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Aphelion Kriging

de Adcis

Aphelion Kriging es un potente módulo de Aphelion que elimina el ruido de una imagen adquirida mediante el uso de técnicas de filtrado basadas en geoestadísticas y análisis de Kriging.

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Desarrollado conjuntamente con el centro de Geoestadística de la "Ecole des Mines de Paris", este módulo permite eliminar el ruido generado durante la adquisición de una imagen empleando técnicas de filtrado basadas en el análisis "Kriging" y la geoestadística. La eliminación del ruido se hace en tres etapas. Primero, se calcula el variograma de la imagen de manera automática. Luego, el usuario genera interactivamente un modelo (función) que se aproxime lo mejor posible al variograma, con una combinación lineal de funciones seleccionadas de una lista suministrada en el módulo Kriging. Las barras de desplazamiento permiten especificar con precisión los parámetros de las funciones escogidas en el modelo. Finalmente, se lanza el proceso de "Kriging" utilizando el modelo definido en la etapa precedente y el ruido es eliminado.

Imagen original:

Resultado tras un filtrado común (Gausiano 5x5):

Imagen tras el filtrado de Kriging:

El módulo Kriging soporta modelos isotrópicos y anisotrópicos, así como análisis mono y multivariables. En el caso de un análisis multivariable, el modelo escogido puede ajustarse simultáneamente por el variograma o el covariograma. En el campo de la ciencia de materiales, el módulo Kriging puede utilizarse sobre cada imagen correspondiente a un elemento de traza (cromo, molíbdeno, etc.). La utilización de este módulo permite detectar y cuantificar los elementos de traza en una muestra de acero inoxidable en las adquisiciones efectuadas con una microsonda.

Principales características del módulo Kriging de Aphelion™

  • Elimina el ruido generado por el proceso de adquisición de una imagen.
  • Permite seleccionar modelos de una lista de modelos estándar (por ejemplo, Gaussiano, exponencial, cúbico, efecto "Nugget", etc.).
  • Genera automáticamente parámetros para los modelos iniciales.
  • Afina los parámetros del modelo con el fin de ajustarse lo mejor posible a los datos de la imagen.
  • Permite realizar análisis mono y multivariables, en una o en varias direcciones.
  • Mejora la nitidez de una imagen adquirida por un sistema desenfocado.
 
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