algorithme de reconstruction tomographique, arbre

Une petite question sur votre TIPE...

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algorithme de reconstruction tomographique, arbre

Message par Goldilocks » 24 mars 2022 14:25

Bonjour,
comme dit dans le titre je cherche actuellement une façon de reconstruire une image de la coupe transversale d'une buche que j'ai percé.
Pour l'instant
  • j'ai crée un programme me donnant une carte des contours de la bûche que j'ai mesuré à l'aide d'un grand pied à coulisse fait maison
  • j'ai pris toute les mesures de temps entre les différents points et j'ai ainsi pu trouver l'expression des vitesses entre chacun des points
Cependant je ne vois pas comment afficher une image tomographique comme on peut en voir sur différents documents (exemple ci-jointhttp://www.conforg.fr/cfa2010/cdrom/dat ... 000036.pdf)
j'ai beaucoup revu passer des termes comme transformé de radon, cubic spline ou encore shepp logan. Mais malgré mes recherches je n'arrive pas à aboutir au résultat voulu.
Merci de votre réponse.

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Re: algorithme de reconstruction tomographique, arbre

Message par H2Fooko » 25 mars 2022 06:48

Bonjour Goldilocks

J'imagine que tu as déjà cherché le terme Radon sur le forum ?
De mémoire il y a même un lien vers un sujet d'agreg ou un sujet de math de centrale MP 2015.
As tu les données d'entrée suffisantes pour ce faire ?
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Re: algorithme de reconstruction tomographique, arbre

Message par Goldilocks » 26 mars 2022 00:55

Merci de votre réponse,
J'ai pu retrouver le sujet de mp qui pourrait me donner une approche intéressante pour la partie théorique. Mais cependant je ne vois toujours pas comment faire le lien avec mes mesures, je suis désolé c'est sûrement évident mais je ne vois pas ...

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Re: algorithme de reconstruction tomographique, arbre

Message par H2Fooko » 26 mars 2022 07:06

Je ne dirais pas que c'est évident, et dans ce domaine de la transformée de Radon je ne suis certainement pas le mieux placé pour expliquer quoique ce soit.

Mon approche est la suivante: tu as une boite noire et tu ne sais pas encore ce qu'il y a dedans, Mme irène Buvat indique sur son site qu'il y a plusieurs méthodes de reconstruction : analytique ou itérative. Tu vois que le contenu de la boite noire peut différer selon la méthode employée, et donc les entrées nécessaires aussi.

Il serait bon, je pense, pour susciter l'intérêt d'autres lecteurs que tu nous présente ce que tu as en entrée. J'imagine que tu as une série de courbes en éventail (figure 5 du papier donné en lien dans ton premier post) avec des valeurs de vitesse dans chaque direction à partir du point démission.

En sortie tu aimerais bien obtenir une belle figure avec dégradé de couleurs (comme les figures 8, 9 et 10 du papier pointé par ton lien). On sent bien qu'une seule courbe en éventail n'est pas suffisante pour reconstituer ce genre de figure.

Je pense que la boite noire exploite plusieurs courbes en éventail. Que peut-on dire des points d'intersections entre les différentes courbes en éventail ?

Je te souhaite d'avoir d'autres réponses plus pertinentes que les miennes. 😋
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Re: algorithme de reconstruction tomographique, arbre

Message par Goldilocks » 27 mars 2022 21:42

Malgré plusieurs lecture du document ( de celui-ci entre autre ) je ne parviens pas à aboutir à un résultat. J'ai effectivement plusieurs courbes en éventail que je place sur un même graphique et auxquelles je donne différentes couleur en fonction de leur vitesse. j'arrive à observer la cavité avec les données que j'ai mais rien de comparable aux véritables graphiques.

PS: je n'arrive à envoyer d'images j'ai un erreur "Désolé, le quota de fichiers joints a été atteint."

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Re: algorithme de reconstruction tomographique, arbre

Message par H2Fooko » 28 mars 2022 07:21

Goldilocks a écrit :
27 mars 2022 21:42
PS: je n'arrive à envoyer d'images j'ai un erreur "Désolé, le quota de fichiers joints a été atteint."
Pour cela il semblerait que cela dépende du navigateur internet utilisé ?
Par contre la majorité se sert d'un hébergeur d'images gratuit et utilise "l'éditeur complet & aperçu" pour insérer le lien vers l'image entre 2 balises BBcode.
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Re: algorithme de reconstruction tomographique, arbre

Message par Goldilocks » 30 mars 2022 22:47


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Re: algorithme de reconstruction tomographique, arbre

Message par H2Fooko » 01 avr. 2022 11:37

Bonjour,
Bon en relisant ton autre post, j'ai relevé une remarque de Fakbill : ce n'est pas de la tomographie
fakbill a écrit :
04 nov. 2021 11:47
.../...
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00554455/document : ce n'est pas de la tomographie mais une "simple" mesure de R/T résolue spatiallement. C'est déjà bien mais ce n'est pas de la tomographie.
Quant à ta référence du 1er post: ce sont des "cartographie des lenteurs dans une section de peuplier". ce n'est pas de la tomographie non plus . En tout cas c'est ce que Je pense.

Reste à définir ce que tu recherches vraiment à faire.
Ce que tu as fait est déjà bien.
Bon courage

PS: Une étape intermédiaire serait d'apprendre à faire un moyennage des lenteurs sur un plan de coupe : une sorte de filtre graphique sur une matrice de pixels plus ou moins grande.
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Re: algorithme de reconstruction tomographique, arbre

Message par Goldilocks » 06 avr. 2022 23:35

Bonjour,
Merci pour la pertinence de vos réponses ce qui m'a beaucoup fait réfléchir, j'en ai parlé avec un camarade et il me semble plus pertinent de construire une matrice en décomposant la coupe de mon arbre en un tableau. Encore un problème ...
Merci pour ton aide en tout cas.

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Re: algorithme de reconstruction tomographique, arbre

Message par H2Fooko » 07 avr. 2022 10:31

De rien,
N'oublie pas que tu as aussi un prof 😉 qui peut t'orienter et aussi te faire réfléchir.
L'important je pense dans ce genre d'exercice qu'est un TIPE c'est de mettre en avant :
- ta valeur ajoutée,
- ton esprit critique sur ce que tu as fait et éventuellement ce qu'ont fait les autres,
- ton cheminement depuis le début
- la raison du choix de tes capteurs
- etc ...
Je ne suis pas le mieux placé pour en parler mais je dirais qu'il faut qu'on sente que ce TIPE est le fruit de tes réflexions, de ton travail en respectant les contraintes données.
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