Directional edge and texture representations for image processing

An efficient representation for natural images is of fundamental importance in image processing and analysis. The commonly used separable transforms such as wavelets axe not best suited for images due to their inability to exploit directional regularities such as edges and oriented textural patterns; while most of the recently proposed directional schemes cannot represent these two types of features in a unified transform. This thesis focuses on the development of directional representations for images which can capture both edges and textures in a multiresolution manner. The thesis first considers the problem of extracting linear features with the multiresolution Fourier transform (MFT). Based on a previous MFT-based linear feature model, the work extends the extraction method into the situation when the image is corrupted by noise. The problem is tackled by the combination of a "Signal+Noise" frequency model, a refinement stage and a robust classification scheme. As a result, the MFT is able to perform linear feature analysis on noisy images on which previous methods failed. A new set of transforms called the multiscale polar cosine transforms (MPCT) are also proposed in order to represent textures. The MPCT can be regarded as real-valued MFT with similar basis functions of oriented sinusoids. It is shown that the transform can represent textural patches more efficiently than the conventional Fourier basis. With a directional best cosine basis, the MPCT packet (MPCPT) is shown to be an efficient representation for edges and textures, despite its high computational burden. The problem of representing edges and textures in a fixed transform with less complexity is then considered. This is achieved by applying a Gaussian frequency filter, which matches the disperson of the magnitude spectrum, on the local MFT coefficients. This is particularly effective in denoising natural images, due to its ability to preserve both types of feature. Further improvements can be made by employing the information given by the linear feature extraction process in the filter's configuration. The denoising results compare favourably against other state-of-the-art directional representations

Computational modeling of syntaxial overgrowth cementation and fracture propagation in sedimentary rocks

Die vorliegende Dissertation befasst sich mit der rechnerischen Modellierung des Phänomens a) syntaktischer Überwuchszementierung und b) spröder anisotroper Bruchausbreitung in Sedimentgesteinen, mithilfe des Phasenfeldansatzes. Im ersten Teil wurde ein Multiphasenfeldmodell (MPF-Modell) für die Zementierung angepasst, um die Rolle von Rissöffnungsraten und Zementwachstumsraten bei der Entwicklung verschiedener Calcitvenenmorphologien als Ergebnis des bitaxialen Wachstums in syntaxialen Venen in zwei Dimensionen (2-D) zu untersuchen. Ein geometrischer Verschiebungsalgorithmus wurde entwickelt, um die inkrementelle Öffnungsweite unter verschiedenen Randbedingungen zu simulieren. Die numerischen Ergebnisse erläutern den bergang von Venentexturen von faserigen zu länglichen blockartigen Formen und schließlich zu euhedrisch terminierten Kristallmorphologien im offenen Raum, zur Erhöhung der Rissöffnungsraten. Zum ersten Mal wurden die Bildungsmechanismen gleichmäßiger und ungleichmäßiger Faservenen in Abhängigkeit von der anfänglichen Rissöffnung verstanden. Die starke Ähnlichkeit der numerisch versiegelten Venenmikrostrukturen mit den natürlichen Venenproben zeigt die Fähigkeit des angepassten MPF-Modells, die Wachstumsdynamik von Calcitvenen zu erfassen. Als nächstes wurde das MPF-Modell angepasst, um die syntaktische Quarzzementierung in Sandsteinen in 3-D zu untersuchen. Während der fortschreitenden Quarzzementierung wurde der Einfluss der anfänglichen Korngröße von unikristallinen Quarzaggregaten auf die Entwicklung der wichtigsten petrophysikalischen Gesteinseigenschaften, d. h. Porosität, Permeabilität und Porengrößenverteilung, untersucht. Die dynamischen Zusammenhänge zwischen diesen Eigenschaften wurden weiter ermittelt und im Vergleich zur vorhandenen Literatur kritisch analysiert. Im weiteren Forschungsverlauf wurde das MPF-Modell erweitert, um die facettierungsabhängigen Wachstumstendenzen von Quarzzementen genauer zu berücksichtigen. Darüber hinaus wurde ein systematisches Verfahren entwickelt, um mehrere digitale Kornpackungen zu erzeugen, die, analog zu natürlichen Sandsteinen und mit Hinblick auf die Kornformen, Größen und Ablagerungsporositäten, aus unterschiedlichen Anteilen unikristalliner und polykristalliner Aggregate bestehen. Unter Verwendung dieser digitalen Packungen wurde während der fortschreitenden Quarzzementierung der Einfluss der Polykristallinität von Körnern auf das Zementvolumen, die Porosität und die Permeabilität von Sandsteinen untersucht. Die simulierten Wachstumsgeschwindigkeiten entlang verschiedener Facetten, unter ungestörten Wachstumsbedingungen, zeigen eine gute Übereinstimmung mit der analytischen Lösung sowie früheren Studien. Die numerisch zementierten Mikrostrukturen von unikristallinen und polykristallinen Packungen zeigen hinsichtlich der Kristallmorphologien und des verbleibenden Porenraums deutliche Ähnlichkeiten mit den entsprechenden natürlichen Proben. Die numerisch abgeleiteten Beziehungen zwischen den petrophysikalischen Eigenschaften und ihren Variationen in verschiedenen Sandsteinen, die auf der Grundlage der anfänglichen Korngröße und des Anteils der polykristallinen Quarzaggregate während der fortschreitenden Zementierung variieren, liefern im Einklang mit den vorherigen experimentellen Befunden und empirischen Gesetzen wertvolle Einblicke in die Dynamik des Quarzwachstums in Sandsteinen. Im letzten Teil wurde ein separates MPF-Bruchmodell angepasst, um das Phänomen der spröden Mikrofrakturierung in Quarzsandsteinen anzugehen. Zwei neue Aspekte dieses Modells sind die Formulierungen von I) anisotroper und II) reduzierter Grenzflächenrissbeständigkeit. Während im ersteren Fall die bevorzugten Spaltungsebenen in jedem Quarzkorn berücksichtigt werden, bietet der letztere Fall kontinuierlich und gleichmäßig eine reduzierbare Rissbeständigkeit entlang der Korngrenzen, wodurch das Modell das intergranulare Bruchwachstum simulieren kann. Mit diesen Bestandteilen kann die Konkurrenz zwischen trans- und intergranularen Rissausbreitungsmodi durch das Modell simuliert und dabei bevorzugte Bruchrichtungen innerhalb jedes Korns aufgezeigt werden. Das Modell kann als leistungsstarkes Werkzeug zur Untersuchung der komplizierten Bruchprozesse in heterogenen polykristallinen Gesteinen dienen, die aus Körnern mit unterschiedlichen elastischen Eigenschaften, Spaltungsebenen und Korngrenzattributen bestehen. Die Leistung und Fähigkeiten des Modells werden anhand der repräsentativen numerischen Beispiele verdeutlicht. Die Ergebnisse der vorliegenden Dissertation zeigen erfolgreich, dass die Phasenfeldmethode angewendet werden kann, um die wesentliche Physik dieser Prozesse effizient und elegant erfassen zu können

Optimized synthesis of art patterns and layered textures

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Thermal Infrared Imaging Experiments of C-Type Asteroid 162173 Ryugu on Hayabusa2

The thermal infrared imager TIR onboard Hayabusa2 has been developed to investigate thermo-physical properties of C-type, near-Earth asteroid 162173 Ryugu. TIR is one of the remote science instruments on Hayabusa2 designed to understand the nature of a volatile-rich solar system small body, but it also has significant mission objectives to provide information on surface physical properties and conditions for sampling site selection as well as the assessment of safe landing operations. TIR is based on a two-dimensional uncooled micro-bolometer array inherited from the Longwave Infrared Camera LIR on Akatsuki (Fukuhara et al., 2011). TIR takes images of thermal infrared emission in 8 to 12 μm with a field of view of 16×12∘ and a spatial resolution of 0.05∘ per pixel. TIR covers the temperature range from 150 to 460 K, including the well calibrated range from 230 to 420 K. Temperature accuracy is within 2 K or better for summed images, and the relative accuracy or noise equivalent temperature difference (NETD) at each of pixels is 0.4 K or lower for the well-calibrated temperature range. TIR takes a couple of images with shutter open and closed, the corresponding dark frame, and provides a true thermal image by dark frame subtraction. Data processing involves summation of multiple images, image processing including the StarPixel compression (Hihara et al., 2014), and transfer to the data recorder in the spacecraft digital electronics (DE). We report the scientific and mission objectives of TIR, the requirements and constraints for the instrument specifications, the designed instrumentation and the pre-flight and in-flight performances of TIR, as well as its observation plan during the Hayabusa2 mission

Machine learning methods for discriminating natural targets in seabed imagery

The research in this thesis concerns feature-based machine learning processes and methods for discriminating qualitative natural targets in seabed imagery. The applications considered, typically involve time-consuming manual processing stages in an industrial setting. An aim of the research is to facilitate a means of assisting human analysts by expediting the tedious interpretative tasks, using machine methods. Some novel approaches are devised and investigated for solving the application problems. These investigations are compartmentalised in four coherent case studies linked by common underlying technical themes and methods. The first study addresses pockmark discrimination in a digital bathymetry model. Manual identification and mapping of even a relatively small number of these landform objects is an expensive process. A novel, supervised machine learning approach to automating the task is presented. The process maps the boundaries of ≈ 2000 pockmarks in seconds - a task that would take days for a human analyst to complete. The second case study investigates different feature creation methods for automatically discriminating sidescan sonar image textures characteristic of Sabellaria spinulosa colonisation. Results from a comparison of several textural feature creation methods on sonar waterfall imagery show that Gabor filter banks yield some of the best results. A further empirical investigation into the filter bank features created on sonar mosaic imagery leads to the identification of a useful configuration and filter parameter ranges for discriminating the target textures in the imagery. Feature saliency estimation is a vital stage in the machine process. Case study three concerns distance measures for the evaluation and ranking of features on sonar imagery. Two novel consensus methods for creating a more robust ranking are proposed. Experimental results show that the consensus methods can improve robustness over a range of feature parameterisations and various seabed texture classification tasks. The final case study is more qualitative in nature and brings together a number of ideas, applied to the classification of target regions in real-world sonar mosaic imagery. A number of technical challenges arose and these were surmounted by devising a novel, hybrid unsupervised method. This fully automated machine approach was compared with a supervised approach in an application to the problem of image-based sediment type discrimination. The hybrid unsupervised method produces a plausible class map in a few minutes of processing time. It is concluded that the versatile, novel process should be generalisable to the discrimination of other subjective natural targets in real-world seabed imagery, such as Sabellaria textures and pockmarks (with appropriate features and feature tuning.) Further, the full automation of pockmark and Sabellaria discrimination is feasible within this framework