Urban Detection From Hyperspectral Images Using Dimension-Reduction Model and Fusion of Multiple Segmentations Based on Stuctural and Textural Features

Ce mémoire de maîtrise présente une nouvelle approche non supervisée pour détecter et segmenter les régions urbaines dans les images hyperspectrales. La méthode proposée n ́ecessite trois étapes. Tout d’abord, afin de réduire le coût calculatoire de notre algorithme, une image couleur du contenu spectral est estimée. A cette fin, une étape de réduction de dimensionalité non-linéaire, basée sur deux critères complémentaires mais contradictoires de bonne visualisation; à savoir la précision et le contraste, est réalisée pour l’affichage couleur de chaque image hyperspectrale. Ensuite, pour discriminer les régions urbaines des régions non urbaines, la seconde étape consiste à extraire quelques caractéristiques discriminantes (et complémentaires) sur cette image hyperspectrale couleur. A cette fin, nous avons extrait une série de paramètres discriminants pour décrire les caractéristiques d’une zone urbaine, principalement composée d’objets manufacturés de formes simples g ́eométriques et régulières. Nous avons utilisé des caractéristiques texturales basées sur les niveaux de gris, la magnitude du gradient ou des paramètres issus de la matrice de co-occurrence combinés avec des caractéristiques structurelles basées sur l’orientation locale du gradient de l’image et la détection locale de segments de droites. Afin de réduire encore la complexité de calcul de notre approche et éviter le problème de la ”malédiction de la dimensionnalité” quand on décide de regrouper des données de dimensions élevées, nous avons décidé de classifier individuellement, dans la dernière étape, chaque caractéristique texturale ou structurelle avec une simple procédure de K-moyennes et ensuite de combiner ces segmentations grossières, obtenues à faible coût, avec un modèle efficace de fusion de cartes de segmentations. Les expérimentations données dans ce rapport montrent que cette stratégie est efficace visuellement et se compare favorablement aux autres méthodes de détection et segmentation de zones urbaines à partir d’images hyperspectrales.

Fusion of Multi-Atlas Segmentations with Spatial Distribution Modeling

In recent years, multi-atlas fusion methods have gainedsignificant attention in medical image segmentation. Inthis paper, we propose a general Markov Random Field(MRF) based framework that can perform edge-preservingsmoothing of the labels at the time of fusing the labelsitself. More specifically, we formulate the label fusionproblem with MRF-based neighborhood priors, as an energyminimization problem containing a unary data term and apairwise smoothness term. We present how the existingfusion methods like majority voting, global weightedvoting and local weighted voting methods can be reframedto profit from the proposed framework, for generatingmore accurate segmentations as well as more contiguoussegmentations by getting rid of holes and islands. Theproposed framework is evaluated for segmenting lymphnodes in 3D head and neck CT images. A comparison ofvarious fusion algorithms is also presented.

Arc fusion of self-fluxed nickel alloys

Self-fluxed nickel alloys are usually flame fused after thermal spraying. However, due to the practical aspects of high temperatures reached during flame fusing, large structures such as the hydraulic turbines for power generation, can not be efficiently coated. An alternative is to fuse the sprayed coating with a gas tungsten electric arc. In this case, heating is much more intensive and substrate temperature during and after the fusing operation is much lower, thus reducing the possibility that any problem will occur. In this work, coatings of self-fluxed nickel alloy fused by flame and gas tungsten arc were evaluated as protection of hydraulic turbines against cavitational damage. Several tests were performed, including the ASTM ultrasonically vibration-induced cavitation, optical and scanning electronic microscopic metallography, and hardness tests. The results showed that the arc-fused coating presented better cavitation damage resistance, probably due to its finer microstructure. A field application of this new technique is also described. A self-fluxed Ni alloy was flame sprayed in critical regions of Francis-type hydraulic turbine blades and fused by a gas tungsten arc after spraying. The blades will be inspected during the next two years.

X-ray spectrometry: a powerful tool for the measurement of complete fusion of weakly bound nuclei

We describe how the method of detection of delayed K x-rays produced by the electron capture decay of the residual nuclei can be a powerful tool in the investigation of the effect of the breakup process on the complete fusion (CF) cross-section of weakly bound nuclei at energies close to the Coulomb barrier. This is presently one of the most interesting subjects under investigation in the field of low-energy nuclear reactions, and the difficult experimental task of separating CF from the incomplete fusion (ICF) of one of the breakup fragments can be achieved by the x-ray spectrometry method. We present results for the fusion of the (9)Be + (144)Sm system. Copyright (c) 2008 John Wiley & Sons, Ltd.