Zobrazeno 1 - 7
of 7
pro vyhledávání: '"Senchukova, Angelina"'
Many inverse problems focus on recovering a quantity of interest that is a priori known to exhibit either discontinuous or smooth behavior. Within the Bayesian approach to inverse problems, such structural information can be encoded using Markov rand
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.13665
We consider geometry parameter estimation in industrial sawmill fan-beam X-ray tomography. In such industrial settings, scanners do not always allow identification of the location of the source-detector pair, which creates the issue of unknown geomet
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2206.14444
Autor:
Springer, Sebastian, Glielmo, Aldo, Senchukova, Angelina, Kauppi, Tomi, Suuronen, Jarkko, Roininen, Lassi, Haario, Heikki, Hauptmann, Andreas
In industrial applications, it is common to scan objects on a moving conveyor belt. If slice-wise 2D computed tomography (CT) measurements of the moving object are obtained we call it a sequential scanning geometry. In this case, each slice on its ow
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2206.09595
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Journal of Mathematical Imaging & Vision; Apr2024, Vol. 66 Issue 2, p154-166, 13p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Springer, Sebastian, Glielmo, Aldo, Senchukova, Angelina, Kauppi, Tomi, Suuronen, Jarkko, Roininen, Lassi, Haario, Heikki, Hauptmann, Andreas
Publikováno v:
Applied Mathematics for Modern Challenges; Sep2023, Vol. 1 Issue 1, p1-20, 20p