Scalable coding of HDTV pictures using the MPEG coder

Thesis (M.S.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, 1994.Includes bibliographical references (leaves 118-121).by Adnan Husain Lawai.M.S

Development of Low Power Image Compression Techniques

Digital camera is the main medium for digital photography. The basic operation performed by a simple digital camera is, to convert the light energy to electrical energy, then the energy is converted to digital format and a compression algorithm is used to reduce memory requirement for storing the image. This compression algorithm is frequently called for capturing and storing the images. This leads us to develop an efficient compression algorithm which will give the same result as that of the existing algorithms with low power consumption. As a result the new algorithm implemented camera can be used for capturing more images then the previous one. 1) Discrete Cosine Transform (DCT) based JPEG is an accepted standard for lossy compression of still image. Quantisation is mainly responsible for the amount loss in the image quality in the process of lossy compression. A new Energy Quantisation (EQ) method proposed for speeding up the coding and decoding procedure while preserving image qu..

On the automatic detection of otolith features for fish species identification and their age estimation

This thesis deals with the automatic detection of features in signals, either extracted from photographs or captured by means of electronic sensors, and its possible application in the detection of morphological structures in fish otoliths so as to identify species and estimate their age at death. From a more biological perspective, otoliths, which are calcified structures located in the auditory system of all teleostean fish, constitute one of the main elements employed in the study and management of marine ecology. In this sense, the application of Fourier descriptors to otolith images, combined with component analysis, is habitually a first and a key step towards characterizing their morphology and identifying fish species. However, some of the main limitations arise from the poor interpretation that can be obtained with this representation and the use that is made of the coefficients, as generally they are selected manually for classification purposes, both in quantity and representativity. The automatic detection of irregularities in signals, and their interpretation, was first addressed in the so-called Best-Basis paradigm. In this sense, Saito's Local discriminant Bases algorithm (LDB) uses the Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT) as the main descriptive tool for positioning the irregularities in the time-frequency space, and an energy-based discriminant measure to guide the automatic search of relevant features in this domain. Current density-based proposals have tried to overcome the limitations of the energy-based functions with relatively little success. However, other measure strategies more consistent with the true classification capability, and which can provide generalization while reducing the dimensionality of features, are yet to be developed. The proposal of this work focuses on a new framework for one-dimensional signals. An important conclusion extracted therein is that such generalization involves a mesure system of bounded values representing the density where no class overlaps. This determines severely the selection of features and the vector size that is needed for proper class identification, which must be implemented not only based on global discriminant values but also on the complementary information regarding the provision of samples in the domain. The new tools have been used in the biological study of different hake species, yielding good classification results. However, a major contribution lies on the further interpretation of features the tool performs, including the structure of irregularities, time-frequency position, extension support and degree of importance, which is highlighted automatically on the same images or signals. As for aging applications, a new demodulation strategy for compensating the nonlinear growth effect on the intensity profile has been developed. Although the method is, in principle, able to adapt automatically to the specific growth of individual specimens, preliminary results with LDB-based techniques suggest to study the effect of lighting conditions on the otoliths in order to design more reliable techniques for reducing image contrast variation. In the meantime, a new theoretic framework for otolith-based fish age estimation has been presented. This theory suggests that if the true fish growth curve is known, the regular periodicity of age structures in the demodulated profile is related to the radial length the original intensity profile is extracted from. Therefore, if this periodicity can be measured, it is possible to infer the exact fish age omitting feature extractors and classifiers. This could have important implications in the use of computational resources anc current aging approaches.El eje principal de esta tesis trata sobre la detección automática de singularidades en señales, tanto si se extraen de imágenes fotográ cas como si se capturan de sensores electrónicos, así como su posible aplicación en la detección de estructuras morfológicas en otolitos de peces para identi car especies, y realizar una estimación de la edad en el momento de su muerte. Desde una vertiente más biológica, los otolitos, que son estructuras calcáreas alojadas en el sistema auditivo de todos los peces teleósteos, constituyen uno de los elementos principales en el estudio y la gestión de la ecología marina. En este sentido, el uso combinado de descriptores de Fourier y el análisis de componentes es el primer paso y la clave para caracterizar su morfología e identi car especies marinas. Sin embargo, una de las limitaciones principales de este sistema de representación subyace en la interpretación limitada que se puede obtener de las irregularidades, así como el uso que se hace de los coe cientes en tareas de clasi cación que, por lo general, acostumbra a seleccionarse manualmente tanto por lo que respecta a la cantidad y a su importancia. La detección automática de irregularidades en señales, y su interpretación, se abordó por primera bajo el marco del Best-Basis paradigm. En este sentido, el algoritmo Local Discriminant Bases (LDB) de N. Saito utiliza la Transformada Wavelet Discreta (DWT) para describir el posicionamiento de características en el espacio tiempo-frecuencia, y una medida discriminante basada en la energía para guiar la búsqueda automática de características en dicho dominio. Propuestas recientes basadas en funciones de densidad han tratado de superar las limitaciones que presentaban las medidas de energía con un éxito relativo. No obstante, todavía están por desarrollar nuevas estrategias más consistentes con la capacidad real de clasi cación y que ofrezcan mayor generalización al reducir la dimensión de los datos de entrada. La propuesta de este trabajo se centra en un nuevo marco para señales unidimensionales. Una conclusión principal que se extrae es que dicha generalización pasa por un marco de medidas de valores acotados que re ejen la densidad donde las clases no se solapan. Esto condiciona severamente el proceso de selección de características y el tamaño del vector necesario para identi car las clases correctamente, que se ha de establecer no sólo en base a valores discriminantes globales sino también en la información complementaria sobre la disposición de las muestras en el dominio. Las nuevas herramientas han sido utilizadas en el estudio biológico de diferentes especies de merluza, donde se han conseguido buenos resultados de identi cación. No obstante, la contribución principal subyace en la interpretación que dicha herramienta hace de las características seleccionadas, y que incluye la estructura de las irregularidades, su posición temporal-frecuencial, extensión en el eje y grado de relevancia, el cual, se resalta automáticamente sobre la misma imagen o señal. Por lo que respecta a la determinación de la edad, se ha planteado una nueva estrategia de demodulación para compensar el efecto del crecimiento no lineal en los per les de intensidad. Inicialmente, aunque el método implementa un proceso de optimización capaz de adaptarse al crecimiento individual de cada pez automáticamente, resultados preliminares obtenidos con técnicas basadas en el LDB sugieren estudiar el efecto de las condiciones lumínicas sobre los otolitos con el n de diseñar algoritmos que reduzcan la variación del contraste de la imagen más ablemente. Mientras tanto, se ha planteado una nueva teoría para estimar la edad de los peces en base a otolitos. Esta teoría sugiere que si la curva de crecimiento real del pez se conoce, el período regular de los anillos en el per l demodulado está relacionado con la longitud total del radio donde se extrae el per l original. Por tanto, si dicha periodicidad es medible, es posible determinar la edad exacta sin necesidad de utilizar extractores de características o clasi cadores, lo cual tendría implicaciones importantes en el uso de recursos computacionales y en las técnicas actuales de estimación de la edad.L'eix principal d'aquesta tesi tracta sobre la detecció automàtica d'irregularitats en senyals, tant si s'extreuen de les imatges fotogrà ques com si es capturen de sensors electrònics, així com la seva possible aplicació en la detecció d'estructures morfològiques en otòlits de peixos per identi car espècies, i realitzar una estimació de l'edat en el moment de la seva mort. Des de la vesant més biològica, els otòlits, que son estructures calcàries que es troben en el sistema auditiu de tots els peixos teleostis, constitueixen un dels elements principals en l'estudi i la gestió de l'ecologia marina. En aquest sentit, l'ús combinat de descriptors de Fourier i l'anàlisi de components es el primer pas i la clau per caracteritzar la seva morfologia i identi car espècies marines. No obstant, una de les limitacions principals d'aquest sistema de representació consisteix en la interpretació limitada de les irregularitats que pot desenvolupar, així com l'ús que es realitza dels coe cients en tasques de classi cació, els quals, acostumen a ser seleccionats manualment tant pel que respecta a la quantitat com la seva importància. La detecció automàtica d'irregularitats en senyals, així com la seva interpretació, es va tractar per primera vegada sota el marc del Best-Basis paradigm. En aquest sentit, l'algorisme Local Discriminant Bases (LDB) de N. Saito es basa en la Transformada Wavelet Discreta (DWT) per descriure el posicionament de característiques dintre de l'espai temporal-freqüencial, i en una mesura discriminant basada en l'energia per guiar la cerca automàtica de característiques dintre d'aquest domini. Propostes més recents basades en funcions de densitat han tractat de superar les limitacions de les mesures d'energia amb un èxit relatiu. No obstant, encara s'han de desenvolupar noves estratègies que siguin més consistents amb la capacitat real de classi cació i ofereixin més generalització al reduir la dimensió de les dades d'entrada. La proposta d'aquest treball es centra en un nou marc per senyals unidimensionals. Una de las conclusions principals que s'extreu es que aquesta generalització passa per establir un marc de mesures acotades on els valors re ecteixin la densitat on cap classe es solapa. Això condiciona bastant el procés de selecció de característiques i la mida del vector necessari per identi car les classes correctament, que s'han d'establir no només en base a valors discriminants globals si no també en informació complementària sobre la disposició de les mostres en el domini. Les noves eines s'han utilitzat en diferents estudis d'espècies de lluç, on s'han obtingut bons resultats d'identi cació. No obstant, l'aportació principal consisteix en la interpretació que l'eina extreu de les característiques seleccionades, i que inclou l'estructura de les irregularitats, la seva posició temporal-freqüencial, extensió en l'eix i grau de rellevància, el qual, es ressalta automàticament sobre les mateixa imatge o senyal. En quan a l'àmbit de determinació de l'edat, s'ha plantejat una nova estratègia de demodulació de senyals per compensar l'efecte del creixement no lineal en els per ls d'intensitat. Tot i que inicialment aquesta tècnica desenvolupa un procés d'optimització capaç d'adaptar-se automàticament al creixement individual de cada peix, els resultats amb el LDB suggereixen estudiar l'efecte de les condicions lumíniques sobre els otòlits amb la nalitat de dissenyar algorismes que redueixin la variació del contrast de les imatges més ablement. Mentrestant s'ha plantejat una nova teoria per realitzar estimacions d'edat en peixos en base als otòlits. Aquesta teoria suggereix que si la corba de creixement és coneguda, el període regular dels anells en el per l d'intensitat demodulat està relacionat amb la longitud total de radi d'on s'agafa el per l original. Per tant, si la periodicitat es pot mesurar, es possible conèixer l'edat exacta del peix sense usar extractors de característiques o classi cadors, la qual cosa tindria implicacions importants en l'ús de recursos computacionals i en les tècniques actuals d'estimació de l'edat.Postprint (published version

Volume variation in a thermochemical material- An experimental study

The research focuses on swelling and shrinkage during cycling of a thermochemical material. Potassium carbonate has been cycled and the change in size has been monitored over subsequent cycles with the help of in-situ measurement in the micro-climate chamber. The experiments have been performed for different operating conditions and the resultant images were processed to calculate the equivalent diameter of the salt grains. Micro -CT scans were performed for both the samples to compare the two-dimensional results from in-situ experiments to a complete three-dimensional analysis

Efficient reconfigurable architectures for 3D medical image compression

This thesis was submitted for the degree of Doctor of Philosophy and awarded by Brunel University.Recently, the more widespread use of three-dimensional (3-D) imaging modalities, such as magnetic resonance imaging (MRI), computed tomography (CT), positron emission tomography (PET), and ultrasound (US) have generated a massive amount of volumetric data. These have provided an impetus to the development of other applications, in particular telemedicine and teleradiology. In these fields, medical image compression is important since both efficient storage and transmission of data through high-bandwidth digital communication lines are of crucial importance. Despite their advantages, most 3-D medical imaging algorithms are computationally intensive with matrix transformation as the most fundamental operation involved in the transform-based methods. Therefore, there is a real need for high-performance systems, whilst keeping architectures exible to allow for quick upgradeability with real-time applications. Moreover, in order to obtain efficient solutions for large medical volumes data, an efficient implementation of these operations is of significant importance. Reconfigurable hardware, in the form of field programmable gate arrays (FPGAs) has been proposed as viable system building block in the construction of high-performance systems at an economical price. Consequently, FPGAs seem an ideal candidate to harness and exploit their inherent advantages such as massive parallelism capabilities, multimillion gate counts, and special low-power packages. The key achievements of the work presented in this thesis are summarised as follows. Two architectures for 3-D Haar wavelet transform (HWT) have been proposed based on transpose-based computation and partial reconfiguration suitable for 3-D medical imaging applications. These applications require continuous hardware servicing, and as a result dynamic partial reconfiguration (DPR) has been introduced. Comparative study for both non-partial and partial reconfiguration implementation has shown that DPR offers many advantages and leads to a compelling solution for implementing computationally intensive applications such as 3-D medical image compression. Using DPR, several large systems are mapped to small hardware resources, and the area, power consumption as well as maximum frequency are optimised and improved. Moreover, an FPGA-based architecture of the finite Radon transform (FRAT)with three design strategies has been proposed: direct implementation of pseudo-code with a sequential or pipelined description, and block random access memory (BRAM)- based method. An analysis with various medical imaging modalities has been carried out. Results obtained for image de-noising implementation using FRAT exhibits promising results in reducing Gaussian white noise in medical images. In terms of hardware implementation, promising trade-offs on maximum frequency, throughput and area are also achieved. Furthermore, a novel hardware implementation of 3-D medical image compression system with context-based adaptive variable length coding (CAVLC) has been proposed. An evaluation of the 3-D integer transform (IT) and the discrete wavelet transform (DWT) with lifting scheme (LS) for transform blocks reveal that 3-D IT demonstrates better computational complexity than the 3-D DWT, whilst the 3-D DWT with LS exhibits a lossless compression that is significantly useful for medical image compression. Additionally, an architecture of CAVLC that is capable of compressing high-definition (HD) images in real-time without any buffer between the quantiser and the entropy coder is proposed. Through a judicious parallelisation, promising results have been obtained with limited resources. In summary, this research is tackling the issues of massive 3-D medical volumes data that requires compression as well as hardware implementation to accelerate the slowest operations in the system. Results obtained also reveal a significant achievement in terms of the architecture efficiency and applications performance.Ministry of Higher Education Malaysia (MOHE), Universiti Tun Hussein Onn Malaysia (UTHM) and the British Counci

Directional edge and texture representations for image processing

An efficient representation for natural images is of fundamental importance in image processing and analysis. The commonly used separable transforms such as wavelets axe not best suited for images due to their inability to exploit directional regularities such as edges and oriented textural patterns; while most of the recently proposed directional schemes cannot represent these two types of features in a unified transform. This thesis focuses on the development of directional representations for images which can capture both edges and textures in a multiresolution manner. The thesis first considers the problem of extracting linear features with the multiresolution Fourier transform (MFT). Based on a previous MFT-based linear feature model, the work extends the extraction method into the situation when the image is corrupted by noise. The problem is tackled by the combination of a "Signal+Noise" frequency model, a refinement stage and a robust classification scheme. As a result, the MFT is able to perform linear feature analysis on noisy images on which previous methods failed. A new set of transforms called the multiscale polar cosine transforms (MPCT) are also proposed in order to represent textures. The MPCT can be regarded as real-valued MFT with similar basis functions of oriented sinusoids. It is shown that the transform can represent textural patches more efficiently than the conventional Fourier basis. With a directional best cosine basis, the MPCT packet (MPCPT) is shown to be an efficient representation for edges and textures, despite its high computational burden. The problem of representing edges and textures in a fixed transform with less complexity is then considered. This is achieved by applying a Gaussian frequency filter, which matches the disperson of the magnitude spectrum, on the local MFT coefficients. This is particularly effective in denoising natural images, due to its ability to preserve both types of feature. Further improvements can be made by employing the information given by the linear feature extraction process in the filter's configuration. The denoising results compare favourably against other state-of-the-art directional representations

Técnicas de compresión de imágenes hiperespectrales sobre hardware reconfigurable

Tesis de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Informática, leída el 18-12-2020Sensors are nowadays in all aspects of human life. When possible, sensors are used remotely. This is less intrusive, avoids interferces in the measuring process, and more convenient for the scientist. One of the most recurrent concerns in the last decades has been sustainability of the planet, and how the changes it is facing can be monitored. Remote sensing of the earth has seen an explosion in activity, with satellites now being launched on a weekly basis to perform remote analysis of the earth, and planes surveying vast areas for closer analysis...Los sensores aparecen hoy en día en todos los aspectos de nuestra vida. Cuando es posible, de manera remota. Esto es menos intrusivo, evita interferencias en el proceso de medida, y además facilita el trabajo científico. Una de las preocupaciones recurrentes en las últimas décadas ha sido la sotenibilidad del planeta, y cómo menitoirzar los cambios a los que se enfrenta. Los estudios remotos de la tierra han visto un gran crecimiento, con satélites lanzados semanalmente para analizar la superficie, y aviones sobrevolando grades áreas para análisis más precisos...Fac. de InformáticaTRUEunpu

Shape analysis and description based on the isometric invariances of topological skeletonization

ilustracionesIn this dissertation, we explore the problem of how to describe the shape of an object in 2D and 3D with a set of features that are invariant to isometric transformations. We focus to based our approach on the well-known Medial Axis Transform and its topological properties. We aim to study two problems. The first is how to find a shape representation of a segmented object that exhibits rotation, translation, and reflection invariance. The second problem is how to build a machine learning pipeline that uses the isometric invariance of the shape representation to do both classification and retrieval. Our proposed solution demonstrates competitive results compared to state-of-the-art approaches. We based our shape representation on the medial axis transform (MAT), sometimes called the topological skeleton. Accepted and well-studied properties of the medial axis include: homotopy preservation, rotation invariance, mediality, one pixel thickness, and the ability to fully reconstruct the object. These properties make the MAT a suitable input to create shape features; however, several problems arise because not all skeletonization methods satisfy all the above-mentioned properties at the same time. In general, skeletons based on thinning approaches preserve topology but are noise sensitive and do not allow a proper reconstruction. They are also not invariant to rotations. Voronoi skeletons also preserve topology and are rotation invariant, but do not have information about the thickness of the object, making reconstruction impossible. The Voronoi skeleton is an approximation of the real skeleton. The denser the sampling of the boundary, the better the approximation; however, a denser sampling makes the Voronoi diagram more computationally expensive. In contrast, distance transform methods allow the reconstruction of the original object by providing the distance from every pixel in the skeleton to the boundary. Moreover, they exhibit an acceptable degree of the properties listed above, but noise sensitivity remains an issue. Therefore, we selected distance transform medial axis methods as our skeletonization strategy, and focused on creating a new noise-free approach to solve the contour noise problem. To effectively classify an object, or perform any other task with features based on its shape, the descriptor needs to be a normalized, compact form: $\Phi$ should map every shape $\Omega$ to the same vector space $\mathrm{R}^{n}$. This is not possible with skeletonization methods because the skeletons of different objects have different numbers of branches and different numbers of points, even when they belong to the same category. Consequently, we developed a strategy to extract features from the skeleton through the map $\Phi$, which we used as an input to a machine learning approach. After developing our method for robust skeletonization, the next step is to use such skeleton into the machine learning pipeline to classify object into previously defined categories. We developed a set of skeletal features that were used as input data to the machine learning architectures. We ran experiments on MPEG7 and ModelNet40 dataset to test our approach in both 2D and 3D. Our experiments show results comparable with the state-of-the-art in shape classification and retrieval. Our experiments also show that our pipeline and our skeletal features exhibit some degree of invariance to isometric transformations. In this study, we sought to design an isometric invariant shape descriptor through robust skeletonization enforced by a feature extraction pipeline that exploits such invariance through a machine learning methodology. We conducted a set of classification and retrieval experiments over well-known benchmarks to validate our proposed method. (Tomado de la fuente)En esta disertación se explora el problema de cómo describir la forma de un objeto en 2D y 3D con un conjunto de características que sean invariantes a transformaciones isométricas. La metodología propuesta en este documento se enfoca en la Transformada del Eje Medio (Medial Axis Transform) y sus propiedades topológicas. Nuestro objetivo es estudiar dos problemas. El primero es encontrar una representación matemática de la forma de un objeto que exhiba invarianza a las operaciones de rotación, translación y reflexión. El segundo problema es como construir un modelo de machine learning que use esas invarianzas para las tareas de clasificación y consulta de objetos a través de su forma. El método propuesto en esta tesis muestra resultados competitivos en comparación con otros métodos del estado del arte. En este trabajo basamos nuestra representación de forma en la transformada del eje medio, a veces llamada esqueleto topológico. Algunas propiedades conocidas y bien estudiadas de la transformada del eje medio son: conservación de la homotopía, invarianza a la rotación, su grosor consiste en un solo pixel (1D), y la habilidad para reconstruir el objeto original a través de ella. Estas propiedades hacen de la transformada del eje medio un punto de partida adecuado para crear características de forma. Sin embargo, en este punto surgen varios problemas dado que no todos los métodos de esqueletización satisfacen, al mismo tiempo, todas las propiedades mencionadas anteriormente. En general, los esqueletos basados en enfoques de erosión morfológica conservan la topología del objeto, pero son sensibles al ruido y no permiten una reconstrucción adecuada. Además, no son invariantes a las rotaciones. Otro método de esqueletización son los esqueletos de Voronoi. Los esqueletos de Voronoi también conservan la topología y son invariantes a la rotación, pero no tienen información sobre el grosor del objeto, lo que hace imposible su reconstrucción. Cuanto más denso sea el muestreo del contorno del objeto, mejor será la aproximación. Sin embargo, un muestreo más denso hace que el diagrama de Voronoi sea más costoso computacionalmente. Por el contrario, los métodos basados en la transformada de la distancia permiten la reconstrucción del objeto original, ya que proporcionan la distancia desde cada píxel del esqueleto hasta su punto más cercano en el contorno. Además, exhiben un grado aceptable de las propiedades enumeradas anteriormente, aunque la sensibilidad al ruido sigue siendo un problema. Por lo tanto, en este documento seleccionamos los métodos basados en la transformada de la distancia como nuestra estrategia de esqueletización, y nos enfocamos en crear un nuevo enfoque que resuelva el problema del ruido en el contorno. Para clasificar eficazmente un objeto o realizar cualquier otra tarea con características basadas en su forma, el descriptor debe ser compacto y estar normalizado: $\Phi$ debe relacionar cada forma $\Omega$ al mismo espacio vectorial $\mathrm{R}^{n}$. Esto no es posible con los métodos de esqueletización en el estado del arte, porque los esqueletos de diferentes objetos tienen diferentes números de ramas y diferentes números de puntos incluso cuando pertenecen a la misma categoría. Consecuentemente, en nuestra propuesta desarrollamos una estrategia para extraer características del esqueleto a través de la función $\Phi$, que usamos como entrada para un enfoque de aprendizaje automático. % TODO completar con resultados. Después de desarrollar nuestro método de esqueletización robusta, el siguiente paso es usar dicho esqueleto en un modelo de aprendizaje de máquina para clasificar el objeto en categorías previamente definidas. Para ello se desarrolló un conjunto de características basadas en el eje medio que se utilizaron como datos de entrada para la arquitectura de aprendizaje automático. Realizamos experimentos en los conjuntos de datos: MPEG7 y ModelNet40 para probar nuestro enfoque tanto en 2D como en 3D. Nuestros experimentos muestran resultados comparables con el estado del arte en clasificación y consulta de formas (retrieval). Nuestros experimentos también muestran que el modelo desarrollado junto con nuestras características basadas en el eje medio son invariantes a las transformaciones isométricas. (Tomado de la fuente)Beca para Doctorados Nacionales de Colciencias, convocatoria 725 de 2015DoctoradoDoctor en IngenieríaVisión por computadora y aprendizaje automátic