Fourier–Mellin registration of two hyperspectral images

Hyperspectral images contain a great amount of information which can be used to more robustly register such images. In this article, we present a phase correlation method to register two hyperspectral images that takes into account their multiband structure. The proposed method is based on principal component analysis, the multilayer fractional Fourier transform, a combination of log-polar maps, and peak processing. The combination of maps is aimed at highlighting some peaks in the log-polar map using information from different bands. The method is robust and has been successfully tested for any rotation angle with commonly used hyperspectral scenes in remote sensing for scales of up to 7.5× and with pairs of hyperspectral images taken on different dates by the Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) sensor for scales of up to 6.0×This work was supported in part by the Consellería de Cultura, Educación e Ordenación Universitaria [grant numbers GRC2014/008 and ED431G/08] and Ministry of Education, Culture and Sport, Government of Spain [grant numbers TIN2013-41129-P and TIN2016-76373-P] both are co-funded by the European Regional Development Fund (ERDF)S

Rexistrado de imaxes hiperespectrais baseado na transformada rápida de Fourier

Traballo Fin de Grao en Enxeñaría Informática. Curso 2014-2015O proxecto centrarase no estudo de diferentes algoritmos xa existentes para rexistro de imaxes RGB que están baseados na transformada rápida de Fourier. A raíz dese estudo seleccionaranse os máis prometedores para desenvolvelos e analizar diferentes posibilidades de aplicación destes algoritmos ás imaxes hiperespectrais, pois a súa aplicación non é directa. Investigarase tamén sobre diferentes métodos de extracción de características das imaxes hiperespectrais para así poder reducir a súa dimensionalidade e quedarnos coa información máis relevante sobre a que se realizará o rexistrado. Os algoritmos desenvolvidos serán capaces de realizar o rexistrado de dúas imaxes hiperespectrais do mesmo obxecto ou localización, facendo corresponder os diferentes puntos mediante o cálculo do ángulo de rotación, factor de escala e translación dunha imaxe respecto da outra. Estes resultados deberán ser amosados tanto numéricamente como xerar a imaxe resultante do proceso. Traballarase sobre diferentes posibilidades de aplicación destas técnicas sobre diferentes versións do algoritmo. Realizaranse numerosas probas e modificacións co fin de conseguir un bo método de rexistrado. Concluírase o traballo cunha análise dos resultados obtidos

Recalage et analyse d'un couple d'images (application aux mammographies)

Dans le monde de la recherche, l analyse du signal et plus particulièrement d image, est un domaine très actif, de par la variété des applications existantes, avec des problématiques telles que la compression de données, la vidéo-surveillance ou encore l analyse d images médicales pour ne prendre que quelques exemples. Le mémoire s inscrit dans ce dernier domaine particulièrement actif. Le nombre d appareils d acquisition existant ainsi que le nombre de clichés réalisés, entraînent la production d une masse importante d informations à traiter par les praticiens. Ces derniers peuvent aujourd hui être assistés par l outil informatique. Dans cette thèse, l objectif est l élaboration d un système d aide au diagnostic, fondé sur l analyse conjointe, et donc la comparaison d images médicales. Notre approche permet de détecter des évolutions, ou des tissus aberrants dans un ensemble donné, plutôt que de tenter de caractériser, avec un très fort a priori, le type de tissu cherché.Cette problématique permet d appréhender un aspect de l analyse du dossier médical d un patient effectuée par les experts qui est l étude d un dossier à travers le suivi des évolutions. Cette tâche n est pas aisée à automatiser. L œil humain effectue quasi-automatiquement des traitements qu il faut reproduire. Avant de comparer des régions présentes sur deux images, il faut déterminer où se situent ces zones dans les clichés. Toute comparaison automatisée de signaux nécessite une phase de recalage, un alignement des composantes présentes sur les clichés afin qu elles occupent la même position sur les deux images. Cette opération ne permet pas, dans le cadre d images médicales, d obtenir un alignement parfait des tissus en tous points, elle ne peut que minimiser les écarts entre tissus. La projection d une réalité 3D sur une image 2D entraîne des différences liées à l orientation de la prise de vue, et ne permet pas d analyser une paire de clichés par une simple différence entre images. Différentes structurations des clichés ainsi que différents champs de déformation sont ici élaborés afin de recaler les images de manière efficace.Après avoir minimisé les différences entre les positions sur les clichés, l analyse de l évolution des tissus n est pas menée au niveau des pixels, mais à celui des tissus eux-mêmes, comme le ferait un praticien. Afin de traiter les clichés en suivant cette logique, les images numériques sont réinterprétées, non plus en pixels de différentes luminosités, mais en motifs représentatifs de l ensemble de l image, permettant une nouvelle décomposition des clichés, une décomposition parcimonieuse. L atout d une telle représentation est qu elle permet de mettre en lumière un autre aspect du signal, et d analyser sous un angle nouveau, les informations nécessaires à l aide au diagnostic.Cette thèse a été effectuée au sein du laboratoire LIPADE de l Université Paris Descartes (équipe SIP, spécialisée en analyse d images) en collaboration avec la Société Fenics (concepteur de stations d aide au diagnostic pour l analyse de mammographies) dans le cadre d un contrat Cifre.In the scientific world, signal analysis and especially image analysis is a very active area, due to the variety of existing applications, with issues such as file compression, video surveillance or medical image analysis. This last area is particularly active. The number of existing devices and the number of pictures taken, cause the production of a large amount of information to be processed by practitioners. They can now be assisted by computers.In this thesis, the problem addressed is the development of a computer diagnostic aided system based on conjoint analysis, and therefore on the comparison of medical images. This approach allows to look for evolutions or aberrant tissues in a given set, rather than attempting to characterize, with a strong a priori, the type of fabric sought.This problem allows to apprehend an aspect of the analysis of medical file performed by experts which is the study of a case through the comparison of evolutions.This task is not easy to automate. The human eye performs quasi-automatically treatments that we need to replicate.Before comparing some region on the two images, we need to determine where this area is located on both pictures. Any automated comparison of signals requires a registration phase, an alignment of components present on the pictures, so that they occupy the same space on the two images. Although the characteristics of the processed images allow the development of a smart registration, the projection of a 3D reality onto a 2D image causes differences due to the orientation of the tissues observed, and will not allow to analyze a pair of shots with a simple difference between images. Different structuring of the pictures and different deformation fields are developed here to efficiently address the registration problem.After having minimized the differences on the pictures, the analysis of tissues evolution is not performed at pixels level, but the tissues themselves, as will an expert. To process the images in this logic, they will be reinterpreted, not as pixels of different brightness, but as patterns representative of the entire image, enabling a new decomposition of the pictures. The advantage of such a representation is that it allows to highlight another aspect of the signal, and analyze under a new perspective the information necessary to the diagnosis aid.This thesis has been carried out in the LIPADE laboratory of University Paris Descartes (SIP team, specialized in image analysis) and in collaboration with the Society Fenics (designer of diagnosis aid stations in the analysis of mammograms) under a Cifre convention. The convergence of the research fields of those teams led to the development of this document.PARIS5-Bibliotheque electronique (751069902) / SudocSudocFranceF

IMAGE REGISTRATION IN MULTISPECTRAL DATA SETS

The paper discusses the matching of two multispectral data sets using the Genetic Algorithm (GA) as a search technique for the global optimum estimates of the transformation parameters. It uses the simplest form of the affine transformation, where the scaling and rotation are ignored, to explain how the GAs, which are used in the registrations ’ processes for the different bands, can cooperate. This cooperation between the GAs improves the speed of the matching process. The cooperation depends on the exchange of the intermediate results between the GAs. Therefore, the proposed approach demands the parallel realization of GAs. In addition, the proposed approach can be considered as a fusion method for the different decisions resulting form the registrations for the different bands. Landsat 7-Band and 4-Band aerial data set types are considered. The aerial data set type is used to explain how to the proposed approach speeds the matching process. 1