A Hybrid Neural Network Architecture for Texture Analysis in Digital Image Processing Applications

A new hybrid neural network model capable of texture analysis in a digital image processing environment is presented in this thesis. This model is constructed from two different types of neural network, self-organisation and back-propagation. Along with a brief resume of digital image processing concepts, an introduction to neural networks is provided. This contains appropriate documentation of the neural networks and test evidence is also presented to highlight the relative strengths and weaknesses of both neural networks. The hybrid neural network is proposed from this evidence along with methods of training and operation. This is supported by practical examples of the system's operation with digital images. Through this process two modes of operation are explored, classification and segmentation of texture content within images. Some common methods of texture analysis are also documented, with spatial grey level dependence matrices being chosen to act as a feature generator for classification by a back-propagation neural network, this provides a benchmark to assess the performance of the hybrid neural network. This takes the form of descriptive comparison, pictorial results, and mathematical analysis when using aerial survey images. Other novel approaches using the hybrid neural network are presented with concluding comments outlining the findings presented within this thesis

Texton finding and lattice creation for near-regular texture

A regular texture is formed from a regular congruent tiling of perceptually meaningful texture elements, also known as textons. If the tiling statistically deviates from regularity, either by texton structure, colour, or size, the texture is called near-regular. If we continue to perturb the tiling, the texture becomes stochastic. The set of possible textures that lie between regular and stochastic make up the texture spectrum: regular, near-regular, regular, near-stochastic, and stochastic. In this thesis we provide a solution to the problem of creating, from a near-regular texture, a lattice which defines the placement of textons. We divide the problem into two distinct sub-areas: finding textons within an image, and lattice creation using both an ad-hoc method and a graph-theoretic method. The problem of finding textons within an image is addressed using correlation. A texton selected by the user is correlated with the image and points of high correlation are extracted using non-maximal suppression. To extend this framework to irregular textures, we present early results on the use of feature space during correlation. We also present a method of correcting for a specific type of error in the texton finding result using frequency-space analysis. Given texton locations, we provide two methods of creating a lattice. The ad-hoc method is able to create a lattice in spite of inconsistencies in the texton locating data. However, as texture becomes irregular the ad-hoc lattice construction method fails to correctly connect textons. To overcome this failure we adapt methods of creating proximity graphs, which join two textons whose neighbourhoods satisfy certain criteria, to our problem. The proximity graphs are parameterized for selection of the most appropriate graph choice for a given texture, solving the general lattice construction problem given correct texton locations. In the output of the algorithm, centres of textons will be connected by edges in the lattice following the structure of texton placement within the input image. More precisely, for a texture T, we create a graph G = (V,E) dependent on T, where V is a set of texton centres, and E ={(v_i, v_j)} is a set of edges, where v_i, v_j are in V. Each edge e in E connects texton centre v in V to its most perceptually sensible neighbours

Fast determination of textural periodicity using distance matching function

The periodicity of a texture is one of its important visual characteristics. The inertias of co-occurrence matrices of the texture have been often used to detect the visual periodicity. However, it is time-consuming to explicitly construct these matrices. In this paper, we propose the distance matching function to avoid constructing the matrices due to our new interpretation of an inertia. For a texture of size m x n, the inertias of all co-occurrence matrices can be obtained in O(mn log mn) time by simultaneously evaluating the function at all displacement vectors. This is a significant improvement over the previous method using the co-occurrence matrices, that requires O(m(2)n(2)) time. (C) 1999 Elsevier Science B.V. All rights reserved.X1121sciescopu

Haftkräfte, Alterung und Überwachung funktionaler Oberflächen – Gärtücher im Gebrauch

Die vorliegende Arbeit ist im Bereich technologischer Oberflächen angesiedelt. Der Fokus liegt dabei auf den mechanischen Oberflächeneigenschaften, also Maßen wie der sehr grob vereinfachenden Rauheit, ihren Einflüssen auf Haftkräfte und Reinigbarkeit sowie den Auswirkungen von Alterung. In einem zweiten Themenkomplex wird eine automatisierte Bildanalyse zur Überwachung und Schmutzerkennung auf gewebten Tüchern entwickelt. Die gesamte Arbeit bewegt sich vor dem Hintergrund der Bäckerei und ihren spezifischen Anforderungen bei der Herstellung von Brötchen, weist in der Anwendbarkeit der Erkenntnisse jedoch breiter in die allgemeinere Verwendung gewebter Textilien in der Verfahrenstechnik, insbesondere auch in der Fest-Flüssig-Filtration. In der Bäckerei werden Brötchenteiglinge vor dem Backen auf textilen Gärtüchern gehen gelassen. Die Herausforderung liegt darin, dass der Teig nicht auf den verwendeten Oberflächen festkleben darf, sondern sich beim Abkippen schnell und zuverlässig löst. Jegliche Rückstände, ob Teigreste oder als Trennmittel eingesetztes partikuläres Mehl, neigen zum schnellen Verderb in der feucht-warmen Atmosphäre beim Gehenlassen und dienen unter anderem Schimmel als Nährboden. Aus hygienischen Gründen ist es deshalb unausweichlich, die Tücher regelmäßig zu reinigen, was mit Aufwand verbunden ist. In einem ersten Arbeitsabschnitt untersucht diese Arbeit die grundsätzlichen Einflussparameter auf die Haftphänomene im Anwendungsbereich. Die Oberflächencharakterisierung erfolgte mittels konfokalem Laser-Raster-Mikroskop und der Auswertung der Oberflächenkartierungen gemäß der ISO 25178-2. Bei der Anhaftung von Mehlpartikeln an massiven Oberflächen stellte sich eine erhöhte Rauheit als lindernd heraus. Dies ist ein Ergebnis, dass sich mit der partikulären Hafttheorie durchaus in Einklang bringen lässt, allerdings mit der hygienegerechten Gestaltung geschlossener Anlagen für nasse Prozessmedien in einen Zielkonflikt tritt. An Gärtüchern zeigte sich der Rückhalt von Mehlpartikeln als von den Profiltälern dominiert. Sowohl ihre Tiefe als auch ihr Flächenanteil korrelierten mit der Zentrifugalbeschleunigung, die zum Entfernen der Mehlpartikel notwendig war. Es wird von Arbeiten berichtet, bei denen das Haftverhalten von Weizenteigen beeinflusst wurde. Dort wurde allerdings der Teig verändert und damit zwangsläufig auch das spätere Bäckereierzeugnis. Einzig die Oberflächen von Apparaten und ihrer Komponenten werden im Rahmen dieser Arbeit zur Diskussion gestellt und zur zukünftigen Optimierung untersucht, um Verbesserungen und Nachrüstungen auch durch niedrige Investitionskosten attraktiv zu gestalten. Einen wesentlichen Einfluss auf das Haftverhalten hat die Kontaktdauer, während der sich das komplexe Fließ- und Relaxationsverhalten des Weizenteigs verdeutlicht. Der Kontakt über 10 Minuten kann hier als lang betrachtet werden; bei ihm treten die mechanischen Oberflächeneigenschaften in den Hintergrund. Auf unterschiedlich geschmirgeltem Edelstahlblech hing die Teighaftung dann nur noch vom Alter des Teiges ab. Auf Gärtüchern zeigte sich ein Einfluss des chemischen Materials (ob Baumwolle oder Polyester). Einzig bei stark texturierten Förderbändern (Waffel- und Rippenstruktur in Millimetergröße) behielt die mechanische Gestalt auch bei langem Kontakt ihren mildernden Einfluss auf die Ablösespannung. Bei kurzer Kontaktdauer von einer Minute ließ sich die Haftspannung des Teiges auf den Gärtüchern mit deren Profilspitzen korrelieren. Ein großer Spitzenanteil nimmt die Last des Teiges im oberen Bereich des Oberflächenprofils der Tücher auf und verhindert so die innigere Verbindung mit weiteren Oberflächenanteilen. Die Höhe der Spitzen (insbesondere die extreme Spitzenhöhe gemäß der ISO 25178-2) erlaubt dem Teig sich während seiner Relaxation zu deformieren ohne zusätzliche Kontaktfläche mit tieferen Profilanteilen auszubilden. In diesem Zusammenhang spielt ganz sicher die Haarigkeit der Tücher eine entscheidende Rolle: Vom Tuch abstehende Primärfasern des Garnes halten einerseits den Teig vom innigeren Kontakt mit dem übrigen Tuch auf Abstand, andererseits stellen sie mit ihrer Länge eine Strecke dar, über die sich die Haftarbeit bei der Ablösung des Teiges verteilt. Mit der Arbeit als dem Integral von Kraft und Weg kann die Ablösekraft des Teiges durch längere Haare und dadurch einen längeren Weg signifikant verringert werden. In einem weiteren Schritt wurden drei ausgewählte Gärtücher gealtert: durch praktischen Gebrauch, durch Abbürsten und durchWaschen. Das Baumwolltuch zeigte ein nachteiliges Alterungsverhalten bei Wäsche und Gebrauch; das Waschen hatte auf alle drei Tücher technologisch nur negative Auswirkungen. Das Bürsten verbesserte die Parameter der Profilspitzen, steigerte die erkennbare Haarigkeit sehr deutlich und senkte die Teighaftung. Im Fazit ließen sich die Optimierung der Tücher hinsichtlich des Mehlrückhaltes, also minimierte Profiltäler, und der Teigablösung, also maximierte Profilspitzen, konfliktfrei kombinieren. Für den praktischen Einsatz konnte das Bürsten als Zwischenreinigung und zur gleichzeitigen Verbesserung der Tuchoberfläche vorgeschlagen werden, um die Zyklen zur hygienisch erforderlichen Wäsche zu maximieren. Die Bildauswertung im zweiten Themenkomplex dieser Arbeit setzte sich zum Ziel, Verschmutzungen auf gewebten Tüchern zu erkennen. Dabei sollte von etablierten Methoden abgewichen und die Möglichkeit geschaffen werden, Kontaminationen ohne Farb- oder Helligkeitsunterschied zu berücksichtigen. Das Auswertekonzept aus Periodizitätserkennung, Schwellenwert- und Ausreißerbestimmung funktioniert ohne Eingreifen eines Anwenders und ohne Vorwissen über Tuch oder mögliche Verschmutzung. Die Funktion einer ersten Implementierung auf einem Arbeitsplatzrechner wurde anhand von Filtertüchern in einer fortschreitenden Reinigung demonstriert und kann in Echtzeit betrieben werden. Die bildanalytische Überwachung bietet erstmals die Möglichkeit, in einer Filtertuchreinigung den tatsächlichen Verschmutzungsgrad auf dem Tuch selbst zu bestimmen. Dies erlaubt, die Intensität der Reinigung durch einen geschlossenen Regelkreis anzupassen. Außerdem erübrigt sich jede Modellierung der Kontamination und der Reinigung, da der tatsächliche Zustand automatisiert greifbar wird. In diesem Sinne können somit auch Gärtücher überwacht und entsprechend ihres aktuellen Bedarfs gereinigt werden. Dadurch sollte ihre Hygiene sichergestellt und gleichzeitig ihre mechanische Lebensdauer maximiert werden. Ein Großteil dieser Arbeit entstand während und in einer Kooperation mit dem Lehrstuhl für Brau- und Getränketechnologie der TU München, wo eine zweite Promotionsarbeit das Forschungsfeld komplementiert

Quantifying Texture Scale in Accordance With Human Perception

Visual texture has multiple perceptual attributes (e.g. regularity, isotropy, etc.), including scale. The scale of visual texture has been defined as the size of the repeating unit (or texel) of which the texture is composed. Not all textures are formed through the placement of a clearly discernible repeating unit (e.g. irregular and stochastic textures). There is currently no rigorous definition for texture scale that is applicable to textures of a wide range of regularities. We hypothesised that texture scale ought to extend to these less regular textures. Non-overlapping sample windows (or patches) taken from a texture appear increasingly similar as the size of the window gets larger. This is true irrespective of whether the texture is formed by the placement of a discernible repeating unit or not. We propose the following new characterisation for texture scale: “the smallest window size beyond within which texture appears consistently”. We perform two psychophysical studies and report data that demonstrates consensus across subjects and across methods of probing in the assessment of texture scale. We then present an empirical algorithm for the estimation of scale based on this characterisation. We demonstrate agreement between the algorithm and (subjective) human assessment with an RMS accuracy of 1.2 just-noticeable-differences, a significant improvement over previous published algorithms. We provide two ground-truth perceptual datasets, one for each of our psychophysical studies, for the texture scale of the entire Brodatz album, together with confidence levels for each of our estimates. Finally, we make available an online tool which researchers can use to obtain texture scale estimates by uploading images of textures