Pre-processing Algorithm for Rectification of Geometric Distortions in Satellite Images

A number of algorithms have been reported to process and remove geometric distortions in satellite images. Ortho-correction, geometric error correction, radiometric error removal, etc are a few important examples. These algorithm require supplementary meta-information of the satellite images such as ground control points and correspondence, sensor orientation details, elevation profile of the terrain, etc to establish corresponding transformations. In this paper, a pre-processing algorithm has been proposed which removes systematic distortions of a satellite image and thereby removes the blank portion of the image. It is an input-to-output mapping of image pixels, where the transformation computes the coordinate of each output pixel corresponding to the input pixel of an image. The transformation is established by the exact amount of scaling, rotation and translation needed for each pixel in the input image so that the distortion induced during the recording stage is corrected.Defence Science Journal, 2011, 61(2), pp.174-179, DOI:http://dx.doi.org/10.14429/dsj.61.42

Automatic Optical and Infrared Image Registration for Plant Water Stress Sensing

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Image Registration - Application in ophthalmology and ultrasonography

Registrace medicínských obrazů je v dnešních dnech široce používaná, ale zároveň je i jednou z oblastí zájmu vědeckého výzkumu. Stále nové a vylepšené zobrazovací systémy si žádají stále lepší a výkonnější metody registrace obrazu. Takovou oblastí je i kontrastní ultrazvukové zobrazování. Díky časové proměnlivému kontrastu v obraze, nízkému poměru signál/šum a specifickému šumu typu spekle je registrace ultrazvukových obrazu velice náročná. Dalším problémem je hodnocení kvality registrace. V této dizertační práci je představena metoda registrace ultrazvukových kontrastních sekvencí založena na automatické fragmentaci sekvence do podsekvencí. Následně jsou registrovány obrazy s podobnými vlastnostmi. Dále je představena nová metoda pro hodnocení kvality registrace na základě porovnání perfuzních modelů. Metoda registrace i hodnocení byla testována jak na datech získaných za pomocí fantomu, tak i na reálných pacientských datech. Výsledky pak byly porovnány se standardními metodami publikovanými v odborných článcích. Druhá menší část práce je tvořena ukázkami aplikací různých registračních metod v oftalmologii a návrhy na jejich zlepšení. Jedná se o oblast zobrazovacích systému, kde se registračních metod široce využívá. Kromě jasových registračních metod zde nachází velké uplatnění metody registrace založené na detekci významných bodů. Představené registrační přístupy tak směřují především k detekci těchto významných bodů a stanovení jejich vzájemných korespondencí v jednotlivých obrazech.Image registration is widely used in clinical practice. However image registration and its~evaluation is still challenging especially with regards to new possibilities of various modalities. One of these areas is contrast-enhanced ultrasound imaging. The time-dependent image contrast, low signal-to-noise ratio and specific speckle pattern make preprocessing and image registration difficult. In this thesis a method for registration of images in ultrasound contrast-enhanced sequences is proposed. The method is based on automatic fragmentation into image subsequences in which the images with similar characteristics are registered. The new evaluation method based on comparison of perfusion model is proposed. Registration and evaluation method was tested on a flow phantom and real patient data and compared with a standard methods proposed i literature. The second part of this thesis contains examples of application of image registration in~ophthalmology and proposition for its improvement. In this area the image registration methods are widely used, especially landmark based image registration method. In this thesis methods for landmark detection and its correspondence estimation are proposed.

Smart Align—a new tool for robust non-rigid registration of scanning microscope data

AbstractMany microscopic investigations of materials may benefit from the recording of multiple successive images. This can include techniques common to several types of microscopy such as frame averaging to improve signal-to-noise ratios (SNR) or time series to study dynamic processes or more specific applications. In the scanning transmission electron microscope, this might include focal series for optical sectioning or aberration measurement, beam damage studies or camera-length series to study the effects of strain; whilst in the scanning tunnelling microscope, this might include bias-voltage series to probe local electronic structure. Whatever the application, such investigations must begin with the careful alignment of these data stacks, an operation that is not always trivial. In addition, the presence of low-frequency scanning distortions can introduce intra-image shifts to the data. Here, we describe an improved automated method of performing non-rigid registration customised for the challenges unique to scanned microscope data specifically addressing the issues of low-SNR data, images containing a large proportion of crystalline material and/or local features of interest such as dislocations or edges. Careful attention has been paid to artefact testing of the non-rigid registration method used, and the importance of this registration for the quantitative interpretation of feature intensities and positions is evaluated.</jats:p

On Designing Tattoo Registration and Matching Approaches in the Visible and SWIR Bands

Face, iris and fingerprint based biometric systems are well explored areas of research. However, there are law enforcement and military applications where neither of the aforementioned modalities may be available to be exploited for human identification. In such applications, soft biometrics may be the only clue available that can be used for identification or verification purposes. Tattoo is an example of such a soft biometric trait. Unlike face-based biometric systems that used in both same-spectral and cross-spectral matching scenarios, tattoo-based human identification is still a not fully explored area of research. At this point in time there are no pre-processing, feature extraction and matching algorithms using tattoo images captured at multiple bands. This thesis is focused on exploring solutions on two main challenging problems. The first one is cross-spectral tattoo matching. The proposed algorithmic approach is using as an input raw Short-Wave Infrared (SWIR) band tattoo images and matches them successfully against their visible band counterparts. The SWIR tattoo images are captured at 1100 nm, 1200 nm, 1300 nm, 1400 nm and 1500 nm. After an empirical study where multiple photometric normalization techniques were used to pre-process the original multi-band tattoo images, only one was determined to significantly improve cross spectral tattoo matching performance. The second challenging problem was to develop a fully automatic visible-based tattoo image registration system based on SIFT descriptors and the RANSAC algorithm with a homography model. The proposed automated registration approach significantly improves the operational cost of a tattoo image identification system (using large scale tattoo image datasets), where the alignment of a pair of tattoo images by system operators needs to be performed manually. At the same time, tattoo matching accuracy is also improved (before vs. after automated alignment) by 45.87% for the NIST-Tatt-C database and 12.65% for the WVU-Tatt database

Détection et dénombrement de la moyenne et grande faune par imagerie visible et infrarouge thermique acquise à l'aide d'un aéronef sans pilote (ASP)

L’inventaire aérien est une approche pratique pour effectuer l’inventaire de la grande faune sur de grands territoires; particulièrement pour les zones peu accessibles. Toutefois, les limitations liées aux capacités de détection des observateurs, la coloration cryptique de certaines espèces fauniques et la complexité structurelle de certains habitats font en sorte que les inventaires ont généralement des biais qui sous-estiment la densité réelle de la population. Par ailleurs, peu d’études ont démontré la capacité d’effectuer la détection aérienne simultanée de plusieurs espèces. La détection multiespèce peut s’avérer utile pour les espèces qui se côtoient spatialement afin de connaître leur utilisation de l’espace, pour étudier la relation proie/prédateur et pour limiter les coûts à un seul inventaire. Cette pratique s’avère néanmoins trop exigeante pour les observateurs qui doivent déjà faire preuve de beaucoup de concentration pour détecter une seule espèce lors d’un inventaire aérien traditionnel. L’utilisation d’imagerie aérienne multispectrale acquise avec un aéronef sans pilote (ASP) représente une méthode potentielle pour la détection d’une ou plusieurs espèces fauniques. Ce projet de recherche consistait donc dans un premier temps à détecter, identifier et dénombrer à l’aide d’imagerie acquise avec un ASP et par traitements d’images les cerfs de Virginie (Odocoileus virginianus). Différentes combinaisons de bandes spectrales, méthodes d’analyses d’images et résolutions spatiales ont été testées pour déterminer la méthode la plus efficace pour la détection du cerf. Dans un deuxième temps, la meilleure méthode identifiée pour les cerfs a été utilisée et adaptée pour effectuer la détection simultanée des bisons d’Amérique (Bison bison), des daims européens (Dama dama), des loups gris (Canis lupus) et des wapitis (Cervus canadensis). L’inventaire de la faune a été réalisé au Centre d’observation de la faune et d’interprétation de l’agriculture de Falardeau à Saint-David-de-Falardeau, Québec, Canada. Les résultats démontrent que l’imagerie visible et infrarouge thermique avec une résolution spatiale de 0.8 cm/pixel combinée à une analyse d’images par objet constitue la combinaison la plus efficace parmi celles testées pour la détection des cerfs de Virginie. Tous les individus visibles à l’œil nu sur les mosaïques ont été détectés. Néanmoins, considérant l’obstruction visuelle causée par la canopée coniférienne, cette approche offre un taux de détectabilité moyen de 0.5, comparable aux inventaires aériens classiques. La complexité structurelle de l’habitat demeure ainsi un problème non résolu. Quant à l’analyse multiespèce, les bisons et les wapitis ont tous été détectés même en présence d’autres espèces comme l’autruche (Struthio camelus), le coyote (Canis latrans) et l’ours noir (Ursus americanus). Pour les daims et les loups, entre 0 à 1 individu par parcelle a été confondu avec les autres éléments du paysage tels que le sol. De plus, entre 0 à 2 individus par parcelle n’ont pas été détectés alors qu’ils étaient présents dans la ligne de vol. Non seulement cette approche a démontré sa capacité à détecter une ou plusieurs espèces, mais également son adaptabilité à cibler spécifiquement les espèces d’intérêts pour le gestionnaire et à ignorer celles qui ne sont pas ciblées. Ce projet a donc permis de valider le potentiel des ASP pour l’acquisition d’imagerie d’une qualité permettant l’extraction de données d’inventaires. Cela ouvre la voie à l’utilisation de ce type de plateforme d’acquisition pour des applications reliées à la gestion de la faune grâce à leur faible impact sonore et leur haut taux de revisite. Toutefois, la réglementation canadienne actuelle limite l’utilisation de ces appareils sur de faibles superficies. Il n’en demeure pas moins que la technologie peut être développée en attendant les futurs progrès du domaine des ASP et de la réglementation