User perciano
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Image analysis and statistics: an introduction using R and RIPA Image analysis and statistics: an introduction using R and RIPA Talita Perciano, PhD Computational Research Division Lawrence Berkeley National Laboratory [email protected] useR! 2014
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Image analysis and statistics: an introduction using R and RIPA
Image analysis and statistics: an introductionusing R and RIPA
Talita Perciano, PhD
Computational Research DivisionLawrence Berkeley National Laboratory
useR! 2014
Image analysis and statistics: an introduction using R and RIPA
Table of contents
Image Processing
RIPA package
R, Image Processing and Big Data
Acknowlegments
Image analysis and statistics: an introduction using R and RIPA
Image Processing
What is Image Processing?
Digital Image Processing
Any process applied to a digital image performed by a computer
Some main points about images:I 2-D image: bidimensional function f(x, y), where x and y
are the spatial coordinates and the amplitude of f at (x, y)is called the intensity at that point
I Finite number of elements: each one with a position and ascalar or vectorial value
f(x,y)=125
f(x,y)=(125,82,48,100)
Image analysis and statistics: an introduction using R and RIPA
Image Processing
Importance and utility
I Very broad field of studyI From common operations (contrast and noise reduction) to
more complex ones (image segmentation/classification andpattern recognition)
I High importance to scientific research
I Advent of Big Data and Data Science → Dicover knowledge
I Research fields: Geoscience and Remote Sensing,Bioinformatics, Biology, Medicine, Physics, Astronomy, toname a few
Image analysis and statistics: an introduction using R and RIPA
RIPA package
What is RIPA?
RIPA
R Image Processing and Analysis
I User friendly package providing image processing tools
I Analysis and exploration tools that can be applied todiverse domains
I RIPA can be used as an auxiliary tool for learning statisticsand image analysis
Image analysis and statistics: an introduction using R and RIPA
RIPA package
What is RIPA?
Image analysis and statistics: an introduction using R and RIPA
RIPA package
What can I do with RIPA?
I Reading and writting
I Punctual operationsI NegativeI Brightness and contrastI Linear contrast stretch and equalization
I Local operationsI Filtering: sobel, laplacian, high/low-pass, median, meanI Segmentation
I General analysis of bandsI Statistics of each bandI BrushplotsI PCA analysis
Image analysis and statistics: an introduction using R and RIPA
RIPA package
What can I do with RIPA?
I Regions of InterestI Different types of ROII Statistics, covariance matrices, brushplots and dynamic
graphics
I Special manipulation for multidimensional dataI Satellite images such as AVIRIS and LANDSATI Preview of samples before reading
I What about Big Data, High Performance and RIPA?
Image analysis and statistics: an introduction using R and RIPA
R, Image Processing and Big Data
R, Image Processing and Big Data
What ca be used for Big Image Data in R:
I bigmemory - manage massive matrices with shared memoryand memory-mapped files
I biganalytics - extends the bigmemory package withanalytics functions
I bigkmeans - implementation of k-means clusteringalgorithm for native or bigmemory R objects
I Can be used along with HP related packages such as Rcpp,parallel, doSNOW, doMC
I bigvis - tools for exploratory data analysis of largedatasets (10-100 million obs.). Reduce data points forvisualization
I bigpca - provides principal component analysis forbigmemory objects
Image analysis and statistics: an introduction using R and RIPA
R, Image Processing and Big Data
R, Image Processing and Big DataExamples
I µ-CT data obtained fromALS/LBNL (ceramiccomposite)
I Resolution of0.65× 0.65× 0.65µm
I This complete stack has 5000slices (16GB)
I Complete set of stacks of acommon experiment reachesTB of data
Image analysis and statistics: an introduction using R and RIPA
R, Image Processing and Big Data
R, Image Processing and Big DataExamples
(a) One slice from µ-CT data (b) Segmented slice usingbigkmeans
Image analysis and statistics: an introduction using R and RIPA
R, Image Processing and Big Data
R, Image Processing and Big DataExamples
0
1000
2000
3000
4000
0 50 100 150 200# slices (each slice 1800x1950)
time
(s) "kmeans"
bigkmeans
kmeans
kmeans x bigkmeans
Figure : Execution time for different number of slices from µ-CTdata. The maximum number of slices shown is 200 (702,000,000 obs.).System details: Intel Xeon CPU 2.53GHz x 16
Image analysis and statistics: an introduction using R and RIPA
R, Image Processing and Big Data
R, Image Processing and Big DataExamples
0e+00
1e+07
2e+07
0 100 200Data
Cou
nt
Histogram from 100 slices
Figure : Histogram of 100 slices from µ-CT data using bigvis package(0.7s). Attempt to use the usual plot was interrupted after 1 hour
Image analysis and statistics: an introduction using R and RIPA
R, Image Processing and Big Data
R, Image Processing and Big DataExamples
I Landsat 8 OLI image of theBay Area obtained fromglovis.usgs.gov
I 11 spectral bands (about 1GB)
I Easy to visualize data?
Image analysis and statistics: an introduction using R and RIPA
R, Image Processing and Big Data
R, Image Processing and Big DataExamples
Pairs plot of 6−band LANDSAT image
Band1507090110
30 50 70 90110
Corr:
0.984
Corr:
0.939
Corr:
0.909
Corr:
0.0776
Corr:
0.232
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Band26080
100
40 60 80 100
Corr:
0.95
Corr:
0.919
Corr:
0.0401
Corr:
0.212
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Band3406080100
20 40 60 80 100
Corr:
0.951
Corr:
0.212
Corr:
0.351
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Band45075
100
25 50 75 100
Corr:
0.186
Corr:
0.43
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Band6100
50 100
Figure : Pair plot of 6 bands using GGally along with bigvis
Image analysis and statistics: an introduction using R and RIPA
R, Image Processing and Big Data
Final Comments - Big Data and RIPA
I RIPA already has a starting point for parallel processing
I RIPA is being taught how to talk to big* family packages(examples shown before)
I A lot of work to do!I Compatibility with image formats to be readI Few image processing/pattern recognition algorithms that
can be used with existent Big Data packagesI Visualization is still a challenge
Image analysis and statistics: an introduction using R and RIPA
Acknowlegments
Acknowlegments
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S P R I N G E R B R I E F S I N CO M P U T E R S C I E N C E
Alejandro C. Frery · Talita Perciano
Introduction to Image Processing Using RLearning by Examples
Alejandro C. FreryTalita Perciano
Introduction to Image Processing Using RLearning by Examples
Frery · PercianoIntroduction to Im
age Processing Using R
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