Desarrollo de una herramienta para el análisis de imágenes cerebrales multimodales

En la actualidad, el desarrollo de las tecnologías de adquisición y análisis de imagen médica permiten la implementación de aplicaciones con fines clínicos y de investigación que resulten en un mejor conocimiento de la fisiopatología humana y, en la práctica, un mejor tratamiento a los pacientes. Utilizando imágenes de resonancia magnética nuclear y de tomografía por emisión de fotón único (SPECT), se han desarrollado los algoritmos de registro necesarios para ser integrados en dos procedimientos de uso clínico. En el primero de estos procedimientos, el objetivo es la localización del foco epileptogénico en casos de epilepsia fármacorresistente mediante el protocolo denominado SISCOM. En este contexto, se ha implementado un algoritmo de registro rígido para el corregistro de Resonancia Magnética e imagen SPECT interictal, así como un algoritmo de registro afín que ayuda a la segmentación de imágenes SPECT. Así mismo, se han validado y caracterizado ambos algoritmos y la librería sobre la que se han desarrollado. El segundo procedimiento tiene por objeto la cuantificación de neurotransmisores dopaminérgicos para el diagnóstico de Enfermedad de Parkinson. En este contexto, se ha implementado un algoritmo de registro SPECT-template necesario para realizar correctamente la cuantificación.

Optimización de una energía mediante cortes de grafos. Segmentación de imágenes

La segmentación de imágenes puede plantearse como un problema de minimización de una energía discreta. Nos enfrentamos así a una doble cuestión: definir una energía cuyo mínimo proporcione la segmentación buscada y, una vez definida la energía, encontrar un mínimo absoluto de la misma. La primera parte de esta tesis aborda el segundo problema, y la segunda parte, en un contexto más aplicado, el primero. Las técnicas de minimización basadas en cortes de grafos permiten obtener el mínimo de una energía discreta en tiempo polinomial mediante algoritmos de tipo min-cut/max-flow. Sin embargo, estas técnicas solo pueden aplicarse a energías que son representabas por grafos. Un importante reto es estudiar qué energías son representabas así como encontrar un grafo que las represente, lo que equivale a encontrar una función gadget con variables adicionales. En la primera parte de este trabajo se estudian propiedades de las funciones gadgets que permiten acotar superiormente el número de variables adicionales. Además se caracterizan las energías con cuatro variables que son representabas, definiendo gadgets con dos variables adicionales. En la segunda parte, más práctica, se aborda el problema de segmentación de imágenes médicas, base en muchas ocasiones para la diagnosis y el seguimiento de terapias. La segmentación multi-atlas es una potente técnica de segmentación automática de imágenes médicas, con tres aspectos importantes a destacar: el tipo de registro entre los atlas y la imagen objetivo, la selección de atlas y el método de fusión de etiquetas. Este último punto puede formularse como un problema de minimización de una energía. A este respecto introducimos dos nuevas energías representables. La primera, de orden dos, se utiliza en la segmentación en hígado y fondo de imágenes abdominales obtenidas mediante tomografía axial computarizada. La segunda, de orden superior, se utiliza en la segmentación en hipocampos y fondo de imágenes cerebrales obtenidas mediante resonancia magnética. ABSTRACT The image segmentation can be described as the problem of minimizing a discrete energy. We face two problems: first, to define an energy whose minimum provides the desired segmentation and, second, once the energy is defined we must find its global minimum. The first part of this thesis addresses the second problem, and the second part, in a more applied context, the first problem. Minimization techniques based on graph cuts find the minimum of a discrete energy in polynomial time via min-cut/max-flow algorithms. Nevertheless, these techniques can only be applied to graph-representable energies. An important challenge is to study which energies are graph-representable and to construct graphs which represent these energies. This is the same as finding a gadget function with additional variables. In the first part there are studied the properties of gadget functions which allow the number of additional variables to be bounded from above. Moreover, the graph-representable energies with four variables are characterised and gadgets with two additional variables are defined for these. The second part addresses the application of these ideas to medical image segmentation. This is often the first step in computer-assisted diagnosis and monitoring therapy. Multiatlas segmentation is a powerful automatic segmentation technique for medical images, with three important aspects that are highlighted here: the registration between the atlas and the target image, the atlas selection, and the label fusion method. We formulate the label fusion method as a minimization problem and we introduce two new graph-representable energies. The first is a second order energy and it is used for the segmentation of the liver in computed tomography (CT) images. The second energy is a higher order energy and it is used for the segmentation of the hippocampus in magnetic resonance images (MRI).

Análisis de la actividad neuronal y cerebral mediante técnicas de redes complejas

El cerebro humano es probablemente uno de los sistemas más complejos a los que nos enfrentamos en la actualidad, si bien es también uno de los más fascinantes. Sin embargo, la compresión de cómo el cerebro organiza su actividad para llevar a cabo tareas complejas es un problema plagado de restos y obstáculos. En sus inicios la neuroimagen y la electrofisiología tenían como objetivo la identificación de regiones asociadas a activaciones relacionadas con tareas especificas, o con patrones locales que variaban en el tiempo dada cierta actividad. Sin embargo, actualmente existe un consenso acerca de que la actividad cerebral tiene un carácter temporal multiescala y espacialmente extendido, lo que lleva a considerar el cerebro como una gran red de áreas cerebrales coordinadas, cuyas conexiones funcionales son continuamente creadas y destruidas. Hasta hace poco, el énfasis de los estudios de la actividad cerebral funcional se han centrado en la identidad de los nodos particulares que forman estas redes, y en la caracterización de métricas de conectividad entre ellos: la hipótesis subyacente es que cada nodo, que es una representación mas bien aproximada de una región cerebral dada, ofrece a una única contribución al total de la red. Por tanto, la neuroimagen funcional integra los dos ingredientes básicos de la neuropsicología: la localización de la función cognitiva en módulos cerebrales especializados y el rol de las fibras de conexión en la integración de dichos módulos. Sin embargo, recientemente, la estructura y la función cerebral han empezado a ser investigadas mediante la Ciencia de la Redes, una interpretación mecánico-estadística de una antigua rama de las matemáticas: La teoría de grafos. La Ciencia de las Redes permite dotar a las redes funcionales de una gran cantidad de propiedades cuantitativas (robustez, centralidad, eficiencia, ...), y así enriquecer el conjunto de elementos que describen objetivamente la estructura y la función cerebral a disposición de los neurocientíficos. La conexión entre la Ciencia de las Redes y la Neurociencia ha aportado nuevos puntos de vista en la comprensión de la intrincada anatomía del cerebro, y de cómo las patrones de actividad cerebral se pueden sincronizar para generar las denominadas redes funcionales cerebrales, el principal objeto de estudio de esta Tesis Doctoral. Dentro de este contexto, la complejidad emerge como el puente entre las propiedades topológicas y dinámicas de los sistemas biológicos y, específicamente, en la relación entre la organización y la dinámica de las redes funcionales cerebrales. Esta Tesis Doctoral es, en términos generales, un estudio de cómo la actividad cerebral puede ser entendida como el resultado de una red de un sistema dinámico íntimamente relacionado con los procesos que ocurren en el cerebro. Con este fin, he realizado cinco estudios que tienen en cuenta ambos aspectos de dichas redes funcionales: el topológico y el dinámico. De esta manera, la Tesis está dividida en tres grandes partes: Introducción, Resultados y Discusión. En la primera parte, que comprende los Capítulos 1, 2 y 3, se hace un resumen de los conceptos más importantes de la Ciencia de las Redes relacionados al análisis de imágenes cerebrales. Concretamente, el Capitulo 1 está dedicado a introducir al lector en el mundo de la complejidad, en especial, a la complejidad topológica y dinámica de sistemas acoplados en red. El Capítulo 2 tiene como objetivo desarrollar los fundamentos biológicos, estructurales y funcionales del cerebro, cuando éste es interpretado como una red compleja. En el Capítulo 3, se resumen los objetivos esenciales y tareas que serán desarrolladas a lo largo de la segunda parte de la Tesis. La segunda parte es el núcleo de la Tesis, ya que contiene los resultados obtenidos a lo largo de los últimos cuatro años. Esta parte está dividida en cinco Capítulos, que contienen una versión detallada de las publicaciones llevadas a cabo durante esta Tesis. El Capítulo 4 está relacionado con la topología de las redes funcionales y, específicamente, con la detección y cuantificación de los nodos mas importantes: aquellos denominados “hubs” de la red. En el Capítulo 5 se muestra como las redes funcionales cerebrales pueden ser vistas no como una única red, sino más bien como una red-de-redes donde sus componentes tienen que coexistir en una situación de balance funcional. De esta forma, se investiga cómo los hemisferios cerebrales compiten para adquirir centralidad en la red-de-redes, y cómo esta interacción se mantiene (o no) cuando se introducen fallos deliberadamente en la red funcional. El Capítulo 6 va un paso mas allá al considerar las redes funcionales como sistemas vivos. En este Capítulo se muestra cómo al analizar la evolución de la topología de las redes, en vez de tratarlas como si estas fueran un sistema estático, podemos caracterizar mejor su estructura. Este hecho es especialmente relevante cuando se quiere tratar de encontrar diferencias entre grupos que desempeñan una tarea de memoria, en la que las redes funcionales tienen fuertes fluctuaciones. En el Capítulo 7 defino cómo crear redes parenclíticas a partir de bases de datos de actividad cerebral. Este nuevo tipo de redes, recientemente introducido para estudiar las anormalidades entre grupos de control y grupos anómalos, no ha sido implementado nunca en datos cerebrales y, en este Capítulo explico cómo hacerlo cuando se quiere evaluar la consistencia de la dinámica cerebral. Para concluir esta parte de la Tesis, el Capítulo 8 se centra en la relación entre las propiedades topológicas de los nodos dentro de una red y sus características dinámicas. Como mostraré más adelante, existe una relación entre ellas que revela que la posición de un nodo dentro una red está íntimamente correlacionada con sus propiedades dinámicas. Finalmente, la última parte de esta Tesis Doctoral está compuesta únicamente por el Capítulo 9, el cual contiene las conclusiones y perspectivas futuras que pueden surgir de los trabajos expuestos. En vista de todo lo anterior, espero que esta Tesis aporte una perspectiva complementaria sobre uno de los más extraordinarios sistemas complejos frente a los que nos encontramos: El cerebro humano. ABSTRACT The human brain is probably one of the most complex systems we are facing, thus being a timely and fascinating object of study. Characterizing how the brain organizes its activity to carry out complex tasks is highly non-trivial. While early neuroimaging and electrophysiological studies typically aimed at identifying patches of task-specific activations or local time-varying patterns of activity, there has now been consensus that task-related brain activity has a temporally multiscale, spatially extended character, as networks of coordinated brain areas are continuously formed and destroyed. Up until recently, though, the emphasis of functional brain activity studies has been on the identity of the particular nodes forming these networks, and on the characterization of connectivity metrics between them, the underlying covert hypothesis being that each node, constituting a coarse-grained representation of a given brain region, provides a unique contribution to the whole. Thus, functional neuroimaging initially integrated the two basic ingredients of early neuropsychology: localization of cognitive function into specialized brain modules and the role of connection fibres in the integration of various modules. Lately, brain structure and function have started being investigated using Network Science, a statistical mechanics understanding of an old branch of pure mathematics: graph theory. Network Science allows endowing networks with a great number of quantitative properties, thus vastly enriching the set of objective descriptors of brain structure and function at neuroscientists’ disposal. The link between Network Science and Neuroscience has shed light about how the entangled anatomy of the brain is, and how cortical activations may synchronize to generate the so-called functional brain networks, the principal object under study along this PhD Thesis. Within this context, complexity appears to be the bridge between the topological and dynamical properties of biological systems and, more specifically, the interplay between the organization and dynamics of functional brain networks. This PhD Thesis is, in general terms, a study of how cortical activations can be understood as the output of a network of dynamical systems that are intimately related with the processes occurring in the brain. In order to do that, I performed five studies that encompass both the topological and the dynamical aspects of such functional brain networks. In this way, the Thesis is divided into three major parts: Introduction, Results and Discussion. In the first part, comprising Chapters 1, 2 and 3, I make an overview of the main concepts of Network Science related to the analysis of brain imaging. More specifically, Chapter 1 is devoted to introducing the reader to the world of complexity, specially to the topological and dynamical complexity of networked systems. Chapter 2 aims to develop the biological, topological and functional fundamentals of the brain when it is seen as a complex network. Next, Chapter 3 summarizes the main objectives and tasks that will be developed along the forthcoming Chapters. The second part of the Thesis is, in turn, its core, since it contains the results obtained along these last four years. This part is divided into five Chapters, containing a detailed version of the publications carried out during the Thesis. Chapter 4 is related to the topology of functional networks and, more specifically, to the detection and quantification of the leading nodes of the network: the hubs. In Chapter 5 I will show that functional brain networks can be viewed not as a single network, but as a network-of-networks, where its components have to co-exist in a trade-off situation. In this way, I investigate how the brain hemispheres compete for acquiring the centrality of the network-of-networks and how this interplay is maintained (or not) when failures are introduced in the functional network. Chapter 6 goes one step beyond by considering functional networks as living systems. In this Chapter I show how analyzing the evolution of the network topology instead of treating it as a static system allows to better characterize functional networks. This fact is especially relevant when trying to find differences between groups performing certain memory tasks, where functional networks have strong fluctuations. In Chapter 7 I define how to create parenclitic networks from brain imaging datasets. This new kind of networks, recently introduced to study abnormalities between control and anomalous groups, have not been implemented with brain datasets and I explain in this Chapter how to do it when evaluating the consistency of brain dynamics. To conclude with this part of the Thesis, Chapter 8 is devoted to the interplay between the topological properties of the nodes within a network and their dynamical features. As I will show, there is an interplay between them which reveals that the position of a node in a network is intimately related with its dynamical properties. Finally, the last part of this PhD Thesis is composed only by Chapter 9, which contains the conclusions and future perspectives that may arise from the exposed results. In view of all, I hope that reading this Thesis will give a complementary perspective of one of the most extraordinary complex systems: The human brain.

Procesamiento y almacenamiento distribuido de imágenes basados en grafos: Aplicación para recuperación de información en imágenes muy grandes

El almacenamiento y tratamiento de señales digitales es un campo muy importante de la informática. Dichas señales contienen información valiosa que ha de ser extrada y transformada para poder ser utilizada. En la presente tesis doctoral se han creado métodos para almacenar, procesar y recuperar información de las regiones contenidas en una imagen, en especial en imágenes de gran tamaño. Como base del trabajo se ha diseñado una estructura de datos de tipo grafo para poder almacenar todas las regiones contenidas en una imagen. En esta estructura de datos se pueden guardar tanto los descriptores de bajo nivel de las regiones como las relaciones estructurales entre las distintas regiones de la imagen. En los sistemas de almacenamiento de imágenes es una práctica habitual distribuir las imágenes para mejorar el rendimiento. Más allá de este tipo de distribución, una característica distintiva y novedosa de la estructura de datos creada en la presente investigación es que puede funcionar de forma distribuida de manera que una imagen grande puede ser dividida en varias subimagenes, y dichas sub-imágenes pueden ser almacenadas de forma separada en varios servidores. También se han adaptado algunos métodos y algoritmos pertenecientes a la Morfología Matemática para trabajar directamente sobre la estructura de datos distribuida. De esta manera, se pueden procesar todas las sub-imágenes de una misma imagen sin necesidad de reconstruir la imagen inicial. Finalmente, haciendo uso de la estructura de datos y de los métodos desarrollados se ha creado un prototipo de sistema multi-agente capaz de almacenar y procesar imágenes grandes. Este prototipo permite realizar consultas para recuperar información perteneciente a regiones de una imagen almacenada en el sistema sin necesidad de volver a ser procesada. En la experimentación realizada, resumida en los resultados presentados, se muestra que la división y distribución de una imagen en varias sub-imágenes reduce los tiempos de almacenamiento, procesamiento y recuperación de la información.

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.

Segmentación de la glotis en imágenes laríngeas usando snakes.

El presente trabajo describe una nueva metodología para la detección automática del espacio glotal de imágenes laríngeas tomadas a partir de 15 vídeos grabados por el servicio ORL del hospital Gregorio Marañón de Madrid con luz estroboscópica. El sistema desarrollado está basado en el modelo de contornos activos (snake). El algoritmo combina en el pre-procesado, algunas técnicas tradicionales (umbralización y filtro de mediana) con técnicas más sofisticadas tales como filtrado anisotrópico. De esta forma, se obtiene una imagen apropiada para el uso de las snakes. El valor escogido para el umbral es del 85% del pico máximo del histograma de la imagen; sobre este valor la información de los píxeles no es relevante. El filtro anisotrópico permite distinguir dos niveles de intensidad, uno es el fondo y el otro es la glotis. La inicialización se basa en obtener el módulo del campo GVF; de esta manera se asegura un proceso automático para la selección del contorno inicial. El rendimiento del algoritmo se valida usando los coeficientes de Pratt y se compara contra una segmentación realizada manualmente y otro método automático basado en la transformada de watershed. SUMMARY: The present work describes a new methodology for the automatic detection of the glottal space from laryngeal images taken from 15 videos recorded by the ENT service of the Gregorio Marañon Hospital in Madrid with videostroboscopic equipment. The system is based on active contour models (snakes). The algorithm combines for the pre-processing, some traditional techniques (thresholding and median filter) with more sophisticated techniques such as anisotropic filtering. In this way, we obtain an appropriate image for the use of snake. The value selected for the threshold is 85% of the maximum peak of the image histogram; over this point the information of the pixels is not relevant. The anisotropic filter permits to distinguish two intensity levels, one is the background and the other one is the glottis. The initialization is based on the obtained magnitude by GVF field; in this manner an automatic process for the initial contour selection will be assured. The performance of the algorithm is tested using the Pratt coefficient and compared against a manual segmentation and another automatic method based on the watershed transformation.

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.

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.

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.

Estudio y desarrollo de un preproceso basado en la difusión no lineal para la segmentación en imágenes

En esta Tesis Doctoral se aborda la utilización de filtros de difusión no lineal para obtener imágenes constantes a trozos como paso previo al proceso de segmentación. En una primera parte se propone un formulación intrínseca para la ecuación de difusión no lineal que proporcione las condiciones de diseño necesarias sobre los filtros de difusión. A partir del marco teórico propuesto, se proporciona una nueva familia de difusividades; éstas son obtenidas a partir de técnicas de difusión no lineal relacionadas con los procesos de difusión regresivos. El objetivo es descomponer la imagen en regiones cerradas que sean homogéneas en sus niveles de grises sin contornos difusos. Asimismo, se prueba que la función de difusividad propuesta satisface las condiciones de un correcto planteamiento semi-discreto. Esto muestra que mediante el esquema semi-implícito habitualmente utilizado, realmente se hace un proceso de difusión no lineal directa, en lugar de difusión inversa, conectando con proceso de preservación de bordes. Bajo estas condiciones establecidas, se plantea un criterio de parada para el proceso de difusión, para obtener imágenes constantes a trozos con un bajo coste computacional. Una vez aplicado todo el proceso al caso unidimensional, se extienden los resultados teóricos, al caso de imágenes en 2D y 3D. Para el caso en 3D, se detalla el esquema numérico para el problema evolutivo no lineal, con condiciones de contorno Neumann homogéneas. Finalmente, se prueba el filtro propuesto para imágenes reales en 2D y 3D y se ilustran los resultados de la difusividad propuesta como método para obtener imágenes constantes a trozos. En el caso de imágenes 3D, se aborda la problemática del proceso previo a la segmentación del hígado, mediante imágenes reales provenientes de Tomografías Axiales Computarizadas (TAC). En ese caso, se obtienen resultados sobre la estimación de los parámetros de la función de difusividad propuesta. This Ph.D. Thesis deals with the case of using nonlinear diffusion filters to obtain piecewise constant images as a previous process for segmentation techniques. I have first shown an intrinsic formulation for the nonlinear diffusion equation to provide some design conditions on the diffusion filters. According to this theoretical framework, I have proposed a new family of diffusivities; they are obtained from nonlinear diffusion techniques and are related with backward diffusion. Their goal is to split the image in closed contours with a homogenized grey intensity inside and with no blurred edges. It has also proved that the proposed filters satisfy the well-posedness semi-discrete and full discrete scale-space requirements. This shows that by using semi-implicit schemes, a forward nonlinear diffusion equation is solved, instead of a backward nonlinear diffusion equation, connecting with an edgepreserving process. Under the conditions established for the diffusivity and using a stopping criterion I for the diffusion time, I have obtained piecewise constant images with a low computational effort. The whole process in the one-dimensional case is extended to the case where 2D and 3D theoretical results are applied to real images. For 3D, develops in detail the numerical scheme for nonlinear evolutionary problem with homogeneous Neumann boundary conditions. Finally, I have tested the proposed filter with real images for 2D and 3D and I have illustrated the effects of the proposed diffusivity function as a method to get piecewise constant images. For 3D I have developed a preprocess for liver segmentation with real images from CT (Computerized Tomography). In this case, I have obtained results on the estimation of the parameters of the given diffusivity function.

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.