Identificación Automatizada de Minerales de Mena con Microscopio de Reflexión: Uso de Imágenes Multiespectrales

Se ha desarrollado un sistema capaz de caracterizar las menas metálicas por sus propiedades de reflexión para lograr su reconocimiento automatizado sobre probetas pulidas. Establecida la proporcionalidad entre los valores de reflectancia característicos de las menas y los niveles de gris en imagen digital (Berrezueta y Castroviejo, 2007), se usan ahora medidas multiespectrales

Análisis Digital de Imágenes RGB aplicado a la Geometalurgia. Puesta a punto del equipo y su potencial frente a métodos tradicionales

En la industria minera no siempre se realiza un adecuado estudio previo de la relación entre la mineralización existente en el yacimiento y el tratamiento y concentración de la mena, lo que impide la optimización en los procesos y conduce hacia un mal procesamiento del mineral con consecuencias nefastas para el medio ambiente.

Métodos de segmentación y seguimiento de estructuras para vídeo laparoscópico.

En este artículo se presenta el diseño, implementación y evaluación de tres métodos que permiten realizar la detección y el seguimiento de estructuras de interés seleccionadas por el usuario a lo largo de un conjunto de fotogramas de vídeo quirúrgico. El objetivo de estos métodos es la extracción de la información relativa a las estructuras presentes en una determinada escena quirúrgica en entornos de formación o durante los procedimientos de mínima invasión. Los resultados muestran su directa aplicabilidad a entornos didácticos, por ser técnicas semiautomáticas en las que se requiere interacción del usuario.

Análisis de imágenes basado en correlación de imágenes

El objetivo principal del proyecto es la realización de una aplicación en el programa MATLAB. En primer lugar, realizaremos un estudio teórico relativo al tema de nuestro proyecto. En nuestro caso como el tema es Imagen y Televisión, explicaremos de forma teórica la información principal acerca del Tratamiento Digital de la Imagen. Una vez conocida las técnicas principales utilizadas en el tratamiento digital, realizaremos un estudio exhaustivo en las técnicas actuales que existen acerca del análisis de imágenes. Daremos una breve explicación mostrando en qué consiste esta técnica, los diferentes pasos que se llevan a cabo en una imagen para su análisis, explicando brevemente cada unos de ellos y enumerando algunas técnicas para la realización de cada una de ellas. Tras esta primera parte, nos centraremos en las técnicas de correlación de imágenes (DIC). Explicaremos como han surgido estas técnicas, cual son sus principales conceptos, sus inicios y las ventajas e inconvenientes que tienen. Dentro de las diferentes técnicas de correlación de imágenes, explicaremos de forma detallada la correspondencia por áreas, ya que es la técnica que vamos a utilizar para la realización del proyecto. Explicaremos en qué consiste, y desarrollaremos teóricamente cual son los pasos que se deben realizar en las imágenes para realizar esta técnica. Explicaremos cual es su terminología, y cuáles son los posibles defectos que puede tener esta técnica. Finalmente, una vez estudiada la teoría, realizaremos una sencilla aplicación que nos permita evaluar y encontrar las diferencias en una secuencia de imágenes. El programa utilizado para este proyecto es MATLAB, que es un programa matemático, utilizado enormemente en el ámbito de la ingeniería. Mediante esta aplicación obtendremos dos figuras, una de ellas donde veremos los vectores de movimiento que existen entre las dos imágenes y la segunda, donde obtendremos el factor de correlación que hay entre las dos imágenes. ABSTRACT OF MY PROJECT The main objective of the project is the development of an application in MATLAB program. Firstly carry out a theoretical study on the topic of our project. In our case as the theme is Picture and Television, we explain the main information about Digital Image Processing. Once known the main techniques used in digital images, we will make a study on current techniques that exist about image analysis. We will give a brief explanation showing what this technique is, the different steps that are performed on an image for analysis, briefly explaining each of them and listing some techniques for performing each. After this first part, we will focus on the techniques of image correlation (DIC). We explain how these techniques have emerged, which are the main concepts, the beginning and the advantages and disadvantages they have. There are different image correlation techniques. We will explain in detail the correspondence areas, as it is the technique that we will use for the project. Explain what it is, which is theoretically and we develop steps that must be performed on the images for this technique. We explain what their terminology is, and what are the possible defects that may have this technique. Finally, having explored the theory images, we will make a simple application that allows us to evaluate and find differences in a sequence of images. The program used for this project is MATLAB, a mathematical program, widely used in the field of engineering. Using this application will get two figures, one where we will see the motion vectors between the two images and the second where we get the correlation factor between the two images.

Técnica de Inversión Temporal para la Mejora del Enfocado de Imágenes SAR en Entornos Urbanos

Conventional SAR (Synthetic Aperture Radar) techniques only consider a single reflection of transmitted waveforms from targets. Nevertheless, today?s new applications force SAR systems to work in much more complex scenes such as urban environments. As a result, multiple-bounce returns are additionally superposed to direct echoes. We refer to these as ghost images, since they obscure true target image and lead to poor resolution. By applying Time Reversal concept to SAR imaging (TR-SAR), it is possible to reduce considerably ?or almost mitigate? ghosting artifacts, recovering the lost resolution due to multipath effects. Furthermore, some focusing indicators such as entropy (E), contrast (C) and Rényi entropy (RE) provide us a good focusing criterion when using TR-SAR.

Monitor sísmico interactivo

Este trabajo tiene como objetivos la monitorización en tiempo real de la actividad sísmica, tanto próxima como lejana, a partir de los datos sísmicos registrados por una estación de banda ancha, y el desarrollo de un sistema de difusión interactiva de información actualizada de terremotos, destinado al público general. Ambas fuentes de información se mostrarán a través de una Unidad de Visualización denominada “Monitor Sísmico Interactivo”. El registro de los datos sísmicos se realiza utilizando el sensor de tres componentes de la estación sísmica GUD, perteneciente a la Red Digital de Banda Ancha y transmisión digital del Instituto Geográfico Nacional, instalada en la Basílica del Valle de los Caídos, en lalocalidad de Guadarrama (Madrid). En la E.T.S.I. Topografía, Geodesia y Cartografía se ha instalado un ordenador con conexión a Internet, para la recepción y almacenamiento de los datos, y los programas Scream y Drumplot desarrollados por Guralp, necesarios para la monitorización de la señal sísmica en tiempo real. A partir de estos datos, mediante aplicaciones desarrolladas bajo programación Linux y haciendo uso de las herramientas que ofrece el software SAC (Seismic Analysis Code), se genera además un registro gráfico y una película animada de dicha segmentación para cada evento. Se ha configurado un servidor de correo y una cuenta para la recepción de dos tipos de mensajes de correo, enviados desde la sede central del Instituto Geográfico Nacional, con la información de los eventos registrados por GUD una vez revisados: - Mensajes enviados diariamente, con un listado de eventos ocurridos en los 30 últimos días. - Mensajes con la información en cuasi tiempo real de la última alerta sísmica. Se ha desarrollado el programa “saco” para la gestión del correo recibido que analiza la información sísmica, la almacena en ficheros y ejecuta sobre ellos las aplicaciones de dibujo. Estas aplicaciones han sido previamente desarrolladas bajo programación Linux y software GMT (Generic Mapping Tools), y a partir de ellas se generan automáticamente las distintas imágenes que se visualizan en el Monitor Sísmico: un mapa de sismicidad próxima en la Península Ibérica, un mapa de sismicidad lejana en el mundo, un mapa de detalle para localizar y representar la última alerta generada, los listados con la información de los eventos representados en los mapas, los registros gráficos y las películas animadas de dichos sismogramas. Monitor Sísmico Interactivo ha sido desarrollado para ofrecer además la posibilidad de interactuar con la Unidad de Visualización: se ha creado una base de datos para uso científico donde se almacenan todos los eventos registrados por GUD. Así el usuario puede realizar una petición, a través del envío de un mensaje de correo, que le permite visualizar de forma instantánea las imágenes que muestran la información de cualquier terremoto de su interés. ABSTRACT This study is aimed at real-time monitoring of both near and distant seismic activityfrom the seismic data recorded by a broadband seismic station, and the development of an interactive broadcast system of updated information of earthquakes, for the general public. Bothsources of information are displayed through a display unit called "Interactive Seismic Monitor". The seismic data recording is carried out by using the three-component sensor of the GUD seismic station, which belongs to the Digital Network Broadband and digital broadcast of the National Geographic Institute, housed in the Basilica of The Valley of the Fallen, in the town of Guadarrama (Madrid). A computer with Internet connection has been installed in E.T.S.I. Surveying, Geodesy and Cartography for receiving and storing data, together with Scream and Drumplot programs, developed by Guralp, which are necessary for monitoring the real time seismic signal. Based on the data collected, through programming applications developed under Linux system and using the software tools provided by the SAC (Seismic Analysis Code), a chart recorder and an animated gif image of the segmentation for each event are also generated. A mail server and a mail account have been configured for the receipt of two types of email messages, sent from the National Geographic Institute head office, with the information of the events recorded by GUD after being reviewed: - Messages sent daily, providing a list of events in the past 30 days. - Messages containing information on near real-time seismic of the last seismic alert. A program called "saco" has also been developed for handling mail received that analyzes the seismic data, which stores it in files and runs drawing applications on them. These applications have been previously developed under Linux system and software programming GMT (Generic Mapping Tools), and from them different images that are displayed on the Seismic Monitor are automatically generated: a near seismicity Iberian peninsula map, a distant seismicity world map, a detailed map to locate and represent the last seismic alert generated, the lists with the information of the events depicted in the maps,together with the charts and the animated gif image of such seismograms. Interactive Seismic Monitor has been developed to offer any user the possibility of interacting with the display unit: a database has been created for scientific use which stores all the events recorded by GUD. Thus, any user could make a request, by sending an e-mail that allows them to view instantly all the images showing the information of any earthquake of interest on the display unit.

Reconocimiento de objetos a partir de imágenes termográficas

La termografía es un método de inspección y diagnóstico basado en la radiación infrarroja que emiten los cuerpos. Permite medir dicha radiación a distancia y sin contacto, obteniendo un termograma o imagen termográfica, objeto de estudio de este proyecto. Todos los cuerpos que se encuentren a una cierta temperatura emiten radiación infrarroja. Sin embargo, para hacer una inspección termográfica hay que tener en cuenta la emisividad de los cuerpos, capacidad que tienen de emitir radiación, ya que ésta no sólo depende de la temperatura del cuerpo, sino también de sus características superficiales. Las herramientas necesarias para conseguir un termograma son principalmente una cámara termográfica y un software que permita su análisis. La cámara percibe la emisión infrarroja de un objeto y lo convierte en una imagen visible, originalmente monocromática. Sin embargo, después es coloreada por la propia cámara o por un software para una interpretación más fácil del termograma. Para obtener estas imágenes termográficas existen varias técnicas, que se diferencian en cómo la energía calorífica se transfiere al cuerpo. Estas técnicas se clasifican en termografía pasiva, activa y vibrotermografía. El método que se utiliza en cada caso depende de las características térmicas del cuerpo, del tipo de defecto a localizar o la resolución espacial de las imágenes, entre otros factores. Para analizar las imágenes y así obtener diagnósticos y detectar defectos, es importante la precisión. Por ello existe un procesado de las imágenes, para minimizar los efectos provocados por causas externas, mejorar la calidad de la imagen y extraer información de las inspecciones realizadas. La termografía es un método de ensayo no destructivo muy flexible y que ofrece muchas ventajas. Por esta razón el campo de aplicación es muy amplio, abarcando desde aplicaciones industriales hasta investigación y desarrollo. Vigilancia y seguridad, ahorro energético, medicina o medio ambiente, son algunos de los campos donde la termografía aportaimportantes beneficios. Este proyecto es un estudio teórico de la termografía, donde se describen detalladamente cada uno de los aspectos mencionados. Concluye con una aplicación práctica, creando una cámara infrarroja a partir de una webcam, y realizando un análisis de las imágenes obtenidas con ella. Con esto se demuestran algunas de las teorías explicadas, así como la posibilidad de reconocer objetos mediante la termografía. Thermography is a method of testing and diagnosis based on the infrared radiation emitted by bodies. It allows to measure this radiation from a distance and with no contact, getting a thermogram or thermal image, object of study of this project. All bodies that are at a certain temperature emit infrared radiation. However, making a thermographic inspection must take into account the emissivity of the body, capability of emitting radiation. This not only depends on the temperature of the body, but also on its surface characteristics. The tools needed to get a thermogram are mainly a thermal imaging camera and software that allows analysis. The camera sees the infrared emission of an object and converts it into a visible image, originally monochrome. However, after it is colored by the camera or software for easier interpretation of thermogram. To obtain these thermal images it exists various techniques, which differ in how heat energy is transferred to the body. These techniques are classified into passive thermography, active and vibrotermografy. The method used in each case depends on the thermal characteristics of the body, the type of defect to locate or spatial resolution of images, among other factors. To analyze the images and obtain diagnoses and defects, accuracy is important. Thus there is a image processing to minimize the effects caused by external causes, improving image quality and extract information from inspections. Thermography is a non-­‐destructive test method very flexible and offers many advantages. So the scope is very wide, ranging from industrial applications to research and development.Surveillance and security, energy saving, environmental or medicine are some of the areas where thermography provides significant benefits. This project is a theoretical study of thermography, which describes in detail each of these aspects. It concludes with a practical application, creating an infrared camera from a webcam, and making an analysis of the images obtained with it. This will demonstrate some of the theories explained as well as the ability to recognize objects by thermography.

Descripción, comparación y ejemplos de uso de las funciones de la toolbox de procesado digital de imágenes de MATLAB®

Matlab, uno de los paquetes de software matemático más utilizados actualmente en el mundo de la docencia y de la investigación, dispone de entre sus muchas herramientas una específica para el procesado digital de imágenes. Esta toolbox de procesado digital de imágenes está formada por un conjunto de funciones adicionales que amplían la capacidad del entorno numérico de Matlab y permiten realizar un gran número de operaciones de procesado digital de imágenes directamente a través del programa principal. Sin embargo, pese a que MATLAB cuenta con un buen apartado de ayuda tanto online como dentro del propio programa principal, la bibliografía disponible en castellano es muy limitada y en el caso particular de la toolbox de procesado digital de imágenes es prácticamente nula y altamente especializada, lo que requiere que los usuarios tengan una sólida formación en matemáticas y en procesado digital de imágenes. Partiendo de una labor de análisis de todas las funciones y posibilidades disponibles en la herramienta del programa, el proyecto clasificará, resumirá y explicará cada una de ellas a nivel de usuario, definiendo todas las variables de entrada y salida posibles, describiendo las tareas más habituales en las que se emplea cada función, comparando resultados y proporcionando ejemplos aclaratorios que ayuden a entender su uso y aplicación. Además, se introducirá al lector en el uso general de Matlab explicando las operaciones esenciales del programa, y se aclararán los conceptos más avanzados de la toolbox para que no sea necesaria una extensa formación previa. De este modo, cualquier alumno o profesor que se quiera iniciar en el procesado digital de imágenes con Matlab dispondrá de un documento que le servirá tanto para consultar y entender el funcionamiento de cualquier función de la toolbox como para implementar las operaciones más recurrentes dentro del procesado digital de imágenes. Matlab, one of the most used numerical computing environments in the world of research and teaching, has among its many tools a specific one for digital image processing. This digital image processing toolbox consists of a set of additional functions that extend the power of the digital environment of Matlab and allow to execute a large number of operations of digital image processing directly through the main program. However, despite the fact that MATLAB has a good help section both online and within the main program, the available bibliography is very limited in Castilian and is negligible and highly specialized in the particular case of the image processing toolbox, being necessary a strong background in mathematics and digital image processing. Starting from an analysis of all the available functions and possibilities in the program tool, the document will classify, summarize and explain each function at user level, defining all input and output variables possible, describing common tasks in which each feature is used, comparing results and providing illustrative examples to help understand its use and application. In addition, the reader will be introduced in the general use of Matlab explaining the essential operations within the program and clarifying the most advanced concepts of the toolbox so that an extensive prior formation will not be necessary. Thus, any student or teacher who wants to start digital image processing with Matlab will have a document that will serve to check and understand the operation of any function of the toolbox and also to implement the most recurrent operations in digital image processing.

Identificación y reconocimiento de matrículas de automóviles con MATLAB

Este Proyecto Fin de Carrera trata sobre el reconocimiento e identificación de caracteres de matrículas de automóviles. Este tipo de sistemas de reconocimiento también se los conoce mundialmente como sistemas ANPR ("Automatic Number Plate Recognition") o LPR ("License Plate Recognition"). La gran cantidad de vehículos y logística que se mueve cada segundo por todo el planeta, hace necesaria su registro para su tratamiento y control. Por ello, es necesario implementar un sistema que pueda identificar correctamente estos recursos, para su posterior procesado, construyendo así una herramienta útil, ágil y dinámica. El presente trabajo ha sido estructurado en varias partes. La primera de ellas nos muestra los objetivos y las motivaciones que se persiguen con la realización de este proyecto. En la segunda, se abordan y desarrollan todos los diferentes procesos teóricos y técnicos, así como matemáticos, que forman un sistema ANPR común, con el fin de implementar una aplicación práctica que pueda demostrar la utilidad de estos en cualquier situación. En la tercera, se desarrolla esa parte práctica en la que se apoya la base teórica del trabajo. En ésta se describen y desarrollan los diversos algoritmos, creados con el fin de estudiar y comprobar todo lo planteado hasta ahora, así como observar su comportamiento. Se implementan varios procesos característicos del reconocimiento de caracteres y patrones, como la detección de áreas o patrones, rotado y transformación de imágenes, procesos de detección de bordes, segmentación de caracteres y patrones, umbralización y normalización, extracción de características y patrones, redes neuronales, y finalmente el reconocimiento óptico de caracteres o comúnmente conocido como OCR. La última parte refleja los resultados obtenidos a partir del sistema de reconocimiento de caracteres implementado para el trabajo y se exponen las conclusiones extraídas a partir de éste. Finalmente se plantean las líneas futuras de mejora, desarrollo e investigación, para poder realizar un sistema más eficiente y global. This Thesis deals about license plate characters recognition and identification. These kinds of systems are also known worldwide as ANPR systems ("Automatic Number Plate Recognition") or LPR ("License Plate Recognition"). The great number of vehicles and logistics moving every second all over the world, requires a registration for treatment and control. Thereby, it’s therefore necessary to implement a system that can identify correctly these resources, for further processing, thus building a useful, flexible and dynamic tool. This work has been structured into several parts. The first one shows the objectives and motivations attained by the completion of this project. In the second part, it’s developed all the different theoretical and technical processes, forming a common ANPR system in order to implement a practical application that can demonstrate the usefulness of these ones on any situation. In the third, the practical part is developed, which is based on the theoretical work. In this one are described and developed various algorithms, created to study and verify all the questions until now suggested, and complain the behavior of these systems. Several recognition of characters and patterns characteristic processes are implemented, such as areas or patterns detection, image rotation and transformation, edge detection processes, patterns and character segmentation, thresholding and normalization, features and patterns extraction, neural networks, and finally the optical character recognition or commonly known like OCR. The last part shows the results obtained from the character recognition system implemented for this thesis and the outlines conclusions drawn from it. Finally, future lines of improvement, research and development are proposed, in order to make a more efficient and comprehensive system.

Modelado y Mitigación de Fenómenos de Multitrayecto en Imágenes Radar mediante Técnicas basadas en Inversión Temporal

Las técnicas SAR (Synthetic Aperture Radar, radar de apertura sintética) e ISAR (Inverse SAR, SAR inverso) son sistemas radar coherentes de alta resolución, capaces de proporcionar un mapa de la sección radar del blanco en el dominio espacial de distancia y acimut. El objetivo de ambas técnicas radica en conseguir una resolución acimutal más fina generando una apertura sintética a partir del movimiento relativo entre radar y blanco. Los radares imagen complementan la labor de los sistemas ópticos e infrarrojos convencionales, especialmente en condiciones meteorológicas adversas. Los sistemas SAR e ISAR convencionales se diseñan para iluminar blancos en situaciones de línea de vista entre sensor y blanco. Por este motivo, presentan un menor rendimiento en escenarios complejos, como por ejemplo en bosques o entornos urbanos, donde los retornos multitrayecto se superponen a los ecos directos procedentes de los blancos. Se conocen como "imágenes fantasma", puesto que enmascaran a los verdaderos blancos y dan lugar a una calidad visual pobre, complicando en gran medida la detección del blanco. El problema de la mitigación del multitrayecto en imágenes radar adquiere una relevancia teórica y práctica. En esta Tesis Doctoral, se hace uso del concepto de inversión temporal (Time Reversal, TR) para mejorar la calidad visual de las imágenes SAR e ISAR eliminando las "imágenes fantasma" originadas por la propagación multitrayecto (algoritmos TR-SAR y TR-ISAR, respectivamente). No obstante, previamente a la aplicación de estas innovadoras técnicas de mitigación del multi-trayecto, es necesario resolver el problema geométrico asociado al multitrayecto. Centrando la atención en la mejora de las prestaciones de TR-ISAR, se implementan una serie de técnicas de procesado de señal avanzadas antes y después de la etapa basada en inversión temporal (el eje central de esta Tesis). Las primeras (técnicas de pre-procesado) están relacionadas con el multilook averaging, las transformadas tiempo-frecuencia y la transformada de Radon, mientras que las segundas (técnicas de post-procesado) se componen de un conjunto de algoritmos de superresolución. En pocas palabras, todas ellas pueden verse como un valor añadido al concepto de TR, en lugar de ser consideradas como técnicas independientes. En resumen, la utilización del algoritmo diseñado basado en inversión temporal, junto con algunas de las técnicas de procesado de señal propuestas, no deben obviarse si se desean obtener imágenes ISAR de gran calidad en escenarios con mucho multitrayecto. De hecho, las imágenes resultantes pueden ser útiles para posteriores esquemas de reconocimiento automático de blancos (Automatic Target Recognition, ATR). Como prueba de concepto, se hace uso tanto de datos simulados como experimentales obtenidos a partir de radares de alta resolución con el fin de verificar los métodos propuestos.

Introducción a la difusión en el tratamiento de imágenes

La idea que motiva el estudio de la difusión anisótropa en el tratamiento de imágenes es la búsqueda de métodos de suavizamiento de imágenes (“filtros”) que atenúen el ruido a la vez que respeten la información de bordes (“señal”) de la imagen.

Multimodal non-rigid image registration methods for therapy and surgery planning

La planificación pre-operatoria se ha convertido en una tarea esencial en cirugías y terapias de marcada complejidad, especialmente aquellas relacionadas con órgano blando. Un ejemplo donde la planificación preoperatoria tiene gran interés es la cirugía hepática. Dicha planificación comprende la detección e identificación precisa de las lesiones individuales y vasos así como la correcta segmentación y estimación volumétrica del hígado funcional. Este proceso es muy importante porque determina tanto si el paciente es un candidato adecuado para terapia quirúrgica como la definición del abordaje a seguir en el procedimiento. La radioterapia de órgano blando es un segundo ejemplo donde la planificación se requiere tanto para la radioterapia externa convencional como para la radioterapia intraoperatoria. La planificación comprende la segmentación de tumor y órganos vulnerables y la estimación de la dosimetría. La segmentación de hígado funcional y la estimación volumétrica para planificación de la cirugía se estiman habitualmente a partir de imágenes de tomografía computarizada (TC). De igual modo, en la planificación de radioterapia, los objetivos de la radiación se delinean normalmente sobre TC. Sin embargo, los avances en las tecnologías de imagen de resonancia magnética (RM) están ofreciendo progresivamente ventajas adicionales. Por ejemplo, se ha visto que el ratio de detección de metástasis hepáticas es significativamente superior en RM con contraste Gd–EOB–DTPA que en TC. Por tanto, recientes estudios han destacado la importancia de combinar la información de TC y RM para conseguir el mayor nivel posible de precisión en radioterapia y para facilitar una descripción precisa de las lesiones del hígado. Con el objetivo de mejorar la planificación preoperatoria en ambos escenarios se precisa claramente de un algoritmo de registro no rígido de imagen. Sin embargo, la gran mayoría de sistemas comerciales solo proporcionan métodos de registro rígido. Las medidas de intensidad de voxel han demostrado ser criterios de similitud de imágenes robustos, y, entre ellas, la Información Mutua (IM) es siempre la primera elegida en registros multimodales. Sin embargo, uno de los principales problemas de la IM es la ausencia de información espacial y la asunción de que las relaciones estadísticas entre las imágenes son homogéneas a lo largo de su domino completo. La hipótesis de esta tesis es que la incorporación de información espacial de órganos al proceso de registro puede mejorar la robustez y calidad del mismo, beneficiándose de la disponibilidad de las segmentaciones clínicas. En este trabajo, se propone y valida un esquema de registro multimodal no rígido 3D usando una nueva métrica llamada Información Mutua Centrada en el Órgano (Organ-Focused Mutual Information metric (OF-MI)) y se compara con la formulación clásica de la Información Mutua. Esto permite mejorar los resultados del registro en áreas problemáticas incorporando información regional al criterio de similitud, beneficiándose de la disponibilidad real de segmentaciones en protocolos estándares clínicos, y permitiendo que la dependencia estadística entre las dos modalidades de imagen difiera entre órganos o regiones. El método propuesto se ha aplicado al registro de TC y RM con contraste Gd–EOB–DTPA así como al registro de imágenes de TC y MR para planificación de radioterapia intraoperatoria rectal. Adicionalmente, se ha desarrollado un algoritmo de apoyo de segmentación 3D basado en Level-Sets para la incorporación de la información de órgano en el registro. El algoritmo de segmentación se ha diseñado específicamente para la estimación volumétrica de hígado sano funcional y ha demostrado un buen funcionamiento en un conjunto de imágenes de TC abdominales. Los resultados muestran una mejora estadísticamente significativa de OF-MI comparada con la Información Mutua clásica en las medidas de calidad de los registros; tanto con datos simulados (p<0.001) como con datos reales en registro hepático de TC y RM con contraste Gd– EOB–DTPA y en registro para planificación de radioterapia rectal usando OF-MI multi-órgano (p<0.05). Adicionalmente, OF-MI presenta resultados más estables con menor dispersión que la Información Mutua y un comportamiento más robusto con respecto a cambios en la relación señal-ruido y a la variación de parámetros. La métrica OF-MI propuesta en esta tesis presenta siempre igual o mayor precisión que la clásica Información Mutua y consecuentemente puede ser una muy buena alternativa en aplicaciones donde la robustez del método y la facilidad en la elección de parámetros sean particularmente importantes. Abstract Pre-operative planning has become an essential task in complex surgeries and therapies, especially for those affecting soft tissue. One example where soft tissue preoperative planning is of high interest is liver surgery. It involves the accurate detection and identification of individual liver lesions and vessels as well as the proper functional liver segmentation and volume estimation. This process is very important because it determines whether the patient is a suitable candidate for surgical therapy and the type of procedure. Soft tissue radiation therapy is a second example where planning is required for both conventional external and intraoperative radiotherapy. It involves the segmentation of the tumor target and vulnerable organs and the estimation of the planned dose. Functional liver segmentations and volume estimations for surgery planning are commonly estimated from computed tomography (CT) images. Similarly, in radiation therapy planning, targets to be irradiated and healthy and vulnerable tissues to be protected from irradiation are commonly delineated on CT scans. However, developments in magnetic resonance imaging (MRI) technology are progressively offering advantages. For instance, the hepatic metastasis detection rate has been found to be significantly higher in Gd–EOB–DTPAenhanced MRI than in CT. Therefore, recent studies highlight the importance of combining the information from CT and MRI to achieve the highest level of accuracy in radiotherapy and to facilitate accurate liver lesion description. In order to improve those two soft tissue pre operative planning scenarios, an accurate nonrigid image registration algorithm is clearly required. However, the vast majority of commercial systems only provide rigid registration. Voxel intensity measures have been shown to be robust measures of image similarity, and among them, Mutual Information (MI) is always the first candidate in multimodal registrations. However, one of the main drawbacks of Mutual Information is the absence of spatial information and the assumption that statistical relationships between images are the same over the whole domain of the image. The hypothesis of the present thesis is that incorporating spatial organ information into the registration process may improve the registration robustness and quality, taking advantage of the clinical segmentations availability. In this work, a multimodal nonrigid 3D registration framework using a new Organ- Focused Mutual Information metric (OF-MI) is proposed, validated and compared to the classical formulation of the Mutual Information (MI). It allows improving registration results in problematic areas by adding regional information into the similitude criterion taking advantage of actual segmentations availability in standard clinical protocols and allowing the statistical dependence between the two modalities differ among organs or regions. The proposed method is applied to CT and T1 weighted delayed Gd–EOB–DTPA-enhanced MRI registration as well as to register CT and MRI images in rectal intraoperative radiotherapy planning. Additionally, a 3D support segmentation algorithm based on Level-Sets has been developed for the incorporation of the organ information into the registration. The segmentation algorithm has been specifically designed for the healthy and functional liver volume estimation demonstrating good performance in a set of abdominal CT studies. Results show a statistical significant improvement of registration quality measures with OF-MI compared to MI with both simulated data (p<0.001) and real data in liver applications registering CT and Gd–EOB–DTPA-enhanced MRI and in registration for rectal radiotherapy planning using multi-organ OF-MI (p<0.05). Additionally, OF-MI presents more stable results with smaller dispersion than MI and a more robust behavior with respect to SNR changes and parameters variation. The proposed OF-MI always presents equal or better accuracy than the classical MI and consequently can be a very convenient alternative within applications where the robustness of the method and the facility to choose the parameters are particularly important.

Aplicaciones de interés forestal de las imágenes obtenidas con el sensor Multi-angle Imaging SpectroRadiometer (MISR)

Las aplicaciones de la teledetección al seguimiento de lo que ocurre en la superficie terrestre se han ido multiplicando y afinando con el lanzamiento de nuevos sensores por parte de las diferentes agencias espaciales. La necesidad de tener información actualizada cada poco tiempo y espacialmente homogénea, ha provocado el desarrollo de nuevos programas como el Earth Observing System (EOS) de la National Aeronautics and Space Administration (NASA). Uno de los sensores que incorpora el buque insignia de ese programa, el satélite TERRA, es el Multi-angle Imaging SpectroRadiometer (MISR), diseñado para capturar información multiangular de la superficie terrestre. Ya desde los años 1970, se conocía que la reflectancia de las diversas ocupaciones y usos del suelo variaba en función del ángulo de observación y de iluminación, es decir, que eran anisotrópicas. Tal variación estaba además relacionada con la estructura tridimensional de tales ocupaciones, por lo que se podía aprovechar tal relación para obtener información de esa estructura, más allá de la que pudiera proporcionar la información meramente espectral. El sensor MISR incorpora 9 cámaras a diferentes ángulos para capturar 9 imágenes casi simultáneas del mismo punto, lo que permite estimar con relativa fiabilidad la respuesta anisotrópica de la superficie terrestre. Varios trabajos han demostrado que se pueden estimar variables relacionadas con la estructura de la vegetación con la información que proporciona MISR. En esta Tesis se ha realizado una primera aplicación a la Península Ibérica, para comprobar su utilidad a la hora de estimar variables de interés forestal. En un primer paso se ha analizado la variabilidad temporal que se produce en los datos, debido a los cambios en la geometría de captación, es decir, debido a la posición relativa de sensores y fuente de iluminación, que en este caso es el Sol. Se ha comprobado cómo la anisotropía es mayor desde finales de otoño hasta principios de primavera debido a que la posición del Sol es más cercana al plano de los sensores. También se ha comprobado que los valores máximo y mínimo se van desplazando temporalmente entre el centro y el extremo angular. En la caracterización multiangular de ocupaciones del suelo de CORINE Land Cover que se ha realizado, se puede observar cómo la forma predominante en las imágenes con el Sol más alto es convexa con un máximo en la cámara más cercana a la fuente de iluminación. Sin embargo, cuando el Sol se encuentra mucho más bajo, ese máximo es muy externo. Por otra parte, los datos obtenidos en verano son mucho más variables para cada ocupación que los de noviembre, posiblemente debido al aumento proporcional de las zonas en sombra. Para comprobar si la información multiangular tiene algún efecto en la obtención de imágenes clasificadas según ocupación y usos del suelo, se han realizado una serie de clasificaciones variando la información utilizada, desde sólo multiespectral, a multiangular y multiespectral. Los resultados muestran que, mientras para las clasificaciones más genéricas la información multiangular proporciona los peores resultados, a medida que se amplían el número de clases a obtener tal información mejora a lo obtenido únicamente con información multiespectral. Por otra parte, se ha realizado una estimación de variables cuantitativas como la fracción de cabida cubierta (Fcc) y la altura de la vegetación a partir de información proporcionada por MISR a diferentes resoluciones. En el valle de Alcudia (Ciudad Real) se ha estimado la fracción de cabida cubierta del arbolado para un píxel de 275 m utilizando redes neuronales. Los resultados muestran que utilizar información multiespectral y multiangular puede mejorar casi un 20% las estimaciones realizadas sólo con datos multiespectrales. Además, las relaciones obtenidas llegan al 0,7 de R con errores inferiores a un 10% en Fcc, siendo éstos mucho mejores que los obtenidos con el producto elaborado a partir de datos multiespectrales del sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), también a bordo de Terra, para la misma variable. Por último, se ha estimado la fracción de cabida cubierta y la altura efectiva de la vegetación para 700.000 ha de la provincia de Murcia, con una resolución de 1.100 m. Los resultados muestran la relación existente entre los datos espectrales y los multiangulares, obteniéndose coeficientes de Spearman del orden de 0,8 en el caso de la fracción de cabida cubierta de la vegetación, y de 0,4 en el caso de la altura efectiva. Las estimaciones de ambas variables con redes neuronales y diversas combinaciones de datos, arrojan resultados con R superiores a 0,85 para el caso del grado de cubierta vegetal, y 0,6 para la altura efectiva. Los parámetros multiangulares proporcionados en los productos elaborados con MISR a 1.100 m, no obtienen buenos resultados por sí mismos pero producen cierta mejora al incorporarlos a la información espectral. Los errores cuadráticos medios obtenidos son inferiores a 0,016 para la Fcc de la vegetación en tanto por uno, y 0,7 m para la altura efectiva de la misma. Regresiones geográficamente ponderadas muestran además que localmente se pueden obtener mejores resultados aún mejores, especialmente cuando hay una mayor variabilidad espacial de las variables estimadas. En resumen, la utilización de los datos proporcionados por MISR ofrece una prometedora vía de mejora de resultados en la media-baja resolución, tanto para la clasificación de imágenes como para la obtención de variables cuantitativas de la estructura de la vegetación. ABSTRACT Applications of remote sensing for monitoring what is happening on the land surface have been multiplied and refined with the launch of new sensors by different Space Agencies. The need of having up to date and spatially homogeneous data, has led to the development of new programs such as the Earth Observing System (EOS) of the National Aeronautics and Space Administration (NASA). One of the sensors incorporating the flagship of that program, the TERRA satellite, is Multi-angle Imaging Spectroradiometer (MISR), designed to capture the multi-angle information of the Earth's surface. Since the 1970s, it was known that the reflectance of various land covers and land uses varied depending on the viewing and ilumination angles, so they are anisotropic. Such variation was also related to the three dimensional structure of such covers, so that one could take advantage of such a relationship to obtain information from that structure, beyond which spectral information could provide. The MISR sensor incorporates 9 cameras at different angles to capture 9 almost simultaneous images of the same point, allowing relatively reliable estimates of the anisotropic response of the Earth's surface. Several studies have shown that we can estimate variables related to the vegetation structure with the information provided by this sensor, so this thesis has made an initial application to the Iberian Peninsula, to check their usefulness in estimating forest variables of interest. In a first step we analyzed the temporal variability that occurs in the data, due to the changes in the acquisition geometry, i.e. the relative position of sensor and light source, which in this case is the Sun. It has been found that the anisotropy is greater from late fall through early spring due to the Sun's position closer to the plane of the sensors. It was also found that the maximum and minimum values are displaced temporarily between the center and the ends. In characterizing CORINE Land Covers that has been done, one could see how the predominant form in the images with the highest sun is convex with a maximum in the camera closer to the light source. However, when the sun is much lower, the maximum is external. Moreover, the data obtained for each land cover are much more variable in summer that in November, possibly due to the proportional increase in shadow areas. To check whether the information has any effect on multi-angle imaging classification of land cover and land use, a series of classifications have been produced changing the data used, from only multispectrally, to multi-angle and multispectral. The results show that while for the most generic classifications multi-angle information is the worst, as there are extended the number of classes to obtain such information it improves the results. On the other hand, an estimate was made of quantitative variables such as canopy cover and vegetation height using information provided by MISR at different resolutions. In the valley of Alcudia (Ciudad Real), we estimated the canopy cover of trees for a pixel of 275 m by using neural networks. The results showed that using multispectral and multiangle information can improve by almost 20% the estimates that only used multispectral data. Furthermore, the relationships obtained reached an R coefficient of 0.7 with errors below 10% in canopy cover, which is much better result than the one obtained using data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), also onboard Terra, for the same variable. Finally we estimated the canopy cover and the effective height of the vegetation for 700,000 hectares in the province of Murcia, with a spatial resolution of 1,100 m. The results show a relationship between the spectral and the multi-angle data, and provide estimates of the canopy cover with a Spearman’s coefficient of 0.8 in the case of the vegetation canopy cover, and 0.4 in the case of the effective height. The estimates of both variables using neural networks and various combinations of data, yield results with an R coefficient greater than 0.85 for the case of the canopy cover, and 0.6 for the effective height. Multi-angle parameters provided in the products made from MISR at 1,100 m pixel size, did not produce good results from themselves but improved the results when included to the spectral information. The mean square errors were less than 0.016 for the canopy cover, and 0.7 m for the effective height. Geographically weighted regressions also showed that locally we can have even better results, especially when there is high spatial variability of estimated variables. In summary, the use of the data provided by MISR offers a promising way of improving remote sensing performance in the low-medium spatial resolution, both for image classification and for the estimation of quantitative variables of the vegetation structure.

Caracterización multiescala de objetos como herramienta para la clasificación de imágenes de alta resolución espacial

This paper presents a new methodology, simple and affordable, for the definition and characterization of objects at different scales in high spatial resolution images. The objects have been generated by integrating texturally and spectrally homogeneous segments. The former have been obtained from the segmentation of Wavelet coefficients of the panchromatic image. The multi-scale character of this transform has yielded texturally homogeneous segments of different sizes for each of the scales. The spectrally homogeneous segments have been obtained by segmenting the classified corresponding multispectral image. In this way, it has been defined a set of objects characterized by different attributes, which give to the objects a semantic meaning, allowing to determine the similarities and differences between them. To demonstrate the capabilities of the methodology proposed, different experiments of unsupervised classification of a Quickbird image have been carried out, using different subsets of attributes and 1-D ascendant hierarchical classifier. Obtained results have shown the capability of the proposed methodology for separating semantic objects at different scales, as well as, its advantages against pixel-based image interpretation.