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

An overview of the advantages and constraints of coded pattern projection techniques for autonomous navigation

The absolute necessity of obtaining 3D information of structured and unknown environments in autonomous navigation reduce considerably the set of sensors that can be used. The necessity to know, at each time, the position of the mobile robot with respect to the scene is indispensable. Furthermore, this information must be obtained in the least computing time. Stereo vision is an attractive and widely used method, but, it is rather limited to make fast 3D surface maps, due to the correspondence problem. The spatial and temporal correspondence among images can be alleviated using a method based on structured light. This relationship can be directly found codifying the projected light; then each imaged region of the projected pattern carries the needed information to solve the correspondence problem. We present the most significant techniques, used in recent years, concerning the coded structured light method

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

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

Millora d’un prototipus de control de qualitat de producció de paper pintat basat en visió per computador

L’objectiu d’aquest projecte és realitzar l’anàlisi, disseny i implementació d’una nova eina per analitzar les diferencies entre el paper que s’està produint i les mostres de referència, que millori els resultats obtinguts pel prototipus anterior i faciliti la interpretació dels resultats obtinguts, per part dels operaris de l’empresa. Partint de dos imatges escannejades que anomenem patró i mostra, que corresponen respectivament a les imatges de referència i de la mostra de producció

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

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

Reconeixement de cd-roms musicals mitjançant visió per computador

Dissenyar, implementar i testejar un sistema per classificar imatges: disseny d’un sistema que primer aprèn com són les imatges d’una classe a partir d’un conjunt d’imatges d’entrenament i després és capaç de classificar noves imatges assignant-les-hi l’ etiqueta corresponent a una de les classes “apreses”. Concretament s’analitzen caràtules de cd-roms, les quals s’han de reconèixer per després reproduir automàticament la música del seu àlbum associat

Reconeixement d’escenes de la ciutat de Girona a partir del contingut d’imatges

Desenvolupament una aplicació informàtica basada en un sistema de visió per computador, la qual permeti donar una resposta en forma d'informació a partir d'una query d'una imatge que conté una escena o objecte en concret de manera que permeti reconèixer els objectes que apareixen en una imatge per llavors donar informació referent al contingut de la imatge a l’usuari que ha fet la consulta. Resumint, es tracta d’analitzar, dissenyar i construir un sistemade visió per computador capaç de reconèixer objectes d’interès en imatges

Automated quantitative histology reveals vascular morphodynamics during Arabidopsis hypocotyl secondary growth.

Among various advantages, their small size makes model organisms preferred subjects of investigation. Yet, even in model systems detailed analysis of numerous developmental processes at cellular level is severely hampered by their scale. For instance, secondary growth of Arabidopsis hypocotyls creates a radial pattern of highly specialized tissues that comprises several thousand cells starting from a few dozen. This dynamic process is difficult to follow because of its scale and because it can only be investigated invasively, precluding comprehensive understanding of the cell proliferation, differentiation, and patterning events involved. To overcome such limitation, we established an automated quantitative histology approach. We acquired hypocotyl cross-sections from tiled high-resolution images and extracted their information content using custom high-throughput image processing and segmentation. Coupled with automated cell type recognition through machine learning, we could establish a cellular resolution atlas that reveals vascular morphodynamics during secondary growth, for example equidistant phloem pole formation. DOI: http://dx.doi.org/10.7554/eLife.01567.001.

Uncertainty Quantification Of A Semi-Supervised Support Vector Regression Reservoir Model

Uncertainty quantification of petroleum reservoir models is one of the present challenges, which is usually approached with a wide range of geostatistical tools linked with statistical optimisation or/and inference algorithms. Recent advances in machine learning offer a novel approach to model spatial distribution of petrophysical properties in complex reservoirs alternative to geostatistics. The approach is based of semisupervised learning, which handles both ?labelled? observed data and ?unlabelled? data, which have no measured value but describe prior knowledge and other relevant data in forms of manifolds in the input space where the modelled property is continuous. Proposed semi-supervised Support Vector Regression (SVR) model has demonstrated its capability to represent realistic geological features and describe stochastic variability and non-uniqueness of spatial properties. On the other hand, it is able to capture and preserve key spatial dependencies such as connectivity of high permeability geo-bodies, which is often difficult in contemporary petroleum reservoir studies. Semi-supervised SVR as a data driven algorithm is designed to integrate various kind of conditioning information and learn dependences from it. The semi-supervised SVR model is able to balance signal/noise levels and control the prior belief in available data. In this work, stochastic semi-supervised SVR geomodel is integrated into Bayesian framework to quantify uncertainty of reservoir production with multiple models fitted to past dynamic observations (production history). Multiple history matched models are obtained using stochastic sampling and/or MCMC-based inference algorithms, which evaluate posterior probability distribution. Uncertainty of the model is described by posterior probability of the model parameters that represent key geological properties: spatial correlation size, continuity strength, smoothness/variability of spatial property distribution. The developed approach is illustrated with a fluvial reservoir case. The resulting probabilistic production forecasts are described by uncertainty envelopes. The paper compares the performance of the models with different combinations of unknown parameters and discusses sensitivity issues.

Sistema d'estereovisió amb una càmera

Els sistemes de visió estèreo es basen en la reconstrucció per triangulació a partir de dues càmeres, permetent la representació d’objectes del món real en tres dimensions. L’objectiu d’aquest projecte consisteix a dissenyar i implementar un sistema estèreo amb una sola càmera amb dos petits vidres d’alta transmissivitat davant de la lent, utilitzant la teoria clàssica desenvolupada a partir de dues càmeres. D’aquesta forma obtindrem un sistema molt més compacte que en el cas de tenir dues càmeres, que serà apte per entorns molt reduïts i per escenes molt properes

Visualització de volums usant miralls màgics

En el marc del conveni de col·laboració entre el Grup de Gràfics de Girona de la Universitat de Girona i el Grup de Neuroradiologia de l’Institut de Diagnòstic per la Imatge de l’Hospital Universitari Dr. Josep Trueta de Girona, es planteja desenvolupar la plataforma StarViewer, una plataforma que incorpori les tècniques bàsiques de visualització científica complementant la visualització 2D tradicional amb una visualització 3D que permeti inspeccionar la informació del pacient de forma més eficient i facilitant-ne el seu diagnòstic. En aquest projecte s’implementen dos tècniques que formaran part de la plataforma StarViewer. El primer objectiu és implementar un mètode per facilitar la visualització i la interpretació de models de vòxels simples i models de vòxels fusionats, i el segon és implementar un mètode basat en mesures de la Teoria de la Informació per ajudar l’usuari a trobar el punt de vista òptim per a un model donat. Per assolir el primer objectiu ens centrarem en la tècnica dels Miralls màgics o Magic Mirrors, que permeten la visualització simultània del model de vòxels des de diferents punts de vista, i per al segon objectiu, en el concepte d’excess entropy, que és una mesura de la informació, per determinar quin punt de vista aporta més informació a l’usuari

Descriptors de forma per lesions mamogràfiques

El present Projecte Final de Carrera s’emmarca dins el projecte HRIMAC (Herramienta de Recuperación de Imágenes Mamográficas por Análisis de Contenido), iniciat l’any 2003 i subvencionat pel Ministerio de Ciencia y Tecnología i els fons FEDER. En el projecte HRIMAC hi participa la Universitat de Girona, la Universitat Ramon Llull i especialistes de l’Hospital de Girona Josep Trueta. Aquest PFC pretén ésser una eina per testejar diferents mètodes d’extracció de característiques útils a l’hora de recuperar casos de la base de dades de HRIMAC. S’han estudiat, discutit, analitzat i implementat la caracterització de lesions segons la seva forma. S’han avaluat diferents descriptors de forma per tal de determinar quins són els millors a l’hora de tractar amb lesions mamogràfiques

Rank estimation of trajectory matrix in motion segmentation

A novel technique for estimating the rank of the trajectory matrix in the local subspace affinity (LSA) motion segmentation framework is presented. This new rank estimation is based on the relationship between the estimated rank of the trajectory matrix and the affinity matrix built with LSA. The result is an enhanced model selection technique for trajectory matrix rank estimation by which it is possible to automate LSA, without requiring any a priori knowledge, and to improve the final segmentation