Mètode d'extracció multiparamètrica de característiques de textura orientat a la segmentació d'imatges

Tal com es veurà en el següent capítol d'antecedents, existeixen formes molt variades d'afrontar l'anàlisi de textures però cap d'elles està orientada al càlcul en temps real (video rate). Degut a la manca de mètodes que posin tant d'èmfasi en el temps de processat, l'objectiu d'aquesta tesi és definir i desenvolupar un nou mètode d'extracció de característiques de textura que treballi en temps real. Per aconseguir aquesta alta velocitat d'operació, un altre objectiu és presentar el disseny d'una arquitectura específica per implementar l'algorisme de càlcul dels paràmetres de textura definits, així com també l'algorisme de classificació dels paràmetres i la segmentació de la imatge en regions de textura semblant.En el capítol 2 s'expliquen els diversos mètodes més rellevants dins la caracterització de textures. Es veuran els mètodes més importants tant pel que fa als enfocaments estadístics com als estructurals. També en el mateix capítol se situa el nou mètode presentat en aquesta tesi dins els diferents enfocaments principals que existeixen. De la mateixa manera es fa una breu ressenya a la síntesi de textures, una manera d'avaluar quantitativament la caracterització de la textura d'una imatge. Ens centrarem principalment, en el capítol 3, en l'explicació del mètode presentat en aquest treball: s'introduiran els paràmetres de textura proposats, la seva necessitat i definicions. Al ser paràmetres altament perceptius i no seguir cap model matemàtic, en aquest mateix capítol s'utilitza una tècnica estadística anomenada anàlisi discriminant per demostrar que tots els paràmetres introdueixen suficient informació per a la separabilitat de regions de textura i veure que tots ells són necessaris en la discriminació de les textures.Dins el capítol 4 veurem com es tracta la informació subministrada pel sistema d'extracció de característiques per tal de classificar les dades i segmentar la imatge en funció de les seves textures. L'etapa de reconeixement de patrons es durà a terme en dues fases: aprenentatge i treball. També es presenta un estudi comparatiu entre diversos mètodes de classificació de textures i el mètode presentat en aquesta tesi; en ell es veu la bona funcionalitat del mètode en un temps de càlcul realment reduït. S'acaba el capítol amb una anàlisi de la robustesa del mètode introduint imatges amb diferents nivells de soroll aleatori. En el capítol 5 es presentaran els resultats obtinguts mitjançant l'extracció de característiques de textura a partir de diverses aplicacions reals. S'aplica el nostre mètode en aplicacions d'imatges aèries i en entorns agrícoles i sobre situacions que requereixen el processament en temps real com són la segmentació d'imatges de carreteres i una aplicació industrial d'inspecció i control de qualitat en l'estampació de teixits. Al final del capítol fem unes consideracions sobre dos efectes que poden influenciar en l'obtenció correcta dels resultats: zoom i canvis de perspectiva en les imatges de textura.En el capítol 6 es mostrarà l'arquitectura que s'ha dissenyat expressament per al càlcul dels paràmetres de textura en temps real. Dins el capítol es presentarà l'algorisme per a l'assignació de grups de textura i es demostrarà la seva velocitat d'operació a video rate.Finalment, en el capítol 7 es presentaran les conclusions i les línies de treball futures que es deriven d'aquesta tesi, així com els articles que hem publicat en relació a aquest treball i a l'anàlisi de textures. Les referències bibliogràfiques i els apèndixs conclouen el treball

Documentation of procedures for textural/spatial pattern recognition techniques

A C-130 aircraft was flown over the Sam Houston National Forest on March 21, 1973 at 10,000 feet altitude to collect multispectral scanner (MSS) data. Existing textural and spatial automatic processing techniques were used to classify the MSS imagery into specified timber categories. Several classification experiments were performed on this data using features selected from the spectral bands and a textural transform band. The results indicate that (1) spatial post-processing a classified image can cut the classification error to 1/2 or 1/3 of its initial value, (2) spatial post-processing the classified image using combined spectral and textural features produces a resulting image with less error than post-processing a classified image using only spectral features and (3) classification without spatial post processing using the combined spectral textural features tends to produce about the same error rate as a classification without spatial post processing using only spectral features

Texture Measures ofSpatial Patterns on Thematic Mapper Imagery: An Experiment.

The digital format of remote sensing data facilitates the measurement of spatial patterns. The concept of measurability of spatial patterns has important geographic implications and may open up an alternative applications for satellite remote sensing of urban areas. Texture analysis, a set of techniques developed in pattern recognition, is found to be useful in measuring spatial pattern on digital imagery. Two approaches of texture analysis are selected. One is Haralick\u27s Spatial Dependence M atrix, the other is Jernigan\u27s, et. al., Entropy-based texture measures. They perform in spatial domain and frequency domain respectively. Ten subimage areas in Omaha suburb are selected from a Landsat TM image. The subimage areas includes the major residential spatial patterns in the area, Through analysis, it is found that residential areas with d iffe re n t spatial features do present distinguishable texture measures, in both SPADEP and Entropy-based texture analysis. With, the introduction of texture analysis, a new set of terminology can be used to describe a spatial pattern and may greatly enhance our concepts of certain spatial phenomena. Potential application of texture analysis in this context could be in urban land use mapping, computer-assisted land use monitoring and comparative study in urban spatial patterns

Trade-off analysis of modes of data handling for earth resources (ERS), volume 1

Data handling requirements are reviewed for earth observation missions along with likely technology advances. Parametric techniques for synthesizing potential systems are developed. Major tasks include: (1) review of the sensors under development and extensions of or improvements in these sensors; (2) development of mission models for missions spanning land, ocean, and atmosphere observations; (3) summary of data handling requirements including the frequency of coverage, timeliness of dissemination, and geographic relationships between points of collection and points of dissemination; (4) review of data routing to establish ways of getting data from the collection point to the user; (5) on-board data processing; (6) communications link; and (7) ground data processing. A detailed synthesis of three specific missions is included

Transform texture classification

Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Ocean Engineering, 1996.Includes bibliographical references (leaves 155-163).by Xiaoou Tang.Ph.D

Texture feature extraction and classification : a comparative study between traditional methods and deep learning : a thesis presented in partial fulfilment of the requirements for the degree of Master of Information Science in Computer Sciences at Massey University, Auckland, New Zealand

Figure 3.1 (=Kaehler & Bradski, 2017 Fig 1-4, p. 9) was removed for copyright reasons.Image classification has always been a core problem of computer vision. With the development of deep learning, it also provides a good solution for us to solve the problem of image feature extraction in image classification. In this thesis we used machine learning and convolutional neural network to study texture feature extraction and classification problems. We implemented a pipeline within the sklearn framework that utilized Local Binary Pattern (LBP) and Haralick as our feature descriptor and various classifiers (namely KNearest Neighbors, Linear Discriminant Analysis, Support Vector Machines, Multilayer Perceptron, Gaussian Naive Bayes, Random Forest, AdaBoost, Logistic Regression and Decision Tree) to evaluate the performance on some popular texture datasets (Brodatz dataset, four extended Outex datasets and VisTex dataset). We also employed Linear Discriminant Analysis as our dimension reduction schema to observe the changes in classification accuracy. We also took advantage of Keras with TensorFlow backend framework and built a pipeline that uses ImageNet-trained convolutional neural network models to train and analyze classifier, extract image feature information and make predictions on test dataset samples. This allowed us to compare the results between traditional methods and CNN based methods. It was found that the classification accuracy has been greatly improved with the CNN based method

Semi-supervised learning for image classification

Object class recognition is an active topic in computer vision still presenting many challenges. In most approaches, this task is addressed by supervised learning algorithms that need a large quantity of labels to perform well. This leads either to small datasets (< 10,000 images) that capture only a subset of the real-world class distribution (but with a controlled and verified labeling procedure), or to large datasets that are more representative but also add more label noise. Therefore, semi-supervised learning is a promising direction. It requires only few labels while simultaneously making use of the vast amount of images available today. We address object class recognition with semi-supervised learning. These algorithms depend on the underlying structure given by the data, the image description, and the similarity measure, and the quality of the labels. This insight leads to the main research questions of this thesis: Is the structure given by labeled and unlabeled data more important than the algorithm itself? Can we improve this neighborhood structure by a better similarity metric or with more representative unlabeled data? Is there a connection between the quality of labels and the overall performance and how can we get more representative labels? We answer all these questions, i.e., we provide an extensive evaluation, we propose several graph improvements, and we introduce a novel active learning framework to get more representative labels.Objektklassifizierung ist ein aktives Forschungsgebiet in maschineller Bildverarbeitung was bisher nur unzureichend gelöst ist. Die meisten Ansätze versuchen die Aufgabe durch überwachtes Lernen zu lösen. Aber diese Algorithmen benötigen eine hohe Anzahl von Trainingsdaten um gut zu funktionieren. Das führt häufig entweder zu sehr kleinen Datensätzen (< 10,000 Bilder) die nicht die reale Datenverteilung einer Klasse wiedergeben oder zu sehr grossen Datensätzen bei denen man die Korrektheit der Labels nicht mehr garantieren kann. Halbüberwachtes Lernen ist eine gute Alternative zu diesen Methoden, da sie nur sehr wenige Labels benötigen und man gleichzeitig Datenressourcen wie das Internet verwenden kann. In dieser Arbeit adressieren wir Objektklassifizierung mit halbüberwachten Lernverfahren. Diese Algorithmen sind sowohl von der zugrundeliegenden Struktur, die sich aus den Daten, der Bildbeschreibung und der Distanzmasse ergibt, als auch von der Qualität der Labels abhängig. Diese Erkenntnis hat folgende Forschungsfragen aufgeworfen: Ist die Struktur wichtiger als der Algorithmus selbst? Können wir diese Struktur gezielt verbessern z.B. durch eine bessere Metrik oder durch mehr Daten? Gibt es einen Zusammenhang zwischen der Qualität der Labels und der Gesamtperformanz der Algorithmen? In dieser Arbeit beantworten wir diese Fragen indem wir diese Methoden evaluieren. Ausserdem entwickeln wir neue Methoden um die Graphstruktur und die Labels zu verbessern