Das Suchergebnis hat sich seit Ihrer Suchanfrage verändert. Eventuell werden Dokumente in anderer Reihenfolge angezeigt.
  • Treffer 10 von 34
Zurück zur Trefferliste
Zitieren Sie bitte immer diesen URN: urn:nbn:de:kobv:b43-554598

Learned block iterative shrinkage thresholding algorithm for photothermal super resolution imaging

  • Block-sparse regularization is already well known in active thermal imaging and is used for multiple-measurement-based inverse problems. The main bottleneck of this method is the choice of regularization parameters which differs for each experiment. We show the benefits of using a learned block iterative shrinkage thresholding algorithm (LBISTA) that is able to learn the choice of regularization parameters, without the need to manually select them. In addition, LBISTA enables the determination of a suitable weight matrix to solve the underlying inverse problem. Therefore, in this paper we present LBISTA and compare it with state-of-the-art block iterative shrinkage thresholding using synthetically generated and experimental test data from active thermography for defect reconstruction. Our results show that the use of the learned block-sparse optimization approach provides smaller normalized mean square errors for a small fixed number of iterations. Thus, this allows us to improve theBlock-sparse regularization is already well known in active thermal imaging and is used for multiple-measurement-based inverse problems. The main bottleneck of this method is the choice of regularization parameters which differs for each experiment. We show the benefits of using a learned block iterative shrinkage thresholding algorithm (LBISTA) that is able to learn the choice of regularization parameters, without the need to manually select them. In addition, LBISTA enables the determination of a suitable weight matrix to solve the underlying inverse problem. Therefore, in this paper we present LBISTA and compare it with state-of-the-art block iterative shrinkage thresholding using synthetically generated and experimental test data from active thermography for defect reconstruction. Our results show that the use of the learned block-sparse optimization approach provides smaller normalized mean square errors for a small fixed number of iterations. Thus, this allows us to improve the convergence speed and only needs a few iterations to generate accurate defect reconstruction in photothermal super-resolution imaging.zeige mehrzeige weniger

Volltext Dateien herunterladen

Metadaten exportieren

Weitere Dienste

Teilen auf Twitter Suche bei Google Scholar Anzahl der Zugriffe auf dieses Dokument
Metadaten
Autor*innen:J. C. Hauffen, L. Kästner, Samim AhmadiORCiD, P. Jung, G. Caire, Mathias ZieglerORCiD
Dokumenttyp:Zeitschriftenartikel
Veröffentlichungsform:Verlagsliteratur
Sprache:Englisch
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Sensors
Jahr der Erstveröffentlichung:2022
Organisationseinheit der BAM:8 Zerstörungsfreie Prüfung
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.0 Abteilungsleitung und andere
Veröffentlichende Institution:Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
Verlag:MDPI
Verlagsort:Basel
Jahrgang/Band:22
Ausgabe/Heft:15
Aufsatznummer:5533
Erste Seite:1
Letzte Seite:15
DDC-Klassifikation:Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie
Freie Schlagwörter:Active thermal imaging; Block-sparsity; Defect reconstruction; Laser; Laser thermography; Machine learning; NDT; Neural network; Non-destructive testing; Optimization; Regularization; Thermography
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Chemie und Prozesstechnik
DOI:10.3390/s22155533
URN:urn:nbn:de:kobv:b43-554598
ISSN:1424-8220
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei für die Öffentlichkeit verfügbar ("Open Access")
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International
Datum der Freischaltung:10.08.2022
Referierte Publikation:Ja
Datum der Eintragung als referierte Publikation:10.08.2022
Schriftenreihen ohne Nummerierung:Wissenschaftliche Artikel der BAM
Einverstanden
Diese Webseite verwendet technisch erforderliche Session-Cookies. Durch die weitere Nutzung der Webseite stimmen Sie diesem zu. Unsere Datenschutzerklärung finden Sie hier.