Sensing colour stability and mixtures of powder paprika using optical reflectance and image analysis.

The production and industry of paprika present several problems related to quality and to production costs. One of the main difficulties is to obtain an objective and quick method for predicting quality. Quality in powder paprika involves: quantity of carotenoids and the appearance and stability of colour. The method used currently for determining quality is the measurement of absorbance at 460 nm wavelength, of an acetone extract of carotenoids, but there is no information about the appearance of the paprika or the stability of its colour with time. " Another important problem is the presence of mixtures of powdered paprika produced in the Spanish region of "La Vera", which has a peculiar way of production, with a high '' quality and price, with other products of lower quality. It is necessary to obtain methods which are able to detect the fraud.

Quality of bus services performance: benefits of real time passenger information systems

One of the main problems in urban areas is the steady growth in car ownership and traffic levels. Therefore, the challenge of sustainability is focused on a shift of the demand for mobility from cars to collective means of transport. For this purpose, buses are a key element of the public transport systems. In this respect Real Time Passenger Information (RTPI) systems help people change their travel behaviour towards more sustainable transport modes. This paper provides an assessment methodology which evaluates how RTPI systems improve the quality of bus services performance in two European cities, Madrid and Bremerhaven. In the case of Madrid, bus punctuality has increased by 3%. Regarding the travellers perception, Madrid raised its quality of service by 6% while Bremerhaven increased by 13%. On the other hand, the users¿ perception of Public Transport (PT) image increased by 14%.

Application of NMR techniques for the evaluation of fruit internal quality and physical properties of food

Los alimentos son sistemas complejos, formados por diversas estructuras a diferentes escalas: macroscópica y microscópica. Muchas propiedades de los alimentos, que son importantes para su procesamiento, calidad y tratamiento postcosecha, están relacionados con su microestructura. La presente tesis doctoral propone una metodología completa para la determinación de la estructura de alimentos desde un punto de vista multi-escala, basándose en métodos de Resonancia Magnética Nuclear (NMR). Las técnicas de NMR son no invasivas y no destructivas y permiten el estudio tanto de macro- como de microestructura. Se han utilizado distintos procedimientos de NMR dependiendo del nivel que se desea estudiar. Para el nivel macroestructural, la Imagen de Resonancia Magnética (MRI) ha resultado ser muy útil para la caracterización de alimentos. Para el estudio microestructural, la MRI requiere altos tiempos de adquisición, lo que hace muy difícil la transferencia de esta técnica a aplicaciones en industria. Por tanto, la optimización de procedimientos de NMR basados en secuencias relaxometría 2D T1/T2 ha resultado ser una estrategia primordial en esta tesis. Estos protocolos de NMR se han implementado satisfactoriamente por primera vez en alto campo magnético. Se ha caracterizado la microestructura de productos alimentarios enteros por primera vez utilizando este tipo de protocolos. Como muestras, se han utilizado dos tipos de productos: modelos de alimentos y alimentos reales (manzanas). Además, como primer paso para su posterior implementación en la industria agroalimentaria, se ha mejorado una línea transportadora, especialmente diseñada para trabajar bajo condiciones de NMR en trabajos anteriores del grupo LPF-TAGRALIA. Se han estudiado y seleccionado las secuencias más rápidas y óptimas para la detección de dos tipos de desórdenes internos en manzanas: vitrescencia y roturas internas. La corrección de las imágenes en movimiento se realiza en tiempo real. Asimismo, se han utilizado protocolos de visión artificial para la clasificación automática de manzanas potencialmente afectadas por vitrescencia. El presente documento está dividido en diferentes capítulos: el Capítulo 2 explica los antecedentes de la presente tesis y el marco del proyecto en el que se ha desarrollado. El Capítulo 3 recoge el estado del arte. El Capítulo 4 establece los objetivos de esta tesis doctoral. Los resultados se dividen en cinco sub-secciones (dentro del Capítulo 5) que corresponden con los trabajos publicados bien en revistas revisadas por pares, bien en congresos internacionales o bien como capítulos de libros revisados por pares. La Sección 5.1. es un estudio del desarrollo de la vitrescencia en manzanas mediante MRI y lo relaciona con la posición de la fruta dentro de la copa del árbol. La Sección 5.2 presenta un trabajo sobre macro- y microestructura en modelos de alimentos. La Sección 5.3 es un artículo en revisión en una revista revisada por pares, en el que se hace un estudio microestrcutural no destructivo mediante relaxometría 2D T1/T2. la Sección 5.4, hace una comparación entre manzanas afectadas por vitrescencia mediante dos técnicas: tomografía de rayos X e MRI, en manzana. Por último, en la Sección 5.5 se muestra un trabajo en el que se hace un estudio de secuencias de MRI en línea para la evaluación de calidad interna en manzanas. Los siguientes capítulos ofrecen una discusión y conclusiones (Capítulo 6 y 7 respectivamente) de todos los capítulos de esta tesis doctoral. Finalmente, se han añadido tres apéndices: el primero con una introducción de los principios básicos de resonancia magnética nuclear (NMR) y en los otros dos, se presentan sendos estudios sobre el efecto de las fibras en la rehidratación de cereales de desayuno extrusionados, mediante diversas técnicas. Ambos trabajos se presentaron en un congreso internacional. Los resultados más relevantes de la presente tesis doctoral, se pueden dividir en tres grandes bloques: resultados sobre macroestructura, resultados sobre microestructura y resultados sobre MRI en línea. Resultados sobre macroestructura: - La imagen de resonancia magnética (MRI) se aplicó satisfactoriamente para la caracterización de macroestructura. En particular, la reconstrucción 3D de imágenes de resonancia magnética permitió identificar y caracterizar dos tipos distintos de vitrescencia en manzanas: central y radial, que se caracterizan por el porcentaje de daño y la conectividad (número de Euler). - La MRI proveía un mejor contraste para manzanas afectadas por vitrescencia que las imágenes de tomografía de rayos X (X-Ray CT), como se pudo verificar en muestras idénticas de manzana. Además, el tiempo de adquisición de la tomografía de rayos X fue alrededor de 12 veces mayor (25 minutos) que la adquisición de las imágenes de resonancia magnética (2 minutos 2 segundos). Resultados sobre microestructura: - Para el estudio de microestructura (nivel subcelular) se utilizaron con éxito secuencias de relaxometría 2D T1/T2. Estas secuencias se usaron por primera vez en alto campo y sobre piezas de alimento completo, convirtiéndose en una forma no destructiva de llevar a cabo estudios de microestructura. - El uso de MRI junto con relaxometría 2D T1/T2 permite realizar estudios multiescala en alimentos de forma no destructiva. Resultados sobre MRI en línea: - El uso de imagen de resonancia magnética en línea fue factible para la identificación de dos tipos de desórdenes internos en manzanas: vitrescencia y podredumbre interna. Las secuencias de imagen tipo FLASH resultaron adecuadas para la identificación en línea de vitrescencia en manzanas. Se realizó sin selección de corte, debido a que la vitrescencia puede desarrollarse en cualquier punto del volumen de la manzana. Se consiguió reducir el tiempo de adquisición, de modo que se llegaron a adquirir 1.3 frutos por segundos (758 ms por fruto). Las secuencias de imagen tipo UFLARE fueron adecuadas para la detección en línea de la podredumbre interna en manzanas. En este caso, se utilizó selección de corte, ya que se trata de un desorden que se suele localizar en la parte central del volumen de la manzana. Se consiguió reducir el tiempo de adquisicón hasta 0.67 frutos por segundo (1475 ms por fruto). En ambos casos (FLASH y UFLARE) fueron necesarios algoritmos para la corrección del movimiento de las imágenes en tiempo real. ABSTRACT Food is a complex system formed by several structures at different scales: macroscopic and microscopic. Many properties of foods that are relevant to process engineering or quality and postharvest treatments are related to their microstructure. This Ph.D Thesis proposes a complete methodology for food structure determination, in a multiscale way, based on the Nuclear Magnetic Resonance (NMR) phenomenon since NMR techniques are non-invasive and non-destructive, and allow both, macro- and micro-structure study. Different NMR procedures are used depending on the structure level under study. For the macrostructure level, Magnetic Resonance Imaging (MRI) revealed its usefulness for food characterization. For microstructure insight, MRI required high acquisition times, which is a hindrance for transference to industry applications. Therefore, optimization of NMR procedures based on T1/T2 relaxometry sequences was a key strategy in this Thesis. These NMR relaxometry protocols, are successfully implemented in high magnetic field. Microstructure of entire food products have been characterized for the first time using these protocols. Two different types of food products have been studied: food models and actual food (apples). Furthermore, as a first step for the food industry implementation, a grading line system, specially designed for working under NMR conditions in previous works of the LPF-TAGRALIA group, is improved. The study and selection of the most suitable rapid sequence to detect two different types of disorders in apples (watercore and internal breakdown) is performed and the real time image motion correction is applied. In addition, artificial vision protocols for the automatic classification of apples potentially affected by watercore are applied. This document is divided into seven different chapters: Chapter 2 explains the thesis background and the framework of the project in which it has been worked. Chapter 3 comprises the state of the art. Chapter 4 establishes de objectives of this Ph.D thesis. The results are divided into five different sections (in Chapter 5) that correspond to published peered reviewed works. Section 5.1 assesses the watercore development in apples with MRI and studies the effect of fruit location in the canopy. Section 5.2 is an MRI and 2D relaxometry study for macro- and microstructure assessment in food models. Section 5.3 is a non-destructive microstructural study using 2D T1/T2 relaxometry on watercore affected apples. Section 5.4 makes a comparison of X-ray CT and MRI on watercore disorder of different apple cultivars. Section 5.5, that is a study of online MRI sequences for the evaluation of apple internal quality. The subsequent chapters offer a general discussion and conclusions (Chapter 6 and Chapter 7 respectively) of all the works performed in the frame of this Ph.D thesis (two peer reviewed journals, one book chapter and one international congress).Finally, three appendices are included in which an introduction to NMR principles is offered and two published proceedings regarding the effect of fiber on the rehydration of extruded breakfast cereal are displayed. The most relevant results can be summarized into three sections: results on macrostructure, results on microstructure and results on on-line MRI. Results on macrostructure: - MRI was successfully used for macrostructure characterization. Indeed, 3D reconstruction of MRI in apples allows to identify two different types of watercore (radial and block), which are characterized by the percentage of damage and the connectivity (Euler number). - MRI provides better contrast for watercore than X-Ray CT as verified on identical samples. Furthermore, X-Ray CT images acquisition time was around 12 times higher (25 minutes) than MRI acquisition time (2 minutes 2 seconds). Results on microstructure: - 2D T1/T2 relaxometry were successfully applied for microstructure (subcellular level) characterization. 2D T1/T2 relaxometry sequences have been applied for the first time on high field for entire food pieces, being a non-destructive way to achieve microstructure study. - The use of MRI together with 2D T1/T2 relaxometry sequences allows a non-destructive multiscale study of food. Results on on-line MRI: - The use of on-line MRI was successful for the identification of two different internal disorders in apples: watercore and internal breakdown. FLASH imaging was a suitable technique for the on-line detection of watercore disorder in apples, with no slice selection, since watercore is a physiological disorder that may be developed anywhere in the apple volume. 1.3 fruits were imaged per second (768 ms per fruit). UFLARE imaging is a suitable sequence for the on-line detection of internal breakdown disorder in apples. Slice selection was used, as internal breakdown is usually located in the central slice of the apple volume. 0.67 fruits were imaged per second (1475 ms per fruit). In both cases (FLASH and UFLARE) motion correction was performed in real time, during the acquisition of the images.

Improving parameters selection of a seeded region growing method for multiband image segmentation

In the last decade, Object Based Image Analysis (OBIA) has been accepted as an effective method for processing high spatial resolution multiband images. This image analysis method is an approach that starts with the segmentation of the image. Image segmentation in general is a procedure to partition an image into homogenous groups (segments). In practice, visual interpretation is often used to assess the quality of segmentation and the analysis relies on the experience of an analyst. In an effort to address the issue, in this study, we evaluate several seed selection strategies for an automatic image segmentation methodology based on a seeded region growing-merging approach. In order to evaluate the segmentation quality, segments were subjected to spatial autocorrelation analysis using Moran's I index and intra-segment variance analysis. We apply the algorithm to image segmentation using an aerial multiband image.

Optimizing panchromatic image change detection based on change index multiband image analysis

This work proposes an optimization of a semi-supervised Change Detection methodology based on a combination of Change Indices (CI) derived from an image multitemporal data set. For this purpose, SPOT 5 Panchromatic images with 2.5 m spatial resolution have been used, from which three Change Indices have been calculated. Two of them are usually known indices; however the third one has been derived considering the Kullbak-Leibler divergence. Then, these three indices have been combined forming a multiband image that has been used in as input for a Support Vector Machine (SVM) classifier where four different discriminant functions have been tested in order to differentiate between change and no_change categories. The performance of the suggested procedure has been assessed applying different quality measures, reaching in each case highly satisfactory values. These results have demonstrated that the simultaneous combination of basic change indices with others more sophisticated like the Kullback-Leibler distance, and the application of non-parametric discriminant functions like those employees in the SVM method, allows solving efficiently a change detection problem.

High-quality region-based foreground segmentation using a spatial grid of SVM classifiers

This paper presents a novel background modeling system that uses a spatial grid of Support Vector Machines classifiers for segmenting moving objects, which is a key step in many video-based consumer applications. The system is able to adapt to a large range of dynamic background situations since no parametric model or statistical distribution are assumed. This is achieved by using a different classifier per image region that learns the specific appearance of that scene region and its variations (illumination changes, dynamic backgrounds, etc.). The proposed system has been tested with a recent public database, outperforming other state-of-the-art algorithms.

Nuevo algoritmo de compresión multimedia: codificación por saltos logaritmicos

Quizás el Código Morse, inventado en 1838 para su uso en la telegrafía, es uno de los primeros ejemplos de la utilización práctica de la compresión de datos [1], donde las letras más comunes del alfabeto son codificadas con códigos más cortos que las demás. A partir de 1940 y tras el desarrollo de la teoría de la información y la creación de los primeros ordenadores, la compresión de la información ha sido un reto constante y fundamental entre los campos de trabajo de investigadores de todo tipo. Cuanto mayor es nuestra comprensión sobre el significado de la información, mayor es nuestro éxito comprimiéndola. En el caso de la información multimedia, su naturaleza permite la compresión con pérdidas, alcanzando así cotas de compresión imposibles para los algoritmos sin pérdidas. Estos “recientes” algoritmos con pérdidas han estado mayoritariamente basados en transformación de la información al dominio de la frecuencia y en la eliminación de parte de la información en dicho dominio. Transformar al dominio de la frecuencia posee ventajas pero también involucra unos costes computacionales inevitables. Esta tesis presenta un nuevo algoritmo de compresión multimedia llamado “LHE” (Logarithmical Hopping Encoding) que no requiere transformación al dominio de la frecuencia, sino que trabaja en el dominio del espacio. Esto lo convierte en un algoritmo lineal de reducida complejidad computacional. Los resultados del algoritmo son prometedores, superando al estándar JPEG en calidad y velocidad. Para ello el algoritmo utiliza como base la respuesta fisiológica del ojo humano ante el estímulo luminoso. El ojo, al igual que el resto de los sentidos, responde al logaritmo de la señal de acuerdo a la ley de Weber. El algoritmo se compone de varias etapas. Una de ellas es la medición de la “Relevancia Perceptual”, una nueva métrica que nos va a permitir medir la relevancia que tiene la información en la mente del sujeto y en base a la misma, degradar en mayor o menor medida su contenido, a través de lo que he llamado “sub-muestreado elástico”. La etapa de sub-muestreado elástico constituye una nueva técnica sin precedentes en el tratamiento digital de imágenes. Permite tomar más o menos muestras en diferentes áreas de una imagen en función de su relevancia perceptual. En esta tesis se dan los primeros pasos para la elaboración de lo que puede llegar a ser un nuevo formato estándar de compresión multimedia (imagen, video y audio) libre de patentes y de alto rendimiento tanto en velocidad como en calidad. ABSTRACT The Morse code, invented in 1838 for use in telegraphy, is one of the first examples of the practical use of data compression [1], where the most common letters of the alphabet are coded shorter than the rest of codes. From 1940 and after the development of the theory of information and the creation of the first computers, compression of information has been a constant and fundamental challenge among any type of researchers. The greater our understanding of the meaning of information, the greater our success at compressing. In the case of multimedia information, its nature allows lossy compression, reaching impossible compression rates compared with lossless algorithms. These "recent" lossy algorithms have been mainly based on information transformation to frequency domain and elimination of some of the information in that domain. Transforming the frequency domain has advantages but also involves inevitable computational costs. This thesis introduces a new multimedia compression algorithm called "LHE" (logarithmical Hopping Encoding) that does not require transformation to frequency domain, but works in the space domain. This feature makes LHE a linear algorithm of reduced computational complexity. The results of the algorithm are promising, outperforming the JPEG standard in quality and speed. The basis of the algorithm is the physiological response of the human eye to the light stimulus. The eye, like other senses, responds to the logarithm of the signal according with Weber law. The algorithm consists of several stages. One is the measurement of "perceptual relevance," a new metric that will allow us to measure the relevance of information in the subject's mind and based on it; degrade accordingly their contents, through what I have called "elastic downsampling". Elastic downsampling stage is an unprecedented new technique in digital image processing. It lets take more or less samples in different areas of an image based on their perceptual relevance. This thesis introduces the first steps for the development of what may become a new standard multimedia compression format (image, video and audio) free of patents and high performance in both speed and quality.

Image processing methods for human brain connectivity analysis from in-vivo diffusion MRI

The structural connectivity of the brain is considered to encode species-wise and subject-wise patterns that will unlock large areas of understanding of the human brain. Currently, diffusion MRI of the living brain enables to map the microstructure of tissue, allowing to track the pathways of fiber bundles connecting the cortical regions across the brain. These bundles are summarized in a network representation called connectome that is analyzed using graph theory. The extraction of the connectome from diffusion MRI requires a large processing flow including image enhancement, reconstruction, segmentation, registration, diffusion tracking, etc. Although a concerted effort has been devoted to the definition of standard pipelines for the connectome extraction, it is still crucial to define quality assessment protocols of these workflows. The definition of quality control protocols is hindered by the complexity of the pipelines under test and the absolute lack of gold-standards for diffusion MRI data. Here we characterize the impact on structural connectivity workflows of the geometrical deformation typically shown by diffusion MRI data due to the inhomogeneity of magnetic susceptibility across the imaged object. We propose an evaluation framework to compare the existing methodologies to correct for these artifacts including whole-brain realistic phantoms. Additionally, we design and implement an image segmentation and registration method to avoid performing the correction task and to enable processing in the native space of diffusion data. We release PySDCev, an evaluation framework for the quality control of connectivity pipelines, specialized in the study of susceptibility-derived distortions. In this context, we propose Diffantom, a whole-brain phantom that provides a solution to the lack of gold-standard data. The three correction methodologies under comparison performed reasonably, and it is difficult to determine which method is more advisable. We demonstrate that susceptibility-derived correction is necessary to increase the sensitivity of connectivity pipelines, at the cost of specificity. Finally, with the registration and segmentation tool called regseg we demonstrate how the problem of susceptibility-derived distortion can be overcome allowing data to be used in their original coordinates. This is crucial to increase the sensitivity of the whole pipeline without any loss in specificity.

Visual attention and perception models for assessing quality in 2D and 3D stereoscopic video

La medida de calidad de vídeo sigue siendo necesaria para definir los criterios que caracterizan una señal que cumpla los requisitos de visionado impuestos por el usuario. Las nuevas tecnologías, como el vídeo 3D estereoscópico o formatos más allá de la alta definición, imponen nuevos criterios que deben ser analizadas para obtener la mayor satisfacción posible del usuario. Entre los problemas detectados durante el desarrollo de esta tesis doctoral se han determinado fenómenos que afectan a distintas fases de la cadena de producción audiovisual y tipo de contenido variado. En primer lugar, el proceso de generación de contenidos debe encontrarse controlado mediante parámetros que eviten que se produzca el disconfort visual y, consecuentemente, fatiga visual, especialmente en lo relativo a contenidos de 3D estereoscópico, tanto de animación como de acción real. Por otro lado, la medida de calidad relativa a la fase de compresión de vídeo emplea métricas que en ocasiones no se encuentran adaptadas a la percepción del usuario. El empleo de modelos psicovisuales y diagramas de atención visual permitirían ponderar las áreas de la imagen de manera que se preste mayor importancia a los píxeles que el usuario enfocará con mayor probabilidad. Estos dos bloques se relacionan a través de la definición del término saliencia. Saliencia es la capacidad del sistema visual para caracterizar una imagen visualizada ponderando las áreas que más atractivas resultan al ojo humano. La saliencia en generación de contenidos estereoscópicos se refiere principalmente a la profundidad simulada mediante la ilusión óptica, medida en términos de distancia del objeto virtual al ojo humano. Sin embargo, en vídeo bidimensional, la saliencia no se basa en la profundidad, sino en otros elementos adicionales, como el movimiento, el nivel de detalle, la posición de los píxeles o la aparición de caras, que serán los factores básicos que compondrán el modelo de atención visual desarrollado. Con el objetivo de detectar las características de una secuencia de vídeo estereoscópico que, con mayor probabilidad, pueden generar disconfort visual, se consultó la extensa literatura relativa a este tema y se realizaron unas pruebas subjetivas preliminares con usuarios. De esta forma, se llegó a la conclusión de que se producía disconfort en los casos en que se producía un cambio abrupto en la distribución de profundidades simuladas de la imagen, aparte de otras degradaciones como la denominada “violación de ventana”. A través de nuevas pruebas subjetivas centradas en analizar estos efectos con diferentes distribuciones de profundidades, se trataron de concretar los parámetros que definían esta imagen. Los resultados de las pruebas demuestran que los cambios abruptos en imágenes se producen en entornos con movimientos y disparidades negativas elevadas que producen interferencias en los procesos de acomodación y vergencia del ojo humano, así como una necesidad en el aumento de los tiempos de enfoque del cristalino. En la mejora de las métricas de calidad a través de modelos que se adaptan al sistema visual humano, se realizaron también pruebas subjetivas que ayudaron a determinar la importancia de cada uno de los factores a la hora de enmascarar una determinada degradación. Los resultados demuestran una ligera mejora en los resultados obtenidos al aplicar máscaras de ponderación y atención visual, los cuales aproximan los parámetros de calidad objetiva a la respuesta del ojo humano. ABSTRACT Video quality assessment is still a necessary tool for defining the criteria to characterize a signal with the viewing requirements imposed by the final user. New technologies, such as 3D stereoscopic video and formats of HD and beyond HD oblige to develop new analysis of video features for obtaining the highest user’s satisfaction. Among the problems detected during the process of this doctoral thesis, it has been determined that some phenomena affect to different phases in the audiovisual production chain, apart from the type of content. On first instance, the generation of contents process should be enough controlled through parameters that avoid the occurrence of visual discomfort in observer’s eye, and consequently, visual fatigue. It is especially necessary controlling sequences of stereoscopic 3D, with both animation and live-action contents. On the other hand, video quality assessment, related to compression processes, should be improved because some objective metrics are adapted to user’s perception. The use of psychovisual models and visual attention diagrams allow the weighting of image regions of interest, giving more importance to the areas which the user will focus most probably. These two work fields are related together through the definition of the term saliency. Saliency is the capacity of human visual system for characterizing an image, highlighting the areas which result more attractive to the human eye. Saliency in generation of 3DTV contents refers mainly to the simulated depth of the optic illusion, i.e. the distance from the virtual object to the human eye. On the other hand, saliency is not based on virtual depth, but on other features, such as motion, level of detail, position of pixels in the frame or face detection, which are the basic features that are part of the developed visual attention model, as demonstrated with tests. Extensive literature involving visual comfort assessment was looked up, and the development of new preliminary subjective assessment with users was performed, in order to detect the features that increase the probability of discomfort to occur. With this methodology, the conclusions drawn confirmed that one common source of visual discomfort was when an abrupt change of disparity happened in video transitions, apart from other degradations, such as window violation. New quality assessment was performed to quantify the distribution of disparities over different sequences. The results confirmed that abrupt changes in negative parallax environment produce accommodation-vergence mismatches derived from the increasing time for human crystalline to focus the virtual objects. On the other side, for developing metrics that adapt to human visual system, additional subjective tests were developed to determine the importance of each factor, which masks a concrete distortion. Results demonstrated slight improvement after applying visual attention to objective metrics. This process of weighing pixels approximates the quality results to human eye’s response.

Calibración geométrica de cámaras no métricas. Estudio de metodologías y modelos matemáticos de distorsión

La Fotogrametría, como ciencia y técnica de obtención de información tridimensional del espacio objeto a partir de imágenes bidimensionales, requiere de medidas de precisión y en ese contexto, la calibración geométrica de cámaras ocupa un lugar importante. El conocimiento de la geometría interna de la cámara es fundamental para lograr mayor precisión en las medidas realizadas. En Fotogrametría Aérea se utilizan cámaras métricas (fabricadas exclusivamente para aplicaciones cartográficas), que incluyen objetivos fotográficos con sistemas de lentes complejos y de alta calidad. Pero en Fotogrametría de Objeto Cercano se está trabajando cada vez con más asiduidad con cámaras no métricas, con ópticas de peor calidad que exigen una calibración geométrica antes o después de cada trabajo. El proceso de calibración encierra tres conceptos fundamentales: modelo de cámara, modelo de distorsión y método de calibración. El modelo de cámara es un modelo matemático que aproxima la transformación proyectiva original a la realidad física de las lentes. Ese modelo matemático incluye una serie de parámetros entre los que se encuentran los correspondientes al modelo de distorsión, que se encarga de corregir los errores sistemáticos de la imagen. Finalmente, el método de calibración propone el método de estimación de los parámetros del modelo matemático y la técnica de optimización a emplear. En esta Tesis se propone la utilización de un patrón de calibración bidimensional que se desplaza en la dirección del eje óptico de la cámara, ofreciendo así tridimensionalidad a la escena fotografiada. El patrón incluye un número elevado de marcas, lo que permite realizar ensayos con distintas configuraciones geométricas. Tomando el modelo de proyección perspectiva (o pinhole) como modelo de cámara, se realizan ensayos con tres modelos de distorsión diferentes, el clásico de distorsión radial y tangencial propuesto por D.C. Brown, una aproximación por polinomios de Legendre y una interpolación bicúbica. De la combinación de diferentes configuraciones geométricas y del modelo de distorsión más adecuado, se llega al establecimiento de una metodología de calibración óptima. Para ayudar a la elección se realiza un estudio de las precisiones obtenidas en los distintos ensayos y un control estereoscópico de un panel test construido al efecto. ABSTRACT Photogrammetry, as science and technique for obtaining three-dimensional information of the space object from two-dimensional images, requires measurements of precision and in that context, the geometric camera calibration occupies an important place. The knowledge of the internal geometry of the camera is fundamental to achieve greater precision in measurements made. Metric cameras (manufactured exclusively for cartographic applications), including photographic lenses with complex lenses and high quality systems are used in Aerial Photogrammetry. But in Close Range Photogrammetry is working increasingly more frequently with non-metric cameras, worst quality optical components which require a geometric calibration before or after each job. The calibration process contains three fundamental concepts: camera model, distortion model and method of calibration. The camera model is a mathematical model that approximates the original projective transformation to the physical reality of the lenses. The mathematical model includes a series of parameters which include the correspondents to the model of distortion, which is in charge of correcting the systematic errors of the image. Finally, the calibration method proposes the method of estimation of the parameters of the mathematical modeling and optimization technique to employ. This Thesis is proposing the use of a pattern of two dimensional calibration that moves in the direction of the optical axis of the camera, thus offering three-dimensionality to the photographed scene. The pattern includes a large number of marks, which allows testing with different geometric configurations. Taking the projection model perspective (or pinhole) as a model of camera, tests are performed with three different models of distortion, the classical of distortion radial and tangential proposed by D.C. Brown, an approximation by Legendre polynomials and bicubic interpolation. From the combination of different geometric configurations and the most suitable distortion model, brings the establishment of a methodology for optimal calibration. To help the election, a study of the information obtained in the various tests and a purpose built test panel stereoscopic control is performed.

Image enhancement with MatLab algorithms

Nowadays, a lot of applications use digital images. For example in face recognition to detect and tag persons in photograph, for security control, and a lot of applications that can be found in smart cities, as speed control in roads or highways and cameras in traffic lights to detect drivers ignoring red light. Also in medicine digital images are used, such as x-ray, scanners, etc. These applications depend on the quality of the image obtained. A good camera is expensive, and the image obtained depends also on external factor as light. To make these applications work properly, image enhancement is as important as, for example, a good face detection algorithm. Image enhancement also can be used in normal photograph, for pictures done in bad light conditions, or just to improve the contrast of an image. There are some applications for smartphones that allow users apply filters or change the bright, colour or contrast on the pictures. This project compares four different techniques to use in image enhancement. After applying one of these techniques to an image, it will use better the whole available dynamic range. Some of the algorithms are designed for grey scale images and others for colour images. It is used Matlab software to develop and present the final results. These algorithms are Successive Means Quantization Transform (SMQT), Histogram Equalization, using Matlab function and own implemented function, and V transform. Finally, as conclusions, we can prove that Histogram equalization algorithm is the simplest of all, it has a wide variability of grey levels and it is not suitable for colour images. V transform algorithm is a good option for colour images. The algorithm is linear and requires low computational power. SMQT algorithm is non-linear, insensitive to gain and bias and it can extract structure of the data. RESUMEN. Hoy en día incontable número de aplicaciones usan imágenes digitales. Por ejemplo, para el control de la seguridad se usa el reconocimiento de rostros para detectar y etiquetar personas en fotografías o vídeos, para distintos usos de las ciudades inteligentes, como control de velocidad en carreteras o autopistas, cámaras en los semáforos para detectar a conductores haciendo caso omiso de un semáforo en rojo, etc. También en la medicina se utilizan imágenes digitales, como por ejemplo, rayos X, escáneres, etc. Todas estas aplicaciones dependen de la calidad de la imagen obtenida. Una buena cámara es cara, y la imagen obtenida depende también de factores externos como la luz. Para hacer que estas aplicaciones funciones correctamente, el tratamiento de imagen es tan importante como, por ejemplo, un buen algoritmo de detección de rostros. La mejora de la imagen también se puede utilizar en la fotografía no profesional o de consumo, para las fotos realizadas en malas condiciones de luz, o simplemente para mejorar el contraste de una imagen. Existen aplicaciones para teléfonos móviles que permiten a los usuarios aplicar filtros y cambiar el brillo, el color o el contraste en las imágenes. Este proyecto compara cuatro técnicas diferentes para utilizar el tratamiento de imagen. Se utiliza la herramienta de software matemático Matlab para desarrollar y presentar los resultados finales. Estos algoritmos son Successive Means Quantization Transform (SMQT), Ecualización del histograma, usando la propia función de Matlab y una nueva función que se desarrolla en este proyecto y, por último, una función de transformada V. Finalmente, como conclusión, podemos comprobar que el algoritmo de Ecualización del histograma es el más simple de todos, tiene una amplia variabilidad de niveles de gris y no es adecuado para imágenes en color. El algoritmo de transformada V es una buena opción para imágenes en color, es lineal y requiere baja potencia de cálculo. El algoritmo SMQT no es lineal, insensible a la ganancia y polarización y, gracias a él, se puede extraer la estructura de los datos.

Quality of experience of adaptive video streaming: investigation in service parameters and subjective quality assessment methodology

The usage of HTTP adaptive streaming (HAS) has become widely spread in multimedia services. Because it allows the service providers to improve the network resource utilization and user׳s Quality of Experience (QoE). Using this technology, the video playback interruption is reduced since the network and server status in addition to capability of user device, all are taken into account by HAS client to adapt the quality to the current condition. Adaptation can be done using different strategies. In order to provide optimal QoE, the perceptual impact of adaptation strategies from point of view of the user should be studied. However, the time-varying video quality due to the adaptation which usually takes place in a long interval introduces a new type of impairment making the subjective evaluation of adaptive streaming system challenging. The contribution of this paper is two-fold: first, it investigates the testing methodology to evaluate HAS QoE by comparing the subjective experimental outcomes obtained from ACR standardized method and a semi-continuous method developed to evaluate the long sequences. In addition, influence of using audiovisual stimuli to evaluate the video-related impairment is inquired. Second, impact of some of the adaptation technical factors including the quality switching amplitude and chunk size in combination with high range of commercial content type is investigated. The results of this study provide a good insight toward achieving appropriate testing method to evaluate HAS QoE, in addition to designing switching strategies with optimal visual quality.

Solbandera [ [Material gráfico]: This brand is a guarantee for the very best quality : Daniel Martínez Romero Alcira (Spain).

Tit. en la etiqueta: "This brand is a guarantee for the very best quality / Solbandera / Alcira Daniel Martínez Romero (Spain)"