La mesure simultanée des champs cinématiques et thermiques est très importante pour les procédures thermomécaniques. Les caméras à base de silicium sont largement utilisées pour l'observation en temps réel des champs cinématiques, principalement grâce à la corrélation d'images numériques. De plus, ils sont aussi connus pour sa sensibilité dans le spectre du proche infrarouge, ce qui permet d’acquérir des champs thermiques à l’aide d’une caméra à base de silicium. Cependant, pour la caméra à base de silicium, il y a deux problèmes principaux d’obtenir simultanément des champs cinématiques et thermiques. D’abord, dans le spectre du proche infrarouge, une petite variation de température entraînera une modification importante du niveau de gris de l'image, ce qui entraînera facilement une mauvaise qualité des images. Deuxième, la corrélation d’images numériques nécessite une surface hétérogène et contrastée, tandis que la thermographie dans le proche infrarouge nécessite une surface homogène et constante. Dans cette thèse, une technique innovante a été proposée pour ajuster automatiquement le temps d'exposition de la caméra afin d'obtenir des images exploitables pour l’analyse cinématique et thermique, quel que soit l'évolution de température à la surface de l'objet observé. Cette technique a été validée par expériences différentes, notamment des expériences de chauffage d’un corps noir et des expériences de chauffage d’un échantillon réel. Les modèles radiométriques du corps noir et de la surface des échantillons calibrent respectivement. Basé sur les modèles radiométriques, des champs thermiques ont été reconstruits sur les images exploitables pour l’analyse cinématique et thermique. L'expérience à haute température est réalisée pour le ballonnement des tubes où les champs cinématiques et thermiques sont observés. La corrélation d'images numériques a été effectuée globalement afin d'obtenir des champs cinématiques. Pour effectuer la thermographie du proche infrarouge sur la surface de l’échantillon, le modèle radiométrique est étalonné selon une partie des pixels les plus brillants. Dans ce cas, 20% des pixels les plus brillants sont utilisés pour effectuer l'étalonnage des modèles radiométriques. Basée sur le modèle en utilisant 20% des pixels plus brillants, les champs thermiques sont reconstruits. Combiné avec les coordonnées connues du champ cinématique par corrélation d'images numériques, le champ thermique et le champ cinématique dans les mêmes coordonnées peut être obtenu. / Simultaneous measurement of kinematic and thermal full fields are very important for thermomechanical procedures. Silicon-based cameras are widely used to perform real-time observation of the kinematic fields, mainly thanks to digital image correlation. Moreover, they are known to be as well sensitive in the near-infrared spectral range, thus the acquirement of thermal fields using silicon-based cameras is possible. However, there are two main problems for the silicon-based camera to obtain simultaneously kinematic and thermal fields. One is that in the near-infrared spectral range, a small temperature variation will lead to a large modification in the image gray level, which easily leads to poor quality images. Another is that digital image correlation needs a heterogeneous and contrasting surface, while the near-infrared thermography needs a homogeneous and constant surface. In this thesis, an innovative technique was proposed to automatically adjust the exposure time of the camera to obtain kinematically and thermally exploitable images whatever the temperature evolution occurs on the surface of the observed object. This technique was validated by different experiments, including blackbody heating experiments and realistic specimen heating experiments. Radiometric models of blackbody and specimen surfaces ware calibrated respectively. Based on the radiometric models, thermal fields have been reconstructed on the kinematically and thermally exploitable images. High temperature tube ballooning experiment is conducted to perform both kinematic and thermal fields. Global digital image correlation was performed to obtain kinematic fields. To perform near-infrared thermography on the specimen surface, radiometric model is calibrated based on portions of the brightest pixels. In this case 20% of the brightest pixels are used to perform radiometric model calibration. Based on the radiometric model using 20% of the brightest pixels, the thermal fields are reconstructed. Combined with the known coordinates of kinematic fields by digital image correlation, the thermal fields at the same coordinates as kinematic fields can be obtained.

Disertační práce se zabývá metodami snímání a hodnocení kvality 3D obrazů a videí. Po krátkém shrnutí fyziologie prostorového vnímání, obsahuje práce stav poznání v oblastech problému adaptivní paralaxy a konfigurace kamer pro snímání klasického stereopáru. Taktéž shrnuje dnešní možnosti odhadu hloubkové mapy. Zmíněny jsou aktivní i pasivní metody, detailněji je vysvětleno profilometrické skenování. Byly změřeny některé technické parametry dvou technologií současných 3D zobrazovačů, a to polarizačně-oddělujících a využívajících časový multiplex, například přeslechy mezi levým a pravým snímkem. Jádro práce tvoří nová metoda pro vytváření hloubkové mapy při snímání 3D scény, kterážto byla autorem navržena a testována. Inovativnost tohoto přístupu spočívá v chytré kombinaci současných aktivních a pasivních metod snímání hloubky scény, která vtipně využívá výhod obou metod. Nakonec jsou prezentovány výsledky subjektivních testů kvality 3D videa. Největší přínos zde má navržená metrika modelující výsledky subjektivních testů kvality 3D videa.

Cílem mé diplomové práce bylo navrhnout metodu analýzy retinálních sekvencí, která bude hodnotit kvalitu jednotlivých snímků. V teoretické části se také zabývám vlastnostmi retinálních sekvencí a způsobem registrace snímků z fundus kamery. V praktické části je implementována metoda hodnocení kvality snímků, která je otestována na reálných retinálních sekvencích a vyhodnocena její úspěšnost. Práce hodnotí i vliv této metody na registraci retinálních snímků.

Indiana University-Purdue University Indianapolis (IUPUI) / In crime scene investigations it is necessary to capture images of impression evidence such as tire track or shoe impressions. Currently, such evidence is captured by taking two-dimensional (2D) color photographs or making a physical cast of the impression in order to capture the three-dimensional (3D) structure of the information. This project aims to build a digitizing device that scans the impression evidence and generates (i) a high resolution three-dimensional (3D) surface image, and (ii) a co-registered two-dimensional (2D) color image. The method is based on active structured lighting methods in order to extract 3D shape information of a surface. A prototype device was built that uses an assembly of two line laser lights and a high-definition video camera that is moved at a precisely controlled and constant speed along a mechanical actuator rail in order to scan the evidence. A prototype software was also developed which implements the image processing, calibration, and surface depth calculations. The methods developed in this project for extracting the digitized 3D surface shape and 2D color images include (i) a self-contained calibration method that eliminates the need for pre-calibration of the device; (ii) the use of two colored line laser lights projected from two different angles to eliminate problems due to occlusions; and (iii) the extraction of high resolution color image of the impression evidence with minimal distortion.The system results in sub-millimeter accuracy in the depth image and a high resolution color image that is registered with the depth image. The system is particularly suitable for high quality images of long tire track impressions without the need for stitching multiple images.

The Gamma Knife is a non-invasive stereotactic radiosurgery system used for treatments of deep targets in the brain. Accurate patient positioning is needed for precise radiation delivery to the target. The two latest versions of the Gamma Knife allow fractionated treatment by co-registering Cone-beam computed tomography (CBCT) images of the patient's position in the Gamma Knife with a diagnostic magnetic resonance (MR) image used for treatment planning. However, CBCT images often suffer from artifacts that degrade image quality, which may result in less accurate co-registration. This thesis project investigates the potential of a new reconstruction framework developed by Elekta, which incorporates scattering correction and noise filters, for the reconstruction of Gamma Knife CBCT images. The performance of the new reconstruction framework, along with its noise filter and scatter correction, is quantified using image quality metrics of phantoms, including contrast, uniformity, spatial resolution, and CT-number accuracy. Additionally, brain CBCT images of five patients are co-registered with their diagnostic MR images, and the mean target registration error is measured. The results indicate that the new reconstruction framework, without using scatter correction and noise filtering, performs equally well as the current framework in reconstructing Gamma Knife CBCT images, as it achieved similar image quality and co-registration accuracy. However, when the scatter correction was used, there were improvements in image uniformity and CT-number accuracy without compromising spatial resolution. Additionally, the introduction of a noise filter resulted in an improved contrast-to-noise ratio and low contrast visibility with minimal compromise of spatial resolution. Despite these image quality enhancements, there were no consistent improvements in co-registration accuracy, indicating that the co-registration is not sensitive to scatter or noise artefacts. / Gammakniven är en medicinteknisk apparat som används för icke-invasiv stereotaktisk strålkirurgi vid behandling av djupa mål i hjärnan. För att uppnå precision i strålbehandlingen krävs noggrann patientpositionering. De två senaste versionerna av Gammakniven tillåter fraktionerad behandling genom att co-registrera cone-beam computed tomography (CBCT)-bilder av patientens position i Gammakniven med en diagnostisk magnetresonans (MR)-bild som används för behandlingsplanering. Tyvärr lider CBCT-bilder ofta av artefakter som kan försämra bildkvaliteten och därmed minska precisionen i co-registreringen. Detta examensarbete undersöker ett nytt rekonstruktionsramverk som utvecklats av Elekta. Det nya rekonstruktionsramverket och dess tillhörande brusfilter och spridningskorrigering utvärderas för rekonstruktion av Gammaknivens CBCT bilder med hjälp av bildkvalitetsmått för fantomer, såsom kontrast, uniformitet, spatial upplösning och noggrannhet i CT-nummer. Dessutom co-registreras CBCT-bilder från fem patienter med deras diagnostiska MR-bilder, och det genomsnittliga registreringsfelet mäts. Resultaten visar att det nya rekonstruktionsramverket, utan användning av spridningskorrigering och brusfiltrering, presterar lika bra som det nuvarande ramverket för rekonstruktion av CBCT-bilder från Gammakniven. Båda ramverken ger liknande bildkvalitet och noggrannhet i co-registreringen av bilderna. Vid användning av spridningskorrigering observerades förbättringar i uniformiteten och noggrannheten i CT-nummer utan att den spatiala upplösningen försämrades. Införandet av brusfilter resulterade i ett förbättrat kontrast-brus-förhållande och synlighet av svaga kontrastskillnader med endast lite avkall på den spatiala upplösningen. Trots dessa förbättringar i bildkvaliteten observerades ingen konsekvent förbättring av noggrannheten i co-registreringen av bilderna, vilket tyder på att co-registreringen inte påverkas av spridnings- eller brusartefakter i stor utsträckning.

Image Super-Resolution (ISR) is a technology that aims to increase image resolution while preserving as much content and detail as possible. In this study, we evaluate four different Deep Learning models (EDSR, LapSRN, ESPCN, and FSRCNN) to determine their effectiveness in increasing the resolution of lowresolution images. The study builds on previous research in the field as well as the results of the comparison between the different deep learning models. The problem statement for this study is: “Which of the four Deep Learning-based models, EDSR, LapSRN, ESPCN, and FSRCNN, generates an upscaled image with the best quality from a low-resolution image on a dataset of Abyssinian cats, with a factor of four, based on quantitative results?” The study utilizes a dataset consisting of pictures of Abyssinian cats to evaluate the performance and results of these different models. Based on the quantitative results obtained from RMSE, PSNR, and Structural Similarity (SSIM) measurements, our study concludes that EDSR is the most effective Deep Learning-based model. / Bildsuperupplösning (ISR) är en teknik som syftar till att öka bildupplösningen samtidigt som så mycket innehåll och detaljer som möjligt bevaras. I denna studie utvärderar vi fyra olika Deep Learning modeller (EDSR, LapSRN, ESPCN och FSRCNN) för att bestämma deras effektivitet när det gäller att öka upplösningen på lågupplösta bilder. Studien bygger på tidigare forskning inom området samt resultatjämförelser mellan olika djupinlärningsmodeller. Problemet som studien tar upp är: “Vilken av de fyra Deep Learning-baserade modellerna, EDSR, LapSRN, ESPCN och FSRCNN generarar en uppskalad bild med bäst kvalité, från en lågupplöst bild på ett dataset med abessinierkatter, med skalningsfaktor fyra, baserat på kvantitativa resultat?” Studien använder en dataset av bilder på abyssinierkatter för att utvärdera prestandan och resultaten för dessa olika modeller. Baserat på de kvantitativa resultaten som erhölls från RMSE, PSNR och Structural Similarity (SSIM) mätningar, drar vår studie slutsatsen att EDSR är den mest effektiva djupinlärningsmodellen.

Background: PET nuclides can have a considerable influence on the spatial resolution and image quality of PET/CT scans, which can influence diagnostics in oncology, for example. The individual impact of the positron energy of ¹⁸F, ⁶⁸Ga, and ⁶⁴Cu on spatial resolution and image quality was compared for PET/CT scans acquired using a clinical, digital scanner. - Methods: A Jaszczak phantom and a NEMA PET body phantom were filled with ¹⁸F-FDG, ⁶⁸Ga-HCl, or ⁶⁴Cu-HCl, and PET/CT scans were performed on a Siemens Biograph Vision. Acquired images were analyzed regarding spatial resolution and image quality (recovery coefficients (RC), coefficient of variation within the background, contrast recovery coefficient (CRC), contrast–noise ratio (CNR), and relative count error in the lung insert). Data were compared between scans with different nuclides.- Results: We found that image quality was comparable between ¹⁸F-FDG and ⁶⁴Cu-HCl PET/CT measurements featuring similar maximal endpoint energies of the positrons. In comparison, RC, CRC, and CNR were degraded in ⁶⁸Ga-HCl data despite similar count rates. In particular, the two smallest spheres of 10 mm and 13 mm diameter revealed lower RC, CRC, and CNR values. The spatial resolution was similar between ¹⁸F-FDG and ⁶⁴Cu-HCl but up to 18% and 23% worse compared with PET/CT images of the NEMA PET body phantom filled with ⁶⁸Ga-HCl. - Conclusions: The positron energy of the PET nuclide influences the spatial resolution and image quality of a digital PET/CT scan. The image quality and spatial resolution of ⁶⁸Ga-HCl PET/CT images were worse than those of ¹⁸F-FDG or ⁶⁴Cu-HCl despite similar count rates.

This thesis addresses the challenge of denoising microscopy images captured under low-light conditionswith varying intensity levels. The study compares three deep learning models — N2V, CARE, andRCAN — against the collaborative filter BM4D, which serves as a reference point. The models weretrained on two distinct datasets: Endoplasmic Reticulum and Mitochondria datasets, both acquired witha lattice light-sheet microscope.Results show that BM4D maintains stable performance metrics and delivers superior visual quality,when compared to the noisy input. In contrast, the deep learning models exhibit poor performance onnoisy test images when trained on datasets with non-uniform noise levels. Additionally, a sensitivitycomparison of neural parameter between the same models was made. Revealing that supervised modelsare data-specific to some extent, whereas the self-supervised N2V demonstrates consistent neuralparameters, suggesting lower data specificity. / Denna uppsats tar upp problemet med att reducera brus i mikroskopibilder tagna under svagaljusförhållanden med varierande intensitetsnivåer. Studien jämför tre djupinlärningsmodeller – N2V,CARE och RCAN – mot det kollaborativa filtret BM4D, vilket agerar som en referenspunkt.Modellerna tränades på två olika dataset: Endoplasmic Reticulum och Mitochondria, båda tagna meden selektiv planbelysningsmikroskop (lattice light-sheet microscope).Resultaten visar att BM4D behåller stabila prestationsmått och levererar bättre visuell kvalitet, jämförtmed den brusiga input. Däremot visar djupinlärningsmodellerna bristande prestanda på brusigatestbilder när de tränats på data med icke-enhetliga brusnivåer. Dessutom gjordes enkänslighetsjämförelse av neurala parametrar mellan samma modeller. Detta visade att de övervakademodellerna är specifika för data i viss utsträckning, medan den självövervakade N2V-modellen visarlika neurala parametrar, vilket tyder på lägre dataspecificitet

In der vorliegenden Arbeit werden die im Zusammenhang mit der Strahlablenkung stehenden Systemaspekte der auf MEMS-Scanner basierenden Laser-Display-Technologie theoretisch analysiert und aus den Ergebnissen die praktische Implementierung eines Laser-Display-Systems als Testplattform vorgenommen. Dabei werden mit einem Ansatz auf Basis zweier 1D-Scanner und einem weiteren Ansatz mit einem 2D-Scanner zwei Varianten realisiert. Darüber hinaus erfolgt die Entwicklung eines bildbasierten Multiparametertestverfahrens, welches sowohl für den Test komplettierter Strahlablenkeinheiten bzw. Projektionsmodule als auch zum umfassenden und zeiteffizienten Test von MEMS-Scannern auf Wafer-Level geeignet ist. Mit diesem Verfahren erfolgt eine Charakterisierung der zwei realisierten Varianten des Laser-Displays. Ausgehend von den Eigenschaften des menschlichen visuellen Systems und den daraus resultierenden Anforderungen an das Bild sowie einer systemtheoretischen Betrachtung des mechanischen Verhaltens von MEMS-Scannern bildet die Ansteuersignalerzeugung für den resonanten Betrieb der schnellen und den quasistatischen Betrieb der langsamen Achse einen Schwerpunkt. Neben dem reinen digitalen Regler- bzw. Filterentwurf sowie mehreren Linearisierungsmaßnahmen beinhaltet dieser auch die Herleitung einer FPGA-basierten Videosignalverarbeitung zur Konvertierung von Scannpattern, Zeitregime und Auflösung mit einer entsprechenden Synchronisierung von Strahlablenkung und Lasermodulation. Auf Grundlage der daraus resultierenden Erkenntnisse über den Zusammenhang zwischen Scanner-/Systemparametern und Bildparametern werden Testbild-Bildverarbeitungsalgorithmus-Kombinationen entwickelt und diese, angeordnet in einer Sequenz, mit einem Kalibrierverfahren zu einem Testverfahren für MEMS-Scanner vervollständigt. Die Ergebnisse dieser Arbeit entstanden im Rahmen von industriell beauftragten F&E-Projekten und fließen in die andauernde Fortführung des Themas beim Auftraggeber ein.

In der vorliegenden Arbeit werden die im Zusammenhang mit der Strahlablenkung stehenden Systemaspekte der auf MEMS-Scanner basierenden Laser-Display-Technologie theoretisch analysiert und aus den Ergebnissen die praktische Implementierung eines Laser-Display-Systems als Testplattform vorgenommen. Dabei werden mit einem Ansatz auf Basis zweier 1D-Scanner und einem weiteren Ansatz mit einem 2D-Scanner zwei Varianten realisiert. Darüber hinaus erfolgt die Entwicklung eines bildbasierten Multiparametertestverfahrens, welches sowohl für den Test komplettierter Strahlablenkeinheiten bzw. Projektionsmodule als auch zum umfassenden und zeiteffizienten Test von MEMS-Scannern auf Wafer-Level geeignet ist. Mit diesem Verfahren erfolgt eine Charakterisierung der zwei realisierten Varianten des Laser-Displays. Ausgehend von den Eigenschaften des menschlichen visuellen Systems und den daraus resultierenden Anforderungen an das Bild sowie einer systemtheoretischen Betrachtung des mechanischen Verhaltens von MEMS-Scannern bildet die Ansteuersignalerzeugung für den resonanten Betrieb der schnellen und den quasistatischen Betrieb der langsamen Achse einen Schwerpunkt. Neben dem reinen digitalen Regler- bzw. Filterentwurf sowie mehreren Linearisierungsmaßnahmen beinhaltet dieser auch die Herleitung einer FPGA-basierten Videosignalverarbeitung zur Konvertierung von Scannpattern, Zeitregime und Auflösung mit einer entsprechenden Synchronisierung von Strahlablenkung und Lasermodulation. Auf Grundlage der daraus resultierenden Erkenntnisse über den Zusammenhang zwischen Scanner-/Systemparametern und Bildparametern werden Testbild-Bildverarbeitungsalgorithmus-Kombinationen entwickelt und diese, angeordnet in einer Sequenz, mit einem Kalibrierverfahren zu einem Testverfahren für MEMS-Scanner vervollständigt. Die Ergebnisse dieser Arbeit entstanden im Rahmen von industriell beauftragten F&E-Projekten und fließen in die andauernde Fortführung des Themas beim Auftraggeber ein.