Exact Transform-Domain Noise Variance for Collaborative Filtering of Stationary Correlated Noise

Collaborative filters perform denoising through transform-domain shrinkage of a group of similar blocks extracted from an image. Existing methods for collaborative filtering of stationary correlated noise have all used simple approximations of the transform noise power spectrum adopted from methods which do not employ block grouping. We note the inaccuracies of these approximations and introduce a method for the exact computation and effective approximations of the noise power spectrum. Unlike earlier methods, the calculated noise variances are exact even when noise in one block is correlated with noise in any of the other blocks. We discuss the adoption of the exact noise power spectrum within shrinkage, in similarity testing (block matching), and in aggregation. Extensive experiments support the proposed method over earlier crude approximations used by image denoising filters such as BM3D, demonstrating dramatic improvement in many challenging conditions.acceptedVersionPeer reviewe

Removing noise in images using deep learning methods

Tato práce se zabývá srovnáním metod odstranění šumu pomocí hlubokého učení a jejich implementací. V posledních letech se ukázalo, že k trénování konvolučních neuronových sítí není nutně potřeba mít párová data, tedy zašuměné a bezšumové obrázky, ale pro některé aplikace stačí pro odstranění šumu pouze ty zašuměné. Metodami uvedenými v této práci lze účinně odstranit např. aditivní Gaussovský šum a lze dosáhnout lepších výsledků než užitím některých statistických metod, které se pro odstranění šumu aktuálně používají.This thesis focuses on comparing methods of denoising by deep learning and their implementation. In the last few years, it has become clear that it is not necessary to have paired data, as for noisy and clean pictures, to train convolution neural networks but it is sufficient to have only noisy pictures for denoising in particular cases. By using methods described in this thesis it is possible to effectively remove i.e. additive Gaussian noise and what more, it is possible to achieve better results than by using statistic methods, which are being used for denoising these days.

Distributed optical fibre sensing system for civil and geotechnical Infrastructures

Les capteurs à fibre optique distribués (DFS) tirant parti des mécanismes de diffusion se produisant dans l’élément détecteur de fibre, à savoir la diffusion de Rayleigh, Raman et Brillouin, ont été un sujet de recherche intense au cours des trois dernières décennies. Ils offrent de nombreuses applications pratiques classées en raison des avantages inhérents, tels que la petite taille, le poids léger, la sensibilité élevée, les performances excellentes, la durabilité intrinsèque dans des environnements difficiles, l’immunité aux interférences électromagnétiques (EMI), etc. En particulier, le DFS basé sur le processus de diffusion stimulée de Brillouin (SBS), appelé analyse temporelle optique de domaine de Brillouin (BOTDA), présente la capacité potentielle de réaliser la télédétection sur de longues distances, typiquement des dizaines de kilomètres et des centaines de kilomètres récemment. La fibre optique servant non seulement d’élément de détection, mais également de moyen de guidage de la lumière, est capable de détecter divers paramètres physiques d’intérêt, tels que la température, les contraintes, les pressions et les champs acoustiques. Ces measurandes peuvent être détectés directement ou indirectement le long de la fibre entière. Les systèmes de pergélisol dans le Nord canadien sont fortement perturbés par les changements climatiques dus au réchauffement de la planète; le dégel du pergélisol affecte à son tour les environnements et les communautés. Afin de réaliser une surveillance en temps réel de la stabilité des infrastructures, un réseau de détection BOTDA doté d'un nouveau transducteur à fibre optique est proposé pour surveiller les modifications physiques, notamment les pressions interstitielles, la température et le déplacement dans le pergélisol. Le principal défi consiste à mesurer simultanément les pressions d’eau interstitielle positive et négative, et à faire la distinction entre ces measurandes au sein d’un même transducteur. Lors de la première tentative, un polymère d'hydrogel est utilisé pour construire le transducteur, qui peut se dilater ou se contracter du fait de l'absorption ou de la libération d'eau par le matériau afin de détecter les pressions positives et négatives dans la plage cible de -100 kPa à +100 kPa le long d'un pergélisol système. Une fibre multi-cœur (MCF) bien conçue, incorporée dans le transducteur polymère, sera développée dans le but ultime de disposer de fonctionnalités de détection simultanée de plusieurs paramètres.Distributed optical fibre sensors (DOFS) taking advantage of the scattering mechanisms occurring within the fibre sensing element, i.e. Rayleigh, Raman and Brillouin scattering, have been an intense research subject over the last three decades. They offer widespread practical in-filed applications due to the inherent advantages possessed, such as small size, light weight, high sensitivity, excellent performance, intrinsic durability to harsh environment, immunity to electromagnetic interference (EMI), and so on. Particularly, the one based on stimulated Brillouin scattering (SBS) process, so-called Brillouin optical time-domain analysis (BOTDA), presents the potential capability to perform remote sensing over long distance, typically tens of kilometres and extended to hundreds of kilometres recently. Optical fibre acting as not only a sensing element but also as a light guidance medium is able to detect a variety of physical parameters of interest, such as temperature, strain, pressure and acoustic fields to name a few. These measurands can be sensed either by directly or indirectly along the whole fibre. Permafrost systems in Northern Canada are strongly disturbed by the climate changes due to global warming; the thawing permafrost is in turn affecting the environments and communities. In order to achieve real-time surveillance of the stability of infrastructures, a BOTDA sensing network with novel fibre transducer is proposed to monitor the physical changes including positive/negative pore water pressures, temperature and displacement along permafrost environments. The main challenge is to measure simultaneously the positive and negative pore water pressures and to discriminate among those measurands within a single transducer. As an initial attempt, a hydrogel polymer is deployed to build the transducer, which can expand or shrink due to water absorption or release by the material to detect positive and negative pressures in the target range of -100 kPa to +100 kilopascal along a permafrost system. A well-designed multi-core fibre (MCF) incorporated into the polymer tran