JP5657141B2 - 液体媒体中の乱流の影響を含む画像データの処理 - Google Patents
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Description
- 画像の画素に対する乱流の影響をモデル化することと、
- 時間平均化された画像の上記モデル化による逆畳み込み(de-convolution)と
を含む。
- σは、ベクトルuのノルムの標準偏差を表し、
- AおよびBは、例えばA=3/πおよびB=√6のように、正の実数定数である。
- fは、2次元フーリエ変換後に正規化される2つの周波数の2次元ベクトルである。
- fcは、潜在的なスペクトルエイリアシングを除去するためのフィルタの遮断周波数である。
- Sb(f)およびSsharp(f)は、それぞれ雑音のスペクトルパワー密度および測定される鮮明な画像のスペクトルパワー密度である。
- Hσ(f)は、乱流h(u)の影響の確率密度の2次元フーリエ変換である。
- 下記のようにリセットするステップ:
If(x,1)=0 N(x,1)=0、
- 下記のように巡回型時間フィルタリングするステップ:
If(x,n)=(1-α)I(x,n)+αIf(x+[δn,n-1],n-1)、
ここで、
[δn,n-1]=([δxn,n-1],[δyn,n-1])
は、カメラの平行移動に起因する現在の画像nと前の画像n-1との間の、最も近い整数に丸められた、列シフトxおよび/または行シフトyのベクトルに対応する。
- 下記のように正規化行列(normalization matrix)Nを更新するステップ:
N(x,n)=(1-α)×1+αN(x+[δn,n-1],n-1)
- 下記のように時間フィルタの出力を正規化するステップ:
- 取得されて処理された画像から、燃料要素集合体の状態を判断すること。
この実施形態により、有利には、監視され、調べられる炉心内での集合体の配列(arrangement)が可能である。
- 上記画像内で、燃料要素集合体間の間隔を測定すること。
この実施形態により、有利には、精密に監視され、調べられる炉心内で集合体をそれぞれ位置付けることができる。
- 例えばS穴について、集合体を安定させるために使用されるピンで燃料要素集合体を受け止めることの危険を軽減するために、有用な時間内に穴の変形が識別されること。
- 各燃料要素集合体が所定の炉心計画で指定される位置にあることを確認するために、集合体識別子を読み取ること。
- 取得された画像データを受信するためのインタフェースINT
- これらの画像データを処理するためのプロセッサPROCおよび作業用記憶装置(working storage)MEM
- 画像信号を調整して画面ECRに伝え、その後処理済み画像IMT(処理済み画像の一例を図4に示す)を表示するための出力インタフェースOUT
- 第1の時間フィルタリングにより、安定した、しかしぼやけた画像を取得することができる(このぼやけた画像は、その式が乱流ベクトルの確率密度に全く等しい、線形空間フィルタによる(未知の)元の鮮明な画像の畳み込みに対応することがわかる)。
- 例えばウィーナー型の、空間的な第2のフィルタリングにより、元の画像を鮮明にすることができる(したがってこれは線形逆畳み込みによって取得される)。
I(x,n)=Isharp(x+ux,n)
hx,n(u)
hx,n(u)=h(u)
ここでh(u)は、所与の任意の画像nの、そして所与の任意の画素xの乱流の確率密度である。
- 乱流現象は、一般的な等方性であり、確率密度は、ベクトルuの角度に無関係であるはずである。
- 画素の小さい変位は、画素の大きい変位よりも頻繁に起こる。したがって、ベクトルuのノルムが減少するとき、値h(u)は減少するはずである。
- fは、2次元フーリエ変換後の2つの正規化された周波数の2次元ベクトル(f=(f,g))である。
- fcは、入力画像上のいかなる潜在的なスペクトルエイリアシングも除去することができるフィルタの遮断周波数である。
- Sb(f)およびSsharp(f)は、それぞれ雑音のスペクトルパワー密度および回復される鮮明な画像のスペクトルパワー密度である。
- Hσ(f)は、h(u)の2次元フーリエ変換である。
[δn,n-1]=([δn,n-1],[δyn,n-1n])
N(x,n)=1-αn(x)
- リセットするステップ:
If(x,1)=0 N(x,1)=0、
- 時間フィルタリングするステップ:
If(x,n)=(1-α)I(x,n)+αIf(x+[δn,n-1],n-1)、
- 正規化行列を更新するステップ:
N(x,n)=(1-α)×1+αN(x+[δn,n-1],n-1)
- 時間フィルタの出力を正規化するステップ:
- 第1のステップにおいて、現在の画像nと前の画像n-1との間のシフトδn,n-1を推定し、
- このシフトを、時間フィルタを再配置するために使用すると共に、
- 各画素の正規化行列を計算するために使用し、
- その後、時間フィルタからの正規化された出力は、空間フィルタにより逆畳み込みされる。
逆畳み込みの方法は、静止カメラの場合に前述した方法である。
γ(δx,δy)
は、下記の高速フーリエ変換を使用することにより、取得されることができる:
δn,n-1=δn,ref-δn-1,ref
- 現在の画像IMn(時間n)を使用して、ステップS1においてシフトを推定し、ステップS1で推定されたシフトが、しきい値を超える場合(テストS6)、ステップS7において、しきい値を更新する。
- ステップS2において、再配置を計算する。
- ステップS3において時間フィルタリングし、ステップS4において画素で正規化する。
- 鮮明な画像INを取得するためにステップS5において空間フィルタリングする。
F2:空間フィルタ
Claims (25)
- 画像の画素の見かけ上の変位の影響を引き起こす乱流現象を含む液体に浸漬されたカメラによって取得される連続デジタル画像データを処理するための方法であって、
- 前記画像の前記画素に対する前記乱流の前記影響のモデル化と、
- 時間平均化された画像の前記モデル化による逆畳み込みと
を含むことを特徴とする、方法。 - 前記モデル化が、乱流の前記影響に関連する変位ベクトルuの確率密度のモデルの推定を含むことを特徴とする、請求項1に記載の方法。
- 前記モデルが、指数関数的に減少するタイプのモデルであることを特徴とする、請求項2に記載の方法。
- 前記モデルhσ(u)が、下記のタイプの式により、ベクトルuの関数として表され:
- σは、前記ベクトルuのノルムの標準偏差を表し、
- AおよびBは、正の実数定数である
ことを特徴とする、請求項3に記載の方法。 - A=3/πおよびB=√6であることを特徴とする、請求項4に記載の方法。
- 前記時間平均化された画像が、時間の関数として個々に減少する、忘却係数の累乗によって重み付けされた平均によって推定されることを特徴とする、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。
- ベクトル座標xを有する画素に対して時間nで推定される前記平均画像Iα(x,n)が、下記式によって求められ:
ことを特徴とする、請求項6に記載の方法。 - 前記時間平均化された画像が、回帰時間フィルタリングによって推定されることを特徴とする、請求項1から7のいずれか一項に記載の方法。
- 前記時間平均化された画像が、回帰時間フィルタリングによって推定されると共に、
前記時間nに対する、If(x,n)と示される、前記時間フィルタのn番目の出力、および前記平均画像Iα(x,n)が、下記式によって関連付けられる:
- 前記忘却計数αが、0.99に等しく選択されることを特徴とする、請求項6、7、および9のいずれか一項に記載の方法。
- 前記逆畳み込みが、前記モデル化に対応する式を用いた線形空間フィルタリングの適用を含むことを特徴とする、請求項1から10のいずれか一項に記載の方法。
- 前記フィルタリングが、ウィーナー型であることを特徴とする、請求項11に記載の方法。
- 前記モデル化が、乱流の前記影響に関連する変位ベクトルuの確率密度のモデルの推定を含むと共に、
前記空間フィルタが、スペクトル領域において、下記式により求められ:
ここで:
- fは、2次元フーリエ変換後に正規化された2つの周波数の2次元ベクトルであり、
- fcは、いかなる潜在的なスペクトルエイリアシングも除去するためのフィルタの遮断周波数であり、
- Sb(f)およびSsharp(f)は、それぞれ雑音のスペクトルパワー密度および測定される鮮明な画像のスペクトルパワー密度であり、
- Hσ(f)は、前記乱流hσ(u)の前記影響の前記確率密度の前記2次元フーリエ変換である
ことを特徴とする、請求項12に記載の方法。 - 前記空間フィルタが、下記式によって表され:
- 前記画像の前記画素に対する前記乱流の前記影響の前記モデル化が、乱流の前記影響に関連する変位ベクトルuの確率密度のモデルの前記推定を含み、
前記画像の前記画素に対する前記乱流の前記影響の前記モデルh σ (u)が、下記のタイプの式により、前記ベクトルuの関数として表され:
- σは、前記ベクトルuのノルムの標準偏差を表し、
- AおよびBは、正の実数定数である
と共に、
前記乱流hσ(u)の前記影響の前記確率密度の前記2次元フーリエ変換Hσ(f)が、下記式によって求められ:
- 前記2次元フーリエ変換Hσ(f)が下記式によって求められ:
- 前記カメラが平行移動し、前記平均画像の前記推定のために、前の画像の再配置が、現在の画像に適用されることを特徴とする、請求項1から16のいずれか一項に記載の方法。
- 前記時間平均化された画像が、回帰時間フィルタリングによって推定されると共に、
前記方法が、再配置および正規化と共に時間フィルタリングを含むことを特徴とする、請求項17に記載の方法。 - 前記時間平均化された画像I α (x,n)が、回帰時間フィルタリングによって推定され、
前記時間nに対する、I f (x,n)と示される、前記時間フィルタのn番目の出力、および前記平均画像I α (x,n)が、下記式によって関連付けられると共に、
- 下記のようにリセットするステップと:
If(x,1)=0 N(x.1)=0、
- 下記のように巡回型時間フィルタリングするステップと:
If(x,n)=(1-α)I(x,n)+αIf(x+[δn,n-1],n-1)、
ここで、
[δn,n-1]=([δxn,n-1],[δyn,n-1])
は、前記カメラの前記平行移動に起因する現在の画像nと前の画像n-1との間の、最も近い整数に丸められた、行シフトxおよび/または列シフトyベクトルに対応し、
- 下記のように、正規化行列Nを更新するステップと:
N(x,n)=(1-α)×1+αN(x+[δn,n-1],n-1)
- 下記のように前記時間フィルタの前記出力を正規化するステップと:
- コンピュータプログラムであって、
このプログラムがプロセッサ(PROC)によって実行されるとき、請求項1から19のいずれか一項に記載の方法を実施するための命令を含むコンピュータプログラム。 - 画像の画素の見かけ上の変位の影響を引き起こす乱流現象を含む液体に浸漬されたカメラによって取得される連続的なデジタル画像データを処理するための入力を備えた、画像データを処理するための装置であって、
請求項1から19に記載の方法を実施するための計算手段をさらに備えることを特徴とする、装置。 - 燃料要素集合体を撮影するために核施設の水中に浸漬されたカメラによって取得される画像データの前記処理のための、請求項1から19のいずれか一項に記載の方法の使用法であって、
- 前記取得されて処理された画像からの前記燃料要素集合体の状態の判断
を少なくとも含むことを特徴とする、使用法。 - - 前記取得されて処理された画像における、前記燃料要素集合体の少なくとも1つの識別子の判断
を少なくとも含むことを特徴とする、請求項22に記載の使用法。 - - 前記画像における、前記燃料要素集合体間の間隔の測定
をさらに含むことを特徴とする、請求項22および23のいずれか一項に記載の使用法。 - 燃料要素集合体を撮影するために核施設の水中に浸漬されたカメラを含む設備であって、
前記カメラによって取得される画像データの処理のための請求項21に記載の装置をさらに含むことを特徴とする、設備。
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