Filtragem de projeções tomográficas da ciência do solo utilizando Kalman e redes neurais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2007
Autor(a) principal: Laia, Marcos Antonio de Matos
Orientador(a): Cruvinel, Paulo Estevão lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de São Carlos
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BR
Palavras-chave em Português:
Processamento de sinais - técnicas digitais
Filtros adaptativos
Kalman, Filtragem de
Redes neurais (Computação)
Tomografia computadorizada
Área do conhecimento CNPq:
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/358
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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