Multispectral image compression using the wavelet transform

Multispectral images contain information from several spectral wavelengths and currently multispectral images are widely used in remote sensing and they are becoming more common in the field of computer vision and in industrial applications. Typically, one multispectral image in remote sensing may occupy hundreds of megabytes of disk space and several this kind of images may be received from a single measurement. This study considers the compression of multispectral images. The lossy compression is based on the wavelet transform and we compare the suitability of different waveletfilters for the compression. A method for selecting a wavelet filter for the compression and reconstruction of multispectral images is developed. The performance of the multidimensional wavelet transform based compression is compared to other compression methods like PCA, ICA, SPIHT, and DCT/JPEG. The quality of the compression and reconstruction is measured by quantitative measures like signal-to-noise ratio. In addition, we have developed a qualitative measure, which combines the information from the spatial and spectral dimensions of a multispectral image and which also accounts for the visual quality of the bands from the multispectral images.

Unsupervised visual object categorization

The number of digital images has been increasing exponentially in the last few years. People have problems managing their image collections and finding a specific image. An automatic image categorization system could help them to manage images and find specific images. In this thesis, an unsupervised visual object categorization system was implemented to categorize a set of unknown images. The system is unsupervised, and hence, it does not need known images to train the system which needs to be manually obtained. Therefore, the number of possible categories and images can be huge. The system implemented in the thesis extracts local features from the images. These local features are used to build a codebook. The local features and the codebook are then used to generate a feature vector for an image. Images are categorized based on the feature vectors. The system is able to categorize any given set of images based on the visual appearance of the images. Images that have similar image regions are grouped together in the same category. Thus, for example, images which contain cars are assigned to the same cluster. The unsupervised visual object categorization system can be used in many situations, e.g., in an Internet search engine. The system can categorize images for a user, and the user can then easily find a specific type of image.

Eye Fundus Image Analysis for Automatic Detection of Diabetic Retinopathy

Diabetes is a rapidly increasing worldwide problem which is characterised by defective metabolism of glucose that causes long-term dysfunction and failure of various organs. The most common complication of diabetes is diabetic retinopathy (DR), which is one of the primary causes of blindness and visual impairment in adults. The rapid increase of diabetes pushes the limits of the current DR screening capabilities for which the digital imaging of the eye fundus (retinal imaging), and automatic or semi-automatic image analysis algorithms provide a potential solution. In this work, the use of colour in the detection of diabetic retinopathy is statistically studied using a supervised algorithm based on one-class classification and Gaussian mixture model estimation. The presented algorithm distinguishes a certain diabetic lesion type from all other possible objects in eye fundus images by only estimating the probability density function of that certain lesion type. For the training and ground truth estimation, the algorithm combines manual annotations of several experts for which the best practices were experimentally selected. By assessing the algorithm’s performance while conducting experiments with the colour space selection, both illuminance and colour correction, and background class information, the use of colour in the detection of diabetic retinopathy was quantitatively evaluated. Another contribution of this work is the benchmarking framework for eye fundus image analysis algorithms needed for the development of the automatic DR detection algorithms. The benchmarking framework provides guidelines on how to construct a benchmarking database that comprises true patient images, ground truth, and an evaluation protocol. The evaluation is based on the standard receiver operating characteristics analysis and it follows the medical practice in the decision making providing protocols for image- and pixel-based evaluations. During the work, two public medical image databases with ground truth were published: DIARETDB0 and DIARETDB1. The framework, DR databases and the final algorithm, are made public in the web to set the baseline results for automatic detection of diabetic retinopathy. Although deviating from the general context of the thesis, a simple and effective optic disc localisation method is presented. The optic disc localisation is discussed, since normal eye fundus structures are fundamental in the characterisation of DR.

Comparison of Local Feature Detectors and Descriptors for Visual Object Categorization

Local features are used in many computer vision tasks including visual object categorization, content-based image retrieval and object recognition to mention a few. Local features are points, blobs or regions in images that are extracted using a local feature detector. To make use of extracted local features the localized interest points are described using a local feature descriptor. A descriptor histogram vector is a compact representation of an image and can be used for searching and matching images in databases. In this thesis the performance of local feature detectors and descriptors is evaluated for object class detection task. Features are extracted from image samples belonging to several object classes. Matching features are then searched using random image pairs of a same class. The goal of this thesis is to find out what are the best detector and descriptor methods for such task in terms of detector repeatability and descriptor matching rate.

Bag-of-Features Approach to Unsupervised Visual Object Categorisation

The large and growing number of digital images is making manual image search laborious. Only a fraction of the images contain metadata that can be used to search for a particular type of image. Thus, the main research question of this thesis is whether it is possible to learn visual object categories directly from images. Computers process images as long lists of pixels that do not have a clear connection to high-level semantics which could be used in the image search. There are various methods introduced in the literature to extract low-level image features and also approaches to connect these low-level features with high-level semantics. One of these approaches is called Bag-of-Features which is studied in the thesis. In the Bag-of-Features approach, the images are described using a visual codebook. The codebook is built from the descriptions of the image patches using clustering. The images are described by matching descriptions of image patches with the visual codebook and computing the number of matches for each code. In this thesis, unsupervised visual object categorisation using the Bag-of-Features approach is studied. The goal is to find groups of similar images, e.g., images that contain an object from the same category. The standard Bag-of-Features approach is improved by using spatial information and visual saliency. It was found that the performance of the visual object categorisation can be improved by using spatial information of local features to verify the matches. However, this process is computationally heavy, and thus, the number of images must be limited in the spatial matching, for example, by using the Bag-of-Features method as in this study. Different approaches for saliency detection are studied and a new method based on the Hessian-Affine local feature detector is proposed. The new method achieves comparable results with current state-of-the-art. The visual object categorisation performance was improved by using foreground segmentation based on saliency information, especially when the background could be considered as clutter.

Visual customer segmentation and behavior analysis : a SOM-based approach

Ett ämne som väckt intresse både inom industrin och forskningen är hantering av kundförhållanden (CRM, eng. Customer Relationship Management), dvs. en kundorienterad affärsstrategi där företagen från att ha varit produktorienterade väljer att bli mera kundcentrerade. Numera kan kundernas beteende och aktiviteter lätt registreras och sparas med hjälp av integrerade affärssystem (ERP, eng. Enterprise Resource Planning) och datalager (DW, eng. Data Warehousing). Kunder med olika preferenser och köpbeteende skapar sin egen ”signatur” i synnerhet via användningen av kundkort, vilket möjliggör mångsidig modellering av kundernas köpbeteende. För att få en översikt av kundernas köpbeteende och deras lönsamhet, används ofta kundsegmentering som en metod för att indela kunderna i grupper utgående från deras likheter. De mest använda metoderna för kundsegmentering är analytiska modeller konstruerade för en viss tidsperiod. Dessa modeller beaktar inte att kundernas beteende kan förändras med tiden. I föreliggande avhandling skapas en holistisk översikt av kundernas karaktär och köpbeteende som utöver de konventionella segmenteringsmodellerna även beaktar dynamiken i köpbeteendet. Dynamiken i en kundsegmenteringsmodell innefattar förändringar i segmentens struktur och innehåll, samt förändringen av individuella kunders tillhörighet i ett segment (s.k migrationsanalyser). Vardera förändringen modelleras, analyseras och exemplifieras med visuella datautvinningstekniker, främst med självorganiserande kartor (SOM, eng. Self-Organizing Maps) och självorganiserande tidskartor (SOTM), en vidareutveckling av SOM. Visualiseringen anteciperas underlätta tolkningen av identifierade mönster och göra processen med kunskapsöverföring mellan den som gör analysen och beslutsfattaren smidigare. Asiakkuudenhallinta (CRM) eli organisaation muuttaminen tuotepainotteisesta asiakaskeskeiseksi on herättänyt mielenkiintoa niin yliopisto- kuin yritysmaailmassakin. Asiakkaiden käyttäytymistä ja toimintaa pystytään nykyään helposti tallentamaan ja varastoimaan toiminnanohjausjärjestelmien ja tietovarastojen avulla; asiakkaat jättävät jatkuvasti piirteistään ja ostokäyttäytymisestään kertovia tietojälkiä, joita voidaan analysoida. On tavallista, että asiakkaat poikkeavat toisistaan eri tavoin, ja heidän mieltymyksensä kuten myös ostokäyttäytymisensä saattavat olla hyvinkin erilaisia. Asiakaskäyttäytymisen monimuotoisuuteen ja tuottavuuteen paneuduttaessa käytetäänkin laajalti asiakassegmentointia eli asiakkaiden jakamista ryhmiin samankaltaisuuden perusteella. Perinteiset asiakassegmentoinnin ratkaisut ovat usein yksittäisiä analyyttisia malleja, jotka on tehty tietyn aikajakson perusteella. Tämän vuoksi ne monesti jättävät huomioimatta sen, että asiakkaiden käyttäytyminen saattaa ajan kuluessa muuttua. Tässä väitöskirjassa pyritäänkin tarjoamaan holistinen kuva asiakkaiden ominaisuuksista ja ostokäyttäytymisestä tarkastelemalla kahta muutosvoimaa tiettyyn aikarajaukseen perustuvien perinteisten segmentointimallien lisäksi. Nämä kaksi asiakassegmentointimallin dynamiikkaa ovat muutokset segmenttien rakenteessa ja muutokset yksittäisten asiakkaiden kuulumisessa ryhmään. Ensimmäistä dynamiikkaa lähestytään ajallisen asiakassegmentoinnin avulla, jossa visualisoidaan ajan kuluessa tapahtuvat muutokset segmenttien rakenteissa ja profiileissa. Toista dynamiikkaa taas lähestytään käyttäen nk. segmenttisiirtymien analyysia, jossa visuaalisin keinoin tunnistetaan samantyyppisesti segmentistä toiseen vaihtavat asiakkaat. Visualisoinnin tehtävänä on tukea havaittujen kaavojen tulkitsemista sekä helpottaa tiedonsiirtoa analysoijan ja päättäjien välillä. Visuaalisia tiedonlouhintamenetelmiä, kuten itseorganisoivia karttoja ja niiden laajennuksia, käytetään osoittamaan näiden menetelmien hyödyllisyys sekä asiakkuudenhallinnassa yleisesti että erityisesti asiakassegmentoinnissa.

The neural processes generating visual phenomenal consciousness: ERP and neuronavigated brain stimulation studies

One of the greatest conundrums to the contemporary science is the relation between consciousness and brain activity, and one of the specifi c questions is how neural activity can generate vivid subjective experiences. Studies focusing on visual consciousness have become essential in solving the empirical questions of consciousness. Th e main aim of this thesis is to clarify the relation between visual consciousness and the neural and electrophysiological processes of the brain. By applying electroencephalography and functional magnetic resonance image-guided transcranial magnetic stimulation (TMS), we investigated the links between conscious perception and attention, the temporal evolution of visual consciousness during stimulus processing, the causal roles of primary visual cortex (V1), visual area 2 (V2) and lateral occipital cortex (LO) in the generation of visual consciousness and also the methodological issues concerning the accuracy of targeting TMS to V1. Th e results showed that the fi rst eff ects of visual consciousness on electrophysiological responses (about 140 ms aft er the stimulus-onset) appeared earlier than the eff ects of selective attention, and also in the unattended condition, suggesting that visual consciousness and selective attention are two independent phenomena which have distinct underlying neural mechanisms. In addition, while it is well known that V1 is necessary for visual awareness, the results of the present thesis suggest that also the abutting visual area V2 is a prerequisite for conscious perception. In our studies, the activation in V2 was necessary for the conscious perception of change in contrast for a shorter period of time than in the case of more detailed conscious perception. We also found that TMS in LO suppressed the conscious perception of object shape when TMS was delivered in two distinct time windows, the latter corresponding with the timing of the ERPs related to the conscious perception of coherent object shape. Th e result supports the view that LO is crucial in conscious perception of object coherency and is likely to be directly involved in the generation of visual consciousness. Furthermore, we found that visual sensations, or phosphenes, elicited by the TMS of V1 were brighter than identically induced phosphenes arising from V2. Th ese fi ndings demonstrate that V1 contributes more to the generation of the sensation of brightness than does V2. Th e results also suggest that top-down activation from V2 to V1 is probably associated with phosphene generation. The results of the methodological study imply that when a commonly used landmark (2 cm above the inion) is used in targeting TMS to V1, the TMS-induced electric fi eld is likely to be highest in dorsal V2. When V1 was targeted according to the individual retinotopic data, the electric fi eld was highest in V1 only in half of the participants. Th is result suggests that if the objective is to study the role of V1 with TMS methodology, at least functional maps of V1 and V2 should be applied with computational model of the TMS-induced electric fi eld in V1 and V2. Finally, the results of this thesis imply that diff erent features of attention contribute diff erently to visual consciousness, and thus, the theoretical model which is built up of the relationship between visual consciousness and attention should acknowledge these diff erences. Future studies should also explore the possibility that visual consciousness consists of several processing stages, each of which have their distinct underlying neural mechanisms.

Vision, image, record : a cultivation of the visual field

I den första delen av den här avhandlingen presenteras en bildens genealogi. Den skildrar hur begreppen för bilden, seendet och jaget utvecklades i relation till varandra i en specifik vetenskaplig och filosofisk kontext. Berättelsen sträcker sig från den tidiga renässansen och det perspektivistiska måleriet, till fotografiets födelse och positivismen. Den här utvecklingen medförde en form av reduktionism i vilken jagets roll – betydelsen av den mänskliga psykologin, vårt omdöme, vår uppmärksamhet och vår vilja – blev förbisedd. Inom den här tanketraditionen uppstod en förskjutning, från en förståelse av bilden som en representation av det tredimensionella rummet på en tvådimensionell yta, till en uppfattning om bilden som en genomskinlig ruta, ett fönster ut mot världen. Idén om avbildningen som en neutral ”blick från ingenstans” kom att förstärka en skeptisk hållning till kommunikation, dialog och vittnesmål och därmed även undergräva vår tillit till varandra och följaktligen vår tillit till oss själva. I den andra delen erbjuder författaren ett alternativ till den tanketradition som behandlas i den första delen. Det som blev förbisett i uppfattningen om en blick från ingenstans var att bilden är ett hjälpmedel då vi bearbetar vårt synfält. Bilden hjälper oss att dela vår syn på saker. Genom den här uppgiften av att dela blir bilden riktningsgivande i våra försök att orientera oss i världen. Jag kan stå bredvid en annan människa och se vad hon ser, men jag vet inte nödvändigtvis hur hon uppfattar det vi ser. Bilden lägger till ett led i det här förhållandet eftersom den inte enbart visar vad den andra ser. När bilden fungerar som den skall visar den också hur den andra ser och på det här sättet blir bilden verksam. Den föreliggande avhandlingen kombinerar epistemologi med vetenskapshistoria och visuella kulturstudier, men dess huvudintresse är filosofiskt. Den befattar sig med filosofiska missförstånd angående avbildning som en mimetisk konstform, kunskap som domesticering och varseblivning som mottagning av data. ------------------------------------------------------ Tämän väitöskirjan ensimmäinen osa selvittää kuvakäsitteen genealogiaa. Se havainnollistaa miten kuvan, näkemisen ja minän käsitteet kehittyivät suhteessa toisiinsa. Kertomus ulottuu varhaisesta renessanssista ja perspektivistisestä maalaustaiteesta, positivismin aikakauteen ja valokuvan syntyyn. Tämä kehitys toi mukanaan reduktionismin jossa minän rooli – ihmisen psykologian merkitys, meidän arviointikyky, meidän huomiokyky sekä meidän tahtomme – vaipui unohduksiin. Ajatusmaailmassa tapahtui siirtymä, kuvan merkitys vaihtui käsityksestä jossa se on kolmiulotteisen tilan representaatio kaksiulotteisella pinnalla, käsitykseen jossa kuva on läpinäkyvä ruutu, ikkuna kohti maailmaa. Ajatus kuvasta neutraalin näkökulman kantajana vahvisti skeptistä suhtautumista kommunikaatiota, dialogisuutta ja subjektiivisuutta kohtaan. Tämä skeptisyys ilmentyi myös vahvana epäluottamuksena ihmiskeskeisyyttä ja toiseutta kohtaan. Toisessa osassa tekijä tarjoaa vaihtoehdon tälle skeptiselle ajatusmaailmalle jota tarkastellaan ensimmäisessä osassa. Kuva on myös väline joka auttaa meitä jäsentämään meidän näkökenttäämme. Se auttaa meitä jakamaan meidän käsityksiä toistemme kanssa. Tämä näkemisen jakamisen käytäntö on kuvan keskeinen tehtävä. Voin seistä toisen ihmisen vieressä ja nähdä samat asiat kuin hän, mutta en välttämättä ymmärrä miten hän näkee nämä asiat. Kuva lisää jotain olennaista tähän suhteeseen. Kun kuva toimii niin kun sen kuuluu toimia, se näyttää myös miten toinen näkee, tällä tavalla kuvasta tulee välittäjä. Tämä väitöskirja yhdistää epistemologiaa, tieteen historiaa ja visuaalisen kulttuurin tutkimusta, mutta sen pääasiallinen tavoite on filosofinen. Se käsittelee filosofisia väärinkäsityksiä koskien kuvan eideettisyyttä.

Visual measurement of laser-arc hybrid welding

Tässä työssä raportoidaan hybridihitsauksesta otettujen suurnopeuskuvasarjojen automaattisen analyysijärjestelmän kehittäminen.Järjestelmän tarkoitus oli tuottaa tietoa, joka avustaisi analysoijaa arvioimaan kuvatun hitsausprosessin laatua. Tutkimus keskittyi valokaaren taajuuden säännöllisyyden ja lisäainepisaroiden lentosuuntien mittaamiseen. Valokaaria havaittiin kuvasarjoista sumean c-means-klusterointimenetelmän avullaja perättäisten valokaarien välistä aikaväliä käytettiin valokaaren taajuuden säännöllisyyden mittarina. Pisaroita paikannettiin menetelmällä, jossa yhdistyi pääkomponenttianalyysi ja tukivektoriluokitin. Kalman-suodinta käytettiin tuottamaan arvioita pisaroiden lentosuunnista ja nopeuksista. Lentosuunnanmääritysmenetelmä luokitteli pisarat niiden arvioitujen lentosuuntien perusteella. Järjestelmän kehittämiseen käytettävissä olleet kuvasarjat poikkesivat merkittävästi toisistaan kuvanlaadun ja pisaroiden ulkomuodon osalta, johtuen eroista kuvaus- ja hitsausprosesseissa. Analyysijärjestelmä kehitettiin toimimaan pienellä osajoukolla kuvasarjoja, joissa oli tietynlainen kuvaus- ja hitsausprosessi ja joiden kuvanlaatu ja pisaroiden ulkomuoto olivat samankaltaisia, mutta järjestelmää testattiin myös osajoukon ulkopuolisilla kuvasarjoilla. Testitulokset osoittivat, että lentosuunnanmääritystarkkuus oli kohtuullisen suuri osajoukonsisällä ja pieni muissa kuvasarjoissa. Valokaaren taajuuden säännöllisyyden määritys oli tarkka useammassa kuvasarjassa.

Methods for Region Based Paper Surface Roughness Measurement

Paperin pinnan karheus on yksi paperin laatukriteereistä. Sitä mitataan fyysisestipaperin pintaa mittaavien laitteiden ja optisten laitteiden avulla. Mittaukset vaativat laboratorioolosuhteita, mutta nopeammille, suoraan linjalla tapahtuville mittauksilla olisi tarvetta paperiteollisuudessa. Paperin pinnan karheus voidaan ilmaista yhtenä näytteelle kohdistuvana karheusarvona. Tässä työssä näyte on jaettu merkitseviin alueisiin, ja jokaiselle alueelle on laskettu erillinen karheusarvo. Karheuden mittaukseen on käytetty useita menetelmiä. Yleisesti hyväksyttyä tilastollista menetelmää on käytetty tässä työssä etäisyysmuunnoksen lisäksi. Paperin pinnan karheudenmittauksessa on ollut tarvetta jakaa analysoitava näyte karheuden perusteella alueisiin. Aluejaon avulla voidaan rajata näytteestä selvästi karheampana esiintyvät alueet. Etäisyysmuunnos tuottaa alueita, joita on analysoitu. Näistä alueista on muodostettu yhtenäisiä alueita erilaisilla segmentointimenetelmillä. PNN -menetelmään (Pairwise Nearest Neighbor) ja naapurialueiden yhdistämiseen perustuvia algoritmeja on käytetty.Alueiden jakamiseen ja yhdistämiseen perustuvaa lähestymistapaa on myös tarkasteltu. Segmentoitujen kuvien validointi on yleensä tapahtunut ihmisen tarkastelemana. Tämän työn lähestymistapa on verrata yleisesti hyväksyttyä tilastollista menetelmää segmentoinnin tuloksiin. Korkea korrelaatio näiden tulosten välillä osoittaa onnistunutta segmentointia. Eri kokeiden tuloksia on verrattu keskenään hypoteesin testauksella. Työssä on analysoitu kahta näytesarjaa, joidenmittaukset on suoritettu OptiTopolla ja profilometrillä. Etäisyysmuunnoksen aloitusparametrit, joita muutettiin kokeiden aikana, olivat aloituspisteiden määrä ja sijainti. Samat parametrimuutokset tehtiin kaikille algoritmeille, joita käytettiin alueiden yhdistämiseen. Etäisyysmuunnoksen jälkeen korrelaatio oli voimakkaampaa profilometrillä mitatuille näytteille kuin OptiTopolla mitatuille näytteille. Segmentoiduilla OptiTopo -näytteillä korrelaatio parantui voimakkaammin kuin profilometrinäytteillä. PNN -menetelmän tuottamilla tuloksilla korrelaatio oli paras.

The role of culture in international students' image formation: the emergence of expected and perceived university image

Tämän tutkimuksen tavoitteena oli selvittää, vaikuttaako kansainvälisen opiskelijan kulttuuritausta opiskelijan odotetun ja koetun yliopistoimagon muodostumiseen. Jotta kulttuurin vaikutuksia yliopistoimagoon voitiin tutkia, tutkimuksessa tunnistettiin yliopistoimagon muodostumiseen oleellisesti vaikuttavat tekijät. Kulttuurin roolia organisaation imagon muodostumisessa ei ole tutkittu aiemmissa tieteellisissä julkaisuissa. Näin ollen tämän tutkimuksen voidaan katsoa edistäneen nykyistä imagotutkimusta. Tutkimuksen kohdeyliopistona oli Lappeenrannan teknillinen yliopisto (LTY). Tutkimuksen empiirinen osa toteutettiin kvantitatiivisena Internet - pohjaisena kyselytutkimuksena tilastollisen analyysin menetelmin. Otos (N=179) koostui kaikista Lappeenrannan teknillisessä yliopistossa lukuvuonna 2005-2006 opiskelleista kansainvälisistä opiskelijoista. Kyselyyn vastasi 68,7 % opiskelijoista. Johtopäätöksenä voidaan todeta, että kulttuurilla ei ole merkittävää vaikutusta yliopistoimagon muodostumiseen. Tutkimuksessa saatiin selville, että yliopiston Internet-sivujen laatu vaikuttaa positiivisesti odotetun yliopistoimagon muodostumiseen, kun taas koettuun yliopistoimagoon vaikuttavat positiivisesti odotettu yliopistoimago, pedagoginen laatu sekä opetusympäristö. Markkinoinnin näkökulmasta tulokset voidaan vetää yhteen toteamalla, että yliopistojen ei tarvitsisi räätälöidä tutkimuksessa tunnistettuja imagoon vaikuttavia tekijöitä eri kulttuureistatulevia opiskelijoita varten.

Paper Surface Image Processing for Roughness Quality Measurement

Diplomityössä on käsitelty paperin pinnankarkeuden mittausta, joka on keskeisimpiä ongelmia paperimateriaalien tutkimuksessa. Paperiteollisuudessa käytettävät mittausmenetelmät sisältävät monia haittapuolia kuten esimerkiksi epätarkkuus ja yhteensopimattomuus sileiden papereiden mittauksissa, sekä suuret vaatimukset laboratorio-olosuhteille ja menetelmien hitaus. Työssä on tutkittu optiseen sirontaan perustuvia menetelmiä pinnankarkeuden määrittämisessä. Konenäköä ja kuvan-käsittelytekniikoita tutkittiin karkeilla paperipinnoilla. Tutkimuksessa käytetyt algoritmit on tehty Matlab® ohjelmalle. Saadut tulokset osoittavat mahdollisuuden pinnankarkeuden mittaamiseen kuvauksen avulla. Parhaimman tuloksen perinteisen ja kuvausmenetelmän välillä antoi fraktaaliulottuvuuteen perustuva menetelmä.

Classification-Based compression of Multispectral Images

The purpose of this thesis is to present a new approach to the lossy compression of multispectral images. Proposed algorithm is based on combination of quantization and clustering. Clustering was investigated for compression of the spatial dimension and the vector quantization was applied for spectral dimension compression. Presenting algo¬rithms proposes to compress multispectral images in two stages. During the first stage we define the classes' etalons, another words to each uniform areas are located inside the image the number of class is given. And if there are the pixels are not yet assigned to some of the clusters then it doing during the second; pass and assign to the closest eta¬lons. Finally a compressed image is represented with a flat index image pointing to a codebook with etalons. The decompression stage is instant too. The proposed method described in this paper has been tested on different satellite multispectral images from different resources. The numerical results and illustrative examples of the method are represented too.

Corporate Identity and Desired Image Elements as a Basis for Corporate Image Development, Case: Myllykoski Sales

Tutkimuksen päätavoitteena oli auttaa Myllykoski –ryhmää määrittämään, mistä tekijöistä ryhmän uuden myyntiorganisaation, Myllykoski Salesin, tulevaisuuden imagon tulisi koostua. Näin ollen tutkimus pyrki selvittämään Myllykoski –ryhmän yritysidentiteetin nykytilaa ja Myllykoski Salesin toivottuja imagotekijöitä, sekä vertaamaan niiden vastaavuutta. Lisäksi tutkimuksen tavoitteena oli tutkia Myllykoski –ryhmän nykyistä ja toivottua tulevaisuuden imagotilaa. Jotta imagonrakennusprosessi olisi menestyksekäs, rakennettavan imagon ja viestittävien imagotekijöiden tulisi perustua yritysidentiteetin todellisiin tekijöihin. Yritysidentiteetin voidaan määritellä olevan yhtäläinen sisäisten sidosryhmien muodostaman yritysmielikuvan kanssa ja näin ollen nykyinen yritysidentiteetti voidaan paljastaa tutkimalla henkilökunnan mielipiteitä työorganisaatiotaan kohtaan. Näin ollen käsiteltävä tutkimus suoritettiin tekemällä kaksi sähköpostikyselyä, jotka suunnattiin Myllykoski -ryhmän myynti- ja markkinointihenkilökunnalle. Tutkimusten vastausprosentit olivat 71,4 % (johto, 14 lähetettyä kyselyä) ja 51,9 % (muu henkilökunta, 108 lähetettyä kyselyä). Saatuja vastauksia analysoitiin sekä laadullisesti että määrällisesti. Saaduista vastauksista oli selvästi havaittavissa Myllykoski –ryhmän yritysidentiteetin nykytila, nykyinen ja toivottu imagotila, sekä Myllykoski Salesin toivotut imagotekijät. Verrattaessa toivottuja imagotekijöitä ryhmän yritysidentiteettiin havaittiin, että suurin osa halutuista imagotekijöistä vastasi ryhmän identiteetin nykytilan ominaisuuksia ja näin ollen kyseisiä tekijöitä voitaisiin huoletta viestiä rakennettaessa Myllykoski Salesin imagoa. Joidenkin toivottujen imagotekijöiden viestintää tulisi kuitenkin vakavasti harkita, jottei rakennettaisi epärealistista imagoa.

Planning and Implementing a New Corporate Identity in a Global Service Company, Case: TNT International Express

Tutkielman tavoitteena on tarkastella uuden yritysidentiteetin suunnittelua ja käyttöönottoa maailmanlaajuisessa palveluyrityksessä. Tutkielma jakaantuu teoreettiseen ja empiiriseen osaan. Teoreettisessa osassa käsitellään yritysidentiteetin käsitettä sekä tarkastellaan uuden yritysidenteetin suunnittelua ja käyttöönottoa. Teoriaa tarkastellaan keskeisten kirjallisten lähteiden perusteella, jotka käsittelevät markkinoinnin johtamista, palveluyritystä, yritysidentiteettiä, imagoa ja brändiä. Empiirinen tarkastelu pohjautuu yritysesimerkkiin. Yritysesimerkkinä on maailmanlaajuinen palveluyritys, ja sen uuden yritysidentiteetin suunnittelu- ja lanseeraustoimenpiteet. Empiirinen aineisto perustuu markkinointipäälliköiden haastatteluihin Australiassa ja Suomessa sekä yrityksen sisäiseen suunnittelu- ja lanseerausmateriaaliin. Tutkielmassa tulee esille yritysidentiteettikäsitteen monimuotoisuus. Yritysidentiteetin rakentaminen lähtee visiosta, missiosta ja yrityksen tavoitteista, jotka pitää olla selkeät ja johdonmukaiset. Yritysidentiteetti käsittää visuaalisen ilmeen lisäksi kaikki ne prosessit, joissa ollaan tekemisissä sidosryhmien kanssa. Yritysidentiteetin rakentaminen ja ylläpitäminen vaatii, että jokainen liiketoimintafunktio ymmärtää yritysidenteetin sisällön ja toimii sen mukaisesti kaikissa tilanteissa. Yrityksen on viestittävä henkilöstölle ja ulkoisille sidosryhmilleen, miksi se on olemassa. Henkilöstön tulee ymmärtää yrityksen tapa toimia, jotta he pystyvät vastaamaan yrityksen asettamiin haasteisiin kohdatessaan asiakkaan. Uuden yritysidentiteetin suunnitteluun on panostettava. Onnistumisen edellytykseksi osoittautui, että suunnitellaan tarkasti toimenpiteet ennen käyttöönottoa, käyttöönoton aikana sekä käyttöönoton jälkeen.