Image Segmentation and Compression using Neural Networks

Kohonen [1] has developed an algorithm with self-organising properties for a network of adaptive elements. These elements receive an input signal and the signal representations are automatically mapped onto a set of output responses so that these responses acquire the same topological order as the input signal. Images can be used as input signals and the networks can adjust to extract certain topological features. Image segmentation can be performed satisfactorily. By empirical knowledge, it can be supposed that as the number of neurones increases, so does the quality of the segmentation. This paper concentrates on the relationship between the quality of segmentation and the number of neurones that constitute a Kohonen Neural Network. Several experiments were conducted and the Euclidean distance between adjacent neurones measured the quality of the segmentation, which tended to maintain constant after a certain optimum level. The amount of information of the original set of images was compared with the information of the segmented structure and results were presented. Compression rates higher than 250:1 were obtained

Ricostruzione Di Oggetti Tridimensionali Basata su Sistemi Fuzzy a Partire da Punti Acquisiti Mediante Scanner

In questo lavoro di tesi di laurea specialistica viene affrontato il problema della ricostruzione di oggetti tridimensionali utilizzando sistemi a regole Fuzzy a partire da nuvole di punti disorganizzati acquisite mediante scanner. Per poter trattare scansioni composte da milioni di punti è stato necessario introdurre il concetto di inferenza fuzzy con troncamento, che riduce considerevolmente sia l'occupazione di memoria che il tempo di calcolo

Vision numérique et modèles 3D pour imagerie moléculaire sur petits animaux par tomographie optique

Typiquement, en tomographie optique diffuse (TOD), les mesures optiques sont prises en amenant des fibres optiques en contact avec le sujet ou en faisant baigner le sujet dans un fluide adaptateur d'indice. Ces deux approches simplifient grandement le problème inverse pour la reconstruction tomographique, car seule la propagation de la lumière dans les tissus biologiques doit être considérée. Dans le cas de l'imagerie sur petits animaux, il est très difficile d'amener des fibres optiques en contact avec le sujet de façon automatisée sans l'écraser et sans changer sa géométrie. L'utilisation de fluides adaptateurs d'indice simplifie la géométrie du problème à celle du contenant, généralement de forme cylindrique, où se trouve l'animal. Par contre, il n'est pas pratique d'avoir à entretenir un tel système et il est difficile de mettre l'animal dans un fluide sans le noyer. L'utilisation de fluides adaptateurs d'indice atténue le signal optique menant à des mesures plus bruitées. Les sytèmes sans contact permettent d'éviter tous les problèmes mentionnés précédemment, mais nécessitent la mesure de la forme extérieure du sujet. Dans le cadre des présents travaux de recherche, un système de vision numérique utilisant une paire de caméras et un laser pour mesurer la forme extérieure 3D de sujets est présenté. La conception du système de vision numérique 3D vise à faciliter son intégration au système de TOD qui est présentement développé au sein du groupe TomOptUS. Le principal avantage du système de vision numérique est de minimiser la complexité du système de TOD en utlisant le même laser pour les mesures tomographiques optiques et pour les mesures 3D, permettant simultanément l'acquisition de modèles 3D et de données optiques. Cette approche permet de mesurer la position exacte à laquelle la lumière du laser est injectée dans le sujet, alors que cette postion est habituellement déduite et non mesurée par les autres systèmes. Cette information est extrêmement importante pour la reconstruction tomographique. Des mesures 3D précises (<1mm) sont obtenues à l'aide d'algorithmes pour l'étalonnage de l'axe de rotation et de translation. Des mesures 3D d'une forme de référence et d'une souris sont présentées démontrant la précision et l'efficacité du système

ONLINE HIERARCHICAL MODELS FOR SURFACE RECONSTRUCTION

Applications based on three-dimensional object models are today very common, and can be found in many fields as design, archeology, medicine, and entertainment. A digital 3D model can be obtained by means of physical object measurements performed by using a 3D scanner. In this approach, an important step of the 3D model building process consists of creating the object's surface representation from a cloud of noisy points sampled on the object itself. This process can be viewed as the estimation of a function from a finite subset of its points. Both in statistics and machine learning this is known as a regression problem. Machine learning views the function estimation as a learning problem to be addressed by using computational intelligence techniques: the points represent a set of examples and the surface to be reconstructed represents the law that has generated them. On the other hand, in many applications the cloud of sampled points may become available only progressively during system operation. The conventional approaches to regression are therefore not suited to deal efficiently with this operating condition. The aim of the thesis is to introduce innovative approaches to the regression problem suited for achieving high reconstruction accuracy, while limiting the computational complexity, and appropriate for online operation. Two classical computational intelligence paradigms have been considered as basic tools to address the regression problem: namely the Radial Basis Functions and the Support Vector Machines. The original and innovative aspect introduced by this thesis is the extension of these tools toward a multi-scale incremental structure, based on hierarchical schemes and suited for online operation. This allows for obtaining modular, scalable, accurate and efficient modeling procedures with training algorithms appropriate for dealing with online learning. Radial Basis Function Networks have a fast configuration procedure that, operating locally, does not require iterative algorithms. On the other side, the computational complexity of the configuration procedure of Support Vector Machines is independent from the number of input variables. These two approaches have been considered in order to analyze advantages and limits of each of them due to the differences in their intrinsic nature

Reconstruction of surfaces from unorganized three-dimensional point clouds

In dieser Arbeit wird ein neuer Algorithmus zur Rekonstruktion von Flächen aus dreidimensionalen Punktwolken präsentiert. Seine besonderen Eigenschaften sind die Rekonstruktion von offenen Flächen mit Rändern, Datensätzen mit variabler Punktdichte und die Behandlung von scharfen Kanten, d.h. Stellen mit unendlicher Krümmung. Es werden formale Argumente angegeben, die erklären, warum der Algorithmus korrekt arbeitet. Sie bestehen aus einer Definition von 'Rekonstruktion' und dem Beweis der Existenz von Punktmengen für die der Algorithmus erfolgreich ist. Diese mathematische Analyse konzentriert sich dabei auf kompakte Flächen mit beschränkter Krümmung und ohne Ränder. Weitere Beiträge sind die Anwendung des Flächenrekonstruktionsverfahrens für die interaktive Modellierung von Flächen und eine Prozedur für die Glättung von verrauschten Punktwolken. Zusätzlich kann der Algorithmus leicht für die lokal beschränkte Rekonstruktion eingesetzt werden, wenn nur ein Teil des Datensatzes zur Rekonstruktion herangezogen werden soll.In this thesis a new algorithm for the reconstruction of surfaces from three-dimensional point clouds is presented. Its particular features are the reconstruction of open surfaces with boundaries, data sets with variable density, and the treatment of sharp edges, that is, locations of infinite curvature. We give formal arguments which explain why the algorithm works well. They consist of a definition of 'reconstruction', and the demonstration of existence of sampling sets for which the algorithm is successful. This mathematical analysis focuses on compact surfaces of limited curvature without boundary. Further contributions are the application of the surface reconstruction algorithm for interactive shape design and a smoothing procedure for noise elimination in point clouds. Additionally, the algorithm can be easily applied for locally-restricted reconstruction if only a subset of the data set has to be considered for reconstruction