BLADE: Filter Learning for General Purpose Computational Photography

The Rapid and Accurate Image Super Resolution (RAISR) method of Romano, Isidoro, and Milanfar is a computationally efficient image upscaling method using a trained set of filters. We describe a generalization of RAISR, which we name Best Linear Adaptive Enhancement (BLADE). This approach is a trainable edge-adaptive filtering framework that is general, simple, computationally efficient, and useful for a wide range of problems in computational photography. We show applications to operations which may appear in a camera pipeline including denoising, demosaicing, and stylization

Lesion boundary segmentation using level set methods

This paper addresses the issue of accurate lesion segmentation in retinal imagery, using level set methods and a novel stopping mechanism - an elementary features scheme. Specifically, the curve propagation is guided by a gradient map built using a combination of histogram equalization and robust statistics. The stopping mechanism uses elementary features gathered as the curve deforms over time, and then using a lesionness measure, defined herein, ’looks back in time’ to find the point at which the curve best fits the real object. We implement the level set using a fast upwind scheme and compare the proposed method against five other segmentation algorithms performed on 50 randomly selected images of exudates with a database of clinician marked-up boundaries as ground truth

A robust lesion boundary segmentation algorithm using level set methods

This paper addresses the issue of accurate lesion segmentation in retinal imagery, using level set methods and a novel stopping mechanism - an elementary features scheme. Specifically, the curve propagation is guided by a gradient map built using a combination of histogram equalization and robust statistics. The stopping mechanism uses elementary features gathered as the curve deforms over time, and then using a lesionness measure, defined herein, ’looks back in time’ to find the point at which the curve best fits the real object. We compare the proposed method against five other segmentation algorithms performed on 50 randomly selected images of exudates with a database of clinician demarcated boundaries as ground truth

Neuro-inspired edge feature fusion using Choquet integrals

It is known that the human visual system performs a hierarchical information process in which early vision cues (or primitives) are fused in the visual cortex to compose complex shapes and descriptors. While different aspects of the process have been extensively studied, such as lens adaptation or feature detection, some other aspects, such as feature fusion, have been mostly left aside. In this work, we elaborate on the fusion of early vision primitives using generalizations of the Choquet integral, and novel aggregation operators that have been extensively studied in recent years. We propose to use generalizations of the Choquet integral to sensibly fuse elementary edge cues, in an attempt to model the behaviour of neurons in the early visual cortex. Our proposal leads to a fully-framed edge detection algorithm whose performance is put to the test in state-of-the-art edge detection datasets.The authors gratefully acknowledge the financial support of the Spanish Ministry of Science and Technology (project PID2019-108392GB-I00 (AEI/10.13039/501100011033), the Research Services of Universidad Pública de Navarra, CNPq (307781/2016-0, 301618/2019-4), FAPERGS (19/2551-0001660) and PNPD/CAPES (464880/2019-00)

Color Image Processing based on Graph Theory

[ES] La visión artificial es uno de los campos en mayor crecimiento en la actualidad que, junto con otras tecnologías como la Biometría o el Big Data, se ha convertido en el foco de interés de numerosas investigaciones y es considerada como una de las tecnologías del futuro. Este amplio campo abarca diversos métodos entre los que se encuentra el procesamiento y análisis de imágenes digitales. El éxito del análisis de imágenes y otras tareas de procesamiento de alto nivel, como pueden ser el reconocimiento de patrones o la visión 3D, dependerá en gran medida de la buena calidad de las imágenes de partida. Hoy en día existen multitud de factores que dañan las imágenes dificultando la obtención de imágenes de calidad óptima, esto ha convertido el (pre-) procesamiento digital de imágenes en un paso fundamental previo a la aplicación de cualquier otra tarea de procesado. Los factores más comunes son el ruido y las malas condiciones de adquisición: los artefactos provocados por el ruido dificultan la interpretación adecuada de la imagen y la adquisición en condiciones de iluminación o exposición deficientes, como escenas dinámicas, causan pérdida de información de la imagen que puede ser clave para ciertas tareas de procesamiento. Los pasos de (pre-)procesamiento de imágenes conocidos como suavizado y realce se aplican comúnmente para solventar estos problemas: El suavizado tiene por objeto reducir el ruido mientras que el realce se centra en mejorar o recuperar la información imprecisa o dañada. Con estos métodos conseguimos reparar información de los detalles y bordes de la imagen con una nitidez insuficiente o un contenido borroso que impide el (post-)procesamiento óptimo de la imagen. Existen numerosos métodos que suavizan el ruido de una imagen, sin embargo, en muchos casos el proceso de filtrado provoca emborronamiento en los bordes y detalles de la imagen. De igual manera podemos encontrar una enorme cantidad de técnicas de realce que intentan combatir las pérdidas de información, sin embargo, estas técnicas no contemplan la existencia de ruido en la imagen que procesan: ante una imagen ruidosa, cualquier técnica de realce provocará también un aumento del ruido. Aunque la idea intuitiva para solucionar este último caso será el previo filtrado y posterior realce, este enfoque ha demostrado no ser óptimo: el filtrado podrá eliminar información que, a su vez, podría no ser recuperable en el siguiente paso de realce. En la presente tesis doctoral se propone un modelo basado en teoría de grafos para el procesamiento de imágenes en color. En este modelo, se construye un grafo para cada píxel de tal manera que sus propiedades permiten caracterizar y clasificar dicho pixel. Como veremos, el modelo propuesto es robusto y capaz de adaptarse a una gran variedad de aplicaciones. En particular, aplicamos el modelo para crear nuevas soluciones a los dos problemas fundamentales del procesamiento de imágenes: suavizado y realce. Se ha estudiado el modelo en profundidad en función del umbral, parámetro clave que asegura la correcta clasificación de los píxeles de la imagen. Además, también se han estudiado las posibles características y posibilidades del modelo que nos han permitido sacarle el máximo partido en cada una de las posibles aplicaciones. Basado en este modelo se ha diseñado un filtro adaptativo capaz de eliminar ruido gaussiano de una imagen sin difuminar los bordes ni perder información de los detalles. Además, también ha permitido desarrollar un método capaz de realzar los bordes y detalles de una imagen al mismo tiempo que se suaviza el ruido presente en la misma. Esta aplicación simultánea consigue combinar dos operaciones opuestas por definición y superar así los inconvenientes presentados por el enfoque en dos etapas.[CA] La visió artificial és un dels camps en major creixement en l'actualitat que, junt amb altres tecnlogies com la Biometria o el Big Data, s'ha convertit en el focus d'interés de nombroses investigacions i és considerada com una de les tecnologies del futur. Aquest ampli camp comprén diversos m`etodes entre els quals es troba el processament digital d'imatges i anàlisis d'imatges digitals. L'èxit de l'anàlisis d'imatges i altres tasques de processament d'alt nivell, com poden ser el reconeixement de patrons o la visió 3D, dependrà en gran manera de la bona qualitat de les imatges de partida. Avui dia existeixen multitud de factors que danyen les imatges dificultant l'obtenció d'imatges de qualitat òptima, açò ha convertit el (pre-) processament digital d'imatges en un pas fonamental previa la l'aplicació de qualsevol altra tasca de processament. Els factors més comuns són el soroll i les males condicions d'adquisició: els artefactes provocats pel soroll dificulten la inter- pretació adequada de la imatge i l'adquisició en condicions d'il·luminació o exposició deficients, com a escenes dinàmiques, causen pèrdua d'informació de la imatge que pot ser clau per a certes tasques de processament. Els passos de (pre-) processament d'imatges coneguts com suavitzat i realç s'apliquen comunament per a resoldre aquests problemes: El suavitzat té com a objecte reduir el soroll mentres que el real se centra a millorar o recuperar la informació imprecisa o danyada. Amb aquests mètodes aconseguim reparar informació dels detalls i bords de la imatge amb una nitidesa insuficient o un contingut borrós que impedeix el (post-)processament òptim de la imatge. Existeixen nombrosos mètodes que suavitzen el soroll d'una imatge, no obstant això, en molts casos el procés de filtrat provoca emborronamiento en els bords i detalls de la imatge. De la mateixa manera podem trobar una enorme quantitat de tècniques de realç que intenten combatre les pèrdues d'informació, no obstant això, aquestes tècniques no contemplen l'existència de soroll en la imatge que processen: davant d'una image sorollosa, qualsevol tècnica de realç provocarà també un augment del soroll. Encara que la idea intuïtiva per a solucionar aquest últim cas seria el previ filtrat i posterior realç, aquest enfocament ha demostrat no ser òptim: el filtrat podria eliminar informació que, al seu torn, podria no ser recuperable en el seguënt pas de realç. En la present Tesi doctoral es proposa un model basat en teoria de grafs per al processament d'imatges en color. En aquest model, es construïx un graf per a cada píxel de tal manera que les seues propietats permeten caracteritzar i classificar el píxel en quëstió. Com veurem, el model proposat és robust i capaç d'adaptar-se a una gran varietat d'aplicacions. En particular, apliquem el model per a crear noves solucions als dos problemes fonamentals del processament d'imatges: suavitzat i realç. S'ha estudiat el model en profunditat en funció del llindar, paràmetre clau que assegura la correcta classificació dels píxels de la imatge. A més, també s'han estudiat les possibles característiques i possibilitats del model que ens han permés traure-li el màxim partit en cadascuna de les possibles aplicacions. Basat en aquest model s'ha dissenyat un filtre adaptatiu capaç d'eliminar soroll gaussià d'una imatge sense difuminar els bords ni perdre informació dels detalls. A més, també ha permés desenvolupar un mètode capaç de realçar els bords i detalls d'una imatge al mateix temps que se suavitza el soroll present en la mateixa. Aquesta aplicació simultània aconseguix combinar dues operacions oposades per definició i superar així els inconvenients presentats per l'enfocament en dues etapes.[EN] Computer vision is one of the fastest growing fields at present which, along with other technologies such as Biometrics or Big Data, has become the focus of interest of many research projects and it is considered one of the technologies of the future. This broad field includes a plethora of digital image processing and analysis tasks. To guarantee the success of image analysis and other high-level processing tasks as 3D imaging or pattern recognition, it is critical to improve the quality of the raw images acquired. Nowadays all images are affected by different factors that hinder the achievement of optimal image quality, making digital image processing a fundamental step prior to the application of any other practical application. The most common of these factors are noise and poor acquisition conditions: noise artefacts hamper proper image interpretation of the image; and acquisition in poor lighting or exposure conditions, such as dynamic scenes, causes loss of image information that can be key for certain processing tasks. Image (pre-) processing steps known as smoothing and sharpening are commonly applied to overcome these inconveniences: Smoothing is aimed at reducing noise and sharpening at improving or recovering imprecise or damaged information of image details and edges with insufficient sharpness or blurred content that prevents optimal image (post-)processing. There are many methods for smoothing the noise in an image, however in many cases the filtering process causes blurring at the edges and details of the image. Besides, there are also many sharpening techniques, which try to combat the loss of information due to blurring of image texture and need to contemplate the existence of noise in the image they process. When dealing with a noisy image, any sharpening technique may amplify the noise. Although the intuitive idea to solve this last case would be the previous filtering and later sharpening, this approach has proved not to be optimal: the filtering could remove information that, in turn, may not be recoverable in the later sharpening step. In the present PhD dissertation we propose a model based on graph theory for color image processing from a vector approach. In this model, a graph is built for each pixel in such a way that its features allow to characterize and classify the pixel. As we will show, the model we proposed is robust and versatile: potentially able to adapt to a variety of applications. In particular, we apply the model to create new solutions for the two fundamentals problems in image processing: smoothing and sharpening. To approach high performance image smoothing we use the proposed model to determine if a pixel belongs to a at region or not, taking into account the need to achieve a high-precision classification even in the presence of noise. Thus, we build an adaptive soft-switching filter by employing the pixel classification to combine the outputs from a filter with high smoothing capability and a softer one to smooth edge/detail regions. Further, another application of our model allows to use pixels characterization to successfully perform a simultaneous smoothing and sharpening of color images. In this way, we address one of the classical challenges within the image processing field. We compare all the image processing techniques proposed with other state-of-the-art methods to show that they are competitive both from an objective (numerical) and visual evaluation point of view.Pérez Benito, C. (2019). Color Image Processing based on Graph Theory [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/123955TESI

Segmentation and classification of individual tree crowns

By segmentation and classification of individual tree crowns in high spatial resolution aerial images, information about the forest can be automatically extracted. Segmentation is about finding the individual tree crowns and giving each of them a unique label. Classification, on the other hand, is about recognising the species of the tree. The information of each individual tree in the forest increases the knowledge about the forest which can be useful for managements, biodiversity assessment, etc. Different algorithms for segmenting individual tree crowns are presented and also compared to each other in order to find their strengths and weaknesses. All segmentation algorithms developed in this thesis focus on preserving the shape of the tree crown. Regions, representing the segmented tree crowns, grow according to certain rules from seed points. One method starts from many regions for each tree crown and searches for the region that fits the tree crown best. The other methods start from a set of seed points, representing the locations of the tree crowns, to create the regions. The segmentation result varies from 73 to 95 % correctly segmented visual tree crowns depending on the type of forest and the method. The former value is for a naturally generated mixed forest and the latter for a non-mixed forest. The classification method presented uses shape information of the segments and colour information of the corresponding tree crown in order to decide the species. The classification method classifies 77 % of the visual trees correctly in a naturally generated mixed forest, but on a forest stand level the classification is over 90 %