کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
1783985 1524109 2016 10 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Wavelet subspace decomposition of thermal infrared images for defect detection in artworks
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه زیر فضای موجک برای تصاویر مادون قرمز حرارتی برای تشخیص نقص در آثار هنری
ترجمه چکیده
سلامت آثار هنری باستانی باید به طور مرتب نگهداری شود. نقص در این آثار هنری ممکن است در طول زمان توسعه یابد و باید دقیقا همانطور که ممکن است شناسایی شود. تکنیک های آزمون آکوستیک کلاسیک، در حال تهاجم، خطر ایجاد آسیب دائمی در طول بازرسی های دوره ای است. ترمومتر مادون قرمز یک راه حل امیدوار کننده برای نشان دادن گسل ها در آثار هنری است. این شامل گرم کردن آثار هنری و ضبط پاسخ حرارتی آن با استفاده از دوربین مادون قرمز است. یک استراتژی جدید مبتنی بر اصل شبه تصادفی دوتایی تحریک در این کار برای سرکوب خطرات ناشی از گرمایش طولانی استفاده می شود. هدف این کار این است که یک طرح اتوماتیک برای شناسایی خطاها در تصاویر گرفته شده ایجاد کنیم. یک طرح کارآمد مبتنی بر تقسیم زیر فضای مبتنی بر موجک توسعه یافته است که از شناسایی گسل های غیرقابل مشاهده نامرئی، ضعیف تر است. دو مشکل مهم در این کار عبارتند از انتخاب پایه بهینه موجک و انتخاب سطح زیر فضای. معیار جدید بر مبنای اطلاعات متقابل منطقهای برای آن پیشنهاد شده است. این رویکرد با موفقیت بر روی نمونه آزمایشگاهی و همچنین آثار هنری واقعی آزمایش شده است. متریک کنتراست تقویت کننده جدید برای نشان دادن کارایی کمی الگوریتم توسعه داده شده است. این الگوریتم به خوبی برای هر دو کار آزمایشگاهی مبتنی بر واقعی و واقعی طراحی شده است.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه فیزیک و نجوم فیزیک اتمی و مولکولی و اپتیک
چکیده انگلیسی
Health of ancient artworks must be routinely monitored for their adequate preservation. Faults in these artworks may develop over time and must be identified as precisely as possible. The classical acoustic testing techniques, being invasive, risk causing permanent damage during periodic inspections. Infrared thermometry offers a promising solution to map faults in artworks. It involves heating the artwork and recording its thermal response using infrared camera. A novel strategy based on pseudo-random binary excitation principle is used in this work to suppress the risks associated with prolonged heating. The objective of this work is to develop an automatic scheme for detecting faults in the captured images. An efficient scheme based on wavelet based subspace decomposition is developed which favors identification of, the otherwise invisible, weaker faults. Two major problems addressed in this work are the selection of the optimal wavelet basis and the subspace level selection. A novel criterion based on regional mutual information is proposed for the latter. The approach is successfully tested on a laboratory based sample as well as real artworks. A new contrast enhancement metric is developed to demonstrate the quantitative efficiency of the algorithm. The algorithm is successfully deployed for both laboratory based and real artworks.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Infrared Physics & Technology - Volume 77, July 2016, Pages 325-334
نویسندگان
, , , , , , ,