Mejora de un algoritmo de segmentación de iris mediante contornos activos

En el presento Proyecto Fin de Carrera se exploran los fundamentos de la biometría, una de las más potentes tecnologías en el ámbito de seguridad y de la medicina. Esta tecnología cada vez está más presente en la sociedad actual. En concreto se centra en el estudio de una técnica novedosa y hasta ahora poco empleada como son los contornos activos. A través de dicha tecnología el proyecto tiene como objetivo el reconocimiento biométrico del iris. En los algoritmos biométricos por iris uno de los módulos fundamentales es el preprocesado. Este módulo se encarga de encontrar y aislar el iris dentro de una imagen. La mayor parte de los algoritmos existentes para este módulo se basan en detectar círculos dentro una imagen, asemejando el iris a una corona circular, sin embargo, en muchos casos ni el iris ni la pupila son círculos perfectos. En este proyecto se propone una mejora de estos algoritmos para que partiendo de los datos proporcionados por estos, el sistema sea capaz de detectar perfectamente la pupila y el borde exterior del iris, independientemente de la forma que estos tengan. Para llevar a cabo este proyecto, nos basamos en varios métodos además de los snakes, el algoritmo de Canny, GVF, método de Otsu e imagen binaria. Todos ellos se describen teóricamente, además podemos ver un amplio estudio práctico para cada uno de los métodos utilizados a lo largo de este proyecto. Se ha implementado en C#. Se ha utilizado el programa Microsoft Visual Studio 2008.Ingeniería Técnica en Telemátic

Single-imager occupant detection based on surface reconstruction

This thesis introduces a novel framework for a real-time occupant detection system capable of extracting both two- and three-dimensional information using a single imager with active illumination. The primary objective of this thesis is to demonstrate the feasibility of such a low-cost classification system with comparable performance to multi-camera based stereo vision systems. Severe illumination conditions characterised by a frequent and wide illumination fluctuation are also challenging problems addressed in this work. The proposed system is designed to solve a problem of classifying three occupant classes being an adult, a forward-facing child seat, and a rear-facing child seat. DoubleFlash is employed to eliminate the influence of ambient illumination and to compress the optical dynamic range of target scenes. The idea underlying this technique is to subtract images flashed by different illumination power levels. The extension of this active illumination technique leads to the development of a novel shadow removal technique, called ShadowFlash. By simulating an artificial infinite illuminating plane over the field of view, the technique produces a shadowless scene without losing image details by composing multiple images illuminated from different directions. The ShadowFlash technique is then extended to the temporal domain by employing the sliding n-tuple strategy, which is introduced to avoid the reduction of the original frame rate. A modified active contour model, facilitated by morphological operations, extracts the boundary of the target object from the shadow-free scenes produced by the ShadowFlash. Based on the brightness information of the image triplet generated by the DoubleFlash, the orientations of the object surface at pixel points are estimated by the photometric stereo method and integrated into the 3D surface by means of global minimisation. The boundary information is used to specify the region of interest to reconstruct. Investigating both the two- and three-dimensional properties of vehicle occupants, 29 features are defined for the training of a neural network. The system is tested on a database of over 84,000 frames collected from a wide range of objects in various illumination conditions. A classification accuracy of 98.9% was achieved within the decision-time limit of three seconds

Segmentação pulmonar em estudos de tomografia axial computorizada

Doutoramento em Engenharia ElectrónicaA Tomografia Axial Computorizada (TAC) é um dos meios complementares de diagnóstico médico mais eficiente no estudo das regiões pulmonares. Os métodos de segmentação pulmonar em imagens produzidas por esta modalidade são necessários sempre que se pretenda determinar áreas ou volumes, ou obter informação densitómetria; podem ainda ser integrados no pré-processamento de uma aplicação que envolva a visualização dos pulmões. No âmbito deste trabalho foram desenvolvidos três métodos de segmentação pulmonar, baseados na análise da distribuição dos níveis de cinzento da imagem de TAC da região torácica e na utilização de técnicas morfológicas, bem como no conceito de contornos activos. O método que produziu melhores resultados demonstrou ser capaz de localizar a zona de separação dos pulmões quando estes se encontram visualmente sobrepostos. Foi ainda desenvolvido um método com uma abordagem tridimensional, que processa em simultâneo a informação relativa a todas as secções do exame, e apresenta como principais vantagens a facilidade de identificação da traqueia e brônquios, bem como de múltiplas zonas de contacto entre pulmões. O desempenho como detector de contornos pulmonares, do melhor dos três primeiros métodos de segmentação desenvolvidos, e na ausência de ground truth, foi comparado com o desempenho de seis radiologistas. Também o método de segmentação tridimensional foi avaliado. Além da segmentação dos pulmões, também a segmentação de estruturas pulmonares se torna necessária quando se pretende quantificar áreas e volumes ou ainda proceder a medições densitómetrias dessas estruturas; o que pode ser utilizado no diagnóstico e seguimento de várias patologias como o enfisema bolhoso, que se caracteriza pela presença de bolhas de ar nos pulmões. Sendo assim, foram desenvolvidos três métodos de segmentação para detectar estas bolhas: o primeiro método processa os dados secção a secção e avalia a coerência longitudinal, o segundo utiliza um threshold global e operações morfológicas em 3D e o terceiro utiliza uma versão modificada do modelo deformável level-set tridimensional. Na segmentação de bolhas de ar pulmonares, que apresentam níveis de cinzento muito baixos, o ruído torna-se um problema relevante, sobretudo se as imagens corresponderem a exames de TAC de alta resolução. Assim, para atenuar o ruído das imagens, foi utilizado um conjunto de filtros e estudada a sua influência nos resultados produzidos pelos métodos de segmentação desenvolvidos. Este estudo foi realizado sobre imagens sintetizadas e imagens reais contendo bolhas naturais e artificiais a que se adicionou ruído. Finalmente, e no sentido de ilustrar a utilidade dos métodos propostos, descreve-se um exemplo de uma aplicação que permite discriminar e quantificar as zonas enfisematosas dos pulmões, bem como visualizá-las secção a secção e tridimensionalmente.X-ray Computed Tomography (CT) is one of the most efficient medical diagnosis tools and has currently a widespread usage in the study of the pulmonary region. Lung segmentation methods are necessary to compute areas or volumes or to perform densitometry; they can also be used as a pre-processing task in pulmonary visualization. In this work, three segmentation methods based on the gray level distribution analysis of CT thoracic images, morphologic techniques and active contours were developed. The method that produced best results proved to be able to locate lung boundaries even when lungs are visually superimposed on the images. Another pulmonary segmentation method using a tridimensional approach was developed; this method processes simultaneously information concerning all sections of the CT exam and has the main advantages of an easy identification of trachea and bronchi, as well as detection of multiple contact zones between lungs. Due to the lack of a ground truth, the performance of the best of the first three segmentation methods was compared with the performance of six radiologists. The tridimensional method was also evaluated. Not only the lung segmentation, but also the segmentation of pulmonary structures is needed for diagnosis and follow-up of a variety of diseases, as it is the case of the bulbous emphysema, characterized by the presence of air bubbles inside the lungs. Thus, three segmentation methods were developed to detect these bubbles, the first method processes the exam section by section and analysis longitudinal coherence, the second method uses a 3D approach with a global threshold and morphologic operations, and the third method uses a modified version of the 3D level-set deformable model. Since air bubbles have very low gray levels, noise becomes a relevant problem in their segmentation, especially in high resolution CT exams. Therefore, to reduce noise, several filters were used and their influence on the results produced by the segmentation methods was analyzed. This study was performed using synthesized and real images with natural and artificial air bubbles, to which noise was added. Finally, and to illustrate the usefulness of the proposed methods, an application was developed that allows discriminating and quantifying pulmonary emphysematous regions, as well as visualizing those regions section by section and tridimensionally.FSEPRODEP IIIFundação Calouste GulbenkianFundação Luso-Americana para o Desenvolviment

Análise de movimento de corpos deformáveis usando visão computacional

O tema desta tese está inserido no domínio da visão por computador e na área da análise de movimento de corpos deformáveis. O seu interesse tem vindo a aumentar consideravelmente nos últimos tempos devido, sobretudo, ao fracasso das tentativas de utilizar as metodologias normalmente associadas aos corpos rígidos para a análise do movimento não rígido, e também ao elevado número de aplicações que existem para tal análise. O enorme potencial de aplicação existente na área da imagem médica, nomeadamente na segmentação, no emparelhamento e na análise e seguimento do movimento de estruturas, é responsável por grande parte do trabalho realizado neste âmbito. Outras aplicações que podem ser referidas são o seguimento de sistemas articulados, a análise do escoamento de fluidos, do movimento de nuvens para a previsão meteorológica, do comportamento de materiais sob a acção de forças, a análise e reconhecimento de faces, de veículos e de caracteres, etc.Ao contrário do que sucede com os objectos rígidos, a representação da forma de um objecto deformável está fortemente relacionada com a análise e seguimento do seu movimento e, para se desenvolverem técnicas para resolver tais problemas, é necessário utilizar determinadas restrições sobre o movimento/forma o que, consequentemente, individualiza as abordagens desenvolvidas e as torna específicas para determinadas classes de problemas.The theme of this thesis is in the computer vision domain and more specifically in the area of motion analysis of deformable bodies. The interest in this field has risen significantly in the last few years due to the failure of adapting existing rigid-body methods and to the very wide range of potential applications. A strong impulse originated in the area of medical imaging for segmenting, matching and tracking body structures, but other application domains have also contributed, namely the tracking of articulate systems, the analysis of fluids flow, the movement of clouds for weather forecasting, the structural analysis of materials, the recognition of faces, vehicles and characters, etc.Unlike rigid objects, the shape representation of deformable objects is strongly related with the analysis and tracking of its motion and thus, in order to develop suitable approaches and techniques for analysis, certain restrictions and constraints on the shape/motion must be specific to the type of task under consideration

Convexity Analysis of Active Contour Problems

A general active contour formulation is considered and a convexity analysis of its energy function is presented. Conditions under which this formulation has a unique solution are derived; these conditions involve both the active contour energy potential and the regularization parameters. This analysis is then applied to four particular active contour formulations, revealing important characteristics of their convexity, and suggesting that external potentials involving center of mass computations may be better behaved than the ususal potentials based on image gradients. Most importantly, our analysis provides an explanation for the poor convergence behavior at concave boundaries and suggests an alternate algorithm for approaching these types of boundaries. I. Introduction Active contours, originally described by Kass, Witkin, and Terzopoulos [1], have been successfully used in a wide variety of applications. Their main advantage is that they are topologically isomorphic to the feature..