BOI 2.0: disseny d'una implementació de JPEG 2000

JPEG 2000 és un estàndard de compressió d'imatges que utilitza tècniques estat de l’art basades en la transformada wavelet. Els principals avantatges són la millor compressió, la possibilitat d’operar amb dades comprimides i que es pot comprimir amb i sense pèrdua amb el mateix mètode. BOI és la implementació de JPEG 2000 del Grup de Compressió Interactiva d’Imatges del departament d’Enginyeria de la Informació i les Comunicacions, pensada per entendre, criticar i millorar les tecnologies de JPEG 2000. La nova versió intenta arribar a tots els extrems de l’estàndard on la versió anterior no va arribar.

Representació no-lineal de les imatges per a codificació perceptiva

JPEG2000 és un estàndard de compressió d’imatges que utilitza la transformada wavelet i, posteriorment, una quantificació uniforme dels coeficients amb dead-zone. Els coeficients wavelet presenten certes dependències tant estadístiques com visuals. Les dependències estadístiques es tenen en compte a l'esquema JPEG2000, no obstant, no passa el mateix amb les dependències visuals. En aquest treball, es pretén trobar una representació més adaptada al sistema visual que la que proporciona JPEG2000 directament. Per trobar-la utilitzarem la normalització divisiva dels coeficients, tècnica que ja ha demostrat resultats tant en decorrelació estadística de coeficients com perceptiva. Idealment, el que es voldria fer és reconvertir els coeficients a un espai de valors en els quals un valor més elevat dels coeficients impliqui un valor més elevat d'aportació visual, i utilitzar aquest espai de valors per a codificar. A la pràctica, però, volem que el nostre sistema de codificació estigui integrat a un estàndard. És per això que utilitzarem JPEG2000, estàndard de la ITU que permet una elecció de les distorsions en la codificació, i utilitzarem la distorsió en el domini de coeficients normalitzats com a mesura de distorsió per a escollir quines dades s'envien abans.

Posada a punt i validació de l'anàlisi d'urea en llet crua mitjançant IR per transformada de Fourier

L’objectiu principal d’aquest projecte és posar a punt el mètode d’anàlisi d’urea en llet crua de vaca mitjançant la tècnica d’Infraroig per Transformada de Fourier (Fourier Transform Infrared Spectroscopy, FTIR). S’haurà de portar a terme la validació del mètode per FTIR (seguint els criteris de la ISO 17025) mitjançant la comparació amb el mètode de referència utilitzat actualment al laboratori.

Music identification

L'evolució ens els últims decennis de les possibilitats relacionades amb les tecnologies de la informació han provocat l'aparició de diferents camps, entre ells l'anomenat “recuperació de música basant-se en el contingut”, que tracta de calcular la similitud entre diferents sons. En aquest projecte hem fet una recerca sobre els diferents mètodes que existeixen avui en dia, i posteriorment n'hem comparat tres, un basat en característiques del so, un basat en la transformada discreta del cosinus, i un que combina els dos anteriors. Els resultats han mostrat, que el basat en la transformada de Fourier és el més fiable.

Credit risk contributions under the Vasicek one-factor model: a fast wavelet expansion approximation

To measure the contribution of individual transactions inside the total risk of a credit portfolio is a major issue in financial institutions. VaR Contributions (VaRC) and Expected Shortfall Contributions (ESC) have become two popular ways of quantifying the risks. However, the usual Monte Carlo (MC) approach is known to be a very time consuming method for computing these risk contributions. In this paper we consider the Wavelet Approximation (WA) method for Value at Risk (VaR) computation presented in [Mas10] in order to calculate the Expected Shortfall (ES) and the risk contributions under the Vasicek one-factor model framework. We decompose the VaR and the ES as a sum of sensitivities representing the marginal impact on the total portfolio risk. Moreover, we present technical improvements in the Wavelet Approximation (WA) that considerably reduce the computational effort in the approximation while, at the same time, the accuracy increases.

Disseny d'un sistema de filtrat d'àudio

Tant el medi transmissor com els equips d'enregistrament o reproducció de so introdueixen components de soroll d'alta freqüència als senyals. En aquest treball de final de carrera (TFC), s'ha dissenyat i implementat un sistema de filtrat d'àudio encaminat a filtrar aquestes components d'alta freqüència. Donat que l'oïda humana no pot percebre sons de més de 20 kHz, s'ha considerat aquest límit com a freqüència màxima a mantenir en la senyal.S'ha començat estudiant el senyal problema a través del seu espectre de freqüències simulat mitjançant la transformada discreta de Fourier (DFT, en anglès). Una vegada identificades les components d'alta freqüència a atenuar, s'han estudiat les diferents opcions de filtre passabaix.Inicialment, s'ha valorat la possibilitat del disseny de filtres analògics de Butterworth o Chebyshev, o de filtres digitals de tipus IIR (Infinite Impulse Response) basats en els primers. Tanmateix, malgrat assolir les especificacions en magnitud, mitjançant aquest filtres no s'obté una fase lineal en la banda de pas. Per això, s'ha realitzat un disseny de filtre digital tipus FIR (Finite Infinite Response) que compleix estrictament amb les especificacions i presenta una fase lineal en la banda de pas. S'ha simulat el comportament d'aquest filtre amb el senyal problema per tal d'assegurar el seu correcte funcionament.A continuació, s'ha implementat aquest últim disseny en llenguatge C i compilat per un microcontrolador de l'empresa Microchip. S'han realitzat proves de simulació mitjançant Stimulus del programa MPLAB. En definitiva, s'ha dissenyat un filtre passabaix de tipus FIR per acondicionar una senyal d'àudio que posteriorment s'ha implementat en un microcontrolador de Microchip.

El Calila e Dimna al Llibre de les bèsties : Breu estudi comparatiu dels contes La serp que atemoreix, La pedra preciosa i La rata transformada en dona, en les versions àrab, catalana i castellana

Breu estudi comparatiu dels contes La serp que atemoreix, La pedra preciosa i La rata transformada en dona, de la versió àrab d'Ibn al-Muqaffa', la verió catalana de Ramon Llull a Llibre de meravelles i Llibre de les bèsties i la versió castellana de Calila e Dimna del 1252.

Desenvolupament de programari per a la compressió d'imatges utilitzant els wavelets com a alternativa a la transformada del cosinus

L'objectiu que es persegueix en aquest treball és el d'aprofundir en el món de les tecnologies emprades en la compressió d'imatges. S'introdueixen els conceptes més elementals per així donar un repàs als diferents mètodes tecnològics que s'utilitzen per a la compressió, mirant en detall un dels estàndards més utilitzats en l'actualitat, el JPEG.

La finestra discreta

Contracte de serveis per a l'assistència tècnica per a la redacció del projecte bàsic i d’execució, la certificació deficiència energètica del projecte, l’estudi de seguretat i salut, el projecte d’activitats per a llicència ambiental, l’estudi geotècnic, el pla de gestió de residus, el pla de gestió de residus i posterior direcció d’obra i certificació d’eficiència energètica de final d’obra corresponent a la nova construcció d'un centre residencial d'acció educativa (crae) a Barcelona (Carrer Císter). clau: bse-09320 (2 voltes)

Parametrització de contorns oberts

Un dels principals problemes quan es realitza un anàlisi de contorns és la gran quantitat de dades implicades en la descripció de la figura. Per resoldre aquesta problemàtica, s’aplica la parametrització que consisteix en obtenir d’un contorn unes dades representatives amb els mínims coeficients possibles, a partir dels quals es podrà reconstruir de nou sense pèrdues molt evidents d’informació. En figures de contorns tancats, la parametrització més estudiada és l’aplicació de la transformada discreta de Fourier (DFT). Aquesta s’aplica a la seqüència de valors que descriu el comportament de les coordenades x i y al llarg de tots els punts que formen el traç. A diferència, en els contorns oberts no es pot aplicar directament la DFT ja que per fer-ho es necessita que el valor de x i de y siguin iguals tan en el primer punt del contorn com en l’últim. Això és degut al fet que la DFT representa sense error senyals periòdics. Si els senyals no acaben en el mateix punt, representa que hi ha una discontinuïtat i apareixen oscil·lacions a la reconstrucció. L’objectiu d’aquest treball és parametritzar contorns oberts amb la mateixa eficiència que s’obté en la parametrització de contorns tancats. Per dur-ho a terme, s’ha dissenyat un programa que permet aplicar la DFT en contorns oberts mitjançant la modificació de les seqüencies de x i y. A més a més, també utilitzant el programari Matlab s’han desenvolupat altres aplicacions que han permès veure diferents aspectes sobre la parametrització i com es comporten els Descriptors El·líptics de Fourier (EFD). Els resultats obtinguts han demostrat que l’aplicació dissenyada permet la parametrització de contorns oberts amb compressions òptimes, fet que facilitarà l’anàlisi quantitatiu de formes en camps com l’ecologia, medicina, geografia, entre d’altres.

Multiresolution-based image fusion with additive wavelet decomposition

The standard data fusion methods may not be satisfactory to merge a high-resolution panchromatic image and a low-resolution multispectral image because they can distort the spectral characteristics of the multispectral data. The authors developed a technique, based on multiresolution wavelet decomposition, for the merging and data fusion of such images. The method presented consists of adding the wavelet coefficients of the high-resolution image to the multispectral (low-resolution) data. They have studied several possibilities concluding that the method which produces the best results consists in adding the high order coefficients of the wavelet transform of the panchromatic image to the intensity component (defined as L=(R+G+B)/3) of the multispectral image. The method is, thus, an improvement on standard intensity-hue-saturation (IHS or LHS) mergers. They used the ¿a trous¿ algorithm which allows the use of a dyadic wavelet to merge nondyadic data in a simple and efficient scheme. They used the method to merge SPOT and LANDSATTM images. The technique presented is clearly better than the IHS and LHS mergers in preserving both spectral and spatial information.

A wavelet-based method for the determination of the relative resolution between remotely sensed images

Spatial resolution is a key parameter of all remote sensing satellites and platforms. The nominal spatial resolution of satellites is a well-known characteristic because it is directly related to the area in ground that represents a pixel in the detector. Nevertheless, in practice, the actual resolution of a specific image obtained from a satellite is difficult to know precisely because it depends on many other factors such as atmospheric conditions. However, if one has two or more images of the same region, it is possible to compare their relative resolutions. In this paper, a wavelet-decomposition-based method for the determination of the relative resolution between two remotely sensed images of the same area is proposed. The method can be applied to panchromatic, multispectral, and mixed (one panchromatic and one multispectral) images. As an example, the method was applied to compute the relative resolution between SPOT-3, Landsat-5, and Landsat-7 panchromatic and multispectral images taken under similar as well as under very different conditions. On the other hand, if the true absolute resolution of one of the images of the pair is known, the resolution of the other can be computed. Thus, in the last part of this paper, a spatial calibrator that is designed and constructed to help compute the absolute resolution of a single remotely sensed image is described, and an example of its use is presented.

Introduction of sensor spectral response into image fusion methods. Application to wavelet-based methods

Usual image fusion methods inject features from a high spatial resolution panchromatic sensor into every low spatial resolution multispectral band trying to preserve spectral signatures and improve spatial resolution to that of the panchromatic sensor. The objective is to obtain the image that would be observed by a sensor with the same spectral response (i.e., spectral sensitivity and quantum efficiency) as the multispectral sensors and the spatial resolution of the panchromatic sensor. But in these methods, features from electromagnetic spectrum regions not covered by multispectral sensors are injected into them, and physical spectral responses of the sensors are not considered during this process. This produces some undesirable effects, such as resolution overinjection images and slightly modified spectral signatures in some features. The authors present a technique which takes into account the physical electromagnetic spectrum responses of sensors during the fusion process, which produces images closer to the image obtained by the ideal sensor than those obtained by usual wavelet-based image fusion methods. This technique is used to define a new wavelet-based image fusion method.

Multifractal wavelet filter of natural images

Natural images are characterized by the multiscaling properties of their contrast gradient, in addition to their power spectrum. In this Letter we show that those properties uniquely define an intrinsic wavelet and present a suitable technique to obtain it from an ensemble of images. Once this wavelet is known, images can be represented as expansions in the associated wavelet basis. The resulting code has the remarkable properties that it separates independent features at different resolution level, reducing the redundancy, and remains essentially unchanged under changes in the power spectrum. The possible generalization of this representation to other systems is discussed.

EEG windowed statistical wavelet scoring for evaluation and discrimination of muscular artifacts

EEG recordings are usually corrupted by spurious extra-cerebral artifacts, which should be rejected or cleaned up by the practitioner. Since manual screening of human EEGs is inherently error prone and might induce experimental bias, automatic artifact detection is an issue of importance. Automatic artifact detection is the best guarantee for objective and clean results. We present a new approach, based on the time–frequency shape of muscular artifacts, to achieve reliable and automatic scoring. The impact of muscular activity on the signal can be evaluated using this methodology by placing emphasis on the analysis of EEG activity. The method is used to discriminate evoked potentials from several types of recorded muscular artifacts—with a sensitivity of 98.8% and a specificity of 92.2%. Automatic cleaning ofEEGdata are then successfully realized using this method, combined with independent component analysis. The outcome of the automatic cleaning is then compared with the Slepian multitaper spectrum based technique introduced by Delorme et al (2007 Neuroimage 34 1443–9).