One-Dimensional Openings, Granulometries and Component Trees in O(1) Per Pixel

International audienceWe introduce a new, efficient and adaptable algorithm to compute openings, granulometries and the component tree for one-dimensional (1-D) signals. The algorithm requires only one scan of the signal, runs in place in per pixel, and supports any scalar data precision (integer or floating-point data). The algorithm is applied to two-dimensional images along straight lines, in arbitrary orientations. Oriented size distributions can thus be efficiently computed, and textures characterized. Extensive benchmarks are reported. They show that the proposed algorithm allows computing 1-D openings faster than existing algorithms for data precisions higher than 8 bits, and remains competitive with respect to the algorithm proposed by Van Droogenbroeck when dealing with 8-bit images. When computing granulometries, the new algorithm runs faster than any other method of the state of the art. Moreover, it allows efficient computation of 1-D component trees

3D morphological modeling of concrete using multiscale Poisson polyhedra

Supplementary file (library of Poisson polyhedra) available at: https://people.cmm.minesparis.psl.eu/users/willot/PoissonLibrary.tgzInternational audienceThis paper aims at developing a random morphological model for concrete mi-crostructures. A 3D image of concrete is obtained by micro-tomography and is used in conjunction with the concrete formulation to build and validate the model through morphological measurements. The morphological model is made up of two phases, cor-responding to the matrix, or cement paste and to the aggregates. The set of aggregates in the sample is modeled as a combination of Poisson polyhedra of different scales. An algorithm is introduced to generate polyhedra packings in the continuum space. The latter is validated with morphological measurements

Comparison of Local Analysis Strategies for Exudate Detection in Fundus Images

Diabetic Retinopathy (DR) is a severe and widely spread eye disease. Exudates are one of the most prevalent signs during the early stage of DR and an early detection of these lesions is vital to prevent the patient’s blindness. Hence, detection of exudates is an important diagnostic task of DR, in which computer assistance may play a major role. In this paper, a system based on local feature extraction and Support Vector Machine (SVM) classification is used to develop and compare different strategies for automated detection of exudates. The main novelty of this work is allowing the detection of exudates using non-regular regions to perform the local feature extraction. To accomplish this objective, different methods for generating superpixels are applied to the fundus images of E-OPHTA database and texture and morphological features are extracted for each of the resulting regions. An exhaustive comparison among the proposed methods is also carried out.This paper was supported by the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under the Project GALAHAD [H2020-ICT2016-2017, 732613]. The work of Adri´an Colomer has been supported by the Spanish Government under a FPI Grant [BES-2014-067889]. We gratefully acknowledge the support of NVIDIA Corporation with the donation of the Titan Xp GPU used for this research.Pereira, J.; Colomer, A.; Naranjo Ornedo, V. (2018). Comparison of Local Analysis Strategies for Exudate Detection in Fundus Images. En Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2018. Springer. 174-183. https://doi.org/10.1007/978-3-030-03493-1_19S174183Sidibé, D., Sadek, I., Mériaudeau, F.: Discrimination of retinal images containing bright lesions using sparse coded features and SVM. Comput. Biol. Med. 62, 175–184 (2015)Zhou, W., Wu, C., Yi, Y., Du, W.: Automatic detection of exudates in digital color fundus images using superpixel multi-feature classification. IEEE Access 5, 17077–17088 (2017)Sinthanayothin, C., et al.: Automated detection of diabetic retinopathy on digital fundus images. Diabet. Med. 19(2), 105–112 (2002)Walter, T., Klein, J.C., et al.: A contribution of image processing to the diagnosis of diabetic retinopathy-detection of exudates in color fundus images of the human retina. IEEE Trans. Med. Imaging 21(10), 1236–1243 (2002)Ali, S., et al.: Statistical atlas based exudate segmentation. Comput. Med. Imaging Graph. 37(5–6), 358–368 (2013)Zhang, X., Thibault, G., Decencière, E., Marcotegui, B., et al.: Exudate detection in color retinal images for mass screening of diabetic retinopathy. Med. Image Anal. 18(7), 1026–1043 (2014)Li, H., Chutatape, O.: Automated feature extraction in color retinal images by a model based approach. IEEE Trans. Biomed. Eng. 51(2), 246–254 (2004)Welfer, D., Scharcanski, J., Marinho, D.R.: A coarse-to-fine strategy for automatically detecting exudates in color eye fundus images. Comput. Med. Imaging Graph. 34(3), 228–235 (2010)Giancardo, L., et al.: Exudate-based diabetic macular edema detection in fundus images using publicly available datasets. Med. Image Anal. 16(1), 216–226 (2012)Amel, F., Mohammed, M., Abdelhafid, B.: Improvement of the hard exudates detection method used for computer-aided diagnosis of diabetic retinopathy. Int. J. Image Graph. Signal Process. 4(4), 19 (2012)Akram, M.U., Khalid, S., Tariq, A., Khan, S.A., Azam, F.: Detection and classification of retinal lesions for grading of diabetic retinopathy. Comput. Biol. Med. 45, 161–171 (2014)Akram, M.U., Tariq, A., Khan, S.A., Javed, M.Y.: Automated detection of exudates and macula for grading of diabetic macular edema. Comput. Methods Programs Biomed. 114(2), 141–152 (2014)Machairas, V.: Waterpixels and their application to image segmentation learning. Ph.D. thesis, Université de recherche Paris Sciences et Lettres (2016)Shi, J., Malik, J.: Normalized cuts and image segmentation. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 22(8), 888–905 (2000)Veksler, O., Boykov, Y., Mehrani, P.: Superpixels and supervoxels in an energy optimization framework. In: Daniilidis, K., Maragos, P., Paragios, N. (eds.) ECCV 2010. LNCS, vol. 6315, pp. 211–224. Springer, Heidelberg (2010). https://doi.org/10.1007/978-3-642-15555-0_16Comaniciu, D., Meer, P.: Mean shift: a robust approach toward feature space analysis. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 24(5), 603–619 (2002)Levinshtein, A., Stere, A., Kutulakos, K.N., Fleet, D.J., Dickinson, S.J., Siddiqi, K.: TurboPixels: fast superpixels using geometric flows. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 31(12), 2290–2297 (2009)Achanta, R., Shaji, A., Smith, K., Lucchi, A., Fua, P., Süsstrunk, S.: SLIC superpixels compared to state-of-the-art superpixel methods. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 34(11), 2274–2282 (2012)Machairas, V., Faessel, M., Cárdenas-Peña, D., Chabardes, T., Walter, T., Decencière, E.: Waterpixels. IEEE Trans. Image Process. 24(11), 3707–3716 (2015)Ojala, T., Pietikainen, M., Maenpaa, T.: Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification with local binary patterns. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 24(7), 971–987 (2002)Guo, Z., Zhang, L., Zhang, D.: Rotation invariant texture classification using LBP variance (LBPV) with global matching. Pattern Recognit. 43(3), 706–719 (2010)Morales, S., Naranjo, V., Angulo, J., Alcañiz, M.: Automatic detection of optic disc based on PCA and mathematical morphology. IEEE Trans. Med. Imaging 32(4), 786–796 (2013)Chang, C.C., Lin, C.J.: LIBSVM: a library for support vector machines. ACM Trans. Intell. Syst. Technol. (TIST) 2(3), 27 (2011)Decencière, E., Cazuguel, G., Zhang, X., Thibault, G., Klein, J.C., Meyer, F., et al.: TeleOphta: machine learning and image processing methods for teleophthalmology. IRBM 34(2), 196–203 (2013)DErrico, J.: inpaint\_nans, matlab central file exchange (2004). http://kr.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/4551-inpaint-nans . Accessed 13 Aug 201

Multi-scale texture segmentation of synthetic aperture radar images

EThOS - Electronic Theses Online ServiceGBUnited Kingdo

Mathematische morfologie in de beeldverwerking Mathematical Morphology in Image Processing

Het verwerken van een afbeelding met de computer laat ons toe de kwaliteit van dit beeld te verbeteren, specifieke objecten uit het beeld te segmenteren, of extra informatie tevoorschijn te halen. Mathematische morfologie is een set van wiskundige technieken uit de beeldverwerking die ons toelaat (de vormen in) beelden te analyseren. Dit proefschrift levert oplossingen voor een aantal problemen uit de beeldverwerking, met behulp van mathematische morfologie. Morfologie toepassen op zwart-wit- of grijswaardenbeelden is relatief eenvoudig, maar de theorie uitbreiden voor kleurbeelden stelt een aantal problemen. Aangezien een kleurbeeld veel meer nuttige informatie kan bevatten dan een grijswaardenbeeld, is zo'n uitbreiding wenselijk. We stellen het meerderheidsordeningsschema (MSS) voor, wat ons toelaat kleuren onderling te ordenen op een logische manier. Morfologische beeldverwerking met kleuren wordt dan mogelijk. Een ander onderzoek betreft polymeren en composieten. Deze materialen worden als glijlagers gebruikt in allerhande voorwerpen, zoals huishoudtoestellen, sluizen, poorten, etc. Vandaar dat de studie van de slijtage hiervan belangrijk is. We gaan na of het morfologische patroonspectrum, alsook vergelijkbare technieken, een bijdrage kan leveren aan het wrijvingsonderzoek van dergelijke materialen. Dit zou de snelheid en efficiëntie van de analyses kunnen verbeteren. We merken op dat de spectrale parameters interessante verbanden vertonen met de parameters van de proefopstelling. Het derde luik van de thesis betreft het ontwikkelen van een interpolatietechniek voor zwart-wit-beelden, gebaseerd op mathematische morfologie, genaamd mmINT. Interpolatie is nodig wanneer we wensen in te zoomen op een beeld of de resolutie van het beeld willen vergroten. Dit kan van pas komen wanneer we ingescande of gedownloade tekeningen van slechte kwaliteit (te lage resolutie) willen verbeteren. mmINT werkt aanzienlijk beter dan bestaande methodes. We ontwikkelden ook een snelle variant, mmINTone, en een uitbreiding voor grijswaardenbeelden, mmINTg

Fundus image analysis for automatic screening of ophthalmic pathologies

En los ultimos años el número de casos de ceguera se ha reducido significativamente. A pesar de este hecho, la Organización Mundial de la Salud estima que un 80% de los casos de pérdida de visión (285 millones en 2010) pueden ser evitados si se diagnostican en sus estadios más tempranos y son tratados de forma efectiva. Para cumplir esta propuesta se pretende que los servicios de atención primaria incluyan un seguimiento oftalmológico de sus pacientes así como fomentar campañas de cribado en centros proclives a reunir personas de alto riesgo. Sin embargo, estas soluciones exigen una alta carga de trabajo de personal experto entrenado en el análisis de los patrones anómalos propios de cada enfermedad. Por lo tanto, el desarrollo de algoritmos para la creación de sistemas de cribado automáticos juga un papel vital en este campo. La presente tesis persigue la identificacion automática del daño retiniano provocado por dos de las patologías más comunes en la sociedad actual: la retinopatía diabética (RD) y la degenaración macular asociada a la edad (DMAE). Concretamente, el objetivo final de este trabajo es el desarrollo de métodos novedosos basados en la extracción de características de la imagen de fondo de ojo y clasificación para discernir entre tejido sano y patológico. Además, en este documento se proponen algoritmos de pre-procesado con el objetivo de normalizar la alta variabilidad existente en las bases de datos publicas de imagen de fondo de ojo y eliminar la contribución de ciertas estructuras retinianas que afectan negativamente en la detección del daño retiniano. A diferencia de la mayoría de los trabajos existentes en el estado del arte sobre detección de patologías en imagen de fondo de ojo, los métodos propuestos a lo largo de este manuscrito evitan la necesidad de segmentación de las lesiones o la generación de un mapa de candidatos antes de la fase de clasificación. En este trabajo, Local binary patterns, perfiles granulométricos y la dimensión fractal se aplican de manera local para extraer información de textura, morfología y tortuosidad de la imagen de fondo de ojo. Posteriormente, esta información se combina de diversos modos formando vectores de características con los que se entrenan avanzados métodos de clasificación formulados para discriminar de manera óptima entre exudados, microaneurismas, hemorragias y tejido sano. Mediante diversos experimentos, se valida la habilidad del sistema propuesto para identificar los signos más comunes de la RD y DMAE. Para ello se emplean bases de datos públicas con un alto grado de variabilidad sin exlcuir ninguna imagen. Además, la presente tesis también cubre aspectos básicos del paradigma de deep learning. Concretamente, se presenta un novedoso método basado en redes neuronales convolucionales (CNNs). La técnica de transferencia de conocimiento se aplica mediante el fine-tuning de las arquitecturas de CNNs más importantes en el estado del arte. La detección y localización de exudados mediante redes neuronales se lleva a cabo en los dos últimos experimentos de esta tesis doctoral. Cabe destacar que los resultados obtenidos mediante la extracción de características "manual" y posterior clasificación se comparan de forma objetiva con las predicciones obtenidas por el mejor modelo basado en CNNs. Los prometedores resultados obtenidos en esta tesis y el bajo coste y portabilidad de las cámaras de adquisión de imagen de retina podrían facilitar la incorporación de los algoritmos desarrollados en este trabajo en un sistema de cribado automático que ayude a los especialistas en la detección de patrones anomálos característicos de las dos enfermedades bajo estudio: RD y DMAE.In last years, the number of blindness cases has been significantly reduced. Despite this promising news, the World Health Organisation estimates that 80% of visual impairment (285 million cases in 2010) could be avoided if diagnosed and treated early. To accomplish this purpose, eye care services need to be established in primary health and screening campaigns should be a common task in centres with people at risk. However, these solutions entail a high workload for trained experts in the analysis of the anomalous patterns of each eye disease. Therefore, the development of algorithms for automatic screening system plays a vital role in this field. This thesis focuses on the automatic identification of the retinal damage provoked by two of the most common pathologies in the current society: diabetic retinopathy (DR) and age-related macular degeneration (AMD). Specifically, the final goal of this work is to develop novel methods, based on fundus image description and classification, to characterise the healthy and abnormal tissue in the retina background. In addition, pre-processing algorithms are proposed with the aim of normalising the high variability of fundus images and removing the contribution of some retinal structures that could hinder in the retinal damage detection. In contrast to the most of the state-of-the-art works in damage detection using fundus images, the methods proposed throughout this manuscript avoid the necessity of lesion segmentation or the candidate map generation before the classification stage. Local binary patterns, granulometric profiles and fractal dimension are locally computed to extract texture, morphological and roughness information from retinal images. Different combinations of this information feed advanced classification algorithms formulated to optimally discriminate exudates, microaneurysms, haemorrhages and healthy tissues. Through several experiments, the ability of the proposed system to identify DR and AMD signs is validated using different public databases with a large degree of variability and without image exclusion. Moreover, this thesis covers the basics of the deep learning paradigm. In particular, a novel approach based on convolutional neural networks is explored. The transfer learning technique is applied to fine-tune the most important state-of-the-art CNN architectures. Exudate detection and localisation tasks using neural networks are carried out in the last two experiments of this thesis. An objective comparison between the hand-crafted feature extraction and classification process and the prediction models based on CNNs is established. The promising results of this PhD thesis and the affordable cost and portability of retinal cameras could facilitate the further incorporation of the developed algorithms in a computer-aided diagnosis (CAD) system to help specialists in the accurate detection of anomalous patterns characteristic of the two diseases under study: DR and AMD.En els últims anys el nombre de casos de ceguera s'ha reduït significativament. A pesar d'este fet, l'Organització Mundial de la Salut estima que un 80% dels casos de pèrdua de visió (285 milions en 2010) poden ser evitats si es diagnostiquen en els seus estadis més primerencs i són tractats de forma efectiva. Per a complir esta proposta es pretén que els servicis d'atenció primària incloguen un seguiment oftalmològic dels seus pacients així com fomentar campanyes de garbellament en centres regentats per persones d'alt risc. No obstant això, estes solucions exigixen una alta càrrega de treball de personal expert entrenat en l'anàlisi dels patrons anòmals propis de cada malaltia. Per tant, el desenrotllament d'algoritmes per a la creació de sistemes de garbellament automàtics juga un paper vital en este camp. La present tesi perseguix la identificació automàtica del dany retiniano provocat per dos de les patologies més comunes en la societat actual: la retinopatia diabètica (RD) i la degenaración macular associada a l'edat (DMAE) . Concretament, l'objectiu final d'este treball és el desenrotllament de mètodes novedodos basats en l'extracció de característiques de la imatge de fons d'ull i classificació per a discernir entre teixit sa i patològic. A més, en este document es proposen algoritmes de pre- processat amb l'objectiu de normalitzar l'alta variabilitat existent en les bases de dades publiques d'imatge de fons d'ull i eliminar la contribució de certes estructures retinianas que afecten negativament en la detecció del dany retiniano. A diferència de la majoria dels treballs existents en l'estat de l'art sobre detecció de patologies en imatge de fons d'ull, els mètodes proposats al llarg d'este manuscrit eviten la necessitat de segmentació de les lesions o la generació d'un mapa de candidats abans de la fase de classificació. En este treball, Local binary patterns, perfils granulometrics i la dimensió fractal s'apliquen de manera local per a extraure informació de textura, morfologia i tortuositat de la imatge de fons d'ull. Posteriorment, esta informació es combina de diversos modes formant vectors de característiques amb els que s'entrenen avançats mètodes de classificació formulats per a discriminar de manera òptima entre exsudats, microaneurismes, hemorràgies i teixit sa. Per mitjà de diversos experiments, es valida l'habilitat del sistema proposat per a identificar els signes més comuns de la RD i DMAE. Per a això s'empren bases de dades públiques amb un alt grau de variabilitat sense exlcuir cap imatge. A més, la present tesi també cobrix aspectes bàsics del paradigma de deep learning. Concretament, es presenta un nou mètode basat en xarxes neuronals convolucionales (CNNs) . La tècnica de transferencia de coneixement s'aplica per mitjà del fine-tuning de les arquitectures de CNNs més importants en l'estat de l'art. La detecció i localització d'exudats per mitjà de xarxes neuronals es du a terme en els dos últims experiments d'esta tesi doctoral. Cal destacar que els resultats obtinguts per mitjà de l'extracció de característiques "manual" i posterior classificació es comparen de forma objectiva amb les prediccions obtingudes pel millor model basat en CNNs. Els prometedors resultats obtinguts en esta tesi i el baix cost i portabilitat de les cambres d'adquisión d'imatge de retina podrien facilitar la incorporació dels algoritmes desenrotllats en este treball en un sistema de garbellament automàtic que ajude als especialistes en la detecció de patrons anomálos característics de les dos malalties baix estudi: RD i DMAE.Colomer Granero, A. (2018). Fundus image analysis for automatic screening of ophthalmic pathologies [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/99745TESI

Conservation of urban art : coatings and green cleaning methods for vandalized urban art murals in Italy and Portugal

This research focuses on methodologies for intervention in urban art murals made with aerosol paints. The dissertation is divided into two blocks of research that complement each other based on the YOCOCU’s mural art conservation experience. The first block reports the research on protective coatings, in order to prevent the action of vandalism in aerosol inks, such as the accelerated deterioration of the original constituents in a mural work. Coatings selected for tests were those usually used for built heritage and considered anti-graffiti. To evaluate the performance of these coatings on various paints, analytical tests such as OM, SEM/EDS and colorimetric analyses have been performed. SEM/EDS and OM results showed that vandalized inks with coatings didn’t penetrate into the chromatic layers or were altered with the vandalism simulation. Colorimetric valuesregistration in paints with coatings over four months however shows alterations in all of the selected paints. The second block focuses on solutions for cleaning murals that have been subjected to vandalism. A green methodology was tested where combinations of solvents of low toxicity were chosen. These were selected under the criteria of being not harmful to the artwork, the operator and the environment. The mixtures tested were designed under the J.P. Teas system, with control of the forces of dispersion (fd), polar (fp) and hydrogen (fh), to help define the best method of intervention in the removal of vandalism without damaging the underlying chromatic layers. Results have shown that several solvent mixtures are needed, for specific scenarios depending on the thickness of the vandalic layer, binder of the ink and the operator control. The best protective coating and solutions were selected within various commercial paints and applied in a case study of an artwork in Porto. “Virtus”, a mural by Hazul was selected for case study. This work presented several pathologies, related with the use of spray paint, vandalism, stickers, permanent marker and a burnt area. It also presented other pathologies of physical and biological origin, therefore an intervention was carried out, aiming the stability and the aesthetic integrity of the artwork, while electing green cleaning methodologies and strategies