Hyperspectral images segmentation: a proposal

Hyper-Spectral Imaging (HIS) also known as chemical or spectroscopic imaging is an emerging technique that combines imaging and spectroscopy to capture both spectral and spatial information from an object. Hyperspectral images are made up of contiguous wavebands in a given spectral band. These images provide information on the chemical make-up profile of objects, thus allowing the differentiation of objects of the same colour but which possess make-up profile. Yet, whatever the application field, most of the methods devoted to HIS processing conduct data analysis without taking into account spatial information.Pixels are processed individually, as an array of spectral data without any spatial structure. Standard classification approaches are thus widely used (k-means, fuzzy-c-means hierarchical classification...). Linear modelling methods such as Partial Least Square analysis (PLS) or non linear approaches like support vector machine (SVM) are also used at different scales (remote sensing or laboratory applications). However, with the development of high resolution sensors, coupled exploitation of spectral and spatial information to process complex images, would appear to be a very relevant approach. However, few methods are proposed in the litterature. The most recent approaches can be broadly classified in two main categories. The first ones are related to a direct extension of individual pixel classification methods using just the spectral dimension (k-means, fuzzy-c-means or FCM, Support Vector Machine or SVM). Spatial dimension is integrated as an additionnal classification parameter (Markov fields with local homogeneity constrainst [5], Support Vector Machine or SVM with spectral and spatial kernels combination [2], geometrically guided fuzzy C-means [3]...). The second ones combine the two fields related to each dimension (spectral and spatial), namely chemometric and image analysis. Various strategies have been attempted. The first one is to rely on chemometrics methods (Principal Component Analysis or PCA, Independant Component Analysis or ICA, Curvilinear Component Analysis...) to reduce the spectral dimension and then to apply standard images processing technics on the resulting score images i.e. data projection on a subspace. Another approach is to extend the definition of basic image processing operators to this new dimensionality (morphological operators for example [1, 4]). However, the approaches mentioned above tend to favour only one description either directly or indirectly (spectral or spatial). The purpose of this paper is to propose a hyperspectral processing approach that strikes a better balance in the treatment of both kinds of information....Cet article présente une stratégie de segmentation d’images hyperspectrales liant de façon symétrique et conjointe les aspects spectraux et spatiaux. Pour cela, nous proposons de construire des variables latentes permettant de définir un sous-espace représentant au mieux la topologie de l’image. Dans cet article, nous limiterons cette notion de topologie à la seule appartenance aux régions. Pour ce faire, nous utilisons d’une part les notions de l’analyse discriminante (variance intra, inter) et les propriétés des algorithmes de segmentation en région liées à celles-ci. Le principe générique théorique est exposé puis décliné sous la forme d’un exemple d’implémentation optimisé utilisant un algorithme de segmentation en région type split and merge. Les résultats obtenus sur une image de synthèse puis réelle sont exposés et commentés

Non destructive investigation of defects in composite structures by fullfield measurement methods

This paper presents different interests of non destructive full-field measurement. More precisely, it focuses on the characterization and the comparison of the X-ray tomography and two methods of infrared thermography in order to define the defect detection limits and to precise the specific application fields for each technique on multi-layered and sandwich composite structures. The obtained results are qualitatively and quantitatively analyzed

Use of near infrared hyperspectral imaging and chemometrics to study root systems.

peer reviewedLors d’études de systèmes racinaires sur base de prélèvements de carottes de sol, une étape préliminaire à la quantification racinaire consiste à éliminer manuellement les résidus de cultures et les particules de sol récupérés avec les racines lors du lavage des échantillons. En présence de racines de différentes espèces, cette étape s'accompagne d'un tri des racines selon différents critères. Pour faciliter et réduire le temps nécessaire à cette étape fastidieuse, la discrimination de ces éléments a été réalisée sur base d’images hyperspectrales prises en proche infrarouge. Les échantillons lavés et séchés ont été passés sous une caméra qui enregistre, pour chaque pixel de l’image, un spectre en proche infrarouge. Ces spectres sont liés à la nature physico-chimique des éléments présents sur l’image et ont été analysés à l’aide d’algorithmes d’analyses discriminantes qui permettent de les classer et de donner la nature de chaque pixel de l’image. Sur base du nombre de pixels classés comme étant des racines et grâce à la relation linéaire reliant ce nombre de pixels à la masse de racines présente dans l'échantillon, il fut finalement possible quantifier des racines au sein d’échantillons de sol sans devoir réaliser un tri manuel préalable et les peser. Cette méthode a été testée avec succès en froment et a permis de mettre très clairement en évidence l’effet du travail du sol sur le développement du système racinaire. Elle est également été testée sur une culture associée de froment et de pois afin de quantifier séparément les racines des 2 espèces.In studies on root systems using the soil coring method, roots, crop residues and soil particles extracted after washing of soil samples need to be manually sorted before root quantification. If different species are present in the sample, their discrimination is based on several criteria. In order to reduce the complexity and the time needed for this tedious sorting step, near infrared hyperspectral imaging was used to discriminate all these elements. Images of washed and dried samples were acquired with a camera saving, for each pixel, a near infrared spectrum. These spectra are linked to the physicochemical nature of the elements visible on the hyperspectral images and were analyzed with discriminant algorithms allowing their discrimination and to link each pixel spectrum to the nature of the elements. According to the number of pixels classified as roots and thanks to the linear relationship between the number of pixels and the root biomass in the sample, it was possible to quantify roots in soil samples without manual sorting and weighing. This methodology was successfully tested on winter wheat roots and highlighted the tillage effect on root system development. It was also tested on wheat-pea intercropping in order to quantify separately the roots of each species