Sporadic absorption tomography using a conical shell X-ray beam

We demonstrate tomography by measuring a sporadic sequence of ring shaped projections collected during a translational scan. We show that projections using 10% sampling may be used to construct optical sections with peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity index (SSIM) of the order of 40 dB and 0.9, respectively. This relatively small degradation in image fidelity was achieved for a 90% potential reduction in X-ray dose coupled with a reduction in scan time. Our approach is scalable in both X-ray energy and inspection volume. A driver for our method is to complement previously reported conical shell beam techniques concerning the measurement of diffracted flux for structural analysis. This work is of great relevance to time critical analytical scanning applications in security screening, process control and diagnostic imaging

Accuracy Evaluation of Dense Matching Techniques for Casting Part Dimensional Verification

Product optimization for casting and post-casting manufacturing processes is becoming compulsory to compete in the current global manufacturing scenario. Casting design, simulation and verification tools are becoming crucial for eliminating oversized dimensions without affecting the casting component functionality. Thus, material and production costs decrease to maintain the foundry process profitable on the large-scale component supplier market. New measurement methods, such as dense matching techniques, rely on surface texture of casting parts to enable the 3D dense reconstruction of surface points without the need of an active light source as usually applied with 3D scanning optical sensors. This paper presents the accuracy evaluation of dense matching based approaches for casting part verification. It compares the accuracy obtained by dense matching technique with already certified and validated optical measuring methods. This uncertainty evaluation exercise considers both artificial targets and key natural points to quantify the possibilities and scope of each approximation. Obtained results, for both lab and workshop conditions, show that this image data processing procedure is fit for purpose to fulfill the required measurement tolerances for casting part manufacturing processes.This research was partially funded by ESTRATEUS project (Reference IE14-396). given are accurate and use the standard spelling of funding agency names at https://search.crossref.org/funding, any errors may affect your future funding

Reduced and coded sensing methods for x-ray based security

Current x-ray technologies provide security personnel with non-invasive sub-surface imaging and contraband detection in various portal screening applications such as checked and carry-on baggage as well as cargo. Computed tomography (CT) scanners generate detailed 3D imagery in checked bags; however, these scanners often require significant power, cost, and space. These tomography machines are impractical for many applications where space and power are often limited such as checkpoint areas. Reducing the amount of data acquired would help reduce the physical demands of these systems. Unfortunately this leads to the formation of artifacts in various applications, thus presenting significant challenges in reconstruction and classification. As a result, the goal is to maintain a certain level of image quality but reduce the amount of data gathered. For the security domain this would allow for faster and cheaper screening in existing systems or allow for previously infeasible screening options due to other operational constraints. While our focus is predominantly on security applications, many of the techniques can be extended to other fields such as the medical domain where a reduction of dose can allow for safer and more frequent examinations. This dissertation aims to advance data reduction algorithms for security motivated x-ray imaging in three main areas: (i) development of a sensing aware dimensionality reduction framework, (ii) creation of linear motion tomographic method of object scanning and associated reconstruction algorithms for carry-on baggage screening, and (iii) the application of coded aperture techniques to improve and extend imaging performance of nuclear resonance fluorescence in cargo screening. The sensing aware dimensionality reduction framework extends existing dimensionality reduction methods to include knowledge of an underlying sensing mechanism of a latent variable. This method provides an improved classification rate over classical methods on both a synthetic case and a popular face classification dataset. The linear tomographic method is based on non-rotational scanning of baggage moved by a conveyor belt, and can thus be simpler, smaller, and more reliable than existing rotational tomography systems at the expense of more challenging image formation problems that require special model-based methods. The reconstructions for this approach are comparable to existing tomographic systems. Finally our coded aperture extension of existing nuclear resonance fluorescence cargo scanning provides improved observation signal-to-noise ratios. We analyze, discuss, and demonstrate the strengths and challenges of using coded aperture techniques in this application and provide guidance on regimes where these methods can yield gains over conventional methods

CALIBRATION OF AN ULTRASONIC TRANSMISSIVE COMPUTED TOMOGRAPHY SYSTEM

Tato dizertace je zaměřena na medicínskou zobrazovací modalitu – ultrazvukovou počítačovou tomografii – a algoritmy zlepšující kvalitu zobrazení, zejména kalibraci USCT přístroje. USCT je novou modalitou kombinující ultrazvukový přenos signálů a principy tomografické rekonstrukce obrazů vyvíjených pro jiné tomografické systémy. V principu lze vytvořit kvantitativní 3D obrazové objemy s vysokým rozlišením a kontrastem. USCT je primárně určeno pro diagnózu rakoviny prsu. Autor spolupracoval na projektu Institutu Zpracování dat a Elektroniky, Forschungszentrum Karlsruhe, kde je USCT systém vyvíjen. Jeden ze zásadních problémů prototypu USCT v Karlsruhe byla absence kalibrace. Tisíce ultrazvukových měničů se liší v citlivosti, směrovosti a frekvenční odezvě. Tyto parametry jsou navíc proměnné v čase. Další a mnohem závažnější problém byl v pozičních odchylkách jednotlivých měničů. Všechny tyto aspekty mají vliv na konečnou kvalitu rekonstruovaných obrazů. Problém kalibrace si autor zvolil jako hlavní téma dizertace. Tato dizertace popisuje nové metody v oblastech rekonstrukce útlumových obrazů, kalibrace citlivosti měničů a zejména geometrická kalibrace pozic měničů. Tyto metody byly implementovány a otestovány na reálných datech pocházejících z prototypu USCT z Karlsruhe.This dissertation is centered on a medical imaging modality – the ultrasonic computed tomography (USCT) – and algorithms which improve the resulting image quality, namely the calibration of a USCT device. The USCT is a novel imaging modality which combines the phenomenon of ultrasound and image reconstruction principles developed for other tomographic systems. It is capable of producing quantitative 3D image volumes with high resolution and tissue contrast and is primarily aimed at breast cancer diagnosis. The author was involved in a joint research project at the Institute of Data Processing and Electronics, Forschungszentrum Karlsruhe (German National Research Center), where a USCT system is being developed. One of the main problems in the Karlsruhe USCT prototype was the absence of any calibration. The thousands of transducers used in the system have deviations in sensitivity, directivity, and frequency response. These parameters change over time as the transducers age. Also the mechanical positioning of the transducer elements is not precise. All these aspects greatly affect the overall quality of the reconstructed images. The problem of calibration of a USCT system was chosen as the main topic for this dissertation. The dissertation thesis presents novel methods in the area of reconstruction of attenuation images, sensitivity calibration, and mainly geometrical calibration. The methods were implemented and tested on real data generated by the Karlsruhe USCT device.

Reconstruction from Spatio-Spectrally Coded Multispectral Light Fields

In dieser Arbeit werden spektral kodierte multispektrale Lichtfelder untersucht, wie sie von einer Lichtfeldkamera mit einem spektral kodierten Mikrolinsenarray aufgenommen werden. Für die Rekonstruktion der kodierten Lichtfelder werden zwei Methoden entwickelt, eine basierend auf den Prinzipien des Compressed Sensing sowie eine Deep Learning Methode. Anhand neuartiger synthetischer und realer Datensätze werden die vorgeschlagenen Rekonstruktionsansätze im Detail evaluiert

Reconstruction from Spatio-Spectrally Coded Multispectral Light Fields

In this work, spatio-spectrally coded multispectral light fields, as taken by a light field camera with a spectrally coded microlens array, are investigated. For the reconstruction of the coded light fields, two methods, one based on the principles of compressed sensing and one deep learning approach, are developed. Using novel synthetic as well as a real-world datasets, the proposed reconstruction approaches are evaluated in detail

Reconstruction from Spatio-Spectrally Coded Multispectral Light Fields

In dieser Arbeit werden spektral codierte multispektrale Lichtfelder, wie sie von einer Lichtfeldkamera mit einem spektral codierten Mikrolinsenarray aufgenommen werden, untersucht. Für die Rekonstruktion der codierten Lichtfelder werden zwei Methoden entwickelt und im Detail ausgewertet. Zunächst wird eine vollständige Rekonstruktion des spektralen Lichtfelds entwickelt, die auf den Prinzipien des Compressed Sensing basiert. Um die spektralen Lichtfelder spärlich darzustellen, werden 5D-DCT-Basen sowie ein Ansatz zum Lernen eines Dictionary untersucht. Der konventionelle vektorisierte Dictionary-Lernansatz wird auf eine tensorielle Notation verallgemeinert, um das Lichtfeld-Dictionary tensoriell zu faktorisieren. Aufgrund der reduzierten Anzahl von zu lernenden Parametern ermöglicht dieser Ansatz größere effektive Atomgrößen. Zweitens wird eine auf Deep Learning basierende Rekonstruktion der spektralen Zentralansicht und der zugehörigen Disparitätskarte aus dem codierten Lichtfeld entwickelt. Dabei wird die gewünschte Information direkt aus den codierten Messungen geschätzt. Es werden verschiedene Strategien des entsprechenden Multi-Task-Trainings verglichen. Um die Qualität der Rekonstruktion weiter zu verbessern, wird eine neuartige Methode zur Einbeziehung von Hilfslossfunktionen auf der Grundlage ihrer jeweiligen normalisierten Gradientenähnlichkeit entwickelt und gezeigt, dass sie bisherige adaptive Methoden übertrifft. Um die verschiedenen Rekonstruktionsansätze zu trainieren und zu bewerten, werden zwei Datensätze erstellt. Zunächst wird ein großer synthetischer spektraler Lichtfelddatensatz mit verfügbarer Disparität Ground Truth unter Verwendung eines Raytracers erstellt. Dieser Datensatz, der etwa 100k spektrale Lichtfelder mit dazugehöriger Disparität enthält, wird in einen Trainings-, Validierungs- und Testdatensatz aufgeteilt. Um die Qualität weiter zu bewerten, werden sieben handgefertigte Szenen, so genannte Datensatz-Challenges, erstellt. Schließlich wird ein realer spektraler Lichtfelddatensatz mit einer speziell angefertigten spektralen Lichtfeldreferenzkamera aufgenommen. Die radiometrische und geometrische Kalibrierung der Kamera wird im Detail besprochen. Anhand der neuen Datensätze werden die vorgeschlagenen Rekonstruktionsansätze im Detail bewertet. Es werden verschiedene Codierungsmasken untersucht -- zufällige, reguläre, sowie Ende-zu-Ende optimierte Codierungsmasken, die mit einer neuartigen differenzierbaren fraktalen Generierung erzeugt werden. Darüber hinaus werden weitere Untersuchungen durchgeführt, zum Beispiel bezüglich der Abhängigkeit von Rauschen, der Winkelauflösung oder Tiefe. Insgesamt sind die Ergebnisse überzeugend und zeigen eine hohe Rekonstruktionsqualität. Die Deep-Learning-basierte Rekonstruktion, insbesondere wenn sie mit adaptiven Multitasking- und Hilfslossstrategien trainiert wird, übertrifft die Compressed-Sensing-basierte Rekonstruktion mit anschließender Disparitätsschätzung nach dem Stand der Technik