Internet for Image Searching

"Internet for Image Searching" is a free online tutorial to help staff and students in universities and colleges to find digital images for their learning and teaching. The emphasis of the tutorial is on finding copyright cleared images which are available free; facilitating quick, hassle-free access to a vast range of online photographs and other visual resources. "This tutorial is an excellent resource for anyone needing to know more about where and how to find images online. The fact that it concentrates on copyright cleared images will make it even more valuable for busy learning and teaching professionals, researchers and students alike. It will also serve to inspire confidence in those needing to use images from the web in their work." (Sharon Waller of the Higher Education Academy).

CV workshop - Projecting a professional image

Slides and activity sheets to accompany a set of practical workshop activities which help participants identify some of their individual skills, as the basis for a future coursework to produce a CV

Intute tutorial on image searching

Would you like to learn how to use the Internet to find copyright cleared images for your work, quickly and efficiently?

JISC Digital media internet for image searching

This webpage provides links to image banks and sources of photos which are usable for educational purposes.

Performance Tuning Burger King's Brand Image

Advertising Design Management's Presentation - Burger King

Aportes de la psicología al consumerismo

El presente artículo tuvo como finalidad hallar cuáles han sido los aportes específicos de la Psicología al Consumerismo. Para alcanzar dicho fin se inició con la contextualización del marco teórico relacionado con el consumerismo, partiendo de la historia de la Psicología del Consumidor y sus conceptos más relevantes, continuando con la definición del Consumerismo, las circunstancias específicas de la sociedad actual que han favorecido el afianzamiento en esta temática, así como los aspectos legales generales y los específicos referidos a Colombia. En tercer lugar se realizó una búsqueda rigurosa de material bibliográfico que permitiera ahondar en los aportes de la Psicología, en todas sus ramas, al consumerismo. Finalmente se realizó una reflexión con respecto al papel activo que la psicología debe tomar en el tema del consumerismo, los factores psicológicos que intermedian en este proceso, las consecuencias individuales y sociales, así como el nuevo rol que debe enfrentar el Psicólogo interesado en la Psicología del consumidor.

Projecting a professional image

Talk given by Diana Fitch from Careers Destinations, for COMP1205.

Le français par l'image : propuestas didácticas de utilización del vídeo en el aula. 'El francés por la imagen'.

Se ofrece material didáctico audiovisual para la enseñanza de la lengua francesa para ser utilizado en el aula. Está organizado en 15 propuestas didácticas. Incluye ficha pedagógica y ficha de trabajo.

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

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.