A new approach to segmentation based on fusing circumscribed contours, region growing and clustering

One of the major problems in machine vision is the segmentation of images of natural scenes. This paper presents a new proposal for the image segmentation problem which has been based on the integration of edge and region information. The main contours of the scene are detected and used to guide the posterior region growing process. The algorithm places a number of seeds at both sides of a contour allowing stating a set of concurrent growing processes. A previous analysis of the seeds permits to adjust the homogeneity criterion to the regions's characteristics. A new homogeneity criterion based on clustering analysis and convex hull construction is proposed

A new approach to the classification of mammographic masses and normal breast tissue

A new approach to mammographic mass detection is presented in this paper. Although different algorithms have been proposed for such a task, most of them are application dependent. In contrast, our approach makes use of a kindred topic in computer vision adapted to our particular problem. In this sense, we translate the eigenfaces approach for face detection/classification problems to a mass detection. Two different databases were used to show the robustness of the approach. The first one consisted on a set of 160 regions of interest (RoIs) extracted from the MIAS database, being 40 of them with confirmed masses and the rest normal tissue. The second set of RoIs was extracted from the DDSM database, and contained 196 RoIs containing masses and 392 with normal, but suspicious regions. Initial results demonstrate the feasibility of using such approach with performances comparable to other algorithms, with the advantage of being a more general, simple and cost-effective approach

Using appearance and context for outdoor scene object classification

We propose a probabilistic object classifier for outdoor scene analysis as a first step in solving the problem of scene context generation. The method begins with a top-down control, which uses the previously learned models (appearance and absolute location) to obtain an initial pixel-level classification. This information provides us the core of objects, which is used to acquire a more accurate object model. Therefore, their growing by specific active regions allows us to obtain an accurate recognition of known regions. Next, a stage of general segmentation provides the segmentation of unknown regions by a bottom-strategy. Finally, the last stage tries to perform a region fusion of known and unknown segmented objects. The result is both a segmentation of the image and a recognition of each segment as a given object class or as an unknown segmented object. Furthermore, experimental results are shown and evaluated to prove the validity of our proposal

A concurrent region growing algorithm guided by circumscribed contours

Image segmentation of natural scenes constitutes a major problem in machine vision. This paper presents a new proposal for the image segmentation problem which has been based on the integration of edge and region information. This approach begins by detecting the main contours of the scene which are later used to guide a concurrent set of growing processes. A previous analysis of the seed pixels permits adjustment of the homogeneity criterion to the region's characteristics during the growing process. Since the high variability of regions representing outdoor scenes makes the classical homogeneity criteria useless, a new homogeneity criterion based on clustering analysis and convex hull construction is proposed. Experimental results have proven the reliability of the proposed approach

Interfície gràfica per a la valoració d'operadors de preprocessat d'imatge en imatges d'ultrasò

El càncer de mama és una de les causes de més mortalitat entreles dones dels països desenvolupats. És tractat d'una maneramés eficient quan es fa una detecció precoç, on les tècniques d'imatge són molt importants. Una de les tècniques d'imatge més utilitzades després dels raigs-X són els ultrasons. A l'hora de fer un processat d'imatges d'ultrasò, els experts en aquest camp es troben amb una sèrie de limitacions en el moment d'utilitzar uns filtrats per les imatges, quan es fa ús de determinades eines. Una d'aquestes limitacions consisteix en la falta d'interactivitat que aquestes ens ofereixen. Per tal de solventar aquestes limitacions, s'ha desenvolupat una eina interactiva que permet explorar el mapa de paràmetres visualitzant el resultat del filtrat en temps real, d'una manera dinàmica i intuïtiva. Aquesta eina s'ha desenvolupat dins l'entorn de visualització d'imatge mèdica MeVisLab. El MeVisLab és un entorn molt potent i modular pel desenvolupament d'algorismes de processat d'imatges, visualització i mètodes d'interacció, especialment enfocats a la imatge mèdica. A més del processament bàsic d'imatges i de mòduls de visualització, inclou algorismes avançats de segmentació, registre i moltes análisis morfològiques i funcionals de les imatges.S'ha dut a terme un experiment amb quatre experts que, utilitzantl'eina desenvolupada, han escollit els paràmetres que creien adientsper al filtrat d'una sèrie d'imatges d'ultrasò. En aquest experiments'han utilitzat uns filtres que l'entorn MeVisLab ja té implementats:el Bilateral Filter, l'Anisotropic Difusion i una combinació d'un filtrede Mediana i un de Mitjana.Amb l'experiment realitzat, s'ha fet un estudi dels paràmetres capturats i s'han proposat una sèrie d'estimadors que seran favorables en la majoria dels casos per dur a terme el preprocessat d'imatges d'ultrasò

Identification of Paintings from Camera-Phone Images

Peer-reviewed

Python y OpenCV aplicados a un caso de estudio real

Este trabajo se centra en el uso del lenguaje Python y la librería OpenCV de visión por computador para el seguimiento de crustáceos marinos en condiciones experimentales y determinar su comportamiento en un entorno social.

Estudio de las técnicas de reconocimiento facial en obras de arte a través de la visión por computador

El objetivo de esta investigación es comprobar la utilidad de las técnicas actuales de reconocimiento facial a través de la visión por computador en entornos museísticos. Para alcanzar este fin, he seguido las estrategias de diseño y creación para crear una aplicación que me permita posteriormente realizar una serie de experimentos, los cuales me proporcionarán los datos necesarios con los que evaluar la funcionalidad de estas técnicas existentes en obras de arte, en mi caso concretamente, sobre cuadros.

Identification of paintings from camera-phone images

Peer-reviewed

Efficient image mosaicing for multi-robot visual underwater mapping

Robotic platforms have advanced greatly in terms of their remote sensing capabilities, including obtaining optical information using cameras. Alongside these advances, visual mapping has become a very active research area, which facilitates the mapping of areas inaccessible to humans. This requires the efficient processing of data to increase the final mosaic quality and computational efficiency. In this paper, we propose an efficient image mosaicing algorithm for large area visual mapping in underwater environments using multiple underwater robots. Our method identifies overlapping image pairs in the trajectories carried out by the different robots during the topology estimation process, being this a cornerstone for efficiently mapping large areas of the seafloor. We present comparative results based on challenging real underwater datasets, which simulated multi-robot mapping

Anàlisi d'imatges estereoscòpiques utilitzant mètodes de baixa càrrega computacional

Mitjançant imatges estereoscòpiques es poden detectar la posició respecte de la càmera dels objectes que apareixen en una escena. A partir de les diferències entre les imatges captades pels dos objectius es pot determinar la profunditat dels objectes. Existeixen diversitat de tècniques de visió artificial que permeten calcular la localització dels objectes, habitualment amb l’objectiu de reconstruir l’escena en 3D. Aquestes tècniques necessiten una gran càrrega computacional, ja que utilitzen mètodes de comparació bidimensionals, i per tant, no es poden utilitzar per aplicacions en temps real. En aquest treball proposem un nou mètode d’anàlisi de les imatges estereoscòpiques que ens permeti obtenir la profunditat dels objectes d’una escena amb uns resultats acceptables. Aquest nou mètode es basa en transformar la informació bidimensional de la imatge en una informació unidimensional per tal de poder fer la comparació de les imatges amb un baix cost computacional, i dels resultats de la comparació extreure’n la profunditat dels objectes dins l’escena. Això ha de permetre, per exemple, que aquest mètode es pugui implementar en un dispositiu autònom i li permeti realitzar operacions de guiatge a través d’espais interiors i exteriors.

Reconeixement de gestos de la mà amb el sensor Kinect

El reconeixement dels gestos de la mà (HGR, Hand Gesture Recognition) és actualment un camp important de recerca degut a la varietat de situacions en les quals és necessari comunicar-se mitjançant signes, com pot ser la comunicació entre persones que utilitzen la llengua de signes i les que no. En aquest projecte es presenta un mètode de reconeixement de gestos de la mà a temps real utilitzant el sensor Kinect per Microsoft Xbox, implementat en un entorn Linux (Ubuntu) amb llenguatge de programació Python i utilitzant la llibreria de visió artifical OpenCV per a processar les dades sobre un ordinador portàtil convencional. Gràcies a la capacitat del sensor Kinect de capturar dades de profunditat d’una escena es poden determinar les posicions i trajectòries dels objectes en 3 dimensions, el que implica poder realitzar una anàlisi complerta a temps real d’una imatge o d’una seqüencia d’imatges. El procediment de reconeixement que es planteja es basa en la segmentació de la imatge per poder treballar únicament amb la mà, en la detecció dels contorns, per després obtenir l’envolupant convexa i els defectes convexos, que finalment han de servir per determinar el nombre de dits i concloure en la interpretació del gest; el resultat final és la transcripció del seu significat en una finestra que serveix d’interfície amb l’interlocutor. L’aplicació permet reconèixer els números del 0 al 5, ja que s’analitza únicament una mà, alguns gestos populars i algunes de les lletres de l’alfabet dactilològic de la llengua de signes catalana. El projecte és doncs, la porta d’entrada al camp del reconeixement de gestos i la base d’un futur sistema de reconeixement de la llengua de signes capaç de transcriure tant els signes dinàmics com l’alfabet dactilològic.

Optimització de la tècnica del miralls màgics a partir de mesures de teoria de la informació

La visualització científica estudia i defineix algorismes i estructures de dades que permeten fer comprensibles conjunts de dades a través d’imatges. En el cas de les aplicacions mèdiques les dades que cal interpretar provenen de diferents dispositius de captació i es representen en un model de vòxels. La utilitat d’aquest model de vòxels depèn de poder-lo veure des del punt de vista ideal, és a dir el que aporti més informació. D’altra banda, existeix la tècnica dels Miralls Màgics que permet veure el model de vòxels des de diferents punts de vista alhora i mostrant diferents valors de propietat a cada mirall. En aquest projecte implementarem un algorisme que permetrà determinar el punt de vista ideal per visualitzar un model de vòxels així com també els punts de vista ideals per als miralls per tal d’aconseguir el màxim d’informació possible del model de vòxels. Aquest algorisme es basa en la teoria de la informació per saber quina és la millor visualització. L’algorisme també permetrà determinar l’assignació de colors òptima per al model de vòxels

An approach to vision-based station keeping for an unmanned underwater vehicle

This paper presents an automatic vision-based system for UUV station keeping. The vehicle is equipped with a down-looking camera, which provides images of the sea-floor. The station keeping system is based on a feature-based motion detection algorithm, which exploits standard correlation and explicit textural analysis to solve the correspondence problem. A visual map of the area surveyed by the vehicle is constructed to increase the flexibility of the system, allowing the vehicle to position itself when it has lost the reference image. The testing platform is the URIS underwater vehicle. Experimental results demonstrating the behavior of the system on a real environment are presented

Human-Computer Interaction with older people through ethnographical lenses: everyday interactions with ICT

Report for the scientific sojourn carried out at the School of Computing of the University of Dundee, United Kingdom, from 2010 to 2012. This document is a scientific report of the work done, main results, publications and accomplishment of the objectives of the 2-year post-doctoral research project with reference number BP-A 00239. The project has addressed the topic of older people (60+) and Information and Communication Technologies (ICT), which is a topic of growing social and research interest, from a Human-Computer Interaction perspective. Over a 2-year period (June 2010-June 2012), we have conducted classical ethnography of ICT use in a computer clubhouse in Scotland, addressing interaction barriers and strategies, social sharing practices in Social Network Sites, and ICT learning, and carried out rapid ethnographical studies related to geo-enabled ICT and e-government services towards supporting independent living and active ageing. The main results have provided a much deeper understanding of (i) the everyday use of Computer-Mediated Communication tools, such as video-chats and blogs, and its evolution as older people’s experience with ICT increases over time, (ii) cross-cultural aspects of ICT use in the north and south of Europe, (iii) the relevance of cognition over vision in interacting with geographical information and a wide range of ICT tools, despite common stereotypes (e.g. make things bigger), (iv) the important relationship offline-online to provide older people with socially inclusive and meaningful eservices for independent living and active ageing, (v) how older people carry out social sharing practices in the popular YouTube, (vi) their user experiences and (vii) the challenges they face in ICT learning and the strategies they use to become successful ICT learners over time. The research conducted in this project has been published in 17 papers, 4 in journals – two of which in JCR, 5 in conferences, 4 in workshops and 4 in magazines. Other public output consists of 10 invited talks and seminars.