A novel adaptive mesh refinement (AMR) strategy based on the Moment-of-Fluid (MOF) method for volume-tracking dynamic interface computation is presented. The Moment-of-Fluid method is a new interface reconstruction and volume advection method using volume fraction as well as material centroid. The mesh refinement is performed based on the error indicator, the deviation of the actual centroid obtained by interface reconstruction from the reference centroid given by moment advection process. Using the AMR-MOF method, the accuracy of volume-tracking computation with evolving interfaces is improved significantly compared to other published results.
We present in this paper two versions of a general correction procedure applied to a classical linear iterative method. This gives us the possibility, under certain assumptions, to obtain an extension of it to inconsistent linear least-squares problems. We prove that some well known extended projection type algorithms from image reconstruction in computerized tomography fit into one or the other of these general versions and are derived as particular cases of them. We also present some numerical experiments on two phantoms widely used in image reconstruction literature. The experiments show the importance of these extension procedures, reflected in the quality of reconstructed images.
An advanced computational strategy for improvement of the accuracy of the structural analysis is developed in this paper. The finite elements connecting the primary nodes are constructed as a ground mesh in a domain, and the secondary nodes can be placed arbitrarily without reconstruction of a mesh. The support domains of the secondary nodes are defined on the basis of finite element mesh, and the shape functions are constructed by using MLS(moving least square) approximations. The present method is useful for controlling the errors without reconstruction of mesh when you add or remove nodes in a domain.
Bayesian MAP-EM approaches have been quite useful or tomographic reconstruction in that they can stabilize the instability of well-known ML-EM approaches, and can incorporate a priori information on the underlying emission object. However, MAP reconstruction algorithms with expressive priors often suffer from the optimization problem when their objective unctions are nonquadratic. In our previous work [1], we showed that the use of deterministic annealing method greatly reduces computational burden or optimization and provides a good solution or nonquadratic objective unctions. Here, we further investigate the convergence of the deterministic annealing algorithm; our experimental results show that, while the solutions obtained by a simple quenching algorithm depend on the initial conditions, the estimates converged via deterministic annealing algorithm are consistent under various initial conditions.
3D medical image reconstruction techniques are useful to figure out complex 3D structure from the set of 2D sections but their implementations are difficult due to processor's limitation and their computational complexity. In this paper, we propose a new speed optimization technique or accelerating the volume rendering algorithm. In addition, the whole procedure or reconstructing the medical images are constructed by using Visual C++ 5.0 under PC environment. They include classification, shading and ray-casting.
3D point data acquired from laser scan or stereo vision can be quite noisy. A preprocessing step is often needed before a surface reconstruction algorithm can be applied. In this paper, we propose a nonparametric approach for noisy point data preprocessing. In particular, we proposed an anisotropic kernel based nonparametric density estimation method for outlier removal, and a hill-climbing line search approach for projecting data points onto the real surface boundary. Our approach is simple, robust and efficient. We demonstrate our method on both real and synthetic point datasets.
This paper shows the use of wavelet transformation combined with inverse acoustics to reconstruct the surface velocity of a noise source. This approach uses the boundary element analysis based on the measured sound pressure at a set of field points, the Helmholtz integral equations and wavelet transformation for reconstructing the normal surface velocity field. The reconstructed field can be diverged due to the small measurement errors in the case of nearfield acoustic holography (NAH) using an inverse boundary element method. In order to avoid this instability in the inverse problem, the reconstruction process should include some form of regularization for enhancing the resolution of source images. The usual method of regularization has been the truncation of wave vectors associated with small singular values, although the order of an optimal truncation is difficult to determine. In this paper, a wavelet transformation is applied to reduce the computation time for inverse acoustics and to enhance the reconstructed vibration field. The computational speed-up is achieved, with solution time being reduced to $14.5\%$.
A distinctive neuronal network in the brain is believed to make us unique individuals. Electron microscopy is a valuable tool for examining ultrastructural characteristics of neurons, synapses, and subcellular organelles. A recent technological breakthrough in volume electron microscopy allows large-scale circuit reconstruction of the nervous system with unprecedented detail. Serial-section electron microscopy-previously the domain of specialists-became automated with the advent of innovative systems such as the focused ion beam and serial block-face scanning electron microscopes and the automated tape-collecting ultramicrotome. Further advances in microscopic design and instrumentation are also available, which allow the reconstruction of unprecedentedly large volumes of brain tissue at high speed. The recent introduction of correlative light and electron microscopy will help to identify specific neural circuits associated with behavioral characteristics and revolutionize our understanding of how the brain works.
Li, Jun;Pan, Yang Yang;Li, Jiao sheng;Li, Rong;Zheng, Tao
Journal of the Optical Society of Korea
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v.18
no.3
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pp.230-235
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2014
Two-step quadrature phase-shifting digital holography based on the calculated intensity of a reference wave is proposed. In the Mach-Zehnder interferometer (MZI) architecture, the method only records two quadrature-phase holograms, without reference-wave intensity or object-wave intensity measurement, to perform object recoding and reconstruction. When the reference-wave intensity is calculated from the 2D correlation coefficient (CC) method that we presented, the clear reconstruction image can be obtained by some specific algorithm. Its feasibility and validity were verified by a series of experiments with 2D objects and 3D objects. The presented method will be widely used in real-time or dynamic digital holography applications.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.5
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pp.2414-2433
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2019
The aim of this paper is to design a 3D laser radar prototype based on laser triangulation. The mathematical model of distance sensitivity is deduced; a pixel-distance conversion formula is discussed and used to complete 3D scanning. The center position extraction algorithm of the spot is proposed, and the error of the linear laser, camera distortion and installation are corrected by using the proposed weighted average algorithm. Finally, the three-dimensional analytic computational algorithm is given to transform the measured distance into point cloud data. The experimental results show that this 3D laser radar can accomplish the 3D object scanning and the environment 3D reconstruction task. In addition, the experiment result proves that the product of the camera focal length and the baseline length is the key factor to influence measurement accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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