TRATAMIENTO DIGITAL DE IMAGENES

Autor: LILLO SAAVEDRA MARIO FERNANDO.
Año: 2004.
Universidad: POLITÉCNICA DE MADRID.
Centro de lectura: LECTURA DE INFORMATICA.
Centro de realización: FACULTAD DE INFORMATICA.

Resumen: Existe una amplia gama de aplicaciones en el campo de la teledetección, en las que se requiere disponer de imágenes con una alta resolución espectral y espacial. Una forma de disponer de este tipo productos, a costes relativamente accesibles, es ia utilización de técnicas de fusión de imágenes. Es obvio, que para obtener resultados de una precisión adecuada, es fundamental definir de una manera objetiva, la calidad de las imágenes resultantes. En la literatura, están descritas una gran variedad de técnicas de fusión de imágenes, Aún cuando las bases teóricas en las que se sustentan la mayoría de estas técnicas permitirian la fusión de muy diferentes tipos de imágenes de satélite, un porcentaje muy elevado de aplicaciones se restringe a la fusión de una imagen multiespectral con una pancromática, En la presente Tesis Doctoral, se han diseñado, evaluado y aplicado nuevas estrategias de fusión de imágenes multiespectrales y pancromáticas que integran de una manera objetiva la información proveniente de las imágenes fuente, mediante el establecimiento de un compromiso entre la calidad espectral y la espacial de la imagen final fusionada. En una primera etapa de esta Tesis, se plantearon nuevas estrategias de fusión de imágenes basadas en el Modelo de Mezcla Lineal (MML). Para ello se definieron ciertas funciones objetivos que permitieron controlar la contribución de la información procedente de las imágenes fuente a la imagen fusionada, y que fueron optimizadas mediante algoritmos estocásticos, tales como el de Simulating Annealing y Algoritmos Genéticos, En una segunda etapa, se planteó una nueva estrategia de fusión mediante el uso de la transformada de Fourier, utilizando filtros adaptados que permitiesen controlar la cantidad y calidad de la información que se debe integrar en la imagen fusionada. Se propusieron dos criterios objetivos para la sintonización de los filtros, basados en los niveles de entropia y potencia de las imágenes fuente. Además, se planteó otra estrategia de fusión basada en la transformada de Wavelet, calculada mediante el algoritmo de Mallat. Para ello se adaptaron los coeficientes asociados a la Wavelet madre a las características de las imágenes fuente. Estos coeficientes fueron estimados a partir de los parámetros asociados a los filtros tipo FIR, calculados en la fusión mediante la transformada de Fourier. Para estimar la calidad espectral de las imágenes fusionadas de forma cuantitativa, se utilizo el índice ERGAS, mientras que para la evaluación de la calidad espacial, se propuso un nuevo indice, basado en el anterior y definido en el mismo dominio que el ERGAS espectral, lo que ha permitido establecer un compromiso entre la calidad espacial y espectral de las imágenes fusionadas. Además, se propuso una nueva estrategia de fusión basada en la transformada de Wavelet, calculada mediante el algoritmo á trous. A partir de los indices de calidad ERGAS, tanto en su versión espectral como espacial, se determinaron factores de ponderación de los coeficientes Wavelet asociados a la imagen pancromática, con objeto de establecer un mecanismo que permitiese controlar el compromiso entre la información espectral y espacial, aportada por las imágenes fuente. En una tercera etapa, se llevaron a cabo comparaciones cualitativas y cuantitativas entre las imágenes fusionadas mediante las estrategias de fusión propuestas e imágenes obtenidas a partir de la estrategia de fusión basada en la trans 8 formada 63e de Wavelet Mallat estándar. Este análisis permitió disponer de un conocimiento exhaustivo de las fortalezas y debilidades de las diferentes estrategias estudiadas, asi como de las condiciones óptimas de utilización de cada una de ellas, lo que permitió seleccionar la más adecuada para una determinada aplicación. En la última etapa de esta Tesis, se abordó un problema concreto: la determinación del nivel de densidad de vegetación en viñedos mediante el uso de imágenes de satélite originales y fusionadas. Esta aplicación permitió probar, en problemas reales, la bondad de las imágenes fusionadas mediante la estrategia seleccionada. Los resultados obtenidos a lo largo de esta Tesis, permiten concluir que las fusiones obtenida por medio de las metodologías y esquemas propuestos, integran de forma equilibrada la información proveniente de las imágenes fuente, logrando asi una imagen con un compromiso objetivo entre su la calidad espacial y espectral.

Autor: DOSIL LAGO RAQUEL.
Año: 2004.
Universidad: SANTIAGO DE COMPOSTELA.
Centro de lectura: ESCOLA TÉCNICA SUPERIOR DE ENXEÑERÍA.
Centro de realización: DEP. DE ELECTRÓNICA E COMPUTACIÓN. FACULTAD DE FÍSICA.

Resumen: El trabajo presentado en esta tesis es un intento de cubrir el espacio entre los múltiples detectores de características simples que existen para datos volumétricos y las técnicas de procesamiento de alto nivel. El método desarrollado ofrece tanto un modelo de representación como una técnica para la detección de características de bajo nivel, a las que llamamos patrones visuales. Los patrones visuales, definidos aquí como composición de características elementales de frecuencia y orientación, ofrecen una descripción más completa de las características de una imagen que las producidas por detectores de características simples. Para su detección, proponemos el uso de una estrategia de descomposición-integración de propósito general y totalmente conducida por datos, i.e., que no utiliza información a priori. Esto implica, en primer lugar, el desarrollo de un modelo para la descomposición de una imagen 3D en un conjunto de características elementales, que debe producir una representación exhaustiva de la imagen. Con este fin, adoptamos un esquema multirresolución, en el que las características elementales, que llamamos características de frecuencia, están sintotizadas a diferentes escalas y orientaciones. Por su parte, la etapa de integración consiste en determinar cuales son las características de frecuencia asociadas a cada patrón visual y reintegrarlos, generando así una representación separada de esos patrones. Esta etapa se plantea como un problema de agrupamiento o clustering no supervisado, basado en una medida de distancia entre características de frecuencia que refleja el criterio de integración de características. Varios autores sostienen que en el sistema visual humano la integración de características está basada en la Congruencia de Fase que presentan. Este es el criterio utilizado en este trabajo.

Autor: GUTIÉRREZ AGUADO JUAN.
Año: 2005.
Universidad: VALENCIA.
Centro de lectura: ESCOLA TÈCNICA SUPERIOR D'ENGINYERIA.
Centro de realización: ESCOLA TÈCNICA SUPERIOR D'ENGINYERIA.

Resumen: MULTITUD DE TÉCNICAS PARA LA SOLUCIÓN DE PROBLEMAS EN TRATAMIENTO DE IMÁGENES REQUIEREN UN MODELO ESTADÍSTICO DE LA SEÑAL A PROCESAR. EN ESTA TESIS, ANALIZAMOS LA RELACIÓN EXISTENTE ENTRE EL FUNCIONAMIENTO DEL CORTEX VISUAL Y LA ESTADÍSTICA DE LAS IMÁGENES NATURALES, Y PROPONEMOS LA UTILIZACIÓN GENÉRICA DE LOS MODELOS DE RESPUESTA CORTICAL COMO ALTERNATIVA AL USO DE MODELOS ESTADÍSTICOS EN LAS APLICACIONES DE CODIFICACIÓN DE VIDEO (PARA EL DISEÑO DEL CUANTIZADOR Y EN LA ESTIMACIÓN DEL MOVIMIENTO) Y RESTAURACIÓN DE IMÁGENES DEGRADADAS (PARA DEFINIR OPERADORES DE PENALIZACIÓN EN EL CONTEXTO DE LA REGULARIZACIÓN).

Autor: NASSABAY PARDO SALUA ESTHER.
Año: 2006.
Universidad: GRANADA.
Centro de lectura: E.T.S. DE ING.INFOR. Y DE TELECO..
Centro de realización: ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍAS INFORMÁTICA Y DE TELECOMUNICACIÓN.

Resumen: Resumen En la actualidad, el procesamiento de señales, en especial el procesamiento de imágenes adquiere cada día más importancia. Son muchos los campos en los que se requiere un mejoramiento visual de la información con el fin de obtener buenos resultados. De estos campos pueden destacarse las ramas de la medicina con imágenes de rayos X, tomagrafías, fMRI, etc, biología, geografía, arqueología, astronomía, defensa y fuerzas militares, etc. A nivel general el ruido se presenta como una mezcla de señales aleatorias con diferentes frecuencias las cuales pueden ser mayores o menores a las señal de interés. El problema de la separación ciega de señales consiste en la recuperación de las señales originales a partir de las mezclas detectadas por sensores, conociendo tan sólo estas últimas. El presente trabajo doctoral tiene como objetivo y radica su importancia en el desarrollo de un estudio comparativo de los diferentes algoritmos más usados, basados en la técnica del análisis de componentes independientes aplicados a imágenes con ruido. Este trabajo se realizará desarrollando una secuencia donde se especifica el campo de clasificación (PDI); el nivel del problema que permite un enfoque en la eliminación de ruido en imágenes; el nivel de acercamientos a la solución, donde se indican los diversos métodos existentes para enfrentar el problema del ruido, y, finalmente, el nivel de resultados que pretende orientarse a proporcionar soluciones. La presente memoria se encuentra estructura como sigue: Capítulo 1: Introducción al análisis de componentes independientes y la separación ciega de señales. En este capítulo se presenta la definición y formulación matemática de la técnica de Análisis de Componentes Independientes aplicado al problema de la Separación Ciega de Señales. En primer lugar se presentan los fundamentos estadísticos y su importancia en la separación de señales. A continuación se desarrolla la teoría de la información y los fundamentos básicos necesarios para la técnica ICA. Seguidamente se introducen las técnicas del Análisis de Componentes Principales (PCA) y el Análisis de Componentes Independientes (ICA) con sus correspondientes definiciones matemáticas, restricciones y algoritmos. Finalmente se realiza una comparación entre PCA e ICA. Capítulo 2: Conexión entre el sistema visual humano (SVH), el análisis de componentes independientes (ICA). Es este capítulo se presenta la conexión entre ICA y el procesamiento de imágenes. En primera instancia se hace una reseña historia retomando los últimos años de investigación en el procesamiento de imágenes con una introducción al sistema visual humano. Después se introduce a la relación de ICA con el estudio de las imágenes. Capítulo 3: Algoritmos ICA. En este capítulo se desarrollan los algoritmos de la técnica ICA más utilizados por los diferentes investigadores, explicando sus ventajas y desventajas con el fin de preparar el camino para su utilización en el siguiente capítulo. Capítulo 4: El ruido en ICA. En este capítulo se evalúa la conexión entre ICA y el ruido, se analiza el comportamiento de cinco diferentes algoritmos ICA (fastICA, JADE, AMUSE, fastGEO y dss_fastICA), en respuesta a tres clases diferentes de ruido (gaussiano, multiplicativo e impulsivo (sal y pimienta)), aplicados al área del procesamiento digital de imágenes. De manera particular se estudia como se comportan los diferentes filtros de las matrices de mezcla A obtenidas de las observaciones y la influencia de cada tipo de ruido sobre la señal de muestra. Igualmente es realizada una evaluación de sensibilidad que permite terminar en una catalogalización de las diferentes herramientas. Capítulo 5: Aplicaciones: Detección automática de filtros con ruido y De-noising. En este capítulo es elaborada una detección automática para clasificación de filtros, tanto representando información interesante como información de sólo ruido 8 . Igualm 36a ente se muestra aplicación de eliminación de ruido. En la sección de "Conclusiones y trabajos futuro" se resumen las principales aportaciones que se han realizado en la materia con el desarrollo del presente trabajo doctoral.

Autor: NASSABAY PARDO SALUA ESTHER.
Año: 2006.
Universidad: GRANADA.
Centro de lectura: E.T.S. INGENIERÍAS INFORMÁTICA Y DE TELECOMUNICACIÓN.
Centro de realización: ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍAS INFORMÁTICA Y DE TELECOMUNICACIÓN.

Resumen: En la actualidad, el procesamiento de señales, en especial el procesamiento de imágenes adquiere cada día más importancia. Son muchos los campos en los que se requiere un mejoramiento visual dela información con el fin de obtener buenos resultados. De estos campos pueden destacarse las ramas de la medicina con imágenes de rayos X, tomagrafías, fMRI, etc, biología, geografía, arqueología, astronomía, defensa y fuerzas militares, ect. A nivel general el ruido se presenta como una mezcla de señales aleatorias con diferentes frecuencias las cuales pueden ser mayores o menores a la señal de interés. El problema de la separación ciega de señales consiste en la recuperación de las señales originales a partir de las mezclas detectadas por sensores, conociendo tan sólo estas últimas. El presente trabajo doctoral tiene como objetivo y radica su importancia en el desarrollo de un estudio comparativo delos diferentes algoritmos más usados, basados en la técnica del análisis de componentes independientes aplicados a imágenes con ruido. Este trabajo se realizará desarrollando una secuencia donde se especifica el campo de clasificación (PDI); el nivel del problema que permite un enfoque en la eliminación de ruido en imágenes; el nivel de acercamientos a la solución, donde se indican los diversos métodos existentes para enfrentar el problema del ruido, y, finalmente, el nivel de resultados que pretende orientares a proporcionar soluciones. La presente memoria se encuentra estructura como sigue: CAPÍTULO 1 Introducción al análisis de componentes independientes y la separación ciega de señales. En este capítulo se presenta la definición y formulación matemática de la técnica de Análisis de Componentes Independientes aplicado al problema de la Separación Ciega de Señales. En primer lugar se presentan los fundamentos estadísticos y su importancia en la separación de señales. A continuación se desarrolla la teoría de la información y los fundamentos básicos necesarios para la técnica ICA. Seguidamente se introducen las técnicas del Análisis de Componentes Principales (PCA) y el Análisis de Componentes Independientes (ICA) con sus correspondientes definiciones matemáticas, restricciones y algoritmos. Finalmente se realiza una comparación entre PCA e ICA. CAPÍTULO 2 Conexión entre el sistema visual humano (SVH), el análisis de componentes independientes (ICA). En este capítulo se presenta la conexión entre ICA y el procesamiento de imágenes. En primera instancia se hace una reseña historia retomando los últimos años de investigación en el procesamiento de imágenes con una introducción al sistema visual humano. Después se introduce a la relación de ICA con el estudio de las imágenes. CAPÍTULO 3 Algoritmos ICA. En este capítulo se desarrollan los algoritmos de la técnica ICA más utilizados por los diferentes investigadores, explicando sus ventajas y desventajas con el fin de preparar el camino para su utilización en el siguiente capítulo. CAPÍTULO 4 El ruido en ICA. En este capítulo se evalúa la conexión entre ICA y el ruido, se analiza el comportamiento de cinco diferentes algoritmos ICA (fastICA, JADE, AMUSE, fastGEO y dss_fastICA), en respuesta a tres clases diferentes de ruido (Gaussiano, multiplicativo e impulsivo (sal y pimienta)), aplicados al área del procesamiento digital de imágenes. De manera particular se estudia como se comportan los diferentes filtros de las matrices de maxla A obtenidas de las observaciones y la influencia de cada tipo de ruido sobre la señal de muestra. Igualmente es realizada una evaluación de sensibilidad que permite terminar en una catalogalización de las diferentes herramientas. CAPÍTULO 5 Aplicaciones: Detección automática de filtros como ruido y De-noising. En este capítulo es elaborada una detección automática para clasificación de filtros, tanto representando información 8 interes 2a2 ante como información de sólo ruido. Igualmente se muestra aplicación de eliminación de ruido. En la sección de 'Conclusiones y trabajos futuro' se resumen las principales aportaciones que se han realizado en la materia con el desarrollo del presente trabajo doctoral.

Autor: VARGAS VÁZQUEZ DAMIÁN.
Año: 2006.
Universidad: POLITÉCNICA DE MADRID.
Centro de lectura: FACULTAD DE INFORMÁTICA.
Centro de realización: FACULTAD DE INFORMÁTICA.

Resumen: El tratamiento y análisis de imágenes es un campo en constante innovación. Uno de sus objetivos es el mejorar la calidad de las imágenes para facilitar la búsqueda de información. Una vez modificada y mejorada la imagen, se inicia un proceso de segmentación que permite dividirla en regiones de interés para su clasificación. La segmentación de imágenes consiste en agrupar regiones visuales en términos conocidos y su resultado es utilizado en múltiples aplicaciones de toda índole. El trabajo de esta memoria centra el dominio de la aplicación en el campo de las imágenes biomédicas. Segmentar y reconstruir de manera precisa las estructuras de este tipo de imágenes es difícil, debido a la complejidad y variabilidad de las formas anatómicas y estructuras celulares de interés. La Morfología Matemática (M.M.) tiene un lugar especial en el análisis y procesamiento de imágenes. En este trabajo se experimentará con una serie de transformaciones y herramientas basadas en la M.M. para la segmentación de imágenes. Por un lado, se propone la modificación y posterior utilización de una nueva clase de filtros morfológicos: las emph{aperturas y cierres con criterio de reconstrucción}. Este tipo de filtros incluye un criterio adicional que permite controlar el proceso de reconstrucción. En particular, se puede limitar la reconstrucción excesiva de zonas planas que se presenta en ocasiones en las transformaciones por reconstrucción. Además, es posible separar, si así se quiere, ciertas regiones de la imagen. Usando técnicas de M.M. para segmentar una imagen de entrada, se aprovechan las ventajas de las propiedades mencionadas para calcular los marcadores de las regiones significativas. Estas propiedades son usadas para la segmentación de imágenes médicas, sin embargo pueden ser usadas en otros campos. Por otra parte, se propone un nuevo método de segmentación basado en la transformada "watershed". En este método se ejecuta un proceso de reconstrucción de imágenes a partir de marcadores etiquetados, El gradiente de la imagen es considerado como un relieve topográfico que es inundado (de manera similar que en el caso de la "watershed" tradicional). Sin embargo, se incorpora un criterio en dicho proceso de reconstrucción permitiendo una flexibilidad adicional en la separación de las estructuras de interés. Se presentan, además, dos métodos adicionales que aportan nuevas soluciones y aplicaciones gracias a la modificación de ciertos parámetros del original.

Autor: LOPEZ CORONADO OCTAVI.
Año: 2006.
Universidad: AUTÓNOMA DE BARCELONA.
Centro de lectura: Facultad de Ciencias.
Centro de realización: UNIVERSITAT AUTÃ’NOMA DE BARCELONA.

Resumen: En este trabajo se han investigado diferentes técnicas para generar elementos ópticos difractivos que modifican el perfil de intensidad a lo largo del eje y las propiedades de apodización e hiperresolución transversales de un sistema óptico, así como su implementación mediante un modulador espacial de luz de cristal líquido (LCSLM). En primer lugar se han diseñado e implementado pupilas complejas de transmisión no uniforme, con el objeto de modificar el perfil de la intensidad en las proximidades del plano imagen de un sistema convergente y lograr perfiles arbitrarios con características de interés, como por ejemplo diferentes perfiles rectangulares que incrementan la DOF o que proporcionan una respuesta bifocal del sistema óptico. Las pupilas se han implementado en un modulador espacial de luz en configuración sólo de fase mediante un método de codificación en fase de funciones complejas. Se ha evaluado numérica y experimentalmente el resultado de estas pupilas comparando el perfil de intensidad deseado con el perfil obtenido a lo largo del eje, y se han analizado las respuestas para la imagen de un punto con iluminación coherente en los diferentes planos transversales. Se ha comprobado experimentalmente que la técnica es especialmente útil parar el incremento de la profundidad de foco del sistema. En la segunda parte de este trabajo se han propuesto diferentes métodos para implementar lentes difractivas de focales distintas en un solo LCSLM en configuración de modulación sólo de fase, y se ha evaluado su respuesta en relación al incremento de la DOF y al comportamiento hiperresolvente o apodizante en los planos transversales. Se han obtenido resultados experimentales tanto para la imagen de un punto con iluminación coherente como para imágenes de objetos extensos con iluminación incoherente. Se ha observado que, para el montaje óptico utilizado, el método de multiplexado aleatorio que combina 33 lentes de focales consecutivas es el más satisfactorio para incrementar la DOF del sistema óptico. Esta opción de multiplexado proporciona un perfil de intensidad uniforme a lo largo de toda la DOF y una estructura transversal de la imagen de un punto (PSF) que también es uniforme a lo largo de ese intervalo, por lo que es muy adecuado para la formación de imágenes extensas.