Microstructural segmentation of 3D images of alsphalt specimen using Matlab engine

En este proyecto se ha desarrollado un código de MATLAB para el procesamiento de imágenes tomográficas 3D, de muestras de asfalto de carreteras en Polonia. Estas imágenes en 3D han sido tomadas por un equipo de investigación de la Universidad Tecnológica de Lodz (LUT). El objetivo de este proyecto es crear una herramienta que se pueda utilizar para estudiar las diferentes muestras de asfalto 3D y pueda servir para estudiar las pruebas de estrés que experimentan las muestras en el laboratorio. Con el objetivo final de encontrar soluciones a la degradación sufrida en las carreteras de Polonia, debido a diferentes causas, como son las condiciones meteorológicas. La degradación de las carreteras es un tema que se ha investigado desde hace muchos años, debido a la fuerte degradación causada por diferentes factores como son climáticos, la falta de mantenimiento o el tráfico excesivo en algunos casos. Es en Polonia, donde estos tres factores hacen que la composición de muchas carreteras se degrade rápidamente, sobre todo debido a las condiciones meteorológicas sufridas a lo largo del año, con temperaturas que van desde 30° C en verano a -20° C en invierno. Esto hace que la composición de las carreteras sufra mucho y el asfalto se levante, lo que aumenta los costos de mantenimiento y los accidentes de carretera. Este proyecto parte de la base de investigación que se lleva a cabo en la LUT, tratando de mejorar el análisis de las muestras de asfalto, por lo que se realizarán las pruebas de estrés y encontrar soluciones para mejorar el asfalto en las carreteras polacas. Esto disminuiría notablemente el costo de mantenimiento. A pesar de no entrar en aspectos muy técnicos sobre el asfalto y su composición, se ha necesitado realizar un estudio profundo sobre todas sus características, para crear un código capaz de obtener los mejores resultados. Por estas razones, se ha desarrollado en Matlab, los algoritmos que permiten el estudio de los especímenes 3D de asfalto. Se ha utilizado este software, ya que Matlab es una poderosa herramienta matemática que permite operar con matrices para realización de operaciones rápidamente, permitiendo desarrollar un código específico para el tratamiento y procesamiento de imágenes en 3D. Gracias a esta herramienta, estos algoritmos realizan procesos tales como, la segmentación de la imagen 3D, pre y post procesamiento de la imagen, filtrado o todo tipo de análisis microestructural de las muestras de asfalto que se están estudiando. El código presentado para la segmentación de las muestras de asfalto 3D es menos complejo en su diseño y desarrollo, debido a las herramientas de procesamiento de imágenes que incluye Matlab, que facilitan significativamente la tarea de programación, así como el método de segmentación utilizado. Respecto al código, este ha sido diseñado teniendo en cuenta el objetivo de facilitar el trabajo de análisis y estudio de las imágenes en 3D de las muestras de asfalto. Por lo tanto, el principal objetivo es el de crear una herramienta para el estudio de este código, por ello fue desarrollado para que pueda ser integrado en un entorno visual, de manera que sea más fácil y simple su utilización. Ese es el motivo por el cual todos estos algoritmos y funciones, que ha sido desarrolladas, se integrarán en una herramienta visual que se ha desarrollado con el GUIDE de Matlab. Esta herramienta ha sido creada en colaboración con Jorge Vega, y fue desarrollada en su proyecto final de carrera, cuyo título es: Segmentación microestructural de Imágenes en 3D de la muestra de asfalto utilizando Matlab. En esta herramienta se ha utilizado todo las funciones programadas en este proyecto, y tiene el objetivo de desarrollar una herramienta que permita crear un entorno gráfico intuitivo y de fácil uso para el estudio de las muestras de 3D de asfalto. Este proyecto se ha dividido en 4 capítulos, en un primer lugar estará la introducción, donde se presentarán los aspectos más importante que se va a componer el proyecto. En el segundo capítulo se presentarán todos los datos técnicos que se han tenido que estudiar para desarrollar la herramienta, entre los que cabe los tres temas más importantes que se han estudiado en este proyecto: materiales asfálticos, los principios de la tomografías 3D y el procesamiento de imágenes. Esta será la base para el tercer capítulo, que expondrá la metodología utilizada en la elaboración del código, con la explicación del entorno de trabajo utilizado en Matlab y todas las funciones de procesamiento de imágenes utilizadas. Además, se muestra todo el código desarrollado, así como una descripción teórica de los métodos utilizados para el pre-procesamiento y segmentación de las imagenes en 3D. En el capítulo 4, se mostrarán los resultados obtenidos en el estudio de una de las muestras de asfalto, y, finalmente, el último capítulo se basa en las conclusiones sobre el desarrollo de este proyecto. En este proyecto se ha llevado han realizado todos los puntos que se establecieron como punto de partida en el anteproyecto para crear la herramienta, a pesar de que se ha dejado para futuros proyectos nuevas posibilidades de este codigo, como por ejemplo, la detección automática de las diferentes regiones de una muestra de asfalto debido a su composición. Como se muestra en este proyecto, las técnicas de procesamiento de imágenes se utilizan cada vez más en multitud áreas, como pueden ser industriales o médicas. En consecuencia, este tipo de proyecto tiene multitud de posibilidades, y pudiendo ser la base para muchas nuevas aplicaciones que se puedan desarrollar en un futuro. Por último, se concluye que este proyecto ha contribuido a fortalecer las habilidades de programación, ampliando el conocimiento de Matlab y de la teoría de procesamiento de imágenes. Del mismo modo, este trabajo proporciona una base para el desarrollo de un proyecto más amplio cuyo alcance será una herramienta que puedas ser utilizada por el equipo de investigación de la Universidad Tecnológica de Lodz y en futuros proyectos. ABSTRACT In this project has been developed one code in MATLAB to process X-ray tomographic 3D images of asphalt specimens. These images 3D has been taken by a research team of the Lodz University of Technology (LUT). The aim of this project is to create a tool that can be used to study differents asphalt specimen and can be used to study them after stress tests undergoing the samples. With the final goal to find solutions to the degradation suffered roads in Poland due to differents causes, like weather conditions. The degradation of the roads is an issue that has been investigated many years ago, due to strong degradation suffered caused by various factors such as climate, poor maintenance or excessive traffic in some cases. It is in Poland where these three factors make the composition of many roads degrade rapidly, especially due to the weather conditions suffered along the year, with temperatures ranging from 30 o C in summer to -20 ° C in winter. This causes the roads suffers a lot and asphalt rises shortly after putting, increasing maintenance costs and road accident. This project part of the base that research is taking place at the LUT, in order to better analyze the asphalt specimens, they are tested for stress and find solutions to improve the asphalt on Polish roads. This would decrease remarkable maintenance cost. Although this project will not go into the technical aspect as asphalt and composition, but it has been required a deep study about all of its features, to create a code able to obtain the best results. For these reasons, there have been developed in Matlab, algorithms that allow the study of 3D specimens of asphalt. Matlab is a powerful mathematical tool, which allows arrays operate fastly, allowing to develop specific code for the treatment and processing of 3D images. Thus, these algorithms perform processes such as the multidimensional matrix sgementation, pre and post processing with the same filtering algorithms or microstructural analysis of asphalt specimen which being studied. All these algorithms and function that has been developed to be integrated into a visual tool which it be developed with the GUIDE of Matlab. This tool has been created in the project of Jorge Vega which name is: Microstructural segmentation of 3D images of asphalt specimen using Matlab engine. In this tool it has been used all the functions programmed in this project, and it has the aim to develop an easy and intuitive graphical environment for the study of 3D samples of asphalt. This project has been divided into 4 chapters plus the introduction, the second chapter introduces the state-of-the-art of the three of the most important topics that have been studied in this project: asphalt materials, principle of X-ray tomography and image processing. This will be the base for the third chapter, which will outline the methodology used in developing the code, explaining the working environment of Matlab and all the functions of processing images used. In addition, it will be shown all the developed code created, as well as a theoretical description of the methods used for preprocessing and 3D image segmentation. In Chapter 4 is shown the results obtained from the study of one of the specimens of asphalt, and finally the last chapter draws the conclusions regarding the development of this project.

Multi-microphone recordings (EigenMike32) inside a WFS system (Iosono) through Ambisonics techniques using Matlab

El audio multicanal ha avanzado a pasos agigantados en los últimos años, y no solo en las técnicas de reproducción, sino que en las de capitación también. Por eso en este proyecto se encuentran ambas cosas: un array microfónico, EigenMike32 de MH Acoustics, y un sistema de reproducción con tecnología Wave Field Synthesis, instalado Iosono en la Jade Höchscule Oldenburg. Para enlazar estos dos puntos de la cadena de audio se proponen dos tipos distintos de codificación: la reproducción de la toma horizontal del EigenMike32; y el 3er orden de Ambisonics (High Order Ambisonics, HOA), una técnica de codificación basada en Armónicos Esféricos mediante la cual se simula el campo acústico en vez de simular las distintas fuentes. Ambas se desarrollaron en el entorno Matlab y apoyadas por la colección de scripts de Isophonics llamada Spatial Audio Matlab Toolbox. Para probar éstas se llevaron a cabo una serie de test en los que se las comparó con las grabaciones realizadas a la vez con un Dummy Head, a la que se supone el método más aproximado a nuestro modo de escucha. Estas pruebas incluían otras grabaciones hechas con un Doble MS de Schoeps que se explican en el proyecto “Sally”. La forma de realizar éstas fue, una batería de 4 audios repetida 4 veces para cada una de las situaciones garbadas (una conversación, una clase, una calle y un comedor universitario). Los resultados fueron inesperados, ya que la codificación del tercer orden de HOA quedo por debajo de la valoración Buena, posiblemente debido a la introducción de material hecho para un array tridimensional dentro de uno de 2 dimensiones. Por el otro lado, la codificación que consistía en extraer los micrófonos del plano horizontal se mantuvo en el nivel de Buena en todas las situaciones. Se concluye que HOA debe seguir siendo probado con mayores conocimientos sobre Armónicos Esféricos; mientras que el otro codificador, mucho más sencillo, puede ser usado para situaciones sin mucha complejidad en cuanto a espacialidad. In the last years the multichannel audio has increased in leaps and bounds and not only in the playback techniques, but also in the recording ones. That is the reason of both things being in this project: a microphone array, EigenMike32 from MH Acoustics; and a playback system with Wave Field Synthesis technology, installed by Iosono in Jade Höchscule Oldenburg. To link these two points of the audio chain, 2 different kinds of codification are proposed: the reproduction of the EigenMike32´s horizontal take, and the Ambisonics´ third order (High Order Ambisonics, HOA), a codification technique based in Spherical Harmonics through which the acoustic field is simulated instead of the different sound sources. Both have been developed inside Matlab´s environment and supported by the Isophonics´ scripts collection called Spatial Audio Matlab Toolbox. To test these, a serial of tests were made in which they were compared with recordings made at the time by a Dummy Head, which is supposed to be the closest method to our hearing way. These tests included other recording and codifications made by a Double MS (DMS) from Schoeps which are explained in the project named “3D audio rendering through Ambisonics techniques: from multi-microphone recordings (DMS Schoeps) to a WFS system, through Matlab”. The way to perform the tests was, a collection made of 4 audios repeated 4 times for each recorded situation (a chat, a class, a street and college canteen or Mensa). The results were unexpected, because the HOA´s third order stood under the Well valuation, possibly caused by introducing material made for a tridimensional array inside one made only by 2 dimensions. On the other hand, the codification that consisted of extracting the horizontal plane microphones kept the Well valuation in all the situations. It is concluded that HOA should keep being tested with larger knowledge about Spherical Harmonics; while the other coder, quite simpler, can be used for situations without a lot of complexity with regards to spatiality.