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Personen: Chauhan, Swarup (Autor) 
Sell, Kathleen (Autor) 
Enzmann, Frieder (Autor) 
Rühaak, Wolfram (Autor) 
Wille, Thorsten (Autor) 
Sass, Ingo (Autor) 
Kersten, Michael (Autor) 
  
Titel: CobWeb 1.0: machine learning tool box for tomographic imaging
  
Quelle: Zenodo : OpenAIRE. Bd. 2018. H. December. Genève : CERN.
Erscheinungsjahr:    2018
URL der Originalveröffentlichung doi:10.5281/zenodo.2390943
  
Dokumentart:
Zeitschriftenaufsatz Zeitschriftenaufsatz
Weitere Angaben zur Dokumentart:    Elektronische Ressource
Sprache: Englisch
Open Access: OpenAccess
Personen der Universität:    Sell, Kathleen  In UnivIS suchen ; Enzmann, Frieder  In UnivIS suchen ; Kersten, Michael  In UnivIS suchen 
Einrichtung: Institut für Geowissenschaften
DDC-Sachgruppe:    Geowissenschaften
ID: 59000  Universitätsbibliothek Mainz
Hinweis:
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Abstract: CobWeb toolbox is build for automated image prepocessing, noise reduction, and image segmentation of X-ray computed tomographic images of geomaterials for digital rock physics research. It may further calculate geometrical parameters such as porosity, pore size distribution, and volume fraction. CobWeb uses modern unsupervised and supervised machine learning techniques for the image segmentation and different noise filtration techniques.
   
 


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