Texture analysis is an important problem in machine vision, with applications in many fields including medical imaging, remote sensing (SAR), automated flaw detection in various products, and document analysis to name but a few. Over the last four decades many techniques for the analysis of textured images have been proposed in the literature for the purposes of classification, segmentation, synthesis and compression. Such approaches include analysis the properties of individual texture elements, using statistical features obtained from the grey-level values of the image itself, random field models, and multichannel filtering. The wavelet transform, a unified framework for the multiresolution decomposition of signals, falls into this final category, and allows a texture to be examined in a number of resolutions whilst maintaining spatial resolution. This thesis explores the use of the wavelet transform to the specific task of texture classification and proposes a number of improvements to existing techniques, both in the area of feature extraction and classifier design. By applying a nonlinear transform to the wavelet coefficients, a better characterisation can be obtained for many natural textures, leading to increased classification performance when using first and second order statistics of these coefficients as features. In the area of classifier design, a combination of an optimal discriminate function and a non-parametric Gaussian mixture model classifier is shown to experimentally outperform other classifier configurations. By modelling the relationships between neighbouring bands of the wavelet trans- form, more information regarding a texture can be obtained. Using such a representation, an efficient algorithm for the searching and retrieval of textured images from a database is proposed, as well as a novel set of features for texture classification. These features are experimentally shown to outperform features proposed in the literature, as well as provide increased robustness to small changes in scale. Determining the script and language of a printed document is an important task in the field of document processing. In the final part of this thesis, the use of texture analysis techniques to accomplish these tasks is investigated. Using maximum a posterior (MAP) adaptation, prior information regarding the nature of script images can be used to increase the accuracy of these methods. Novel techniques for estimating the skew of such documents, normalising text block prior to extraction of texture features and accurately classifying multiple fonts are also presented.

[pt] Neste trabalho são examinados métodos de codificação de imagens em sub-bandas utilizando quantização vetorial inter-bandas para faixas abaixo de 1 bit/pixel. O espectro de freqüências da imagem é decomposto em 16 sub-bandas uniformes através de um banco de filtros espelhados em quadratura bi-dimensionais. As amostras dos sinais das 16 sub-bandas são usadas para compor um vetor de 16 componentes que, posteriormente, é codificado por um esquema de quantização vetorial (QV). Com o objetivo de reduzir a complexidade e o espaço de memória, são investigadas duas estruturas de quantização vetorial. Uma delas utiliza QV particionada, com o objetivo não só de reduzir a complexidade, como também de explorar as propriedades espectrais. A outra realiza a quantização vetorial direta, enquanto a complexidade é reduzida significativamente. Resultados de simulações são apresentados para as taxas de 0,50 bit/pixel, 0,63 bit/pixel e 0,75 bit/pixel. Uma análise comparativa mostra que o desempenho dos dois esquemas é comparável ao que utiliza quantização vetorial direta, enquanto a complexidade é reduzida significativamente. Resultados de simulações mostram ainda que, a taxas abaixo de 1 bit/pixel, não é recomendável o uso de QV inter-bandas particionada com alocação de bits adaptativa, nem de QV inter-bandas multi-estágios com busca em árvore. A técnica QV inter-bandas quando a sub-banda dominante é codificada separadamente através de um quantizador vetorial intra-banda. Considera-se a decomposição do espectro de freqüências em 16 sub-bandas uniformes e em 13 sub-bandas. Para a decomposição em 16 sub-bandas, esse esquema apresenta desempenho comparável à QV inter-bandas direta e complexidade equivalente à QV inter-bandas multi- estágios. / [en] In this thesis sub-band coding of images using inter-band vector quantization is examined at rates below 1 bit/pixel. The image spectrum is decomposed into 16 uniform bands using 2-D separable quadrature mirror filters. These 16 bands are used to create 16-dimension vectores, which are coded using vector quantization (VQ). In order to reduce the computational complexity and the storage requirements, two vector quantization structures are considered. One approach is to split the vectors not only to reduce complexity but also to exploit spectral properties of the data image. In the order approach the vector quantization is done in multiple stages. Simulation results are presented at rates of 0,50 bit/pixel, 0,63 bit/pixel and 0,75 bit/pixel. A comparative analysis shows that the performance of the two systems is comparable to the basic coding structure, while the complexity is significantly reduced. Simulation results also show that split VQ with adaptive bit allocation and multi-stage VQ with tree search are not recommended at these rates. The best trade-off between complexity and performance is achieved with the inter-band multi-stage VQ scheme using the sequential search procedure. At last, the use of inter- band VQ is examined when the dominant sub-band is separately coded using intra-band VQ. When the image spectrum is decomposed into 16 bands, this scheme has a performance comparable to the basic coding structure while the complexity and storage reduction is equivalent to the inter-band multi-stage VQ technique.

[pt] A classificação e segmentação não-supervisionadas de imagens de sensoriamento remoto são examinadas neste trabalho. A classificação é realizada tomando-se como base o critério de Bayes, que busca minimizar o valor esperado do erro de classificação. Os algoritmos desenvolvidos foram propostos pressupondo-se que a estrutura das classes presentes na imagem podem ser bem modeladas por vetores aleatórios guassianos. Os classificadores convencionais, que só levam em conta a informação dos pixels de forma isolada, forma tratados sob a ótica da quantização vetorial. Em particular, foi proposto um algoritmo de classificação com base na quantização vetorial com restrição de entropia. O desempenho das técnicas de classificação é analisado obsevando-se a discrepância entre classificações, comparando-se as imagens classificadas com imagens referencia e classificando-se imagens sintéticas. A taxa de acerto, entre 80% e 95%. Este bom desempenho dos classificadores é limitado pelo fato de, em suas estruturas, levarem em conta a informação dos pixels de forma isolada. Buscamos, através da classificação de segmentos, incorporar informações de contexto em nossos classificadores. A classificação de segmentos levou a taxas de erros inferiores àquelas alcançadas por classificadores baseados em pixels isolados. Um algoritmo de segmentação, que incorpora ao modelo de classificação por pixels a influencia de sua vizinhança através de uma abordagem markoviana, é apresentado. / [en] Unsupervised classification and segmentation of satellite images are examined in this work. The classification is based on Bayes` criterion, which tries to minimize the expected value of the classification error. The algorthms developed were proposed postulating that the classes in the image are well modeled by gaussian random vectors. Conventional classifiers, which take into account only pixelwise information, were treated as vector quantizers. Specifically, it was proposed a classification algorithm based on entropy constrained vector. The behaviour of the classifiers is examined observing the discrepancy between classifications, comparing classified images with reference-images and classifyng sinthetic images. The percentage of pixels whitch are assigned to the same class as in the reference-images ranged from 80,0% to 95,0%. This good behaviour of the classidiers is limited by the fact that, in theirs structures, are taken into account only isolated pixel information. We have sought, by classifying segments, to introduce contextual information into the classifiers structure. The segments classidiers. A segmentation algorithm, which introduces contextual information into pixelwise classifier by a markovian approach, is presented.

In this work we review the basic principles of the theory of the relativistic bosonic string through the study of the action functionals of Nambu-Goto and Polyakov and the techniques required for their canonical, light-cone, and path-integral quantisation. For this purpose, we briefly review the main properties of the gauge symmetries and conformal field theory involved in the techniques studied. / Neste trabalho fazemos uma revisão dos princípios básicos da teoria da corda bosônica relativística através do estudo dos funcionais ação de Nambu-Goto e de Polyakov e das técnicas necessárias para sua quantização canônica, no cone de luz e usando integrais de trajetória. Para tanto apresentamos uma pequena revisão das principais propriedades das simetrias de calibre a da teoria de campos conforme envolvidas nas técnicas estudadas.

[pt] Neste trabalho é proposta uma técnica para transmissão progressiva de imagens. Esta técnica está baseada no modelo piramidal de Burt e Adelson [2], fazendo uso da codificação por quantização vetorial nas imagens representadas por uma estrutura piramidal, denominada pirâmide de imagens diferença. Esta estrutura é obtida da subtração de uma pirâmide de imagens médias de uma pirâmide de imagens embaralhadas. A pirâmide de imagens de médias é construída formando uma seqüência de imagens, cada vez com menor dimensão, pelo cálculo da média em blocos de 2x2 pixels vizinhos. A pirâmide de imagens embaralhadas é formada por uma decimação, por quatro em cada nível da pirâmide de imagens de médias. A transmissão progressiva da imagem é efetuada pela transmissão da pirâmide de imagens diferença do nível mais alto para o nível mais baixo. A técnica é comparada a outros métodos conhecidos na literatura em termos de relação sinal-ruído de pico, por sua qualidade subjetiva e pelo esforço computacional associado. / [en] This work concerns with a technique for progressive image transmission. The method bases on the Burt and Adelson Pyramid Model. The method applies vector quantization to a pyramid of difference images. These, result from the subtraction of parts of the shuffled image. The decimated image pixel represents the mean value of four neighboring pixels ot the original image, partitioned in 2x2 blocs of pixels. This decimated image is a mean image and their set also constitutes itself a pyramid. At each new pyramided level, the considered original image is the mean image of the previous level. The progressive image transmission is by sending first the highest level difference image (with the minimum number of pixels) up to the lowest difference image level. The work also includes results comparison to other literature know methods in terms of peak signal to noise ratio, subjective quality and computational effort.

[pt] O foco desta tese está direcionado a problemas de Classificação de Padrões. A proposta central é desenvolver e testar alguns novos algoritmos para ambientes supervisionados, utilizando um enfoque local- global. As principais contribuições são: (i) Desenvolvimento de método baseado em quantização vetorial com posterior classificação supervisionada local. O objetivo é resolver o problema de classificação estimando as probabilidades posteriores em regiões próximas à fronteira de decisão; (ii) Proposta do que denominamos Zona de Risco Generalizada, um método independente de modelo, para encontrar as observações vizinhas à fronteira de decisão; (iii) Proposta de método que denominamos Quantizador Vetorial das Fronteiras de Decisão, um método de classificação que utiliza protótipos, cujo objetivo é construir uma aproximação quantizada das regiões vizinhas à fronteira de decisão. Todos os métodos propostos foram testados em bancos de dados, alguns sintéticos e outros publicamente disponíveis. / [en] This thesis is focused on Pattern Classification problems. The objective is to develop and test new supervised algorithms with a local-global approach. The main contributions are: (i) A method based on vector quantization with posterior supervised local classification. The classification problem is solved by the estimation of the posterior probabilities near the decision boundary; (ii) Propose of what we call Zona de Risco Generalizada, an independent model method to find observations near the decision boundary; (iii) Propose of what we call Quantizador Vetorial das Fronteiras de Decisão, a classification method based on prototypes that build a quantized approximation of the decision boundary. All methods were tested in synthetics or real datasets.

Please read the abstract in the section 00front of this document Copyright 1990, University of Pretoria. All rights reserved. The copyright in this work vests in the University of Pretoria. No part of this work may be reproduced or transmitted in any form or by any means, without the prior written permission of the University of Pretoria. Please cite as follows: Barnard, G 1990, High quality coding and reconstruction for transmission of single video images, MEng dissertation, University of Pretoria, Pretoria, viewed yymmdd < http://upetd.up.ac.za/thesis/available/etd-10312007-110001/ > / Dissertation (M Eng (Electronic Engineering))--University of Pretoria, 2007. / Electrical, Electronic and Computer Engineering / unrestricted

Let (E,h) be a holomorphic, Hermitian vector bundle over a polarized manifold. We provide a canonical quantisation of the Laplacian operator acting on sections of the bundle of Hermitian endomorphisms of E. If E is simple we obtain an approximation of the eigenvalues and eigenspaces of the Laplacian. In the case when the bundle E is the trivial line bundle, we quantise solutions to the heat equation on the manifold. Furthermore we show that geometric quantisation can be seen as the differential of a natural map between two Riemannian manifolds. Motivated by this fact we compute its next order approximation, namely its Hessian. / Option Mathématique du Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

[pt] Em um sistema de comunicações, procura-se representar a informação gerada de forma eficiente, de modo que a redundância da informação seja reduzida ou idealmente eliminada, com o propósito de armazenamento e/ou transmissão da mesma. Este interesse justifica portanto, o estudo e desenvolvimento de técnicas de compressão que vem sendo realizado ao longo dos anos. Este trabalho de pesquisa investiga o uso de códigos de permutação para codificação de fontes segundo um critério de fidelidade, mais especificamente de fontes sem memória, caracterizadas por uma distribuição uniforme e critério de distorção de erro médio quadrático. Examina-se os códigos de permutação sob a ótica de fontes compostas e a partir desta perspectiva, apresenta-se um esquema de compressão com duplo estágio. Realiza-se então uma análise desse esquema de codificação. Faz-se também uma extensão L- dimensional (L > 1) do esquema de permutação apresentado na literatura. Os resultados obtidos comprovam um melhor desempenho da versão em duas dimensões, quando comparada ao caso unidimensional, sendo esta a principal contribuição do presente trabalho. A partir desses resultados, busca-se a aplicação de um esquema que utiliza códigos de permutação para a compressão de imagens. / [en] In communications systems the information must be represented in an efficient form, in such a way that the redundancy of the information is either reduced or ideally eliminated, with the intention of storage or transmission of the same one. This interest justifies the study and development of compression techniques that have been realized through the years. This research investigates the use of permutation codes for source encoding with a fidelity criterion, more specifically of memoryless uniform sources with mean square error fidelity criterion. We examine the permutation codes under the view of composed sources and from this perspective, a project of double stage source encoder is presented. An analysis of this project of codification is realized then. A L-dimensional extension (L > 1) of permutation codes from previous research is also introduced. The results prove a better performance of the version in two dimensions, when compared with the unidimensional case and this is the main contribution of the present study. From these results, we investigate an application for permutation codes in image compression.

[pt] Este trabalho apresenta um estudo sobre compressão de imagens de sensoriamento remoto para serem transmitidas através de um canal com ruído. As imagens são capturadas por um satélite de sensoriamento remoto e transmitidas a uma estação terrestre. A compreensão das imagens é necessária para se economizar banda e potência de transmissão. Algumas técnicas muito boas de compressão de imagens apresentam sérios problemas quando na presença de ruído. Assim, a técnica de quantização vetorial foi escolhida para ser utilizada neste trabalho. Utilizando-se a idéia de quantização vetorial multi-estágios, propões-se um esquema de compressão com remoção de médias, onde separa-se a informação contida na imagem para tratá-la de forma diferenciada, de acordo com a sua importância. É feita então uma análise sobre o projeto do enlace do satélite do sensoriamento remoto comparando-se o esquema utilizado atualmente com o esquema proposto. / [en] This thesis presents a study of remote sensing image compression to be transmitted over a noisy channel. The images are obtained by a remote sensing satellite and transmitting to an earth station. The compression is due to savings in bandwidth and transmitting power. Some of the most efficient image codecs presents serious problems in the presence of noise. So, the vector quantization technique was chosen to be used. Using the multi-stage vector quantization idea, a compression scheme with mean remove is proposed as a manner to separate and treat unequally the image information as its importance. An analysis on the design of the remote sensing satellite link is done with a comparison between the current scheme used the proposed one.