Sistema informàtic d’ajut a la detecció i al seguiment del melanoma

Mitjançant les tècniques de visió per computador aquest projecte pretén desenvolupar una aplicació capaç de segmentar la pell, detectar nevus (pigues i altres taques) i poder comparar imatges de pacients amb risc de contreure melanoma preses en moments diferents. Aquest projecte pretén oferir diferents eines informàtiques als dermatòlegs per a propòsits relacionats amb la investigació. L’ objectiu principal d’ aquest projecte és desenvolupar un sistema informàtic que proporcioni als dermatòlegs agilitat a l’hora de gestionar les dades dels pacients amb les sevesimatges corresponents, ajudar-los en la realització de deteccions dels nevus d’aquestes imatges, i ajudar-los en la comparació d’exploracions (amb les deteccions realitzades)de diferents èpoques d’un mateix pacient

Multispectral image compression using the wavelet transform

Multispectral images contain information from several spectral wavelengths and currently multispectral images are widely used in remote sensing and they are becoming more common in the field of computer vision and in industrial applications. Typically, one multispectral image in remote sensing may occupy hundreds of megabytes of disk space and several this kind of images may be received from a single measurement. This study considers the compression of multispectral images. The lossy compression is based on the wavelet transform and we compare the suitability of different waveletfilters for the compression. A method for selecting a wavelet filter for the compression and reconstruction of multispectral images is developed. The performance of the multidimensional wavelet transform based compression is compared to other compression methods like PCA, ICA, SPIHT, and DCT/JPEG. The quality of the compression and reconstruction is measured by quantitative measures like signal-to-noise ratio. In addition, we have developed a qualitative measure, which combines the information from the spatial and spectral dimensions of a multispectral image and which also accounts for the visual quality of the bands from the multispectral images.

Level Set Methods in Image Processing

This thesis gives an overview of the use of the level set methods in the field of image science. The similar fast marching method is discussed for comparison, also the narrow band and the particle level set methods are introduced. The level set method is a numerical scheme for representing, deforming and recovering structures in an arbitrary dimensions. It approximates and tracks the moving interfaces, dynamic curves and surfaces. The level set method does not define how and why some boundary is advancing the way it is but simply represents and tracks the boundary. The principal idea of the level set method is to represent the N dimensional boundary in the N+l dimensions. This gives the generality to represent even the complex boundaries. The level set methods can be powerful tools to represent dynamic boundaries, but they can require lot of computing power. Specially the basic level set method have considerable computational burden. This burden can be alleviated with more sophisticated versions of the level set algorithm like the narrow band level set method or with the programmable hardware implementation. Also the parallel approach can be used in suitable applications. It is concluded that these methods can be used in a quite broad range of image applications, like computer vision and graphics, scientific visualization and also to solve problems in computational physics. Level set methods and methods derived and inspired by it will be in the front line of image processing also in the future.

Analyse de groupe d’un modèle de la plasticité idéale planaire et sur les solutions en termes d’invariants de Riemann pour les systèmes quasilinéaires du premier ordre

Les objets d’étude de cette thèse sont les systèmes d’équations quasilinéaires du premier ordre. Dans une première partie, on fait une analyse du point de vue du groupe de Lie classique des symétries ponctuelles d’un modèle de la plasticité idéale. Les écoulements planaires dans les cas stationnaire et non-stationnaire sont étudiés. Deux nouveaux champs de vecteurs ont été obtenus, complétant ainsi l’algèbre de Lie du cas stationnaire dont les sous-algèbres sont classifiées en classes de conjugaison sous l’action du groupe. Dans le cas non-stationnaire, une classification des algèbres de Lie admissibles selon la force choisie est effectuée. Pour chaque type de force, les champs de vecteurs sont présentés. L’algèbre ayant la dimension la plus élevée possible a été obtenues en considérant les forces monogéniques et elle a été classifiée en classes de conjugaison. La méthode de réduction par symétrie est appliquée pour obtenir des solutions explicites et implicites de plusieurs types parmi lesquelles certaines s’expriment en termes d’une ou deux fonctions arbitraires d’une variable et d’autres en termes de fonctions elliptiques de Jacobi. Plusieurs solutions sont interprétées physiquement pour en déduire la forme de filières d’extrusion réalisables. Dans la seconde partie, on s’intéresse aux solutions s’exprimant en fonction d’invariants de Riemann pour les systèmes quasilinéaires du premier ordre. La méthode des caractéristiques généralisées ainsi qu’une méthode basée sur les symétries conditionnelles pour les invariants de Riemann sont étendues pour être applicables à des systèmes dans leurs régions elliptiques. Leur applicabilité est démontrée par des exemples de la plasticité idéale non-stationnaire pour un flot irrotationnel ainsi que les équations de la mécanique des fluides. Une nouvelle approche basée sur l’introduction de matrices de rotation satisfaisant certaines conditions algébriques est développée. Elle est applicable directement à des systèmes non-homogènes et non-autonomes sans avoir besoin de transformations préalables. Son efficacité est illustrée par des exemples comprenant un système qui régit l’interaction non-linéaire d’ondes et de particules. La solution générale est construite de façon explicite.

Apprentissage des réseaux de neurones profonds et applications en traitement automatique de la langue naturelle

En apprentissage automatique, domaine qui consiste à utiliser des données pour apprendre une solution aux problèmes que nous voulons confier à la machine, le modèle des Réseaux de Neurones Artificiels (ANN) est un outil précieux. Il a été inventé voilà maintenant près de soixante ans, et pourtant, il est encore de nos jours le sujet d'une recherche active. Récemment, avec l'apprentissage profond, il a en effet permis d'améliorer l'état de l'art dans de nombreux champs d'applications comme la vision par ordinateur, le traitement de la parole et le traitement des langues naturelles. La quantité toujours grandissante de données disponibles et les améliorations du matériel informatique ont permis de faciliter l'apprentissage de modèles à haute capacité comme les ANNs profonds. Cependant, des difficultés inhérentes à l'entraînement de tels modèles, comme les minima locaux, ont encore un impact important. L'apprentissage profond vise donc à trouver des solutions, en régularisant ou en facilitant l'optimisation. Le pré-entraînnement non-supervisé, ou la technique du ``Dropout'', en sont des exemples. Les deux premiers travaux présentés dans cette thèse suivent cette ligne de recherche. Le premier étudie les problèmes de gradients diminuants/explosants dans les architectures profondes. Il montre que des choix simples, comme la fonction d'activation ou l'initialisation des poids du réseaux, ont une grande influence. Nous proposons l'initialisation normalisée pour faciliter l'apprentissage. Le second se focalise sur le choix de la fonction d'activation et présente le rectifieur, ou unité rectificatrice linéaire. Cette étude a été la première à mettre l'accent sur les fonctions d'activations linéaires par morceaux pour les réseaux de neurones profonds en apprentissage supervisé. Aujourd'hui, ce type de fonction d'activation est une composante essentielle des réseaux de neurones profonds. Les deux derniers travaux présentés se concentrent sur les applications des ANNs en traitement des langues naturelles. Le premier aborde le sujet de l'adaptation de domaine pour l'analyse de sentiment, en utilisant des Auto-Encodeurs Débruitants. Celui-ci est encore l'état de l'art de nos jours. Le second traite de l'apprentissage de données multi-relationnelles avec un modèle à base d'énergie, pouvant être utilisé pour la tâche de désambiguation de sens.

Content Based Image Retrieval System for Malayalam Handwritten Characters

Content Based Image Retrieval is one of the prominent areas in Computer Vision and Image Processing. Recognition of handwritten characters has been a popular area of research for many years and still remains an open problem. The proposed system uses visual image queries for retrieving similar images from database of Malayalam handwritten characters. Local Binary Pattern (LBP) descriptors of the query images are extracted and those features are compared with the features of the images in database for retrieving desired characters. This system with local binary pattern gives excellent retrieval performance

Sistema informàtic d’ajut a la detecció i al seguiment del melanoma

Mitjançant les tècniques de visió per computador aquest projecte pretén desenvolupar una aplicació capaç de segmentar la pell, detectar nevus (pigues i altres taques) i poder comparar imatges de pacients amb risc de contreure melanoma preses en moments diferents. Aquest projecte pretén oferir diferents eines informàtiques als dermatòlegs per a propòsits relacionats amb la investigació. L’ objectiu principal d’ aquest projecte és desenvolupar un sistema informàtic que proporcioni als dermatòlegs agilitat a l’hora de gestionar les dades dels pacients amb les sevesimatges corresponents, ajudar-los en la realització de deteccions dels nevus d’aquestes imatges, i ajudar-los en la comparació d’exploracions (amb les deteccions realitzades)de diferents èpoques d’un mateix pacient

Segmentació de punts 3D rígids i no rígids obtinguts a partir d’un sistema estèreo

L’estudi consta de dues grans parts que serien la part de dissenyar, desenvolupar i implementar els mètodes de segmentació que ens serviran per separar els punts rígids dels punts no rígids/deformables. I l’altra part seria la d’obtenir reconstruccions 3D a partir d’un sistema estèreo, passant per la calibració de les càmeres del sistema, la realització de captures d’experiments reals, la generació de reconstruccions 3D per finalment posar a prova els mètodes desenvolupats en la part anterior

Desenvolupament d’un sistema de visió estereoscòpica per a la reconstrucció tridimensional d’objectes

El projecte consisteix en analitzar, dissenyar i desenvolupar un sistema estèreo binocular (format per dues càmeres) sobre un suport que ofereixi la mobilitat i portabilitat necessària per utilitzar-lo de forma independent, és a dir, sense necessitat de connexió a un ordinador, ja que normalment, els sistemes de visió per computador solen incorporar un ordinador amb un frame grabber (placa de captura d’imatges). Per a dur a terme el sistema estèreo més adient, s’analitzaran els requeriments necessaris, s’estudiaran diferents alternatives, i finalment, es desenvoluparà i es demostrarà el funcionament del sistema en qüestió

A survey addressing the fundamental matrix estimation problem

Epipolar geometry is a key point in computer vision and the fundamental matrix estimation is the only way to compute it. This article surveys several methods of fundamental matrix estimation which have been classified into linear methods, iterative methods and robust methods. All of these methods have been programmed and their accuracy analysed using real images. A summary, accompanied with experimental results, is given

Shape complexity based on mutual information

Shape complexity has recently received attention from different fields, such as computer vision and psychology. In this paper, integral geometry and information theory tools are applied to quantify the shape complexity from two different perspectives: from the inside of the object, we evaluate its degree of structure or correlation between its surfaces (inner complexity), and from the outside, we compute its degree of interaction with the circumscribing sphere (outer complexity). Our shape complexity measures are based on the following two facts: uniformly distributed global lines crossing an object define a continuous information channel and the continuous mutual information of this channel is independent of the object discretisation and invariant to translations, rotations, and changes of scale. The measures introduced in this paper can be potentially used as shape descriptors for object recognition, image retrieval, object localisation, tumour analysis, and protein docking, among others

Application of a hybrid tracking algorithm to motion analysis

An algorithm for tracking multiple feature positions in a dynamic image sequence is presented. This is achieved using a combination of two trajectory-based methods, with the resulting hybrid algorithm exhibiting the advantages of both. An optimizing exchange algorithm is described which enables short feature paths to be tracked without prior knowledge of the motion being studied. The resulting partial trajectories are then used to initialize a fast predictor algorithm which is capable of rapidly tracking multiple feature paths. As this predictor algorithm becomes tuned to the feature positions being tracked, it is shown how the location of occluded or poorly detected features can be predicted. The results of applying this tracking algorithm to data obtained from real-world scenes are then presented.

Biologically-inspired robust motion segmentation using mutual information

This paper presents a neuroscience inspired information theoretic approach to motion segmentation. Robust motion segmentation represents a fundamental first stage in many surveillance tasks. As an alternative to widely adopted individual segmentation approaches, which are challenged in different ways by imagery exhibiting a wide range of environmental variation and irrelevant motion, this paper presents a new biologically-inspired approach which computes the multivariate mutual information between multiple complementary motion segmentation outputs. Performance evaluation across a range of datasets and against competing segmentation methods demonstrates robust performance.

IFTrace: Video segmentation of deformable objects using the Image Foresting Transform

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Utilizando mapas de conectividade fuzzy no desenvolvimento de algoritmos reparadores de imagens binárias 3D

A 3D binary image is considered well-composed if, and only if, the union of the faces shared by the foreground and background voxels of the image is a surface in R3. Wellcomposed images have some desirable topological properties, which allow us to simplify and optimize algorithms that are widely used in computer graphics, computer vision and image processing. These advantages have fostered the development of algorithms to repair bi-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) images that are not well-composed. These algorithms are known as repairing algorithms. In this dissertation, we propose two repairing algorithms, one randomized and one deterministic. Both algorithms are capable of making topological repairs in 3D binary images, producing well-composed images similar to the original images. The key idea behind both algorithms is to iteratively change the assigned color of some points in the input image from 0 (background)to 1 (foreground) until the image becomes well-composed. The points whose colors are changed by the algorithms are chosen according to their values in the fuzzy connectivity map resulting from the image segmentation process. The use of the fuzzy connectivity map ensures that a subset of points chosen by the algorithm at any given iteration is the one with the least affinity with the background among all possible choices