Combining local regularity estimation and total variation optimization for scale-free texture segmentation

Texture segmentation constitutes a standard image processing task, crucial to many applications. The present contribution focuses on the particular subset of scale-free textures and its originality resides in the combination of three key ingredients: First, texture characterization relies on the concept of local regularity ; Second, estimation of local regularity is based on new multiscale quantities referred to as wavelet leaders ; Third, segmentation from local regularity faces a fundamental bias variance trade-off: In nature, local regularity estimation shows high variability that impairs the detection of changes, while a posteriori smoothing of regularity estimates precludes from locating correctly changes. Instead, the present contribution proposes several variational problem formulations based on total variation and proximal resolutions that effectively circumvent this trade-off. Estimation and segmentation performance for the proposed procedures are quantified and compared on synthetic as well as on real-world textures

Mathematics and Digital Signal Processing

Modern computer technology has opened up new opportunities for the development of digital signal processing methods. The applications of digital signal processing have expanded significantly and today include audio and speech processing, sonar, radar, and other sensor array processing, spectral density estimation, statistical signal processing, digital image processing, signal processing for telecommunications, control systems, biomedical engineering, and seismology, among others. This Special Issue is aimed at wide coverage of the problems of digital signal processing, from mathematical modeling to the implementation of problem-oriented systems. The basis of digital signal processing is digital filtering. Wavelet analysis implements multiscale signal processing and is used to solve applied problems of de-noising and compression. Processing of visual information, including image and video processing and pattern recognition, is actively used in robotic systems and industrial processes control today. Improving digital signal processing circuits and developing new signal processing systems can improve the technical characteristics of many digital devices. The development of new methods of artificial intelligence, including artificial neural networks and brain-computer interfaces, opens up new prospects for the creation of smart technology. This Special Issue contains the latest technological developments in mathematics and digital signal processing. The stated results are of interest to researchers in the field of applied mathematics and developers of modern digital signal processing systems

Modeling and rendering for development of a virtual bone surgery system

A virtual bone surgery system is developed to provide the potential of a realistic, safe, and controllable environment for surgical education. It can be used for training in orthopedic surgery, as well as for planning and rehearsal of bone surgery procedures...Using the developed system, the user can perform virtual bone surgery by simultaneously seeing bone material removal through a graphic display device, feeling the force via a haptic deice, and hearing the sound of tool-bone interaction --Abstract, page iii

Parameter optimization for local polynomial approximation based intersection confidence interval filter using genetic algorithm: an application for brain MRI image de-noising

Magnetic resonance imaging (MRI) is extensively exploited for more accuratepathological changes as well as diagnosis. Conversely, MRI suffers from variousshortcomings such as ambient noise from the environment, acquisition noise from theequipment, the presence of background tissue, breathing motion, body fat, etc.Consequently, noise reduction is critical as diverse types of the generated noise limit the efficiency of the medical image diagnosis. Local polynomial approximation basedintersection confidence interval (LPA-ICI) filter is one of the effective de-noising filters.This filter requires an adjustment of the ICI parameters for efficient window size selection.From the wide range of ICI parametric values, finding out the best set of tunes values is itselfan optimization problem. The present study proposed a novel technique for parameteroptimization of LPA-ICI filter using genetic algorithm (GA) for brain MR imagesde-noising. The experimental results proved that the proposed method outperforms theLPA-ICI method for de-noising in terms of various performance metrics for different noisevariance levels. Obtained results reports that the ICI parameter values depend on the noisevariance and the concerned under test image

Motion-resilient Heart Rate Monitoring with In-ear Microphones

With the soaring adoption of in-ear wearables, the research community has started investigating suitable in-ear heart rate (HR) detection systems. HR is a key physiological marker of cardiovascular health and physical fitness. Continuous and reliable HR monitoring with wearable devices has therefore gained increasing attention in recent years. Existing HR detection systems in wearables mainly rely on photoplethysmography (PPG) sensors, however, these are notorious for poor performance in the presence of human motion. In this work, leveraging the occlusion effect that can enhance low-frequency bone-conducted sounds in the ear canal, we investigate for the first time \textit{in-ear audio-based motion-resilient} HR monitoring. We first collected the HR-induced sound in the ear canal leveraging an in-ear microphone under stationary and three different activities (i.e., walking, running, and speaking). Then, we devise a novel deep learning based motion artefact (MA) mitigation framework to denoise the in-ear audio signals, followed by an HR estimation algorithm to extract HR. With data collected from 20 subjects over four activities, we demonstrate that hEARt, our end-to-end approach, achieves a mean absolute error (MAE) of 5.46$\pm$6.50BPM, 12.34$\pm$9.24BPM, 14.22$\pm$10.69BPM and 15.44$\pm$11.43BPM for stationary, walking, running and speaking, respectively, opening the door to a new non-invasive and affordable HR monitoring with usable performance for daily activities. Not only does the performance hEARt outperform that of previous in-ear HR monitoring work, but is comparable (and even better whenever full-body motion is concerned) to that reported by in-ear PPG works

Communication dans le bruit : perception de sa propre voix et rehaussement de la parole

La communication dans le bruit est un problème de tous les jours pour les travailleurs qui oeuvrent dans des environnements industriels bruyants. Un grand nombre de travailleurs se plaignent du fait que leurs protecteurs auditifs les empêchent de communiquer facilement avec leurs collègues. Ils ont alors tendance à retirer leurs protecteurs et mettent ainsi leur audition à risque. Ce problème de communication est en fait double : les protecteurs modifient à la fois la perception de la propre voix du porteur, ainsi que la compréhension de la parole des autres personnes. Cette double problématique est considérée dans le cadre de cette thèse. La modification de la perception de la propre voix du porteur des protecteurs est en partie due à l’effet d’occlusion qui se produit lorsque le conduit auditif est occlus par un bouchon d’oreille. Cet effet d’occlusion se traduit essentiellement par une amélioration de la perception des sons de basses fréquences internes à l’être humain (bruits physiologiques), et par une modification de la perception de la propre voix de la personne. Dans le but de mieux comprendre ce phénomène, suite à une étude approfondie de ce qui se trouve déjà dans la littérature, une nouvelle méthode pour quantifier l’effet d’occlusion a été développée. Au lieu d’exciter la boite crânienne du sujet au moyen d’un pot vibrant ou de faire parler le sujet, comme il se fait classiquement dans la littérature, il a été décidé d’exciter la cavité buccale des sujets au moyen d’une onde sonore. L’expérience a été conçue de telle manière que l’onde sonore qui excite la cavité buccale n’excite pas l’oreille externe ou le reste du corps directement. La détermination des seuils auditifs en oreilles ouvertes et occluses a ainsi permis de quantifier un effet d’occlusion subjectif pour une onde sonore dans le conduit buccal. Ces résultats ainsi que les autres quantifications d’effet d’occlusion présentées dans la littérature ont permis de mieux comprendre le phénomène de l’effet d’occlusion et d’évaluer l’influence des différents chemins de transmission entre la source sonore et l’oreille interne. La compréhension de la parole des autres personnes est altérée à la fois par le fort niveau sonore présent dans les environnements industriels bruyants et par l’atténuation du signal de parole due aux protecteurs auditifs. Une possibilité envisageable pour remédier à ce problème est de débruiter le signal de parole puis de le transmettre sous le protecteur auditif. De nombreuses techniques de d´ebruitage existent et sont utilisées notamment pour débruiter la parole en télécommunication. Dans le cadre de cette thèse, le débruitage par seuillage d’ondelettes est considéré. Une première étude des techniques “classiques” de débruitage par ondelettes est réalisée afin d’évaluer leurs performances dans un environnement industriel bruyant. Ainsi les signaux de paroles testés sont altérés par des bruits industriels selon une large de gamme de rapports signal à bruit. Les signaux débruités sont évalués au moyen de quatre critères. Une importante base de données est ainsi obtenue et est analysée au moyen d’un algorithme de sélection conçue spécifiquement pour cette tâche. Cette première étude a permis de mettre en évidence l’influence des diffèrents paramêtres du débruitage par ondelettes sur la qualité de celui-ci et ainsi de déterminer la méthode “classique” qui permet d’obtenir les meilleures performances en terme de qualité de débruitage. Cette première étude a également permis de donner des guides pour la conception d’une nouvelle loi de seuillage adaptée au débruitage de la parole par ondelettes dans un environnement industriel bruité. Cette nouvelle loi de seuillage est présentée et évaluée dans le cadre d’une deuxième étude. Ses performances se sont avérées supérieures à la méthode “classique” mise en évidence dans la première étude pour des signaux de parole dont le rapport signal à bruit est compris entre −10 dB et 15 dB

ReSCon '09, Research Student Conference: Book of Abstracts

The second SED Research Student Conference (ReSCon2009) was hosted over three days, 22-24 June 2009, in the Lecture Centre at Brunel University. The conference consisted of technical presentations, a poster session and social events. The abstracts and presentations were the result of ongoing research by postgraduate research students from the School of Engineering and Design at Brunel University. The conference is held annually, and ReSCon plays a key role in contributing to research and innovations within the School