The Optimization of Electrical Tomography Algorithms

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F17%3APU125750" target="_blank" >RIV/00216305:26220/17:PU125750 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/8261844" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/document/8261844</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/PIERS.2017.8261844" target="_blank" >10.1109/PIERS.2017.8261844</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

The Optimization of Electrical Tomography Algorithms

Popis výsledku v původním jazyce

The paper discusses the optimization of methods for fast image reconstruction in electrical resistive/impedance/capacitance/infrared tomography. The first portion of the text characterizes the total variation and Tikhonov regularization techniques, including their advantages and drawbacks. Within the related other part, the authors then focus on time optimization in computing the distribution of the desired quantity inside a given object. In this context, the following options are considered: a) adaptive control of the regularizing element of the objective function; b) parallelizing the computation of the Jacobian and the Gauss-Newton system of equations; c) compressive sensing. The parallelization of the algorithm was outlined with respect to the capabilities of a general purpose GPU. In terms of its general goal, the research is intended to design universal libraries for reconstructing complex quantities inside measured objects.

Název v anglickém jazyce

The Optimization of Electrical Tomography Algorithms

Popis výsledku anglicky

The paper discusses the optimization of methods for fast image reconstruction in electrical resistive/impedance/capacitance/infrared tomography. The first portion of the text characterizes the total variation and Tikhonov regularization techniques, including their advantages and drawbacks. Within the related other part, the authors then focus on time optimization in computing the distribution of the desired quantity inside a given object. In this context, the following options are considered: a) adaptive control of the regularizing element of the objective function; b) parallelizing the computation of the Jacobian and the Gauss-Newton system of equations; c) compressive sensing. The parallelization of the algorithm was outlined with respect to the capabilities of a general purpose GPU. In terms of its general goal, the research is intended to design universal libraries for reconstructing complex quantities inside measured objects.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20201 - Electrical and electronic engineering

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2017

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

PIERS 2017 Proceedings

ISBN

978-1-5090-6269-0

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

763-766

Název nakladatele

Neuveden

Místo vydání

neuveden

Místo konání akce

Petrohrad

Datum konání akce

22. 5. 2017

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000427596700145