Island instantaneous coastline extraction based on the characteristics of regional statistics of multispectral remote sensing image

本研究采用IkOnOS遥感图像,选取波谱特征区,通过区域像元统计并计算各波段权重系数,将影像进行波谱归一化处理,使归一化的影像岛陆与海水特征更明显。在此基础上,采用最大类间方差法确定最佳分割阈值,对归一化的影像进行二值化,从而提取海岛岸线。该方法采用特征曲线法进行水陆分离,得到的二值图像保持了原图的有效边缘,采用二值形态学提取的海岸线连续可靠、信噪比高。结果表明,该方法简单、快速,能有效提取海岸线,具有实用价值。This study adopted IKONOS remote sensing images and selected spectral characteristic areas, through regional pixel statistics and calculating weight coefficients of each band, processed the images with the spectral normalized method, which made the features of islands, land and water features more obviously in the images.On this basis, the OTUS was used to determine the optimal segmentation threshold, and the normalization image binarization was made, thus the island coastline was extracted.This method used the characteristic curve method to separate the land and water, obtained the binarization images and maintained the original edge effectively.The coastline that was extracted by Binary Morphology was continuous, reliable and high signal-to-noise ratio.The results showed that this method could extract the coastline fast, simply and effectively, which had the practical value

Automatic Utility Meter Reading

This thesis discusses research in the automation of reading a utility meter. The hardware required is a wireless camera pointed at the meter to be read. This meter can be a water, electricity or gas meter. After the wireless camera collects the image from the utility meter it transmits the image to a computer through a receiver. The computer analyzes the image with pattern recognition technology to obtain the numbers. We use image processing techniques in this thesis, including image preprocessing, image segmentation (Otsu threshold method), and number recognition. Finally we create a graphical user interface using Visual C#

Automatic Utility Meter Reading

This thesis discusses research in the automation of reading a utility meter. The hardware required is a wireless camera pointed at the meter to be read. This meter can be a water, electricity or gas meter. After the wireless camera collects the image from the utility meter it transmits the image to a computer through a receiver. The computer analyzes the image with pattern recognition technology to obtain the numbers. We use image processing techniques in this thesis, including image preprocessing, image segmentation (Otsu threshold method), and number recognition. Finally we create a graphical user interface using Visual C#

A Vision System for Automating Municipal Waste Collection

This thesis describes an industry need to make municipal waste collection more efficient. In an attempt to solve this need Waterloo Controls Inc. and a research team at UWO are exploring the idea of combining a vision system and a robotic arm to complete the waste collection process. The system as a whole is described during the introduction section of this report, but the specific goal of this thesis was the development of the vision system component. This component is the main contribution of this thesis and consists of a candidate selection step followed by a verification step

Detecção e agrupamento de contornos

A detecção de contornos a partir de imagens digitais é um procedimento do qual resulta informação essencial para muitos algoritmos de visão por computador. A natureza das imagens digitais bidimensionais: a sua relativamente baixa resolução; a amostragem espacial e em amplitude; a presença de ruído; a falta de informação em profundidade; as oclusões, etc., e a importância dos contornos como informação básica para muitos outros algoritmos a montante, fazem com que a detecção de contornos seja um problema apenas parcialmente resolvido, com múltiplas abordagens e dando origem desde há algumas décadas a larga quantidade de publicações. Continua a ser um tema actual de investigação como se comprova pela quantidade e qualidade das publicações científicas mais actuais nesta área. A tese discute a detecção de contornos nas suas fases clássicas: a estimação da amplitude do sinal que aponta a presença de um ponto de contorno; a pré-classificação dos pontos da imagem com base nos sinais estimados e o posterior agrupamento dos pontos de contorno individuais em segmentos de curvas de contorno. Propõe-se, nesta tese: um método de projecto de estimadores de presença de pontos de contorno baseado na utilização de equações integrais de Fredholm; um classificador não-linear que utiliza informação de pontos vizinhos para a tomada de decisão, e uma metodologia de agrupamento de pontos de contorno com crescimento iterativo com uma função de custo com suporte local. A metodologia de extracção das propriedades baseada na equação integral de Fredholm de primeira ordem permite uma análise unificadora de vários métodos previamente propostos na literatura sobre o assunto. O procedimento de classificação dos pontos de contorno baseia-se na análise das sequências ordenadas das amplitudes do gradiente na vizinhança do ponto de contorno. O procedimento é estudado com base nas funções densidade de distribuição das estatísticas ordenadas dos pontos de contorno vizinhos e na assunção de que os pontos de um mesmo contorno possuem distribuições ordenadas similares. A fase final da detecção de contornos é realizada com um procedimento de agrupamento de contornos em que se constrói uma hipótese de vizinhança para eventual crescimento do contorno e em que se estima o melhor ponto para agregação ao contorno. Os resultados experimentais para os métodos propostos são apresentados e analisados com imagens reais e sintéticas

Parallel Genetic Algorithm based Thresholding Schemes for Image Segmentation

In this thesis, the problem of image segmentation has been addressed using the notion of thresholding.Since the focus of this work is primarily on object/objects background classification and fault detection in a given scene, the segmentation problem is viewed as a classification problem. In this regard, the notion of thresholding has been used to classify the range of gray values and hence classifies the image. The gray level distributions of the original image or the proposed feature image have been used to obtain the optimal threshold. Initially, PGA based class models have been developed to classify different classes of a nonlinear multimodal function. This problem is formulated where the nonlinear multimodal function is viewed as consisting of multiple class distributions.Each class could be represented by the niche or peaks of that class.Hence, the problem has been formulated to detect the peaks of the functions. PGA based clustering algorithm has been proposed to maintain stable sub-populations in the niches and hence the peaks could be detected. A new interconnection model has been proposed for PGA to accelerate the rate of convergence to the optimal solution. Convergence analysis of the proposed PGA based algorithm has been carried out and is shown to converge to the solution. The proposed PGA based clustering algorithm could successfully be tested for different classes and is found to converge much faster than that of GA based clustering algorithm

Sistema de análisis de movimiento tridimensional basado en vídeo: aplicación a la evaluación de movilidad en enfermedades reumatológicas crónicas

La presente Tesis Doctoral describe el diseño y validación de un sistema de captura de movimiento basado en vídeo. Se ha descrito su esquema de funcionamiento y algoritmos principales así como una serie de ensayos para evaluar la precisión y fiabilidad del mismo. Por otro lado se ha demostrado la aplicabilidad de este sistema sobre una patología reumática que produce una reducción de la movilidad: la espondilitis anquilosante. Esta reducción es habitualmente registrada utilizando una serie de procedimientos e instrumentación validados. Se ha aplicado el sistema de captura de movimiento descrito en la evaluación de la movilidad sobre esta patología Con el sistema desarrollado se ha establecido un protocolo de medida, en base a la construcción de un laboratorio de movimiento, que permite obtener informes de movilidad sobre el sujeto a analizar. Los resultados de fiabilidad y precisión se han llevado a cabo en diferentes fases y con diferentes muestras con ensayos en más de 80 pacientes. Todas las medidas correlacionaron bien con las medidas utilizadas tradicionalmente en la consulta reumatológica y con otros parámetros como índices de afectación radiológica, índices de nivel de función física y de calidad de vida. Las medidas obtenidas, basadas en nuestro sistema de captura de movimiento, permiten obtener el nivel de afectación del paciente con un grado de objetividad, precisión y fiabilidad mayor que las herramientas hasta ahora existentes