Applications of Improved Ant Colony Optimization Clustering Algorithm in Image Segmentation

When expressing the data feature extraction of the interesting objectives, image segmentation is to transform the data set of the features of the original image into more tight and general data set. This paper explores the image segmentation technology based on ant colony optimization clustering algorithm and proposes an improved ant colony clustering algorithm (ACCA). It improves and analyzes the computational formula of the similarity function and improves parameter selection and setting by setting ant clustering rules. Through this algorithm, it can not only accelerate the clustering speed, but it can also have a better clustering partitioning result. The experimental result shows that the method of this paper is better than the original OTSU image segmentation method in accuracy, rapidity and stability

Level Set Based Hippocampus Segmentation in MR Images with Improved Initialization Using Region Growing

The hippocampus has been known as one of the most important structures referred to as Alzheimer’s disease and other neurological disorders. However, segmentation of the hippocampus from MR images is still a challenging task due to its small size, complex shape, low contrast, and discontinuous boundaries. For the accurate and efficient detection of the hippocampus, a new image segmentation method based on adaptive region growing and level set algorithm is proposed. Firstly, adaptive region growing and morphological operations are performed in the target regions and its output is used for the initial contour of level set evolution method. Then, an improved edge-based level set method utilizing global Gaussian distributions with different means and variances is developed to implement the accurate segmentation. Finally, gradient descent method is adopted to get the minimization of the energy equation. As proved by experiment results, the proposed method can ideally extract the contours of the hippocampus that are very close to manual segmentation drawn by specialists

Detección y modelado de escaleras con sensor RGB-D para asistencia personal

La habilidad de avanzar y moverse de manera efectiva por el entorno resulta natural para la mayoría de la gente, pero no resulta fácil de realizar bajo algunas circunstancias, como es el caso de las personas con problemas visuales o cuando nos movemos en entornos especialmente complejos o desconocidos. Lo que pretendemos conseguir a largo plazo es crear un sistema portable de asistencia aumentada para ayudar a quienes se enfrentan a esas circunstancias. Para ello nos podemos ayudar de cámaras, que se integran en el asistente. En este trabajo nos hemos centrado en el módulo de detección, dejando para otros trabajos el resto de módulos, como podría ser la interfaz entre la detección y el usuario. Un sistema de guiado de personas debe mantener al sujeto que lo utiliza apartado de peligros, pero también debería ser capaz de reconocer ciertas características del entorno para interactuar con ellas. En este trabajo resolvemos la detección de uno de los recursos más comunes que una persona puede tener que utilizar a lo largo de su vida diaria: las escaleras. Encontrar escaleras es doblemente beneficioso, puesto que no sólo permite evitar posibles caídas sino que ayuda a indicar al usuario la posibilidad de alcanzar otro piso en el edificio. Para conseguir esto hemos hecho uso de un sensor RGB-D, que irá situado en el pecho del sujeto, y que permite captar de manera simultánea y sincronizada información de color y profundidad de la escena. El algoritmo usa de manera ventajosa la captación de profundidad para encontrar el suelo y así orientar la escena de la manera que aparece ante el usuario. Posteriormente hay un proceso de segmentación y clasificación de la escena de la que obtenemos aquellos segmentos que se corresponden con "suelo", "paredes", "planos horizontales" y una clase residual, de la que todos los miembros son considerados "obstáculos". A continuación, el algoritmo de detección de escaleras determina si los planos horizontales son escalones que forman una escalera y los ordena jerárquicamente. En el caso de que se haya encontrado una escalera, el algoritmo de modelado nos proporciona toda la información de utilidad para el usuario: cómo esta posicionada con respecto a él, cuántos escalones se ven y cuáles son sus medidas aproximadas. En definitiva, lo que se presenta en este trabajo es un nuevo algoritmo de ayuda a la navegación humana en entornos de interior cuya mayor contribución es un algoritmo de detección y modelado de escaleras que determina toda la información de mayor relevancia para el sujeto. Se han realizado experimentos con grabaciones de vídeo en distintos entornos, consiguiendo buenos resultados tanto en precisión como en tiempo de respuesta. Además se ha realizado una comparación de nuestros resultados con los extraídos de otras publicaciones, demostrando que no sólo se consigue una eciencia que iguala al estado de la materia sino que también se aportan una serie de mejoras. Especialmente, nuestro algoritmo es el primero capaz de obtener las dimensiones de las escaleras incluso con obstáculos obstruyendo parcialmente la vista, como puede ser gente subiendo o bajando. Como resultado de este trabajo se ha elaborado una publicación aceptada en el Second Workshop on Assitive Computer Vision and Robotics del ECCV, cuya presentación tiene lugar el 12 de Septiembre de 2014 en Zúrich, Suiza

Efficient 3D Segmentation, Registration and Mapping for Mobile Robots

Sometimes simple is better! For certain situations and tasks, simple but robust methods can achieve the same or better results in the same or less time than related sophisticated approaches. In the context of robots operating in real-world environments, key challenges are perceiving objects of interest and obstacles as well as building maps of the environment and localizing therein. The goal of this thesis is to carefully analyze such problem formulations, to deduce valid assumptions and simplifications, and to develop simple solutions that are both robust and fast. All approaches make use of sensors capturing 3D information, such as consumer RGBD cameras. Comparative evaluations show the performance of the developed approaches. For identifying objects and regions of interest in manipulation tasks, a real-time object segmentation pipeline is proposed. It exploits several common assumptions of manipulation tasks such as objects being on horizontal support surfaces (and well separated). It achieves real-time performance by using particularly efficient approximations in the individual processing steps, subsampling the input data where possible, and processing only relevant subsets of the data. The resulting pipeline segments 3D input data with up to 30Hz. In order to obtain complete segmentations of the 3D input data, a second pipeline is proposed that approximates the sampled surface, smooths the underlying data, and segments the smoothed surface into coherent regions belonging to the same geometric primitive. It uses different primitive models and can reliably segment input data into planes, cylinders and spheres. A thorough comparative evaluation shows state-of-the-art performance while computing such segmentations in near real-time. The second part of the thesis addresses the registration of 3D input data, i.e., consistently aligning input captured from different view poses. Several methods are presented for different types of input data. For the particular application of mapping with micro aerial vehicles where the 3D input data is particularly sparse, a pipeline is proposed that uses the same approximate surface reconstruction to exploit the measurement topology and a surface-to-surface registration algorithm that robustly aligns the data. Optimization of the resulting graph of determined view poses then yields globally consistent 3D maps. For sequences of RGBD data this pipeline is extended to include additional subsampling steps and an initial alignment of the data in local windows in the pose graph. In both cases, comparative evaluations show a robust and fast alignment of the input data