Bildeanalyse benyttes på mange områder, som medisin, industriell overvåkning, monitorering av hav- og landbruk, og astronomi. Felles for den teknologiske utviklingen innen disse feltene er at det benyttes stadig mer avanserte flerkanals instrumenter til bildefangst.
I tillegg til visuell informasjon, kan opplysninger som temperatur eller overflatekarakteristika beskrives i bildeform. Den visuelle informasjonen deles opp i mange snevre bånd av det elektromagnetiske spektrum, slik at et bilde egentlig består av en hel rekke bilder som hver representerer sitt bestemte spektrale bånd. Slike bilder kalles multivariate eller multispektrale bilder.
Avhandlingen tar for seg hvordan denne typen bilder best bør analyseres med metoder som ikke tilsvarer de man benytter for tradisjonelle én-kanals bilder. Gjennom kjemometriske dataanalysemetoder kan informasjon i bildet hentes ut på en meget robust og anvendelig måte.
Ett av avhandlingens hovedmomenter omhandler "multivariat billedregresjon", hvor den kjemometriske fagtradisjons PLS/PCR-regresjonsmetoder overføres til bildeområdet. Avhandlingen tar også for seg validering av datamodeller basert på multivariate bilder, et tema som trenger særlig oppmerksomhet.
Avhandlingen viser til slutt hvordan metodene kan benyttes som et ledd i å beskrive teknologiske blandinger av mange forskjellige typer. Eksempler er hentet fra næringsmiddelindustrien, der blant annet visuell inspeksjon av fettinnholdet i kjøttdeig er behandlet. Andre eksempler tar også for seg utvikling av en prototyp bildeanalytisk overvåkningsystem for blandinger av ulike partikler (pulver, pellets osv.) i forskjellige konsentrasjoner.
En stor del av arbeidet har bestått i å utvikle dataprogrammer for denne typen analyser, da slike programmer ikke er tilgjengelige på markedet i dag. Det foreligger planer for videreutvikling og snarlig kommersialisering.
Avhandlingen har tittelen Multivariate Image Regression (MIR) for Quantitative Predictions - Prototype Software Implementation and Selected Industrial-Technological Pilot Studies / Multivariat bilderegresjon (MIR) for kvantitative prediksjoner - Utvikling av dataprogramprototyp og utvalgte industrielle teknologiske pilotstudier .
Den er utført ved Høgskolen i Telemark, Avdeling for teknologiske fag, med professor Kim H. Esbensen som hovedveileder. Arbeidet er finansiert av Norges forskningsråd via Det strategiske instituttprogram (SIP): "Effektiv styring og sikring av produktkvalitet i næringsmiddel-, fôr- og prosessindustri".
