em uma região de interesse (ROI) nas imagens resultantes, reconstruídas com o uso do algoritmo de retroprojeção. Neste contexto os resultados qualificaram o filtro de Kalman descentralizado com uma rede neural possuindo três camadas do tipo perceptron como a melhor opção para a filtragem de projeções tomográficas da ciência do solo.application/pdfporUniversidade Federal de São CarlosPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCCUFSCarBRProcessamento de sinais - técnicas digitaisFiltros adaptativosKalman, Filtragem deRedes neurais (Computação)Tomografia computadorizadaCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOFiltragem de projeções tomográficas da ciência do solo utilizando Kalman e redes neuraisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis-1-1d6a8fce8-6aad-4994-aa24-bf1c60ccbaccinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINAL1622.pdfapplication/pdf14562973https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/358/1/1622.pdf4eed3e493875c03ce1ce69357b3a29f1MD51THUMBNAIL1622.pdf.jpg1622.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7737https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/358/2/1622.pdf.jpg59b85c000257d41071159ee616428e39MD52ufscar/3582023-09-18 18:31:38.72oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/358Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:31:38Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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