Персона:
Корнилов, Антон Сергеевич

Profile Picture
Email Address
Birth Date
Научные группы
Организационные подразделения
OrgUnit Logo
Организационная единица
Институт общей профессиональной подготовки (ИОПП)
Миссией Института является: фундаментальная базовая подготовка студентов, необходимая для получения качественного образования на уровне требований международных стандартов; удовлетворение потребностей обучающихся в интеллектуальном, культурном, нравственном развитии и приобретении ими профессиональных знаний; формирование у студентов мотивации и умения учиться; профессиональная ориентация школьников и студентов в избранной области знаний, формирование способностей и навыков профессионального самоопределения и профессионального саморазвития. Основными целями и задачами Института являются: обеспечение высококачественной (фундаментальной) базовой подготовки студентов бакалавриата и специалитета; поддержка и развитие у студентов стремления к осознанному продолжению обучения в институтах (САЕ и др.) и на факультетах Университета; обеспечение преемственности образовательных программ общего среднего и высшего образования; обеспечение высокого качества довузовской подготовки учащихся Предуниверситария и школ-партнеров НИЯУ МИФИ за счет интеграции основного и дополнительного образования; учебно-методическое руководство общеобразовательными кафедрами Института, осуществляющими подготовку бакалавров и специалистов по социо-гуманитарным, общепрофессиональным и естественнонаучным дисциплинам, обеспечение единства требований к базовой подготовке студентов в рамках крупных научно-образовательных направлений (областей знаний).
Статус
Фамилия
Корнилов
Имя
Антон Сергеевич
Имя

Фильтры

20192
2
2
Сброс фильтров

Настройки

End date: 2019 × Start date: 2019 ×

Результаты поиска

Теперь показываю 1 - 2 из 2
  • Уменьшенное изображение
    Публикация
    Только метаданные
    Blind quality assessment for slice of microtomographic image
    (2019) Yakimchuk, I.; Kornilov, A.; Safonov, I.; Корнилов, Антон Сергеевич; Сафонов, Илья Владимирович
    © 2019 FRUCT.The paper considers a new algorithm for blind quality assessment of a slice of X-ray microtomographic image. We selected the following factors impacting on micro-CT image quality with respect to Digital Rock technology: Smoothness, sharpness, contrast, absence of high-density regions and ring artifacts. We propose algorithms for estimation of partial quality measures for named factors inside Region-of-Interest, that is in area associated with a sample of rock or granular material. Total quality metrics is calculated as a product of these partial measures. Our method for quality assessment provides reasonable outcomes for synthetic and real slices of micro-CT images. We collected experts' judgments about quality of slices. Proposed solution has a high correlation with scores of experts and outperforms existing blind quality metrics. An application of developed method to all slices allows to obtain quality estimation for 3D micro-CT image.
  • Уменьшенное изображение
    Публикация
    Только метаданные
    Selection in a 3D microtomographic image the region with the highest quality
    (2019) Safonov, I. V.; Yakimchuk, I. V.; Kornilov, A. S.; Goncharova, A. V.; Корнилов, Антон Сергеевич
    © 2019 CEUR-WS. All rights reserved.We present an algorithm for processing of X-ray microtomographic (micro-CT) images that allows automatic selection of a sub-volume having the best visual quality for further mathematical simulation, for example, flow simulation. Frequently, an investigated sample occupies only a part of a volumetric image or the sample can be into a holder; a part of the image can be cropped. For each 2D slice across the Z-axis of an image, the proposed method locates a region corresponding to the sample. We explored applications of several existing blind quality measures for an estimation of the visual quality of a micro-CT image slice. Some of these metrics can be applied to ranking the image regions according to their quality. Our method searches for a cubic area located inside regions belonging to the sample and providing the maximal sum of the quality measures of slices crossing the cube across the Z-axis. The proposed technique was tested on synthetic and real micro-CT images of rocks.