Toward Multi-Scale Object-Based Data Fusion

This paper proposes a new methodology for object based 2-D data fu- sion, with a multiscale character. This methodology is intended to be use in agriculture, specifically in the characterization of the water status of different crops, so as to have an appropriate water management at a farm-holding scale. As a first approach to its evaluation, vegetation cover vigor data has been integrated with texture data. For this purpose, NDVI maps have been calculated using a multispectral image and Lacunarity maps from the panchromatic image. Preliminary results show this methodology is viable in the integration and management of large volumes of data, which characterize the behavior of agricultural covers at farm-holding scale

[[alternative]]An Efficient Shape-Representation Method for Content Based Image Retrieval

計畫編號：NSC93-2213-E032-006研究期間：200408~200507研究經費：593,000[[abstract]]以內容為基礎之影像查詢(CBIR)的研究可分為特徵選取、物件表示以及結果比 對。假如以物件的外形輪廓表示物件的特徵，那麼邊緣點偵測就是抽取這類特徵的第 一個步驟。當找完了邊緣點後，一個好的物件表示法必須能夠克服物件在影像中的移 位、旋轉、以及放大或縮小等問題。甚至對於物件外形在一定程度內的損毀下也必須 能夠有好的比對結果。這些問題都是在利用物件外形特徵來表示物件時以及比對過程 中相當重要的議題。 因此本計畫將提出一個有效率及強健的以物件外形特徵為基礎的影像查詢系統。 我們使用一快速的邊緣點偵測演算法來偵測出影像中所有可能的邊緣點，並提出一新 的物件表示法—爬山式序列表示法(Mountain Climbing Sequence (MCS))。此表示法 對於前面所提之影像中的移位、旋轉、以及放大或縮小等問題都可以達到不變的效果。 另外，由於邊緣點的偵測就目前的研究經驗上並無法保証能夠找一物件的完整外形， 因此我們也將嘗試在現有的外形特徵表示法下，克服物件外形不完整抽取的情況，甚 至於在物件少部份被遮蔽的狀況也能得到好的比對結果。[[sponsorship]]行政院國家科學委員

[[alternative]]Image Retrieval by Shape and Spatial Similarity

計畫編號：NSC91-2213-E032-015研究期間：200208~200307研究經費：502,000[[sponsorship]]行政院國家科學委員

Counter-forensics of SIFT-based copy-move detection by means of keypoint classification

Copy-move forgeries are very common image manipulations that are often carried out with malicious intents. Among the techniques devised by the 'Image Forensic' community, those relying on scale invariant feature transform (SIFT) features are the most effective ones. In this paper, we approach the copy-move scenario from the perspective of an attacker whose goal is to remove such features. The attacks conceived so far against SIFT-based forensic techniques implicitly assume that all SIFT keypoints have similar properties. On the contrary, we base our attacking strategy on the observation that it is possible to classify them in different typologies. Also, one may devise attacks tailored to each specific SIFT class, thus improving the performance in terms of removal rate and visual quality. To validate our ideas, we propose to use a SIFT classification scheme based on the gray scale histogram of the neighborhood of SIFT keypoints. Once the classification is performed, we then attack the different classes by means of class-specific methods. Our experiments lead to three interesting results: (1) there is a significant advantage in using SIFT classification, (2) the classification-based attack is robust against different SIFT implementations, and (3) we are able to impair a state-of-the-art SIFT-based copy-move detector in realistic cases

AM-FM Analysis of Structural and Functional Magnetic Resonance Images

This thesis proposes the application of multi-dimensional Amplitude-Modulation Frequency-Modulation (AM-FM) methods to magnetic resonance images (MRI). The basic goal is to provide a framework for exploring non-stationary characteristics of structural and functional MRI (sMRI and fMRI). First, we provide a comparison framework for the most popular AM-FM methods using different filterbank configurations that includes Gabor, Equirriple and multi-scale directional designs. We compare the performance and robustness to Gaussian noise using synthetic FM image examples. We show that the multi-dimensional quasi-local method (QLM) with an equiripple filterbank gave the best results in terms of instantaneous frequency (IF) estimation. We then apply the best performing AM-FM method to sMRI to compute the 3D IF features. We use a t-test on the IF magnitude for each voxel to find evidence of significant differences between healthy controls and patients diagnosed with schizophrenia (n=353) can be found in the IF. We also propose the use of the instantaneous phase (IP) as a new feature for analyzing fMRI images. Using principal component analysis and independent component analysis on the instantaneous phase from fMRI, we built spatial maps and identified brain regions that are biologically coherent with the task performed by the subject. This thesis provides the first application of AM-FM models to fMRI and sMRI

Analyse d'image visibles et proche infrarouges : contributions à l'évaluation non-destructive du persillage dans la viande du boeuf

Le persillage (gras intramusculaire) dans la viande de boeuf est l'un des critères les plus importants pour l'évaluation de la qualité, notamment sa jutosité, dans les systèmes de classification de la viande. Le processus chimique, méthode destructive, est l'unique moyen officiellement utilisé pour évaluer la proportion du persillage dans la viande. C'est une méthode destructive, complexe et qui n'offre aucune information sur la distribution du persillage dans la viande. Cette thèse porte sur le développement d'une méthode originale destinée à l'évaluation non-destructive de la proportion volumétrique du persillage dans la viande du boeuf. Cette nouvelle méthode, qui pourrait être intégrée dans un système de vision artificielle (machine vision), est une première expérience pour ce genre d'application. À notre meilleure connaissance, aucune méthode semblable n'a été élaborée. De ces travaux de doctorat quatre contributions sont identifiées: la technique proposée, deux méthodes de segmentation d'images et une méthode non-destructive pour estimer la proportion volumétrique du persillage. La technique proposée permet d'avoir deux types d'images : une visible qui illustre la surface de la viande et une proche infrarouge qui est la projection orthogonale de l'échantillon de la viande (3D) en une image d'ombre (2D). Compte tenu de la complexité d'analyse des images, nous avons développé une méthode efficace de segmentation permettant d'identifier les régions homogènes les plus (ou les moins) claires dans une image à niveaux de gris. Cette méthode, qui est relativement générale, est basée sur un modèle mathématique permettant d'évaluer l'homogénéité des régions, qui lui-même a été introduit dans cette thèse. La généralisation de cette méthode pour la segmentation du persillage a démontré des résultats satisfaisants face aux objectifs attendus. Étant donné, que la forme volumétrique du persillage est aléatoire et que celle-ci dépend de la façon dont le persillage est déposé entre les fibres musculaires, ce qui est imprévisible, nous avons combiné les résultats de la segmentation de deux types d'images pour estimer le volume du persillage. L'intégration de l'ensemble des approches précédentes nous a permis de développer une nouvelle méthode non-destructive pour estimer la proportion volumétrique du persillage. Les résultats obtenus par la méthode proposée (non-destructive) ont été comparés aux résultats obtenus par une méthode chimique (destructive) comme étant la vérité-terrain (gold standard). Les résultats expérimentaux confirment les propriétés attendues de la méthode proposée et ils illustrent la qualité des résultats obtenus