Color Hit-or-Miss Transform (CMOMP)

Publication in the conference proceedings of EUSIPCO, Bucharest, Romania, 201

Multilevel Image Segmentation Based on Fractional-Order Darwinian Particle Swarm Optimization

Hyperspectral remote sensing images contain hundreds of data channels. Due to the high dimensionality of the hyperspectral data, it is difficult to design accurate and efficient image segmentation algorithms for such imagery. In this paper, a new multilevel thresholding method is introduced for the segmentation of hyperspectral and multispectral images. The new method is based on fractional-order Darwinian particle swarm optimization (FODPSO) which exploits the many swarms of test solutions that may exist at any time. In addition, the concept of fractional derivative is used to control the convergence rate of particles. In this paper, the so-called Otsu problem is solved for each channel of the multispectral and hyperspectral data. Therefore, the problem of n-level thresholding is reduced to an optimization problem in order to search for the thresholds that maximize the between-class variance. Experimental results are favorable for the FODPSO when compared to other bioinspired methods for multilevel segmentation of multispectral and hyperspectral images. The FODPSO presents a statistically significant improvement in terms of both CPU time and fitness value, i.e., the approach is able to find the optimal set of thresholds with a larger between-class variance in less computational time than the other approaches. In addition, a new classification approach based on support vector machine (SVM) and FODPSO is introduced in this paper. Results confirm that the new segmentation method is able to improve upon results obtained with the standard SVM in terms of classification accuracies.Sponsored by: IEEE Geoscience and Remote Sensing SocietyRitrýnt tímaritPeer reviewedPre prin

Colour Morphology with Application to Image Magnification

Mathematische morfologie is een theorie voor de analyse van ruimtelijke structuren, gebaseerd op verzamelingenleer en het begrip verschuiving. In de jaren zestig voerden G. Matheron en J. Serra, beiden geïnspireerd door de studie naar de geometrische vorm van poreus medium, het begrip mathematische morfologie in. Poreus medium is binair in de zin dat een punt van poreus medium ofwel deel uitmaakt van een porie ofwel behoort tot de grondmassa rond de poriën. Zo ontwikkelden Matheron en Serra een theorie voor de analyse van binaire beelden. De grondmassa kan beschouwd worden als de verzameling van objectpunten in het beeld, terwijl de poriën het complement van deze verzameling vormen. Bijgevolg kunnen objectpunten behandeld worden met eenvoudige bewerkingen zoals unie, doorsnede, complement en verschuiving. Mathematische morfologie werd oorspronkelijk dus enkel voor binaire beelden ontwikkeld. Op deze manier legden Matheron en Serra alvast de basis voor mathematische morfologie in de beeldanalyse. Vandaag de dag heeft mathematische morfologie vele toepassingen in de beeldanalyse zoals randdetectie, ruisverwijdering, objectherkenning, patroonherkenning, beeldsegmentatie en beeldvergroting in o.a. de biologische en medische wereld. De basiswerktuigen van mathematische morfologie zijn de morfologische operatoren die een gegeven beeld $A$ dat we willen analyseren omzet naar een nieuw beeld $P(A,B)$ gebruik makend van een structuurelement $B$, om zo bijkomende informatie over de vorm, grootte, oriëntatie of beeldafmetingen van voorwerpen in $A$ te verkrijgen. Behalve de schijfjes- en umbrabenadering kan binaire morfologie uitgebreid worden naar morfologie voor grijswaardenbeelden door gebruik te maken van vaagverzamelingenleer, vaagmorfologie genoemd. De toepassing van morfologische operatoren op kleurenbeelden is zeker niet voor de hand liggend. En daarover handelt dit proefschrift. We hebben onze nieuwe kleurenmorfologische aanpak toegepast op het vergroten van zwart-wit beelden en kleurenbeelden met scherpe randen en onscherpe randen

MATLAB

A well-known statement says that the PID controller is the "bread and butter" of the control engineer. This is indeed true, from a scientific standpoint. However, nowadays, in the era of computer science, when the paper and pencil have been replaced by the keyboard and the display of computers, one may equally say that MATLAB is the "bread" in the above statement. MATLAB has became a de facto tool for the modern system engineer. This book is written for both engineering students, as well as for practicing engineers. The wide range of applications in which MATLAB is the working framework, shows that it is a powerful, comprehensive and easy-to-use environment for performing technical computations. The book includes various excellent applications in which MATLAB is employed: from pure algebraic computations to data acquisition in real-life experiments, from control strategies to image processing algorithms, from graphical user interface design for educational purposes to Simulink embedded systems

Colour morphological sieves for scale-space image processing

EThOS - Electronic Theses Online ServiceGBUnited Kingdo