PGD et mesure de champs par corrélation d'images

Résumé : Un algorithme alternatif est proposé pour la mesure globale de champs de déplacements continus par corrélation d'images numériques. L'idée consiste à utiliser la Proper Generalized decomposition(PGD) pour résoudre le problème non-linéaire de la corrélation. En effet, l'incrément de déplace-ment est recherché sous la forme d'un produit de fonctions de variables séparées. Les problèmes dans les 3 différentes dimensions de l'espace sont découplées par un algorithme de point fixe basique utilisé classiquement en PGD. La méthode s'applique tant à des images 2D qu'a des images 3D volumiques (issues de tomographie, d'IRM...). L'incertitude de mesure est comparable à celle des approches éléments finis, tandis que le temps de calcul est réduit particulièrement quand on descend en résolution. Enfin, dans le cadre de mesure de champs de déformations, cet algorithme est bien adapté à la nature tensorielle des fonctions d'interpolation B-Splines.
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Contributor : Mathias Legrand <>
Submitted on : Sunday, February 25, 2018 - 9:02:30 PM
Last modification on : Wednesday, February 26, 2020 - 1:37:46 AM
Long-term archiving on: Monday, May 28, 2018 - 7:06:20 PM

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  • HAL Id : hal-01717111, version 1

Citation

Jean-Charles Passieux, Luis Perini, Emmanuel de Luycker, Jean-Noël Périé. PGD et mesure de champs par corrélation d'images. 11e colloque national en calcul des structures, CSMA, May 2013, Giens, France. ⟨hal-01717111⟩

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