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Using a Planar Array of MEMS Microphones to Obtain Acoustic Images of a Fan Matrix
This paper proposes the use of a signal acquisition and processing system based on an 8×8 planar array of MEMS (Microelectromechanical Systems) microphones to obtain acoustic images of a fan matrix. A 3×3 matrix of PC fans has been implemented to perform the study. Some tests to obtain the acoustic images of the individual fans and of the whole matrix have been defined and have been carried out inside an anechoic chamber. The nonstationary signals received by each MEMS microphone and their corresponding spectra have been analyzed, as well as the corresponding acoustic images. The analysis of the acoustic signals spectra reveals the resonance frequency of the individual fans. The obtained results reveal the feasibility of the proposed system to obtained acoustic images of a fan matrix and of its individual fans, in this last case, in order to estimate the real position of the fan inside the matrix
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Intelligent Side Information Generation in Distributed Video Coding
Distributed video coding (DVC) reverses the traditional coding paradigm of complex encoders allied with basic decoding to one where the computational cost is largely incurred by the decoder. This is attractive as the proven theoretical work of Wyner-Ziv (WZ) and Slepian-Wolf (SW) shows that the performance by such a system should be exactly the same as a conventional coder. Despite the solid theoretical foundations, current DVC qualitative and quantitative performance falls short of existing conventional coders and there remain crucial limitations. A key constraint governing DVC performance is the quality of side information (SI), a coarse representation of original video frames which are not available at the decoder. Techniques to generate SI have usually been based on linear motion compensated temporal interpolation (LMCTI), though these do not always produce satisfactory SI quality, especially in sequences exhibiting non-linear motion.
This thesis presents an intelligent higher order piecewise trajectory temporal interpolation (HOPTTI) framework for SI generation with original contributions that afford better SI quality in comparison to existing LMCTI-based approaches. The major elements in this framework are: (i) a cubic trajectory interpolation algorithm model that significantly improves the accuracy of motion vector estimations; (ii) an adaptive overlapped block motion compensation (AOBMC) model which reduces both blocking and overlapping artefacts in the SI emanating from the block matching algorithm; (iii) the development of an empirical mode switching algorithm; and (iv) an intelligent switching mechanism to construct SI by automatically selecting the best macroblock from the intermediate SI generated by HOPTTI and AOBMC algorithms. Rigorous analysis and evaluation confirms that significant quantitative and perceptual improvements in SI quality are achieved with the new framework
Learning Representations for Controllable Image Restoration
Deep Convolutional Neural Networks have sparked a renaissance in all the sub-fields of computer vision. Tremendous progress has been made in the area of image restoration. The research community has pushed the boundaries of image deblurring, super-resolution, and denoising. However, given a distorted image, most existing methods typically produce a single restored output. The tasks mentioned above are inherently ill-posed, leading to an infinite number of plausible solutions. This thesis focuses on designing image restoration techniques capable of producing multiple restored results and granting users more control over the restoration process. Towards this goal, we demonstrate how one could leverage the power of unsupervised representation learning.
Image restoration is vital when applied to distorted images of human faces due to their social significance. Generative Adversarial Networks enable an unprecedented level of generated facial details combined with smooth latent space. We leverage the power of GANs towards the goal of learning controllable neural face representations. We demonstrate how to learn an inverse mapping from image space to these latent representations, tuning these representations towards a specific task, and finally manipulating latent codes in these spaces. For example, we show how GANs and their inverse mappings enable the restoration and editing of faces in the context of extreme face super-resolution and the generation of novel view sharp videos from a single motion-blurred image of a face.
This thesis also addresses more general blind super-resolution, denoising, and scratch removal problems, where blur kernels and noise levels are unknown. We resort to contrastive representation learning and first learn the latent space of degradations. We demonstrate that the learned representation allows inference of ground-truth degradation parameters and can guide the restoration process. Moreover, it enables control over the amount of deblurring and denoising in the restoration via manipulation of latent degradation features
NASA Tech Briefs, April 2000
Topics covered include: Imaging/Video/Display Technology; Electronic Components and Circuits; Electronic Systems; Physical Sciences; Materials; Computer Programs; Mechanics; Bio-Medical; Test and Measurement; Mathematics and Information Sciences; Books and Reports
Klassifikation morphologischer und pathologischer Strukturen in koronaren Gefäßen auf Basis intravaskulärer Ultraschallaufnahmen zur klinischen Anwendung in einem IVB-System
Erkrankungen des Herz-Kreislaufsystems sind in Deutschland für fast 50% der Todesfälle verantwortlich. Insbesondere die Arteriosklerose (vulgo: „Arterienverkalkung“) ist dabei ein dominierendes Krankheitsbild. So ist es auch nicht verwunderlich, dass die Arteriosklerose seit den Anfängen der wissenschaftlichen Medizin ein Feld für umfangreiche Untersuchungen gewesen ist. Speziell durch den technischen Fortschritt bildgebender Verfahren war es möglich neuartige Diagnose- und Therapiemethoden zu entwickeln. Dabei hat sich gerade der intravaskuläre Ultraschall zu einem Goldstandard in der Diagnose arteriosklerotischer Erkrankungen und, in Kombination mit der intravaskulären Brachytherapie, zu einer Erfolg versprechenden Basistechnik für therapeutische Maßnahmen entwickelt. Grundvoraussetzung fast jeder bildbasierten Intervention ist aber die Separierung der Bilddaten in anatomisch und pathologisch differenzierte, saliente Regionen. In Anbetracht zunehmender, umfangreicherer Datenmengen kann eine derartige Aufarbeitung nur rechnergestützt durch Problem adaptierte Klassifikationsalgorithmen gewährleistet werden.
Daher war es das Ziel dieser Arbeit, neue Methoden zur Merkmalsextraktion und Algorithmen zur Klassifikation morphologischer und pathologischer Strukturen in koronaren Gefäßen bereitzustellen. Aus der initialen Fragestellung wurde zudem zeitnah deutlich, dass das Forschungsvorhaben Anknüpfungspunkte zu weiteren hochgradig relevanten inter- und intradisziplinären Forschungsthemen, beispielsweise der Histologie, Systembiologie oder Chemietechnik, aufweist. Aber auch vonseiten der Anwendungsszenarien wurden teilweise völlig neue, innovative Wege beschritten. Exemplarisch sei ein E-Learning-Ansatz zur „Übersetzung“ digitaler Bilddaten in haptisch erfahrbare Reliefs für blinde und sehbehinderte Schülerinnen und Schüler genannt. In Anbetracht dieser partiell divergierenden Sichtweisen war auch die generalisierte, von der expliziten Fragestellung abstrahierte Umsetzung eine Ausrichtung der Arbeit.
Dieser Intention folgend wurden drei wesentliche methodische und konzeptionelle Entwicklungen innerhalb der Arbeit realisiert: ein Expertensystem zur Approximation arterieller Kompartimente mittels unscharfer elliptischer Templates, ein neuartiger, effizienter Ansatz zur signaltheoretischen Extraktion textureller Merkmale und die Etablierung maschinelle Lernverfahren unter Integration von a priori Wissen. Über eine konsequente Integration statistischer Gütemaße konnte zudem eine ausgeprägte Rückkopplung zwischen Klassifikations- und Bewertungsansätzen gewährleistet werden. Gemeinsam ist allen Ansätzen das Ansinnen, trotz hoch anwendungsbezogener Umsetzungen, die fortwährende Portabilität zu beachten. In einer übergeordneten Abstraktion kann die Intention der Arbeit somit auch in der „generalisierten Nutzung signaltheoretischer Merkmale zur Klassifikation heterogener, durch texturelle Ausprägungen zu differenzierende Kompartimente mittels maschineller Lernverfahren“ verstanden werden