Robust moving object detection by information fusion from multiple cameras

Moving object detection is an essential process before tracking and event recognition in video surveillance can take place. To monitor a wider field of view and avoid occlusions in pedestrian tracking, multiple cameras are usually used and homography can be employed to associate multiple camera views. Foreground regions detected from each of the multiple camera views are projected into a virtual top view according to the homography for a plane. The intersection regions of the foreground projections indicate the locations of moving objects on that plane. The homography mapping for a set of parallel planes at different heights can increase the robustness of the detection. However, homography mapping is very time consuming and the intersections of non-corresponding foreground regions can cause false-positive detections. In this thesis, a real-time moving object detection algorithm using multiple cameras is proposed. Unlike the pixelwise homography mapping which projects binary foreground images, the approach used in the research described in this thesis was to approximate the contour of each foreground region with a polygon and only transmit and project the polygon vertices. The foreground projections are rebuilt from the projected polygons in the reference view. The experimental results have shown that this method can be run in real time and generate results similar to those using foreground images. To identify the false-positive detections, both geometrical information and colour cues are utilized. The former is a height matching algorithm based on the geometry between the camera views. The latter is a colour matching algorithm based on the Mahalanobis distance of the colour distributions of two foreground regions. Since the height matching is uncertain in the scenarios with the adjacent pedestrian and colour matching cannot handle occluded pedestrians, the two algorithms are combined to improve the robustness of the foreground intersection classification. The robustness of the proposed algorithm is demonstrated in real-world image sequences

Enhanced tracking and recognition of moving objects by reasoning about spatio-temporal continuity.

A framework for the logical and statistical analysis and annotation of dynamic scenes containing occlusion and other uncertainties is presented. This framework consists of three elements; an object tracker module, an object recognition/classification module and a logical consistency, ambiguity and error reasoning engine. The principle behind the object tracker and object recognition modules is to reduce error by increasing ambiguity (by merging objects in close proximity and presenting multiple hypotheses). The reasoning engine deals with error, ambiguity and occlusion in a unified framework to produce a hypothesis that satisfies fundamental constraints on the spatio-temporal continuity of objects. Our algorithm finds a globally consistent model of an extended video sequence that is maximally supported by a voting function based on the output of a statistical classifier. The system results in an annotation that is significantly more accurate than what would be obtained by frame-by-frame evaluation of the classifier output. The framework has been implemented and applied successfully to the analysis of team sports with a single camera. Key words: Visua

A graph-based approach for the retrieval of multi-modality medical images

Medical imaging has revolutionised modern medicine and is now an integral aspect of diagnosis and patient monitoring. The development of new imaging devices for a wide variety of clinical cases has spurred an increase in the data volume acquired in hospitals. These large data collections offer opportunities for search-based applications in evidence-based diagnosis, education, and biomedical research. However, conventional search methods that operate upon manual annotations are not feasible for this data volume. Content-based image retrieval (CBIR) is an image search technique that uses automatically derived visual features as search criteria and has demonstrable clinical benefits. However, very few studies have investigated the CBIR of multi-modality medical images, which are making a monumental impact in healthcare, e.g., combined positron emission tomography and computed tomography (PET-CT) for cancer diagnosis. In this thesis, we propose a new graph-based method for the CBIR of multi-modality medical images. We derive a graph representation that emphasises the spatial relationships between modalities by structurally constraining the graph based on image features, e.g., spatial proximity of tumours and organs. We also introduce a graph similarity calculation algorithm that prioritises the relationships between tumours and related organs. To enable effective human interpretation of retrieved multi-modality images, we also present a user interface that displays graph abstractions alongside complex multi-modality images. Our results demonstrated that our method achieved a high precision when retrieving images on the basis of tumour location within organs. The evaluation of our proposed UI design by user surveys revealed that it improved the ability of users to interpret and understand the similarity between retrieved PET-CT images. The work in this thesis advances the state-of-the-art by enabling a novel approach for the retrieval of multi-modality medical images

Medical imaging analysis with artificial neural networks

Given that neural networks have been widely reported in the research community of medical imaging, we provide a focused literature survey on recent neural network developments in computer-aided diagnosis, medical image segmentation and edge detection towards visual content analysis, and medical image registration for its pre-processing and post-processing, with the aims of increasing awareness of how neural networks can be applied to these areas and to provide a foundation for further research and practical development. Representative techniques and algorithms are explained in detail to provide inspiring examples illustrating: (i) how a known neural network with fixed structure and training procedure could be applied to resolve a medical imaging problem; (ii) how medical images could be analysed, processed, and characterised by neural networks; and (iii) how neural networks could be expanded further to resolve problems relevant to medical imaging. In the concluding section, a highlight of comparisons among many neural network applications is included to provide a global view on computational intelligence with neural networks in medical imaging

Intraoperative, Quantitative, and Non-Contact Blood Volume Flow Measurement via Indocyanine Green Fluorescence Angiography

In vielen Fällen unterziehen sich Patienten einer Revaskularisationsoperation wenn sie an einer zerebrovaskulären Erkrankung leiden, die eine Hypoperfusion des Gehirns verursacht. Dieser chirurgische Eingriff wird häufig als offene Operation durchgeführt und hat das Ziel, die Gefäßfunktion, insbesondere den Blutfluss, wiederherzustellen. Hierzu wird eine Anastomose (Verbindung von Arterien) angelegt, um den Fluss zu einem hypoperfundierten Gehirnareal zu erhöhen. In ungefähr 10% der Eingriffe treten nach der Operation Komplikationen auf, die zum Teil auf eine unzureichende Durchflusssteigerung zurückgeführt werden. Daher sollte der Blutfluss intraoperativ überprüft werden, um die Qualität des Eingriffs im Operationssaal zu beurteilen und schnell eingreifen zu können. Damit könnte ein negativer Ausgang für den Patienten verhindert werden. Der derzeitige Stand der Technik in der intraoperativen und quantitativen Blutflussmessung ist die Nutzung der Ultraschall-Transitzeit-Durchflusssonde. Sie gibt einen quantitativen Flusswert an, muss jedoch das Gefäß umschließen. Dies ist einerseits umständlich für den Chirurgen und andererseits birgt es das Risiko von Kontaminationen, Gefäßquetschungen und der Gefäßruptur. Eine alternative Methode ist die Indocyaningrün (ICG) Fluoreszenzangiographie (FA), welche eine kamerabasierte Methode ist. Sie ist der Stand der Technik in der hochauflösenden anatomischen Visualisierung des Situs und kann zusätzlich dem Chirurgen eine qualitative funktionelle Darstellung der Gefäße im Sichtfeld liefern. Der Stand der Wissenschaft zur Quantifizierung des Blutflusses mittels ICG-FA konnten bisher keine verlässlichen Fluss- werte liefern. Die vorliegende Arbeit analysiert und verbessert die Eignung von ICG FA zu Bereitstellung von verlässlichen und quantitativen Blutflusswerten, indem 1. geklärt wird, wie akkurat die Messung durchgeführt werden kann. 2. Methoden zur Verbesserung der Genauigkeit entwickelt werden. 3. die Existenz eines systematischen Fehlers abgeleitet wird. 4. eine Methode zur Kompensation des systematischen Fehlers entwickelt wird. 5. ein Algorithmus zur Verarbeitung der eingehenden Videodaten für eine Ausgabe eines Durchflusswertes bereitgestellt wird. 6. die Validierung der vorgeschlagenen Methoden und des Arbeitsablaufs in einer ex vivo und in vivo Studie durchgeführt wird. Die in dieser Arbeit vorgeschlagene Messung basiert auf dem systemic mean transit time theorem für Systeme mit einem Eingang und einem Ausgang. Um den Fluss zu berechnen müssen die Transitzeit eines ICG-Bolus für eine zu bestimmenden Strecke und die Querschnittsfläche des Gefäßes ermittelt werden. Es wurden Methoden entwickelt, um den Blutvolumenstrom zu messen und um Fehlerquellen bei dieser Messung der einzelnen Parameter zu identifizieren, quantifizieren und reduzieren. Die statistischen Fehler bei der Messung der Transitstrecke und der Transitzeit des ICG- Bolus sowie der Querschnittsfläche des Gefäßes werden in der Forschung oft vernachlässigt. In dieser Arbeit wurden die Fehler mit Hilfe von in silico Modellen quantifiziert. Es zeigte sich, dass der Fehler zu groß für eine zuverlässige Blutflussmessung ist und daher Methoden zu seiner Reduzierung benötigt werden. Um den Fehler bei der Längenmessung deutlich zu reduzieren, wurde eine Methode vorgestellt, welche die diskrete Mittellinie wieder in eine kontinuierliche überführt. Dabei wird der Fehler in der Längenmessung signifikant reduziert und der Fehler von der räumlichen Orientierung der Struktur entkoppelt. In ähnlicher Weise wurde eine Methode vorgestellt, welche die gemessenen diskreten Indikatorverdünnungskurven (IDCs) ebenso in kontinuierliche überführt, um den Fehler in der Laufzeitmessung des ICG-Bolus zu reduzieren. Der propagierte statistische Fehler der Blutflussmessung wurde auf einen akzeptablen und praktikablen Wert von 20 % bis 30 % reduziert. Die Präsenz eines systematischen Fehlers bei der optischen Messung des Blutflusses wurde identifiziert und aus der Definition des Volumenflusses theoretisch abgeleitet. Folgend wird eine Methode zur Kompensation des Fehlers vorgestellt. Im ersten Schritt wird eine Fluid-Strömungssimulation genutzt, um die räumlich-zeitliche Konzentration des ICG in einem Blutgefäß zu berechnen. Anschließend wird die Konzentration an ein neu entwickeltes Fluoreszenz-Monte-Carlo-Multizylinder (FMCMC) Modell übergeben, das die Ausbreitung von Photonen in einem Gefäß simuliert. Dabei wird der Ort der Fluoreszenzereignisse der emittierten Photonen ermittelt und der systematische Fehler bestimmt. Dies ermöglicht die Kompensation des systematischen Fehlers. Es zeigte sich, dass dieser Fehler unabhängig von dem Volumenfluss ist, solange die Strömung laminar ist, aber abhängig vom Durchmesser des Gefäßes und dem Zeitpunkt der Messung. Die Abhängigkeit vom Durchmesser ist reduziert bei Messungen zu einem früheren Zeitpunkt. Daher ist es vorteilhaft, die erste Ankunft des ICG-Bolus zur Bestimmung der Transitzeit zu verwenden, um den Einfluss des Durchmessers auf den Fehler zu verringern und somit die Messung robuster durchzuführen. Um die Genauigkeit der Messung in einem Experiment zu beweisen, wurde ein ex vivo Experiment unter Verwendung von Schweineblut und Kaninchen Aorten konzipiert und durchgeführt. Es zeigte sich, dass der durch den vorgeschlagenen Algorithmus ermittelte Fluss mit der Referenzmessung (einem industriellem Durchflussmesser) übereinstimmt. Die statistische Streuung der gemessenen Flussdaten durch den Algorithmus stimmte mit der zuvor ermittelten statistischen Fehlerspanne überein, was den in silico Ansatz validiert. Es wurde eine retrospektive in vivo Studie an Menschen durchgeführt, die sich einer extrakraniellen-zu-intrakraniellen (EC-IC) Bypass Operation unterzogen hatten. Die Analyse der FA-Daten ergab eine gute Übereinstimmung mit der klinischen Referenzmethode, jedoch mit dem großen Vorteil, dass kein Kontakt zum Gewebe erforderlich war. Zusätzlich wurde gezeigt, dass simultan Flusswerte für mehrere Gefäße im Sichtfeld der Kamera gemessen werden können. Die vorgestellten Ergebnisse sind ein Proof of Concept für die Eignung der vorgestellten intraoperativen, quantitativen und optischen Messung des Blutvolumenstroms mittels ICG FA. Diese Arbeit ebnet den Weg für den klinischen Einsatz dieser Methode in Ergänzung zum aktuellen klinischen Stand der Technik. Sie könnte zukünftig dem Chirurgen eine neuartige Messung des Blutvolumenstroms zur Verfügung stellen und dabei potentiell das Risiko einer Komplikation reduzieren und damit das Wohl der Patienten verbessern

Unmanned aerial vehicle and proximal sensing of vegetation indices in olive tree (Olea europaea)

Remote and proximal sensing platforms at the service of precision olive growing are bringing new development possibilities to the sector. A proximal sensing platform is close to the vegetation, while a remote sensing platform, such as unmanned aerial vehicle (UAV), is more distant but has the advantage of rapidity to investigate plots. The study aims to compare multispectral and hyperspectral data acquired with remote and proximal sensing platforms. The comparison between the two sensors aims at understanding the different responses their use can provide on a crop, such as olive trees having a complex canopy. The multispectral data were acquired with a DJI multispectral camera mounted on the UAV Phantom 4. Hyperspectral acquisitions were carried out with a FieldSpec® HandHeld 2™ Spectroradiometer in the canopy portions exposed to South, East, West, and North. The multispectral images were processed with Geographic Information System software to extrapolate spectral information for each cardinal direction’s exposure. The three main Vegetation indices were used: normalized difference vegetation index (NDVI), normalized difference red-edge index (NDRE), and modified soil adjusted vegetation index (MSAVI). Multispectral data e could describe the total variability of the whole plot differentiating each single plant status. Hyperspectral data were able to describe vegetation conditions more accurately; they appeared to be related to the cardinal exposure. MSAVI, NDVI, and NDRE showed correlation r =0.63**, 0.69**, and 0.74**, respectively, between multispectral and hyperspectral data. South and West exposures showed the best correlations with both platforms