Detection and analysis of single event upsets in noisy digital imagers with small to medium pixels

Camera sensors are shrinking, resulting in more defects seen through image analysis. Due to cosmic radiation, camera experience both permanent defects known as hot pixels and temporal defective spikes which are Single Event Upsets (SEUs). SEUs manifest themselves as temporal random bright areas in sequential dark-frame images that are taken with long exposure times. In the past, it was difficult to separate SEUs from noise in dark-frame images taken with DSLRs at high sensitivity levels (ISO) and cell phone cameras at modest sensitivity levels. However, recent software improvements in this research have enabled the analysis of defect rates in noisy digital imagers – by leveraging local area and pixel address distribution techniques. In addition, multiple experiments were performed to understand the relationship of SEUs and elevation. This study reports data from imagers with pixels ranging from 7 μm (DSLR cameras) down to 1.2 μm (cell phone cameras)

Measuring and simulating haemodynamics due to geometric changes in facial expression

The human brain has evolved to be very adept at recognising imperfections in human skin. In particular, observing someone’s facial skin appearance is important in recognising when someone is ill, or when finding a suitable mate. It is therefore a key goal of computer graphics research to produce highly realistic renderings of skin. However, the optical processes that give rise to skin appearance are complex and subtle. To address this, computer graphics research has incorporated more and more sophisticated models of skin reflectance. These models are generally based on static concentrations of skin chromophores; melanin and haemoglobin. However, haemoglobin concentrations are far from static, as blood flow is directly caused by both changes in facial expression and emotional state. In this thesis, we explore how blood flow changes as a consequence of changing facial expression with the aim of producing more accurate models of skin appearance. To build an accurate model of blood flow, we base it on real-world measurements of blood concentrations over time. We describe, in detail, the steps required to obtain blood concentrations from photographs of a subject. These steps are then used to measure blood concentration maps for a series of expressions that define a wide gamut of human expression. From this, we define a blending algorithm that allows us to interpolate these maps to generate concentrations for other expressions. This technique, however, requires specialist equipment to capture the maps in the first place. We try to rectify this problem by investigating a direct link between changes in facial geometry and haemoglobin concentrations. This requires building a unique capture device that captures both simultaneously. Our analysis hints a direct linear connection between the two, paving the way for further investigatio

Robust Framework For Digital Image Denoising And Deblurring

Image restoration concerns improving visual quality of a captured image that goes beyond the achievable limit of camera. Recent advancement in imaging and multimedia technology has advocated the interests of image restoration through software, of which applications permeate consumer photography as well as different industries. Unfortunately, the captured images often suffer from degradations, such as blurring, noise, unpleasant artifacts, and more, due to limitations of the imaging system. Despite considerable efforts have been channeled to advance the state-of-the-art methods, surprisingly, these methods are often slow and only designed for handling specific degradation model

The Nature of the Halo Population of NGC 5128 Resolved with NICMOS on the Hubble Space Telescope

We present the first infrared color-magnitude diagram (CMD) for the halo of a giant elliptical galaxy. The CMD for the stars in the halo of NGC 5128 (Centaurus A) was constructed from HST NICMOS observations of the WFPC2 CHIP-3 field of Soria et al. (1996) to a 50% completeness magnitude limit of [F160W]=23.8. This field is located at a distance of 08'50" (~9 kpc) south of the center of the galaxy. The luminosity function (LF) shows a marked discontinuity at [F160W]=20.0. This is 1-2 mag above the tip of the red giant branch (TRGB) expected for an old population (~12 Gyr) at the distance modulus of NGC 5128. We propose that the majority of stars above the TRGB have intermediate ages (~2 Gyr), in agreement with the WFPC2 observations of Soria et al. (1996). Five stars with magnitudes brighter than the LF discontinuity are most probably due to Galactic contamination. The weighted average of the mean giant branch color above our 50% completeness limit is [F110W]-[F160W]=1.22+-0.08 with a dispersion of 0.19 mag. From our artificial-star experiments we determine that the observed spread in color is real, suggesting a real spread in metallicity. We estimate the lower and upper bounds of the stellar metallicity range by comparisons with observations of Galactic star clusters and theoretical isochrones. Assuming an old population, we find that, in the halo field of NGC 5128 we surveyed, stars have metallicities ranging from roughly 1% of solar at the blue end of the color spread to roughly solar at the red end, with a mean of [Fe/H]=-0.76 and a dispersion of 0.44 dex.Comment: Accepted for publication in AJ, 23 pages of text, 13 figures, uses aastex v5.

Data-driven microscopy: placing high-fidelity data in a population-wide context

Mikroskopi är idag ett fundamentalt verktyg inom forskning, där det tillåter oss att skåda in och utforska våra prover i hög detalj. Mycket utav utvecklingen av nya mikroskopimetoder har strävat efter att öka den detaljnivå vi kan uppnå. Samtidigt har utvecklingen inom hårdvara, med tillgång till bättre och mer kraftfulla instrument, lett till utveckligen av metoder där fokuset är att studera en hel population av celler. Till skillnad från när vi studerar ett fåtal celler i hög detalj, tillåter det oss att sätta perspektiv på det vi ser. Det ger oss en förmåga att säga vad det normala beteendet som man kan förvänta sig är, och vilka celler som sticker ut i en population. Med andra ord, vad som är intressant.Samtidigt finns det ett stort intresse av att veta hur varje individuell cell beter sig. Varje cell är, precis som oss människor, unik. De har olika historia, olika ålder och befinner sig i olika tillstånd. Precis som våra celler i kroppen är unika, är även de cellerna som kan orsaka sjukdom unika. För att förstå varför vissa personer är mer känsliga mot sjukdom, och hur en infektion svarar på våra behandlingar behövs en förståelse och an förmåga att studera celler på individuell nivå, samtidigt som vi bibehåller ett perspektiv utifrån populations-nivå.Denna brist på perspektiv har länge varit ett problem inom mikroskopi. Den vanliga lösningen på detta problem är att vi, som människor, kan tolka en bild och peka på vad det är som är intressant eller inte. Vi är, trots allt, extremt duktiga på att tolka visuell information. Men detta är inte en helt felfri lösning. Som människor kan vi vara relativt okonsekventa, vi tolkar oftast utifrån hur vi vill att datan ser ut. Med andra ord, vi saknar förmågan att vara objektiva i vår metodik för att samla in bilder i hög detalj.Min avhandling har till stor del handlat om att utveckla ett verktyg som tillåter oss att sätta perspektiv på det vi studerar med mikroskopi. Detta har lett till Arbete 1, där vi presenterar en allmän strategi (data-styrd mikroskopi) för hur vi kan arbeta med mikroskopi för att samla in data på en hel population, samtidigt som vi kan samla in data med hög detalj på relevanta fynd i populationen. Vi presenterar även här en teknisk lösning, och utför metoden i tre olika scenarion: ett för att studera en population av celler mer allmänt, ett för att fånga det ögonblick som bakterier infekterar mänskliga celler, och ett där vi studerar och fångar in data på relevanta (från ett populations-kontext) cancerceller och följer dem över tid. Denna metod tillåter oss att samla in data i hög detalj på ett objektivt sätt, och att sätta perspektiv på det vi studerar.I Arbete 2 har vi vidare utvecklat på vår metod, där vi försöker lösa problemet att hitta en och samma cell i flera olika mikroskop. Eftersom vi, genom mikroskopi, jobbar på en så ofantligt liten skala, är det oftast väldigt svårt att orientera sig och hitta rätt inom ett prov. Det är lite som att spela På spåret och gissa vart man är, fast utan alla ledtrådar man får på varje nivå. Eftersom vi har tillgång till data på en hel population, så utgick vi från att det borde finnas samband mellan celler och deras grannar i ett prov som är unika för just dem. Genom att använda sig av dessa unika samband kom vi fram med en lösning där vi snabbt kan kalibrera ett prov på ett nytt mikroskop. Det öppnar dörrarna för oss forskare att återanvända prov, att lättare justera provet med nya markörer (för det vi vill visualisera inom cellerna), och att kunna tolka ett prov med data insamlat från flera system.COVID-19 pandemin var en stor omställning för samhället och vården. Likväl var det en stor omställning för många forskningslabb, där en kapplöpning startade för att så snabbt som möjligt förstå sig på hur viruset fungerar och hur vårt immunförsvar svarar på dess infektion. Det var i detta kontext som mitt tredje arbete utfördes. Genom den erfarenhet jag samlat på mig inom mikroskopi och att analysera bilder på stora dataset, bidrog jag med hjälp för att studera hur framtagna antikroppar kan förhindra bindningen av virus-lika partiklar till celler. Antikroppar är ett protein som immunförsvaret producerar i respons mot en patogen. En bättre förståelse kring hur antikroppar verkar, och vad skillnaden mellan en bra och en dålig antikropp är kan leda till framtagningen av bättre vaccin-program och behandlingar inom sjukvården.I Arbete 4 medverkade jag i ett arbete där bakterien Streptococcus pyogenes var i fokus. S. pyogenes enda värd är människor, och ansvarar för över 600 miljoner infektionsfall per år globalt. På bakteriens yta dominerar ett protein, M-proteinet, ett multi-funktionellt protein som bakterien (bland annat) använder sig för att binda till ytor och förhindra immunförsvarets förmåga att göra sig av med bakterien. I arbetet upptäckte vi att fibronektin binder till bakterien (specifikt M-proteinet) olika mycket beroende på mängden antikroppar som finns i miljön. Fibronektin är ett protein som vi människor producerar, och bidrar (bland annat) till att skapa den miljön som celler befinner sig i. Mängden fibronektin varierar beroende på var i kroppen man kollar. Till exempel, i saliv har du en relativt låg mängd fibronektin jämfört med i blodet. Detta ledde till hypotesen att bakterien är special-anpassad för olika miljöer i dess förmåga att undkomma immunförsvaret. En bättre förståelse kring hur bakterien är anpassad till våra olika miljöer och dess infektionsförlopp kan leda till bättre och mer anpassade behandlingar inom sjukvården

Semantic Validation in Structure from Motion

The Structure from Motion (SfM) challenge in computer vision is the process of recovering the 3D structure of a scene from a series of projective measurements that are calculated from a collection of 2D images, taken from different perspectives. SfM consists of three main steps; feature detection and matching, camera motion estimation, and recovery of 3D structure from estimated intrinsic and extrinsic parameters and features. A problem encountered in SfM is that scenes lacking texture or with repetitive features can cause erroneous feature matching between frames. Semantic segmentation offers a route to validate and correct SfM models by labelling pixels in the input images with the use of a deep convolutional neural network. The semantic and geometric properties associated with classes in the scene can be taken advantage of to apply prior constraints to each class of object. The SfM pipeline COLMAP and semantic segmentation pipeline DeepLab were used. This, along with planar reconstruction of the dense model, were used to determine erroneous points that may be occluded from the calculated camera position, given the semantic label, and thus prior constraint of the reconstructed plane. Herein, semantic segmentation is integrated into SfM to apply priors on the 3D point cloud, given the object detection in the 2D input images. Additionally, the semantic labels of matched keypoints are compared and inconsistent semantically labelled points discarded. Furthermore, semantic labels on input images are used for the removal of objects associated with motion in the output SfM models. The proposed approach is evaluated on a data-set of 1102 images of a repetitive architecture scene. This project offers a novel method for improved validation of 3D SfM models

Galaxy clustering in the NEWFIRM Medium Band Survey: the relationship between stellar mass and dark matter halo mass at 1 < z < 2

We present an analysis of the clustering of galaxies as a function of their stellar mass at 1 < z < 2 using data from the NEWFIRM Medium Band Survey (NMBS). The precise photometric redshifts and stellar masses that the NMBS produces allows us to define a series of mass limited samples of galaxies more massive than 0.7, 1 and 3x10^10 Msun in redshift intervals centered on z = 1.1, 1.5 and 1.9 respectively. In each redshift interval we show that there exists a strong dependence of clustering strength on the stellar mass limit of the sample, with more massive galaxies showing a higher clustering amplitude on all scales. We further interpret our clustering measurements in the LCDM cosmological context using the halo model of galaxy clustering. We show that the typical halo mass of central and satellite galaxies increases with stellar mass, whereas the satellite fraction decreases with stellar mass, qualitatively the same as is seen at z < 1. We see little evidence of any redshift dependence in the stellar mass-to-halo mass relationship over our narrow redshift range. However, when we compare with similar measurements at z~0, we see clear evidence for a change in this relation. If we assume a universal baryon fraction, the ratio of stellar mass to halo mass reveals the fraction of baryons that have been converted to stars. We see that the peak in this star formation efficiency for central galaxies shifts to higher halo masses at higher redshift, moving from ~7x10^11 Msun at z~0 to ~3x10^12 Msun at z~1.5, revealing evidence of `halo downsizing'. Finally we show that for highly biased galaxy populations at z > 1 there may be a discrepancy between the measured space density and clustering and that predicted by the halo model. This could imply that there is a problem with one or more ingredients of the halo model at these redshifts, for instance the halo bias relation or the halo profile.Comment: Accepted for publication in ApJ. Correction made to typo in halo masses in conclusion