Combining local regularity estimation and total variation optimization for scale-free texture segmentation

Texture segmentation constitutes a standard image processing task, crucial to many applications. The present contribution focuses on the particular subset of scale-free textures and its originality resides in the combination of three key ingredients: First, texture characterization relies on the concept of local regularity ; Second, estimation of local regularity is based on new multiscale quantities referred to as wavelet leaders ; Third, segmentation from local regularity faces a fundamental bias variance trade-off: In nature, local regularity estimation shows high variability that impairs the detection of changes, while a posteriori smoothing of regularity estimates precludes from locating correctly changes. Instead, the present contribution proposes several variational problem formulations based on total variation and proximal resolutions that effectively circumvent this trade-off. Estimation and segmentation performance for the proposed procedures are quantified and compared on synthetic as well as on real-world textures

A graph-based mathematical morphology reader

This survey paper aims at providing a "literary" anthology of mathematical morphology on graphs. It describes in the English language many ideas stemming from a large number of different papers, hence providing a unified view of an active and diverse field of research

Multiple structure recovery with T-linkage

reserved2noThis work addresses the problem of robust fitting of geometric structures to noisy data corrupted by outliers. An extension of J-linkage (called T-linkage) is presented and elaborated. T-linkage improves the preference analysis implemented by J-linkage in term of performances and robustness, considering both the representation and the segmentation steps. A strategy to reject outliers and to estimate the inlier threshold is proposed, resulting in a versatile tool, suitable for multi-model fitting “in the wild”. Experiments demonstrate that our methods perform better than J-linkage on simulated data, and compare favorably with state-of-the-art methods on public domain real datasets.mixedMagri L.; Fusiello A.Magri, L.; Fusiello, A

A unified framework for detecting groups and application to shape recognition

A unified a contrario detection method is proposed to solve three classical problems in clustering analysis. The first one is to evaluate the validity of a cluster candidate. The second problem is that meaningful clusters can contain or be contained in other meaningful clusters. A rule is needed to define locally optimal clusters by inclusion. The third problem is the definition of a correct merging rule between meaningful clusters, permitting to decide whether they should stay separate or unit. The motivation of this theory is shape recognition. Matching algorithms usually compute correspondences between more or less local features (called shape elements) between images to be compared. This paper intends to form spatially coherent groups between matching shape elements into a shape. Each pair of matching shape elements indeed leads to a unique transformation (similarity or affine map.) As an application, the present theory on the choice of the right clusters is used to group these shape elements into shapes by detecting clusters in the transformation space

Diseño, implementación y optimización del sistema de compresión de imágenes sobre el ordenador de a bordo del proyecto de nanosátelite Eye-Sat

Eye-Sat es un Proyecto de nano satélites, dirigido por el CNES (Centre National d’Etudes Spatiales) y desarrollado principalmente por estudiantes de varias escuelas de ingeniería del territorio francés. El objetivo de este pequeño telescopio no solo radica en la oportunidad de realizar la demostración de distintos dispositivos tecnológicos, sino que también tiene como misión la adquisición de fotografías en la bandas de color e infrarrojo de la vía Láctea, así como el estudio de la intensidad y polarización de la luz Zodiacal. Los requerimientos de la misión exigen el desarrollo de un algoritmo de compresión de imágenes sin pérdidas para las imágenes “Color Filter Array” CFA (Bayer) e infrarrojas adquiridas por el satélite. Como miembro de la comisión consultativa para los sistemas espaciales, CNES ha seleccionado el estándar CCSDS-123.0-B como algoritmo base para cumplir los requerimientos de la misión. A este algoritmo se le añadirán modificaciones o mejoras, adaptadas a las imágenes tipo, con el fin de mejorar las prestaciones de compresión y de complejidad. La implementación y la optimización del algoritmo será desarrollada sobre la plataforma Xilinx Zynq® All Programmable SoC, el cual incluye una FPGA y un Dual-core ARM® Cortex™-A9 processor with NEONTM DSP/FPU Engine

Detectando agrupamientos y contornos: un estudio doble sobre representación de formas

Las formas juegan un rol clave en nuestro sistema cognitivo: en la percepción de las formas yace el principio de la formación de conceptos. Siguiendo esta línea de pensamiento, la escuela de la Gestalt ha estudiado extensivamente la percep- ción de formas como el proceso de asir características estructurales encontradas o impuestas sobre el material de estímulo.En resumen, tenemos dos modelos de formas: pueden existir físicamente o ser un producto de nuestros procesos cogni- tivos. El primer grupo está compuesto por formas que pueden ser definidas extra- yendo los contornos de objetos sólidos. En este trabajo nos restringiremos al caso bidimensional. Decimos entonces que las formas del primer tipo son formas planares. Atacamos el problema de detectar y reconocer formas planares. Cier- tas restricciones teóricas y prácticas nos llevan a definir una forma planar como cualquier pedazo de línea de nivel de una imagen. Comenzamos por establecer que los métodos a contrario existentes para de- tectar líneas de nivel son usualmente muy restrictivos: una curva debe ser enter- amente saliente para ser detectada. Esto se encuentra en clara contradicción con la observación de que pedazos de líneas de nivel coinciden con los contornos de los objetos. Por lo tanto proponemos una modificación en la que el algoritmo de detección es relajado, permitiendo la detección de curvas parcialmente salientes. En un segundo acercamiento, estudiamos la interacción entre dos maneras diferentes de determinar la prominencia de una línea de nivel. Proponemos un esquema para competición de características donde el contraste y la regularidad compiten entre ellos, resultando en que solamente las líneas de nivel contrastadas y regulares son consderedas salientes. Una tercera contribución es un algoritmo de limpieza que analiza líneas de nivel salientes, descartando los pedazos no salientes y conservando los salientes. Está basado en un algoritmo para detección de multisegmentos que fue extendido para trabajar con entradas periódicas. Finalmente, proponemos un descriptor de formas para codificar las formas detectadas, basado en el Shape Context global. Cada línea de nivel es codificada usando shape contexts, generando así un nuevo descriptor semi-local. A contin- uación adaptamos un algoritmShape plays a key role in our cognitive system: in the perception of shape lies the beginning of concept formation. Following this lines of thought, the Gestalt school has extensively studied shape perception as the grasping of structural fea- tures found in or imposed upon the stimulus material. In summary, we have two models for shapes: they can exist physically or be a product of our cognitive pro- cesses. The first group is formed by shapes that can be defined by extracting contours from solid objects. In this work we will restrict ourselves to the two dimensional case. Therefore we say that these shapes of the first type are planar shapes. We ad- dress the problem of detecting and recognizing planar shapes. A few theoretical and practical restrictions lead us to define a planar shape as any piece of mean- ingful level line of an image. We begin by stating that previous a contrario methods to detect level lines are often too restrictive: a curve must be entirely salient to be detected. This is clearly in contradiction with the observation that pieces to level lines coincide with object boundaries. Therefore we propose a modification in which the detection criterion is relaxed by permitting the detection of partially salient level lines. As a second approach, we study the interaction between two different ways of determining level line saliency: contrast and regularity. We propose a scheme for feature competition where contrast and regularity contend with each other, resulting in that only contrasted and regular level lines are considered salient. A third contribution is a clean-up algorithm that analyses salient level lines, discarding the non-salient pieces and returning the salient ones. It is based on an algorithm for multisegment detection, which was extended to work with periodic inputs. Finally, we propose a shape descriptor to encode the detected shapes, based on the global Shape Context. Each level line is encoded using shape contexts, thus generating a new semi-local descriptor. We then adapt an existing a contrario shape matching algorithm to our particular case. The second group is composed by shapes that do not correspond to a solid object but are formed by integrating several solid objects. The simplest shapes in this group are arrangements of points in two dimensions. Clustering techniques might be helpful in these situations. In a seminal work from 1971, Zahn faced the problem of finding perceptual clusters according to the proximity gestalt and proposed three basic principles for clustering algorithms: (1) only inter-point distances matter, (2) stable results across executions and (3) independence from the exploration strategy. A last implicit requirement is crucial: clusters may have arbitrary shapes and detection algorithms must be capable of dealing with this. In this part we will focus on designing clustering methods that completely fulfils the aforementioned requirements and that impose minimal assumptions on the data to be clustered. We begin by assessing the problem of validating clusters in a hierarchical struc- ture. Based on nonparametric density estimation methods, we propose to com- pute the saliency of a given cluster. Then, it is possible to select the most salient clusters in the hierarchy. In practice, the method shows a preference toward com- pact clusters and we propose a simple heuristic to correct this issue. In general, graph-based hierarchical methods require to first compute the com- plete graph of interpoint distances. For this reason, hierarchical methods are often considered slow. The most usually used, and the fastest hierarchical clustering al- gorithm is based on the Minimum Spanning Tree (MST). We therefore propose an algorithm to compute the MST while avoiding the intermediate step of computing the complete set of interpoint distances. Moreover, the algorithm can be fully par- allelized with ease. The algorithm exhibits good performance for low-dimensional datasets and allows for an approximate but robust solution for higher dimensions. Finally we propose a method to select clustered subtrees from the MST, by computing simple edge statistics. The method allows naturally to retrieve clus- ters with arbitrary shapes. It also works well in noisy situations, where noise is regarded as unclustered data, allowing to separate it from clustered data. We also show that the iterative application of the algorithm allows to solve a phenomenon called masking, where highly populated clusters avoid the detection less popu- lated ones.Fil:Tepper, Mariano. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina

Multi-robot deployment planning in communication-constrained environments

A lo largo de los últimos años se ha podido observar el aumento del uso de equipos de robots en tareas en las cuales es imposible o poco eficiente la intervención de los humanos, e incluso que implica un cierto grado de riesgo para una persona. Por ejemplo, monitorización de entornos de difícil acceso, como podrían ser túneles, minas, etc. Éste es el tema en el que se ha enfocado el trabajo realizado durante esta tesis: la planificación del despliegue de un equipo de agentes para la monitorización de entornos.La misión de los agentes es alcanzar unas localizaciones de interés y transmitirle la información observada a una estación base estática. Ante la ausencia de una infraestructura de comunicaciones, una transmisión directa a la base es imposible. Por tanto, los agentes se deben coordinar de manera autónoma, de modo que algunos de ellos alcancen los objetivos y otros realicen la función de repetidor para retransmitir la información.Nos hemos centrado en dos líneas de investigación principales, relacionadas con dos maneras del envío de la información a la estación base. En el primer enfoque, los agentes deben mantener un enlace de comunicación con la base en el momento de alcanzar los objetivos. Con el fin de, por ejemplo, poder interactuar desde la base con un robot que ha alcanzado el objetivo. Para ello hemos desarrollado un método que obtiene las posiciones óptimas para los agentes utilizados a modo de repetidor. A continuación, hemos implementado un método de planificación de caminos de modo que los agentes pudiesen navegar el máximo tiempo posible dentro de zonas con señal. Empleando conjuntamente ambos métodos, los agentes extienden el área de cobertura de la estación base, estableciendo un enlace de comunicación desde la misma hasta los objetivos marcados.Utilizando este método, el equipo es capaz de lidiar con variaciones del entorno si la comunicación entre los agentes no se pierde. Sin embargo, los eventos tan comunes e irrelevantes para los seres humanos, como el simple cierre de una puerta, pueden llegar a ser críticos para el equipo de robots. Ya que esto podría interrumpir la comunicación entre el equipo. Por ello, hemos propuesto un método distribuido para que el equipo sea capaz de reconectarse, formando una cadena hacia un objetivo, en escenarios donde haya variaciones con respecto al mapa inicial que poseían los robots.La segunda parte de la presente tesis se ha centrado en misiones de recopilación de datos de un entorno. Aquí la comunicación con la estación base, en el instante de alcanzar un objetivo, no es necesaria y a menudo imposible. Por tanto, en este tipo de escenarios, es más eficiente que algunos agentes, llamados trabajadores, recopilen datos del entorno, y otros, denominados colectores, reúnan la información de los que trabajan para periódicamente retransmitirla a la base. De este modo tan solo los colectores realizan largos viajes a la estación base, mientras que los trabajadores emplean la mayor parte de su tiempo exclusivamente a la recopilación de datos.Primero, hemos desarrollado dos métodos para la planificación de caminos para la sincronización entre los trabajadores y colectores. El primero, muestrea el espacio de manera aleatoria, para obtener una solución lo más rápido posible. El segundo, usando FMM, es más lento, pero obtiene soluciones óptimas.Finalmente, hemos propuesto una técnica global para la misión de recopilación de datos. Este método consiste en: encontrar el mejor balance entre la cantidad de trabajadores y colectores, la mejor división del escenario en áreas de trabajo para los trabajadores, la asociación de los trabajadores para transmitir los datos recopilados a los colectores o directamente a la estación base, así como los caminos de los colectores. El método propuesto trata de encontrar la mejor solución con el fin de entregar la mayor cantidad de datos y que el tiempo de "refresco" de los mismos sea el menor posible.<br /