An Agent-based CBIR System for Medical Images

The growing number of image acquisition and storage systems in the digital world demand for the new retrieval methods. Most of the existing retrieval methods use textual information, which has been mainly entered manually for every image in the image collection. In order to access the images of interest, user gives textual input against which images are retrieved from the image collection. Sometimes, this results in garbage retrieval due the human involvement in the image annotation process. So more efficient image retrieval mechanism is needed. To overcome the issue, other approach which is generally considered is content-based image retrieval (CBIR). CBIR depends on the automatically extracted features for every image in the image collection as well as their storage and comparison upon a query. Therefore, feature extraction technique and their storage space are important aspects of CBIR. In this paper, we design and develop agent-based CBIR system for image retrieval and suggest the best feature extraction technique in terms of less storage space and more accurate search results. Although the proposed image retrieval technique can be used for any type image collection, our work focuses on the medical images

Procesamiento y almacenamiento distribuido de imágenes basados en grafos: Aplicación para recuperación de información en imágenes muy grandes

El almacenamiento y tratamiento de señales digitales es un campo muy importante de la informática. Dichas señales contienen información valiosa que ha de ser extrada y transformada para poder ser utilizada. En la presente tesis doctoral se han creado métodos para almacenar, procesar y recuperar información de las regiones contenidas en una imagen, en especial en imágenes de gran tamaño. Como base del trabajo se ha diseñado una estructura de datos de tipo grafo para poder almacenar todas las regiones contenidas en una imagen. En esta estructura de datos se pueden guardar tanto los descriptores de bajo nivel de las regiones como las relaciones estructurales entre las distintas regiones de la imagen. En los sistemas de almacenamiento de imágenes es una práctica habitual distribuir las imágenes para mejorar el rendimiento. Más allá de este tipo de distribución, una característica distintiva y novedosa de la estructura de datos creada en la presente investigación es que puede funcionar de forma distribuida de manera que una imagen grande puede ser dividida en varias subimagenes, y dichas sub-imágenes pueden ser almacenadas de forma separada en varios servidores. También se han adaptado algunos métodos y algoritmos pertenecientes a la Morfología Matemática para trabajar directamente sobre la estructura de datos distribuida. De esta manera, se pueden procesar todas las sub-imágenes de una misma imagen sin necesidad de reconstruir la imagen inicial. Finalmente, haciendo uso de la estructura de datos y de los métodos desarrollados se ha creado un prototipo de sistema multi-agente capaz de almacenar y procesar imágenes grandes. Este prototipo permite realizar consultas para recuperar información perteneciente a regiones de una imagen almacenada en el sistema sin necesidad de volver a ser procesada. En la experimentación realizada, resumida en los resultados presentados, se muestra que la división y distribución de una imagen en varias sub-imágenes reduce los tiempos de almacenamiento, procesamiento y recuperación de la información

CBIR in Distributed Databases using a Multi-Agent System

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