Colour image processing

In the context of the round table the following topics related to image colour processing will be discussed: historical point of view. Studies of Aguilonius, Gerritsen, Newton and Maxwell. CIE standard (Commission International de lpsilaEclaraige). Colour models. RGB, HIS, etc. Colour segmentation based on HSI model. Industrial applications. Summary and discussion. At the end, video images showing the robustness of colour in front of B/W images will be presented

A Monte Carlo method for accelerating the computation of animated radiosity sequences

Realistic rendering animation is known to be an expensive processing task when physically-based global illumination methods are used in order to improve illumination details. This paper presents an acceleration technique to compute animations in radiosity environments. The technique is based on an interpolated approach that exploits temporal coherence in radiosity. A fast global Monte Carlo pre-processing step is introduced to the whole computation of the animated sequence to select important frames. These are fully computed and used as a base for the interpolation of all the sequence. The approach is completely view-independent. Once the illumination is computed, it can be visualized by any animated camera. Results present significant high speed-ups showing that the technique could be an interesting alternative to deterministic methods for computing non-interactive radiosity animations for moderately complex scenarios

Pre-procés i segmentació en imatges d’ultrasons 2D i 3D de la pròstata

Aquest projecte s'ha dut a terme amb el Grup de visió per computador del departament d'Arquitectura i Tecnologia de Computadors (ATC) de la Universitat de Girona. Està enfocat a l'anàlisi d'imatges mèdiques, en concret s'analitzaran imatges de pròstata en relació a desenvolupaments que s'estan realitzant en el grup de visió esmentat. Els objectius fixats per aquest projecte són desenvolupar dos mòduls de processamentm d'imatges els quals afrontaran dos blocs important en el tractament d'imatges, aquests dos mòduls seran un pre-processat d'imatges, que constarà de tres filtres i un bloc de segmentació per tal de cercar la pròstata dintre de les imatges a tractar. En el projecte es treballarà amb el llenguatge de programació C++, concretament amb unes llibreries que es denominen ITK (Insight Toolkit ) i són open source enfocades al tractament d'imatges mèdiques. A part d'aquesta eina s'utilitzaran d'altres com les Qt que és una biblioteca d'eines per crear entorns gràfics

A method to obtain the integrated contour image in colour scenes

This paper describes a method to achieve the most relevant contours of an image. The presented method proposes to integrate the information of the local contours from chromatic components such as H, S and I, taking into account the criteria of coherence of the local contour orientation values obtained from each of these components. The process is based on parametrizing pixel by pixel the local contours (magnitude and orientation values) from the H, S and I images. This process is carried out individually for each chromatic component. If the criterion of dispersion of the obtained orientation values is high, this chromatic component will lose relevance. A final processing integrates the extracted contours of the three chromatic components, generating the so-called integrated contours image

Positioning an underwater vehicle through image mosaicking

Mosaics have been commonly used as visual maps for undersea exploration and navigation. The position and orientation of an underwater vehicle can be calculated by integrating the apparent motion of the images which form the mosaic. A feature-based mosaicking method is proposed in this paper. The creation of the mosaic is accomplished in four stages: feature selection and matching, detection of points describing the dominant motion, homography computation and mosaic construction. In this work we demonstrate that the use of color and textures as discriminative properties of the image can improve, to a large extent, the accuracy of the constructed mosaic. The system is able to provide 3D metric information concerning the vehicle motion using the knowledge of the intrinsic parameters of the camera while integrating the measurements of an ultrasonic sensor. The experimental results of real images have been tested on the GARBI underwater vehicle

Unsupervised active regions for multiresolution image segmentation

An unsupervised approach to image segmentation which fuses region and boundary information is presented. The proposed approach takes advantage of the combined use of 3 different strategies: the guidance of seed placement, the control of decision criterion, and the boundary refinement. The new algorithm uses the boundary information to initialize a set of active regions which compete for the pixels in order to segment the whole image. The method is implemented on a multiresolution representation which ensures noise robustness as well as computation efficiency. The accuracy of the segmentation results has been proven through an objective comparative evaluation of the method

Plane-to-plane positioning from image-based visual servoing and structured light

In this paper we face the problem of positioning a camera attached to the end-effector of a robotic manipulator so that it gets parallel to a planar object. Such problem has been treated for a long time in visual servoing. Our approach is based on linking to the camera several laser pointers so that its configuration is aimed to produce a suitable set of visual features. The aim of using structured light is not only for easing the image processing and to allow low-textured objects to be treated, but also for producing a control scheme with nice properties like decoupling, stability, well conditioning and good camera trajectory

Compression-based Image Registration

Image registration is an important component of image analysis used to align two or more images. In this paper, we present a new framework for image registration based on compression. The basic idea underlying our approach is the conjecture that two images are correctly registered when we can maximally compress one image given the information in the other. The contribution of this paper is twofold. First, we show that the image registration process can be dealt with from the perspective of a compression problem. Second, we demonstrate that the similarity metric, introduced by Li et al., performs well in image registration. Two different versions of the similarity metric have been used: the Kolmogorov version, computed using standard real-world compressors, and the Shannon version, calculated from an estimation of the entropy rate of the images

Medical image registration based on random line sampling

One of the key aspects in 3D-image registration is the computation of the joint intensity histogram. We propose a new approach to compute this histogram using uniformly distributed random lines to sample stochastically the overlapping volume between two 3D-images. The intensity values are captured from the lines at evenly spaced positions, taking an initial random offset different for each line. This method provides us with an accurate, robust and fast mutual information-based registration. The interpolation effects are drastically reduced, due to the stochastic nature of the line generation, and the alignment process is also accelerated. The results obtained show a better performance of the introduced method than the classic computation of the joint histogram

Image Segmentation Using Information Bottleneck Method

In image processing, segmentation algorithms constitute one of the main focuses of research. In this paper, new image segmentation algorithms based on a hard version of the information bottleneck method are presented. The objective of this method is to extract a compact representation of a variable, considered the input, with minimal loss of mutual information with respect to another variable, considered the output. First, we introduce a split-and-merge algorithm based on the definition of an information channel between a set of regions (input) of the image and the intensity histogram bins (output). From this channel, the maximization of the mutual information gain is used to optimize the image partitioning. Then, the merging process of the regions obtained in the previous phase is carried out by minimizing the loss of mutual information. From the inversion of the above channel, we also present a new histogram clustering algorithm based on the minimization of the mutual information loss, where now the input variable represents the histogram bins and the output is given by the set of regions obtained from the above split-and-merge algorithm. Finally, we introduce two new clustering algorithms which show how the information bottleneck method can be applied to the registration channel obtained when two multimodal images are correctly aligned. Different experiments on 2-D and 3-D images show the behavior of the proposed algorithms

An information theoretic framework for image segmentation

In this paper, an information theoretic framework for image segmentation is presented. This approach is based on the information channel that goes from the image intensity histogram to the regions of the partitioned image. It allows us to define a new family of segmentation methods which maximize the mutual information of the channel. Firstly, a greedy top-down algorithm which partitions an image into homogeneous regions is introduced. Secondly, a histogram quantization algorithm which clusters color bins in a greedy bottom-up way is defined. Finally, the resulting regions in the partitioning algorithm can optionally be merged using the quantized histogram

Processament de la informació en nens de pre-escolar de les comarques gironines. Implicacions pedagògiques

La nostra investigació s'inscriu en la concepció dinàmica de la intel·ligència, i concretament en el processos que configuren el processament cerebral en el Model d'integració de la informació descrit per Das, Kirby i Jarman (1979). Els dos processos cerebrals que constitueixen la base de la conducta intel·ligent són el processament simultani i el processament seqüencial; són les dues estratègies principals del processament de la informació. Tota classe d'estímul és susceptible d'ésser processat o bé seqüencialment (seriació, verbal, anàlisi), o be simultàniament (global, visual, síntesi). Basant-nos en el recull bibliogràfic i amb la convicció de que apropant-nos al coneixement de les peculiaritats del processament de la informació, ens endinsem en la comprensió del procés que mena a la conducta intel·ligent, i per tant, a l'aprenentatge, formulem la següent hipòtesi de treball: en els nens de preescolar (d'entre els 3 i els sis anys) es donaran aquest dos tipus de processament i variaran en funció de l'edat, el sexe, l'atenció, les dificultats d'aprenentatge, els problemes de llenguatge, el bilingüisme, el nivell sociocultural, la dominància manual, el nivell mental i de la presència de patologia. Les diferències que s'esdevinguin ens permetran de formular criteris i pautes per a la intervenció educativa. Els nostres objectius es refonen en mesurar el processament en nens de preescolar de les comarques gironines, verificar la relació de cada tipus de processament amb les variables esmentades, comprovar si s'estableix un paral·lelisme entre el processament i les aportacions de concepció localitzacionista de les funcions cerebrals en base als nostres resultats, i pautes per a la intervenció pedagògica. Quant al mètode, hem seleccionat una mostra representativa dels nens i nenes matriculats a les escoles publiques de les comarques gironines durant el curs 92/93, mitjançant un mostreig aleatori estratificat i per conglomerats. El tamany real de la mostra és de dos-cents seixanta un subjectes. Els instruments emprats han estat els següents: el Test K-ABC de Kaufman & Kaufman (1983) per a la avaluació del processament; un formulari dirigit als pares per a la recollida de la informació pertinent; entrevistes amb les mestres, i el Test de la Figura Humana de Goodenough. Pel que fa referència als resultats de la nostra recerca i en funció dels objectius proposats, constatem els fets següents. En els nens de preescolar, amb edats d'entre els tres i els sis anys, es constata l'existència dels dos tipus de processament cerebral, sense que es doni un predomini d'un sobre de l'altre; ambdós processaments actuen interrelacionadament. Ambdós tipus de processament milloren a mesura que augmenta l'edat, però es constaten diferències derivades del nivell mental: amb un nivell mental normal s'hi associa una millora d'ambdós processaments, mentre que amb un nivell mental deficient només millora fonamentalment el processament seqüencial. Tanmateix, el processament simultani està més relacionat amb les funcions cognitives complexes i és més nivell mental dependent que el processament seqüencial. Tant les dificultats d'aprenentatge com els problemes de llenguatge predominen en els nens i nenes amb un desequilibri significatiu entre ambdós tipus de processament; les dificultats d'aprenentatge estan més relacionades amb una deficiència del processament simultani, mentre que els problemes de llenguatge es relacionen més amb una deficiència en el processament seqüencial. Els nivells socioculturals baixos es relacionen amb resultats inferiors en ambdós tipus de processament. Per altra part, entre els nens bilingües és més freqüent el processament seqüencial significatiu. El test de la Figura Humana es comporta com un marcador de processament simultani i el nivell atencional com un marcador de la gravetat del problema que afecta al processament i en el següent ordre: nivell mental deficient, dificultats, d'aprenentatge i problemes de llenguatge . Les deficiències atencionals van lligades a deficiències en el processament simultani i a la presencia de patologia. Quant a la dominància manual no es constaten diferències en el processament. Finalment, respecte del sexe només podem aportar que quan un dels dos tipus de processament és deficitari,i es dóna per tant, un desequilibri en el processament, predomina significativament el nombre de nens afectats per sobre del de nenes.

Image segmentation integrating colour, texture and boundary information

La tesis se centra en la Visión por Computador y, más concretamente, en la segmentación de imágenes, la cual es una de las etapas básicas en el análisis de imágenes y consiste en la división de la imagen en un conjunto de regiones visualmente distintas y uniformes considerando su intensidad, color o textura. Se propone una estrategia basada en el uso complementario de la información de región y de frontera durante el proceso de segmentación, integración que permite paliar algunos de los problemas básicos de la segmentación tradicional. La información de frontera permite inicialmente identificar el número de regiones presentes en la imagen y colocar en el interior de cada una de ellas una semilla, con el objetivo de modelar estadísticamente las características de las regiones y definir de esta forma la información de región. Esta información, conjuntamente con la información de frontera, es utilizada en la definición de una función de energía que expresa las propiedades requeridas a la segmentación deseada: uniformidad en el interior de las regiones y contraste con las regiones vecinas en los límites. Un conjunto de regiones activas inician entonces su crecimiento, compitiendo por los píxeles de la imagen, con el objetivo de optimizar la función de energía o, en otras palabras, encontrar la segmentación que mejor se adecua a los requerimientos exprsados en dicha función. Finalmente, todo esta proceso ha sido considerado en una estructura piramidal, lo que nos permite refinar progresivamente el resultado de la segmentación y mejorar su coste computacional. La estrategia ha sido extendida al problema de segmentación de texturas, lo que implica algunas consideraciones básicas como el modelaje de las regiones a partir de un conjunto de características de textura y la extracción de la información de frontera cuando la textura es presente en la imagen. Finalmente, se ha llevado a cabo la extensión a la segmentación de imágenes teniendo en cuenta las propiedades de color y textura. En este sentido, el uso conjunto de técnicas no-paramétricas de estimación de la función de densidad para la descripción del color, y de características textuales basadas en la matriz de co-ocurrencia, ha sido propuesto para modelar adecuadamente y de forma completa las regiones de la imagen. La propuesta ha sido evaluada de forma objetiva y comparada con distintas técnicas de integración utilizando imágenes sintéticas. Además, se han incluido experimentos con imágenes reales con resultados muy positivos.