Refinement criteria for global illumination using convex funcions

In several computer graphics areas, a refinement criterion is often needed to decide whether to go on or to stop sampling a signal. When the sampled values are homogeneous enough, we assume that they represent the signal fairly well and we do not need further refinement, otherwise more samples are required, possibly with adaptive subdivision of the domain. For this purpose, a criterion which is very sensitive to variability is necessary. In this paper, we present a family of discrimination measures, the f-divergences, meeting this requirement. These convex functions have been well studied and successfully applied to image processing and several areas of engineering. Two applications to global illumination are shown: oracles for hierarchical radiosity and criteria for adaptive refinement in ray-tracing. We obtain significantly better results than with classic criteria, showing that f-divergences are worth further investigation in computer graphics. Also a discrimination measure based on entropy of the samples for refinement in ray-tracing is introduced. The recursive decomposition of entropy provides us with a natural method to deal with the adaptive subdivision of the sampling region

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

Caracterització estructural de Ribonucleases humanes

Les dues proteïnes estudiades en aquest treball (ECP o RNasa 3 i RNasa 1ΔN7) pertanyen a la superfamília de la RNasa A i resulten d'especial interès per la seva potencial aplicació en la teràpia i/o diagnòstic del càncer. A més de la seva capacitat ribonucleolítica, l'ECP presenta d'altres activitats, com l'antibacteriana, l'helmintotòxica o la citotòxica contra cèl·lules i teixits de mamífers. Per la RNasa 1 de tipus pancreàtic expressada per les cèl·lules endotelials humanes també s'ha proposat un paper defensiu. La RNasa 1ΔN7, en canvi, no presenta aquest tipus d'accions biològiques, si bé cal destacar la menor afinitat que exhibeix enfront el seu inhibidor específic en relació a d'altres membres de la família. Tant l'ECP com la RNasa 1ΔN7 s'han cristal·litzat emprant la tècnica de la difusió de vapor en gotes penjants, i s'han determinat les seves estructures tridimensionals (3D) mitjançant el mètode del reemplaçament molecular. Per l'afinament de les estructures s'han usat dades fins a 1,75 i 1,90 Å respectivament. Ambdòs molècules exhibeixen el plegament típic  +  que caracteritza a tots els membres de la superfamília de la RNasa A. Tanmateix, les diferències que mostren en comparació amb l'estructura d'altres RNases permeten explicar, d'una banda, la baixa activitat ribonucleolítica d'aquests enzims i, de l'altra, les seves peculiaritats funcionals.

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.