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.

High definition video quality assessment metric built upon full reference ratios

Métrica de calidad de video de alta definición construida a partir de ratios de referencia completa. La medida de calidad de video, en inglés Visual Quality Assessment (VQA), es uno de los mayores retos por solucionar en el entorno multimedia. La calidad de vídeo tiene un impacto altísimo en la percepción del usuario final (consumidor) de los servicios sustentados en la provisión de contenidos multimedia y, por tanto, factor clave en la valoración del nuevo paradigma denominado Calidad de la Experiencia, en inglés Quality of Experience (QoE). Los modelos de medida de calidad de vídeo se pueden agrupar en varias ramas según la base técnica que sustenta el sistema de medida, destacando en importancia los que emplean modelos psicovisuales orientados a reproducir las características del sistema visual humano, en inglés Human Visual System, del que toman sus siglas HVS, y los que, por el contrario, optan por una aproximación ingenieril en la que el cálculo de calidad está basado en la extracción de parámetros intrínsecos de la imagen y su comparación. A pesar de los avances recogidos en este campo en los últimos años, la investigación en métricas de calidad de vídeo, tanto en presencia de referencia (los modelos denominados de referencia completa), como en presencia de parte de ella (modelos de referencia reducida) e incluso los que trabajan en ausencia de la misma (denominados sin referencia), tiene un amplio camino de mejora y objetivos por alcanzar. Dentro de ellos, la medida de señales de alta definición, especialmente las utilizadas en las primeras etapas de la cadena de valor que son de muy alta calidad, son de especial interés por su influencia en la calidad final del servicio y no existen modelos fiables de medida en la actualidad. Esta tesis doctoral presenta un modelo de medida de calidad de referencia completa que hemos llamado PARMENIA (PArallel Ratios MEtric from iNtrInsic features Analysis), basado en la ponderación de cuatro ratios de calidad calculados a partir de características intrínsecas de la imagen. Son: El Ratio de Fidelidad, calculado mediante el gradiente morfológico o gradiente de Beucher. El Ratio de Similitud Visual, calculado mediante los puntos visualmente significativos de la imagen a través de filtrados locales de contraste. El Ratio de Nitidez, que procede de la extracción del estadístico de textura de Haralick contraste. El Ratio de Complejidad, obtenido de la definición de homogeneidad del conjunto de estadísticos de textura de Haralick PARMENIA presenta como novedad la utilización de la morfología matemática y estadísticos de Haralick como base de una métrica de medida de calidad, pues esas técnicas han estado tradicionalmente más ligadas a la teledetección y la segmentación de objetos. Además, la aproximación de la métrica como un conjunto ponderado de ratios es igualmente novedosa debido a que se alimenta de modelos de similitud estructural y otros más clásicos, basados en la perceptibilidad del error generado por la degradación de la señal asociada a la compresión. PARMENIA presenta resultados con una altísima correlación con las valoraciones MOS procedentes de las pruebas subjetivas a usuarios que se han realizado para la validación de la misma. El corpus de trabajo seleccionado procede de conjuntos de secuencias validados internacionalmente, de modo que los resultados aportados sean de la máxima calidad y el máximo rigor posible. La metodología de trabajo seguida ha consistido en la generación de un conjunto de secuencias de prueba de distintas calidades a través de la codificación con distintos escalones de cuantificación, la obtención de las valoraciones subjetivas de las mismas a través de pruebas subjetivas de calidad (basadas en la recomendación de la Unión Internacional de Telecomunicaciones BT.500), y la validación mediante el cálculo de la correlación de PARMENIA con estos valores subjetivos, cuantificada a través del coeficiente de correlación de Pearson. Una vez realizada la validación de los ratios y optimizada su influencia en la medida final y su alta correlación con la percepción, se ha realizado una segunda revisión sobre secuencias del hdtv test dataset 1 del Grupo de Expertos de Calidad de Vídeo (VQEG, Video Quality Expert Group) mostrando los resultados obtenidos sus claras ventajas. Abstract Visual Quality Assessment has been so far one of the most intriguing challenges on the media environment. Progressive evolution towards higher resolutions while increasing the quality needed (e.g. high definition and better image quality) aims to redefine models for quality measuring. Given the growing interest in multimedia services delivery, perceptual quality measurement has become a very active area of research. First, in this work, a classification of objective video quality metrics based on their underlying methodologies and approaches for measuring video quality has been introduced to sum up the state of the art. Then, this doctoral thesis describes an enhanced solution for full reference objective quality measurement based on mathematical morphology, texture features and visual similarity information that provides a normalized metric that we have called PARMENIA (PArallel Ratios MEtric from iNtrInsic features Analysis), with a high correlated MOS score. The PARMENIA metric is based on the pooling of different quality ratios that are obtained from three different approaches: Beucher’s gradient, local contrast filtering, and contrast and homogeneity Haralick’s texture features. The metric performance is excellent, and improves the current state of the art by providing a wide dynamic range that make easier to discriminate between very close quality coded sequences, especially for very high bit rates whose quality, currently, is transparent for quality metrics. PARMENIA introduces a degree of novelty against other working metrics: on the one hand, exploits the structural information variation to build the metric’s kernel, but complements the measure with texture information and a ratio of visual meaningful points that is closer to typical error sensitivity based approaches. We would like to point out that PARMENIA approach is the only metric built upon full reference ratios, and using mathematical morphology and texture features (typically used in segmentation) for quality assessment. On the other hand, it gets results with a wide dynamic range that allows measuring the quality of high definition sequences from bit rates of hundreds of Megabits (Mbps) down to typical distribution rates (5-6 Mbps), even streaming rates (1- 2 Mbps). Thus, a direct correlation between PARMENIA and MOS scores are easily constructed. PARMENIA may further enhance the number of available choices in objective quality measurement, especially for very high quality HD materials. All this results come from validation that has been achieved through internationally validated datasets on which subjective tests based on ITU-T BT.500 methodology have been carried out. Pearson correlation coefficient has been calculated to verify the accuracy of PARMENIA and its reliability.

Aplicación de técnicas de inteligencia artificial para contribuir en la detección de microcalcificaciones en mamografía digitalizada

A nivel mundial, el cáncer de mama es el tipo de cáncer más frecuente además de una de las principales causas de muerte entre la población femenina. Actualmente, el método más eficaz para detectar lesiones mamarias en una etapa temprana es la mamografía. Ésta contribuye decisivamente al diagnóstico precoz de esta enfermedad que, si se detecta a tiempo, tiene una probabilidad de curación muy alta. Uno de los principales y más frecuentes hallazgos en una mamografía, son las microcalcificaciones, las cuales son consideradas como un indicador importante de cáncer de mama. En el momento de analizar las mamografías, factores como la capacidad de visualización, la fatiga o la experiencia profesional del especialista radiólogo hacen que el riesgo de omitir ciertas lesiones presentes se vea incrementado. Para disminuir dicho riesgo es importante contar con diferentes alternativas como por ejemplo, una segunda opinión por otro especialista o un doble análisis por el mismo. En la primera opción se eleva el coste y en ambas se prolonga el tiempo del diagnóstico. Esto supone una gran motivación para el desarrollo de sistemas de apoyo o asistencia en la toma de decisiones. En este trabajo de tesis se propone, se desarrolla y se justifica un sistema capaz de detectar microcalcificaciones en regiones de interés extraídas de mamografías digitalizadas, para contribuir a la detección temprana del cáncer demama. Dicho sistema estará basado en técnicas de procesamiento de imagen digital, de reconocimiento de patrones y de inteligencia artificial. Para su desarrollo, se tienen en cuenta las siguientes consideraciones: 1. Con el objetivo de entrenar y probar el sistema propuesto, se creará una base de datos de imágenes, las cuales pertenecen a regiones de interés extraídas de mamografías digitalizadas. 2. Se propone la aplicación de la transformada Top-Hat, una técnica de procesamiento digital de imagen basada en operaciones de morfología matemática. La finalidad de aplicar esta técnica es la de mejorar el contraste entre las microcalcificaciones y el tejido presente en la imagen. 3. Se propone un algoritmo novel llamado sub-segmentación, el cual está basado en técnicas de reconocimiento de patrones aplicando un algoritmo de agrupamiento no supervisado, el PFCM (Possibilistic Fuzzy c-Means). El objetivo es encontrar las regiones correspondientes a las microcalcificaciones y diferenciarlas del tejido sano. Además, con la finalidad de mostrar las ventajas y desventajas del algoritmo propuesto, éste es comparado con dos algoritmos del mismo tipo: el k-means y el FCM (Fuzzy c-Means). Por otro lado, es importante destacar que en este trabajo por primera vez la sub-segmentación es utilizada para detectar regiones pertenecientes a microcalcificaciones en imágenes de mamografía. 4. Finalmente, se propone el uso de un clasificador basado en una red neuronal artificial, específicamente un MLP (Multi-layer Perceptron). El propósito del clasificador es discriminar de manera binaria los patrones creados a partir de la intensidad de niveles de gris de la imagen original. Dicha clasificación distingue entre microcalcificación y tejido sano. ABSTRACT Breast cancer is one of the leading causes of women mortality in the world and its early detection continues being a key piece to improve the prognosis and survival. Currently, the most reliable and practical method for early detection of breast cancer is mammography.The presence of microcalcifications has been considered as a very important indicator ofmalignant types of breast cancer and its detection and classification are important to prevent and treat the disease. However, the detection and classification of microcalcifications continue being a hard work due to that, in mammograms there is a poor contrast between microcalcifications and the tissue around them. Factors such as visualization, tiredness or insufficient experience of the specialist increase the risk of omit some present lesions. To reduce this risk, is important to have alternatives such as a second opinion or a double analysis for the same specialist. In the first option, the cost increases and diagnosis time also increases for both of them. This is the reason why there is a great motivation for development of help systems or assistance in the decision making process. This work presents, develops and justifies a system for the detection of microcalcifications in regions of interest extracted fromdigitizedmammographies to contribute to the early detection of breast cancer. This systemis based on image processing techniques, pattern recognition and artificial intelligence. For system development the following features are considered: With the aim of training and testing the system, an images database is created, belonging to a region of interest extracted from digitized mammograms. The application of the top-hat transformis proposed. This image processing technique is based on mathematical morphology operations. The aim of this technique is to improve the contrast betweenmicrocalcifications and tissue present in the image. A novel algorithm called sub-segmentation is proposed. The sub-segmentation is based on pattern recognition techniques applying a non-supervised clustering algorithm known as Possibilistic Fuzzy c-Means (PFCM). The aim is to find regions corresponding to the microcalcifications and distinguish them from the healthy tissue. Furthermore,with the aim of showing themain advantages and disadvantages this is compared with two algorithms of same type: the k-means and the fuzzy c-means (FCM). On the other hand, it is important to highlight in this work for the first time the sub-segmentation is used for microcalcifications detection. Finally, a classifier based on an artificial neural network such as Multi-layer Perceptron is used. The purpose of this classifier is to discriminate froma binary perspective the patterns built from gray level intensity of the original image. This classification distinguishes between microcalcifications and healthy tissue.

Geometrical characterization of undisturbed soil samples using X-ray computed tomography image analysis. Effect of soil management on soil structure

El estudio de la estructura del suelo es de vital importancia en diferentes campos de la ciencia y la tecnología. La estructura del suelo controla procesos físicos y biológicos importantes en los sistemas suelo-planta-microorganismos. Estos procesos están dominados por la geometría de la estructura del suelo, y una caracterización cuantitativa de la heterogeneidad de la geometría del espacio poroso es beneficiosa para la predicción de propiedades físicas del suelo. La tecnología de la tomografía computerizada de rayos-X (CT) nos permite obtener imágenes digitales tridimensionales del interior de una muestra de suelo, proporcionando información de la geometría de los poros del suelo y permitiendo el estudio de los poros sin destruir las muestras. Las técnicas de la geometría fractal y de la morfología matemática se han propuesto como una poderosa herramienta para analizar y cuantificar características geométricas. Las dimensiones fractales del espacio poroso, de la interfaz poro-sólido y de la distribución de tamaños de poros son indicadores de la complejidad de la estructura del suelo. Los funcionales de Minkowski y las funciones morfológicas proporcionan medios para medir características geométricas fundamentales de los objetos geométricos tridimensionales. Esto es, volumen, superficie, curvatura media de la superficie y conectividad. Las características del suelo como la distribución de tamaños de poros, el volumen del espacio poroso o la superficie poro-solido pueden ser alteradas por diferentes practicas de manejo de suelo. En este trabajo analizamos imágenes tomográficas de muestras de suelo de dos zonas cercanas con practicas de manejo diferentes. Obtenemos un conjunto de medidas geométricas, para evaluar y cuantificar posibles diferencias que el laboreo pueda haber causado en el suelo. ABSTRACT The study of soil structure is of vital importance in different fields of science and technology. Soil structure controls important physical and biological processes in soil-plant-microbial systems. Those processes are dominated by the geometry of soil pore structure, and a quantitative characterization of the spatial heterogeneity of the pore space geometry is beneficial for prediction of soil physical properties. The technology of X-ray computed tomography (CT) allows us to obtain three-dimensional digital images of the inside of a soil sample providing information on soil pore geometry and enabling the study of the pores without disturbing the samples. Fractal geometry and mathematical morphological techniques have been proposed as powerful tools to analyze and quantify geometrical features. Fractal dimensions of pore space, pore-solid interface and pore size distribution are indicators of soil structure complexity. Minkowski functionals and morphological functions provide means to measure fundamental geometrical features of three-dimensional geometrical objects, that is, volume, boundary surface, mean boundary surface curvature, and connectivity. Soil features such as pore-size distribution, pore space volume or pore-solid surface can be altered by different soil management practices. In this work we analyze CT images of soil samples from two nearby areas with contrasting management practices. We performed a set of geometrical measures, some of them from mathematical morphology, to assess and quantify any possible difference that tillage may have caused on the soil.