Attitude-trajectory estimation for forward looking multi-beam sonar based on acoustic image registration

This work considers the processing of acoustic data from a multi-beam Forward Looking Sonar (FLS) on a moving underwater platform to estimate the platform’s attitude and trajectory. We propose an algorithm to produce an estimate of the attitude-trajectory for a FLS based on the optical flow between consecutive sonar frames. The attitude-trajectory can be used to locate an underwater platform, such as an Autonomous Underwater Vehicle (AUV), to a degree of accuracy suitable for navigation. It can also be used to build a mosaic of the underwater scene. The estimation is performed in three steps. Firstly, a selection of techniques based on the optical flow model are used to estimate a pixel displacement map (DM) between consecutive sonar frames represented in the native polar (range/bearing) format. The second step finds the best match between the estimated DM and DMs for a set of modeled sonar sensor motions. To reduce complexity, it is proposed to describe the DM with a small parameter vector derived from the displacement distribution. Thus, an estimate of the incremental sensor motion between frames is made. Finally, using a weighted regularized spline technique, the incremental inter-frame motions are integrated into an attitude-trajectory for the sonar sensor. To assess the accuracy of the attitude-trajectory estimate, it is used to register FLS frames from a field experiment dataset and build a high-quality mosaic of the underwater scene

A new adaptive algorithm for video super-resolution with improved outlier handling capability

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2016.Abstract : Super resolution reconstruction (SRR) is a technique that consists basically in combining multiple low resolution images from a single scene in order to create an image with higher resolution. The main characteristics considered in the evaluation of SRR algorithms performance are the resulting image quality, its robustness to outliers and its computational cost. Among the super resolution algorithms present in the literature, the R-LMS has a very small computational cost, making it suitable for real-time operation. However, like many SRR techniques the R-LMS algorithm is also highly susceptible to outliers, which can lead the reconstructed image quality to be of lower quality than the low resolution observations. Although robust techniques have been proposed to mitigate this problem, the computational cost associated with even the simpler algorithms is not comparable to that of the R-LMS, making real-time operation impractical. It is therefore desirable to devise new algorithms that offer a better compromise between quality, robustness and computational cost. In this work, a new SRR technique based on the R-LMS algorithm is proposed. Based on the proximal-point cost function representation of the gradient descent iterative equation, an intuitive interpretation of the R-LMS algorithm behavior is obtained, both in ideal conditions and in the presence of outliers. Using a statistical model for the innovation outliers, a new regularization is then proposed to increase the algorithm robustness by allowing faster convergence on the subspace corresponding to the innovations while at the same time preserving the estimated image details. Two new algorithms are then derived. Computer simulations have shown that the new algorithms deliver a performance comparable to that of the R-LMS in the absence of outliers, and a significantly better performance in the presence of outliers, both quantitatively and visually. The computational cost of the proposed solution remained comparable to that of the R-LMS.Reconstrução com super resolução (SRR - Super resolution reconstruction) é uma técnica que consiste basicamente em combinar múltiplas imagens de baixa resolução a fim de formar uma única imagem com resolução superior. As principais características consideradas na avaliação de algoritmos de SRR são a qualidade da imagem reconstruída, sua robustez a outliers e o custo computacional associado. Uma maior qualidade nas imagens reconstruídas implica em um maior aumento efetivo na resolução das mesmas. Uma maior robustez, por outro lado, implica que um resultado de boa qualidade é obtido mesmo quando as imagens processadas não seguem fielmente o modelo matemático adotado. O custo computacional, por sua vez, é extremamente relevante em aplicações de SRR, dado que a dimensão do problema é extremamente grande. Uma das principais aplicações da SRR consiste na reconstrução de sequências de vídeo. De modo a facilitar o processamento em tempo real, o qual é um requisito frequente para aplicações de SRR de vídeo, algorítmos iterativos foram propostos, os quais processam apenas uma imagem a cada instante de tempo, utilizando informações presentes nas estimativas obtidas em instantes de tempo anteriores. Dentre os algoritmos de super resolução iterativos presentes na literatura, o R-LMS possui um custo computacional extremamente baixo, além de fornecer uma reconstrução com qualidade competitiva. Apesar disso, assim como grande parte das técnicas de SRR existentes o R-LMS é bastante suscetível a presença de outliers, os quais podem tornar a qualidade das imagens reconstruídas inferior àquela das observações de baixa resolução. A fim de mitigar esse problema, técnicas de SRR robusta foram propostas na literatura. Não obstante, mesmo o custo computacional dos algoritmos robustos mais simples não é comparável àquele do R-LMS, tornando o processamento em tempo real infactível. Deseja-se portanto desenvolver novos algoritmos que ofereçam um melhor compromisso entre qualidade, robustez e custo computacional. Neste trabalho uma nova técnica de SRR baseada no algoritmo R-LMS é proposta. Com base na representação da função custo do ponto proximal para a equação iterativa do método do gradiente, uma interpretação intuitiva para o comportamento do algoritmo R-LMS é obtida tanto para sua operação em condições ideais quanto na presença de outliers do tipo inovação, os quais representam variações significativas na cena entre frames adjacentes de uma sequência de vídeo. É demonstrado que o problema apresentado pelo R-LMS quanto a robustez à outliers de inovação se deve, principalmente, a sua baixa taxa de convergência. Além disso, um balanço direto pôde ser observado entre a rapidez da taxa de convergência e a preservação das informações estimadas em instantes de tempo anteriores. Desse modo, torna-se inviável obter, simultaneamente, uma boa qualidade no processamento de sequências bem comportadas e uma boa robustez na presença de inovações de grande porte. Desse modo, tem-se como objetivo projetar um algoritmo voltado à reconstrução de sequências de vídeo em tempo real que apresente uma maior robustez à outliers de grande porte, sem comprometer a preservação da informação estimada a partir da sequência de baixa resolução. Utilizando um modelo estatístico para os outliers provindos de inovações, uma nova regularização é proposta a fim de aumentar a robustez do algoritmo, permitindo simultaneamente uma convergência mais rápida no subespaço da imagem correspondente às inovações e a preservação dos detalhes previamente estimados. A partir disso dois novos algoritmos são então derivados. A nova regularização proposta penaliza variações entre estimativas adjacentes na sequência de vídeo em um subespaço aproximadamente ortogonal ao conteúdo das inovações. Verificou-se que o subespaço da imagem no qual a inovação contém menos energia é precisamente onde estão contidos os detalhes da imagem. Isso mostra que a regularização proposta, além de levar a uma maior robustez, também implica na preservação dos detalhes estimados na sequência de vídeo em instantes de tempo anteriores. Simulações computacionais mostram que apesar da solução proposta não levar a melhorias significativas no desempenho do algoritmo sob condições próximas às ideais, quando outliers estão presentes na sequência de imagens o método proposto superou consideravelmente o desempenho apresentado pelo R-LMS, tanto quantitativamente quanto visualmente. O custo computacional da solução proposta manteve-se comparável àquele do algoritmo R-LMS

Local image registration by adaptive filtering

Abstract—We propose a new adaptive filtering framework for local image registration, which compensates for the effect of local distortions/displacements without explicitly estimating a distortion/displacement field. To this effect, we formulate local image registration as a two-dimensional (2-D) system identification problem with spatially varying system parameters. We utilize a 2-D adaptive filtering framework to identify the locally varying system parameters, where a new block adaptive filtering scheme is introduced. We discuss the conditions under which the adaptive filter coefficients conform to a local displacement vector at each pixel. Experimental results demonstrate that the proposed 2-D adaptive filtering framework is very successful in modeling and compensation of both local distortions, such as Stirmark attacks, and local motion, such as in the presence of a parallax field. In particular, we show that the proposed method can provide image registration to: a) enable reliable detection of watermarks following a Stirmark attack in nonblind detection scenarios, b) compensate for lens distortions, and c) align multiview images with nonparametric local motion. Index Terms—Adaptive filtering, image registration, local image registration, nonparametric image registration, stirmark recovery, watermark synchronization. I