Mètode d'extracció multiparamètrica de característiques de textura orientat a la segmentació d'imatges

Tal com es veurà en el següent capítol d'antecedents, existeixen formes molt variades d'afrontar l'anàlisi de textures però cap d'elles està orientada al càlcul en temps real (video rate). Degut a la manca de mètodes que posin tant d'èmfasi en el temps de processat, l'objectiu d'aquesta tesi és definir i desenvolupar un nou mètode d'extracció de característiques de textura que treballi en temps real. Per aconseguir aquesta alta velocitat d'operació, un altre objectiu és presentar el disseny d'una arquitectura específica per implementar l'algorisme de càlcul dels paràmetres de textura definits, així com també l'algorisme de classificació dels paràmetres i la segmentació de la imatge en regions de textura semblant.En el capítol 2 s'expliquen els diversos mètodes més rellevants dins la caracterització de textures. Es veuran els mètodes més importants tant pel que fa als enfocaments estadístics com als estructurals. També en el mateix capítol se situa el nou mètode presentat en aquesta tesi dins els diferents enfocaments principals que existeixen. De la mateixa manera es fa una breu ressenya a la síntesi de textures, una manera d'avaluar quantitativament la caracterització de la textura d'una imatge. Ens centrarem principalment, en el capítol 3, en l'explicació del mètode presentat en aquest treball: s'introduiran els paràmetres de textura proposats, la seva necessitat i definicions. Al ser paràmetres altament perceptius i no seguir cap model matemàtic, en aquest mateix capítol s'utilitza una tècnica estadística anomenada anàlisi discriminant per demostrar que tots els paràmetres introdueixen suficient informació per a la separabilitat de regions de textura i veure que tots ells són necessaris en la discriminació de les textures.Dins el capítol 4 veurem com es tracta la informació subministrada pel sistema d'extracció de característiques per tal de classificar les dades i segmentar la imatge en funció de les seves textures. L'etapa de reconeixement de patrons es durà a terme en dues fases: aprenentatge i treball. També es presenta un estudi comparatiu entre diversos mètodes de classificació de textures i el mètode presentat en aquesta tesi; en ell es veu la bona funcionalitat del mètode en un temps de càlcul realment reduït. S'acaba el capítol amb una anàlisi de la robustesa del mètode introduint imatges amb diferents nivells de soroll aleatori. En el capítol 5 es presentaran els resultats obtinguts mitjançant l'extracció de característiques de textura a partir de diverses aplicacions reals. S'aplica el nostre mètode en aplicacions d'imatges aèries i en entorns agrícoles i sobre situacions que requereixen el processament en temps real com són la segmentació d'imatges de carreteres i una aplicació industrial d'inspecció i control de qualitat en l'estampació de teixits. Al final del capítol fem unes consideracions sobre dos efectes que poden influenciar en l'obtenció correcta dels resultats: zoom i canvis de perspectiva en les imatges de textura.En el capítol 6 es mostrarà l'arquitectura que s'ha dissenyat expressament per al càlcul dels paràmetres de textura en temps real. Dins el capítol es presentarà l'algorisme per a l'assignació de grups de textura i es demostrarà la seva velocitat d'operació a video rate.Finalment, en el capítol 7 es presentaran les conclusions i les línies de treball futures que es deriven d'aquesta tesi, així com els articles que hem publicat en relació a aquest treball i a l'anàlisi de textures. Les referències bibliogràfiques i els apèndixs conclouen el treball

A New Approach to Automatic Saliency Identification in Images Based on Irregularity of Regions

This research introduces an image retrieval system which is, in different ways, inspired by the human vision system. The main problems with existing machine vision systems and image understanding are studied and identified, in order to design a system that relies on human image understanding. The main improvement of the developed system is that it uses the human attention principles in the process of image contents identification. Human attention shall be represented by saliency extraction algorithms, which extract the salient regions or in other words, the regions of interest. This work presents a new approach for the saliency identification which relies on the irregularity of the region. Irregularity is clearly defined and measuring tools developed. These measures are derived from the formality and variation of the region with respect to the surrounding regions. Both local and global saliency have been studied and appropriate algorithms were developed based on the local and global irregularity defined in this work. The need for suitable automatic clustering techniques motivate us to study the available clustering techniques and to development of a technique that is suitable for salient points clustering. Based on the fact that humans usually look at the surrounding region of the gaze point, an agglomerative clustering technique is developed utilising the principles of blobs extraction and intersection. Automatic thresholding was needed in different stages of the system development. Therefore, a Fuzzy thresholding technique was developed. Evaluation methods of saliency region extraction have been studied and analysed; subsequently we have developed evaluation techniques based on the extracted regions (or points) and compared them with the ground truth data. The proposed algorithms were tested against standard datasets and compared with the existing state-of-the-art algorithms. Both quantitative and qualitative benchmarking are presented in this thesis and a detailed discussion for the results has been included. The benchmarking showed promising results in different algorithms. The developed algorithms have been utilised in designing an integrated saliency-based image retrieval system which uses the salient regions to give a description for the scene. The system auto-labels the objects in the image by identifying the salient objects and gives labels based on the knowledge database contents. In addition, the system identifies the unimportant part of the image (background) to give a full description for the scene

リョウイキ ニ モトズイタ ガゾウ ジョウホウ ノ キカイ カイセキ システム

京都大学0048新制・論文博士工学博士乙第4289号論工博第1330号新制||工||492(附属図書館)UT51-57-E354(主査)教授 坂井 利之, 教授 堂下 修司, 教授 長尾 真学位規則第5条第2項該当Kyoto UniversityDFA